Stefan Preusler, CEO LeapLytics
Gdzieś w zeszłym roku miałem jeden z tych momentów, w których myślisz: to nie może być prawda. Nasz zespół właśnie odpowiedział na dokładnie to samo pytanie po raz trzeci w ciągu jednego tygodnia - jak licencjonować nasze wizualizacje Power BI, gdy firma ma zarówno twórców, jak i czystych odbiorców. To samo pytanie. Trzeci raz. W piątkowe popołudnie, kiedy nikt nie chciał już siedzieć przy biurku.
Problemem nie było pytanie, ale wyczucie czasu
Nasi klienci pochodzą z różnych stref czasowych. Duża część naszych użytkowników mieszka w Ameryce Południowej, głównie w Argentynie i Brazylii. Piszą do nas o północy naszego czasu. A kiedy odpowiadamy, oni już śpią. Ta pętla różnic czasowych i powtarzających się pytań kosztuje nas więcej godzin, niż chciałbym przyznać.
Pierwszy pomysł był prosty: stworzyć stronę FAQ. Zrobiliśmy to. Nikt jej nie czytał. A przynajmniej nie właściwi ludzie we właściwym czasie. Nie mogę ich za to winić - też wolę wpisać pytanie w pasek wyszukiwania niż przewijać dokumentację.
Drugą próbą było skorzystanie z gotowego narzędzia do chatbota - osadzenie go, napisanie kilku szablonów odpowiedzi i gotowe. To również nie zadziałało. Odpowiedzi były zbyt statyczne, zbyt ogólne. W momencie, gdy ktoś sformułował swoje pytanie nieco inaczej niż oczekiwał szablon - nic. Cisza. Albo gorzej: odpowiedź, która całkowicie mijała się z celem.
Punkt zwrotny: RAG
Wtedy zaczęliśmy poważnie myśleć o RAG - Retrieval-Augmented Generation. Brzmi technicznie, ale podstawowa idea jest prosta: zamiast wpisywać odpowiedzi do bota, dajesz mu dostęp do własnych dokumentów, opisów produktów, zgłoszeń do pomocy technicznej, często zadawanych pytań - a on sam pobiera odpowiednie informacje przed udzieleniem odpowiedzi.
To był moment, w którym wszystko się dla nas ułożyło.
Zaczęliśmy systematycznie zbierać nasze najczęstsze tematy wsparcia. Nie opierając się na przeczuciach, ale faktycznie pytając naszych klientów: Jakie było Twoje pierwsze pytanie, gdy zacząłeś korzystać z naszego produktu? Jaki problem kosztował Cię najwięcej czasu? Niektóre z odpowiedzi zaskoczyły nas - rzeczy, które uważaliśmy za oczywiste, najwyraźniej takie nie były.
Wprowadziliśmy te treści do bazy wiedzy chatbota. A kluczowa część: możemy ją dynamicznie rozszerzać. Nowe premiery produktów, nowe powtarzające się pytania - dodajemy je do bazy, a bot zna je od tego momentu. Bez przebudowy od zera, bez zgłoszeń IT, bez czekania.
Problem językowy - i jak go rozwiązaliśmy
Oto szczegół, którego nie doceniłem: wiele naszych danych produktowych, dokumentacji i wewnętrznych opisów jest w języku angielskim. Ale nasi klienci w Ameryce Południowej piszą po hiszpańsku. I słusznie oczekują odpowiedzi w języku hiszpańskim.
To brzmi jak mały problem. Nie był. Bot, który pyta o coś po hiszpańsku i odpowiada po angielsku, to nie wsparcie - to frustracja.
Rozwiązaniem było skonfigurowanie bota tak, aby wykrywał język użytkownika i odpowiadał w tym języku - nawet jeśli podstawowe informacje są w języku angielskim. Teraz działa to niezawodnie. Nasz klient w Buenos Aires otrzymuje odpowiedź w języku hiszpańskim, nawet gdy nasz zespół śpi.
Co bot faktycznie robi dzisiaj
Trzy miesiące po uruchomieniu widzimy, że mniej więcej 60-70% przychodzących zgłoszeń do pomocy technicznej są w pełni rozwiązywane przez bota - bez udziału człowieka. Pozostałe pytania nadal lądują w naszej skrzynce odbiorczej, ale z jedną zasadniczą różnicą: bot już uchwycił kontekst, skategoryzował zapytanie, a my od razu widzimy, o co chodzi.
Ale jest jeszcze jeden efekt, którego się nie spodziewałem: chatbot pomaga klientom wyjaśnić ich własne pytania. Czasami nie do końca wiesz, na czym polega twój problem - wpisujesz coś, bot zadaje pytanie uzupełniające i nagle zdajesz sobie sprawę: aha, właściwie o to mi chodziło. To nie była zaplanowana funkcja. To się po prostu stało.
Co chciałbym, abyś zabrał ze sobą
Jeśli masz mały zespół, który w kółko odpowiada na te same pytania - nie zaczynaj od technologii. Zacznij od zebrania i zrozumienia tych pytań. Następnie sprawdź, czy podejście oparte na RAG ma dla Ciebie sens.
Bot nie zastąpi ludzkiego wsparcia. Daje nam jednak czas, którego potrzebujemy, aby poradzić sobie z naprawdę złożonymi problemami - i faktycznie przespać całą noc.
Stefan Preusler jest założycielem i dyrektorem generalnym LeapLytics, firmy specjalizującej się w wizualizacjach Power BI i wizualizacji danych. Tworzy produkty, które sprawiają, że procesy przetwarzania danych są prostsze i bardziej dostępne dla firm.
