We’在现在听到了令人惊叹的力量和奇迹的奇迹一会儿,我甚至曾被欢呼成为客户服务和支持的下一个最佳事物之一。但是,当然,生活中没有任何东西是完美的,而且聊天aren’在那个成熟程度附近的任何地方才。

然而,由于AI变得越来越强大,并且随着时间的推移,将继续这样做,聊天本身将在他们的能力中增长—但会有一些成长的痛苦。在2019年,聊天已经经历了很多成长的痛苦,聊天已经经历过一些非常具体的挑战。

组织不断努力提高客户体验,但在移动球门柱后难以困难。客户需求可以迅速转移,并且在过去几年中,我们对组织的完全期待了新的期望。

Chatbots可以为企业提供支持客户的新方法,但我们必须意识到2019年聊天聊天的挑战,以有效利用他们的能力。

在现实世界中聊天

在尝试围绕特定技术围绕上下文时,以及其当前的现实能力,我总是想转向标准化的衡量预期和成功的方法。我通常会转动一个这样的措施,所以Gartner炒作周期,它可以概述并帮助我们更好地了解电流技术沿着它的位置“Hype Cycle,”这个解决方案可能来自实际的真实世界。

当我们看看Chatbots的状态时,我也引用了炒作周期并认识到,在他们的2016年的新兴技术的炒作周期中,Gartner包括“会话用户界面”和“虚拟个人助理”,他们升级到夸大的期望。但更重要的是,“自然语言问题回答”已经向下滑到“迷失主义的低谷”。

如果我们跳两年,我们将在2018年查看新兴技术的炒作周期,我们’请注意现在“会话ai. Platform” and “AI PaaS”特别是预期的升高,高原结果估计在5 - 10年内达到。

但是,我们也可以注意到“Virtual Assistants” moving towards the “幻灭的低谷,”只有高原只能在2 - 5年内达成。

那么这对聊天禁止的意思是什么?好吧,当我们开始认识到该技术的故障并了解该技术的故障时,相关技术仍然是令人兴奋的期望,并且刚开始达到幻灭的时期,并理解这些能力可能不会像最初承诺那样远足。

这是一个’对于坏事,我们只需要知道如何管理我们的期望,并以最佳方式利用该技术。这也是不是’要说聊天伙伴aren’在这里,他们在这里和这里留下来。 Marketsandmarkets从2017年开始发现,回来于2016年,聊天市场大致重视了7.03亿美元,并在2017年还指出,预计45亿美元也有预期的45亿美元 投资于2021年智能助理。

了解聊天禁令的限制

所以,虽然聊天人在这里留下来,我们确实需要限制 聊天参与 帮助我们更好地管理我们的期望。如果我们更好地了解了聊天禁止的聊天措施,我们可以更好地了解如何为最好的投资回报率正确地利用和优化它们。

UX集体 做了很好的工作告诉讲故事“Why Chatbots Fail.”

我不’我想越过整个东西,我认为读者应该看看页面才能获得全部效果,但我确实想要突出这一组提出的一些重要观察:

  1. AI无处可访问,因为我们希望它是:这也可以通过Gartner炒作循环识别。当然,AI正在进行聊天禁止,而其他UX技术,但实际上,使用和可访问性受到自然的限制。
  2. BOTS努力了解上下文:这是一个挑战,我们将触摸相当多的挑战,因为它是机器人斗争背后的整体主题和主要原因。没有人“memory,”但努力拉动有关更多人类谈话的相关信息。
  3. 集成可以限制:与任何云服务一样,它是’保证您的解决方案和工具将在一起播放,并且无法保证特定机器​​人将与您的特定选择平台合作。这也恢复到有限的可访问性。

UX集体更详细地进入了更详细的详细信息,并解释了相当多的限制,但这是一项待聊天的三个主要限制,因为它们真正可以。具有有限形式的AI,并且无法理解上下文,聊天可以努力提供人类触摸,我们大多数人都需要渴望。

另一方面,无法整齐地集成到现有工具中,缺乏可访问性,使得组织开发和建立一致的用户体验难以实现困难—这种问题正是为什么Vonage最近收购Dimelo。

2019年要意识到的挑战

大多数聊天都是聊天的挑战,并将继续,面对面临这些限制。组织需要了解这些挑战,不仅可以帮助他们管理他们对聊天行能做什么的期望,而是更好地了解Chatbot如何适合其整个联络中心工具箱。

宽平台支持

很明显,社交媒体营销很快被消息传递应用程序超越并超越。截至2018年1月,截至2018年1月,有数百万用户在10多个流行的移动消息传递应用程序中传播,如此 鸟类完成的研究.

