Chatbot vaatii jatkuvaa kouluttamista – mitä tarkoittaa bottikuiskaaminen?
Miltä kuulostaisi työntekijä, joka palvelee asiakkaitasi väsymättä 24/7 ja hoitaa tehokkaasti tylsät rutiinikysymyksetkin? Chatbot antaa ihmiskollegoilleen mahdollisuuden keskittyä tuottavampaan työhön. Yksin se ei kuitenkaan työssään kehity: bottikuiskaaja on botin paras työkaveri. Mitä bottikuiskaaminen tarkoittaa käytännössä?
Chatboteissa on huima potentiaali bisnekselle. Alkuun pääseminen vaatii hieman perehtymistä. Kannattaa pohtia ainakin seuraavanlaisia kysymyksiä:
- Mitä hyötyä chatbotista voisi olla, mihin kaikkeen chatbotia voi hyödyntää ja millaisen tiimin sen käyttöönotto vaatii?
- Miten chatbotia voi hyödyntää parhaiten asiakaspalvelussa ja sisäisissä palveluissa?
- Mihin palveluihin chatbot kannattaa yhdistää ja miten integroida se eri taustajärjestelmiin?
Voisi kuvitella, että näiden vaiheiden jälkeen suurin työ on tehty. Väärin − työ on vasta edessä.
Kuten työntekijätkin, chatbot vaatii jatkuvaa kouluttamista. Itse asiassa se vaatii sitä – ainakin matkan alkuvaiheessa – jopa enemmänkin, koska se on pohjimmiltaan kone, jonka oppimiskyvyt ovat ihmisiin verrattuna rajalliset.
Onneksi chatbot on kuitenkin nopea oppimaan ja kun se jotain oppii, se muistaa sen ikuisesti. Lisäksi nykyajan kehittyneimmillä teknologioilla toteutetut chatbotit pystyvät itse laajentamaan omaa osaamistaan siten, että ihminen seuraa sisään tulevia viestejä ja varmistaa, että chatbotin vastausvarmuus ei pääse laskemaan.
Bottikuiskaajat avainasemassa
Chatbot-kouluttajia kutsutaan yleisesti bottikuiskaajiksi. He vastaavat loppukädessä siitä, että chatbot tuottaa lisäarvoa, jota varten se on alun perin palkattu. Ilman bottikuiskaajia ja heidän aktiivista otettaan chatbot tippuu auttamatta kehityksen vauhdista.
Bottikuiskaajia voidaan ajatella prosessinkehittäjinä: he seuraavat, miten chatbot suoriutuu päivittäisistä töistään, tunnistavat kehitysalueita sekä kouluttavat chatbottia hoitamaan työtään paremmin ja käsittelemään aivan uusia asioita.
Vaikka bottikuiskaajan työ onkin vahvasti proaktiivista, vaatii se myös aktiivista reaktiivista suhtautumista.
Esimerkiksi trendit tai muutokset yleisessä tilanteessa aiheuttavat myös chatbotille tarpeita oppia uusia asioita nopeasti. Bottikuiskaajien pitää myös pystyä ajattelemaan asioita loppukäyttäjän – asiakkaan – näkökulmasta ja ymmärtää asiakaskokemuksen tärkeys asiaan sopivaa huumoria unohtamatta.
Bottikuiskaajat työskentelevät seuraavien käsitteiden kanssa:
- Aie (Intent): Aie on chatbotin tiedon perusta ja kuvaa loppukäyttäjien aikeita, tarpeita tai tahtotilaa. Se kertoo, minkä asian käyttäjä haluaa tapahtuvan chat-yhteydenoton aikana.Esimerkiksi verkkokaupassa aikeita voivat olla tuotteen tilaaminen, tilauksen tilanteen seuranta, ohjeistukset tilauksen muutosten tekemiseen, tuotteen palauttaminen, toimitusehtojen tiedustelu, palvelun lisätietojen kysyminen ja niin edespäin. Mitä enemmän aikeita chatbotille on koulutettu, sitä laajemmin se pystyy palvelemaan loppukäyttäjiä – ainakin teoriassa.
