De ce renunță clienții la boții de experiență a clienților

De ani de zile, echipele de servicii pentru clienți au tratat solicitarea imediată de a vorbi cu un agent uman ca pe o problemă de proiectare. Când apelanții resping experiența automatizată înainte ca aceasta să fi început cu adevărat, instinctul firesc este să facă sistemul să pară mai cald sau mai uman. Reformulați mesajul de întâmpinare. Recunoașteți frustrarea. Spuneți-le apelanților că pot vorbi firesc. Se presupune că, dacă experiența pare mai puțin robotică, oamenii vor fi mai dispuși să interacționeze cu sistemul.

Am văzut recent dovezi că un alt factor contează mult mai mult.

La o mare companie de asigurări care folosea IA pentru a răspunde la întrebări despre beneficiile pentru închirierea unei mașini, un agent vocal îi întâmpina inițial pe apelanți spunându-le că puteau „să vorbească cu mine ca și cu o persoană reală”. Cu toate acestea, mai mult de patru din zece apelanți au cerut să vorbească cu un om înainte de a avea o conversație substanțială cu sistemul. Am schimbat mesajul de întâmpinare cu unul mai simplu și mai direct, dar rezultatul a rămas, în esență, neschimbat. Patruzeci și patru la sută dintre apelanți au cerut în continuare imediat să vorbească cu un agent.

Ceea ce a schimbat în cele din urmă comportamentul apelanților a avut prea puțin de-a face cu felul în care suna IA. Am schimbat ceea ce putea demonstra că știe. În loc să înceapă cu un mesaj de întâmpinare generic, IA făcea o presupunere rezonabilă despre motivul apelului clientului și îi oferea informații care să abordeze problema din timp — de exemplu, descria vehiculul asociat dosarului de daună al apelantului, comunica stadiul dosarului și verifica dacă acesta avea nevoie de o mașină de închiriat.

Solicitările de a vorbi cu agenți umani au scăzut cu 23%. Interacțiunile substanțiale cu IA au crescut de la 54% la 66%.

De aici se desprinde o lecție care depășește cu mult sfera centrelor de contact. În goana companiilor de a face IA mai conversațională, mai agreabilă și mai intuitivă, este posibil să investească prea puțin într-un aspect mai fundamental: să-i ofere IA suficient context pentru a demonstra că înțelege situația cu care se confruntă.

IA moștenește un deficit de încredere

Oamenii nu întâlnesc un sistem nou de IA pornind de la zero. Ei vin cu ani de experiență cu meniuri telefonice care înțelegeau greșit solicitări simple, chatboți care ofereau răspunsuri irelevante și sisteme automatizate care îi puneau să repete informații deja furnizate. Cu timpul, utilizatorii au învățat că a cere să vorbească cu o persoană poate fi cea mai rapidă cale de a rezolva ceva.

Acest comportament poate părea o rezistență față de IA, dar există o modalitate mai utilă de a-l înțelege. Înainte de a încredința o sarcină unui sistem automatizat, oamenii vor dovezi că sistemul înțelege suficient de bine situația lor particulară pentru a le fi de folos. Cercetătorii au descris un aspect al acestei rezistențe drept „neglijarea unicității”: percepția că un sistem automatizat nu poate ține suficient seama de circumstanțele unei anumite persoane.

Acest lucru devine tot mai important pe măsură ce IA pătrunde în domenii tot mai importante ale vieții și muncii noastre. Un client care sună după un accident de mașină nu își consideră problema o simplă solicitare generică despre asigurări. Un angajat care folosește un asistent destinat companiilor se așteaptă ca acesta să-i înțeleagă rolul, permisiunile și activitatea curentă. Un dezvoltator care folosește un instrument de programare bazat pe IA are nevoie de răspunsuri care să țină seama de arhitectura din jurul codului.

În fiecare dintre aceste situații, un sistem de IA trebuie să demonstreze că înțelege circumstanțele solicitării înainte ca utilizatorul să aibă un motiv serios să aibă încredere în răspunsul său.

