Chatbots: een must of een potentiële valkuil?

Geen enkele CMO kan op een marketinggerelateerde conferentie nog zonder een aantal slides over de chatbot van zijn of haar eigen organisatie. Na de multi- of omnichannelstrategie en customer journeys is het nu de beurt aan chatbots. Logisch ook. Het is de toekomst, het is innovatief en het laat zien hoe progressief een organisatie is. Toch?

Het woord zegt het eigenlijk al: een robot die chat. Dat is de primaire functie die het vervult. Een chatbot kan consumenten helpen met het beantwoorden van vragen over de dienstverlening en/of producten van organisaties. Het doel van elk bericht is vraagoplossend al dan niet verbonden aan een transactioneel component.

Chatbots hebben de belofte om op een relevante manier en real-time te reageren. Hiermee vergroot een bedrijf of merk haar capaciteit om (potentiële) klanten op elk geschikt moment en waar ook ter wereld te helpen. Facebook, Whatsapp en een handvol andere initiatieven bieden het platform en de tooling om ook jouw organisatie een kickstart te geven.

Zonder twijfel, technologisch gezien, zijn chatbots innovatief. Een chatbot maakt gebruik van machine learning om berichten op een juiste manier binnen een bepaalde context en met een zekere soort van relevantie in te schatten. Daar wordt het ook in de loop van de tijd beter en beter in. Ook voor consumenten lijken er op het eerste gezicht juist voordelen aan te zitten. Er kan in principe geen sprake zijn van een onjuiste interpretatie en de invloed van non-verbale communicatie wordt volledig uitgesloten.

Sociale nuances en cognitieve inspanning worden door chatbots tenietgedaan. Het sluit aan bij onze natuurlijke psychologische voorkeuren in de zoektocht naar verdere simplificatie van ons bestaan. Als consument willen we dat het ons zo makkelijk mogelijk wordt gemaakt. Niet zonder reden moet er altijd de mogelijkheid voor menselijke interventie mogelijk zijn tijdens een chat. Natural Language Processing (AI) is op dit moment bijvoorbeeld voor de Nederlandse taal nog onvolledig, maar heeft de potentie om het aantal (noodzakelijke) menselijke interventies terug te dringen.

Een chatbot, een doel op zich?

Toch zijn er ook grote uitdagingen. Het grootste probleem zit in het feit dat bedrijven het hebben van een chatbot als een doel op zich zien. In feite helpt een chatbot de welbekende customer experience op een efficiënte manier te verbeteren. Efficiëntie, daar zijn we weer. Het zegt niets over de effectiviteit en vaak ook niets over de langere termijn ervaring. Voor de korte termijn kan de customer experience een positieve impuls krijgen. Tegelijkertijd, een chatbot vervangt op dit moment een eigen (service)medewerker nog niet.

Veel chatbots missen op dit moment nog het empatische inlevingsvermogen dat je eigen medewerkers (over het algemeen) wel hebben. Daarmee is een chatbot geen standalone noviteit, maar iets dat wordt gegeven bovenop de services die al worden geboden. Het ontwikkelen van een bot voor je organisatie is ‘relatief’ eenvoudig, maar eentje die een verlengstuk is voor je merk of organisatie en eventuele vragen bij je klant wegneemt is een verhaal op zich. Als je met een chatbot niet direct de verwachtingen van je consument, op basis van ervaringen met je organisatie via andere online en offline kanalen kan invullen, is het de vraag of iets vernieuwend opweegt ten opzichte van de lange termijn doelstellingen.

Een andere uitdaging is hoe je chatbot in de organisatie wordt gezien. Als een manier om kosten te reduceren? No way! Een volgende uitdaging is ook dat je eigen (service)medewerkers de toegevoegde waarde van bots moet laten inzien. Een chatbot is immers geen vervanging van je eigen medewerkers maar een verlengstuk. Niet alleen de chatbot zal ontwikkeld moeten worden, ook je eigen medewerkers zullen getraind moeten worden.

Stel een bandbreedte in

Een chatbot moet, zeker in het begin, gemonitord, gevuld en bijgestuurd worden. Een van de belangrijkste zaken is om de bandbreedte van chatbots te bepalen. In China zijn een aantal chatbots, zoals Tay, BabyQ en XiaoBing, geproduceerd door bedrijven als Turing Robot en Microsoft, tijdelijk offline gehaald nadat deze wel heel uitgeproken reageerden op specifieke onderwerpen als de Communistische Partij of de Chinese territoriale wateren. Xiaofeng Wang, een senior analist bij Forrester stelde eerder tegenover Financial Times: “Machine learning betekent dat er gebruik wordt gemaakt van data. In dit geval waar data dan ook ergens op internet beschikbaar is. Wanneer je niet de duidelijke bandbreedte aangeeft kan je ook niet bepalen wat er geleerd wordt.”

Meet het succes van je chatbot

Marketeers zijn de afgelopen jaren behoorlijk verwend geraakt. Naast bereik en engagement worden ook zaken als klanttevredenheid en incrementele omzet ten opzichte van controlegroepen gerapporteerd. De volledige (sales)tunnel kan worden gemonitord, waar nodig verder worden geoptimaliseerd en gerapporteerd op de ROI. Op het gebied van messaging apps en in het bijzonder chatbots zijn er nog geen standaard metrics beschikbaar. Voldoende discussie dus. Bij chatbot metrics kan onder andere worden gedacht aan gemiddelde sessietijd en confusion triggers.

Een bot is ‘maar’ een bot

Niet de chatbot zelf maar juist het complete proces en inrichting eromheen gaan het verschil maken. Een goede technologie maakt nog geen goede dialoog, een goede dialoog ondersteunt met een goede technologie maakt een betere dialoog. Laat niet de technologie maar de menselijke maat en creativiteit de start zijn.