#chatbot business

[roseramy]

5 أشياء بسيطة يجب مراعاتها عند إنشاء الشات بوت الخاص بعملك

5 أشياء بسيطة يجب مراعاتها عند إنشاء الشات بوت الخاص بعملك

الشات بوت

ثورة المراسلة موجودة لتبقى، لكن ظهور خدمات الشات بوت سيغير سيناريو التقنية العام. هناك العديد من الأسباب التي تدل على أن الشات بوت مثيرة ومميزة ليس لأنه من السهل إنشاء الشات بوت ولكن لأنها أقوى تفاعل للمستخدم للأعمال والمشاريع.

يرأس سوق اليوم شخصيات المستهلكين، إلى خدمات المستهلكين التي تتجاوز المراسلة واحتياجات العمل للنظر في استراتيجيات المشاركة الخاصة بهم في المستقبل. لا يوجد إنكار في حقيقة أن الإصدار الأول من خدمات الشات بوت كان أساسياً للغاية.

السوق المتزايد الذي يركز على المستهلك يدفع غالبية عمالقة الأعمال مثل UBER إلى التركيز على نموذج أعمالهم وتحسين تجربة المستخدم الإجمالية للتطبيق. هناك الكثير من الأخطاء الشائعة التي يرتكبها العديد من الشركات الكبيرة والصغيرة والتي يجب أن تحاول تجنبها. ضع هذه الخطوات البسيطة في الاعتبار عند إنشاء الشات بوت الخاص بعملك.

إذا كنت تتحدث عن خدمات الشات بوت في عملك، فهي بلا شك أفضل الأدوات. لكن استخدامها بطريقة فعالة يعني أنك بحاجة إلى استخدامها بعناية لتجنب أي فشل. لذا، قبل أن تبدأ في تطوير استراتيجية الشات بوت، لذلك يجب مراعاة النصائح المدرجة في مقالنا.

5 أشياء بسيطة يجب مراعاتها عند إنشاء الشات بوت الخاص بعملك

لماذا تريد الشات بوت

حدد المكان الذي يمكن أن يتناسب فيه خدمات الشات بوت في إستراتيجية عملك؟ أين سيكون من المنطقي بالنسبة لك التنفيذ في العمل؟ أثناء عملية البيع أو قبلها أو بعدها؟ هل سيكون مفيدًا إذا قمت بتطبيقه عبر الدورة بأكملها؟

حدد المشكلة التي سيتم حلها باستخدام خدمات الشات بوت. تجنب إنشاء الشات بوت لمجرد أن منافسيك صمموا لهم.

من هو جمهورك المستهدف؟

 مهما كانت حالة الاستخدام الخاصة بك، فأنت بحاجة إلى تحديد نوع الجمهور الذي تستهدفه. ما هي نقاط ضعف المستخدم التي تملأها؟ كيف ستتمكن خدمات الشات بوت من تهدئة مشاكل المستخدم؟ هل ستثبت أنها مخاطرة إذا لم يتم تنفيذها بالشكل المقصود؟ أين يتواصل المستخدمون المستهدفون حالياً؟ ما نوع قناة المراسلة التي يجب أن تستخدمها؟

ستجعل الإجابة على الأسئلة أعلاه استراتيجيتك أكثر وضوحاً ودقة. بمجرد أن تكون واضحاً مع جمهورك المستهدف ومناطق الصعوبة، يمكنك برمجة الشات بوت الخاص بك وفقًا لذلك للحصول على أفضل نتيجة متوقعة.

كيف ستبدأ الشات بوت؟ ثم كيف تقوم بتطبيقه؟

 حتى الآن، قررت 3 أشياء:

تريد تطوير الشات بوت لعملك

لقد حددت ما تريد أن يفعله الشات بوت الخاص بك

حيث ستكون أكثر إنتاجية في عملك

بمجرد أن تفكر في الأمور الأساسية، حان الوقت الآن لتحديد المهارات والتقنيات المطلوبة لتطوير الشات بوت داخل الشركة وأيها يحتاج إلى الاستعانة بمصادر خارجية. شيء آخر تحتاج إلى فهمه هو:

ما هي الأدوات الحالية ومهام سير العمل اللازمة لربطها وكيف ستقوم بربطها؟

كيف ستحصل على قبول المستخدم؟

كيف ستحدد ما إذا كان ناجحًا أم لا؟

كل هذا يتوقف على ما تريد تحقيقه ونوع المستخدمين الذين استهدفتهم.

حالات الاستخدام غير المعروفة

أحد التحديات التي تواجه بناء شيء ما هو سوء سلوك الشات بوت عندما لا يستطيع فهم تصرفات المستخدم أو سلوكه. هناك طرق مختلفة للتعامل مع مثل هذه المواقف.

حدد طرق منع هذا الموقف عن طريق هيكلة الروبوتات بطريقة تؤدي إلى استجابات مفيدة.

