Rintangan Terbaru untuk Chatbots yang Harus Diatasi di 2019

Kami telah mendengar kekuatan luar biasa dan keajaiban chatbots untuk sementara waktu sekarang, dan saya bahkan memuji mereka sebagai salah satu hal terbaik berikutnya untuk layanan dan dukungan pelanggan. Tapi, tentu saja, tidak ada dalam hidup yang sempurna, dan chatbots belum mendekati tingkat kedewasaan itu.

Namun seiring AI menjadi semakin kuat, dan akan terus melakukannya seiring berjalannya waktu, chatbots sendiri akan tumbuh dalam kemampuannya — tetapi akan ada beberapa kesulitan yang tumbuh. Ada beberapa kesulitan yang berkembang yang sudah dialami chatbots, dengan beberapa tantangan yang sangat spesifik yang perlu ditangani pada tahun 2019.

Organisasi terus bekerja untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka, tetapi mungkin sulit setelah memindahkan tiang tujuan. Permintaan pelanggan dapat dengan cepat berubah, dan hanya dalam beberapa tahun terakhir, kami telah melihat harapan yang sama sekali baru untuk organisasi muncul.

Chatbots dapat menawarkan bisnis cara baru untuk mendukung klien mereka, tetapi kita harus menyadari tantangan yang dihadapi chatbots pada tahun 2019 untuk meningkatkan kemampuan mereka secara efektif.

Chatbot di Dunia Nyata

Ketika mencoba untuk membingkai konteks di sekitar teknologi tertentu, dan kemampuan dunia nyata saat ini, saya selalu ingin beralih ke metode standar untuk mengukur harapan dan kesuksesan. Salah satu ukuran seperti itu biasanya saya ubah menjadi Gartner Hype Cycle, yang dapat menguraikan dan membantu kita lebih memahami di mana teknologi saat ini berada di sepanjang “Hype Cycle”-nya, dan seberapa jauh solusi ini mungkin dari penggunaan dunia nyata yang sebenarnya.

Ketika kami melihat Status Chatbots, saya juga mereferensikan Hype Cycle dan menyadari bahwa dalam Hype Cycle of Emerging Technologies 2016 mereka, Gartner menyertakan "Antarmuka Pengguna Percakapan" dan "Asisten Pribadi Virtual," yang sedang naik ke Puncak dari Harapan yang Dibesarkan. Tapi, yang lebih penting, “Jawaban Pertanyaan Bahasa Alami” sudah meluncur turun ke “Palung Kekecewaan.”

Jika kita melompat dua tahun ke depan dan melihat Hype Cycle for Emerging Technologies pada tahun 2018, kita akan melihat bahwa sekarang ada "Platform AI Percakapan" dan "AI PaaS" yang secara khusus meningkat dalam ekspektasi, dengan hasil yang stabil diperkirakan akan tercapai dalam waktu 5-10 tahun.

Namun, kita juga dapat melihat "Asisten Virtual" bergerak menuju "Palung Kekecewaan", dengan dataran tinggi yang diperkirakan akan dicapai hanya dalam 2-5 tahun.

Jadi apa artinya ini untuk chatbots? Nah, teknologi terkait masih berada dalam titik harapan yang meningkat, dan baru mulai mencapai periode kekecewaan, ketika kita mulai mengenali kesalahan teknologi itu dan memahami kemampuan yang mungkin tidak dibuat-buat seperti yang dijanjikan semula.

Ini bukan hal yang buruk, kita hanya perlu tahu bagaimana mengelola ekspektasi kita, dan memanfaatkan teknologi dengan cara terbaik. Ini juga bukan untuk mengatakan bahwa Chatbots tidak ada, mereka ada di sini dan di sini untuk tinggal. Riset Marketsandmarkets dari tahun 2017 menemukan bahwa pada tahun 2016, pasar chatbot secara kasar bernilai sekitar $703 juta, dan Opus Research juga mencatat pada tahun 2017 bahwa ada perkiraan $4,5 miliar untuk diinvestasikan dalam asisten cerdas pada tahun 2021.

