Augmented Communication — Chatboty w e-commerce

Zasada wielokrotnej ekspozycji sprawdza się tutaj bez pudła, bo ostatecznie pojawiły się w świadomości użytkowników sieci. Boty spotykamy już we faktycznych wdrożeniach inaczej, niż tylko w formie „zwierzątka/ciekawostki”. Rozmówcy nie reagują pytającym wzrokiem na wzmiankę o tych… no właśnie? Czym, lub kim, są chatboty?

W poniższym artykule:

• Wprowadzę Cię w temat botów. Opowiem trochę o tym, jak rozumieć pojęcie „chatbot”, co przygotuje Cię czytelniku do zrozumienia…
• podziału botów ze względu na stopień skomplikowania, funkcje które mają pełnić oraz zasadę działania. To otworzy Ci oczy na to…
• jakie funkcjonalności sprawdzą się we wdrożeniach Messenger Marketing z naciskiem na eCommerce, a także jego…
• przyszłość. Spróbujemy ją przewidzieć. Mam nadzieję, że zaciekawiłem. Gotowy?

Czy mój biznes potrzebuje chatbota?

Powiedzmy to na samym wstępie. Współczesne rozwiązania (stan — lipiec 2019) mają wiele wad. Pojęcie rozwiązania traktujemy nieco szerzej, bo grzechy ma na sumieniu zarówno branża twórców, klientów, jak i konsumentów docelowych.

Społeczeństwo nie jest jeszcze do końca przyzwyczajone do zamkniętej logiki wdrożenia. Choćbyśmy nie wiem jak mocno się starali stworzyć bota inaczej, na obecnym poziomie rozwoju szeroko rozumianej sztucznej inteligencji, będzie to rozwiązanie tak zaawansowane, jak zaawansowane napisze je twórca. Bot nie doda nic od siebie i aby był ciekawy, angażujący, i prezentował się jako w pełni wielozadaniowy wirtualny asystent, potrzeba ogromnych nakładów pracy i współpracy wielu profesji i specjalistów.

Na szczęście zdecydowana większość potrzeb, które to rozwiązanie może zaspokoić, nie wymaga aż tak kompleksowej obsługi i przygotowania. Na pewno nie większej niż działania, które mniej kojarzone są z futurystyką, a wdrażane są na co dzień w marketingu.

Elevator Pitch Bot Developera

Bot to rozwiązanie niezwykle zwinne i elastyczne. W świecie Storyteling Marketingu, Omnichannel, Machine Learning oraz Segment of One negacja jego przydatności, jest jak przyznanie się do braku kreatywności i pomysłu na swój biznes.

Posłużę się tutaj analogią nie pierwszej świeżości. Niegdyś ludzie zadawali sobie pytanie: czy moja firma potrzebuje strony internetowej? Później: czy moja firma musi być obecna w mediach społecznościowych? Takie pytania są dzisiaj retoryczne, bo cały digital to róg obfitości, z którego codziennie wypadają nowe pomysły. Ufam, że tak samo retoryczne będzie już wkrótce pytanie bota. Kiedy? To inna kwestia, niemniej estymacje wyglądają dla bot developerów obiecująco.

Jeśli wierzyć raportom prognostyków, zignorowanie tego kanału komunikacji będzie równoznaczne z biznesowym hara-kiri już za około dwa lata…

„Przymusowe roboty mechaniczne”

„Definicja pojęcia «bota» ewoluuje wraz z możliwościami i oczekiwaniami wobec tego typu programów”, czytamy w tekście Bartosza Plebana. Podpisuję się pod tym stwierdzeniem obiema rękami.

Nie każdy wie o tym, ale słowo robot pochodzi z języka czeskiego. W pierwotnym znaczeniu opisywało „przymusowe roboty mechaniczne” W odniesieniu do bohaterów naszego tekstu używa się też określenia agent. Etymologia związana jest z wczesnymi (lata 50-te!) pracami nad sztuczną inteligencją i delegowaniem pracy maszynom.

Jakkolwiek ich nie nazwać, w sztuce Karela Čapka (bo właśnie w teatrze słowo to zostało pierwszy raz użyte), roboty to maszyny, które wykonywały nudną i żmudną pracę za człowieka. Właściwie nic się w tej kwestii nie zmieniło, bo w dalszym ciągu jest to ich główne zadanie — wykonywanie dla człowieka czasochłonnej i powtarzalnej czynności dwadzieścia cztery godziny na dobę, byśmy my — nieRoboty — mogli skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach. To wszystko? Nie.

