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2020 年聊天機器人將走向何方?

人工智能 機器人
聊天機器人,會是未來商業(yè)新形態(tài)嗎?最早的聊天機器人可以追溯到 1966 年的麻省理工學院開發(fā)的 ELIZA,聊天機器人已經(jīng)問世 53 年了。但幾經(jīng)沉浮,聊天機器人并沒有像開發(fā)者們最初的設(shè)想那樣:取代人類,賦予人格。

 聊天機器人即將實現(xiàn)它們曾經(jīng)在炒作中許下的承諾,Intercom 委托進行的一項新研究表明,聊天機器人可以在哪些方面產(chǎn)生很大的影響。

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我們 從根本上堅信,聊天機器人有潛力通過兩種方式來改變企業(yè):提高效率、幫助企業(yè)滿足日益增長的消費者需求。

在我們發(fā)布的第一份《聊天機器人趨勢報告》(Chatbot Trends Report)中,我們目睹了聊天機器人在涉及效率的方面開始發(fā)揮作用。我們與一家獨立的市場研究公司合作,隨機抽樣調(diào)查了 500 名消費者和 500 名商業(yè)領(lǐng)袖。

2019 年,商業(yè)領(lǐng)袖得益于他們的聊天機器人,平均節(jié)省了 30 萬美元,其中影響最大的是支持和銷售團隊。但對于消費者而言,仍然還有一些改進的空間:雖然 74% 的消費者希望在網(wǎng)站上能夠遇到聊天機器人,但 87% 的消費者仍然更喜歡與人類而不是聊天機器人進行快速交流。也就是說,有 25% 的消費者并不在意他們是在和人類還是聊天機器人交流,只要能達到預(yù)期效果即可。

所有人都可用的聊天機器人

聊天機器人正迅速擴張到客戶支持領(lǐng)域之外,以推動客戶生命周期所有階段的增長。事實上,銷售現(xiàn)在是最常見的用例(41%),緊隨其后的是支持(37%)和營銷(17%)。

 

 

 

 

我們還發(fā)現(xiàn),聊天機器人可用于各種各樣的自動化任務(wù),從將訪客的問題發(fā)送到合適的團隊,到預(yù)定產(chǎn)品演示、創(chuàng)造銷售機會和吸引網(wǎng)站訪客。

 

 

 

 

對聊天機器人的滿意度因行業(yè)各異。B2C 公司對投資聊天機器人的滿意度是 B2B 公司的兩倍,這可能是因為 B2C 查詢通常要比 B2B 查詢更重復(fù)、更簡單。滿意度由高到低的行業(yè)依次是科技(73%)、零售(67%)、制造業(yè)(57%)和醫(yī)療保健(56%)。

是什么讓公司對聊天機器人的投資如此興奮?讓我們來分析一下。

銷售聊天機器人的投資回報率

在過去的 30 年來,我們的買賣方式發(fā)生了翻天覆地的變化。推銷電話、電話營銷的日子一去不復(fù)返了,在某種程度上,大眾廣告宣傳也一去不復(fù)返了?,F(xiàn)代消費者希望通過實時聊天得到快速、個性化的回應(yīng),而這種規(guī)模化的回應(yīng)正是聊天機器人所擅長的。今年,聊天機器人為銷售采用者帶來了可觀的回報,因為它們在加收銷售工作方面有了巨大的改進:

  1. 聊天機器人平均增加了 67% 的銷售額,其中 26% 的銷售額是通過聊天機器人的互動實現(xiàn)的。
  2. 35% 的商業(yè)領(lǐng)袖表示,聊天機器人幫助他們完成了銷售交易的目標。
  3. 排名前三的銷售用例是:收集信息和確定潛在客戶、預(yù)定產(chǎn)品演示和吸引網(wǎng)站訪客。

 

聊天機器人也是我們 Intercom 銷售活動的重要組成部分。我們在網(wǎng)站所有關(guān)鍵頁面(包括定價頁面、演示頁面和主頁)上使用了自己的 定制機器人。例如,如果你訪問我們的定價頁面,我們的機器人將會在幾秒后被觸發(fā),向你詢問需要什么幫助。在回答幾個問題之后,網(wǎng)站將會為你提供最適合你的計劃和建議,或者給你提供與我們的銷售團隊交流的機會。

支持聊天機器人的投資回報率

可以公平地說,技術(shù)支持團隊是商業(yè)聊天機器人的最早采用者:阿拉斯加航空(Alaska Airlines)向世界介紹它的虛擬助手 Ask Jenn,已經(jīng)是十多年前的事了:

 

 

 

 

幸運的是,自 Ask Jenn 時代以來,支持聊天機器人已經(jīng)取得了長足的進步。現(xiàn)代聊天機器人可以幫助團隊篩選問題、分流問題并提供即時解決方案,最終帶來更高效的支持團隊和更好的客戶體驗。具體地說,今天聊天機器人帶來的一些好處包括如下:

  1. 商業(yè)領(lǐng)袖表示,通過加快客戶響應(yīng)速度來節(jié)省成本的首要方式是使用聊天機器人。
  2. 聊天機器人的響應(yīng)速度平均提高了 3 倍。
  3. 商業(yè)領(lǐng)袖表示,聊天機器人使他們的客戶支持滿意度提高了 24%。