Memahami Keterbatasan Chatbots

Jadi, sementara chatbot tetap ada, kita perlu membatasi interaksi chatbot untuk membantu kita mengelola ekspektasi kita dengan lebih baik. Jika kita memiliki pemahaman yang lebih baik tentang kemampuan chatbot, maka kita dapat lebih memahami cara memanfaatkan dan mengoptimalkannya dengan baik untuk ROI terbaik.

Kolektif UX melakukan pekerjaan yang baik untuk menceritakan kisah di balik "Mengapa Chatbots Gagal."

Saya tidak ingin membahas semuanya, saya pikir pembaca harus memeriksa halaman untuk mendapatkan efek penuh, tetapi saya ingin menyoroti beberapa pengamatan signifikan yang dibuat oleh grup ini:

1. AI sama sekali tidak dapat diakses seperti yang kita inginkan: ini juga dapat dikenali oleh Gartner Hype Cycle. Tentu, AI masuk ke chatbots, dan teknologi UX lainnya, tetapi pada kenyataannya, penggunaan dan aksesibilitas dibatasi oleh alam.
2. Bot berjuang untuk memahami konteksnya: Ini adalah tantangan yang akan kami sentuh sedikit, karena ini adalah tema keseluruhan dan alasan utama di balik perjuangan bot. Tanpa "ingatan" manusia, tetapi berjuang untuk menarik informasi yang relevan untuk percakapan yang lebih manusiawi.
3. Integrasi dapat dibatasi: Seperti halnya layanan cloud lainnya, ini bukan jaminan bahwa solusi dan alat Anda akan berfungsi dengan baik bersama-sama, dan tidak ada jaminan bahwa bot tertentu akan bekerja dengan platform pilihan spesifik Anda. Ini juga kembali ke aksesibilitas terbatas.

Kolektif UX membahas lebih detail dan menjelaskan beberapa batasan lagi, tetapi ini adalah beberapa dari tiga batasan utama yang membuat Chatbots tidak mampu semaksimal mungkin. Dengan bentuk AI yang terbatas, dan ketidakmampuan untuk memahami konteksnya, chatbots dapat berjuang untuk memberikan sentuhan manusiawi, yang sebagian besar dari kita membutuhkan.

Di sisi lain, ketidakmampuan untuk mengintegrasikan dengan rapi ke dalam alat yang ada, dan kurangnya aksesibilitas, membuat sulit bagi organisasi untuk mengembangkan dan membangun pengalaman pengguna yang konsisten — masalah seperti inilah yang menjadi alasan Vonage melakukan akuisisi Dimelo baru-baru ini.

Tantangan yang Harus Diwaspadai di 2019

Sebagian besar tantangan yang telah dan akan terus dihadapi oleh chatbot adalah seputar keterbatasan ini. Organisasi perlu menyadari tantangan ini untuk tidak hanya membantu mereka mengelola ekspektasi mereka tentang apa yang dapat dilakukan chatbot, tetapi juga lebih memahami bagaimana chatbot akan cocok dengan seluruh kotak peralatan pusat kontak mereka.

Sudah jelas bahwa pemasaran media sosial dengan cepat dilampaui dan diambil alih oleh aplikasi perpesanan. Setahun yang lalu, pada Januari 2018, ada jutaan pengguna yang tersebar di lebih dari 10 aplikasi perpesanan seluler populer, seperti yang terlihat dalam penelitian yang dilakukan oleh Birdsbeep.

Ini berarti bahwa hanya setahun yang lalu, agar organisasi dapat mencapai jumlah pengguna terbesar, mereka perlu tersebar di 11 aplikasi perpesanan yang berbeda. Ini juga tidak termasuk aplikasi dan situs web organisasi Anda, yang juga merupakan lanskap penting untuk chatbot.

Ini dengan cepat menjadi tantangan yang lebih besar bagi organisasi. Untungnya, seperti yang dapat kita lihat, sejumlah besar pengguna dapat dijangkau hanya di beberapa aplikasi perpesanan seluler teratas — tetapi ini masih merupakan masalah yang harus diatasi. Organisasi sekarang harus mengelola chatbot situs web, chatbots yang berpotensi dalam aplikasi, dan chatbots di berbagai platform perpesanan untuk memastikan jangkauan dan aksesibilitas maksimum bagi pengguna.