تعامل مع سيناريوهات الفشل حيث يمكن للشات بوت إعادة توجيه الرسائل إلى مدير الأعمال، في حالة نقص الفهم.

من خلال استخدام المساعدة البشرية للمساعدة عند الاقتضاء، يمكن للشركات إطلاق وتدريب خدمة مدعومة من الشات بوت والتي تعد واحدة من أفضل الأدوات لمشاركة المستخدم. لا يؤدي تمكين خدمة الشات بوت إلى زيادة نسبة مشاركة المستخدم فحسب، بل يوفر أيضاً وقت الموظفين إلى حد كبير.

ضع في اعتبارك علامتك التجارية وشخصيتك الشات بوت

مما لا شك فيه أن الشات بوت ستغير طريقة تفاعل المستخدم النهائي مع علامتك التجارية ولكنها تجلب معها تحديات أيضاً. سوف تعمل الشات بوت كممثل للعلامة التجارية. لذلك، من الضروري جداً أن يتم تدريب الشات بوت مثل ممثل علامتك التجارية.

تحتاج إلى برمجة الشات بوت بطريقة يفهم فيها جميع إيماءات المستخدم وأفعاله ويستجيب لها بطريقة مهذبة بالمعلومات ذات الصلة. قم ببرمجة الصور ومقاطع الفيديو كردود لمنح المستخدمين فكرة متعمقة بشأن استعلامهم.

الشات بوت هم ممثلين بشريين ولذلك يجب توخي أقصى درجات الحذر أثناء تطوير الشات بوت. تأكد من تطابق شخصية علامتك التجارية وشخصية البوت بشكل جيد لضمان أفضل النتائج.

[rocksalt-and-pie]

im going to berlin on thursday to see the welcome to nightvale live show and I just found out that our universally beloved and admirably reliable public transit system has once again decided to go on a nationwide strike on THAT EXACT FUCKING DAY and I had to find out via some fucking pseudo destiel meme on tumblr of all places 🤡

[whatsapp-cloud-api-botsailor]

WhatsApp Cloud API Setup For Botsailor

Integrating the WhatsApp Cloud API with BotSailor is crucial for businesses seeking to enhance their customer engagement and streamline communication. The WhatsApp Cloud API enables seamless automation, allowing businesses to efficiently manage interactions through chatbots, live chat, and automated messaging. By connecting with BotSailor, businesses gain access to advanced features like order message automation, webhook workflows, and integration with e-commerce platforms such as Shopify and WooCommerce. This setup not only improves operational efficiency but also offers a scalable solution for personalized customer support and marketing, driving better engagement and satisfaction.

To integrate the WhatsApp Cloud API with BotSailor, follow the steps below for setup:

1. Create an App:

Go to the Facebook Developer site.

Click "My Apps" > "Create App".

Select "Business" as the app type.

Fill out the form with the necessary information and create the app.

2. Add WhatsApp to Your App:

On the product page, find the WhatsApp section and click "Setup".

Add a payment method if necessary, and navigate to "API Setup".

3. Get a Permanent Access Token:

Go to "Business Settings" on the Facebook Business site.

Create a system user and assign the necessary permissions.

Generate an access token with permissions for Business Management, Catalog management, WhatsApp business messaging, and WhatsApp business management.

4. Configure Webhooks:

In the WhatsApp section of your app, click "Configure webhooks".

Get the Callback URL and Verify Token from BotSailor's dashboard under "Connect WhatsApp".

Paste these into the respective fields in the Facebook Developer console.

5. Add a Phone Number:

Provide and verify your business phone number in the WhatsApp section.

6. Change App Mode to Live:

Go to Basic Settings, add Privacy Policy and Terms of Service URLs, then toggle the app mode to live.

7. Connect to BotSailor:

On BotSailor, go to "Connect WhatsApp" in the dashboard.

Enter your WhatsApp Business Account ID and the access token.

Click "Connect".

For a detailed guide, refer to our documentation. YouTube tutorial. and also read Best chatbot building platform blog

[cyus-on-the-internet]

haha do you guys remember when AI was just a terms for how the computer players in video games did things haha takemebacktakemebacktakemeback

[aiinnovatorshub]

Hey everyone! 🌟

I wanted to share something pretty cool that I’ve been using lately: Omodore, an AI assistant that's really made a difference in how we do things at work. I thought I’d give you a quick rundown of my experience with it.

So, first things first, setting up Omodore was super easy. I’m not a tech wizard, but I managed to get everything up and running without any headaches. In no time, we had our AI assistant ready to help out with daily tasks.

One of the best things about Omodore is how it handles customer service. It’s like having an extra pair of hands (or a brain, really). It answers common questions, takes orders, and makes sure our customers get what they need quickly. It’s been a lifesaver, especially during busy times.

Our HR team has also found Omodore super helpful. It handles repetitive tasks like scheduling interviews and answering employee questions, which frees up time for more important things. This has improved our overall productivity and employee satisfaction.

