CTI论坛(ctiforum.com)8月26日消息（编译/老秦）： 对话式AI和自动化不再仅适用于联络中心。根据 Forrester Research 的一份新报告，市场营销和销售部门越来越多地使用该技术来提供大规模的实时互动和外展服务。
然而，这家研究公司警告说，数量并不总是伴随着质量。 Forrester 说，许多组织依靠技术而不是战略来推动他们的对话方法。
Forrester 首席分析师 Jessie Johnson 表示，对话的质量不容忽视，她说人工智能在对话分析中变得越来越重要。"当我们考虑自动对话时，主要是在某种程度上发挥了对话式AI的作用。我们通过决策树和自动规则集进行了自动对话，"Johnson 补充道，并指出人类仍然可以控制自动对话。"我们不需要完全依赖机器人霸主来进行这些对话。"
尽管如此，这些技术中的许多技术都"非常非常擅长解释买家或客户的回应或意图，"Johnson 说。
该研究还发现，与企业对消费者的对话互动相比，企业对企业的对话互动存在重大差异。这包括完成销售之前所需的交互次数。对于 B2B，平均为 27 个。Johnson 说，B2C 周期更难量化，因为这在很大程度上取决于购买类型、消费者本身及其个人行为和态度、同行影响以及之前对品牌或产品的体验。
"当 [B2B 潜在客户] 在您的网站上时，他们现在不打算购买。他们可能会做一些研究，作为考虑购买的一部分，然后他们会将其带回一个小组，"Johnson说。
然而，B2C 购买通常由个人或家庭进行，通常不是由团体进行。
卖家和营销人员需要知道每个潜在买家属于哪个篮子。"我们想了解，我们正在与该买家客户互动的人是什么人？他们是该决策过程的影响者吗？他们是产品的最终用户吗？他们都是关于[总拥有成本]，看看总成本，看看他们是否能买到更便宜的东西吗？他们在采购团队中扮演的角色给了我们一个非常重要的信号，"Johnson说。
但Johnson表示，即使存在这些差异，也存在一些重要的相似之处。"归根结底，我们都是人类。有时在 B2B 中，我们尝试让语言更正式一点，然后我们尝试推动销售，这并不总是客户参与对话的目的，"她警告说。
B2B 卖家应为以下三种基本类型的对话做好准备：
- 赋能和影响。这些对话是在购买过程的开始阶段。他们专注于在各种场景中理解、预测和响应个人和群体层面的观众需求。
- 交易和销售。这些对话支持客户生命周期的早期阶段。该报告建议考虑响应购买群体信号、高购买意图、评分阈值和其他因素的路由规则。
- 支持和服务。这些对话主动提供信息以支持客户购买并在购买后增加对产品或服务的使用。
因此，Johnson 表示，在设计这些对话时，它们的流动方式对于对话式 AI 变得越来越重要。为此，需要将正确的内容集成到 B2B 内容引擎中，因此组织需要执行以下操作：
创建模块化对话内容。通过连接适当的短语，公司可以为聊天机器人构建良好的自动响应。这些短语是模块化的内容，连同相关的元数据，将导致更多有价值的对话。
定义会话分类法。元数据和分类对于提供正确的内容和从响应中学习至关重要。
尝试对对话内容使用初级衍生方法。组织可以对内容的不同输入进行试验，以查看产生最佳结果的方法。
但是，尽管模块化内容是成功的关键，但 Forrester 的 2022 年 B2B 内容现状调查发现，只有 8% 的受访者使用模块化内容进行聊天机器人对话。根据Johnson的说法，这应该更高。
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作者：Phillip Britt
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