Organisasi harus mulai memprioritaskan saluran atau metode komunikasi yang berbeda dengan tepat, dan mengenali di mana pengguna paling mungkin berinteraksi dengan bot. Kemungkinan jumlah aplikasi hanya akan terus meningkat, dan kami bahkan akan mulai melihat perlunya bot disuntikkan ke dalam bentuk SMS lain seperti RCS.

Memanfaatkan AI

Kecerdasan Buatan jelas menjadi sangat populer, terutama dalam industri Pusat Kontak dan Keterlibatan Pelanggan. AI juga, cukup jelas, merupakan landasan penting dari chatbots. Dalam konfigurasinya yang paling sederhana, chatbots mengikuti aturan "jika> maka" yang sederhana dan mendasar, tetapi telah berkembang dalam kemampuan berkat Kecerdasan Buatan yang kuat.

Tapi, seperti yang telah kita lihat, AI sama hypednya dengan chatbot itu sendiri. Baik pengembang yang membangun chatbots, dan mereka yang mengimplementasikan obrolan situs web langsung dalam bisnis mereka, harus tahu bagaimana dan kapan memanfaatkan berbagai bentuk AI dengan benar.

Misalnya, Pemrosesan Bahasa Alami akan diperlukan untuk memahami konteks dengan benar, sementara Analisis Sentimen memungkinkan chatbots memahami kapan percakapan harus diteruskan ke agen langsung atau penanggap manusia. Karena semakin banyak solusi dan teknologi AI dikembangkan, pengguna dan pengembang hanya akan memiliki lebih banyak opsi untuk dilalui.

Analisis Sentimen sangat bagus untuk membantu agen langsung dengan memahami bagaimana perasaan pelanggan saat ini tetapi dapat gagal membantu chatbots secara alami bereaksi terhadap manusia. Saat memutuskan untuk menerapkan chatbot vs agen langsung, bahasa alami adalah karakteristik agen yang penting untuk dipertimbangkan. Tetapi hanya karena chatbot dapat membaca bahwa manusia sedang kesal, tidak berarti ia dapat merespons dengan cara yang akan membantu pelanggan tersebut merasa lebih baik.

Keterlibatan yang Bermakna

Kami tidak hanya membutuhkan chatbot agar dapat diakses, dan pada platform yang sama, sebagai konsumen; tetapi, mereka juga perlu menyediakan koneksi bermakna yang sebenarnya. Sekarang, kita perlu mengelola harapan kita di sini lagi. Ini tidak berarti bahwa chatbot akan bertanya tentang hari Anda dan memberikan nasihat hidup, itu hanya membuang-buang waktu. Namun, kami ingin chatbot kami memberikan pengalaman yang benar-benar bermakna, dan memberikan sentuhan manusia tanpa membutuhkan manusia.

Hal yang paling jelas untuk dilakukan adalah membuat chatbot Anda, menyambut pengunjung, ke situs web Anda dengan salam cepat, tetapi kemungkinan besar sebagian besar pengguna akan langsung mengkliknya. Kami perlu mendorong pengguna untuk terlibat dengan chatbots, dan chatbots perlu dikonfigurasi untuk tidak hanya mendorong keterlibatan itu tetapi juga memberikan hasil yang berarti darinya.

Chatbots harus digunakan untuk menyediakan ajakan bertindak bagi pengguna. Seperti yang ditulis oleh rekan saya Nick, "pelanggan perlu merasa mereka harus berinteraksi dengan chatbot," dan ajakan bertindak yang sederhana, seperti tombol dalam pesan pengantar untuk menyederhanakan percakapan, dapat memastikan bahwa pelanggan akan terlibat dan menemukan bantuan mereka butuh.

Benar-benar Memanfaatkan Konteks

Mungkin kejatuhan terbesar dari chatbots adalah kurangnya memori manusia, mereka akan dengan cepat melupakan apa yang baru saja Anda diskusikan. Ini adalah batasan berdasarkan bagaimana bot dibuat dan dirancang, dan hanya merupakan aspek dari "kepribadian" mereka karena hal ini. Tanpa kemampuan untuk mengingat informasi dan konteks sebelumnya, chatbot kehilangan banyak informasi yang dapat mereka manfaatkan untuk melayani pengguna dengan lebih baik. Konteks adalah kuncinya.

