CTI論壇(ctiforum.com)8月26日消息（編譯/老秦）： 對話(huà)式AI和自動(dòng)化不再僅適用于聯(lián)絡(luò )中心。根據 Forrester Research 的一份新報告，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售部門(mén)越來(lái)越多地使用該技術(shù)來(lái)提供大規模的實(shí)時(shí)互動(dòng)和外展服務(wù)。
然而，這家研究公司警告說(shuō)，數量并不總是伴隨著(zhù)質(zhì)量。 Forrester 說(shuō)，許多組織依靠技術(shù)而不是戰略來(lái)推動(dòng)他們的對話(huà)方法。
Forrester 首席分析師 Jessie Johnson 表示，對話(huà)的質(zhì)量不容忽視，她說(shuō)人工智能在對話(huà)分析中變得越來(lái)越重要。"當我們考慮自動(dòng)對話(huà)時(shí)，主要是在某種程度上發(fā)揮了對話(huà)式AI的作用。我們通過(guò)決策樹(shù)和自動(dòng)規則集進(jìn)行了自動(dòng)對話(huà)，"Johnson 補充道，并指出人類(lèi)仍然可以控制自動(dòng)對話(huà)。"我們不需要完全依賴(lài)機器人霸主來(lái)進(jìn)行這些對話(huà)。"
盡管如此，這些技術(shù)中的許多技術(shù)都"非常非常擅長(cháng)解釋買(mǎi)家或客戶(hù)的回應或意圖，"Johnson 說(shuō)。
該研究還發(fā)現，與企業(yè)對消費者的對話(huà)互動(dòng)相比，企業(yè)對企業(yè)的對話(huà)互動(dòng)存在重大差異。這包括完成銷(xiāo)售之前所需的交互次數。對于 B2B，平均為 27 個(gè)。Johnson 說(shuō)，B2C 周期更難量化，因為這在很大程度上取決于購買(mǎi)類(lèi)型、消費者本身及其個(gè)人行為和態(tài)度、同行影響以及之前對品牌或產(chǎn)品的體驗。
"當 [B2B 潛在客戶(hù)] 在您的網(wǎng)站上時(shí)，他們現在不打算購買(mǎi)。他們可能會(huì )做一些研究，作為考慮購買(mǎi)的一部分，然后他們會(huì )將其帶回一個(gè)小組，"Johnson說(shuō)。
然而，B2C 購買(mǎi)通常由個(gè)人或家庭進(jìn)行，通常不是由團體進(jìn)行。
賣(mài)家和營(yíng)銷(xiāo)人員需要知道每個(gè)潛在買(mǎi)家屬于哪個(gè)籃子。"我們想了解，我們正在與該買(mǎi)家客戶(hù)互動(dòng)的人是什么人？他們是該決策過(guò)程的影響者嗎？他們是產(chǎn)品的最終用戶(hù)嗎？他們都是關(guān)于[總擁有成本]，看看總成本，看看他們是否能買(mǎi)到更便宜的東西嗎？他們在采購團隊中扮演的角色給了我們一個(gè)非常重要的信號，"Johnson說(shuō)。
但Johnson表示，即使存在這些差異，也存在一些重要的相似之處。"歸根結底，我們都是人類(lèi)。有時(shí)在 B2B 中，我們嘗試讓語(yǔ)言更正式一點(diǎn)，然后我們嘗試推動(dòng)銷(xiāo)售，這并不總是客戶(hù)參與對話(huà)的目的，"她警告說(shuō)。
B2B 賣(mài)家應為以下三種基本類(lèi)型的對話(huà)做好準備：
- 賦能和影響。這些對話(huà)是在購買(mǎi)過(guò)程的開(kāi)始階段。他們專(zhuān)注于在各種場(chǎng)景中理解、預測和響應個(gè)人和群體層面的觀(guān)眾需求。
- 交易和銷(xiāo)售。這些對話(huà)支持客戶(hù)生命周期的早期階段。該報告建議考慮響應購買(mǎi)群體信號、高購買(mǎi)意圖、評分閾值和其他因素的路由規則。
- 支持和服務(wù)。這些對話(huà)主動(dòng)提供信息以支持客戶(hù)購買(mǎi)并在購買(mǎi)后增加對產(chǎn)品或服務(wù)的使用。
因此，Johnson 表示，在設計這些對話(huà)時(shí)，它們的流動(dòng)方式對于對話(huà)式 AI 變得越來(lái)越重要。為此，需要將正確的內容集成到 B2B 內容引擎中，因此組織需要執行以下操作：
創(chuàng )建模塊化對話(huà)內容。通過(guò)連接適當的短語(yǔ)，公司可以為聊天機器人構建良好的自動(dòng)響應。這些短語(yǔ)是模塊化的內容，連同相關(guān)的元數據，將導致更多有價(jià)值的對話(huà)。
定義會(huì )話(huà)分類(lèi)法。元數據和分類(lèi)對于提供正確的內容和從響應中學(xué)習至關(guān)重要。
嘗試對對話(huà)內容使用初級衍生方法。組織可以對內容的不同輸入進(jìn)行試驗，以查看產(chǎn)生最佳結果的方法。
但是，盡管模塊化內容是成功的關(guān)鍵，但 Forrester 的 2022 年 B2B 內容現狀調查發(fā)現，只有 8% 的受訪(fǎng)者使用模塊化內容進(jìn)行聊天機器人對話(huà)。根據Johnson的說(shuō)法，這應該更高。
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作者：Phillip Britt
原文網(wǎng)址：https://www.destinationcrm.com/Articles/CRM-Insights/Insight/Content-Is-Key-to--Conversational-AI-Success-154567.aspx
