watermelon

Wat maakt mijn slimme chatbot eigenlijk slim? Over de kunstmatige intelligentie achter de chatbot

Een klant tevreden houden gaat over het algemeen het beste door de juiste tijd en aandacht aan je klanten te besteden en bereikbaar te zijn wanneer de klant dat wenst. Zeer waardevol, maar dit kost wel veel tijd. Daarom gebruiken bedrijven verschillende manieren om goed bereikbaar te zijn en klanten zo snel mogelijk van dienst te kunnen zijn. Een van die manieren, is het inzetten van chatbots. Een effectieve en makkelijk te beheren manier om 24 uur per dag bereikbaar te zijn. Toch zijn er nog bedrijven die wat twijfels hebben over de effectiviteit van chatbots. Begrijpelijk, maar toch écht niet nodig. Want chatbots zijn veelzijdiger en slimmer dan je denkt!

In dit artikel leggen we je de werking én het effect van chatbots uit. Daarbij nemen we de software en chatbots van Watermelon als voorbeeld. Met de software van Watermelon kan een klant zijn eigen chatbot maken, zonder dat daar enige technische kennis voor nodig is. Watermelon maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificial Intelligence (AI) om chatbots steeds slimmer te maken en efficiënter te laten werken.

Geen echte robot, wel snel!

Voor de goede orde: een chatbot is natuurlijk geen echte robot die achter een computer zit. Het is een volledig geautomatiseerde en digitale gesprekspartner, die  bijvoorbeeld gebruikt kan worden om de werkdruk te verlichten van klantenservicemedewerkers. De chatbot handelt aan de hand van informatie uit de FAQ, de meest voorkomende en voor de hand liggende klantvragen af, zodat de servicemedewerker zich op de ingewikkelder zaken kan richten.

In het Watermelon Dashboard kan een chatbot worden toegevoegd aan verschillende kanalen zoals LiveChat (de chat op je bedrijfswebsite zelf), maar ook apps zoals Telegram en Facebook Messenger. De chatbot kan via dit systeem vragen van je klant snel beantwoorden zonder dat jij je er druk om hoeft te maken. Daarnaast vereenvoudigt het je communicatiemanagement, omdat je alle communicatiekanalen nu overzichtelijk en compleet in één tool hebt.

Hoe werkt een chatbot?

Je kunt een chatbot dus heel goed inzetten als vraagbaak binnen een van je servicekanalen. Maar hoe weet een chatbot dat een klant een vraagt stelt en hoe is het mogelijk dat de chatbot hierop kan antwoorden? Dat werkt met kunstmatige intelligentie, ook wel bekend via de Engelse term ‘artificial intelligence’, afgekort tot AI. Dit is software die reageert op data of impulsen uit hun digitale omgeving en op basis daarvan zelfstandig beslissingen neemt zonder menselijke tussenkomst. Het gaat bij dit soort software dus niet om de rekenkracht (veel impulsen tegelijkertijd verwerken), maar om de mogelijkheid om zelfstandig te leren én beslissingen te nemen, gebaseerd op vooraf aangeleerde informatie. Voor Watermelon zijn de dit soort machines de chatbots, die met behulp van de software van Watermelon door de klant kunnen worden gemaakt.

Chatbots en NLP

Natural Language Processing (NLP) wordt ingezet om menselijke taal om te zetten tot iets wat een computer kan begrijpen en gebruiken. Je kunt conversaties of veelgestelde vragen aan de chatbot toevoegen zodat hij een basis heeft van vragen en antwoorden. Naarmate hij meer gesprekken voert en getraind wordt leert hij steeds meer, wordt hij accurater en beantwoordt hij de vragen beter. Als de chatbot iets niet begrijpt registreert hij dit als mismatch. Vervolgens is het aan jou om te bepalen of de mismatch moet worden toegevoegd aan de bestaande kennis of dat je een ander antwoord selecteert als correcte reactie.

