Chatboti v současnosti: Jak fungují a jakou roli hrají v zákaznické péči?
Chatboti v současnosti patří mezi klíčové technologie, zlepšující komunikaci mezi firmami a jejich zákazníky.
S využitím umělé inteligence (AI) a automatizace dokáží chatboti poskytovat okamžité odpovědi, personalizované rady a efektivní služby. Přečtěte si podrobné vysvětlení, jak fungují, jaké typy existují a jaké role plní v zákaznické péči.
Jak chatboti fungují
Moderní chatboti využívají různé technologie v závislosti na jejich složitosti a určení. Podle základních principů fungování se dělí na čtyři typy. Nejjednodušším z nich jsou pravidloví chatboti, fungující na základě předem naprogramovaných scénářů a klíčových slov. Uživatel vybírá z nabízených možností nebo zadává přesně definované dotazy, jejich evidentní nevýhodou je, že nedokážou porozumět složitějším nebo nečekaným otázkám.
Druhým typem jsou chatboti fungující na bázi umělé inteligence, využívající strojové učení (machine learning) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), aby rozuměli textu nebo hlasovým příkazům v běžné řeči. Jsou schopni učit se z interakcí se zákazníky a rozlišovat nuance jazyka a adaptovat své odpovědi podle kontextu. Jedná se například o populární ChatGPT od OpenAI, Dialog Flow od Google nebo systém Watson od IBM.
Jako hlasoví asistenti jsou označovány kombinace chatbotů s technologií rozpoznávání hlasu (ASR – Automatic Speech Recognition). Známými příklady jsou Alexa od Amazonu, Siri od firmy Apple nebo Google Assistant. Všechny uvedené možnosti lze nakombinovat do tzv. hybridních systémů, které kombinují automatizované odpovědi s možností zapojení lidského operátora, pokud chatbot nevyřeší dotaz.
Funkční typy chatbotů
Chatboti se dále rozdělují podle svého zaměření a funkcí. V roli zákaznické podpory je jejich úlohou automatické odpovídání na často kladené otázky (FAQ) a pomoc s řešením problémů, jako je sledování objednávek nebo změna hesla.
Prodejní a marketingoví chatboti pomáhají zákazníkům s výběrem produktů nebo služeb, dále nabízejí personalizované slevy a doporučení. Interní firemní chatboti usnadňují zaměstnancům přístup k obecným informacím, HR dotazům nebo technické podpoře, případně automatizují rutinní procesy, jako je plánování schůzek nebo správa docházky.
Hlasoví chatboti jsou zaměření na rozpoznávání hlasu pro hands-free komunikaci a využívají se třeba ve velkých call centrech, kde nasměrují tazatele na správné oddělení. Edukační chatboti pomáhají s výukou nebo mohou odpovídat na otázky studentů či zaměstnanců během jejich tréninku. Konverzační asistenti pak slouží jako průvodci aplikacemi nebo weby.
Role chatbotů
Chatboti výrazně mění způsob, jakým mohou firmy komunikovat se svými zákazníky. Díky nepřetržité podpoře 25/7 dokáží zlepšit zákaznickou zkušenost, když dokážou poskytnout rychlé a kvalifikované odpovědi i mimo pracovní dobu. Chatboti totiž zvládnou odpovědět během několika sekund, což zkracuje čekací dobu ve srovnání s lidskou obsluhou.
Díky analýze předchozích interakcí nebo integrovaným datům mohou nabízet personalizované rady a doporučení. Nahrazují také rutinní práci lidských operátorů a umožňují firmám investovat do složitějších případů nebo inovací.
Chatboti obvykle sbírají informace o zákaznických preferencích a chování, které mohou být využity pro zlepšení služeb. Fungují tak jako podpora prodeje při automatickém navrhování produktů, upselling a cross-selling.
Budoucnost chatbotů
Chatboti se budou bezesporu dále učit, zlepšovat porozumění a poskytovat odpovědi přizpůsobené individuálním zákazníkům. Postupovat bude také integrace s hlasovými technologiemi a stále častější používání hlasových asistentů pro podporu hands-free komunikace. Chatboti budou schopni plynule přecházet mezi různými platformami, jako jsou web, e-mail nebo sociální sítě.
Mezi jejich výhody patří okamžitá reakce na dotazy, snížení chybovosti u rutinních úkolů nebo možnost obsluhy více zákazníků současně. Mají zatím ale také jasné limity, jako je omezená schopnost porozumět komplexním nebo emocionálně laděným dotazům nebo potřeba pravidelné aktualizace pro zachování jejich relevance. U složitějších problémů je proto stále ještě nutné přepojit tazatele na lidského operátora.