这意味着只有一年前,对于组织达到最多的用户,他们需要在11个不同的消息传递应用程序中传播。这也没有’T包括您的组织’S应用程序和网站,这是聊天跳闸的关键景观。

这迅速成为组织的更大挑战。值得庆幸的是,正如我们所看到的,只有大量的用户可以在几乎只有几个移动消息传递应用程序到达—但这仍然是解决问题的问题。组织现在必须管理网站聊天禁令,可能存在于应用程序内的聊天码,以及在众多消息传递平台上聊天,以确保用户的最大覆盖率和可访问性。

组织必须开始正确优先考虑不同的渠道或通信方法,并识别用户最有可能与机器人交互的位置。机会是应用程序的数量只会继续上升,我们甚至会开始看到需要将机器人注入其他形式的机器人 像rcs一样发短信.

利用AI

人工智能 很明显变得非常受欢迎,特别是在联络中心和客户参与行业内。 AI也很明显,这是一个重要的Chatbots基石。在其最简单的配置中,聊天遵循简单而基本“if>then”统治,但由于强大的人工智能而达到能力。

但是,正如我们所看到的那样,AI就像拍摄一样炒作。两者的开发人员都建立聊天禁令,以及那些实施的 实时网站聊天 在他们的业务中,必须知道如何以及何时正确利用不同形式的AI。

例如,必须需要自然语言处理来正确理解上下文,而情感分析使聊天何时应该升级到实时代理或人类响应时。由于开发了更多的AI解决方案和技术,用户和开发人员将只有更多的选择来涉及涉及。

情绪分析非常适合通过了解客户目前的感受,但可以在辅助聊天速度下降是自然反应的。在决定实施一个时 Chatbot vs Live Agent,自然语言是考虑的重要代理人物。但只是因为聊天人们可以读到那个人的沮丧,并不是’t意味着它可以以一种方式回应,这将有助于客户感觉更好。

有意义的参与

我们不仅需要聊天聊天,还需要在同一平台上作为消费者;但是,他们还需要提供实际的有意义的联系。现在,我们需要再次管理我们的期望。这一点’t意味着聊天打算询问你的一天并提供生活建议’只是浪费时间。然而,我们希望我们的聊天提供真正有意义的经验,并提供人类的触摸,而无需人类。

最明显的事情是让您的聊天,欢迎访问者,向您的网站提供快速的您好,但大多数用户都可以单击此处的机会。我们需要鼓励用户与Chatbots进行偶恋,并且聊天需要配置为不仅鼓励这一参与,但也可以提供有意义的结果。

聊天应该用来为用户提供呼叫动作。作为 我的同事尼克写道, “客户需要觉得他们应该与Chatbot互动,”和简单的呼叫动作,如简介消息中的按钮,以简化对话,可以确保客户将聘用并找到所需的帮助。

真正利用上下文

可能最大的聊天垮台是他们缺乏人类记忆,他们会很快忘记你只是讨论的东西。这是基于机器人的构建和设计方式的限制,并且简单地是他们的一个方面“personalities”因为这。如果没有回忆之前的信息和上下文的能力,聊天丢失了他们可以利用更好地服务用户的丰富信息。 上下文是钥匙.

有了改进的聊天内存将更好地使用现有上下文—聊天可以记住和引用以前的对话,或者在上次访问的网页等其他详细信息,或者上次搜索的产品,将能够以更自然的方式提供更好的支持和流量。

这与提供人类触摸的关系,也是如此“human interaction”来到正常,人类谈话的自然流动。开发人员和组织必须来利用这一对话情境,而且还可以杠杆,而且还可以杠杆,而且还有物理上下文线索—就像那些从用户发现的那些’在您的组织内之前的操作’S应用或网站。

通过组合这两个级别的上下文,并利用该信息,Chatbots可以提供更多的人类连接,更好的服务。

确保正确的安全性

遗憾的是,许多组织的安全性从来都不是首要任务。我们’在最近的数据违规中,公司不再足够地存储私人客户信息的时间和时间,甚至与亚马逊和优步体验数据漏气一样大。

对于处理付款或个人信息的任何组织,安全应该是绝对的 必须,不仅仅是考虑。那’究竟为什么主要信用组织 开发和采用PCI法规。 任何形式的通信都可以说同样的方式,这也意味着聊天。