Lato, Pieter van der Heyden. 1570 r.

Również dlatego, że robią tę pracę ekstremalnie lepiej — a w szczególności szybciej i bardziej holistycznie. Holizm, z resztą, nie pozostaje bez znaczenia w momencie, kiedy będziemy mówić o omnichannelowym charakterze botów. Są też w stanie wykonywać część zadań niedostępnych dla człowieka — niczym duet R2D2 i C3PO ze Star Wars — komunikować się z logiką maszyn, które z ludźmi rozmawiać niestety nie potrafią i przekazać ich intencje w sposób zrozumiały.

Na potrzeby tego tekstu chciałbym, byśmy w ten sposób rozumieli bota — bo nie tylko o jego aspekt „chat” będzie nam chodzić. Chat — pogawędka — to tylko forma interakcji. Dzięki niej boty są w stanie w ciągu przyczynowo-skutkowym adaptować się do ludzi i do ich potrzeb. Bot jest interfejsem realizującym określony cel dla osoby go użytkującej (bardziej dla użytkownika — klienta, bo to w końcu o realizację jego potrzeb powinno mu chodzić).

„Na koniec dnia” stają się też ambasadorami sposobu myślenia maszyn, dzięki czemu całość społeczeństwa i konsumentów, powoli jest w stanie lepiej rozumieć logikę i magię za nimi ukrytą.

Człowiek człowiekowi wilkiem… bot botowi omnichannelem!

Jeśli pojawia się jakakolwiek dywersyfikacja, to momentalnie ludzka potrzeba nakazuje nam tę dywersyfikację skatalogować i usystematyzować.

Boty jednak trudno tak na prawde precyzyjnie posegregować, bo każdy w jakiś sposób wymyka się klasyfikacji. Postanowiłem skupić się na kilku kategoriach i przypisać im nieco rozmyte wartości. Wartości te będziemy mogli też umieścić orientacyjnie na linii mało zaawansowany — wysoce zaawansowany.

• Interfejs
• Wizualny — komunikacja z botem polega na używaniu interfejsu, który podpowiada, jakie akcje może wykonać użytkownik.
• Tekstowy — komunikacja za pomocą freeform input — wolnych wyrażeń wprowadzonych pisemnie w komunikatorze i interpretowanych przez silnik NLP bota (NLP — Natural Language Processing).
• Głosowy — podobnie jak bot tekstowy, ten również wykorzystuje silnik NLP, jednak komunikacja odbywa się werbalnie (najczęściej i tak jest wyświetlana na ekranie — dla porządku i ułatwienia człowiekowi utrzymania kontekstu).
• Struktura
• Liniowa — jedna lub więcej nici, które mają niewielką bezwładność. Komunikacja odbywa się zazwyczaj wg ustalonego schematu, który ma tylko jeden koniec — przekazanie wszystkich informacji zaplanowanych przez twórcę.
• Drzewo — linie rozgałęziające się na wątki — precyzujące oczekiwania użytkownika. Poruszanie się po drzewku nie jest wskazane — użytkownik, może cofnąć się w rozmowie, nie jest to jednak „oczekiwane zachowanie”.
• Zamknięta — podobnie jak drzewko, z tym że na końcu wątku dostajemy propozycję przejścia do innych — właściwie dowolnych — miejsc w wątkach logiki, na podstawie dotychczasowej konwersacji.
• Swobodna — swobodna komunikacja podporządkowana człowiekowi. Uwzględnia wątek rozmowy, który płynnie przechodzi w pojęcie kontekst. Logika nie trzyma się go kurczowo — pozwala na praktycznie natychmiastową zmianę wątku i uzyskanie właściwej odpowiedzi na zapytanie.
• Funkcja
• Powiadomienia — głównym celem jest wykorzystanie wysokiej dostarczalności i open rate oraz przekazanie istotnej informacji użytkownikowi. Może to być powiadomienie o nowym artykule na blogu lub update wyczekiwanej funkcjonalności. Może być to także informacja na temat stanu wysyłki Twojego zamówienia.
• Segmentowanie — segmentacja klientów jest niesamowicie łatwa dzięki tagom, które otrzymują użytkownicy wewnątrz logiki bota. Ma na celu profilowanie rozmówcy, tak, by bot najlepiej go poznał, oferując tylko te informacje, feature, subskrypcje, którymi user może być zainteresowany.
• Konwersacja — celem takiego bota jest nic innego niż prowadzenie konwersacji. Cele konwersji mogą być rozmaite — od prostej zabawy z użytkownikiem, po głębokie i długodystansowe profilowanie nawet bardzo subtelnych i osobistych preferencji.
• Informacja — głównym zadaniem takiego bota jest dostarczenie określonych informacji użytkownikowi.
• Zakres
• Izolowane — wyizolowany bot, którego zakres ogranicza sama platforma, czy chmura, oraz scenariusz rozmowy.
• Ograniczone — bot, który wychodzi nieco poza ramy jednego medium, np. — podrzuci właściwy link do strony, lub przekieruje konwersację na właściwe medium, lub do właściwego człowieka.
• Omnichannel — najbardziej zaawansowane rozwiązanie, w którym bot sprawnie przemieszcza się pomiędzy media, obsługując użytkownika w myśl strategii omnichannel — przyjmie zamówienie, poinformuje o fakcie nadania przesyłki, udziela rad, jak dbać o produkt, który zakupiliśmy etc.