And of course, data security is a big deal for us, and Omodore doesn’t disappoint. It uses strong security measures to keep our data safe, which is really reassuring.

All in all, Omodore has made our work life a lot smoother and more efficient. Whether you’re in customer service, HR, or other fields, Omodore has something to offer. If you’re looking to make things easier and more efficient at your workplace, I highly recommend giving Omodore a try. It’s more than just an AI assistant; it’s like having a super helpful coworker who never sleeps.

Try it out here: omodore.com

[ocpl-tech-blog]

Boost your e-commerce business with ERP! 🚀 Streamline operations, manage inventory, automate tasks, and enhance customer experience with a centralized platform. Get real-time data, improve stock control, and make better decisions. Elevate your business efficiency and productivity today! 📈💼

[supportiq]

Let's Transform your customer interactions and foster significant growth with SupportIQ AI.

[jcmarchi]

Generative AI’s end-run around copyright won’t be resolved by the courts

New Post has been published on https://thedigitalinsider.com/generative-ais-end-run-around-copyright-wont-be-resolved-by-the-courts/

Generative AI’s end-run around copyright won’t be resolved by the courts

Generative AI companies have faced many copyright lawsuits, but something is different about the recent complaint by the New York Times. It is filled with examples of ChatGPT outputting near-verbatim copies of text from the NYT. Copyright experts think this puts the Times in a very strong position.

We are not legal experts, and we won’t offer any commentary on the lawsuit itself. Our interest is in the bigger picture: the injustice of labor appropriation in generative AI. Unfortunately, the legal argument that has experts excited — output similarity — is almost totally disconnected from what is ethically and economically harmful about generative AI companies’ practices. As a result, that lawsuit might lead to a pyrrhic victory for those who care about adequate compensation for creative works used in AI. It would allow generative AI companies to proceed without any significant changes to their business models.

There are two broad types of unauthorized copying that happen in generative AI. The first is during the training process: generative AI models are trained using text or media scraped from the web and other sources, most of which is copyrighted. OpenAI admits that training language models on only public domain data would result in a useless product.

The other is during output generation: some generated outputs bear varying degrees of resemblance to specific items in the training data. This might be verbatim or near-verbatim text, text about a copyrighted fictional character, a recognizable painting, a painting in the style of an artist, a new image of a copyrighted character, etc.

An example of a memorized output from an NYT article presented in the lawsuit. Source: The New York Times

The theory of harm here is that ChatGPT can be used to bypass paywalls. We won’t comment on the legal merits of that argument. But from a practical perspective, the idea of people turning to chatbots to bypass paywalls seems highly implausible, especially considering that it often requires repeatedly prompting the bot to continue generating paragraph by paragraph. There are countless tools to bypass paywalls that are more straightforward.

Let’s be clear: we do think ChatGPT’s knowledge of the NYT’s reporting harms the publisher. But the way it happens is far less straightforward. It doesn’t involve users intentionally getting it to output memorized text, but rather completely innocuous queries like the one below, which happen millions of times every day:

A typical user who asked this question would probably have no idea that ChatGPT’s answer comes from a groundbreaking 2020 investigation by Kashmir Hill at the NYT (which also led to the recently published book Your Face Belongs To Us).

Of course, this doesn’t make for nearly as compelling a legal argument, and that’s the point. In this instance, there is no discernible copying during generation. But ChatGPT’s ability to provide this accurate and useful response is an indirect result of the copying that happened during training. The NYT’s lawsuit argues that copying during training is also unlawful, but the sense among experts is that OpenAI has a strong fair use defense.

Here’s another scenario. As search engines embrace AI-generated answers, what they’ve created is a way to show people news content without licensing it or sending traffic to news sites. We’ve long had this problem with Google News, as well as Google search scraping content to populate search results, but generative AI takes it to the next level.

In short, what harms creators is the intended use of generative AI to remix existing knowledge, not the unintended use of bypassing paywalls. Here’s a simple way to see why this is true. If generative AI companies fixed their products to avoid copyrighted outputs (which they can and should), their business model would be entirely unaffected. But if they were forced to license all data used for training, they would most likely immediately go out of business.

We think it is easy to ensure that generative AI products don’t output copyright-violating text or images, although some experts disagree. Given the prominence of this lawsuit, OpenAI and other companies will no doubt make it a priority, and we will soon find out how well they are able to solve the problem.

In fact, it’s a bit surprising that OpenAI has let things get this far. (In contrast, when one of us pointed out last summer that ChatGPT can bypass paywalls through the web browsing feature, OpenAI took the feature down right away and fixed it.) 

There are at least three ways to try to avoid output similarity. The simplest is through the system prompt, which is what OpenAI seems to do with DALL-E. It includes the following instruction to ChatGPT, guiding the way it talks to DALL-E behind the scenes: 

Do not name or directly / indirectly mention or describe copyrighted characters. Rewrite prompts to describe in detail a specific different character with a different specific color, hair style, or other defining visual characteristic.

