Vývoj chatbotů: jak postupovat, aby bot zákazníkům pomáhal

Dobrý chatbot nevzniká napsáním programu, ale pozorným čtením toho, na co se zákazníci skutečně ptají. Osvědčený postup je začít u reálných konverzací, odpovědi na nejčastější dotazy sjednotit, nechat bota odpovědi nejdřív jen navrhovat a rozhodování ponechat člověku. Teprve potom se vyplatí automatizovat to, co se ukázalo jako spolehlivé. Tento článek se věnuje právě tomuto provoznímu pohledu, tedy zavádění chatbota do zákaznické komunikace. Technické programování, architektura a jazykové modely jsou samostatné téma.

Co chatbot je a k čemu slouží

Podle odborné literatury je chatbot automatizovaná aplikace pro odpovídání, kterou lze naprogramovat tak, aby napodobovala lidskou konverzaci v přirozeném jazyce. Uvnitř typicky pracuje vrstva strojového učení, která převádí nestrukturovaný vstup uživatele (volně napsanou větu) do strukturované podoby. Na jejím základě pak bot rozhoduje, jak odpovědět.

Ve firemním provozu chatbot nejčastěji slouží ke třem věcem:

• odpovídání na opakující se dotazy (otevírací doba, stav objednávky, postup reklamace),
• předtřídění požadavků a jejich předání správnému člověku,
• pomoci operátorům s vyhledáváním informací a psaním odpovědí.

Chatbot tak nemusí být „robot, který nahradí podporu“. Častěji je to nástroj, který ulehčuje práci lidem, kteří podporu dělají.

Proč se osvědčují polo-automatizovaní chatboti

Polo-automatizovaný (hybridní) model funguje tak, že bot navrhuje odpovědi, vyhledává v databázi nebo vyplňuje tickety, zatímco operátor rozhoduje a komunikuje se zákazníkem. Člověk zůstává klíčový a AI mu pomáhá. Situace vyžadující empatii nebo komplexní rozhodování mají přebírat lidští operátoři a výkon AI je třeba pravidelně sledovat.

Tento přístup propagoval například tým kolem platformy Chatler, polo-automatizovaného nástroje pro správu chatu, který analyzoval historii chatů klienta a doporučoval nejúspěšnější odpovědi na nové zprávy. Podle StartupYardu zakladatel Janos Szabo, který se předtím podílel na jednom z prvních chatbotů pro spuštění obchodu s boty v KIK Messengeru, tvrdil, že budoucnost chatbotů není (alespoň prozatím) v plné automatizaci, ale v integraci AI, která lidem pomáhá dělat to, co umí nejlépe. Chatler měl postupně přebírat úkoly, které lze automatizovat, a na člověka se obracet jen tehdy, když si nebyl jistý dalším postupem. Pozor: podle databáze Tracxn je Chatler dnes veden jako zaniklá firma, takže slouží jen jako ukázka principu, ne jako produkt k nasazení.

Pro firmu, která s chatbotem začíná, je rozumnější právě varianta, kdy bot napíše návrh a člověk ho odešle nebo upraví. Poslední slovo má stále člověk, takže chybný návrh neublíží zákazníkovi a firma se zároveň učí, jak bot odpovídá.

Sběr a analýza skutečných konverzací

Základem je materiál, ze kterého se bot učí. Vyplatí se vycházet z konverzací, které se skutečně odehrály, ne z toho, co si firma myslí, že se zákazníci ptají. Dobrým zdrojem jsou:

• historie chatu a e-mailové podpory,
• zprávy ze sociálních sítí,
• poznámky z call centra nebo od obchodníků,
• tickety a interní záznamy o řešených případech.

Při analýze se sledují především dotazy (jak je zákazníci formulují vlastními slovy), odpovědi, které zákazníky uspokojily, a místa, kde konverzace uvízla nebo musel zasáhnout kolega. Pracuje se s osobními údaji zákazníků, proto je potřeba předem vyřešit jejich ochranu: kdo k záznamům smí, jak se anonymizují a jak dlouho se uchovávají. Konkrétní nastavení závisí na firmě a oboru a patří na konzultaci s odpovědnou osobou nebo právníkem.

