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TikTok 聊天機器人:如何透過 5 個步驟進行設定以及使用案例
了解如何將聊天機器人連接到 TikTok 及其好處,以將您的業務提升到新的水平。
對話式人工智慧已經進入聊天領域,並將重新定義客戶對話。 由於其先進的功能,過去基於規則和腳本的自動對話變得動態和直觀。 但這對企業意味著什麼?
本指南將引導您了解有關客戶對話的對話式 AI 所需的一切。 您'將了解它是什麼、它如何運作以及它與傳統聊天機器人的區別。 然後,我們將探索它如何重新定義客戶對話、實施方法以及有效使用它的最佳實踐。
對話式人工智慧(AI)是指利用人工智慧技術模擬類似人類的對話。 它利用大量數據和多種技術來智慧地理解和回應人類語言。
最好的部分是,人工智慧可以從每次互動中學習並增強其回复,就像人類一樣。 您可能熟悉的一些 基本的會話人工智慧 範例是聊天機器人和虛擬代理。
在探索這項技術如何發展之前,讓我們先看看先進的對話式人工智慧是如何運作的。
對話式人工智慧結合了自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 等技術,幫助軟體系統模仿人類的互動。
NLP 使這些系統具有理解、解釋和生成人類語言的能力。 它將人類對話的細微差別轉化為軟體可以理解的語言,使其能夠更自然地與人類互動。
同時,機器學習使這些系統能夠從數據和經驗中學習和改進。 它分析對話模式並利用這些見解做出明智的預測和決策。 隨著這些系統處理和分析更多的數據,它們做出準確預測的能力會隨著時間的推移而增強。
這兩種技術不斷循環,相互影響,不斷增強人工智慧演算法。 以下是其如何用於客戶對話的範例。
讓我們假設有客戶在WhatsApp上詢問您的產品。 首先,人工智慧會閱讀資訊、進行分析並了解客戶真正想要什麼。
然後,它根據其理解做出答案。 它不僅僅是輸出預先寫好的回答;它是在現場編寫回應。 在與客戶互動時,它會從客戶的反應中學習,從而隨著時間的推移提高其準確性。
現在您知道它是如何運作的,我們將回答一個常見問題:對話式人工智慧與傳統聊天機器人有何不同?
簡而言之,當今的對話式人工智慧技術與傳統的聊天機器人相比有了重大改進。
傳統的聊天機器人是基於預先定義的規則和腳本進行運行,因此它們的回應僅限於狹窄的輸入範圍。 他們可以輕鬆處理簡單、可預見的問題,但難以應對複雜或意外的要求。
對話式人工智慧採用 ML 和 NLP 等先進技術,根據使用者輸入動態產生回應,而不受既定腳本的限制。 它從 AI'的廣泛知識庫中提取答案,以處理更廣泛的主題並適應模棱兩可或內容繁多的問題。
傳統聊天機器人與對話式人工智慧
特徵 | 傳統聊天機器人 | 對話式人工智慧 |
---|---|---|
能力 | 能夠解決基本問題 | 能夠解決更複雜的問題 |
回應機制 | 僅回應精確的關鍵字 | 根據使用者輸入產生回應 |
適應性 | 無法偏離預定的聊天路徑 | 使用機器學習 (ML) 適應意外查詢 |
知識庫 | 依靠預設問題和答案的資料庫 | 利用人工智慧的豐富知識 |
此外,人工智慧系統更善於辨識和適應各種語言細微差別,例如俚語、慣用語或方言。 這使得它能夠進行更像人類的互動。
總而言之,雖然傳統的聊天機器人是基於規則的並且範圍有限,但對話式人工智慧系統提供了更靈活、更具適應性的方法,提供了類似於人類互動的對話體驗。
那麼,企業是否需要對話式人工智慧來進行客戶對話? 我們將在下一節中探討答案。
在了解對話式人工智慧的好處之前,您必須先了解它在客戶溝通中的重要性。 如今,客戶對話可以透過各種管道進行,包括電話、電子郵件和訊息應用程式。
隨著消息應用程式逐漸取代電子郵件和電話成為首選溝通方式,這些渠道為企業提供了參與、取悅和轉化客戶的機會。 事實上,一項研究表明, 75% 的客戶 在使用訊息應用程式聊天後會進行購買,這突顯了其作為轉換工具的有效性。
「儘管訊息傳遞管道提供了無數機會,但企業往往不願意將其作為客戶策略的一部分。 這是因為處理大量對話具有挑戰性,而且他們不想犧牲服務品質。
對話式人工智慧的價值就在於此,它能夠以更大規模和更低的成本提供及時、高品質的回應,」response.io 聯合創始人兼執行長、香港人工智慧學會主席 Gerardo Salandra 表示。 。