Contextul devine parte a interfeței IA

În mod tradițional, personalizarea a însemnat să știi numele cuiva, să-ți amintești o preferință sau să recomanzi ceva pe baza comportamentului anterior. IA ne oferă ocazia de a adapta experiența mult mai mult la situația concretă. Un sistem util ar trebui să înțeleagă ce încearcă cineva să realizeze, ce s-a întâmplat deja, ce informații sunt relevante în acel moment și ce acțiuni sunt efectiv disponibile.

Această distincție ajută la explicarea motivului pentru care experimentul din domeniul asigurărilor a funcționat. IA nu i-a întâmpinat pur și simplu pe apelanți într-un mod mai plăcut. Le-a redus efortul în cadrul interacțiunii. Cineva care suna pentru a verifica dacă avea dreptul la beneficii pentru închirierea unei mașini nu mai trebuia să-și explice dosarul de daună, să-și identifice vehiculul și să aștepte ca sistemul să găsească informațiile relevante. Oferind imediat acest context, sistemul și-a demonstrat competența înainte de a-i cere apelantului să aibă încredere în el în orice altă privință.

Acest principiu se aplică în toate domeniile IA pentru companii. De fiecare dată când un utilizator trebuie să repete informații pe care sistemul ar trebui să le cunoască deja, să corecteze o presupunere pe care sistemul n-ar fi trebuit să o facă sau să reconstituie un context existent deja în altă parte a organizației, încrederea se erodează. Pentru companii, asta înseamnă că contextul ar trebui tratat ca parte a experienței utilizatorului, nu doar ca o chestiune tehnică de fundal.

IA ar putea schimba modul în care măsurăm succesul

Experimentul nostru a scos la iveală un alt comportament ușor de trecut cu vederea. După introducerea mesajului de întâmpinare contextual, unii apelanți au ascultat mesajul introductiv și pur și simplu au închis.

Indicatorii tradiționali ai centrelor de contact ar putea clasifica aceste apeluri drept abandonate. Însă unii dintre clienți tocmai primiseră exact informația de care păreau să aibă nevoie. Dacă cineva sună ca să afle dacă i-a fost aprobată o cerere de despăgubire, iar IA îi spune imediat că cererea a fost aprobată și că beneficiile pentru închirierea unei mașini sunt disponibile, s-ar putea să nu mai fie nimic de discutat.

Aproximativ 3% dintre apelurile în care s-a folosit salutul dinamic păreau să urmeze acest tipar: apelanții închideau după ce primeau informațiile și nu mai sunau în decurs de două ore. Este un procent mic, dar ridică o întrebare mai amplă: ce se întâmplă când indicatorii pe care i-am folosit în mod tradițional pentru a măsura implicarea nu mai măsoară cu precizie valoarea?

Pe măsură ce IA devine mai capabilă, este posibil să întâlnim tot mai multe situații în care interacțiunile mai scurte sunt și mai bune. Dacă un sistem poate anticipa o nevoie și poate furniza din proprie inițiativă informațiile potrivite, durata conversației, numărul de pași parcurși și chiar ratele tradiționale de abandon pot deveni indicatori ai succesului mai puțin relevanți.

Fiecare interacțiune cu IA este o probă

Pe măsură ce IA este integrată în tot mai multe fluxuri de lucru, utilizatorii vor deveni mai pricepuți la a decide care sisteme merită timpul lor. Primele momente ale unei interacțiuni cântăresc mult, deoarece oamenii evaluează rapid dacă sistemul le înțelege situația, dacă informațiile oferite par de încredere și dacă merită efortul să continue.

Cele mai reușite experiențe bazate pe IA vor fi cele care pot demonstra rapid și cu precizie că înțeleg contextul relevant. În serviciul pentru clienți, asta ar putea însemna să cunoască stadiul unei cereri de despăgubire înainte ca apelantul să o explice. În cazul unui asistent pentru mediul de afaceri, ar putea însemna să înțeleagă rolul și permisiunile unui angajat, precum și activitatea sa curentă. În dezvoltarea de software, ar putea însemna să raționeze asupra arhitecturii din jurul unei bucăți de cod.

Pe măsură ce companiile investesc în următoarea generație de experiențe bazate pe IA, merită să facă aceste sisteme mai ușor și mai natural de folosit. Însă conversația naturală ne poate duce doar până la un punct. Oamenii vor da o șansă IA atunci când aceasta le oferă un motiv să creadă că îi poate ajuta, iar tot mai des, acel motiv ține de context.