- 作者 | TPIsoftware
零售業新革命！Chatbot如何創造零售業新價值？
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越來越多零售業者導入Chatbot（智能客服）分擔客服人員的負擔，世界上最成功的統計資料庫之一Statista也公布了哪些產業使用Chatbot最能讓消費者接受，當中零售業獨佔鰲頭，成為唯一超過三成的產業。
而根據美國行銷顧問公司Invesp的創辦人在官網上公布的一項數據：在過去一年內，全世界有超過67%的顧客透過Chatbot滿足了他們在商品服務上的需求。此數據體現出了透過Chatbot來取得服務已經是大多數人的習慣了，但今天當零售業者在導入Chatbot時，應該要如何建置，才能在減輕客服人員負擔的同時，還能讓Chatbot發揮出其他價值呢？
行銷 V.S. 服務，服務型Chatbot創造更好消費者體驗
首先先來搞清楚，在零售業者導入Chatbot，可以先區分清楚自己想做的究竟是專為行銷專案做的Chatbot，還是作為智能客服的服務型Chatbot。
一般行銷型Chatbot由於主要是配合行銷專案所產出的，大多數是配合貼文主題或是抽獎活動，並以關鍵字抓取或是選擇性牌卡的方式去建置的，所以在一檔行銷活動結束後，Chatbot價值的週期便會結束，而不能持續提供產品相關的服務給消費者。
所以，相對於行銷型的Chatbot來說，服務型的Chatbot可以發揮的價值卻不僅於此。以零售業來說，大多數的服務型的Chatbot，像是許多公司會有的智能客服，除了可以用來讓顧客做一般的資訊查詢外，若能夠透過API或是其他方式，將Chatbot串接到公司內部的系統的話，顧客也可以利用Chatbot去「完成服務」，而並非只是制式化的查詢資訊。
你的Chatbot夠聰明嗎？用NLU打造聰明大腦
Chatbot除了可以協助客服人員處理基本需求，也可以幫助企業創作另外的價值。然而，Chatbot既然有這麼多優點，為何在仿間還是會有很多人聽到很多人說：「智能客服一點都不智能！」、「它根本就沒聽懂我在說什麼！」
以往的Chatbot大多數是透過關鍵字比對來建立，因此消費者若使用了非預設問法的問題詢問Chatbot，那Chatbot就會聽不懂，那除了關鍵字比對外，還有什麼方法可以讓Chatbot變聰明呢？
以SysTalk.Chat為例，SysTalk.Chat使用NLU(Natural Language Understanding, 自然語言理解)，進行意圖分類(Intent)、實體識別(Entity)，讓Chatbot理解對話內容，正確掌握消費者服務需求與資訊，以供後續進行對應的服務流程。
以零售業者來說，當消費者想要詢問該零售業者的營業時間時，若Chatbot使用NLU去訓練，無論是依照流程詢問「我想要查詢營業時間」，或是消費者詢問Chatbot「十點會開嗎？」，Chatbot都可以理解消費者是想要查詢「營業時間」，因為這兩句話背後的意圖是一樣的。但若使用關鍵字比對，可能一定得輸入「我想要查詢營業時間」，消費者才能得到想要的答案，但這樣的問法卻一點都不符合消費者一般的詢問習慣，十分不人性化。
創造更能理解消費者心思的新零售，完成更多服務貼近人心的服務！一如Statista的調查：64%的企業都相信Chatbot能夠為顧客完成更多的服務，對於零售業來說，Chatbot不改只被當作行銷、更是要深入消費者心思，提升更好的服務品質。