如果客户正在购买或以任何方式通过您的组织提供个人和私人信息’s chatbot,它是您的组织’S绝对责任确保数据(如果存储)被正确保护。

聊天应该使用高级加密,并且每个组织都应遵循最基本的安全协议—2019年是公司应该努力解决数据的时候,聊天禁令是许多组织可能在讨论安全时不考虑的独特用例。

适当的数据管理

说到数据,以及数据的绝对良好的一面。组织可以,并且应该利用尽可能多的数据来优化其整体业务流程。特别是与客户体验的其他要点相同,可以通过收集和分析数据进行专门优化。

但随着用户和机器人之间的参与和交互的数量增加,组织将要存储和管理的纯粹数量将变得难以处理。这当然是在安全性的情况下与大量数据相连,特别是脆弱的并且必须受到保护。组织必须找到一种方法来正确组织,收集和管理所有这些数据。

企业应该更好地了解改进聊天甚至有必要的数据,以最大限度地减少收集的数据量,以防止首先开发任何问题。

欧洲已经有GDPR,直到美国和其他国家遵循适合才有时间才能遵循诉讼,思考数据收集和管理必须在2019年发生,并且聊天曲线是数据收集的成熟。

寻址可访问性

虽然可能是一个很好的问题,但在同一个硬币的同一个硬币上有一个可访问性的问题。一方面,我们有一个强烈的可访问性,如果您愿意,难以找到正确的解决方案,几乎是选项的过载。例如,回到2016年,Facebook Messenger是 已经支持超过34,000个不同的聊天禁令.

这种过度耐受市场的水平使得组织很难找到他们的平台的正确聊天,这使得Facebook这样的平台难以了解聊天教会的强大程力(超出他们提供多少),以及 正如Clickz所指出的那样,这也使得聊天人员难以真正了解他们的机器人正在使用的方式,以及如何改善它们。有了这么多选择,世界上最好的机器人可以隐藏在列表的底部。

另一方面,缺乏可访问性也可以证明是一个问题。正如我所指出的那样,对聊天禁令的一个很大限制是无法与现有工具集成的,或者对特定平台缺乏开发。例如,在Facebook Messenger上专注于Facebook Messenger的许多DEV,WhatsApp(Facebook也拥有)可能会错过其他强大的选择。或者,在Facebook Messenger上重点关注的组织可能无法在多个平台上负担多个聊天。

确保多语言支持

虽然并非每个组织或业务可能都有全球范围,但在希望与客户联系时,始终需要多语言支持。目前已在其IVR菜单中包括多语言支持,多年来,聊天中心应该被视为自然延伸,甚至更加。

Chatbots帮助扩展您的组织’在全国和国际上,在全国和国际上,使用户能够在一天中的任何时间与您的组织进行互动—24小时支持是毕竟聊天跳闸的最强大用例之一。如果没有聊天与多种语言互动的聊天能力,您的组织将遗漏与大量潜在客户端的连接。

当涉及多语言支持时,自然语言处理AI具有唯一的问题,并且可以努力适应不同的语言,而是不同的方言和口语术语。这是现在应该解决的一个独特问题,因为聊天巴特真正推动到2019年联络中心的主流支持库。

聊天有克服的挑战

Chatbots可以是一种非常强大的方式来彻底改变您的组织或联络中心的支持级别可以提供。通过补充人类代表,用户可以通过您的网站,移动应用程序,甚至流行的消息应用程序进行互动,您的业务可以全球扩大到达,并每周7天提供服务24小时。

但是,聊天禁止不是全部,最终的人类支持,正如我们之前讨论的那样。人类触摸的时间总是有一个真正必要的,为客户和用户寻求和需求提供支持和个性化的水平。

组织必须能够识别如何以及何时正确地利用客户订婚组合中的聊天,以及识别并识别聊天脸部的独特挑战。

2019年,Chatbots不仅会增长其独特的能力,而且它们也会遇到一些独特的挑战。更不提及,作为我们的技术气候变化,消费者需要更多的隐私和更强大的数据控制,组织必须能够适应他们的所有通信,包括聊天。