如何透過聊天機器人 (Chatbot) 翻轉企業與客戶的溝通方式

身為一個科技人,聊天機器人 (Chatbot) 是你 2016 年絕對不能錯過的重要趨勢之一。
評論
評論

作者 Lihsin,熱愛學習科技新知、挑戰自我,相信人人都有改變現況、創造價值的潛能。

原文刊載於 Compose.ai,INSIDE 獲授權轉載。

身為一個科技人,聊天機器人 (Chatbot) 是你 2016 年絕對不能錯過的重要趨勢之一。其實聊天機器人並不是一個新的觀念,最早在 1996 年 MIT 人工智慧實驗室推出的 ELIZA 被通認為史上第一個聊天機器人,此後許多公司也曾推出過對話機器人,但為什麼到今年 bot 才重新獲得各大網路與通訊公司的關注呢? 我們認為主要原因除了各大公司如 Facebook、、Telegram、Slack、Skype、Line、Wechat 等開放即時通訊平台外,人工智慧技術的演進也是關鍵影響之一。不過今天我們要討論的不是 Chatbot 的歷史演進或產品技術,而是 Chatbot 在實務面的應用。

客戶習慣透過通訊軟體與企業溝通

從 8 年前 Appstore 的開張到現在全球有近 150 萬個 APP,現代人下載新 APP 的意願卻越來越低,Localytics 調查數據更顯示平均 63% 的用戶在下載一個新 APP 後一個月內即不再使用它,僅 20% 的用戶在下載三個月後還會繼續使用該 APP。在這個後 APP 時代,使用者的使用習慣更加集中在特定 APP 上,尤其是如 Facebook Messanger、WhatsApp 等通訊軟體。

▲Localytics 2016 用戶使用調查
▲Localytics 2016 用戶使用調查

KPCB 2016 年互聯網趨勢研究報告中可看出,即時通訊軟體已成為一般人生活不可或缺的必要元素之一,Facebook Messenger 已累積超過 8 億月活躍用戶,WhatsApp 更擁有超過 10 億月活躍用戶。

▲KPCB 2016 Internet Trends
▲KPCB 2016 Internet Trends

KPCB 2016 年互聯網趨勢研究報告中亦指出,Facebook 上有超過 5 千萬個企業粉絲專頁、而 Line 與 Wechat 上亦分別有 2 百萬與 1 千萬個官方帳號。其中, Facebook 企業粉絲頁每個月透過超過 10 億條訊息與客戶溝通,企業與客戶溝通的方式也從人工轉向 Chatbot。

▲KPCB 2016 Internet Trends

雖然一般使用者在生活中還不常使用到,但多數企業一致認為 Chatbot 的演進將為企業帶來全新的商機與可能性,比方說,透過 chatbot 客戶服務與 IT 支援系統可提供全年 24 小時的即時服務、大幅提升尖峰時段的資料處理量;亦可成為電商的衍生的銷售管道”extended sales channel”;此外,機器學習與語意分析技術的演進更讓 chatbot 能透過吸收大量的資料庫與對話學習,產出最適當的回覆建議。

客服系統

從一個客戶服務的角度,Chatbot 可以為企業與其客戶帶來極好的溝通體驗。Forrester 的研究顯示 70% 的客戶傾向靠自己解決問題,而這就是 bot 能發揮的地方,簡單的互動如會議設定與問題解決等皆可在不需浪費客戶時間與節省企業資源的情境下快速有效率地被解決。

衍生銷售渠道

Bot 是企業的衍生行銷及銷售渠道,企業的 bot 能透過客戶最常使用、花最多時間使用的通訊軟體,更密切的與客戶溝通,並適時按客戶的喜好與需求主動提供商品資訊給客戶。此外,bot 更能簡化原本繁瑣的搜尋商品至下單結帳的購物流程,讓客戶可透過 bot 快速地找到欲購買的商品並下單,有效提升客戶購買意願。

結合機器學習與語意分析

除了透過對話樹來產出結構化的回覆,為確保 bot 的回覆精準度,必須透過機器學習,讓 bot 大量閱讀並分析自然語意來產出最精準的措辭。而在某些 bot 尚無法回覆的訊息經人工回覆後,bot 也要可以記錄每次人工回覆的內容,並以此為依據進行學習,修正它下一次的回覆,給予最佳的建議。

Chatbot 的商業應用

各大企業、媒體等廠商已紛紛建置自己的 chatbot,如 CNN、Techcrunch、Uber、Dropbox、Amazon 等皆有自己的專屬 bots。BotpagesBotlist 更整理了企業端於各大平台提供的 bot 服務。另一種隨之而來的服務,即是提供企業快速建置專屬 bot 的平台。目前這類型的平台如 Chatfuel、Bostify、Manychat、Smooch 等,Compose.ai 則是台灣提供此類服務的先驅。

Chatfuel 為例,他們提供企業與品牌客戶簡單易懂的平台,讓客戶不需任何程式基礎即可做出一個擁有基本關鍵字查詢與訊息推播功能的 bot,目前主要的企業客戶以媒體及企業公眾號為主。國際 Techcrunch 與台灣媒體 Inside 等目前皆有使用 Chatfuel 的服務。

Compose.ai 所提供的服務, 不但能讓客戶可快速建置屬於自己的 bot,在極具彈性的技術框架下,更能有彈性地為客戶量身打造一個客製化的 bot,讓企業與客戶的互動更加緊密。Compose.ai 的平台與產品設計將鎖定電商客群的需求做開發,內建電商的使用情境,目標要為電商打造一個結合智能客服功能的衍生銷售渠道。目前已開發兩款自己的產品線 — Ubike 小幫手新聞小幫手 ,同時也在替台灣的新創電商開發企業專屬 bots。

Ubike 小幫手 : 使用者只要透過 Facebook messenger 將定位傳送給 bot (或透過訊息輸入地址、地點),他就能幫使用者找出最近的 5 個 Ubike 站點資訊與剩餘車輛、預計等待時間等。

 

新聞小幫手 : 自動擷取每天即時熱門新聞,幫使用者節省瀏覽網頁查詢熱門新聞的時間;使用者也可以透過輸入關鍵字的方式查詢使用者有興趣的新聞,使用者可點選” 在這讀” 直接在訊息中讀完該則新聞,不需跳至其他頁面。

Chatbot 的未來發展

在自然語言處理的應用與機器深度學習的技術演進下,chatbot 將會翻轉企業與客戶的溝通方式,成為兩者間的關鍵溝通橋樑。然而,雖然 chatbot 具有極大潛能,短期內完全取代人工的可能性尚低,我們相信 chatbot 會成為企業的重要輔助工具,節省人工的時間以創造更多機器無法創造的價值並解決複雜度更高的問題與個案。長遠來看,隨著自然語言處理的技術不斷的進步,chatbot 終將取代部分人工並成為企業服務客戶的重要關鍵,而成功的企業必將發展出人工智慧與人工服務最佳結合方式,發揮兩者的最大效能。


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。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

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。

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

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。

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

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。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。