But this method is also the easiest to bypass, for instance, by telling ChatGPT that the year is 2097 and a certain copyright has expired.

A better method is fine tuning (including reinforcement learning). This involves training to refuse requests for memorized copyrighted text and/or paraphrase the text during generation instead of outputting it verbatim. This approach to alignment has been successful at avoiding toxic outputs. Presumably ChatGPT has already undergone some amount of fine tuning to address copyright as well. How well does it work? OpenAI claims it is a “rare bug” for ChatGPT to output memorized text, but third-party evidence seems to contradict this.

While fine tuning would be more reliable than prompt crafting, jailbreaks will likely always be possible. Fine tuning can’t make the model forget memorized text; it just prevents it from outputting it. If a user jailbreaks a chatbot to output copyrighted text, is it the developer’s fault? Morally, we don’t think so, but legally, it remains to be seen. The NYT lawsuit claims that this scenario constitutes contributory infringement.

Setting all that aside, there’s a method that’s much more robust than fine tuning: output filtering. Here’s how it would work. The filter is a separate component from the model itself. As the model generates text, the filter looks it up in real time in a web search index (OpenAI can easily do this due to its partnership with Bing). If it matches copyrighted content, it suppresses the output and replaces it with a note explaining what happened.

Output filtering will also work for image generators. Detecting when a generated image is a close match to an image in the training data is a solved problem, as is the classification of copyrighted characters. For example, an article by Gary Marcus and Reid Southen gives examples of nine images containing copyrighted characters generated by Midjourney. ChatGPT-4, which is multimodal, straightforwardly recognizes all of them, which means that it is trivial to build a classifier that detects and suppresses generated images containing copyrighted characters.

To recap, generative AI will harm creators just as much, even if output similarity is fixed, and it probably will be fixed. Even if chatbots were limited to paraphrasing, summarization, quoting, etc. when dealing with memorized text, they would harm the market for the original works because their usefulness relies on the knowledge extracted from those works without compensation.

Note that people could always do these kinds of repurposing, and it was never a problem from a copyright perspective. We have a problem now because those things are being done (1) in an automated way (2) at a billionfold greater scale (3) by companies that have vastly more power in the market than artists, writers, publishers, etc. Incidentally, these three reasons are also why AI apologists are wrong when claiming that training image generators on art is just like artists taking inspiration from prior works.

As a concrete example, it’s perfectly legitimate to create a magazine that summarizes the week’s news sourced from other publications. But if every browser shipped an automatic summarization feature that lets you avoid clicking on articles, it would probably put many publishers out of business.

The goal of copyright law is to balance creators’ interests with public access to creative works. Getting this delicate balance right relies on unstated assumptions about the technologies of creation and distribution. Sometimes new tech can violently upset that equilibrium.

Consider a likely scenario: NYT wins (or forces OpenAI into an expensive settlement) based on the claims relating to output similarity but loses the ones relating to training data. After all, the latter claims stand on far more untested legal ground, and experts are much less convinced by them.

This would be a pyrrhic victory for creators and publishers. In fact, it would leave almost all of them (except NYT) in a worse position than before the lawsuit. Here’s what we think will happen in this scenario: Companies will fix the output similarity issue, while the practice of scraping training data will continue unchecked. Creators and publishers will face an uphill battle to have any viable claims in the future.

IP lawyer Kate Downing says of this case: “It’s the kind of case that ultimately results in federal legislation, either codifying a judgment or statutorily reversing it.” It appears that the case is being treated as a proxy for the broader issue of generative AI and copyright. That is a serious mistake. As The danger is that policymakers and much of the public come to believe that the labor appropriation problem has been solved, when in fact an intervention that focuses only on output similarity will have totally missed the mark.

We don’t think the injustice at the heart of generative AI will be redressed by the courts. Maybe changes to copyright law are necessary. Or maybe it will take other kinds of policy interventions that are outside the scope of copyright law. Either way, policymakers can’t take the easy way out.

We are grateful to Mihir Kshirsagar for comments on a draft.

Further reading

Benedict Evans eloquently explains why the way copyright law dealt with people reusing works isn’t a satisfactory approach to AI, normatively speaking.

The copyright office’s recent inquiry on generative AI and copyright received many notable submissions, including this one by Pamela Samuelson, Christopher Jon Sprigman, and Matthew Sag.

Katherine Lee, A. Feder Cooper, and James Grimmelmann give a comprehensive overview of generative AI and copyright.

Peter Henderson and others at Stanford dive into the question of fair use, and discuss technical mitigations. 

Delip Rao has a series on the technical aspects of the NYT lawsuit. 

