Chatbot vs. tietämyskanta – kumpaan asiakaspalvelussa kannattaa nojautua?

Monet asiakaspalveluorganisaatiot etsivät keinoja vastata asiakkaiden kysymyksiin verkko- ja mobiilipalveluissa 24/7. Suosituimmiksi työkaluiksi staattisten usein kysyttyjen kysymysten (UKK) lisäksi ovat nousseet asiakkaalle helppokäyttöisemmät ja monipuolisemmat chatbotit ja tietämyskannat. Chatbot vaikuttaa olevan monen asiakaspalveluorganisaation mielestä ”kuuminta hottia”, mutta onko chatbot sittenkään tehokkain työkalu tähän tarpeeseen?

Jos chatbot tai tietämyskanta (toiselta nimeltään ratkaisutietokanta tai ohjepankki) eivät vielä ole sinulle tuttuja, käy vilkaisemassa elävää esimerkkiä esimerkiksi maahanmuuttoviraston sivuilta ja tietämyskantaa voi kokeilla esim. Procountor-kirjanpito-ohjelmiston ohjesivuilla

Chatbotissa asiakas saa kirjoittaa kysymyksensä vapaamuotoisesti, mikä on asiakkaalle kätevää, mutta kolikon kääntöpuolelta löytyy chatbottien keskeinen ongelma. Asiakkaat voivat kysyä samaa asiaa hyvin monilla eri tavoilla (+ eri murteet päälle). Kaikki nämä erilaiset kysymystavat, synonyymit yms. täytyy käytännössä opettaa chatbotille, ja tästä onkin syntynyt yrityksiin tekoälyn myötä uus työrooli nimeltään chatbot- tai tekoälykouluttaja. 

Aina kun chatbotille lisätään uusi ohjeaihe, chatbottia tulee opettaa, miten asiakkaat voivat kysyä apua ohjeaiheeseen liittyen. Suuri osa energiasta menee siis chatbotin luonnollisen kielen tunnistamisen opettamiseen sen sijaan, että lisätään vain uusia ohjeita chatbottiin. Tähän ongelmaan useat chatbot-toimittajat tarjoavat tekoälyyn pohjautuvaa koneoppimista, mutta ainakaan itse en ole vielä törmännyt yhteenkään aidosti koneoppivaan chatbottiin (tämän käsitykseni saa mielellään osoittaa vääräksi). Tämä ongelma on mahdollista kiertää täysin tekemällä täysin tai osittain valikkopohjainen chatbot, mutta tämä rajoittaa ohjeaiheiden lukumäärää, sillä valikkovaihtoehtojen määrää ei voi kasvattaa liian suureksi.

Chatbot kerää myös liidejä

Chatbot-opettamisen ongelman vuoksi chatbotin ohjeaiheiden laajuus saattaa jäädä varsin suppeaksi ja käytännössä estää chatbotin käytön asiakaspalvelijoiden ohjeistamiseen. Chatbotin vastausformaatti on myös rajattu pitkälti tekstiin ja www-linkkeihin, kun tietämyskannassa voi käyttää näiden lisäksi kuvia, videoita ja erilaisia dokumentteja osana ohjetta. Jos yrityksellä on paljon ohjeistamista edellyttäviä tuotteita tai palveluita, chatbot-opettamisongelma voi käydä ylitsepääsemättömäksi ainakin nykyhetkellä.

On myös hyvä tiedostaa, että joillain yrityksillä chatbottia käytetään pikemminkin liidien keräämiseen kuin asiakkaiden kysymysten vastaamiseemn. Asiakas rohkaistuu pienellä kynnyksellä esittämään kysymyksensä chatbotille, ja aika nopeasti chatbot voi heittäytyä ”hölmöksi” ja pyytää asiakasta jättämään yhteystietonsa, jotka toimitetaan yrityksen reippaalle myyntihenkilölle, joka sitten ottaa asiakkaaseen yhteyttä.

Tietämyskanta palvelee myös sisäisesti

Tietämyskanta on suunniteltu yrityksen keskitetyksi ohjepankiksi, jonka ohjeita voi julkaista erilaisille käyttäjäryhmille, kuten asiakkaille verkko- ja mobiilipalveluissa, yhteistyökumppaneille suunnatussa verkkoportaalissa, omille asiakaspalvelijoille sekä esimerkiksi intranetissa. Käyttöfilosofia on hyvin yksinkertainen ja suoraviivainen: luo ohje ja päätä missä verkkoportaaleissa ohje julkaistaan (yksi tai useampi). 

Tietämyskanta palvelee siis asiakkaitasi, yhteistyökumppaneitasi, asiakaspalvelijoitasi, henkilöstöäsi ja muita ohjeen tarvitsijoita samanaikaisesti – se on merkittävä etu verrattuna chatbottiin. Ja kuten yllä todettiin, ohjeiden formaatti on chatbottia rikkaampaa (tekstiä, linkkejä, kuvia, videoita, dokumentteja, yms) ja tietämyskannan asiakkaan käyttöliittymänkin saa viriteltyä chatbotin kaltaiseksi, koska useat kuluttajat jo tottuneet chattimäiseen ”keskusteluikkunaan”. On tietämyskannassa monia muitakin hyödyllisiä ominaisuuksia, kuten ohjeiden ajastetut julkistukset ja poistot, mutta jätetään näiden ominaisuuksien läpikäynti toiseen kertaan.

Chatbot ohjautuu tulevaisuudessa puhuen

Oma suositukseni kallistuu tällä hetkellä tietämyskannan puolelle edellä kuvatuista syistä, varsinkin jos tuotteita tai palveluita ja näihin liittyviä ohjeiden käyttäjäryhmiä on paljon. Chatbot on lupaava teknologia, mutta koneoppimisen tulee kehittyä huomattavasti paremmaksi, jotta chatbotin opettamiseen ei tarvitse sitoa läheskään niin paljon ihmistyötä kuin nyt. 

Kun chatbot aidosti oppii esimerkiksi käydyistä keskusteluista ja asiakaspalvelijoiden käsittelemistä tukipyynnöistä, hyötykerroin nousee merkittävästi. Ja sitten kun chatbotilla pystyy esimerkiksi hakemaan laskulle lisää maksuaikaa täysin automatisoituna prosessina, aletaan puhua jo todella suurista hyödyistä (tiedän, että tämä olisi teknisesti mahdollista jo nyt, mutta miksi näitä ei ole juurikaan käytössä?). 

Chatbotin toiseksi ”käyttöliittymäksi” on nousemassa puhe (ns. voicebot), joka avaa aivan uuden käyttökohteiden kirjon, mutta toistaiseksi Suomessa joudutaan odottamaan voicebotin suomen kielen tukea. Joku toimittaja varmaan rohkenee jo väittää, että suomen kielen voicebot-tuki löytyy – tällöin kannattaa pyytää testausmahdollisuutta, jotta pääsee kokeilemaan toimivuutta käytännössä ja todentamaan voicebotin opettamiseen liittyvää työmäärää.

Tutustu palveluihimme

  • Kehityssuunnitelmat: Yrityksellenne ammattilaisen laatima konkreettinen suunnitelma asiakaspalvelun kehittämiseen
  • Kilpailutukset: Etsimme ja kilpailutamme yrityksellenne parhaiten soveltuvat asiakaspalveluratkaisut
  • Käyttöönotot: Autamme yrityksiä asiakaspalvelujärjestelmien käyttöönottoprojekteissa
  • Muut palvelut: Sparraus, koulutus, konseptoinnit, auditoinnit, asiakkaiden palvelupolut, prosessikehitys, integraatiot, selvitykset

Arto Koponen Partner

Asiakaspalveluarkkitehti

+358 40 546 6678
arto.koponen@firstgoal.fi