Hogyan mérjünk egy chatbotot?

Hogyan mérjünk egy chatbotot?
Nem csak a nagyok nyerhetnek a chatbotok terjedésével, hanem a magyar kkv-k is. Aki felismeri az automatizált kérdés-válasz rendszerekben rejlő lehetőségeket, nem csak az ügyfélszolgálat kiadásait takaríthatja meg, de az értékesítést is fel tudja pörgetni. Különösen az Y és a Z generáció elérésének lehet hasznos eszköze a chatbot, aminek marketing felhasználását az is segíti, hogy a Facebook már saját analitika rendszerrel is rendelkezik.

 

Bay Áronnal találkozhatunk az idei Internet Hungary konferencián is. Szeptember 27-én tart előadást Chatbot analitika címmel 14.25-től 14.40-ig Adat-reklám szekcióban.

 

- Magyarországon még alig használnak a cégek chatbotokat, világszerte pedig egyre felkapottabbak, mi ennek az oka? Mekkora szerepe van ebben, hogy kicsi és bonyolult a nyelvünk?

- Leginkább a beruházási költségek miatt nem ismerünk még sok magyar chatbotot – de már például az Indexnek és a Nosalty-nak is van. A chatbotok piaca egy kicsit hasonlít a mobil weboldalak történetéhez, abban is jelentős volt a lemaradás itthon. Mivel kicsi a magyar piac, sokkal kevésbé hajlandóak arra a cégek, hogy ebbe pénzt pumpáljanak, különösen a hazai kkv-k. Nemzetközi ügyfelek esetén azért már kicsit más a helyzet, van olyan ügyfelünk, akinek egy nálunk is kisebb országban működő leányvállalatának fejlesztettünk olyan chatbotot, ami részben kiváltja az ügyfélszolgálatatot, és segíti az értékesítést.  A nyelvi korlátot kevésbé látom problémának: egy ügyfélszolgálaton rendelkezésre áll rengeteg digitális információ, és mivel a kérdések 80 százaléka általában néhány témára vonatkozik, ezt meg lehet tanítani a szoftvernek. Inkább az lehet az alapvető ok, hogy nem látják annyira a hazai cégek a potenciált még a technológiában.

- Milyen előnyöket lehet várni a chatbotoktól? Akár ki is válthatja az élő ügyfélszolgálatot?

- Jelentős humán erőforrást lehet megtakarítani az ügyfélszolgálatoknál, ha részben automatizálni tudják a korábbi humán interakciókat. Értékesítési feladatokat is kapnak a chatbotok: amikor ma egy elektronikai üzletbe bemegyünk, és az eladót kérdezgetjük, azt a webáruházak esetében a jövőben egy chatbottól fogjuk kérdezni. Például megkérdezi, hogy mennyi pénzt szánunk egy hűtőre, rákérdez az elvárt funkciókra, és így ad ajánlatokat – nem kell szűrők sokaságával bajlódni vagy rengeteg termék között elveszetten keresgélni. De még érdekesebb felhasználási terület, amit a Stanford Egyetem kutatói dolgoztak ki. Egy pszichológus chatbotot készítettek, amit sikeresen teszteltek hallgatókon is. Két hét ingyen használat után fizetni kell érte, de ez még mindig sokkal olcsóbb lehet – főként Amerikában –, mint a sokaknak túl drága pszichológus. Nekem azért elképzelhetetlen lenne, hogy ilyen típusú szolgáltatást ne személyesen vegyek igénybe.

- Akkor ki fogja használni ezt a sok chatbotos alkalmazást? Nem lesz egy idő után az írás is túl unalmas?

- Igen nagyok a generációs különbségek, ami a mai 30-asoknak még egy kicsit furcsa, az az utánunk jövő generációknak már természetes. A mai tizenévesek már úgy nőttek fel, hogy mindig és mindenhol azonnal választ kaptak online kérdéseikre, barátaikkal is döntően online kommunikálnak. Másrészt a Messenger, a Viber és a WhatsApp (vagy legalábbis ezek közül az egyik) szinte mindenkinek az okostelefonján ott van: ez sokkal jobban kézre áll, mintha le kellene egy appot tölteni csak azért, hogy évente egyszer lefoglaljak egy repjegyet.  A huszonévesek már teljes utazásokat foglalnak le a mobiljukon, ők a laptopot sem hajlandók kinyitni. A chatelést pedig nagyban megkönnyítik az íráskönnyítő prediktív billentyűzetek. De nem kell feltétlenül írni se, ma már szinte tökéletesen működnek a beszédfelismerő rendszerek. Az amerikai piacon a Google keresések 20, a Bing keresések 25 százaléka már hang alapon történik.

