CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）：自動化和人工智能在數(shù)字參與計劃中使用時提供了驚人的好處。我們繼續(xù)看到機器人和自動化在聊天、消息傳遞、語音甚至社交對話程序中的廣泛使用。 Insider Intelligence 預測，到 2024 年，全球消費者通過聊天機器人進行的零售支出將達到 1420 億美元，高于 2019 年的 28 億美元。
在 LivePerson，我們已經(jīng)看到 Conversational Cloud 上超過 70% 的對話使用某種類型的自動化，這一趨勢沒有放緩的跡象。這意味著我們需要正確評估聊天機器人的成功，但這并不總是意味著依賴熟悉的關鍵績效指標 (KPIs)。
當聯(lián)絡中心新的人工座席走上工作崗位時，我們不會立即讓他們與客戶交互。他們經(jīng)過培訓和管理，機器人應該受到同樣的禮遇，無論它們是用于簡單的任務--路由到人工座席或收集信息--還是用于復雜的任務--銷售烤架或處理保險索賠。與人類一樣，機器人需要在其一生中受到監(jiān)控、培養(yǎng)和培訓。
這意味著使用為他們設計的指標來衡量聊天機器人的性能。我經(jīng)常聽到領導者使用諸如遏制、滿意度（CSAT 或 NPS）和情緒之類的 KPIs。
問題？這些傳統(tǒng)的測量方法是行不通的。原因如下：
我們經(jīng)�？吹綑C器人像這樣失敗的例子。機器人響應遵循特定的腳本，不能總是對消費者做出反應，從而導致負面互動。您可能認為這些問題可以通過傳統(tǒng)指標來識別，但事實并非如此。
使用以下 KPIs 對聊天機器人進行分析所產(chǎn)生的問題：
遏制對話統(tǒng)計
如果品牌座席是機器人，并且沒有人工座席參與對話，則認為用戶交互是包含的。問題是這個 KPI 沒有考慮解決結(jié)果。因此，雖然上面的示例完全被機器人包含，但顯然沒有解決問題。
許多自動化程序旨在防止消費者接觸到在線座席。在這些情況下，遏制可能是衡量品牌成功的一個很好的衡量標準，但并不能真正反映消費者的體驗。
客戶滿意度調(diào)查
客戶滿意度 (CSAT) 和凈推薦值 (NPS) 是流行的聊天機器人性能指標。但是，收集該數(shù)據(jù)可能是一個有缺陷的過程，因為它通常需要客戶完成調(diào)查。在上述示例的交互中，客戶從未收到調(diào)查，因為對話在技術上尚未完成。此外，Delighted 告訴我們，"根據(jù)使用的渠道，2021 年客戶調(diào)查的平均響應率在 6% 到 16% 之間。"在這些比率下，數(shù)據(jù)就不可能可靠或具有代表性。
此外，如果對話從機器人升級為人工座席，則調(diào)查結(jié)果可能會因人工交互而產(chǎn)生偏差。如果調(diào)查回復基于此，而不是完全基于聊天機器人用戶的體驗，則數(shù)據(jù)再次變得不可靠。
衡量客戶滿意度和情緒的情緒
LivePerson 有一種情緒評分算法，稱為有意義的對話評分 (MCS)。衡量情緒的好處在于它適用于客戶發(fā)送的每條消息，并且不依賴于調(diào)查、機器人與人工座席或座席行為。這使其成為一種有效的對話分析工具，可根據(jù)所使用的語言幫助識別消費者在整個對話過程中的情緒。
不幸的是，情緒分析無法在自動機器人響應中準確識別客戶情緒。
在我們的示例中，客戶的文本變得簡短（通常是一個詞）并且情緒中立。即使是負面陳述--"這是一個笑話"--也可以被情緒引擎正面或負面地解釋。機器人設計還通常在腳本中使用引導流程，其中機器人為客戶提供了一組選項。因此，當通過單擊按鈕獲得響應時，情緒將始終是中性的�；旧�，人們的文本與機器人不同，具有簡短、中性的情緒響應，使得情緒分析成為衡量機器人性能的不完整指標。
聊天機器人客戶旅程中的傳輸率
這是指實時座席參與的頻率，這是用于聊天機器人分析的常見 KPI。但這種測量存在三個挑戰(zhàn)：
- 放棄的對話（如我們上面的示例）不會反映在傳輸率分數(shù)中，因為現(xiàn)場座席從未參與其中。
- 轉(zhuǎn)移是某些機器人的目標。
- 此測量也沒有考慮客戶要求人工座席開始對話，這反映了客戶的心態(tài)而不是聊天機器人的有效性，并且不準確地夸大了負面測量。
例如，路由機器人應該有 100% 的傳輸率，而面向任務的機器人（即我的訂單狀態(tài)是什么）應該有一個顯著較低的傳輸率。像這樣的聊天機器人指標要求我們單獨測量每個機器人以獲得最有價值的洞察力，這是管理大型自動化程序時的一個繁瑣過程。
重新定義聊天機器人指標以更好地衡量和提供出色的客戶支持
我們衡量對話互動方式的這種轉(zhuǎn)變并不是什么新鮮事。在異步消息傳遞的早期，我們不得不重新定義衡量聯(lián)絡中心座席的方式，因為平均處理時間和并發(fā)性等傳統(tǒng)指標已經(jīng)過時。現(xiàn)在，隨著我們被鎖定在人工智能和自動化的世界中，并且更多地依賴機器人來支持消費者參與計劃，我們需要再次重新定義我們衡量成功的方式--因為傳統(tǒng)的指標不再起作用了。
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作者：Chris Radanovic
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