[roseramy]

استكشف الشات بوت مع WhatsApp Business API

استكشف الشات بوت مع WhatsApp Business API

الشات بوت وWhatsApp Business API

تتمثل إحدى أعظم نقاط القوة في WhatsApp Business API في مرسوم الشات بوت الذي تقدمه. بينما ستكون الرسائل الصادرة من خلال رسالة نموذجية آلية، يمكن تنظيم الردود على الرسائل الواردة من خلال الشات بوت.

تساعدك خدمات الشات بوت على تقديم خدمة عملاء أسرع، وهي عامل رئيسي في إرضاء العملاء. إذا كان مركز الاتصال الخاص بك مشغولاً، يمكنك حتى أن تقدم للعملاء خيار التبديل إلى الشات بوت الخاص بك من خلال انحراف الرد التفاعلي. يفضل العديد من العملاء هذا إلى حد كبير على البقاء في قائمة انتظار للوكيل البشري التالي المتاح.

وتتوفر خدمات الشات بوت على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وهي تدعم وكلائك البشريين خلال الأوقات المزدحمة وتغطي تفاعل العملاء عندما لا يكون وكلاؤك البشريون متاحين. يمكنك تصميم الشات بوت لدعم متعدد اللغات.

تعرف على اهمية الشات بوت المتعدد اللغات

قبل أن نفحص الشات بوت بالتفصيل، دعنا نلقي نظرة سريعة على كيفية تكامل WhatsApp Business API في أنظمتك. سيتم دمج واجهة برمجة التطبيقات في أنظمة الواجهة الخلفية لتسجيل الطلبات والمشتريات والمواعيد والأحداث الأخرى التي قد تؤدي إلى ظهور رسالة نموذجية صادرة.

يتكامل أيضاً مع برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM)، حيث سيتم عرض الرسائل الواردة ووضعها في قائمة الانتظار لجذب انتباه الوكلاء البشريين أو خدمات الشات بوت الخاص بك.

إذا التقط الشات بوت الرسالة، فسيتم عرض تفاعله مع العميل لوكلائك البشريين الذين يمكنهم تولي المحادثة في أي وقت. من المهم أيضاً منح العملاء خيار التفاعل مع وكيل بشري، على الرغم من أن معظم الأشخاص يجدون التفاعل مع الشات بوت المحادثة أمراً مريحاً، فبعضهم يكره العملية، وقد يجد البعض أن الشات بوت يجد صعوبة في تفسير الاستعلامات المعقدة. يعتبر تسليم الإنسان جزءاً مهماً من تصميم الشات بوت، سواء كان ذلك من خلال خيار قائمة أو احتياطي ذكي.

استكشف الشات بوت مع WhatsApp Business API

تأتي خدمات الشات بوت نفسها في شكلين أساسيين. تتبع الشات بوت القائمة على القواعد تدفقات المحادثات المحددة مسبقاً، مما يسمح للعملاء بالتنقل عن طريق النقر على الأزرار أو الإجابة على الأسئلة.

تستخدم الشات بوت التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والتي تسمى أحياناً الروبوتات الذكية، التعلم الآلي لتطوير المحادثات الطبيعية. يتمتع كلا النوعين من الشات بوت بنقاط قوة ونقاط ضعف. تعرف على تكامل WhatsApp Business API مع نظام واتس لووب.

يسجل كلا النوعين من الشات بوت نصوصاً لكل محادثة، مما يتيح لك تتبع سياق المحادثات بسهولة وإتاحة النصوص للعملاء عند الطلب.

أفضل طريقة للتعامل مع العملاء باستخدام الواتساب

كما أنها تسمح بتحليل تفاعل وأداء الشات بوت، بالإضافة إلى معلومات مفيدة مثل سلوك المستخدم، والبلدان الأولى، وتحليل مسار التحويل، ومعدل المشاركة الإجمالي.

يمكّنك هذا من إجراء اختبارات A / B على تدفقات المحادثة لتحديد ما هو الأفضل لجمهورك المستهدف، وتتبع مدى عمق مسار التحويل الذي يذهب إليه العملاء، وتتبع عدد المحادثات التي يتم تحويلها إلى عملاء متوقعين مؤهلين، والاشتراكات، وتذاكر العملاء التي تم حلها وما إلى ذلك.

يمكنك ضبط واجهة برمجة التطبيقات لإرسال إشعارات بكل عميل متوقع يولده الشات بوت من خلال الرسائل القصيرة أو البريد الإلكتروني، وربط الشات بوت بحملات الرسائل القصيرة لجذب العملاء المحتملين.

الشات بوت المستند إلى القواعد

يتبع هذا النوع من الشات بوت مسار محادثة مصمم مسبقاً مبني على القرار. يتنقل المستخدمون عبر المحادثة بالنقر فوق الأزرار أو الإجابة على أسئلة بسيطة.

قد تقدم خدمات الشات بوت القائمة على القواعد معلومات مماثلة لتلك المتوفرة على موقع شركتك على الويب؛ يفضل العديد من العملاء فورية طرح الأسئلة والحصول على الإجابات بدلاً من البحث في موقع الويب الخاص بك بأنفسهم.

