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使用对话式AI时避免10个常见的自动化错误(上)

2022-10-13 13:59:28   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  CTI论坛(ctiforum.com) (编译/老秦): 自动化的好处是实实在在的,但做得不好的代价更是如此。由于许多公司往往会同时追求多个自动化项目,因此很容易陷入共同的陷阱,或专注于单个项目而忽略了全局。最重要的是,自动化只是简单地自动化了现有的流程,它不会修复坏的流程,所以垃圾进,垃圾出。Gartner确定了十个需要避免的常见错误,在此基础上,我们将从对话式AI和客户服务的角度来研究这些错误。
  错误1:沉迷于单一技术
  人们很容易爱上一项技术,并希望最大限度地利用它。然而,随着集成成为当今软件的标准,记住更好地结合的想法至关重要。
  自动化客户服务需要精心协调后端集成、不同语言、语音和数字服务渠道等。不要依赖于单一技术,而是采用一个技术堆栈,让您能够根据用例编排所有这些组件。
  示例:Cognigy。例如,人工智能不仅与典型的CCaaS和CRM系统集成,还允许您使用自己的或其他NLU。因此,如果您已经在IBM Watson、DialogFlow或Lex上,那么可以在升级到更好的对话式AI解决方案时保持相同的NLU。
  提示:即使在像NLU这样的粒度级别上,也要首先瞄准最佳的单个技术和解决方案。然后根据您的个人需求构建最佳解决方案。
  错误2:假设你可以排除IT
  低代码工具和无代码工具确实消除了持续IT参与的需要,例如维护对话式AI、创建新的流和意图等。然而,缩小到全局,关键是要让 IT 人员(如果你先找他们的话,还有brownie points)了解管道。业务用户通常缺乏对数据处理方式、涉及的其他系统(客户服务可能不使用或不知道)以及所有依赖项的深入了解。
  示例:您的CRM是公司的关键基础部分,在整个组织中都会用到。当想要与对话式AI解决方案集成以识别和验证客户并执行交易(如更改记录)时,它可能会对其他部门的用户或与您的联络中心之外的现有工作流和集成产生意想不到的后果。当对话式AI过程与其他用户同时更改CRM记录时,会发生什么情况?
  提示:从一开始就让IT参与进来。这将长期加速这一过程,你会因为向他们寻求帮助而获得布朗尼分数,而不是他们后来才发现。
  错误3:相信自动化永远是解决方案
  俗话说,当你只有一把锤子时,一切看起来都像钉子。在您的联络中心实现流程自动化会非常有帮助,并确实会带来您所读到的那些虚构的效率和KPIs 改进。然而,有时底层流程本身必须首先修复,或者更好,这也是客户首先打电话的原因。
  示例:对话式AI使客户能够通过语音和文本渠道轻松地退货或交换项目,因此您可以启动对话式AI以减少支持请求。然而,如果网站上的产品描述存在潜在问题,也就是说,这首先导致了问题,那么同样的数量将继续(仅由对话式AI处理)。了解根本原因,不要为了自己而自动化,这是一种最好的做法,如果忽视了,后果自负。
  提示:首先分析您想要自动化的内容背后的流程,需要或启动这些流程的根本原因,以及解决方案的全部或部分是否需要先进行其他更改。
  错误4:不包括所有相关利益相关者
  自动化本质上意味着将整个或手动流程转变为无缝流程,这在联络中心将需要连接多个系统,从而涉及多个责任领域。利益相关者可能包括IT、CRM所有者、变更管理,甚至用户体验。
  示例:您的新对话式AI解决方案包含语音和文本,这意味着在聊天中,确保它与您的品牌指导原则以及语音语调相匹配是很重要的。
  提示:在开始之前,确定并包括所有相关的利益相关者。
  错误5:加速通过测试阶段
  软件和自动化擅长按照指示执行重复性任务,但这就是问题所在,无论正确与否,它们都会严格按照指示执行。这可能会导致惊人的结果或数据灾难。
  示例:对话式AI经常与Salesforce等CRM集成。特别是在字段名称、类型等可能更改或不标准的自定义环境中,读取和写入数据可能很棘手,尤其是对于处于低代码环境中的业务用户来说,他们无法全面了解数据。
  提示:测试是关键。首先,从核心团队外部获取文本和语音形式的真实用户输入。结果会让你大吃一惊。构建、测试、度量、微调并最终发布给有限的客户子集,并收集真实世界的经验。不仅要检查自动化过程,还要检查所有连接系统中的数据完整性。
  关键要点:
  自动化机会很多,它们的好处也很多。记住这些常见的陷阱将有助于您缩短价值评估的时间,并加强进一步项目的理由。正如Gartner所指出的,失败通常可以追溯到三个方面的错误:方法、实施和影响。在第二部分中,我们将讨论最后五个错误,它们是在实现对话式AI项目时在自动化过程中常见的错误。
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  作者:Jarrod Davis
  原文网址:https://www.cognigy.com/blog/avoid-10-common-automation-mistakes-when-using-conversational-ai-part-i
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