チャットボット プラットフォームを選択する前に考慮すべき 7 つの重要な要素
公開: 2018-08-15• チャットボットは、B2C スペースとともに、B2E および B2B シナリオに革命をもたらしています。
• 世界のエグゼクティブのほぼ 85% が、AI によって企業が競争上の優位性を獲得または維持できると考えています。
• チャットボット アーキテクチャは、インテリジェントなチャットボットを展開し、適切なテクノロジーを特定して関与し、他の要件の中で複数のチャネルをサポートする必要があります。
人工知能と機械学習 — すべてのテクノファンの舌先にある 2 つの言葉。 AI と ML は、何年にもわたって、私たちの個人的な生活、そしてより重要なことに、私たちの職業生活のほぼすべての側面を首尾よく変革してきたと言っても過言ではありません。
調査によると、世界のエグゼクティブのほぼ 85% が、AI によって企業が競争上の優位性を獲得または維持できるようになり、組織の仕事の生産性を高める上で、AI がより大きな役割を果たすと考えています。
AI テクノロジーの多くのアプリケーションに関しては、チャットボットが最も人気があり、現在最大の騒ぎを起こしています。 調査によると —
- 2020 年までに 80% の企業がチャットボットを必要としている — オラクル
- 世界のチャットボット市場は、2017 年から 2021 年の間に CAGR 37.11 で成長する予定です — Orbis Research
- チャットボットは 2022 年までにビジネス コストを 80 億ドル削減すると予想 — ジュニパー リサーチ
B2C スペースですでに人気のあるアプリケーションに加えて、チャットボットは B2E および B2B の組織シナリオにも革命をもたらしています。
企業のチャットボット
企業に関して言えば、チャットボットは、無数のチャネルですぐに利用およびアクセスできる必要があり、顧客関係管理 (CRM) およびサプライ チェーン管理 (SCM) システムが最優先事項である内部ビジネス システムと統合されている必要があります。
ボット開発戦略を考えるとき、企業にはいくつかの選択肢があります。 自動化されたワークフローと、内部および外部のエコシステムの統合および自然言語処理の適用を必要とする企業にとって、単一タスク ボットは実行可能なオプションではありません。
チャットボット フレームワークは、プログラマーが個々のチャットボットを構築できる構造を支援します。 ただし、これらのフレームワークは単なる一連のツールとサービスのコレクションにすぎません。 フレームワークは固定された一連のユース ケースに適用され、エンド ツー エンドの開発と継続的な管理機能が欠けている単一タスクのボットを組み立てて展開するために使用できます。
フレームワークは、ユースケースが小さい場合に役立つ傾向がありますが、全体的な要件と範囲がより厳しい企業にとっては、チャットボット プラットフォームの出番です。
チャットボット アーキテクチャに関して言えば、これらは企業がチャットボット開発プラットフォームに関して確認する必要がある次の要件です。
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複数のタスクを実行する複数のタイプのチャットボット
この機能は、複数の機能を一度に追跡および合理化できるため、企業にとって不可欠です。 理想的には、企業は、複数のシステムと通信し、それぞれのシステム内でさまざまなタスクを完了する多目的チャットボットを作成および展開するとともに、単一のタスクで動作するチャットボットを展開する機能を備えている必要があります。
チャットボット開発プラットフォームは、特定のユースケース (リードジェネレーション、カスタマーサポートなど) に対応する事前構築済みですぐに展開できるボットを提供する必要があります。また、複数の異なるワークフローを処理するために、ビジネスニーズに合わせてボットをカスタマイズする機能も必要です。さまざまな顧客とのやり取りやビジネスの提供に関連するプロセス (たとえば、顧客のクエリに回答し、FAQ、ドキュメント、または Web サイトで回答を返信するリード生成ボット)。
複数チャネルのサポート
企業は、SMS、電子メール、ソーシャル メディアなど、チャネルごとにカスタマイズされたユーザー インターフェイスを使用して、Web サイト、モバイル アプリ、または任意のチャネルにボットを展開できるチャットボット開発プラットフォームを探す必要があります。 それに加えて、ボットは Slack、Telegram、Skype などの企業ツールとやり取りできる必要があります。
自然言語処理と音声サポート
ボットのスケーラビリティに関しては、チャットボットのトレーニングも重要な考慮事項です。 チャットボット開発プラットフォームに自然言語処理 (NLP) トレーニングが組み込まれていますか? ボットは、テキストや音声を使用して正確な対話と会話を維持できますか? NLP と音声サポートを提供するチャットボット プラットフォームは、ユーザーの意図を理解し、評価後に関連するコンテンツを返信するという点で、最良の結果をもたらす傾向があります。
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プラットフォームを介したインテリジェント チャットボットの展開
プラットフォームには、顧客とのやり取りのたびに得られるデータと情報を理解し、記憶し、継続的に学習するインテリジェントなチャットボットが必要です。 これには、インタラクション中に顧客の要求のコンテキストを維持し、機械学習を使用して自然言語処理機能をさらに開発し、完成させる必要も含まれます。
プラットフォームとの橋渡し能力
プラットフォームには、ユーザー、ボット、部門横断型システム間でメッセージを共有する機能がありますか? これには、ユーザー、ボット、およびシステム間で保存されたメッセージの共有が含まれ、全体が自動的にログに記録され、メッセージの成功と失敗の分類が含まれます。 これにより、チャットボット開発プラットフォームとその後のボットの機能を包括的かつ明確に把握できます。
チャットボットの構築
プラットフォームには、ボットのユースケース、タスク、および展開されているチャネルに基づいて、チャットボットを設計、構築、およびカスタマイズするための直感的な Web ベースのツールが必要です。 また、ボットの開発プロセスを最初からやり直すか、開発されたコンポーネントを再利用し、開発サイクル全体でチャットボットのビルドをテストするオプションも必要です。
業界経験とドメイン知識
業界での豊富な経験とドメイン知識を備えた適切なテクノロジーおよびプラットフォーム プロバイダーを特定して関与します。
企業は、顧客と従業員をサポートするために、どのチャットボット開発プラットフォームまたは関連フレームワークが速度、スケーラビリティ、および柔軟性を強化および促進するかを考慮に入れ、真に決定する必要があります。
多くの機能を提供するボット構築プラットフォームがいくつか存在しますが、企業にとって、どの機能が実際に重要であり、より良い収益を促進するかを評価および特定することが不可欠です。