Virtuella kundtjänstassistenter och chatbots – vad är rätt för din kundresa?

artboard-1

Det pratas mycket om chatbottar och virtuella assistenter som nästa del i automatiseringen av kundresan. I och med Facebooks lansering av chatbottar i fjol blev ämnet ännu mer aktualiserat men alltför ofta likställs chatbottar med virtuella kundtjänstassistenter. Det är inte en helt rättvis jämförelse då både funktioner och skalbarhet skiljer sig avsevärt mellan de två lösningarna. Medan chatbottar adderar ytterligare en köpkanal, så kan virtuella assistenter istället bidra till att automatisera större delen av kundresan. I denna artikel går jag igenom syftet med de olika plattformarna och vilken roll de kan ta för din kundupplevelse.

 

 

Chatbottarnas återkomst

Chatbottar är ingenting nytt och uppkom först för att hantera chattkanaler under irc-eran med syfte att bland annat stävja illa språkbruk och spam. Samma typ av irc-bot blev även känd för den breda massan genom sommarhiten ”boten Anna” av Basshunter 2006. Man kan därför undra varför just chatbottar fick så stor uppmärksamhet när Facebook lanserade dem under våren 2016.

 

Förklaringen ligger dels i en ny kommersialiseringen av botar men även i den underliggande AI-teknologin eller API som Facebook gjort tillgänglig för utvecklare; exempelvis naturlig språkigenkänning (Natural language processing) och machine learning. Det är med hjälp av denna teknologi som man räknar med att företag ska utveckla botar inom allt från reseplanerare och pizzaleveranser till onlineshoppar och kundservice. Facebooks ambition är botarna helt ska förstå det mänsklig språket även om det än så länge är en lång väg innan det blir möjligt (framför allt på svenska).

 

Sedan lanseringen 2016 har också starten varit trög.  Även om Facebook hävdar att cirka 30,000 olika chatbottar skapats sedan april förra året är det än så länge med begränsande funktionalitet och popularitet. Det är inte bara språkproblemen som begränsar användandet av chatbottar, Facebook har också varit snåla med att dela kunddata till utvecklarna för möjligheten att anpassa och personifiera konversationen med kunden.

 

Även om mycket återstår innan chatbottar exempelvis kan sköta kundtjänsten finns det en stor potential för fortsatt utveckling. Gartner beräknar att endast 1 av 3 kundtjänstinteraktioner kommer att innehålla mänskliga integration 2017 – där alltså majoriteten av interaktioner istället kommer skötas via self-service, chatbottar eller virtuella assistenter. Det är också pådrivet av ett starkt önskemål från kunder: att kunna hantera sina köp och ärenden online utan inblandning av traditionella kanaler som butik eller telefon.

 

Redan under året kan vi förvänta oss bättre stöd för språk, integrationer med övriga APIer och kanske framförallt: att fler företag och konsumenter börjar lära sig hur man kan använda teknologin.  Facebooks öppna API: Wit.ai och plattform har i dagsläget över 45.000 utvecklare bakom sig. Google (Allo), Slack och Microsoft (Zo) har också utvecklat egna plattformar för chatbottar.

 

 

screen-shot-2017-01-31-at-16-18-16

Facebooks chatbottar har fått ett integrerat gränssnittt  för att scrolla mellan olika produkter och funktioner precis som en app, men den begränsande förståelsen av det mänskliga språket kvarstår.

 

Med Burger Kings chatbot kan du direkt beställa mat hem till dörren. De flesta chatbottar används idag som säljkanaler.

 

 

Virtuella assistenter (VA) – ett naturligt steg i digitaliseringen av kundresan

Virtuella assistenter är ett alternativ till chatbottar men har betydligt bättre stöd för NLP och är heller inte knutna till en social platform. Tester med VA har pågått i några år nu och det finns flera aktörer på marknaden där framförallt Nuance Nina och IPsoft Amelia har en ledande ställning bland svenska företag – exempelvis Telia, SEB och Swedbank.

