Generative Chatbots i Markedsføring
I Creative Oak er vi begyndt at lave chatbots til at hjælpe vores kunders markedsføring. Hvorfor er vi så det, tænker du måske? Det gør vi fordi der er et stort potentiale i at udnytte de nyeste muligheder inden for generativ kunstig intelligens, når det handler om kundehåndtering og -kontakt. Det har vi lavet et lille skriv om her!
Hvad er en Chatbot?
Du ved nok godt, hvad en chatbot på en hjemmeside er – du har nok selv brugt en (og måske har du en liggende på din hjemmeside allerede). Men for lige at få alle med, går vi lige igennem det her.
En chatbot er egentlig bare et lille vindue, der ligger på din hjemmeside, som kunder kan skrive til i et naturligt sprog, og som giver information om de tjenester du yder. Hele pointen er, at i stedet for at skulle navigere på din hjemmeside (som kan være mere eller mindre svært), kan kunderne gå ét sted hen – din chatbot – for at få svar. Der findes naturligvis forskellige chatløsninger – steder som kræver dybdegående, teknisk support har ofte mennesker i den anden ende, som har dyb viden om produkter og teknik, og derfor kan hjælpe kunden.
Men hvis ikke man yder teknisk support i sin chat, er det typisk ikke nødvendigt at have personer siddende i chatten. Her kan man i stedet bruge en chatbot. De fleste tidligere chatbots er det, vi kalder “regelbaserede”. Det betyder egentlig bare, at deres skaber har programmeret nogle prædefinerede svar ind i dem, som de kommer med, hvis kunden skriver en besked, der matcher, hvad de leder efter. Det kan være smart til mange ting (vi kigger på fordele og ulemper senere) – og de er stadig meget brugt rundt omkring på internettet.
Der er bare også nogle opgaver, de er meget dårlige til at løse. De er typisk ikke særlig gode til at gennemskue, hvad man beder dem om, og de kan ikke andet end, hvad man har bedt dem om! Derfor skal man på forhånd kunne gætte alt, hvad en kunde kunne finde på at spørge chatbotten om, og det kan være svært. Heldigvis kan vi med generativ AI nu afhjælpe disse problemer.
Chatbots Historie
Selvom, vi taler rigtig meget om chatbots nu, efter at ChatGPT er stormet frem, er det slet ikke en ny teknologi. En af de tidligste og mest berømte chatbots i historien er Eliza. Den blev udviklet i 1966 af Joseph Weizenbaum ved MIT, og fungerede primært som en simulering af en psykoterapeut, mere specifikt i rollen, der stiller spørgsmål baseret på brugerens tidligere udtalelser. Dens mest kendte script, DOCTOR, anvendte simple algoritmer til mønstergenkendelse og omformulerede brugerens udtalelser som spørgsmål, der blev præsenteret tilbage til brugeren. Selvom Eliza var ret primitiv og ikke havde reel forståelse af samtalen, var den i stand til at efterligne menneskelig samtale godt nok til at mange brugere tilskrev den menneskelige-lignende følelser og motiver. En anden berømt chatbot er Anna, IKEAs virtuelle assistent, der blev lanceret i begyndelsen af 2000'erne. Anna blev designet til at besvare kundeforespørgsler på IKEAs website, hjælpe med at finde produkter og give information om butikker. Chatbotten brugte ligesom Eliza algoritmer til at genkende nøgleord og sætninger for at give relevante svar.
Nye muligheder med Generativ AI
Generativ AI, der slog døren ind hos alle virksomheder med ChatGPT i 2021, danner grundlag for fremtidens chatbots. Her løses mange af de begrænsninger som ligger i regelbaserede chatbots nemlig.
Chatbots baseret på generativ AI, kan i langt højere grad tilpasse sig, hvad kunden skriver og hvordan kunden udtrykker sig. Fordi de er baseret på store AI-sprogmodeller, har denne type chatbots en indbygget forståelse af sprog og kan dynamisk generere svar, uanset hvad kunden skriver til den. Dette giver dog også nogle udfordringer. Det er sværere at garantere, hvad chatbotterne faktisk svarer – hvor alle svar før var regelbaserede og forudbestemte, er de ny genereret “on-the-fly”, hvilket gør det sværere at garantere et bestemt svar.
