O que é um chatbot? Como fazer um chatbot? Por que os chatbots falham? Todas as suas perguntas respondidas

Tem havido muita conversa sobre chatbots, mas agora é hora de falar sobre alguns fatos frios e duros.
Os chatbots podem executar uma série de funções, tanto internamente quanto voltadas para o consumidor. Desde a modernização do RH até a melhoria da experiência do cliente, os robôs de software estão começando a revolucionar a forma como o funcionário e o cliente se envolvem com suas organizações e marcas. À medida que a IA continua a entrar no quadro, isso acelerará sua inteligência e recursos.

As funções atuais e potenciais dos chatbots estão bem documentadas, mas queremos dissecar a tecnologia em três questões principais:O que é um chatbot? Como fazer um chatbot? Por que os chatbots falham?

O que é um chatbot?

Um chatbot descreve uma interface de conversação entre uma pessoa e um serviço automatizado.

Cada vez mais, e é assim que a tecnologia está evoluindo, as plataformas de bots estão se combinando com a IA para criar assistentes inteligentes; seja por voz ou texto.

Como fazer um chatbot?

Apesar do primeiro chatbot ter sido feito em 1966, foi apenas nos últimos cinco anos que houve uma mudança significativa na forma como os chatbots são feitos.

Antes, os desenvolvedores precisavam criar muito código personalizado.

“Agora, muito disso está disponível imediatamente e passamos semanas criando um bot [um bot de primeira iteração] para uma questão de dias e às vezes até horas”, explica Howard Pull, diretor de desenvolvimento estratégico da Mullen Lowe Profero.

Como em qualquer tecnologia, o tempo melhora a eficiência e as opções de criação. Plataformas como o Amazon Blueprint estão disponíveis se você quiser criar algo muito simples, enquanto o Chatfuel pode ser usado até pelos mais inexperientes para criar um mensageiro para marketing de bot.

A mudança para a IA também mudou a dinâmica dos jogos de construção de bots. Empresas como Amazon e Microsoft, com seus serviços cognitivos, permitem que clientes ou usuários conectem IA em seus bots – de forma muito simples. E, os resultados são transformadores.

Por exemplo, se você tem um chatbot em inglês para um atendimento ao cliente, agora pode simplesmente conectá-lo aos serviços cognitivos da Microsoft ou da Amazon e adicionar instantaneamente recursos multilíngues a esse bot. É importante ressaltar que as marcas podem acessar isso como um modelo de pagamento conforme o uso, em vez de ter que investir pesadamente no início.

O fator IA

Ok, um pequeno desvio das três principais perguntas, mas vale a pena explorar o impacto da introdução da IA ​​na arena do chatbot.

A IA impactará os chatbots de três maneiras, de acordo com Pull:sentindo, pensando e agindo.

•  Detecção

A IA e a detecção em chatbots envolvem como você pode descobrir e usar seu serviço de diferentes maneiras. Isso é realmente sobre reconhecimento de imagem, reconhecer pessoas, reconhecer objetos, reconhecer voz, tom e emoção. Isso melhorou drasticamente nos últimos 12 meses.

• Pensando

A IA e o pensamento em chatbots envolvem como um chatbot e os dados que ele cria podem detectar padrões, adaptar-se a esses padrões e fornecer novos serviços muito rapidamente.

•  Atuação

A IA e a atuação com chatbots envolvem a jornada ou experiência do cliente. Há uma oportunidade muito tangível para os bots mudarem o jogo de atendimento ao cliente:recomendações de produtos mais inteligentes, link para loja, conexão com a pessoa certa, dando a você um próximo passo mais inteligente em vez de um beco sem saída.

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Por que os chatbots falham?

Esta é a questão chave porque há muitas falhas na indústria.

A razão número um para o fracasso é que, no estágio de design, alguns bots são construídos sem a experiência do cliente em mente (ironicamente). Eles são construídos dessa maneira com base em um equívoco de que os bots devem ser conversacionais, acima de tudo. Mas, este não é o ponto. O objetivo dos chatbots é melhorar a experiência do cliente, sua capacidade de conversação não deve ser a prioridade.

“As pessoas não querem perder tempo conversando com um bot, elas querem que o bot torne seu tempo mais eficiente. Então, muitas marcas cometem o erro de falar sobre a conversa, não sobre o objetivo do usuário dentro disso”, diz Pull.

Os bots também costumam falhar porque foram implantados no lugar errado ou na hora errada – eles devem ser colocados em linha ou complementares à jornada do cliente. Se não o fizerem, eles falharão.

Complicar demais é outra razão para o fracasso. Como em qualquer tecnologia, o simples é melhor. Pull usa o exemplo de Pret-a-Manger. Alguns anos atrás, eles colocaram todo o seu menu em um bot. Ficou evidente que era mais simples para o cliente visualizar o cardápio físico.

Os dados também são um fator importante. Se as organizações não tiverem acesso aos dados ou se ignorarem a função de treinar e testar o bot, as chances de falha são altas.

“O sucesso de um bot depende de como os usuários são inspirados a se envolver com esse bot e como ele os conecta aos seus objetivos. É realmente sobre a experiência da marca”, conclui Pull.