Dużo tego, czyż nie? Boty są tak złożone i pełnią tak wyrafinowane funkcje, że ich klasyfikacja jest naprawdę skomplikowanym zadaniem. Chciałbym przytoczyć jeszcze dwie formy podziału — mniej istotne z naukowego punktu widzenia, a ważniejsze, jeśli mówimy o wdrożeniu rozwiązania.

• Back-end — podział nie jest szczególnie widoczny dla laika, jednak wprawny konstruktor jest w stanie odróżnić te dwa typy:
• Dedykowane — rozwiązania zbudowane od podstaw wokół marki i klienta. Charakteryzują się zazwyczaj wysoką specjalizacją.
• Konfigurowalne — prostsze i łatwiejsze do dostarczenia, oparte na platformach i rozwiązaniach pudełkowych.

• Profesja — podział podobny do funkcji jednak pomimo wspólnych aspektów, każdy taki bot będzie różnił się od bota z innej profesji. To be honest — ten podział jest najbardziej nieprecyzyjny ze wszystkich nieprecyzyjnych zaproponowanych przeze mnie powyżej, dlatego zaprezentuję tylko kilka przykładów. Lista nie bez powodu przypomina wykaz zawodów z branży usług.
• Doradca — wirtualny asystent, który ustali potrzeby klienta w sposób jawny i będzie w stanie podsyłać mu spersonalizowany komunikat — na przykład karuzelę produktów wygenerowanych na podstawie jego preferencji i informacji, których udzielił.
• Asystenci — boty asystenci mają zadanie pilnowania, by nic co dla nas istotne, nie umknęło naszej uwadze.
• Trener — podobnie jak asystenci, jednak ten bot ma zadanie kierować np. Twoim treningiem, lub dostarczać Ci codzienną porcję nowych słówek po francusku.
• Konsultant medyczny — ot umożliwia szybką, orientacyjną weryfikację symptomów choroby. Oczywiście taki agent nie jest w stanie zastąpić lekarza — traktujemy go jak domowy poradnik medyczny.

Dopóki jest to umotywowane jego funkcjonalnością, każdy dobry bot zawiera po trochę aspektów z wszystkich kategorii. Balans jest oczywiście najważniejszy. Rozwiązanie, które ma robić w teorii prawie wszystko, w praktyce nie zrobi właściwie nic, a już na pewno nie na tyle skutecznie, by było rozwiązaniem opłacalnym.

Sam podział i dywersyfikacja chatbotów jest z resztą podwójnie ironiczny. Ludziom trudno jest skatalogować boty. Botom natomiast katalogowanie ludzi przychodzi z łatwością.

Matematyk siedzący przy stole, Anton Joseph von Prenner. 1728 r.

Mene, Tekel, Peres — Policzony, zważony, podzielony

Zebranie użytkowników, ocenienie ich i przypisanie do kategorii, to dokładnie to, co robi z nami 90% botów. Katalogowanie, kohortowanie, segmentacja. Paradoksalnie są w tym od nas bardziej „humanitarne”, bo wnioski i działania na podstawie segmentacji wyciągają tylko na „rozkaz” człowieka. Nie muszę chyba nikogo przekonywać, że segmentacja to Święty Graal sprawnie działającego e-commerce. Tym sposobem każdy z wyżej wymienionych typów znajduje w nim zastosowanie. Zacznijmy od najprostszych. Mam bota gdy…

Definition Of Done

Boty liniowe, powiadomienia, subskrypcje. Automatyzacyjna praca takiego bota polega na wysyłce z góry przygotowanej wiadomości. Nie różni się więc od prostego programu wysyłkowego. Jego funkcję mógłby pełnić człowiek pracowicie klejący ctrl+v w kolejnym okienku. „Przymusowa robota mechaniczna”. Automatyzacja żmudnej czynności. Jest to na tyle podstawowy i łatwy do wdrożenia agent, że niestety bywa boleśnie nadużywany.

