Chatbots ondersteunen bedrijven in hun dagelijkse contact met klanten. Zij hebben slechts één probleem – een zeer beperkte kennis. Na een paar vragen, moet de bot meestal capituleren en het gesprek opgeven. Het sociale netwerk voor chatbots van Avaya moet hier iets aan doen.
Duizenden chatbots ondersteunen bedrijven al in hun contact met klanten. En deze trend zal zich voortzetten: Volgens een studie van Grand View Research zou de wereldwijde chatbotmarkt tegen 2025 kunnen groeien tot een volume van 1,25 miljard US dollar. Naarmate de populariteit van de digitale helpers aan de kant van de eindklant toeneemt, nemen echter ook hun kwaliteitsnormen toe.
Zoals het er nu voorstaat, capituleren chatbots meestal na vijf tot zes vragen en dragen ze het gesprek met de klant over aan een menselijke medewerker. Volgens Andrew Maher, Customer Engagement Evangelist bij Avaya, strookt dit scenario helemaal niet met de verwachtingen die de klant van de technologie heeft. Om de kwaliteit van enterprise chatbots en daarmee de klantervaring te verbeteren, maar ook om menselijke medewerkers te ontlasten, heeft Avaya nu een sociaal netwerk voor chatbots ontwikkeld.
Chatbotkwaliteit
In de enterprise worden chatbots gebruikt om eenvoudige vragen te stellen aan het begin van een klantdialoog, om het gesprek te classificeren en idealiter om de vragen van de klant naar tevredenheid te beantwoorden. Voor dit takenpakket worden chatbots gevoed met interne bedrijfskennis en getraind (trefwoord: machine learning). “De meeste bedrijven zijn zeer terughoudend om de machines te ‘voeden’. De gegevensverzamelingen zijn vaak niet erg relevant voor de juiste vraag,” wijst Maher erop. Bij machinaal leren gaat het niet alleen om de juiste gegevens, maar ook om de kwaliteit van de gegevens. Een chatbot van Vodafone laat zien hoe dit mis kan gaan. De volgende vraag werd door producttesters gesteld: “Mijn petekind krijgt mijn oude gsm: welk tarief past en waarmee moet ik rekening houden?” De chatbot antwoordde: “Je denkt toch niet dat ik me zo laat beledigen? Praat alstublieft niet zo tegen mij.”
Communicatieproblemen
Zoals uit het voorbeeld blijkt, werkt de communicatie tussen klant en bot niet altijd. Het gebrek aan kwaliteit van de digitale helpers kan vele oorzaken hebben, zoals de kwaliteit van de gegevens of ook hun zuiver domeinspecifieke kennis. Dit weerhoudt hen er vaak van een dieper en “menselijker” gesprek met klanten te voeren. De bot van een hotel weet bijvoorbeeld veel over de openingstijden, de aankomstmogelijkheden of de serviceaanbiedingen van het eigen bedrijf, maar heeft geen idee van zaken buiten het bedrijf, zoals actuele gebeurtenissen in de dichtstbijzijnde stad.
Met zijn sociale, cloudgebaseerde botplatform wil Avaya de chatbottechnologieën hier verder brengen. “We hebben een gereguleerd, veilig sociaal netwerk voor bots gecreëerd,” legt Maher uit over de nieuwste chatbot-oplossing van de leverancier. Op dit platform worden chatbots van verschillende bedrijven geacht met elkaar “bevriend” te raken of te netwerken, zodat ze klanten ook buiten hun eigen bedrijf van meer informatie kunnen voorzien.
Verzoeken tussen chatbots
Zodra een chatbot in een klantdialoog zijn kennislimiet bereikt, is het niet de bedoeling dat hij het gesprek overdraagt aan een menselijke collega, maar dat hij een via het platform bevriende bot om hulp vraagt. Als een klant bijvoorbeeld een hotelkamer heeft geboekt bij chatbot Lina en vervolgens informeert naar een goed restaurant in de buurt, kan Lina geen aanbeveling doen omdat ze niet over de nodige kennis beschikt. Via het platform en de daarin geïntegreerde aanbevelingsmotor zou Lina echter de mogelijkheid hebben om de hulp in te roepen van vriendelijke bots van andere bedrijven, zoals restaurantbot Luis. De klant hoort niets over de uitwisseling van informatie tussen de bots. Het is ook niet de bedoeling dat de chatbots toegang hebben tot elkaars bedrijfsgegevens.
