創造臉書 4.6 萬則留言超高互動!BotBonnie-華康 Chatbot 技術合作新創團隊

相信大家對前陣子在社群上瘋傳的華康字型行銷活動印象深刻,透過留言郵遞區號觸發聊天機器人推送手寫信的活動,為期三週的活動最終累積 4.6 萬則留言,在臉書演算法讓行銷人越來越難以掌控的當前,成功打造出互動率如此高的一波社群行銷,背後由奧美集團首席創意長攜手台大創創下的新創團隊「BotBonnie」共同打造。
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相信大家對前陣子在社群上瘋傳的 華康字型行銷活動 印象深刻,透過留言郵遞區號觸發聊天機器人推送手寫信的活動,為期三週的活動最終累積 4.6 萬則留言,在臉書演算法讓行銷人越來越難以掌控的當前,成功打造出互動率如此高的一波社群行銷,背後由奧美集團首席創意長攜手台大創創下的新創團隊「BotBonnie」共同打造。

聊天機器人自 2016 年開始成為新的趨勢,先前 INSIDE 也介紹過不少相關應用 ,企業客服、行銷、新聞推送、甚至是 心理治療 等,我們決定來一探聊天機器人團隊的背後,「BotBonnie」是怎麼樣的團隊以及如何透過 Chatbot 服務幫助企業打造出成功案例。

專訪團隊前日,INSIDE 編輯剛好與 BotBonnie 團隊中的 UI 實習生接觸到,她說加入團隊一個月「好像原本都在散步,突然跳上一台跑步機」,究竟 BotBonnie 是一個什麼樣的團隊能帶給實習生這麼「有感」的體驗呢!

2016 年成立團隊,目前處理訊息量已突破百萬。BotBonnie 目前由六位成員共組,核心成員其實來自台清交資訊工程所,曾任職於 Yahoo、Intowow 等公司,對大型系統架構設計與數位廣告產業具有充分的業界實戰經驗。核心成員其中兩位在 創業前曾一起在 Yahoo 內部協助偵測交易詐騙的部門,累積 系統設計、部署與測試流程、專案管理,力求成長的他們在部門累積實戰經驗後,決定做更具挑戰的事情-開發自己的產品實現想法,能夠解決自己或身邊的問題。

加入台大創創中心 善用組織資源 驗證想法

決定自行創業做自己的產品,在其他進駐團隊的口碑推薦下他們加入台大創創中心,充分利用這邊廣大的資源,這次能有機會與奧美接觸,其實就是在創創年會中與他們相識而有了後續的合作。

台大創創中心提供給他們除了工作空間能與更多團隊相互切磋、創業相關的課程包含 創業流程與 驗證 、價值主張、會計、法律、募資、社群行銷、質性訪談等等、同時也有諮詢服務 臺大創創中心與四大會計事務所簽訂合作備忘錄,每家每月可提供車庫團隊四小時免費諮詢額度。

除了以上資源, BotBonnie 認為在創創裡面影響他們最大的就是「人」,除了在共同工作空間下能與其他團隊成員交流這裡的業師透過自己的背景經驗給予他們不同 看法與建議,對於年輕的新創團隊來說,這是一項非常寶貴的資源。

BotBonnie 的成員認為自己的 經驗還十分不足,在做決策的時候會需要聽聽多方意見。車庫主動安排的業師之外當前遇到的問題回報也會回報給創創,透過他們的資源去尋求協助,更快找到正確的角色解決問題,更快打造出市場需求的產品。

學會聆聽使用者 從 揪團瘦身平台 看到 ChatBot 市場 

BotBonnie 成員分享 過去曾有另一個 2C 的產品 ,透過互動與訪談,學會聆聽使用者,幫助他們 解決問題並驗證想法, 在開發  ChatBot 平台以前 打造過另一項揪團瘦身平台,這個平台不只是解決成員自身的問題-一個人瘦身難以實現,打造瘦身社群讓有相同需求的人在平台上互相交流飲食與運動資訊,互相打氣,他們在這項產品中,除了學習到創業的基本知識、接觸到更多使用者,同時他們也發現了聊天系統所形成的社群效應,在平台上有相當大的影響力,這也讓他們有了開發 ChatBot 服務的靈感,同樣是透過即時的聊天互動,讓社群體驗更加活躍和具有新鮮感。