Heldigvis kan vi sætte nogle rammer op hvor, hvad de generative chatbots baserer deres svar på! Det gør vi i Creative Oaks egen chatbot blandt andet ved at lade chatbottens svar være baseret på, og begrænset til, det indhold, vi har på vores hjemmeside. På den måde får man det bedste fra begge verdener – vores chatbot, Oakly, kan svare på alt mellem himmel og jord, men den har også direkte adgang til indholdet på vores hjemmeside. Prøv fx at spørge den, hvilke tjenester vi yder!
Der er selvfølgelig fordele ved en regelbaseret chatbot – derfor er de også stadig meget udbredte. Kort kan fordele og ulemper ved forskellige chatløsninger siges sådan:
Generativ AI
Fordele:
- Giver en automatiseret løsning, der virker 24/7
- Kan svare på alle typer af spørgsmål (også på forskellige sprog)
- Kan have direkte og dynamisk adgang til specifik faglig viden
Ulemper:
- Det er sværere at garantere et bestemt svar på et spørgsmål (derfor bruges de sjældent til meget kritiske opgaver, som fx i det offentlige)
- Har stadig uvidenheder, og bør ikke bruges som søgemaskine
- Kan ikke umiddelbart (som et menneske) spørge kollegaer til råds eller direkte eskalere et problem for kunden
Regelbaserede Chatbots
Fordele:
- Disse chatbots er programmeret, og er derfor langt hurtigere til at give svar
- Reglerne garanterer korrekte og forudsigelige svar
- Er generelt den billigste løsning
Ulemper:
- Det er sværere at svare på forskelligartede spørgsmål
- Kun forudprogrammerede svar
- Det er sværere og dyrere at opdatere disse chatbots med nye svarmuligheder
Chatløsning med mennesker
Fordele:
- Der er et rigtigt menneske bag skærmen
- Giver et bedre indtryk for kunden, at de snakker med en rigtig person
- Selv generative chatbots er stadig langt mindre intelligente end mennesker
Ulemper:
- Prisen er langt højere end for andre chatløsninger
- Kan (sjældent) være tilgængelig 24/7
Prisniveau
Når man skal indkøbe en chatløsning, så handler beslutningen i høj grad om tid og penge sparet kontra den leverede kvalitet og værdi leveret til kunderne. Her skal du især overveje, hvilke udfordringer din virksomhed skal have løst, og hvilke krav du har til, hvordan dette gøres.
Generative Chatbots ligger i et slags sweet-spot mellem regelbaserede bots og en chatløsning med mennesker. Hvis du ikke har brug for dybdegående teknisk viden, men har brug for en dynamisk chatløsning, der er mere tilgængelig for forskellige typer af kunder, er generative chatbots en rigtig god løsning for dig!
Du kan se priser for vores generative chatbots her.
Generative Chatbots som Markedsføringsværktøj
Som vi allerede har været lidt inde på, er generative chatbots et stærkt værktøj til integreret markedsføring, især når det handler om kundehåndtering og -kontakt. Fordi en generativ chatbot kan levere dynamisk indhold, der svarer på alle typer henvendelser samtidigt med at den altid er online, kan det være med til at give kunden et indtryk af, at din virksomhed altid står til rådighed med hjælp – også selvom du måtte holde ferie eller ligge og sove.
Derudover kan du gennem chatbotten indsamle data om, hvad dine kunde er interesserede i, hvad de har svært ved at finde på hjemmesiden og hvilke spørgsmål de har til dine ydelser, helt uden at du har været i direkte kontakt med dem. I vores chatbot løsning samler vi selvfølgelig data til dig, så du har adgang til og overblik over det.
Generative Chatbots til Internt Brug
En anden brug af generative chatbots, som større virksomheder ofte gør brug af, er interne chatbots. Fordi de kan have dynamisk adgang til forskellige ressourcer – også interne, er generative en god måde at skabe en nem indgang til mange forskellige dokumenter og information som kan være svært eller besværligt at tilgå.
Derudover kan generative chatbots også bruges som sparringspartner til forskelligt kreativt eller tidskrævende arbejde. Vi bruger fx i Creative Oak en intern chatbot til at hjælpe med at skrive posts på sociale medier og blogindlæg som disse.
Er du blevet interesseret i at høre, hvordan vi kan hjælpe med en chatbot til din virksomhed? Du kan finde et overblik over vores løsninger her og du er altid velkommen til at kontakte os.