在了解這些之後,讓我們更深入地探討對話式 AI 如何為您的業務帶來巨大效益。
Gartner 預測到 2026 年,十分之一的代理互動將自動化,聯絡中心內的對話式 AI 部署將使代理勞動力成本降低 800 億美元。
想像一下,一個由 10 名代理商組成的團隊致力於提供高品質的回應,但只能同時處理少量對話。 對話式人工智慧的實施將大大改變這一現狀。
與人類代理商不同,對話式人工智慧全天候運行,不受時區限制,為全球客戶提供持續支援。 此外,其以多種語言翻譯和回應的能力擴大了其全球影響力、打破了語言障礙並擴大了客戶群。
最重要的是,人工智慧在完成所有這些工作的同時,也能在更大規模上保持高品質的回應。 它可以同時處理數百個對話,更有效率,成本更低。
為了支持這一說法,一項 的研究表明 ,接受調查的 300 名聯絡中心和 IT 領導者中有一半表示,對話式 AI 有助於降低營運成本。
由於人工智慧可以自動管理高達 87% 的常規客戶互動,因此它大大減少了對人工幹預的需求,同時保持了與人類互動相當的品質。 這種效率使代理商的工作效率大幅提升,並能更快解決客戶問題。
顯然,這一趨勢不僅限於降低成本。 它顯著提高了管理大量對話的效率,並幫助代理有效地管理高價值對話。
此外,人工智慧與人類代理的結合可確保客戶互動富有同理心且個人化。 當客戶收到滿足其需求的快速、準確的回應時,企業可以提高客戶滿意度並提高轉換率。
這反過來又為企業帶來了競爭優勢,促進了成長並超越了競爭對手。 在討論了優勢之後,讓我們來探討挑戰和限制。
儘管對話式人工智慧可以簡化溝通,但將其融入客戶互動中仍面臨許多挑戰。
一個顯著的限制是人工智慧'難以掌握人類溝通的細微差別,如諷刺、文化背景和情感基調。 在需要高情商、人為監督不可或缺的情況下,這一點尤其明顯。
除此之外,依賴大量資料集會引發客戶隱私和安全問題。 遵守 GDPR 和 CCPA 等法規至關重要,但滿足客戶' 對道德資料使用的期望也同樣重要。 企業必須確保人工智慧技術符合法律規定、透明且公正,以維護信任。
客戶的擔憂也帶來了挑戰,通常是出於對資料隱私和人工智慧解決複雜查詢的能力的擔憂。 為了緩解這個問題,需要透明地溝通人工智慧的能力,並採取強而有力的資料隱私措施來讓客戶放心。
現在您已經掌握了有關對話式 AI 的所有基本信息,現在是時候研究如何將其應用到客戶對話中以及有效利用它的最佳實踐了。
將對話式人工智慧融入客戶互動中不僅僅是選擇合適的平台,它還涉及一系列其他必要步驟。
這趟旅程涉及五個關鍵階段:
確定業務目標
研究您需要的功能
確保與現有技術堆疊相容
選擇正確的 AI 平台
訓練人工智慧以符合你的目標
讓我們來探討如何順利掌握這些階段,以成功實施對話式 AI。
首先明確定義您希望透過對話式 AI 實現的具體業務目標。 確定可以增加最大價值的領域,無論是在行銷、 銷售 或 客戶支援。
例如,您的目標可以包括自動管理大量對話、增強客戶互動、高效解決案例、個人化購買歷程、準確傳遞訊息等等。
您的目標將作為選擇正確的 AI 工具並根據您的特定需求進行客製化的路線圖。 明確定義目標後,下一步就是研究對話式 AI 平台所需具備的具體功能。
根據您的目標,考慮傳統的聊天機器人是否足夠,或者您的業務是否需要高級 AI 功能。 請注意,儘管缺乏 NLP 和 ML 等技術,一些提供者可能會將傳統聊天機器人標記為「人工智慧」。
對話式人工智慧帶來的一些功能包括根據客戶資料製定互動、分析過去的購買情況以獲取建議、 訪問您的知識庫以獲取準確的回應 等等。
一旦您清楚地了解了所需的功能,在選擇對話式 AI 平台之前需要考慮的一個重要因素就是它與您目前軟體堆疊的兼容性。
在考慮對話式 AI 平台時,請確保它可以與您現有的軟體無縫集成,例如您的 CRM 或電子商務平台。 這可確保工作流程順暢並防止整合問題。
一旦您清楚地了解了您的需求以及它們如何與您目前的系統相適應,下一步就是為您的業務選擇最佳的平台。
選擇正確的 對話式 AI 平台 至關重要,因為您的業務將嚴重依賴它來管理客戶對話。 如果您的業務快速成長,請尋找可擴展且適應未來需求和技術進步的解決方案。
正確的平台應該提供您所需的所有功能、易於整合、對大量對話的強大支援以及隨著您的業務發展的靈活性。