- Ilmaisu (Expression): Ilmaisu on tapa kuvata aie. Tyypillisesti samaa aietta tai tarvetta voidaan ilmaista tai kysyä useammalla eri tavalla. Mitä enemmän ilmaisuja aikeesta on chatbotille koulutettu, sitä paremmin se pystyy palvelemaan loppukäyttäjiä − konkreettisesti.Huomattavaa on kuitenkin, että ilmaisuissa tulee olla riittävästi vaihtelua tai varianssia: esimerkiksi ”lemmikin kanssa matkustaminen lentokoneessa” -aikeeseen ei riitä 100 kertaa ilmaisu ”Voinko matkustaa lemmikkini kanssa paikkaan X”, vaan sen on hyvä sisältää myös ilmaisuja ”Voinko lentää kissan kanssa paikkaan Y”, ”Haluan matkustaa koirani kanssa Helsingistä Berliiniin. Miten toimin?” ja ”Olen varaamassa lentoa, ja chihuahuani (2 kpl) tulevat koneeseen. Mitä pitää ottaa huomioon?”.Ilmaisujen lukumäärälle ei ole maksimirajaa, mutta noin 100 erilaista ilmaisua aietta kohtaan on hyvä lähtökohta – ainakin yleisimmin kysytyissä aikeissa. Chatbottia kouluttamalla yleisimpiin aikeisiin pystytään kerryttämään lyhyessäkin ajassa suuri lukumäärä ilmaisuja.
- Vastaus (Reply): Vastaukset kuvaavat, miten eri aikeisiin reagoidaan. Yksinkertaisimmillaan vastaus voi olla yksittäinen viesti (esimerkiksi aukioloaikojen kysely), mutta usein vastaus käynnistää kokonaisen keskustelupolun.
- Keskustelupolku (Dialog flow): Keskustelupolut käsittävät koko tunnistetun aikeen ja siihen liittyvän keskustelun, niin sanotusti palveluprosessin. Esimerkiksi tuotteen palauttamisen aikeen tunnistaminen käynnistää kokonaisen keskustelupolun, jolla käyttäjä ohjataan palautusprosessin läpi.
- Yhdistäminen (Annotate): Yhdistämisellä tarkoitetaan loppukäyttäjien viestien kouluttamista niille tarkoitettuihin aikeisiin. Jokainen viesti, joka koulutetaan oikeaan aikeeseen, laajentaa chatbotin tietämystä tähän aikeeseen liittyvistä ilmaisuista. Tällöin chatbot tunnistaa paremmin, mitä loppukäyttäjä haluaa ja vastaa oikein viesteihin.
Bottikuiskaajan tyypillinen työpäivä
Bottikuiskaajalle kaikkein tärkeintä on pysyä kärryillä substanssista – siis siitä aihealueesta, jonka avulla loppukäyttäjille tuotetaan chatbotin kautta lisäarvoa. Jos aihealue on esimerkiksi B2B-asiakaspalvelu, bottikuiskaajan tulisi mielellään istua samoissa kokouksissa asiakaspalvelutiimin kanssa ja nähdä, minkä asioiden parissa kulloinkin painitaan.
Jos oikein yksinkertaistetaan, bottikuiskaajan tyypillinen työpäivä käsittää pääsääntöisesti seuraavia asioita.
- Hän ymmärtää ja tunnistaa, mitkä ovat tärkeimmät aikeet, jotka chatbotin pitää hallita.
- Hän kerryttää määrällisesti ja laadullisesti kattava määrä erilaisia ilmaisuja eri aikeisiin, jotta ne tunnistetaan luotettavasti.
- Hän määrittää ja kuvaa loppukäyttäjää palvelevan vastauksen tai keskustelupolun.
- Hän analysoi, miten hyvin chatbot suoriutuu tehtävästään ja kehittää sen osaamista loppukäyttäjäviestien perusteella.