Popularności przydaje mu dodatkowo wysoki open rate, jakim charakteryzują się wiadomości wysyłane na Messengerze (a także Slack, Telegram, WhatsUp i innych komunikatorach) — mogą sięgać nawet 90%, CTR natomiast oscyluje w okolicach 50%.

Schemat najprostszego bota zachęcającego do subskrypcji.

Wysoki open rate… Osobiście mam problem z konkretnym uznaniem takiego bota za dobre, czy złe wdrożenie. Właściwie spełnia swoją funkcję — skutecznie dostarcza określoną treść użytkownikowi. Jeśli myślisz o najprostszym z możliwych wdrożeń — na próbę — to narzędzi do tworzenia takich agentów jest naprawdę sporo. Zadaj sobie jednak kilka pytań:

• Czy masowa wysyłka powinna być stosowana w każdym przypadku? Może lepiej zostawić ją na specjalne okazje?
  Szanujmy zaufanie, jakim obdarzył nas klient. Powiadomienie typu newsletter na messengerze może skończyć w czyśćcu — nikt nie lubi wyświetlonego alertu o nieodczytanej wiadomości i łatwo można skusić drogocennego odbiorcę do jej odkliknięcia. #Przeczytane. GAME OVER — TRY AGAIN.
• Czy użytkownik, który bardzo chce otrzymywać takie powiadomienia — np. z codzienną porcją artykułów, powinien je otrzymywać właśnie na messengerze? Może jednak czasami — marketerzy — wiemy lepiej?
  Śmiem twierdzić, że wyczekiwany newsletter jest znacznie „bezpieczniejszy” na skrzynce mailowej. Ma tam osobne sekcje, można oznaczyć go gwiazdką i łatwiej odnaleźć go podczas porannej prasówki. Nie traktuj bota jak newsletter — proszę!
• Czy masowa wysyłka oznacza brak katalogowania?
  Wewnątrz prostej logiki liniowej, jak najbardziej, jest możliwe tagowanie użytkowników. Powyższy schemat prezentuje tylko dwie odpowiedzi, ale może znaleźć się ich tam nawet dziesięć. Każda z nich – pomimo tego, że wiedzie do tej samej odpowiedzi, niesie za sobą inny ładunek emocjonalny.

Inną sprawą jest też sama legislacja takiej wysyłki. Subskrypcja bota wymaga dodatkowej weryfikacji przez zespół Facebooka. Oznacza to, że najprostszy z botów… wcale nie jest taki prosty, jeśli chodzi o jego pełne i legalne wdrożenie — oczywiście, jeśli masz zamiar używać go jako kolejnego narzędzia masowego rażenia dla swojej komunikacji marketingowej.

Znacznie lepszym wykorzystaniem powiadomień w bocie będą wiadomości, które mają na celu tylko uzyskanie uwagi użytkownika. Dalsze akcje niech będą uzależnione od tego, jak bardzo angażująca będzie treść, którą użytkownik otrzyma.

• Powiadomienia o wysłaniu zamówienia,
• follow-up dotyczący feedbacku (na przykład po evencie),
• konkurs,
• tutorial.

Drzewo

Przykładem takiego chatbota może być sekcja FAQ dowolnej usługi lub firmy. Struktura to czysty interfejs — i tak właściwie powinna być traktowana na etapie projektu, jeśli ma być dobrze rozumiana (i użytkowana!) przez klientów docelowych. User powinien wiedzieć, na jakim etapie, i w której gałęzi drzewa się znajduje.

Taki schemat jest bardzo dobrym sercem bota — nawet jeśli klient (lub developer) chciałby, żeby robot obsługiwał też wolne zapytania albo chciałby umieścić wewnątrz jego logiki też inne moduły.

Najprostszy bot rozpisany w postaci drzewa — procedury.

Menu jest dobrze poznanym formatem wśród użytkowników i nawet laikom technologicznym nie powinno sprawiać kłopotu odnalezienie się w tym scenariuszu.
Nie wolno zapominać o tym, wygląd takiego drzewka interfejsu jest ściśle zależny od statystyki i UX. Najpopularniejsze zapytania najpierw — na błyskawicznym doprowadzeniu do nich powinien skupić się bot. Co możemy przedstawić w tym formacie?