BotBonnie   圖示化模組,使用難度降低精準掌握成效

ChatBot 服務 對於社群高度掌握的企業或行銷人員大概都不陌生,不過要真正做出一個成功提升使用者黏著度達到更好轉換成效的機器人,對於企業內一般行銷人員來說,除了技術層面的問題以外,另一項就是優化機器人的服務。

雖然 Facebook、LINE 等社群現在都有釋出許多 API,但真正在建置聊天機器人時,還是會遇到許多編寫、部署和測試上的問題, BotBonnie 提供 聊天機器人建置平台(Chatbot Builder),企業不用額外編寫代碼,降低一般中小企業在 Facebook 粉絲頁與 LINE 上開發聊天機器人的難度。

透過 BotBonnie 容易使用的拖拉式編輯介面、搭配所見即所得直覺化設定、各式即用模組,10 分鐘內便可將聊天機器人服務同步部署在多平台。圖示化模組與熱點圖讓一般行銷人員即時掌握流程裡面哪一項服務是最多人使用,可以著重在該項的發展,互動較少的則可降低投入時間, 這樣的方式大大提升行銷人員的工作效率。

Botbonnie 除了 自動化的機器人回覆提升用戶滿意度,帶來更佳的用戶體驗後續更能發展再行銷、客戶互動關係強化,也能減少有重複到的客服需求。

▲BotBonnie 也提供統計報表,送達人數與已讀人數一目瞭然,掌握每一次活動推播成效
▲BotBonnie 拖拉式介面,同時提供視覺化的上稿方式,使用者可以輕鬆設計出想要的流程

良好聊天機器人五大核心要素

生活與商務上的創新應用,關於聊天機器人的討論越來越多,成為許多產業新的發展趨勢,不過這項智慧化的服務,對大多數人來說仍是一項很新的服務,往往不知到該如何應用,這邊  Botbonnie 談談他們認為良好的 Chatbot 需要掌握以下五個核心要素,包括良好腳本設計、人機轉接功能、腳本與語意分析混合式的架構、擬人化個性、提供有價值之服務。

  • 良好的腳本流程設計:能夠讓用戶保持好奇心,並且流暢的與聊天機器人互動是非常重要的。
  • 人機轉接功能:聊天機器人仍然無法完全取代人類,在大量用戶在與聊天機器人的對話中,如何協助企業找到需要真人服務的用戶,並適時的以真人介入協助,更能有效的解決用戶問題。
  • 腳本與語意分析混合式的架構:大部分企業的聊天機器人都是有特定功能或是有主要想傳遞的訊息,建議透過腳本式的方式,讓用戶可以在短時間明瞭聊天機器人可以提供的服務,而不會有過高的期待。同時搭配上一些語意分析去處理用戶可能會問的相關問題,會讓服務更加完整。
  • 擬人化個性:他們建議將品牌形象轉化成擬人的個性,透過虛擬角色個性和口吻,增加用戶對談的興趣,同時加深品牌印象。
  • 提供有價值的服務:除了一般對談之外,聊天機器人其實只是個入口,真正的核心還是企業在上面提供的服務,如何創造對用戶有價值的服務,同時又能夠在對話式介面便利的操作是關鍵。

深化資料分析的能力協助頗析用戶行為

除了掌握以上聊天機器人的核心要素, BotBonnie 目前正積極提升平台資料分析的能力,希望可以從用戶與聊天機器人的互動中發掘出更多對企業有用的資訊,更精確的幫助企業頗析用戶的行為與使用者意圖。此外,也會從 企業中去歸納 CRM 的需求,盡可能的了解各產業在運用聊天機器人的想法跟現在遭遇的問題。設計更貼近市場需求提供 有價值的服務。

對於未來聊天機器人的應用,團隊成員認為除了現有的 查詢天氣、交通、訂旅館、交友等等。 Facebook 其實已經在發展 bot store,Chatbot 服務會越來越多元,最終 所有的企業都會有自己的虛擬的數位助理,使用者能夠直覺的透過虛擬助理來跟企業互動,獲得資訊或協助,另外 介面上更可能會隨著時代轉變,從現在成熟的文字對談,到各大廠在發展的語音,到結合 VR/AR 都有可能,更新的技術將會翻轉企業與客戶之間的互動,帶來更新的產業趨勢與社群體驗。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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