 

VA kan till skillnad från chatbottar också direkt appliceras på företagets egna kanaler och gränssnitt samt är kapabla att integrera med både traditionell IT och Shadow-IT. Detta gör att de kan hämta data från flera källor och presentera information till både interna medarbetare och kunder via olika kanaler – både med röst och text. Ipsoft lösning Amelia har också förmågan att föra en tvåvägs dialog med kunden. Det innebär exempelvis att assistenten kan fråga följdfrågor med syfte att precisera vad kunden behöver samt anpassa tonläget i konversationen beroende på kundens beteende.

 

Den mer avancerade AI-teknologin samt frikopplingen från en social media plattform gör också att VA även kan vara mycket skalbara till både andra funktioner och områden inom organisationen. Förutom kundservice kan samma VA-plattformar även användas på interna helpdesks och för att upptäcka bedrägerier (fraud detection).

 

screen-shot-2016-04-25-at-6-41-36-pm

IPsoft Amelia lär sig på samma sätt som en människa. Med iterationer och nya samband förbättras assistenten med tiden. 

 

Ägandet av data och kundrelationen

En annan viktig aspekt med virtuella assistenter är att du förblir ägare av både kunddata och kundrelationen. Exempelvis kan en VA göra det betydligt enklare (om inte nödvändigt) att övervaka omni-kunden med enhetlig information om kunden – oberoende av kanal. Den kan också minnas kundhistoriken och genom det anpassa konversationen baserat på ett tidigare kommunikation. En VA kan alltså integreras med både traditionella och digital kanaler men utifrån samma databas och kundinformation.

 

VA gör det också enklare att hantera den kanske viktigaste faktorn i en god kundrelation (åtminstone för majoriteten av branscher) – nämligen att lösa kundens problem snabbt och tillfredställande. I de flesta kundärenden (ca 70% inom retail banking) handlar det också om generella förfrågningar, och i de fall problemet blir för komplicerat för VA kan kundens förfrågan automatiskt kopplas vidare till en mänsklig kontakt. När VA har implementerats har det lett till en drastisk minskning av kundärenden till den mänskliga kundtjänsten som istället kan fokusera på mer värdeskapande uppgifter – exempelvis försäljning. Eftersom VA är byggda på självlärande AI-teknologi finns det heller ingen teoretisk begränsning på hur stor andel av kundtjänstärenden de kan hantera – de behöver helt enkelt bara tränas genom att observera tillräckligt många kundärenden och förbättras alltså med tiden.

 

IPsofts modell erbjuder också möjligheten att äga “inlärningsdata”; alltså den samlade kunskap och funktionalitet som din tränade VA har absorberat genom upplärningsdelen. Detta kan verka som en parantes i det stora hela (det är väl kunddata som är fokus?) men faktum är att just ägandet av inlärningsdata och därmed intelligenta applikationer kan bli en viktig aspekt i framtiden och bidra till en konkurrensfördel i vissa branscher. Det är framförallt relevant genom att AI blir bättre och utvecklas med tiden. I jämförelse med chatbottar finns inga sådana garantier eller affärsmodeller ur detta perspektiv.

 

Chatbottar eller Virtuella kundtjänstassistenter?

Chatbottar avsedda för messengerappar är än så länge väldigt begränsande; framförallt är de låsta till en kanal och där möjligheten till integrera kunddata än så länge är små. Men kanske är syftena helt olika: Medan VA aspirerar på att ta över kundtjänstärenden kan chatbottar istället användas som en försäljningskanal där själva huvudfokus ligger i att kombinera en viss grad av förståelse för mänskligt språk med ett enkelt gränssnitt för köp av varor (se exempel: Chatshopper, Spring & Burger King ovanför). Virtuella assistenter är och andra sidan en betydligt mer omfattande lösning som eftersträvar att hantera  hela kundrelationen (från sök, sälj till kundtjänst) i nästan samtliga digitala kanaler.

 

Med tiden kan dock skillnaderna mellan de två teknologierna minska, men trots detta förblir fördelarna med chatbottar begränsad till en liten del i omni-kundens resa.

 

 

Kontakta oss för mer information

Vill du veta mer om vad virtuella assistenter kan göra för din verksamhet, case eller en strategisk utvärdering är du välkommen att kontakta oss!

Skicka epost

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *