"Макс, мы думаем о добавлении чат-бота в нашу службу поддержки клиентов, как ты смотришь на это с точки зрения UX?".
"Ну, а вам нравится пользоваться чат-ботами?" - ответил я.
Они засмеялись, и таким образом, мой клиент отмел идею.
Существует убедительный аргумент, что чат-боты в основном являются односторонней революцией; увеличивают эффективность для бизнеса, в то время как в основном раздражают потребителей.
Чтобы было ясно, они могут быть фантастическими — например, у Amazon они выдающиеся.
Но в целом, виртуальные агенты, деревья решений и разговоры, управляемые ChatGPT, не совсем то будущее обслуживания клиентов, которое нам обещали.
Так что в этом месяце я подвергал испытаниям ряд чат-ботов; вот некоторые из причин, по которым они вас раздражают.
И, в конечном итоге, некоторые советы о том, как выбирать и внедрять чат-ботов в путь взаимодействия с вашими клиентами.
Исследование
1. Ожидание человечества
Ожидания влияют на опыт, часто независимо от результата.
Например, выигрыш бесплатного кусочка торта может испортить вам день, если вы ожидали, что призом будет автомобиль.
Софт Apple обычно кажется надёжным и предсказуемым — вот почему люди говорят, что оно "работает просто и понятно".
Теперь представьте чат-бота, который "думает"; и здесь у вас есть широкий спектр возможных исходов.
Как мы заметили в исследовании, живые чаты (а точнее, чат-боты или деревья решений), вносят в беседу большие вопросы которые остаются без ответов:
🙋♂️
Смогу ли я действительно поговорить с человеком?
Или это превратится в ежедневный обмен сообщениями?
🤖
Разговариваю ли я сейчас с реальным человеком?
например, "Дори" - это реальный человек или виртуальный агент?
🗺
Я сейчас перемещаюсь по лабиринту решений?
то есть, будут ли мои ответы вообще увидены человеком?
⏳
Кого (или чего) я жду?
Присоединится ли человек, или бот "думает"?
✅
Достаточно ли ты функционален, чтобы решить мои проблемы?
то есть, этот чат-бот действительно функционален или просто разговорчив?
Вместо использования панели управления для решения собственных проблем, теперь вы ведёте разговор с ботом, возможно, пытаясь разобраться в подсказках, необходимых для того, чтобы действительно добраться до настоящего человека.
Это не повод не использовать чат-ботов, но это повод установить реалистичные ожидания для пользователя.
2. Развитие ожидаемой ценности
Как бы вы ни были терпеливы, ожидая своей очереди за едой, вам было бы менее приятно, как если бы вы даже не подозревали о том какую они вообще еду подают.
Вы подсознательно взвешиваете стоимость ожидания (ваше время) с ожидаемой ценностью (вне зависимости от того, что вы ждете).
Для коротких ожиданий (например, загрузки страницы) вы в основном обеспокоены Порогом Доэрти. Но когда пользователю приходится ждать дольше, самой большой проблемой становится опасение, что в конце концов пользователь не получит желаемого.
Например, ожидая присоединения агента службы поддержки к живому чату, вы можете увидеть следующее:
В каждом из этих случаев вы хотите напоминать пользователю, чего он ждет, и уверять его, что ожидание не тщетно.
Или скорее: если бы вы смотрели на эти два экрана, как бы вы узнали, что не были отключены?
Этот принцип верен для дашбордов, экспорта данных и даже указателей на вокзалах.
Например, при экспорте данных из Stripe они чётко обозначат, что происходит, и сколько времени это займёт.
Две очень незначительные детали, которые легко упустить из виду.
Но без этой ясности и подтверждения (того, что происходит) ожидание покажется вам более мучительным.
Особенно если индикатор прогресса остановился на некоторое время.
3. Восхождение ChatGPT
Изначально API ChatGPT призван положить начало новому авангарду чат-ботов на базе искусственного интеллекта.
Но через 12 месяцев мы видим, что многое из того, что было упрощено для бизнеса, в итоге было переложено на клиентов.
т.е. большая 🧠 Когнитивная нагрузка, длительное время усвоения и большая неопределенность.
Например, вот один и тот же вопрос, на который ответили и ChatGPT (через интерком), и человек.
Помимо очевидного количества слов, вы заметите базовые проблемы с юзабилити и удобством, например, валюта размещена не рядом с ценами, а в отдельном абзаце.
Концептуально также есть проблема: эти виджеты обычно имеют ширину в несколько сотен пикселей, и поэтому часто сообщения полностью исчезают из поля зрения, автопрокручиваясь по ходу дела.
Вы взяли уже усложнённый ответ (характерный для крупных языковых моделей) и заставили пользователя прокручивать вверх и вниз, чтобы прочитать разговор.
Еще одна проблема заключается в том, чем он отличается от традиционных чат-ботов, основанных на правилах - он "выводит" ответы.
то есть вы можете придумать план, и он расскажет вам о нем.
Суть в том, что если ИИ не знает, когда он ошибается (а он не знает), то вам нужно предоставить четкие пути отступления.
Концептуально, использование деревьев решений и чат-ботов для обеспечения реального взаимодействия с человеком работает только в том случае, если они правильно понимают, когда нужно отвечать, а когда следует отказаться - а у ИИ этого нет (пока).
Amazon это понимает. Они будут показывать кнопку "поговорить с агентом" всякий раз, когда чатбот задумается.
Это своего рода канат спасения.
Даже если пользователь не прикасается к нему, это 🛟 Видимый спасательный круг, улучшающий ожидаемую ценность разговора. Это гарантия того, что человек будет рядом, если он вам понадобится.