أفضل الممارسات والاستخدامات للواتساب شات بوت

الميزة الرئيسية لبرامج الدردشة المبنية على القواعد هي أنها سهلة الإنشاء والفهم وسريعة الإعداد. يسهل على المستخدمين التنقل فيها، وتمكنك من قصر نطاق المحادثة على مواضيع محددة مسبقاً.

إنها تمكنك من توجيه الاستفسارات وتوفير المعلومات المعدة مسبقًا للعملاء مثل الكتالوجات أو الكتيبات. فهي لا تسمح للعملاء بطرح أسئلتهم الخاصة، وقد يفقد العملاء الاهتمام إذا تم تقديمهم بعدد كبير جداً من القوائم أو الخيارات قبل أن يتمكنوا من حل استفساراتهم.

الإيجابيات

-          سهل البناء

-          سريع الانشاء

-          من السهل التنقل

-          القضاء على مخاطر الفشل

سلبيات

-          لا يمكن للمستخدمين طرح أسئلتهم الخاصة

-          يفقد المستخدمون الاهتمام إذا كانت المحادثات طويلة جداً

الشات بوت المدمج بالذكاء الاصطناعي

تستخدم خدمات الشات بوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي الديناميكي لمحاكاة المحادثات الطبيعية. إنها أجزاء معقدة من البرامج، وتتطلب التدريب والتحسين المنتظم.

ميزتهم الأساسية هي أنهم يسمحون للعملاء بطرح أسئلتهم الخاصة والتحدث بشكل طبيعي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تفاع��ات أفضل، وبالتالي مشاركة أفضل للعملاء.

ومع ذلك، يستغرق الأمر وقتاً حتى يتعلم الشات بوت بالذكاء الاصطناعي التعرف على مجموعة متنوعة من الأسئلة، وبعض الأشخاص لا يحبون التفاعل معهم. إذا استمرت المحادثة لفترة طويلة جداً، أو لم يتعرف برنامج الشات بوت على استفسارات العملاء ويطلب منهم تكرارها كثيراً، فقد يصاب العميل بالإحباط.

لهذا السبب، يجب أن تسلم الشات بوت بالذكاء الاصطناعي إلى الوكلاء البشريين إذا لم تتقدم المحادثة. تم تضمين النسخ الاحتياطي الذكي في الشات بوت الجيدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يسمح لهم بالتعرف على الوقت الذي لا يساعدون فيه العميل، والتسليم إلى وكيل بشري لمواصلة المحادثة.

الإيجابيات

-          أحاديث طبيعية

-          يسمح للعملاء بطرح الأسئلة

سلبيات

-          يأخذ وقتك في التدريب

-          لا تناسب جميع العملاء

,

[habhob-2]

الطرق الثلاثة الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

الذكاء الاصطناعي

أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء شائعاً اليوم. تم ذكر 15 طريقة لاستغلال قوة الذكاء الاصطناعي، ولكن القائمة يمكن أن تصبح أطول. من بين الشركات الكبرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمات العملاء، لدينا علامات تجارية كبيرة، مثل Apple وFacebook وDeloitte وMicrosoft وVolvo وKFC.

ما معنى استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء عملياً؟ للإجابة على هذا السؤال، جمعنا نصائح بعض خبراء الذكاء الاصطناعي والابتكار وأنشأنا ثلاث مجالات رئيسية تغطي تقريباً أي تطبيق ممكن لهذه التكنولوجيا.

المجال الأول لاستخدام الذكاء الاصطناعي: ضمان السرعة والراحة والفعالية

يعد الاتصال بخدمة العملاء التقليدية أمراً محبطاً، خاصةً من الهاتف المحمول. بعد مجموعة من الأسئلة التي يتعين على المستخدمين الإجابة عليها عن طريق الضغط الخرقاء على الأزرار الصغيرة غير المريحة في لوحة مفاتيح هواتفهم المحمولة ومن ثم الانتظار للرد.

هذه ليست النهاية. بمجرد أن يتم تأجيله، هناك انتظار طويل. لا يتم تقديم أي معلومات إذا كان الأمر يستغرق ثوانٍ أو دقائق أو ساعات.

يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء إلى تغيير ذلك. يقدم الشات البوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي النصي AI إجابات فورية بنبرة صوت مهذبة وودودة ويدير الأسئلة الأساسية والأكثر شيوعاً لأي عميل. ليس من المستغرب أن 62٪ من المستخدمين يرحبون بفكرة وجود بعض الشات بوت لحملهم عند الوصول إلى خدمات العملاء.