Dengan peningkatan memori untuk chatbots akan datang penggunaan yang lebih baik dari konteks yang ada — chatbots yang dapat mengingat dan mereferensikan percakapan sebelumnya, atau detail lain seperti halaman web yang terakhir dikunjungi atau produk yang terakhir dicari, akan dapat memberikan dukungan dan alur yang lebih baik dengan percakapan di cara yang jauh lebih alami.

Ini terkait dengan memberikan sentuhan manusia itu, juga, sebagai bagian dari "interaksi manusia" itu datang dengan aliran alami dari percakapan manusia yang normal. Pengembang dan organisasi harus memanfaatkan konteks percakapan ini, tetapi juga petunjuk konteks fisik — seperti yang terungkap dari tindakan pengguna sebelumnya dalam aplikasi atau situs web organisasi Anda.

Dengan menggabungkan dua tingkat konteks ini, dan memanfaatkan informasi itu, chatbots dapat menyediakan koneksi yang lebih manusiawi dengan layanan yang jauh lebih baik.

Memastikan Keamanan yang Tepat

Sayangnya, keamanan tidak pernah benar-benar menjadi prioritas utama bagi banyak organisasi. Kami telah melihat berkali-kali dengan pelanggaran data baru-baru ini bahwa perusahaan tidak mengambil penyimpanan informasi pribadi pelanggan dengan cukup serius, bahkan dengan nama-nama besar seperti Amazon dan Uber mengalami pelanggaran data.

Untuk setiap organisasi yang berurusan dengan pembayaran atau informasi pribadi, keamanan harus menjadi keharusan mutlak , bukan hanya pertimbangan. Itulah mengapa organisasi kredit besar mengembangkan dan mengadopsi peraturan PCI. Hal yang sama dapat dikatakan untuk segala bentuk komunikasi, dan itu juga berarti chatbots.

Jika pelanggan melakukan pembelian atau dengan cara apa pun memberikan informasi pribadi dan pribadi mereka melalui chatbot organisasi Anda, merupakan tanggung jawab mutlak organisasi Anda untuk memastikan bahwa data, jika disimpan, dilindungi dengan benar.

Chatbots harus menggunakan enkripsi tingkat lanjut, dan setiap organisasi harus mengikuti protokol keamanan paling dasar sekalipun — 2019 adalah saat di mana perusahaan harus bekerja untuk mengamankan data, dan chatbots adalah kasus penggunaan unik yang mungkin tidak dipertimbangkan oleh banyak organisasi saat berdiskusi keamanan.

Manajemen Data yang Tepat

Berbicara tentang data, ada sisi baik yang mutlak dari data juga. Organisasi dapat, dan harus, memanfaatkan sebanyak mungkin data untuk mengoptimalkan proses bisnis mereka secara keseluruhan. Chatbots khususnya, seperti poin lain dari pengalaman pelanggan, dapat dioptimalkan secara khusus melalui pengumpulan dan analisis data.

Tetapi karena jumlah keterlibatan dan interaksi antara pengguna dan bot meningkat, jumlah data yang harus disimpan dan dikelola oleh organisasi akan menjadi sulit untuk ditangani. Ini tentu saja terkait dengan keamanan, karena kumpulan data yang besar, sangat rentan dan harus dilindungi. Organisasi harus menemukan cara untuk mengatur, mengumpulkan, dan mengelola semua data ini dengan benar.

Bisnis harus lebih memahami dengan tepat data apa yang bahkan diperlukan untuk meningkatkan chatbot mereka dan bekerja untuk meminimalkan jumlah data yang dikumpulkan untuk mencegah masalah berkembang sejak awal.

Eropa sudah memiliki GDPR, dan hanya masalah waktu sampai AS dan negara-negara lain mengikutinya, berpikir tentang pengumpulan dan pengelolaan data harus terjadi sekarang di 2019, dan chatbots siap untuk pengumpulan data.

Mengatasi Aksesibilitas

Meskipun berpotensi menjadi masalah yang baik untuk dimiliki, ada masalah aksesibilitas yang meningkat dengan dua sisi pada mata uang yang sama. Di satu sisi, kami memiliki tingkat aksesibilitas yang intens, hampir kelebihan opsi jika Anda mau, sehingga sulit untuk menemukan solusi yang tepat. Misalnya, pada tahun 2016, Facebook Messenger sudah mendukung lebih dari 34.000 chatbot yang berbeda.