- Mikor lehet hasznos egy chatbot alkalmazása?

- Az okostelefonon akkor előnyösebb a chatbot a felhasználónak, ha egy appon belül legalább két képernyő elérése után kapja meg a számára szükséges információt. Ezt lehet felgyorsítani azzal, hogy nem kell kattintgatni, nem kell listákban keresgélni, kérdés-válasszal gyorsabban lehet a keresett terméket, szolgáltatást vagy információt megtalálni. A cégeknek pedig nagy segítség, hogy más kihívásokat jelent, de gyakran egyszerűbb egy botot megtervezni, mint egy appot lefejleszteni és népszerűsíteni. Természetesen ennek is vannak korlátai: jelenleg csak a tényleg gyakran ismétlődő problémák megoldására lehet hatékonyan használni.

- Egy magyar kkv is tudja alkalmazni ezt az új technológiát?

- Sokat dolgoztam hazai cégekkel, amik a növekedésük során eljutottak arra a pontra, hogy már a határon túl kellett volna bővülniük. Szinte mindig a nyelvi korlát okozta a legnagyobb problémát. Például egy jól működő logisztikai rendszert könnyen el lehet vinni Romániába, ahol ráadásul az online kereskedelem is rohamléptekben fejlődik. Egy chatbotot viszont könnyen meg lehet más nyelvekre tanítani, a nyelvi problémák egy jó részét meg tudják szüntetni.

- De hogyan lehet egy chatbotnál vásárolni?

- Már ez is megoldott, meg lehet adni a beszélgetésben a bankkártya adatokat. Azért ennek vannak még nyitott biztonsági kérdései. De számos olyan előnye van, amit más internetes vásárlásnál nem tudtak felmutatni: például ha egy repülőjegyet hárman vesznek meg, akkor el tudják osztani a beszélgetésben, hogy ki mennyit fizet bele, és a jegyvásárlási folyamat akkor zárul le, amikor mindenki fizetett. Ráadásul idén a Google és a Facebook is az amerikai pénzügyi piac nagy részét lefedő cégekkel leszerződött, így ha valaki offline boltban vesz meg egy terméket vagy egy webáruházban, a kártyája alapján be lehet azonosítani – így részben mérhetővé válik a chatbotok hatékonysága is.

- És mit lehet még mérni, megtudni a chatbotokkal történt beszélgetésekből?

- Nagyon felkapott téma lett a chatbotoké, a Google sem akart lemaradni, ezért saját fejlesztés helyett inkább összeálltak a szintén amerikai Dashbot-tal – missziójuk szerint ők szeretnének lenni a chatbotok Google Analytics-je. A chatbotok esetében már nem lehet a weboldalaknál megszokott megoldásokat használni, amik hellyel-közzel működnek az applikációknál is, mind a mutatók, mind a folyamatok részben lefordíthatók voltak az appok használatára. Alapvetően a felhasználói utakat érdemes megfigyelni és ezekből riportokat készíteni. Az oldalon töltött idő megfelelője a beszélgetésre fordított idő lehet – ez meglepően sok is lehet, a Disney Zootopia című filmjének felfuttatására hoztak létre az egyik főhős nevében egy botot, ami a Facebook Messengeren keresztül volt elérhető. A felmérések szerint sokat segített a film megismertetésében, gyakran 10 percet is beszélgettek a bottal a felhasználók!

- Milyen mérőszámok vannak már?

- Az egyik legnépszerűbb manapság az engagement: ez azt mutatja, hogy milyen gyakran kommunikál egy napon, héten vagy hónapon belül az ügyfél a bottal. Szintén fontos vizsgálandó terület a kontextuális elemzés, amikor a beszélgetésben használt kulcsszavakat illetve szöveget elemezzük ki – ez sok szempontból hasonlít a riportokban a weboldalaknál használt címkefelhőhöz. Ebből lehet látni azt is, hogy mit érdemes még megtanítani a chatbotnak, mely kérdésekre nincsen megfelelő válasza. Ezeken kívül talán az egyik legfontosabb módszer a keresési utak elemzése, amit a conversation flow-nak hívnak. A különböző beszélgetéseket igyekeznek ennek keretében típusokba sorolni, amiből látszik az, hogy mely típusú beszélgetés, milyen válasz vezetett konverzióhoz. A konverzió lehet egy asztalfoglalás, egy árajánlatkérés vagy akár a vásárlás is, ez cég és iparág függő.