يمكن للذكاء الاصطناعي الصوتي القيام بأكثر من مجرد تجنب انتظار المكالمات. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الصوتي بدء محادثة حقيقية مع مستخدم في الثانية الأولى من اللمس وتجنب العملاء الذين يعانون من تجربة سيئة أن يتخبطوا في لوحات المفاتيح الصغيرة في هواتفهم المحمولة، خاصةً عندما يكونون في مواقف مثل الوقوف في مكان مزدحم. القطار أو الحافلات.

باختصار، يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء تجربة مستخدم أفضل وسلسة؛ ونعلم جميعاً أن تجربة المستخدم الأفضل توفر أموالًا أكثر بكثير للمؤسسات من حيث المزيد من التحويلات وتقليل فقدان حركة المرور.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع برامج المحادثة الخاصة بخدمة العملاء وجعلها أكثر كفاءة؟

عند الوصول إلى التفاصيل الفنية، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز خدمات العملاء؟ هناك ثلاث طرق على الأقل:

يمكن للشات بوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استعلامات متعددة في وقت واحد. إنها تخفف آلام مراكز الاتصال المزدحمة اليوم والتي تتلقى آلاف المكالمات في الدقيقة. ينخفض ​​وقت الاستجابة بشكل كبير ويوفر وقت المنظمة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد أفضل وكيل متاح لتلبية احتياجات العميل. هذا يعني أن عملائك سيتواصلون في الوقت المناسب مع الشخص الأكثر قدرة على المساعدة. ثم، مع ما يترتب على ذلك من زيادة من حيث توفير الوقت والرضا.

يتيح الذكاء الاصطناعي مزيداً من الوظائف وطرق الاتصال بين الأشخاص من خلال القنوات والتطبيقات الرقمية. على سبيل المثال، يقترح Slack وWhatsApp والمراسلين الآخرين الإجراءات ذات الصلة، مثل مشاركة موقع أو إرسال ملصق. وقد أدى ذلك إلى إنشاء طريقة جديدة تماماً للتواصل وتبادل الرسائل التي تعتبر نموذجية للشبكات الاجتماعية.

المجال الثاني لاستخدام الذكاء الاصطناعي: تصنيف العملاء وإدارة البيانات

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات لفهم احتياجات العملاء وخدمتهم بأكثر الموارد ملاءمة. يمكن لروبوتات الذكاء الاصطناعي حفر البيانات ذات الصلة للعميل بطريقتين:

عن طريق تصنيف العملاء. وهذا يعني استخراج الآلاف والآلاف من أجزاء البيانات التي يمكن جمعها عن طريق تتبع محادثات العملاء، والتنقلات، وسلوكهم بشكل عام.

من خلال الوصول إلى بيانات CRM الخاصة بالمنظمة، تحتاج البيانات بعد ذلك إلى المعالجة. إن العمليات النموذجية التي يقوم بها روبوت الذكاء الاصطناعي بالبيانات هي التالية:

احصل على رؤى في الوقت الفعلي عبر جميع قنوات الاتصال بالعملاء.

تحسين توافر الوكيل وأوقات الانتظار وفرص تقديم الخدمة الاستباقية.

تصعيد الحالات وتصنيفها تلقائيًا باستخدام التحليلات التنبؤية للحساسية وخبرة المجال.

الشات بوت القوية لتقديم المعرفة باستخدام مهام سير العمل المؤتمتة.

تمكين الوكلاء الميدانيين من تقديم الخدمة بناءً على الوصول إلى بيانات CRM.

تقديم خدمات شخصية في أي مكان.

تحسين الجدولة والتوجيه باستخدام بيانات CRM الكاملة.

تذكر أن التخصيص هو النقطة القوية. فإن خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحتاج إلى اللمسة الإنسانية:

يسمح الذكاء الاصطناعي للشركات بتقديم هذه التجارب الأكثر ذكاءً وتخصيصًا والتنبؤ التي يتوقعها العملاء

استخدام آخر محتمل للذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء هو التعرف على القياسات الحيوية والوجه والصوت لمستخدمي الخدمة وتحليلات المشاعر والتنبؤ بالنية.

في حين أن التعرف على المستخدمين من خلال الذكاء الاصطناعي لا يزال يظهر مشاكل، فإن التنبؤ بالنية يكاد يكون آمناً ويستخدم بالفعل على نطاق واسع من قبل العديد من المنصات. فقط لإعطاء مثال، فإن توقع النية هو الذي يسمح لـ Google بتعبئة استعلام بحث تلقائياً باستخدام بضع أرقام للمستخدم.

في خدمة العملاء، يعني توقع نية الذكاء الاصطناعي تخمين الخطوة أو المتطلبات التالية للعميل. يمكن لروبوت AI تنفيذ ذلك من خلال ترجمة إشارات العملاء (النقرات، المشاهدات، عمليات الشراء، التمرير، النقر) إلى تنبؤات تمكن الروبوت من تقديم إجابات حتى قبل أن يطلبها العميل، مثل الاتصال بالوكيل المناسب.

