Коммуникационная коммерция: от хайпа до реальности

Стандартные потоки пользователей, которые сейчас определяют наше взаимодействие с компьютерами, по-прежнему весьма ограничены, и находятся всего лишь в нескольких годах от неузнаваемости. Процесс изменения этой динамики уже начался в виде диалоговых интерфейсов. В скором времени они эволюционируют по мере взаимодействия людей с машинами. Так же, как в индустриальный век, нам нужно было научиться взаимодействовать с машинным интерфейсом для вождения автомобилей, стирки одежды и заказа продуктов, теперь настало время, чтобы машины начали учиться взаимодействовать с нами.

Мы все привыкли к чатботам в процессе обслуживания клиентов. Например, они могут легко помочь сбросить ваши пароли, но затем отказаться говорить о президентских выборах в США. Миллионы людей ежедневно отправляют сообщения каждую минуту и общаются на платформах обмена сообщениями. Подросткам нравится зависать в своих социальных и чат-приложениях, чтобы общаться там с друзьями и пользоваться услугами этих приложений. Им не важно, как работает ваш сайт со всеми его структурами, поиском и категориями продуктов. Так что же дальше?

Обладая обширной адресной клиентской базой и следующей волной эволюции в технологии понимания естественного языка, платформы обмена сообщениями и виртуальные (личные) помощники становятся все более важными для брендов, в качестве способа связи с клиентами по вопросам маркетинга и продаж. Бренды хотят получать личную и действительно актуальную информацию.

Коммуникационная коммерция — это парадигма в маркетинге. Она ловко перемещает нас от продажи к помощи, от транзакций к построению отношений и от часто вызывающего раздражение монолога до конструктивного диалога.

Взгляните по-новому на процесс покупок. Думайте прежде чем инвестировать в ваш сайт и SEO

Люди предпочитают выражать то, что они чувствуют и хотят на своем естественном языке, поэтому технология коммуникационной коммерции позволяет брендам общаться с клиентами на собственной платформе по своему выбору, что, соответственно переносит насыщенность канала, релевантность и персонализацию на следующий уровень.

Конечно, только наивная платформа для коммуникационной коммерции предложит текстовое, жесткое обслуживание. Современные платформы являются нелинейными, инициативным, мультимодальными и могут «общаться» с вашими клиентами, используя не только текст, но и структуры и абстракции, извлеченные при работе с онлайн-сервисами — изображения, карты, формы, кнопки, и так далее. Отзывчивость вашего дизайна взаимодействия определяется тем, как диалог адаптируется, когда клиент переключается между устройствами. Формы взаимодействия WhatsApp сильно отличаются от того, что вы можете сделать в мобильном браузере.

Коммуникационные потоки могут влиять как на поведение покупателей, так и стимулировать повторную покупку. Теперь компании могут уменьшить трение, сократив количество шагов к покупке, снизив усилия клиентов и научившись, как адаптироваться к предпочтениям пользователей таким образом, чтобы на самом деле помогать клиентам принимать более эффективные решения о покупке. Кроме того, бренды могут подключаться к клиентам на гораздо более глубоком уровне, что улучшает лояльность и удовлетворенность клиентов. Это в конечном итоге приводит к улучшению качества обслуживания клиентов, а также к увеличению продаж.

По мере развития экосистемы ботов, даже вне коммуникационной коммерции, количество пользователей веб- и мобильных приложений будет снижаться — они уже активно смещают внимание от различных приложений к бот-экосистемам, поскольку боты стремительно становятся новым средством для потребителей, на пути к брендам.

Что вам нужно для этого? Коммуникационная коммерция — это не просто чатбот

На примере новой, современной коммуникационной платформы мы рассмотри ее основные отличия от чата.

Комплексное обучение и гибкость генерации ответов

Прогресс в области глубокого обучения изменил современные подходы к разработке диалоговых интерфейсов, подчеркнув комплексную обучаемость и гибкость генерации ответов.

Учитывая, что для разработки моделей управления диалоговыми окнами обычно недостаточно обучающих данных(и поскольку у нас нет тысяч аннотированных диалогов), мы должны быть творческими и начинать с систем, в которых доминируют умные и масштабируемые, но все же детерминированные алгоритмы и постепенного переходить от контроля управления диалогами к машинному обучению.

Однако интеграция нейронных моделей в существующую инфраструктуру может оказаться довольно громоздкой. В ответ был разработан подход, который позволяет использовать нейронные модели для повышения качества уже развернутых скриптов. Это делается путем выявления возможных несоответствий во время диалога и соответственно корректировки стратегии реагирования — то, что можно легко интегрировать в существующий целевой менеджер диалогов. Это достигается путем создания гибридной методологии, которая использует механизм внимания, ключевой компонент современных систем на основе RNN, и формальный дедуктивный подход, фиксирующий лингвистическую структуру беседы.