Kuulostaa helpolta, vai mitä! Itse asiassa ei aivan – joskus työ saattaa tuntua neulan etsimiseltä heinäsuovasta, varsinkin jos chatbot on melko uusi tulokas. Ei ole lainkaan poikkeuksellista, että bottikuiskaaja joutuu kahlaamaan läpi satoja ja taas satoja viestejä chat-historiasta ja pohtimaan, mihin asiaan ne tulisi yhdistää.
Pohjatyö vaatii paljon aikaa, mutta kun sen tekee laadukkaasti, työ helpottuu tulevaisuudessa: kun bottikuiskaaja tietää, mistä chatbotin osaaminen koostuu, hän pystyy nopeasti havaitsemaan mahdollisia kehityskohteita.
Lienee sanomattakin selvää, että bottikuiskaajan työ tapahtuu aktiivisessa yhteistyössä muiden osaajien kanssa. Esimerkiksi palveluprosessien määrittäminen ja kuvaaminen vaatii osaamista ja tukea niistä vastaavien tahojen kanssa. Jos chatbot on käytössä esimerkiksi asiakaspalvelukanavassa, on asiakaspalvelupäällikkö bottikuiskaajan uusi paras kaveri!
Työssä on tärkeää myös pystyä kouluttamaan chatbot siten, että asiakaskokemus pysyy korkealla tasolla ja chatbot viestii yrityksen brändin mukaisesti. Chatbotille tyypillisesti määritelläänkin oma persoona, jonka mukaisesti se loppukäyttäjiä palvelee ja joka toimii ohjaavana lankana chatbotin tuottamassa viestinnässä.
Persoona ei kuitenkaan vastaa kaikkiin kysymyksiin, joten bottikuiskaajan tulee ajatella asioita asiakaslähtöisesti ja asettaa itsensä loppukäyttäjän saappaisiin.
Tämä blogikirjoitus on tehty yhteistyössä Sofigaten kumppanin ultimate.ai:n kanssa ja on suomennos ”Chatbots in Business: Guide to Success” -blogisarjamme viimeisestä osasta. Sarjan alkuun pääset täältä!
Haluatko oppia chatboteista lisää? Miten chatboteista on hyötyä yritysten välisissä asiakaspalvelutilanteissa (B2B) ja yrityksen sisäisten palveluiden tuessa? Pohdimme näitä asioita webinaarissamme 25.8., jonka tallenteen voit nyt katsoa.
[button class=”” text=”Katso tallenne” url=”https://www.sofigate.com/webinar-recordings/” ]
Kirjoittajat
Jussi Vuokko toimii Sofigaten Business Automation -liiketoiminnan teknologiajohtajana. Hän on auttanut erikokoisia organisaatioita johtamaan palveluita ja automatisoimaan palvelutuotantoa moderneja teknologioita hyödyntäen jo yli kahden vuosikymmenen ajan. Jos haluat jutella Jussin kanssa aiheesta, tavoitat hänet meilitse jussi.vuokko@sofigate.com, Twitterissä @jussivuokko tai LinkedInissä.
Pekka Stenlund on Customer Success Manager ultimate.ai -yrityksessä. Hän auttaa asiakaspalvelun ammattilaisia oivaltamaan, millä tavalla tekoälyratkaisuja voidaan hyödyntää asiakaspalvelun tehostamisessa ja asiakaskokemuksen luomisessa. Pekan kanssa voit keskustella näistä aiheista meilitse – pekka.stenlund@ultimate.ai – tai LinkedInissä.
ultimate.ai on yksi Euroopan johtavista asiakaspalvelun automaatioon keskittyvistä tekoäly-yrityksistä. Avullamme yritykset palvelevat asiakkaidensa ehdoilla ajasta, paikasta ja kielestä riippumatta. Olemme joukko tutkijoita, kehittäjiä ja asiakaspalvelun ammattilaisia, joiden intohimona on helpottaa miljoonien asiakaspalvelijoiden työtä ympäri maailmaa ja auttaa yrityksiä nostamaan asiakaspalvelu kilpailuvaltiksi.
Klarna korvaa puolet työntekijöistään tekoälyllä – voisiko sinun yrityksesi tehdä saman?
Julkisen talouden säästöt eivät synny kehitystyötä karsimalla – vaan panostamalla kehittämiseen
