Stefan Preusler, CEO LeapLytics
Undeva anul trecut, am avut unul dintre acele momente în care te gândești: nu poate fi corect. Echipa noastră tocmai răspunsese la exact aceeași întrebare pentru a treia oară într-o singură săptămână - cum să acordăm licență pentru elementele noastre vizuale Power BI atunci când o companie are atât creatori, cât și simpli spectatori. Aceeași întrebare. A treia oară. Într-o după-amiază de vineri, când nimeni nu mai dorea cu adevărat să stea la birou.
Problema nu a fost întrebarea - a fost momentul
Clienții noștri provin din zone orare diferite. O mare parte din utilizatorii noștri se află în America de Sud, în special în Argentina și Brazilia. Ei ne scriu la miezul nopții, ora noastră. Iar în momentul în care le răspundem, ei dorm deja. Această buclă de diferențe de fus orar și întrebări repetate ne costă mai multe ore decât aș vrea să recunosc.
Prima idee a fost simplă: să construim o pagină FAQ. Am făcut-o. Nimeni nu a citit-o. Sau cel puțin nu persoanele potrivite la momentul potrivit. Nu-i pot învinovăți - și eu prefer să scriu o întrebare într-o bară de căutare decât să răsfoiesc documentația.
A doua încercare a fost un instrument de chatbot de pe raft - încorporați-l, scrieți câteva răspunsuri tip, gata. Nici asta nu a funcționat. Răspunsurile erau prea statice, prea generice. În momentul în care cineva și-a formulat întrebarea puțin diferit față de modelul așteptat - nimic. Tăcere. Sau mai rău: un răspuns care nu avea nicio legătură cu subiectul.
Punctul de cotitură: RAG
Atunci am început să ne gândim serios la RAG - Retrieval-Augmented Generation. Sună tehnic, dar ideea de bază este simplă: în loc să codificați răspunsuri în robot, îi oferiți acces la propriile documente, descrieri de produse, tichete de asistență, întrebări frecvente - iar acesta recuperează singur informațiile relevante înainte de a răspunde.
Acela a fost momentul în care lucrurile au făcut clic pentru noi.
Am început să colectăm sistematic cele mai frecvente subiecte de asistență. Nu pe baza intuiției, ci întrebându-ne clienții: Care a fost prima dvs. întrebare când ați început să utilizați produsul nostru? Ce problemă v-a costat cel mai mult timp? Unele dintre răspunsuri ne-au surprins - lucruri pe care le consideram auto-explicative nu erau.
Am introdus acest conținut în baza de cunoștințe a chatbot-ului. Și partea cheie: îl putem extinde dinamic. Lansări de noi produse, noi întrebări recurente - le adăugăm la bază, iar robotul le cunoaște din acel moment. Fără reconstrucție de la zero, fără bilete IT, fără așteptare.
Problema lingvistică - și cum am rezolvat-o
Iată un detaliu pe care l-am subestimat: o mare parte din datele, documentația și descrierile interne ale produselor noastre sunt în limba engleză. Dar clienții noștri din America de Sud scriu în spaniolă. Și se așteaptă, pe bună dreptate, la un răspuns în spaniolă.
Pare o problemă minoră. Nu a fost. Un robot care este întrebat ceva în spaniolă și răspunde în engleză nu este suport - este frustrare.
Soluția a fost configurarea robotului pentru a detecta limba utilizatorului și a răspunde în acea limbă - chiar dacă informațiile de bază sunt în limba engleză. Acest lucru funcționează acum în mod fiabil. Clientul nostru din Buenos Aires primește răspunsul în spaniolă, chiar și atunci când echipa noastră doarme.
Ce face de fapt robotul astăzi
La trei luni de la lansare, observăm că aproximativ 60-70% de cereri de asistență primite sunt rezolvate integral de robot - fără nicio implicare umană. Întrebările rămase ajung în continuare în inbox-ul nostru, dar cu o diferență crucială: robotul a capturat deja contextul, a clasificat cererea, iar noi vedem imediat despre ce este vorba.
Dar există un alt efect pe care nu l-am anticipat: chatbotul ajută clienții să își clarifice propriile întrebări. Uneori nu știi pe deplin care este problema ta - tastezi ceva, robotul întreabă și dintr-o dată îți dai seama: ah, de fapt asta am vrut să spun. Aceasta nu a fost o caracteristică planificată. S-a întâmplat pur și simplu.
Ce aș vrea să iei cu tine
Dacă aveți o echipă mică care răspunde mereu la aceleași întrebări de asistență - nu începeți cu tehnologia. Începeți prin a colecta și a înțelege aceste întrebări. Apoi analizați dacă o abordare bazată pe RAG are sens pentru dumneavoastră.
Robotul nu este un înlocuitor pentru asistența umană. Dar ne redă timpul de care avem nevoie pentru a ne ocupa de probleme cu adevărat complexe și pentru a dormi noaptea.
Stefan Preusler este fondator și CEO al LeapLytics, o companie de software specializată în vizualizări Power BI și vizualizare de date. El construiește produse care fac procesele de date mai simple și mai accesibile pentru întreprinderi.
