Jak využít online komunitu Echonity při vývoji hlasového asistenta

 

 

Široká škála využití online komunity Echonity z ní činí flexibilní a oblíbený výzkumný nástroj u klientů z různých segmentů. V bankovnictví se osvědčila jako zdroj insightů, které dlouhodobě pomáhají vytvářet produkty a služby v souladu s očekáváními jejích klientů. V maloobchodních provozech ji naši klienti rádi využívají k tomu, aby byli schopni vymyslet a nastavit efektivní sezónní kampaně. Tentokrát se nám osvědčila při vytváření hlasového asistenta – voicebota.

Jak v online komunitě dokáže vzniknout voicebot ušitý na míru?

S rozmachem AI asistentů (voicebotů, chatbotů) v zákaznickém servisu jsme si u klientů všimli také zvýšeného zájmu o jejich testování. Klienti se na nás obrací v různých fázích vývoje svých hlasových asistentů a chatbotů. Někteří přímo při jejich vývoji, kde jim pomáháme s jejich vizuálním vzhledem a stylem komunikace tak, aby vše zapadalo do image značky. Jiní zase ve fázi testování, kdy si chtějí být jisti, že AI asistent poskytne jejich zákazníkům relevantní pomoc.

Celý proces vývoje asistenta začíná tím, že společně s klientem definujeme cílovou skupinu respondentů, které pozveme do online komunity. Výzkumný vzorek reprezentuje skupinu zákazníků, kteří budou hlasového voicebota nejvíce využívat. Při rekrutaci zohledňujeme různé demografické parametry, jako je pohlaví, věk nebo místo bydliště, ale také důležité informace o nákupních zvycích, potřebách a preferencích.

Při samotném vývoji se nám osvědčilo pracovat s přístupem Design Thinking.

„Design Thinking model je známý pro svůj customer-centric přístup, který klade důraz na uživatele a jeho zapojení během celého procesu. Cílem je vytvoření řešení, které odpovídá potřebám uživatelů a přináší jim pozitivní zkušenost. Design Thinking může být aplikován v široké škále oblastí, od designu produktů a služeb až po inovaci firemních procesů. Platforma Echonity je pro tento proces skvělým společníkem,“ doplňuje Vít Pavliš, výzkumník NMS.

Vývoj voicebota podle schématu Design Thinking

Držíme se 7 fází Design Thinking, díky čemuž přistupujeme k vývoji služby systematicky a s ohledem na potřeby uživatelů.

1. Empatizace: Cílem této fáze je porozumět kontextu a perspektivě uživatelů. V moderované diskusi získáme hlubší porozumění potřebám uživatelů a jejich očekáváním ohledně voicebotu. Díky tomu, že s námi respondenti sdílejí své dosavadní zkušenosti s voiceboty, máme příležitost poučit se z chyb konkurence a stavět na jejich dobrých zkušenostech.

2. Definování: V další fázi si podrobně definujeme základní problémy, které by měl podle respondentů voicebot umět řešit, a otázky, na které by měl zvládnout odpovědět. Kromě toho si definujeme i persony neboli různé profily uživatelů a jejich potřeby, které budou sloužit jako vodítko pro design a vývoj voicebota.

3. Nápady: Cílem této fáze je hledání nových a inovativních přístupů k řešení definovaného problému. Při vývoji voicebota v této fázi využíváme různé kreativní techniky pro generování nápadů s cílem dát voicebotovi „lidskou tvář“. V moderované diskusi a v anketách řešíme konkrétní vlastnosti voicebota, jako například jaký má mít hlas, pohlaví, věk nebo jakou by měl mít osobnost. Nevyhneme se ani způsobu jeho vyjadřování – definujeme si, zda má být uvolněný nebo seriózní, řešíme jeho vizuální identitu a dokonce i jméno. Cílem je vždy nastavit všechno tak, aby voicebot ladil s vnímáním značky.

4. Prototypy: V této fázi se tvoří prototyp voicebota na základě našich výstupů.

5. Testování: V další fázi testujeme několik vybraných prototypů voicebotů. Účastníci online komunity procházejí jednotlivými modelovými scénáři. Sledujeme, jak interagují s voicebotem a jaké jsou jejich reakce. V moderované diskusi nám účastníci na voicebota dávají zpětnou vazbu – uvádějí, co se jim líbilo, ale také to, co je třeba ještě vylepšit.

„Respondenti mají možnost vyzkoušet si na vlastní kůži komunikaci s voicebotem a prostřednictvím zpětné vazby se aktivně podílet na vylepšení jeho kvalit. Mnozí respondenti měli vůči hlasovým asistentům zpočátku předsudky, ale v mnoha situacích je voicebot příjemně překvapil,“ doplňuje svoji zkušenost s vyvíjeným voicebotem Eva Waldaufová, výzkumnice NMS.

6. Implementace: Vítěz testu prototypů pokračuje ke klientovi, který začíná s jeho vývojem a úpravami na základě zpětné vazby. Pokud se během testování ukáží jakékoliv nedostatky, výzkumný tým se vrátí k předchozím fázím, aby nedostatky odstranil.

7. Sledování výkonu: Pro tuto fázi se nám nejvíce osvědčilo využití deníčků, které jsou také součástí online komunity. Deníčky umožňují průběžně zachytávat reálnou interakci s voicebotem a jeho hodnocení. Získané poznatky může klient využít k dalším úpravám a vylepšením voicebota, aby zodpovídal aktuálním potřebám uživatelů.

Předejděte nepříjemnostem, vyvíjejte voicebota spolu se svými zákazníky

Pomocníci pohánění umělou inteligencí nebudou v zákaznickém servisu brzy ničím výjimečným. Jsou efektivní, šetří čas a náklady a umožňují poskytovat zákazníkům servis 24/7. Je však velmi důležité si ověřit, zda vám dělají dobré jméno a zákazníkům poskytují kvalitní poradenství. Z našich interních průzkumů totiž vyplývá, že pouze 30 procent zákazníků s nimi má dobré zkušenosti. Nepříjemnostem však můžete předejít, pokud svého AI asistenta budete vyvíjet ve spolupráci se svými zákazníky. A naše online komunita Echonity je pro tento účel jako stvořená.

 

Autoři

Jana Svobodová, Vít Pavliš, Eva Waldaufová, Denisa Lakatošová