チャットボット、この修正は販売およびビジネスサービスレベルにとって非常に重要です

チャットボットは(フリーピック)

YOGYAKARTA -チャットボットは、テキストまたは音声対話を通じて人間の会話または「チャット」をシミュレートするソフトウェアまたはコンピュータープログラムであるため、「チャットボットは」です。

チャットボットは

企業対消費者(B2C)および企業間(B2B)環境のユーザーは、単純なタスクを処理するためにチャットボット仮想アシスタントを使用することが増えています。 

チャットボットアシスタントを追加すると、オーバーヘッドコストが削減され、サポートスタッフの時間をより有効に活用でき、組織はライブエージェントが利用できない営業時間中にカスタマーサービスを提供できます。

チャットボットが重要な理由

チャットボットイラスト(フリーピック)

人工知能(AI)チャットボットはユーザーと通信し、繰り返しの質問に答えることができるため、販売やサービスの生産性を向上させたいと考えている組織は、チャットボットを使用して時間と効率を節約できます。

消費者が従来のコミュニケーション形式から離れるにつれて、多くの専門家はチャットベースのコミュニケーション方法が増えると予想しています。組織は、チャットボットベースの仮想アシスタントを使用して単純なタスクを処理し、人間のエージェントが他の責任に集中できるようにすることが増えています。

チャットボットはどのように機能しますか?

チャットボットには、ステートレスとステートフルの両方で、さまざまな程度の複雑さがあります。ステートレスチャットは、新しいユーザーと対話するかのように各会話にアプローチします。対照的に、ステートフルチャットボットは、以前の対話を確認し、コンテキスト内で新しい応答を組み立てることができます。

チャットボットをサービス部門または営業部門に追加するには、コーディングが少ないか、コードがまったく必要ありません。多くのチャットボットサービスプロバイダーは、開発者がサードパーティのビジネスアプリケーション用の会話型ユーザーインターフェイスを構築することを許可しています。

チャットボットの実装の重要な側面は、適切な自然言語処理(NLP)エンジンを選択することです。たとえば、ユーザーが音声を介してボットと対話する場合、チャットボットには音声認識エンジンが必要です。

ビジネスオーナーは、構造化された会話と構造化されていない会話のどちらが必要かを決定する必要があります。構造化された会話用に作成されたチャットボットには多くのスクリプトがあり、プログラミングは簡素化されますが、ユーザーが尋ねることができる内容は制限されます。B2B環境では、チャットボットは通常、一般的な質問に答えたり、単純で反復的なタスクを実行したりするために記述されています。たとえば、チャットボットを使用すると、営業担当者は電話番号をすばやく取得できます。

チャットボットはどのように進化しましたか?

ELIZAやPARRYのようなチャットボットは、少なくとも一時的に実際の人々に他の誰かと話していると思わせることができるプログラムを作成する初期の試みでした。パリーの有効性は、1970年代初頭にチューリングのテストバージョンを使用して測定されました。テスターは、ランダムな推測を行うことによって、人間とチャットボットを一貫した割合で正しく識別しただけです。

それ以来、チャットボットは長い道のりを歩んできました。開発者は、ディープラーニング、NLP、機械学習(ML)アルゴリズムなどのAIテクノロジーに基づいて最新のチャットボットを構築します。これらのチャットボットは大量のデータを必要とします。エンド ユーザーがボットと対話するほど、音声認識は対応する応答をより適切に予測します。

チャットボットの使用は、ビジネスおよび消費者市場で増加しています。チャットボットが増えるにつれて、消費者はチャットボットと対話するときに戦う必要がなくなります。高度なテクノロジーと、より受動的なテキストベースのコミュニケーションへの社会の移行の間で、チャットボットは、一般的に電話で満たされるニッチを埋めるのに役立ちます。

チャットボットの種類

チャットボットはまだ比較的新しいビジネステクノロジーであるため、議論はチャットボットの種類の数と業界がそれらを何と呼ぶべきかを中心に展開しています。

チャットボットの一般的なタイプは次のとおりです。

スクリプト化されたチャットボットまたはクイック返信。最も基本的なチャットボットとして、階層的な決定木として機能します。これらのボットは、チャットボットがユーザーの質問に答えるまで進化する事前定義された質問を通じてユーザーと対話します。

このボットと同様に、メニューベースのチャットボットがあり、ユーザーは事前定義されたリストまたはメニューから選択して、ボットが顧客のニーズをより深く理解できるようにする必要があります。

キーワード認識ベースのチャットボット。これらのチャットボットはもう少し複雑です。彼らは、ユーザーが入力している内容を聞き取り、顧客の応答からのキーワードを使用してそれに応答しようとします。このボットは、キーワードとカスタマイズ可能なAIを組み合わせて適切に対応します。残念ながら、これらのチャットボットは、キーワードの繰り返しの使用や過度の質問に苦労しています。

ハイブリッドチャットボット。これらのチャットボットは、メニューベースのボット要素とキーワード認識を組み合わせています。ユーザーは、質問に直接回答するか、チャットボットメニューを使用してキーワード認識が効果がない場合は選択することができます。

コンテキストチャットボット。これらのチャットボットは他のチャットボットよりも複雑であり、データ中心の焦点が必要です。AI と ML を使用してユーザーの会話や対話を記憶し、この記憶を使用して時間とともに成長し、進化します。このボットは、キーワードに依存する代わりに、顧客が尋ねる内容と、回答と自己改善を提供するように求める方法を使用します。

音声対応チャットボット。このタイプのチャットボットは、このテクノロジーの未来です。音声対応チャットボットは、ユーザーからの音声対話を入力として使用し、クリエイティブな応答やタスクを促進します。開発者は、テキスト読み上げおよび音声認識APIを使用してこれらのチャットボットを作成できます。例としては、Amazon AlexaやApple Siriなどがあります。

だから、チャットボットがそうであることを知った後、VOIの他の興味深いニュースをチェックしてください、それはニュースに革命を起こす時です!