• FAQ,
• bardziej złożone konkursy, akcje promocyjne (np. role play albo krótka gra przygodowa),
• procedura — na przykład reklamacji, lub bardziej produktowo — instrukcja wstępnej konfiguracji urządzenia.

JSON, webhook, backend — zabawa dopiero się zaczyna

JSON to lekki format tekstowy służący do wymiany danych. Zastosowanie znalazł w świecie botów i w największym skrócie jest ich wtyczką do komunikacji z „pracodawcami”. Pozwala na komunikację agenta z backendem strony, dzięki czemu nie trzeba wrzucać wszystkich danych do scenariusza — wystarczy prosty URL request w postaci POST lub GET.

Tworząc analogię do ludzkiej obsługi klienta — bot niejako nie wie, ale deklaruje się sprawdzić potrzebną informację na zewnątrz. Różnica polega na tym, że dzieje się to w ułamku sekundy i jest zupełnie niezauważalne dla użytkowników.

Sztampowym przykładem w tekstach popularyzujących boty jest folloup w sprawie godzin otwarcia salonu lub sklepu.

• Czwartek 12:43
  K: Czy sklep jest otwarty?
• Tak, jesteśmy w tym momencie otwarci.
• Czwartek 21:48
  K: Czy sklep jest otwarty?
• Niestety już jest zamknięte. Zapraszamy jutro!
• Sobota 12:43
  K: Czy sklep jest otwarty?
• Niestety — w sobotę mamy zamknięte.

Co tutaj się wydarzyło?
Procedura — sama w sobie — oczywiście nie wie, jaka w danym momencie jest godzina i jaki dzień tygodnia. Sprawdza na zewnątrz i porównuje to z dostępnymi godzinami otwarcia salonu. Na tej podstawie odsyła użytkownikowi właściwą odpowiedź zgodną ze stanem faktycznym.

Zastosowań tego typu jest całe mnóstwo. Dostępność produktu, stan wysyłki, położenie paczki. Każdy rodzaj zapytania, na które odpowiedź znajduje się w sieci, (nawet niejawnie) potencjalnie może zostać w ten sposób obsłużone.

NLP — zaczynamy mówić po ludzku

Boty NLP — czyli Natural Language Processing — mają także swoją basic version — to agent służący do zamawiania Pizzy. Jest on z resztą — spokojnie można to powiedzieć — flagowym przykładem botów dla eCommerce.

Dlaczego właśnie ta Pizza? Bo jest zamówieniem zamkniętym, z dużą ilością zmiennych. Wyobraź sobie, że dzwonisz do pizzerii…

• K: Chciałbym zamówić pizzę.
• Jasne, Jaka będzie to pizza?
• K: Szynka, ser, pieczarki.
• Na jakim Cieście?
• K: Grubym.
• Jakie sosy?
• K: Czosnkowy.
• Czosnkowego nie ma. Mamy pikantny, majonezowy i tysiąca wysp.
• K: W takim razie pikantny.
• Pod jaki adres.
• K: Kraków, Lekarska 1.
• Kraków… przepraszam, jaka ulica?
• K: Lekarska 1.
• Capriciosa — ser szynka pieczarki, sos ostry.
  Zamówienie będzie do 20 minut.
  40 minut później
• K: Hej! Gdzie znajduje się moje zamówienie?
• Dostawca właśnie odebrał pizzę i jest już w drodze!

Rozmowa, jakich mieliśmy setki w swoim życiu. Co w tym niezwykłego? To, że powyższy dialog, to transkrypt 1:1 z rozmowy z bardzo prostym chatbotem. Prostym, ale skutecznym. Zamówienie jest realizowane, a obsługa dostaje konkretną informację, jaki „placek” przygotować. Żaden z pracowników nie musi odrywać się od zajęć. Workflow nie jest zaburzony. Robot pomaga!

Robocie części mowy

Scenariusze służące określonemu celowi nazywane są agentami. Jeśli bot ma pełnić kilka funkcji, będzie zawierał w sobie kilka takich scenariuszy, więc jeden bot będzie się składał teoretycznie z kilku agentów, ale niech już będzie…

Najważniejszymi składowymi w budowie agenta są Intents oraz Entities, a flow rozmowy jest regulowany przez Context.

