Hvor lang tid tar det å lage en chatbot?

Ferdig innhold kan gjøre chatbotprosjekter mer effektive

Skrevet av Maja Olsen, Øyvind Steinkopf Sund03.07.19

Hvor omfattende er det egentlig å bygge en chatbot? Mange av våre eksisterende og potensielle kunder har lurt på dette. Et chatbotprosjekt kan fort virke litt for krevende. Når vi forteller dem at de kan «jukse» ved å bruke ferdig innhold, altså forhåndstrente chatbotmaler, blir tonen raskt en annen.

Det finnes ulike måter å bygge en chatbot på. Mange kunder foretrekker en samarbeidsløsning hvor noen av deres ansatte – ofte fra kundeserviceavdelingen – jobber sammen med profesjonelle botbyggere og bygger en chatbot fra bunnen av. En slik løsning gir kunden et større eierforhold til chatboten, og de har fullstendig kontroll over alt innholdet.

Å bygge en chatbot fra bunnen av krever derimot mye arbeid, og det er ikke alle bedrifter som har mulighet til å sette av den tiden som trengs. De ansatte har ofte mer enn nok å gjøre fra før av, og et chatbotprosjekt kan vare over flere uker. Chatboter som skal kunne svare på et bredt spekter av spørsmål, kan derfor dra nytte av forhåndstrent innhold.

Vår erfaring er at chatbotprosjekter der man benytter ferdige chatbotmaler ofte er 1–2 uker kortere enn når man bygger chatboten fra bunnen av. En kunde av oss brukte kun seks dager på å tilpasse svarene i en mal og legge til eget innhold før de publiserte chatboten på sine sider. Forhåndstrent innhold kan dermed spare både tid og ressurser.

Når tiden rett og slett ikke strekker til

Det finnes flere fordeler ved å implementere forhåndstrent innhold. Uavhengig av om det kalles maler, moduler, plugins eller lignende, er konseptet det samme. Det tilbys et ferdig oppsett som allerede er trent på eksempelsetninger, med en struktur for interne og eksterne linker og foreslåtte svar, klare til å bli tatt i bruk av en chatbot.

Ved å fokusere på en spesifikk sektor eller hensikt vil en innholdsmal kunne behandle gjentagende spørsmål fra det aktuelle området. For eksempel vil hotellmalen som vi i Kindly har laget, kunne svare på et bredt spekter av spørsmål fra hotellgjester. Det inkluderer spørsmål om bestillinger, kundeservice og fasiliteter.

Hotellmalen var avgjørende i arbeidet med chatboten til Thon Hotels – en av våre mest omfattende chatboter hittil. Med alle henvendelsene boten måtte besvare, ville arbeidet med å bygge den fra bunnen av, i løpet av en begrenset prosjektperiode, vært altfor omfattende.

Det er ikke bare hotellbransjen som kan dra fordel av forhåndstrent innhold til chatboter. Alle bransjer som opplever gjentagende spørsmål fra kunder, eller internt fra de ansatte, er aktuelle. HMS, handels-, transport-, utdannings- og informasjonsbransjen er eksempler på bransjer som vil kunne effektivisere botbyggingen ved å benytte seg av en innholdsmal. Hvorfor bruke tid på å lage innholdet i en chatbot flere ganger når man kan lage det én gang?

Ved å implementere en forhåndstrent innholdsmal vil kunden kunne fokusere på å justere svar og perfeksjonere chatbotens personlighet og språklige tone. Tiden som tidligere ble brukt på å bygge chatboten, kan nå brukes på å teste og finpusse.

Med sluttbrukeren i fokus

Malene baserer seg ikke på gjetting. Før man setter seg ned og lager en mal, bruker man flere dager på å analysere reell brukerdata. Basert på denne dataen avdekker man hva de oftest stilte spørsmålene er. Det finnes to ulike metoder for å tilegne seg denne innsikten: dataanalyser og feltundersøkelser.

En dataanalyse blir utført av en utvikler fra Kindly. Den baserer seg på data samlet fra bedriftens tidligere kommunikasjon med kundene, som logger og e-poster.

Feltundersøkelsen utføres av UX-skribenter fra Kindly. De besøker bedriften over et bestemt tidsrom og snakker blant annet med relevante ansatte, gjennomfører undersøkelser og hører på samtaler.

Man får best resultat om man kombinerer en dataanalyse med en feltundersøkelse. Når man bygger en innholdsmal, er det viktig at man samler all tilgjengelig relevant informasjon, slik at hele feltet dekkes.

Ved å bruke forhåndstrente innholdsmaler vil boten bli utstyrt med betraktelig mer innhold enn den ville blitt om den skulle bygges fra bunnen av. Alle svar må likevel omformuleres og tilpasses slik at de samsvarer med den spesifikke kundens profil.

Å føle eierskap til innholdet

En av fordelene ved å la kundeservicemedarbeidere delta i å bygge en chatbot fra bunnen av er at de blir såkalte «superbrukere». De får opplæring i hvordan man bygger og vedlikeholder en chatbot. Med chatboter bygd på eksisterende innhold vil en superbruker måtte gjennomgå en annen form for opplæring.

Når superbrukere ikke deltar i byggeprosessen fra starten av, kan de miste følelsen av eierskap til chatboten. I disse tilfellene vil Kindly lære opp og involvere superbrukerne i planleggingsfasen og testingen, samt arrangere workshops og andre arrangementer. Hensikten med dette er å gjøre kundeservicemedarbeidere, markedsførere, webdesignere og helsepersonell til gode og egnede botbyggere.

Så lenge treningen av superbrukerne og overføringen av eierskap håndteres på riktig måte, vil en innholdsmal være et godt utgangspunkt for en chatbot. Å bruke en mal har vist seg å være den smarteste og mest effektive løsningen på det tidkrevende arbeidet det er å bygge en chatbot.

Kunstig intelligens – aktivert av mennesker

Vi har laget Kindly, en chatbotplattform som gjør det enkelt å digitalisere og automatisere kundestøtte. Så får du mer tid sammen med hver kunde.

Selv om Kindly bruker kunstig intelligens, er det fortsatt et stort behov for menneskelig arbeidskraft. Gode chatboter krever kontinuerlig overvåkning og innspill fra ansatte. Ta kontakt med oss for å høre mer om hvordan en chatbot kan hjelpe til!