Почему чат-боты — будущее больших данных

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Внедрение ИИНовости ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмЛингвистика, рбработка текстаБиология, теория эволюцииВиртулаьная и дополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

АРХИВ


Июнь 2017
Май 2017
Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
птичий грипп

Новостная лента форума ailab.ru

2017-05-20 15:00

Чат-бот

Многие впервые услышали о чат-ботах год назад, когда Facebook запустил платформу, позволяющую девелоперам создавать их самостоятельно. Тогда Facebook и другие крупные компании назвали чат-боты «восходящей звездой», революционной диалоговой утилитой, благодаря которой взаимодействие между компаниями и их клиентами вскоре изменится до неузнаваемости. Что же стало с чат-ботами? Играют ли они какую-либо роль сегодня?

Из этой статьи вы узнаете о том, как чат-боты изменили бизнес и почему они — будущее больших данных.

Чат-боты вытеснят мобильные приложения?

Почему чат-боты — будущее больших данных

После появления чат-ботов на Facebook многие повторяли: «Они вытеснят мобильные приложения» (такое заявление сделал Сатья Наделла (Satya Nadella), CEO компании Microsoft, в марте 2016 года). Действительно, статистика показывает спад на рынке мобильных приложений и рост использования мобильных мессенджеров, а ботов для обмена сообщениями уже и так десятки тысяч. Однако обещанная революция еще не произошла. Подумайте сами, как часто вы пользуетесь чат-ботами вместо приложений?

Проблема в том, что чат-ботам еще только предстоит найти свое место в мире. Многие из них просто предоставляют тот же функционал, что и существующие мобильные приложения, только с другим интерфейсом, в котором еще надо разбираться. Это плохой подход к разработке, причем для решения некоторых задач графический интерфейс пользователя на самом деле подходит больше. Заявление, что чат-боты заменят мобильные приложения, стало громким заголовком, но смысла в нем мало: чтобы популяризовать чат-боты, разработчики должны добавить в них функции, которых нет у приложений, или хотя бы сконцентрироваться на функциях, соответствующих диалоговой природе.

Что же ждет чат-боты? Так же, как мобильные приложения не заменили сайтов, чат-боты не должны создаваться только на замену приложениям. Задача диалоговой утилиты — имитировать человека, так что чат-боты должны взаимодействовать с клиентами вместо представителей компаний. Многие банки уже используют чат-боты подобным образом: отвечая на вопросы, бот производит впечатление, что банк действительно знает своего клиента, восстанавливая утерянный в последние годы индивидуальный подход. То же касается и других индустрий: сейчас чат-боты по-настоящему полезны в сфере обслуживания клиентов, сервисах персональных рекомендаций (например, в индустрии моды, путешествий и др.) и отношений с клиентами.

Обработка естественного языка

Через успешный чат-бот компании принимает огромное количество данных. Однако данные, поступающие от пользователя, часто запутанны и неструктурированны. Как анализировать их, чтобы корректно отвечать на запросы? Последние достижения в области обработки естественного языка делают такой анализ возможным. Еще пару лет назад уровень точности подобных технологий был разочаровывающе низок, но с тех пор наука ушла вперед. Каждый разработчик может использовать для своих чат-ботов реди-мэйд платформы обработки естественного языка, созданные IBM, Microsoft и Google.

Один из примеров того, как далеко зашел прогресс, — использование чат-ботов для юридических консультаций. До недавнего времени сложные описания обстоятельств, в которых оказался клиент, не удавалось проанализировать достаточно точно, чтобы обработать запрос. Но студент Стэнфордского университета Джошуа Браудер (Joshua Browder) создал «робота-юриста», помогающего людям оспаривать штрафы за неправильную парковку, подавать заявления о предоставлении временного жилья и даже просить убежища.

Предпринимателям стоит учитывать, что достижения в области обработки естественного языка можно применять не только для того, чтобы улучшить функционал чат-бота, но и для глубокого анализа собранных данных. Неструктурированный текст — это потенциальная золотая жила информации, которую стоит разрабатывать.

Идеи для предпринимателей

Чат-боты могут принести выгоду разными способами как в бизнес-аналитике, так и в business intelligence. Так, одна из развивающихся отраслей — предиктивная аналитика, стремящаяся к тому, чтобы предсказать, чего хочет ваш клиент, еще до того, как он об этом заговорит. Прослеживая тенденции в диалогах и ориентируясь на тип клиента, чат-бот способен генерировать обоснованные, таргетированные предложения, повышающие шансы на покупку. Модные бренды, такие как H&M и American Eagle, уже занимаются этим при помощи сервиса Kik.

Эти таргетированные рекомендации — часть современной моды на персонализацию как способ улучшить клиентский опыт. Исследование Gartner на тему персонализации обнаружило растущую потребность в ней у клиентов, которые нередко готовы платить больше за сервис, предоставляющий индивидуальный подход. Сбор информации о пользователе на основании его взаимодействия с чат-ботом поможет компаниям удовлетворить эту потребность — и обращаться к клиенту только тогда, когда он включает мессенджер.

В сфере business intelligence чат-боты — это быстрый и эффективный инструмент, помогающий руководителям следить за разными аспектами работы компании напрямую и принимать взвешенные решения. Чат-боты содержат самую актуальную информацию (по KPI и прочим метрикам), доступную по первому требованию в любое время, и это их ключевое преимущество.

Анализ тональности текста и взаимоотношения с клиентами

Чат-боты способны не только собирать пользовательские данные. Анализ тональности текста (сентимент-анализ, методы выявления эмоций в текстах) часто применяется в социальных сетях для изучения мнений о продукте или услуге. Его можно интегрировать в чат-боты, чтобы определить настроение клиента: позитивное (услуга отвечает его потребностям, и он ей доволен) или негативное (он недоволен обслуживанием). Это особенно ценно для борьбы с оттоком пользователей: обнаружив, что клиент собирается от вас уйти, вы можете, например, предложить ему что-нибудь особенное и удержать его.

Также, сентимент-анализ помогает компаниям понять своих клиентов на всех стадиях их жизненного цикла. Информация о том, какие элементы вашего сервиса особенно полезны для разных людей, а какие больше всего влияют на решение приобрести товар или услугу, бесценна. Технологиям, направленным на понимание всего спектра человеческих эмоций (которое осложняется еще и постоянным изменением языка), еще есть куда расти, так что у обработки диалогов с покупателями огромный потенциал.

Вместо заключения

Очевидно, что общение с аудиторией приносит бизнесу громадную пользу: это и возможность узнать больше о каждом клиенте, и еще один источник информации о тенденциях в поведении покупателей в целом. В будущем, благодаря новым достижениям в области обработки естественного языка и развитию связанных с ней технологий, чат-боты возьмут на себя еще больше функций, которые сейчас выполняют сайты и мобильные приложения.

В определенный момент чат-боты научатся так успешно имитировать людей и распространятся настолько широко, что мы даже не будем обращать внимания на то, что взаимодействуем с машиной, а не с человеком. В такой ситуации мы будем больше доверять чат-ботам и взаимодействовать с ними так, словно это дружелюбно настроенные сотрудники компаний.

Все больше предпринимателей осознает важность больших данных для бизнеса, и в ближайшие годы чат-боты станут их важным источником. Каждой компании следует присмотреться к этому инструменту, чтобы сохранить конкурентоспособность. Бизнес-аналитика и business intelligence, основанные на обработке естественного языка, должны стать ключевой частью стратегии развития компании.