Entities, to zestawy pojęć, które pomagają zrozumieć botowi to, czego nie jest w stanie zrozumieć jako nie-człowiek — równoznaczne odmiany i wariacje różnych zmiennych. To tabela zawierająca posegregowane pojęcia, takie jak: kolory, rozmiary, liczebniki czy pozycje w asortymencie.

•  

Czerwony, czerwonawy, czerwoną, czerwone, krwiste, szkarłatne, szkarłatny, to przykładowe słowa, którym (jeśli pojawią się w zapytaniu) ostatecznie zostanie przypisana wartość czerwony, i to ona zostanie przekazana wraz z przesłanym zamówieniem — na przykład: 99 czerwonych balonów.

Dialogflow: Tabela entities trzech kolorów – czerwony zielony niebieski.

Intents, to nic innego jak możliwe do obsłużenia (rozpoznania) intencje użytkowników. Bot identyfikuje zadane pytanie lub odpowiedź (jej schemat, czy też układ) i reaguje w określony sposób. Im więcej przykładów znajduje się w intencji — tym lepiej, większa szansa jest na to, że intencja zostanie rozpoznana.

Z biegiem czasu silnik NLP uczy się dynamicznie rozpoznawać zapytania i sam dodaje przykłady do słownika. Skutkuje to jeszcze większą skutecznością w rozpoznawaniu intencji i realizowaniu ich w oczekiwany sposób.

Dialogflow: Możliwe warianty przywitania użytkownika…

…i warianty odpowiedzi bota.

Contexts, to dosłownie konteksty, w których może znaleźć się dialog. Pozwala na precyzyjniejsze nakierowywanie logiki na właściwe intencje i pomaga rozpoznawać ludzki sens wypowiedzi. Kontekstowi możemy nadać określony czas trwania, czyli jak długo zachowa ważność.

Odpowiedź „tak”,nie ma żadnego sensu, kiedy jest wyrwana z kontekstu. Tak samo jest z botami. Podam Ci przykład z innej branży. Jeśli ustami bota zadajemy pytanie „Czy chciałbyś otrzymać fakturę VAT do swojego zamówienia?”, twórca agenta umieszcza na wyjściu takiej intencji (zapytania) kontekst FakturaVAT . Dodatkowo umieszcza wariant intencji Tak z parametrem wejściowym Faktura VAT. Jeśli użytkownik odpisze „tak”, to logika sprawdza najpierw kontekst wypowiedzi. Jeśli najwyższy priorytet (wybrany na zasadzie stosu — czyli last in, first out) posiada kontekst Faktura VAT, zinterpretuje odpowiedź użytkownika o treści „tak” jako wolę otrzymania faktury i doda ją do zamówienia. Kontekst FakturaVAT wygasa i bot przechodzi do innego kontekstu o najwyższym priorytecie, czyli — najprawdopodobniej — zapyta o dane do wysyłki uwzględniając dane wymagane do FV.

Dialogflow: Kontekst zapytania o Fakturę Vat.

Detali przy tworzeniu wdrożenia NLP jest oczywiście o wiele więcej, ale tak naprawdę wszystko sprowadza się właśnie do tych trzech parametrów i umiejętnego nimi operowania. Bot do zamawiania pizzy to bardzo prosty schemat. Nic nie stoi na przeszkodzie, aby wytoczyć cięższe bombardy.

Google Duplex

Jest to system zaprezentowany po raz pierwszy w 2018 roku na konferencji I/O. Pozwalał za pośrednictwem Asystenta Google bookować stoliki w restauracjach w ponad czterdziestu stanach Ameryki. Wygodne prawda? Rozmowa przebiega w podobny sposób jak w przykładzie powyżej. Jak wiadomo — polecenia dla asystenta można przekazywać zarówno pisemnie, jak i werbalnie. Tak naprawdę technologiczna różnica pomiędzy jedną i drugą formą wprowadzania danych jest bardzo mała. Sprowadza się wyłącznie do sprawnie działającego systemu rozpoznawania mowy i jego dobrego syntezatora — co nie jest w obecnej dekadzie szczytem rozwoju technologicznego.

Co również istotne — okazało się, że powyższy automatyczny system bookingu i tak wymaga wsparcia ludzkich operatorów.
Incydenty te stanowiły 15% wszystkich rozmów. To dobry wynik? Czy raczej dowód na to, że boty są nadal jeszcze zbyt głupiutkie, by w pełni zastąpić człowieka? A może był to zamierzony zabieg? Na te pytania odpowiem już za parę chwil.

