3 chatbot tips om goed te starten

Als chatbot consultant kom ik bij veel organisaties over de vloer. De aanleiding voor een eerste gesprek is meestal de wens om te helpen bij het opzetten van een chatbot. Heeft jouw organisatie ook die wens, dan geef ik je hier alvast een 3 gratis tips voor een chatbot.

 

1. Start met live chat

Bij één van mijn opdrachtgevers mocht ik samen met UX researchers, onderzoek doen. Het onderzoek was gericht op het achterhalen wat klanten doen bij een hulpvraag en waarom ze dat doen.

90% van de mensen die aangaven te willen bellen met het bedrijf, waren vooraf op de website geweest omdat ze primair daar het antwoord verwachtten te vinden. Bellen was dus niet hun primaire voorkeur. De reden voor hun keuze voor de website was om het zelf op te willen lossen.

De inzet van live chat voordat je een chatbot implementeerd heeft als voordeel dat je samen met gebruikers de oorzaak kunt achterhalen waarom het niet lukt om zonder hulp succesvol te zijn op de website. Dit komt omdat veel live chat applicaties context delen waar de bezoeker zich bevindt en welke stappen en pagina's de bezoeker bezocht voordat een probleem onstond.

Live chat helpt jou als organisatie om gebruikers te helpen met problemen in het kanaal waar die problemen ontstaan. Door daar ook adequaat hulp te bieden wordt het imago van en vertrouwen in dat kanaal bij gebruikers ook sterker. Een duidelijke win-win dus.

Een fijne bijkomstigheid van live chat gebruiken, zijn de live chat transcripties. Veel chatbots werken op basis van NLP-technologie, Large Language Models of Generative AI. Met de letterlijke teksten tussen klant en contact center medewerker kun je deze taalmodellen trainen en optimaliseren. Zo help je je chatbot om steeds betere antwoorden te geven aan klanten.  

 

2. Analyseer gebruikersproblemen

Live chat gesprekken leveren vaak mooie inzichten op over knelpunten die de gebruiker ervaart. Bij de meeste opdrachten waar ik gevraagd wordt om te helpen bij het opzetten van chatbots geen onderzoek gedaan met klanten of eindgebruikers. Er wordt voor gefocust op het terugdringen van het aantal calls in het call center en bijbehorende kosten.

Dat dat het gewenste eindrestultaat is, dat is helemaal niet erg, maar zonder onderzoek investeer je wellicht veel tijd en geld in een oplossing die niet altijd het probleem voor de klant oplost. Dat wordt je chatbot dus een gok en eventueel succes is toeval.

Het beste voorbeeld hiervan deed ik op bij een bank. Een lijstje met vragen waar veel over gebeld werd moest door de chatbot afgehandeld kunnen worden. Dat zou het aantal telefoontjes wel verlagen. In de tijd dat dit speelde waren taalmodellen en het matchen van klantinput en een antwoord nog niet zo eenvoudig om te maken. Na een tijdsinvestering van rond de € 50.000 kon de chatbot de vragen keurig beantwoorden. 

Totdat iemander erachter kwam antwoorden op specifieke klantvragen gewoon ontbraken op de desbetreffende product pagina's op de website. Binnen een paar uur waren alle antwoorden op de pagina's toegevoegd. Het gevolg was dat de intent in de chatbot vrijwel niet gebruikt werd. Klanten stelden de vraag vrijwel niet meer en ook het aantal belletjes over deze vagen nam af met 90%.

Het toevoegen van een stuk content op een pagina was in dit geval een alternatieve oplossing naast het maken van chatbot dialogen waarbij de laatste dus grotendeels geen toegevoegde waarde meer had.

Sta bij de analyse van gebruikersproblemen dus vooral open voor verschillende oplossingen en staar je niet blind op alleen een chatbot. Houd het doel voor ogen, niet het middel.

Wil je nog verder uitzoomen, kijk dan ook eens naar keyword data uit Google. De zoekmachine gigant heeft data beschikbaar specifiek over jouw website zoals pagina's die ranken op specifieke zoektermen en ook vragen waar veel op gezocht wordt en je nog geen content voor hebt.

Zijn die vragen relevant voor jouw business en heb je er geen content voor, check dan minimaal met data uit het contact center of er wel eens over gebeld wordt.

 

3. Ga snel live met een MVP

Je kunt vooraf heel veel dimdammen over het juiste ontwerp van al je chatbot dialogen, maar je zult er in de praktijk pas achter komen samen met gebruikers wat voor soort dialogen hen echt verder helpt.

Mijn advies is daarom om zo snel mogelijk met een MVP (Minimum Viable Product) live te gaan. Wanneer je dit op een gecontroleerde manier implementeerd en een team van gepassioneerde specialisten verantwoordelijk maakt voor de resultaten kom je tot de volgende benefits:

• Leren experimenteren
• Meten
• Analyseren
• Optimaliseren  

 

Zorg dus voor goede input met behulp van live chat. Analyseer deze data goed en sta open voor verschillende oplossingen, probeer zeker ook varianten waarbij chatbots geen rol spelen. Ga met de knelpunten waar een virtual assistant een goede oplossing voor lijkt te zijn zo snel mogelijk live om te leren experimenteren.

 

Los van bovenstaande 3 tips zijn er uiteraard nog genoeg andere dingen om bij stil te staan. Privacy is zo'n onderwerp. Het opslaan van transcripties, zeker wanneer dat gebeurt in combinatie met persoonsgegevens verdient de juiste aandacht. Zeker wanneer je gebruik maakt van een cloud oplossing en lokale wetgeving verlangt dat je klantdata bijvoorbeeld alleen opslaat op servers binnen de Europese Unie.