- És honnan lehet tudni, hogy a chatbot győzött meg a vásárlásról, ha a mobilomon beszélgetek vele, de már a laptopon rendel meg?

- Ma már a legtöbb analitikai rendszer tudja a vásárló ügyfélről, hogy milyen eszközöket használt és milyen marketing csatornákkal érték el a vásárlás előtt – legyen az egy hírlevél, egy chatbot vagy organikus Google keresés. Viszont egyelőre egyik rendszer sem tudja ezt a kettőt összepárosítani. Egyelőre béta verzióban érhető el a Facebook analitika rendszere, ami kisebb-nagyobb működési hibákkal, de képes összekötni a weboldalt, a Facebook oldalt és a Messengerben működő chatbotot – elsőként. Mivel a közösségi oldalt bejelentkezve használják a felhasználók, végig követhetővé válik a teljes folyamat. A jövőben ebből a rendszerből várhatóan több és jobb adatot kaphatnak majd a cégek a közösségi aktivitásukra vonatkozóan, mint a Google mai rendszereiből: a felhasználókról tudni lehet majd mit is és meddig nézett a honlapon, azután írt-e a cégről a közösségi médiában, és a chatbottal vagy egyszerűen a Messengerben hogyan kommunikált róla.

- Mennyire bonyolult egy chatbotot megtervezni?

- Szerencsére a mesterséges intelligencia, a neurális hálózatok és a gépi tanulás nagyban megkönnyíti ezeket a folyamatokat. Ügyfélszolgálatok esetében a meglévő adatbázisok alapján a szoftver ki tudja válogatni a leggyakoribb problémákat és közben folyamatosan tanul. Elképesztően sokat fejlődtek ezek a technológiák az elmúlt 2 évben. Amikor a Google Translate fejlesztését bízták öntanuló algoritmusokra, akkor megdöbbentő volt az eredmény: a mesterséges intelligencia egy saját, gépi nyelvet hozott létre, és azon keresztül kezdte el javítani a fordítások minőségét.

- És mi a helyzet a felhasználókkal, mennyire viselkednek kulturáltan a robotokkal?

- Az a különbség sok analitika rendszerhez képest, hogy a chatbotok mérésekor nem csak anonimizálva, hanem akár felhasználók szintjén láthatjuk az adatokat. Talán ez az oka annak, hogy kevesebb a trágár megnyilvánulás, az ellenséges hozzászólások jóval ritkábbak, mint egyébként az interneten. Az emberek többsége az első vicceskedő próbálkozások után abbahagyják a robotok ilyen irányú tesztelését. Ezzel együtt a beírt szavak, kérdések 2-3%-ában megjelenik a vulgaritás. Ugyanakkor azt is elfogadjuk, hogy ez a fajta kommunikáció nem hasonlítható az élő beszédhez, és nem irodalmi nyelven írt válaszokat kapunk (egyelőre), ahogy azt is megszokjuk, hogy egyszerűbben kell kérdezni. Ilyen téren nem kell messzire menni, a Google kereső is növekvő trendeket mutat a kérdés alapú keresések mennyiségében, annak köszönhetően, hogy ezekre egyre jobb válaszokat ad keresési találatok formájában.

Bemutatkozás

2007 óta foglalkozik PPC-kampányok menedzselésével, és 9 éve digitális analitikával. Szakmai pályafutása során több mint 1 milliárd Ft Google AdWords költést kezelt. 2013 óta a Google Regional Trainer státusz birtokosa, a Google saját szervezésű Akadémiáinak előadója. 2015 óta a Mitónál Digital Analytics Team Lead pozícióban dolgozik, többek között az OTP, a Deutsche Telekom, a Decathlon és a Szerencsejáték Zrt. digitális analitika projektjein.

 


Bucsky Péter

­­Bucsky Péter – A Figyelő gazdasági hetilap újságírójaként dolgozott 2007 és 2017 között, gazdasági, kutatás-fejlesztési, innovációs és startup témákkal foglalkozik. Vállalt ...