Nejlepší chatbot nenahrazuje člověka, ale pomáhá mu odpovídat rychleji a konzistentněji, přičemž poslední slovo má vždy operátor. Začněte skutečnými konverzacemi se zákazníky a automatizujte nejdřív to, co se opakuje nejčastěji.

vedoucí zákaznické podpory

Pravidlo 80/20 a identifikace opakujících se témat

V praxi se často říká, že velká část konverzací se točí kolem malého počtu témat; proto se hodí „pravidlo 80/20“. Berte ho jako pracovní hypotézu, ne jako zákon: přesné rozložení se liší firmu od firmy a obecně platný údaj, že přesně 80 % rozhovorů se týká 20 % témat, ověřený není. Právě proto je analýza vlastních dat nezbytná.

Postup je jednoduchý:

1. Projděte vzorek konverzací a přiřaďte každé téma (např. „stav objednávky“, „změna údajů“, „cena“).
2. Spočítejte, kolikrát se které téma objevilo.
3. Seřaďte témata podle četnosti a podle toho, kolik času zabírají.
4. Vyberte několik nejčastějších, jasně uchopitelných témat a od nich začněte.

Cílem není pokrýt úplně všechno, ale najít oblast, kde se automatizace vyplatí nejdřív, a zbytek nechat lidem.

Tvorba standardizovaných odpovědí

Pro vybraná témata se připraví standardizované odpovědi. Vychází z nejlepších odpovědí, které už operátoři dávali, ne z nově vymyšlených textů. Několik zásad:

• Jedna odpověď, jedna otázka. Odpověď má řešit konkrétní dotaz, ne vše najednou.
• Srozumitelný jazyk. Bez interního žargonu, stejným tónem, jaký firma používá jinde.
• Správnost je důležitější než rychlost. Texty průběžně kontrolujte, aby neobsahovaly zastaralé informace.
• Cesta k člověku. Zákazník musí vždy vidět, jak se dostat k operátorovi.

Standardizace se hodí tam, kde je správná odpověď jednoznačná. Jakmile záleží na okolnostech konkrétního případu, patří odpověď lidem.

Postupná automatizace krok za krokem

Automatizace se zavádí postupně a v každém kroku se výsledky měří.

Do další fáze se posouvejte až tehdy, když předchozí funguje stabilně. Sledujte, jak často operátor návrh přepisuje, kolik konverzací bot předal člověku a jak zákazníci reagují. Pokud bot nezná odpověď nebo si není jistý, má dotaz předat člověku, ne hádat.

Proč plně automatické boty narážejí na limity

Lidská komunikace je složitá: lidé píšou nejednoznačně, míchají více dotazů najednou, jsou rozladěni nebo ironičtí. Plně automatický bot na to často nestačí. Chatbot by proto neměl:

• posuzovat výjimky ani konkrétní reklamované vady,
• rozhodovat o vrácení peněz nad rámec podmínek,
• nahrazovat člověka při uklidňování rozhořčeného zákazníka.

Tyto situace vyžadují úsudek a empatii. Úzce zaměřený bot, který zvládá jasně vymezenou oblast, má smysl; bot, který má „umět všechno“, obvykle zákazníky frustruje.

Chatboti ve finančních službách

Tvrzení, že chatboti ve finanční sféře nejsou rozšířeni, je třeba upřesnit. V českých bankách a pojišťovnách se používají: příkladem je asistentka Kate ve skupině ČSOB nebo chatbot Generali České pojišťovny, který podle dostupných údajů relevantně vyřeší až 64 % dotazů. Finance jsou zároveň oblastí, kde je opatrnost zvlášť na místě: odpovědi se týkají peněz, smluv a osobních údajů, takže chybná odpověď má vyšší cenu než jinde. Polo-automatizovaný model, kdy konečné slovo zůstává člověku, je zde přirozenou volbou. Jaké konkrétní regulatorní požadavky se na chatboty ve finančním sektoru vztahují, je vhodné ověřit u právníka nebo compliance specialisty.

Shrnutí doporučení pro firmy

• Začněte skutečnými konverzacemi, ne domněnkami.
• Najděte nejčastější a nejjednodušší témata a od nich začněte.
• Připravte standardizované odpovědi z toho nejlepšího, co už operátoři psali.
• Zvolte nejdřív polo-automatizovaný režim: bot navrhuje, člověk rozhoduje.
• Automatizujte postupně a výsledky pravidelně sledujte.
• Složité, citlivé a nestandardní případy ponechte lidem a zákazníkovi vždy umožněte kontakt s člověkem.
• Ochranu osobních údajů vyřešte předem, ideálně s právníkem.