Поддержка SDK для создания интеграций пользовательского интерфейса

Очень часто сложные случаи интеграции требуют согласования между (существующим) сайтом и платформой для обмена сообщениями. Это достигается с помощью SDK, поставляемого клиентам, которые хотели бы начать с расширенных диалоговых потоков. Например, в онлайн ритейле диалоговые рабочие процессы часто начинаются на сайте и нуждаются в дальнейшей обработке и поддержке через платформы обмена сообщениями. Таким образом, платформа коммуникационной коммерции интегрируется с интерфейсом сайта, чтобы привлечь клиентов, используя свои возможности для семантического поиска и рекомендаций, а затем продолжает разговор «в автономном режиме».

Профилактические беседы

Возможность коммуникационной платформы инициировать разговоры вместо того, чтобы отвечать только на вопросы пользователей, важна, когда дело доходит до последующих разговоров и реакции на сложные события, такие как уведомление клиента о том, что ему или ей необходимо перенести намеченное событие на более удобное время. Чтобы это сделать, платформа должна включать функции обработки событий и запуска. Однако стоит отметить, что грань между полезным и раздражающим может быть довольно размытой. Поэтому такие диалоговые потоки должны быть тщательно разработаны и протестированы в условиях ограниченной настройке.

Такая функциональность требует не только тщательного прогнозирования негативных последствий, но и обширного тестирования и оценки.

Богатые вводные данные и ответы

Обычно коммуникационные платформы поддерживают текстовые чаты, но отправка изображений и другой нетекстовой информации является естественной эволюцией. Более того, здорово, если платформа обмена сообщениями позволяет, более естественно использовать небольшие формы или настраиваемые элементы действий.

Множественное распознавание целей

Базовые решения поддерживают только одну цель для каждого ввода, поэтому, когда пользователь пытается создать несколько целей, как люди обычно делают в естественных разговорах, система не сможет этого понять. Представьте простой пример:

«Меня интересует эта футболка, но я не уверен, будет ли она хорошо смотреться на мне».

Возможность уловить и определить приоритеты, которые клиент готов приобрести, требует определенного стиля консультирования. В противном случае это может привести к неудовлетворенности клиентов или даже повредить вашему бренду.

Информация о текущем контексте (то, что было выражено человеком во время текущих или прошлых разговоров) также должна использоваться для расширения распознавания целей.

Формирование языка

Несмотря на то, что область NGL не вполне зрелая и, следовательно, не может быть надежной альтернативой человеческим ответам, во всех случаях, NGL следует применять для уменьшения необходимости в ручном контроле. NLG требует структурированного ввода, поэтому менеджер диалога должен иметь возможность представлять каждый ответ, используя один из существующих семантических формализмов.

Человеческие резервы и постоянное улучшение

Не все разговоры будут протекать идеально, особенно в самом начале. Поэтому нам требуется решение, способное обнаруживать, когда разговор «застревает», чтобы передать его человеку. Люди, в свою очередь, должны иметь возможность передать диалог обратно боту, когда запрос будет уточнен, и, следовательно, отрегулировать и перестроить поток, чтобы включить этот новый «бит мудрости» в новые разговоры.

Размышления

Семантическое обогащение и размышления необходимы для использования существующих (или вновь созданных) внутренних и внешних баз знаний, чтобы повысить релевантность, специфичность и контекстуальность разговоров. Внутренние базы знаний обычно формируются из существующих источников информации или баз данных и хранятся с использованием формального семантического представления. Менеджер диалога запускает обогащение семантикой с использованием доступной базы знаний, а механизм рассуждений дополняет обработку состояния диалога и генерацию ответа.

Легко заблудиться. Не каждая платформа для коммуникационной коммерции и подход к ее реализации будут работать на вас. Почему нет?

• Наивный подход. Например, заменив существующий сайт на интерфейс чата.
• Не очень умные. Большинство бот-решений не очень умны и самообучаемы, так как запрограммированы на обычные «если-то-иначе»
• Нет четкого варианта использования. Бизнесмены, дизайнеры и технари — все еще ищут правильные варианты использования. Таким образом, существует множество необходимых и глубоких экспериментов, необходимых для достижения правильного решения
• Не интегрирован. Многие коммуникационные интерфейсы являются автономными и не связаны с существующими бизнес-системами, поэтому не могут быть полезными.
• Техническое мышление. Коммуникационный клиентский опыт должен основываться на хорошо(повторно) разработанном путешествии клиента, применяемого только там, где это уместно
• Отсутствие человеческих резервов. Ваши клиенты очень раздражаются, и ваш новый коммуникационный подход становится дорогостоящим разочарованием.