Trainen en testen

Conversaties worden getriggerd door middel van een vraag-en-antwoord-model. Alle vragen die een klant mogelijk kan stellen stellen, kunnen toegevoegd worden aan de kennis van de chatbot. Hierdoor leert de chatbot de betekenis van van verschillende vragen te herkennen, ook al is hetzelfde antwoord erop van toepassing. De antwoorden voeg je tevens toe.
Een voorbeeld: een klant vraagt welke Nederlandse vestigingen er van je bedrijf zijn, maar ook welke vestigingen van je bedrijf in Nederland gevestigd zijn. Er moeten altijd minimaal drie variaties op vragen worden ingevuld. Watermelon raadt er zes aan, zodat de chatbot zo accuraat mogelijk antwoord kan geven.

Vraag-en-antwoord-model

Als de chatbot een vraag krijgt, vindt er eerst een classificatie van de vraag plaats. Hierbij wordt gebruik gemaakt van machine learning, waarbij met behulp van statistiek en algoritmen de vragen gesteld door de klant worden omgezet – met behulp van classificatie – in de taal die de chatbot kan ‘begrijpen’. Hoe meer vragen er worden gekoppeld aan een antwoord hoe duidelijker de intentie achter de vraag wordt voor de chatbot.

Door het gebruik van het vraag-en-antwoord-model is de software van Watermelon zodanig ingericht dat jij, als bedrijf en klant van Watermelon, nooit hoeft te programmeren bij het maken van de vragen en gesprekken van de eindgebruiker (jouw klant) met de chatbot.

Onduidelijke vragen

Door het filteren van onnodige woorden met behulp van NLP wordt de zin verkort tot de essentie. Kunstmatig intelligente technieken zijn al een heel eind gekomen maar nog niet perfect. Dus af en toe komt het voor dat een vraag niet begrepen wordt. We spreken dan van een “model van de werkelijkheid” waar de computer zijn voorspellingen mee doet. Dit model is gebaseerd op de antwoorden die de chatbot geeft. Hiervoor heb je twee manieren: retrieval-based en generative-based.

In geval van retrieval kan de chatbot gebruik maken van een vooraf gedefinieerde set van antwoorden die hij heeft geleerd. De chatbot haalt dus de antwoorden ‘op’ bij de database en stuurt ze dan naar de klant. Bij generative kan de chatbot zelf antwoorden bedenken op de vragen die hij krijgt. Bij Watermelon voeren we de vragen en antwoorden in en creëren we zo een database, dus gebruiken we het retrieval-based model.

Menselijke back-up

Met Watermelon heb je altijd de mogelijkheid om te werken met een menselijke back-up wanneer de Chatbot een vraag of gesprek nog niet geleerd heeft. Daarnaast heeft de software van Watermelon altijd de optie om een menselijke medewerker het gesprek naadloos over te laten nemen. Dit noemt Watermelon het hybride model. Indien de menselijke medewerker plotseling niet aanwezig is, kan dit door middel van een afwezigheidsbericht aan de eindgebruiker worden doorgegeven en wordt dit later alsnog door de menselijke medewerker opgevolgd.

Feedback van de klant

Een Watermelon chatbot heeft de optie om feedback te vragen aan de klant na het gesprek. Dit kan worden ingesteld met de feedbackmodule. De feedback wordt gegeven door een emoticon, een duimpje of als tekst in een tekstveld. Door de feedback te verwerken in het vraag-en-antwoord-model, maak je tegelijkertijd de chatbot ook steeds slimmer.

Veel bedrijven zijn huiverig om chatbots in te zetten omdat ze denken dat de mogelijkheden van een chatbot beperkt zijn. Maar dat is zeker niet altijd het geval! Watermelon maakt chatbots ‘slimmer’ met behulp van kunstmatige intelligentie en handige software, gecombineerd met NLP. Zo worden chatbots getraind om effectief te reageren op vragen. En mocht de chatbot er toch niet uitkomen, is er altijd nog de mogelijkheid een menselijke medewerker in te schakelen.

Wil je ook eens testen hoe een chatbot voor jouw bedrijf zou werken? klik dan hier voor een demonstratie op maat!

Benieuwd naar onze chatbot technologie?

Gerelateerde artikelen