5 AI-chattbotproblem som kostar dig kunder
AI-chattbotproblem kan tyst kosta dig kunder. Fem varningssignaler på att din bot skadar konverteringarna inom kundservice, och hur du åtgärdar var och en.
7 min läsning
AI
Chatbots
+2
En AI-kundsupportchatbot som inte träffar rätt beror nästan alltid på en av sex korrigeringsbara orsaker: en inaktuell kunskapskälla, ett otestat flöde, en felaktigt inställd överlämningströskel, en för svag modell, en språkmismatch, eller att ingen granskar vad den faktiskt gör fel. Så här diagnostiserar du vilken du har och åtgärdar den utan att bygga om allt.
I den här artikeln:
- Korrigering 1: Din AI-kundsupportchatbots kunskapskälla är ofullständig eller inaktuell
- Korrigering 2: Flödet testades aldrig mot verkliga formuleringar
- Korrigering 3: Överlämningströskeln är felinställd
- Korrigering 4: AI-modellen är för svag för frågorna du får
- Korrigering 5: Språktäckningen matchar inte dina kunder
- Korrigering 6: Ingen granskar vad den gör fel
De flesta team konfigurerar en AI-kundsupportchatbot en gång, ser att den fungerar bra de första veckorna och slutar sedan bry sig. Sedan kryper eskaleringarna uppåt, kunderna börjar upprepa sig, och ingen kan säga exakt varför, eftersom ingen har tittat på vad som faktiskt misslyckas.
Korrigering 1: Din AI-kundsupportchatbots kunskapskälla är ofullständig eller inaktuell
Detta är den absolut vanligaste orsaken och den enklaste att kontrollera. En chatbot vet bara vad dess anslutna kunskapskällor innehåller. Om en produkt ändrades, en policy uppdaterades eller en ny funktion lanserades utan att källinnehållet uppdaterades, kommer boten självsäkert att ge det gamla svaret.
Hämta listan över frågor som boten oftast har fel på och kontrollera var och en mot det faktiska källinnehållet. Om källan saknar informationen helt och hållet är det en omfattningslucka. Om källan har informationen men boten ändå svarar fel kan innehållet i sig vara dåligt strukturerat, begravt eller motsägas på annat håll i samma källa.
Till exempel kommer en uppdatering av prissidan som ändrar en plans inkluderade platser tyst att bryta varje chatbotsvar om den planen tills någon uppdaterar kunskapskällan.
Korrigering 2: Flödet testades aldrig mot verkliga formuleringar
Ett flöde som byggts och testats endast med snygga, välsvarvade testfrågor beter sig annorlunda än ett som testats mot hur kunder faktiskt skriver. Verkliga frågor är kortare, mindre formella och saknar ofta sammanhang som en proper testfråga skulle innehålla.
Hämta tjugo riktiga kundmeddelanden från din ärendehistorik, desto rörigare desto bättre, och kör dem manuellt genom flödet. Anteckna varje ställe där svaret är fel, ofullständigt eller tekniskt korrekt men förvirrande. Denna enda övning avslöjar oftast fler verkliga problem än en veckas aggregerade mätvärden.
Om ditt team också använder en AI-svarsassistent för att utforma agentsvar, kommer samma kunskapskälleproblem som bryter chatboten att dyka upp där också, eftersom båda funktionerna hämtar från samma underliggande innehåll.
Redo att ta kundservicen till nästa nivå?
Testa LiveAgent gratis och se skillnaden själv.
Korrigering 3: Överlämningströskeln är felinställd
LiveAgents chatbot låter dig ställa in ett minsta antal AI-svar innan en överlämning till en människa blir tillgänglig, eller låta AI-agenten själv bestämma när den ska lämna över. Om du får denna inställning fel i någon riktning ser det ut som ett prestandaproblem när det egentligen är ett konfigurationsproblem.
Sätt tröskeln för högt och kunderna fastnar i att cirkulera genom ohjälpsamma botsvar innan de kan nå en person. Sätt den för lågt och boten eskalera frågor den kunde ha hanterat, vilket blåser upp din eskaleringsfrekvens och slösar agenttid på ärenden som aldrig behövde en människa alls.