ترتبط تحليلات العاطفة بفهم مشاعر العملاء من خلال تحليل مجموعة من الإشارات التي عادةً ما تكون عبارة عن تحليل نصي لما يكتبه العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي والرموز التعبيرية أو الإشارات غير اللفظية الأخرى التي يرسلونها.

يمكن استخدام البيانات التي يتم جمعها من خلال تحليل المشاعر لتوجيه العملاء إلى الفريق المناسب على أساس حالتهم المزاجية. إذا كان العميل غاضباً، على سبيل المثال، يكون فريق الاحتفاظ بالعملاء أكثر ملاءمة من قسم المبيعات. العكس هو مع العملاء السعداء والراضين.

المجال الثالث لاستخدام الذكاء الاصطناعي: الاستفادة من فهم اللغة الطبيعية

فهم اللغة الطبيعية هو المجال الأخير الذي اكتشفته في استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء. هذا نوع من الحدود الجديدة للذكاء الاصطناعي. الهدف هو امتلاك الشات بوت تتحدث وتتواصل مثل البشر.

باستخدام التحليل في الوقت الفعلي لمكالمات خدمة العملاء والدردشات ورسائل البريد الإلكتروني، يمكن للشات بوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي فهم المحادثة بين ممثل خدمة العملاء والعميل. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي طرقاً لتحسين تجربة العميل من خلال فهم مستوى إحباط العميل والحاجة إلى التصعيد وحل المشكلات بشكل أسرع.

يمكن لروبوت AI أن يفهم أكثر بكثير من مجرد مشغل بشري من خلال الاستماع إلى محادثة. هذا ممكن بسبب إمكانية قيام روبوت الذكاء الاصطناعي بإجراء تحليلات متقاطعة مع البيانات الأخرى بوتيرة مستحيلة بالنسبة للبشر.

في الختام، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء أحد أقوى الاتجاهات في الألفية الجديدة بسبب قوة الذكاء الاصطناعي في حل المشاكل الأكثر إزعاجاً لمراكز الاتصال التقليدية، أو لنقول ذلك بشكل أبسط، لأن الذكاء الاصطناعي يمثل تقدماً كبيراً في تقنيات خدمة العملاء.

كما هو الحال دائماً، تقدم الأرقام دليلاً: وفقًا لمسح أجرته Tata Consultancy Service، تستخدم 32٪ من الشركات الكبرى حول العالم تقنيات خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي، باستثمارات تزيد عن 4.5 مليار دولار.

[glassixma]

Glassix

Software Development Company

Glassix is a top-rated AI customer support and messaging platform, leveraging the advanced capabilities of conversational AI integrated with the GPT-4 engine. It’s designed to empower busy teams to excel in customer support and experience, featuring an AI-powered unified inbox that consolidates communications across all business channels and apps, including WhatsApp, Apple Messages for Business, social media, email, SMS, and more. Complementing this robust unified inbox, Glassix offers an intuitive drag-and-drop chatbot flow builder and templates, making it effortless to craft smart, efficient automation flows and deploy chatbots to any channel with just a single click. The platform's distinctiveness lies in its comprehensive AI suite and omnichannel features, providing users with innovative and modern tools such as auto-suggested replies, automatic tagging of conversations, one-click conversation summaries, and the capability to deploy generative AI chatbots. These features collectively ensure stellar customer support and experience, setting Glassix apart in the realm of customer engagement solutions.

Contact Details

Glassix

One Boston Place, Suite 2600, Boston, MA, USA 02108

Phone- +1 (617) 683-1236

Website- https://www.glassix.com/

Business Email- contact@glassix.com

Business Hours- Mon - Thu: 9AM - 5PM.

Payment Methods- Credit/ Debit Card, PayPal, Apple Pay, Google Pay, Wire Transfer.

Owner Name- Guy Shalom.

Follow On:

Facebook- https://www.facebook.com/GlassixCompany

YouTube- https://www.youtube.com/@Glassix_CX

Instagram- https://www.instagram.com/glassix_cx/

TikTok- https://www.tiktok.com/@glassix.com

LinkedIn- https://www.linkedin.com/company/glassix

[darrylhudson86]

Voice2Content Review 2024 — Say Goodbye to ChatGPT! 🔥

This is the Voice2Content Review 2024 - Turn Your Voice Into Unique and High-quality Content Using AI.

#voice2content #chatgpt #chatgpt4 #gpt4 #artificialintelligence  #ai #aitools #aisoftware #productreview #contentcreation #contentcreator #contentmarketing #onlinemarketing #digitalmarketing #internetmarketing #onlinebusienss #makemoneyonline #workfromhome #earnmoneyonline #onlinebusiness #digitalmarketer #seo #seomarketing #searchengineoptimization #emailmarketing #bloggers #copywriter #copywriting #freelancing

[blacktactical]

[themoroccanstudent]

how to Use #chatgpt to improve customer service

Here is a new articles about how to Use #chatgpt to improve #customerservice