Tingkat pasar yang terlalu jenuh ini menyulitkan organisasi untuk menemukan chatbot yang tepat untuk platform mereka, menyulitkan platform seperti Facebook untuk memahami seberapa kuat chatbots (di luar berapa banyak yang mereka tawarkan), dan seperti yang dicatat oleh Clickz, ini juga mempersulit pengembang chatbots untuk benar-benar memahami bagaimana bot mereka digunakan, dan bagaimana mereka dapat ditingkatkan. Dengan begitu banyak opsi, bot terbaik di dunia dapat disembunyikan di bagian bawah daftar.

Di sisi lain, kurangnya aksesibilitas juga bisa menjadi masalah. Seperti yang saya catat, batasan besar chatbots adalah ketidakmampuan untuk berintegrasi dengan alat yang ada, atau kurangnya pengembangan untuk platform tertentu. Misalnya, dengan begitu banyak pengembang yang berfokus pada Facebook Messenger, Whatsapp (juga dimiliki oleh Facebook) dapat kehilangan opsi kuat lainnya. Atau, organisasi yang sangat fokus pada Facebook Messenger mungkin tidak mampu membeli banyak chatbot di berbagai platform.

Memastikan Dukungan Multi-bahasa

Meskipun tidak setiap organisasi atau bisnis memiliki jangkauan global, dukungan multibahasa selalu diperlukan saat ingin terhubung dengan pelanggan. Pusat Kontak telah memasukkan dukungan multi-bahasa dalam menu IVR mereka selama bertahun-tahun sekarang, dan chatbots harus dilihat sebagai perpanjangan alami, dan terlebih lagi.

Chatbots membantu memperluas jangkauan organisasi Anda, baik secara nasional maupun internasional, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan organisasi Anda kapan saja — dukungan 24 jam adalah salah satu kasus penggunaan terkuat untuk chatbots. Tanpa kemampuan chatbots untuk berinteraksi dengan pengguna dalam berbagai bahasa, organisasi Anda akan kehilangan koneksi dengan sejumlah besar klien potensial.

Pemrosesan Bahasa Alami AI memiliki masalah unik dalam hal dukungan multi-bahasa, dan dapat berjuang untuk beradaptasi tidak hanya dengan bahasa yang berbeda, tetapi juga dialek dan istilah sehari-hari yang berbeda. Ini adalah masalah unik yang sekarang harus diatasi, karena chatbots benar-benar masuk ke gudang dukungan utama pusat kontak pada tahun 2019.

Chatbots Memiliki Tantangan untuk Diatasi

Chatbots dapat menjadi cara yang sangat ampuh untuk merevolusi tingkat dukungan yang dapat diberikan oleh organisasi atau pusat kontak Anda. Dengan melengkapi perwakilan manusia dengan chatbot yang dapat berinteraksi dengan pengguna baik melalui situs web, aplikasi seluler, atau bahkan aplikasi perpesanan populer, bisnis Anda dapat memperluas jangkauannya secara global, dan menyediakan layanan 24 jam, 7 hari seminggu.

Namun, chatbot bukanlah segalanya, akhir dari semua dukungan manusia, seperti yang telah kita bahas sebelumnya. Akan selalu ada saat ketika sentuhan manusia benar-benar diperlukan untuk memberikan tingkat dukungan dan personalisasi yang dicari dan diminta oleh klien dan pengguna.

Organisasi harus dapat mengenali bagaimana dan kapan memanfaatkan chatbots dengan tepat dalam portofolio keterlibatan pelanggan mereka, dan bersamaan dengan itu, datanglah mengenali dan mengidentifikasi tantangan unik yang dihadapi chatbots.

Pada tahun 2019, Chatbots tidak hanya akan mengembangkan kemampuan unik mereka, tetapi mereka juga akan menghadapi beberapa tantangan unik. Belum lagi, saat iklim teknologi kita berubah, dan konsumen menuntut lebih banyak privasi dan kontrol data yang lebih kuat, organisasi harus mampu menyesuaikan semua komunikasi mereka, termasuk chatbots.