Co mogą boty w e-commerce?

Na tym etapie tekstu, masz już pewnie parę pomysłów na nietuzinkowe zastosowanie takiego wirtualnego asystenta sprzedaży. Bardzo słusznie.

Na podstawie rozmowy agent jest w stanie ustalić potrzebę użytkownika — świadomą lub nie. Przykład z pizzerią to ustalanie tej potrzeby właśnie w sposób świadomy. Poprzez coraz to bardziej wymyślne pytania skierowane do użytkownika, które w jakikolwiek sposób są w stanie go opisywać, bot zbiera coraz więcej danych na temat tego, z kim w tym momencie prowadzi konwersację.

Jest w stanie dostosować lepszy komunikat i ustalić preferencje. Jeśli sprzęgniemy te informacje — czyli co użytkownik nam o sobie powiedział — z jego zachowaniem na stronie, co użytkownik robi w sklepie, otrzymamy dosłownie awatara, wcielenie sprzedawcy.

Slidery / Karuzele już nie są wspierane przez Facebooka? Messenger nie ma z tym problemu. Followup w sprawie porzuconego koszyka prezentujący porzucony produkt z kilkoma komplementarnymi? Jak najbardziej jest to w zakresie możliwości tego rozwiązania.

W zestawieniu ze wspomnianą wysoką otwieralnością tworzy niezwykle skuteczną synergię. Nadaje się to nie tylko do odzyskiwania porzuconych koszyków i up-sell czy cross-sell. Nic nie stoi na przeszkodzie, by taka ramka była wygenerowana dynamicznie na podstawie preferencji zakupowych użytkownika (na takiej zasadzie jak edrone’owa Marketing Machine).

Akcje rabatowe — ciekawa angażująca kampania z drobnymi upustami ma szansę rozejść się viralowo, zwłaszcza jeśli wykorzystamy automatyzację polegającą na odpowiadaniu na komentarze. Jeśli użytkownik Facebooka skomentuje wpis, bot — korzystając z przysługującego mu prawa — może wysłać jedną wiadomość.
Co z tym zrobisz dalej? Na jakim etapie udzielony będzie klientowi rabat?
To już zależne tylko od Twojej kreatywności.

Niech bot zapyta użytkownika, na który produkt ostrzy sobie zęby. Dalej niech zaoferuje inny rabat, nieco większy, na dwa produkty zakupione w pakiecie. Taką akcję znacznie łatwiej przeprowadzić właśnie za pomocą komunikatora. Tutaj zachowujemy ciągłość komunikacji, a uwaga użytkownika uzależniona jest tylko od tego jak długo, jak bardzo interesującym dla niego jesteś (a reprezentuje Cię w tej chwili właśnie agent!).

Skoro mówimy o zaangażowaniu — mogłeś słyszeć o bocie Desperadosa, który umożliwiał darmowe sprawdzanie kodów promocyjnych. Nie każdy kod wygrywał, ale dowolny użytkownik mógł sprawdzić do dziesięciu kapsli dziennie. Bot był w tym momencie skutecznym sędzią, który łatwo mógł weryfikować dzienną pulę, ale równolegle mierzył zaangażowanie i przywiązanie użytkowników.
Sprytnie pomyślane, prawda? Idę o zakład, że za kilka miesięcy awatar Desperadosa obudzi się ze snu i spróbuje zaintrygować championów inną promocją lub akcją. Za kilka miesięcy, lub w bardziej odległej przyszłości…

Future-sight

„Jeżeli nie jesteś przygotowany na głosowy commerce — wkrótce znikniesz.” grzmi Greg Melich — Senior Retail Analyst w MoffettNathanson. Właściwie obserwując rzeczywistość dookoła, trudno się temu dziwić. 2019 to istna plejada spektakularnych wdrożeń i doniesień o kolejnych, jeszcze bardziej spektakularnych i jeszcze bardziej omni. Bot wydaje się być odpowiedzią na wszystkie problemy. Czy to oznacza, że to początek szturmu maszyn na stanowiska ludzkie? Niekoniecznie. Wcześniej wspominałem o Google Duplex, prawda?