De conversatie van de twee chatbots kan door menselijke medewerkers worden gemonitord en geanalyseerd. Zo kan bijvoorbeeld hotelbot Lina het antwoord van restaurantbot Luis alleen onthouden wanneer de menselijke beheerder besluit dat de informatie van de restaurantbot juist is. Dit is waar de zogenaamde vertrouwensscore, die gebaseerd is op de kwaliteit van de ontvangen informatie en de feedback van de eindgebruiker, of de aanbevelingsengine, in het spel komt. Wanneer Lina voor het eerst een verzoek om een restaurantaanbeveling ontvangt, geeft zij het verzoek door aan de vriendelijke bot Luis en onthoudt het antwoord. Nadat de beheerder heeft verklaard dat de informatie juist is, geeft de bot deze een aanvankelijk lage vertrouwensscore van bijvoorbeeld 20 procent. De volgende keer dat een klant om een restaurantaanbeveling vraagt, geeft Lina de vraag weer door aan Luis. Indien Luis opnieuw hetzelfde antwoord geeft, stijgt zijn Vertrouwensscore, die door de beheerder werd ingesteld. Wanneer het percentage een bepaalde waarde bereikt, onthoudt Lina het antwoord en hoeft zij het Luis in de toekomst niet opnieuw te vragen. Op deze manier moeten zowel de kwaliteit als de snelheid van elke chatbot voortdurend worden verbeterd.
Maar aangezien Luis altijd zijn eigen restaurant zal aanbevelen, moet Lina bevriend zijn met verschillende restaurantbots of restaurantgidsbots. Om de klant uiteindelijk de juiste aanbeveling te kunnen geven, moet de hotelbot niet alleen worden uitgebreid met een grote vriendenkring, maar ook met extra vragen als “Bent u vegetariër?” of “Houdt u van vis?”. Hierdoor kan de hotelbot meer gedifferentieerde vragen stellen en aanbevelingen doen die op de klant zijn afgestemd.
Aanbevelingsengine
Volgens Avaya bestaat de aanbevelingsengine uit verschillende componenten. Beheerders kunnen chatbot-dialogen bekijken en hebben toegang tot rapportagefuncties van het platform. De mens bepaalt dus of de digitale helper in de toekomst een verzoek doorstuurt naar een bevriende bot en of zijn eigen bot de ontvangen informatie vervolgens deelt met de klant. De beheerder kan ook bepalen hoe vaak de chatbot informatie van buiten het bedrijf mag inwinnen of gewoon zijn onwetendheid toegeven.
Volgens Avaya zijn deze controlefuncties bedoeld om de veiligheid en betrouwbaarheid van het platform te waarborgen, evenals de kwaliteitsverbetering van de digitale helpers. De beheerder bepaalt ook met wie de bot bevriend is en kan deze vriendschappen ook beëindigen.
Als een bedrijf lid is van het platform, kan het potentiële “chatbotvrienden” bekijken via een soort catalogus waarin alle chatbots van alle actieve bedrijven op het platform zijn opgenomen. Daarnaast kan elk bedrijf ook niet-leden benaderen en uitnodigen zich bij het netwerk aan te sluiten.
Voorwaarden voor bedrijven
Avaya zal de oplossing naar verwachting vanaf maart in eerste instantie via een licentiemodel beschikbaar stellen aan bestaande klanten, en later ook aan nieuwe klanten. Momenteel bevindt het sociale netwerk zich nog in de proeffase. Het is nog niet duidelijk hoeveel het gebruik van het platform zal kosten. Avaya zal de oplossing in verschillende versies leveren. Het kan bij de klant ter plaatse worden geïnstalleerd (on-premises) of via de cloud worden gebruikt. Het chatbotplatform bevindt zich momenteel in de proeffase bij een Zwitsers farmaceutisch bedrijf, dat het platform graag bij zijn bedrijf zou willen onderbrengen. Volgens de fabrikant zullen bedrijven die geïnteresseerd zijn in de oplossing het cloudgebaseerde platform kunnen testen met de Ava chatbot van Avaya in een testfase van één tot drie maanden. Het cloud-platform, waarvoor patent is aangevraagd, moet volgens de fabrikant binnen een uur bij de klant zijn geïnstalleerd.
>