Granska denna inställning tillsammans med din faktiska eskaleringsdata, inte bara en gång vid installationen. Vad som var rätt för en mindre ärendevolym eller en snävare uppsättning frågor kan behöva justeras i takt med att din chatbots omfattning växer.
Korrigering 4: AI-modellen är för svag för frågorna du får
Alla AI-modeller resonerar inte lika bra kring flerdelade eller tvetydiga frågor. En modell som hanterar enkla FAQ-sökningar bra kan börja misslyckas när kunder ställer komplexa frågor som kräver att man kopplar ihop två eller tre delar av information.
Detta är värt att kontrollera sist, inte först. En modelluppgradering åtgärdar inte en ofullständig kunskapskälla eller ett otestat flöde, och team som hoppar direkt till en modelländring upptäcker ofta att samma fel kvarstår eftersom det verkliga problemet aldrig var modellen. När kunskapskällan och flödet är stabila, om komplexa resonemangsfrågor fortfarande misslyckas, då är det dags för en starkare modell att visa sig värd sin kostnad. Modellleverantörer publicerar sina egna resonemangs- och instruktionsföljningsriktmärken för just denna jämförelse – värda att kolla innan du antar att alla modeller hanterar flerdelade frågor på samma sätt.
Prenumerera på nyhetsbrevet
De senaste tipsen och erbjudandena direkt i din inkorg.
Korrigering 5: Språktäckningen matchar inte dina kunder
Chatboten kan svara på över 100 språk beroende på vilken AI-modell som är ansluten, men språkstödet fungerar bara lika bra som den underliggande kunskapskällan gör på det språket. En kunskapskälla som skrivits och underhållits endast på engelska kommer att producera tunnare, mindre korrekta svar för kunder som skriver på andra språk, även om boten tekniskt sett “stödjer” dem.
Kontrollera din ärendevolym per språk mot hur mycket av din kunskapskälla som faktiskt finns på varje språk. En mismatch här ser exakt ut som ett allmänt prestandaproblem, men åtgärden är att översätta källinnehåll, inte att röra flödet eller modellen.
Korrigering 6: Ingen granskar vad den gör fel
En chatbot som var välinställd vid lanseringen förblir inte sådan av sig själv. Produkter förändras, kunder börjar ställa nya typer av frågor, och ett flöde som täckte allt för tre månader sedan slutar tyst att täcka vad kunderna faktiskt frågar om idag.
| Tecken att kontrollera veckovis | Vad det vanligtvis betyder |
|---|---|
| Eskaleringsfrekvensen ökar | Omfattningen matchar inte längre verkliga frågor |
| Samma felaktiga svar, upprepat | Kunskapskällan är inaktuell inom det området |
| Nya fraseringsmönster i ärenden | Flödet behöver testas om mot aktuellt språk |
| CSAT sjunker för bot-lösta ärenden | Boten “löser” ärenden som kunder inte var nöjda med |
Sätt upp en återkommande veckogranskning av misslyckade och eskalerade konversationer den första månaden efter varje förändring, och gå sedan över till månadsvis när siffrorna håller sig stabila. Detta är den enda korrigeringen på denna lista som inte är en engångsändring. Det är vanan som fångar de andra fem innan de blir ett mönster som kunderna märker.
Om du fortfarande väljer mellan plattformar snarare än att åtgärda en befintlig, täcker vår guide om hur man väljer en AI-chatbot samma sex områden ur ett köparperspektiv, innan du bestämmer dig för en lösning.
Gå igenom dessa sex orsaker i ordning innan du antar att hela installationen behöver bytas ut. De flesta team upptäcker att det verkliga problemet är en specifik, åtgärdningsbar lucka, inte en fundamental brist i själva chatboten. LiveAgents AI-chatbot gör de flesta av dessa spakar – kunskapskällor, överlämningströsklar och modellval – direkt konfigurerbara, så att åtgärda en av dessa orsaker tar vanligtvis en eftermiddag, inte en ombyggnad.