最重要的是,平台必須遵守 全球資料保護法規 ,如 GDPR 和 CCPA,確保強大的資料隱私和安全。 選擇正確的平台後,下一步就是專注於訓練你的人工智慧。
根據您選擇的平台,您可以訓練您的 AI 代理 以反映您最佳人類代理的效率。 您可以將 將 AI 整合到目前工作流程中,使其能夠作為初始回應者來處理常規查詢,並將更複雜或更敏感的對話轉交給人工代理。
此外,訓練你的人工智慧以提供準確的反應至關重要。 這涉及向其提供最新信息,通常來自現有資源,如知識庫文章或常見問題解答。 這確保了人工智慧在解決客戶詢問時仍然具有相關性和有效性,最終幫助您實現業務目標。
現在您知道了將對話式 AI 實現到客戶對話中需要什麼,讓我們來看看一些最佳實踐。
將對話式人工智慧納入您的客戶服務策略可以顯著提高效率和客戶滿意度。
然而,為了充分發揮這項技術的效用,遵循一些最佳實踐至關重要。
透過 將 AI'的個性與您的品牌'的基調結合,您可以增強客戶體驗,使對話感覺更個性化、更具相關性。 這種方法不僅可以強化您的品牌形象,還可以與您的受眾建立更緊密的聯繫。
將人工智慧的個性與您的品牌基調相匹配後,讓我們現在探索另一個重要的最佳實踐:持續評估和教育。
對話式人工智慧的有效性取決於其學習和適應的能力。 持續評估其表現,確保達成您的目標,並隨時更新最新資訊以保持其效能。
定期更新知識可確保人工智慧在處理各種客戶互動時保持相關性和有效性。 這種持續的評估和培訓過程至關重要,但同樣需要識別哪些情況下更適合由人工介入。
儘管人工智慧非常先進,但某些複雜或敏感的問題可能需要人工幹預。 在這種情況下,加入一個 無縫升級途徑到人工代理 ,確保過渡平穩,並且代理能夠快速存取互動的環境。
這引出了下一個最佳實踐——訓練人類代理人利用人工智慧工具。
根據您選擇的平台的功能,您可以為代理商提供複雜的 AI 工具,以增強他們與客戶的互動。 我們以 respond.io 為例。
回應 AI 提示 可以幫助代理商完善他們的訊息,確保溝通的清晰度和準確性。 他們還可以將訊息翻譯成不同的語言,減少潛在的語言障礙。
此外,像 AI Assist 這樣的工具可以改變遊戲規則,讓代理可以快速存取相關資訊。 這種對資訊的快速獲取使客服人員能夠快速且準確地回應客戶詢問,提升回應速度,並帶來更令人滿意的客戶體驗。
對話式人工智慧站在客戶參與新時代的前沿,為傳統溝通方式帶來了革命性的轉變。
正如我們在本指南中探討的那樣,整合先進的對話式 AI 技術能讓企業實現更具動態性、直覺性和個人化的客戶互動。 與傳統的聊天機器人不同,它們具有深度的理解和適應性,可以讓對話真正引起客戶的共鳴。
雖然這項變革性技術本身也面臨一些挑戰,但對話式 AI 的發展趨勢無疑是向上的,並不斷演變以克服這些限制。
「人工智慧最終達到了企業可以在更大規模上以更低成本維持服務品質的階段。 因此,率先採用該技術的公司將比競爭對手擁有巨大優勢,」Gerardo Salandra 表示。
在客戶期望不斷提高的世界裡,堅持傳統方法可能會讓企業落後。 對話式人工智慧不僅是現在的工具,更是對未來的投資,在未來,無縫、智慧和富有同理心的客戶互動將成為常態。
對話式人工智慧是一種可以模擬人類對話的人工智慧(AI)。 這是透過自然語言處理(NLP) 實現的,自然語言處理是人工智慧的一個領域,它允許電腦理解和處理人類語言,而Google'的基礎模型為新的生成式人工智慧功能提供動力。
首先定義明確的目標和目標受眾,然後選擇符合您的目標的正確技術和平台。 接下來,使用引人入勝且具有情境感知能力的對話流,並根據使用者回饋和互動數據不斷測試和改進。
尋找與現有系統整合的能力。 同樣重要的是要考慮使用者體驗、客製化選項以及軟體的可擴展性,以適應不斷增長的業務需求。
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Gabriella 是 respond.io 的內容撰稿人,自 2022 年起專門擔任 WhatsApp 團隊的首席權威。 加布里埃拉擁有傳播學學士學位,在網路託管公司擔任行銷專家,磨練了自己的技能。 她對訊息應用程式、SaaS 行業和客戶行為的淵博知識使她的文章成為精通技術的企業不可或缺的指南。