說來有趣,我們的 內(nèi)部支持團隊發(fā)現(xiàn),使用 Intercom 的定制機器人可以將解決問題的時間縮短 50%。聊天機器人能夠輕松地對大量聊天記錄進行分類,從而解放我們的團隊能夠騰出時間來處理那些需要人工解決的更復(fù)雜的問題。

消費者并不完全滿意,但尚有一線希望

雖然企業(yè)可以欣然接受聊天機器人帶來的新機遇,但我們的研究表明,聊天機器人并沒有完全滿足消費者的期望。

近四分之三的消費者希望在網(wǎng)站上遇到聊天機器人,但只有 15% 的消費者在與公司進行快速交流時更喜歡聊天機器人,而不是人類。事實上,如果有選擇的話,87% 的消費者仍然更喜歡與人類交流,而不是聊天機器人。

 

 

 

 

當被問及原因時,受訪者在三個關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)θ祟惖脑u價比聊天機器人更高:

  1. 人類能夠回答各種各樣的問題。
  2. 人類能夠理解復(fù)雜的情況。
  3. 人類能夠更好地理解訪客的意思。

現(xiàn)在,我們來看看最喜歡的統(tǒng)計數(shù)據(jù):25% 的消費者愿意與人類或聊天機器人交流,只要能給他們帶來想要的結(jié)果即可。

此外,消費者承認聊天機器人具備獨特優(yōu)勢。消費者認為聊天機器人勝過人類的三大原因是:

  1. 全天候可用。
  2. 縮短聯(lián)系時間。
  3. 快速分流到正確的團隊。

 

 

 

 

簡而言之,大多數(shù)消費者對聊天機器人還是有所期待的。他們通常仍然更喜歡與人類交流,但在少數(shù)情況下,他們并不在乎人類與聊天機器人的區(qū)別。這對企業(yè)和聊天機器人開發(fā)者而言,這意味著聊天機器人體驗的門檻比以往任何時候都要高。那么下一步我們該怎么走呢?

展望未來

聊天機器人在網(wǎng)絡(luò)商業(yè)的未來扮演著不可或缺的角色,這一點在聊天機器人的 炒作巔峰期 之后的短短幾年之后就變得非常清楚了。只是,與許多聊天機器人開發(fā)者最初設(shè)想的并不一樣,比如取代人類、賦予聊天機器人人格等等。

相反,消費者希望聊天機器人能夠尊重他們的時間,并引導(dǎo)他們盡快得到想要的結(jié)果。這聽起來可能有些高深,但在過去我們已經(jīng)看到了這副藍圖,并發(fā)揮了作用。例如,自動取款機。20 世紀 60 年代末,當自動取款機問世時,當時,企業(yè)并不確定消費者會不會接納自動取款機而不是銀行柜員,而且每個人都擔心它們會讓柜員失業(yè)。但 30 年過去了,這兩個擔心都沒有發(fā)生。實際上,我們大多數(shù)人更愿意使用自動提款機進行快速交易,比如提取現(xiàn)金,然后愉快地排隊等候與銀行柜員討論更復(fù)雜的問題,比如申請抵押貸款。

到最后,沒有一個聊天機器人能夠在人類最擅長的工作(同理心和理解力)上擊敗人類,因此,聊天機器人的開發(fā)者的機會在于,深刻而清晰地認識到機器人和人類的優(yōu)秀選擇是什么,并以此為基礎(chǔ)進行開發(fā)。

對企業(yè)意味著什么

聊天機器人絕對是擴展業(yè)務(wù)增長的未來。聊天機器人是否能夠帶來商業(yè)價值已不再是問題。它只是時間和方式的問題。

現(xiàn)在,有 73% 的消費者希望在你的網(wǎng)站上能夠與聊天機器人互動,聊天機器人體驗的門檻比以往任何時候都要高。但是現(xiàn)在有 2000 多家供應(yīng)商 可供選擇,你應(yīng)該選擇哪個呢?在我們看來,以下這些都是入場籌碼:

  1. 能夠在銷售、營銷和支持之間無縫工作的聊天機器人。 你的消費者不應(yīng)該僅僅因為要與三個不同的團隊交流就必須重復(fù)回答同一個問題。
  2. 能夠幫助你的團隊提高效率的聊天機器人。 尋找真正的生產(chǎn)力特征。正如我們的聯(lián)合創(chuàng)始人 Des Traynor 曾經(jīng)說過的 那樣,一個只是向訪客提問的聊天機器人不過是“一種偽裝成人工智能驅(qū)動的聊天機器人的網(wǎng)頁表單。”
  3. 能夠尊重用戶時間的聊天機器人。 聊天機器人應(yīng)該是真正有用的,而不是讓人分散注意力或者令人生厭的。它們應(yīng)該努力幫助你的人類隊友走向成功。

今天,企業(yè)有一個難得的機會,可以使用聊天機器人來影響他們的底線和客戶體驗,沒有什么比這更好的了。

關(guān)于隨機抽樣調(diào)查的方法:

關(guān)于隨機抽樣調(diào)查的方法的簡要說明:我們與一家獨立的市場研究公司合作,隨機抽樣調(diào)查了 500 名消費者和 500 名商業(yè)領(lǐng)袖。這項研究中,消費者研究的 95% 置信區(qū)間和商業(yè)領(lǐng)袖研究的 95% 置信區(qū)間的誤差幅度分別為 4.1% 和 4.3%。

 

 

 

 

 

責任編輯:華軒 來源: AI前線
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