„Wiele systemów AI budowanych jest z myślą o człowieku wewnątrz pętli (ang. Human In The Loop).” — mówi Jeremie Harris — inżynier uczenia maszynowego, współzałożyciel Sharpest Minds.
Twierdzi, że ludzie mogą pomóc sztucznej inteligencji na wiele sposobów – weryfikując wybiórczo werdykty AI, lub pomagając jej z bardziej skomplikowanymi zapytaniami. W im większej ilości takich trudnych pytań pomoże maszynie człowiek, tym sprawniejszą się ona stanie. Jak sprawną? W założeniu — stuprocentowo skuteczną. Kiedy dojdziemy do 100%, czy człowiek w tej pętli będzie jeszcze potrzebny? Kiedy zacznie się ten wyścig kompetencji? Jak długo potrwa? Tego niestety jeszcze nie wiemy.

Wspomniany koncept HITL — czyli Human In The Loop — jest obecnie i w niedalekiej przyszłości, szansą na zrównoważony i bezpieczny rozwój AI — z którą tyle samo obaw, ile nadziei wiąże, duża część społeczeństwa. Rozwój opierający się na tym koncepcie to jednak wciąż przyszłość — po drodze mamy inne problemy do rozwiązania.

Pamiętasz jeszcze, nie tak dawną, aferę Cambridge Analytica? W całym tym zamieszaniu biednym botom oberwało się chyba najbardziej. Przede wszystkim — były aplikacjami na platformie Facebook, z czego każda z nich musiała ostatecznie stanąć przed „komisją weryfikacyjną”. Dodatkowo boty — platformy, jak i rozwiązania dedykowane — były także szczególnie długo analizowane, ze względu na dane, które o nas przechowują — czyli to, co jak wspomnieliśmy — robią najlepiej. Okres embarga był czymś, o czym cała branża twórców chatbotów wolałaby zapomnieć. Cóż, każdy kij ma dwa końce, prawda? Ostatecznie wszystko wróciło (prawie) do normy, niemniej — była to solidna nauczka. Bot to potężne narzędzie, a z wielką mocą — przychodzi wielka odpowiedzialność.

Augmented Communication — Słowo stało się ciałem

„Kiedy przychodzi nam szukać ludzi, którzy się tym zajmą [weryfikacją werdyktów AI przyp. red.], myślimy o bocie, bardziej jako o rozszerzeniu człowieka, niż jak o czymś, co ma go zastąpić” mówi — Briana Brownwell — data scientist i założyciel Pure Strategy. I to właśnie o takie rozszerzenie konwersacji mi chodzi.

Boty umożliwiają ciągłą, nieprzerwaną, dwustronną komunikację. Nie ma większych przeszkód, żeby ten sam agent był sprzężony z innym (ale konstrukcyjnie identycznym), w innych mediach. W ten sposób agent na Messengerze, jest zsynchronizowany z tym na Telegramie i Live Chatem na stronie Twojego sklepu. Ten sam bot, ale w trzech postaciach.

Idealny bot to taki, który będzie — niczym duch, przemieszczał się pomiędzy kanałami sprzedaży i punktami styku z marką, zbierając dane, a raczej informacje o kliencie. Bot pytał będzie tylko o to, co będzie potrzebne, i na tej podstawie jasno informując, że korzysta z tych, a nie innych, będzie w stanie idealnie obsłużyć klienta, traktując go raczej jako dobrego znajomego, niż źródło przychodu.

Ten koncept opisywałem już wcześniej w tekście Ghost In The Marketing Machine, jednak tutaj postanowiłem go nieco rozszerzyć — asystent wyświetlony w oknie obok jest w stanie aktywnie doradzać klientowi, podobnie jak prawdziwy asystent w offline’owym sklepie. Na bieżąco rozwiewając wątpliwości, czy zadając pytania i ułatwiając nawigację, wysyłając odpowiednie linki.

I jego rola nie kończy się po opuszczeniu tego sklepu przez klienta. Będzie na bieżąco informował klienta o stanie realizacji zamówienia. Kiedy klient je otrzyma, będzie mógł udzielić mu kilku rad — na przykład jak dbać o zakupiony produkt. Po jakimś czasie może zapytać o feedback — jak użytkuje się zakup. W przypadku ewentualnego zwrotu takowy będzie można obsłużyć również z pomocą agenta. Okazjonalnie angażować będzie klientów, podsyłając istotną z ich punktu widzenia informację.

Rozmowa, chat, pogawędka, niczym woda, może wypełnić wszystkie luki komunikacyjne, z którymi — jako marketerzy — musimy nieustannie się borykać. Jest w stanie uspójnić wizerunek marki, gwarantując użytkownikowi pełne omnichannel experience, wzbogacone jeszcze ludzki pierwiastek — zwykłej niezobowiązującej rozmowy.