شرح روبوتات المحادثة PPC

يأتي هذا المنشور بإذن من Arnav Patel ، مدير تسويق المحتوى في Tars.

روبوتات الدردشة حمراء في مجال التسويق الرقمي. في الواقع ، تقدر جارتنر أن 25٪ من جميع تفاعلات العملاء ستتم من خلال روبوت محادثة بحلول عام 2020. لماذا هذا هو الحال ولماذا يجب أن تهتم كمسوق PPC؟ إليك كتاب تمهيدي سريع ولكنه كامل.

ما هو الشات بوت؟

التعريف هو نقطة انطلاق جيدة لأي نقاش حول روبوتات المحادثة. يعرّف معظم الناس روبوتات المحادثة على النحو التالي:

جزء من البرنامج يحاكي المحادثات البشرية ، بشكل عام لتسهيل تبادل المعلومات أو الخدمات بين الشركة وعملائها.

في حين أن هذا التعريف صحيح بالتأكيد ، إلا أنه يناقض الكثير من الفروق الدقيقة الموجودة في الفضاء. هناك نوعان من الفروق داخل المجموعة الأوسع من روبوتات المحادثة التي يجب أن يكون كل مسوق على دراية بها قبل الغوص في التكنولوجيا:

1. المنصة

يمكن تقسيم روبوتات المحادثة بشكل عام إلى نوعين: روبوتات الدردشة القائمة على التطبيقات والتي تعيش في تطبيقات المراسلة مثل Messenger و Telegram و Viber و Kik وما إلى ذلك ، وروبوتات الدردشة المستندة إلى الويب والتي هي مواقع ويب أو صفحات مقصودة مصممة لتبدو وكأنها روبوت الدردشة.

2. الوظيفة

نشرت أبحاث Microsoft مؤخرًا تقريرًا يقسم روبوتات المحادثة إلى نوعين: روبوتات الدردشة الشيتة والروبوتات الموجهة نحو الهدف. تحتوي روبوتات الدردشة الشيتة عمومًا على حقل إدخال مفتوح حيث يمكن للمستخدمين قول ما يريدون ، واستجابة لذلك يحاول روبوت الدردشة إبقائهم متفاعلين ، ويفترض من خلال إعطائهم إجابة مناسبة. تميل معظم روبوتات الدردشة الشيت إلى أن تكون روبوتات جديدة تحاول إجراء محادثات بشرية أساسية أو مشاركة الأشياء البسيطة أو إنشاء النكات. مثال رائع على ذلك هو Eliza ، وهي واحدة من أولى برامج الدردشة الآلية التي تم إنشاؤها في MIT في الستينيات والتي حاولت ببساطة إجراء محادثة:

ومع ذلك ، لا تمتلك الروبوتات الموجهة نحو الهدف نهج المحادثة الواسع الذي تتبعه روبوتات الدردشة. إنهم يركزون على مساعدة المستخدمين على تحقيق هدف واحد ، غالبًا ما يكون موجهًا نحو المنفعة ، وغالبًا ما يكون لديهم واجهة مستخدم مدخلات تم إنشاؤها خصيصًا لتحقيق هدفهم. يمكن العثور على مثال رائع على ذلك في تطبيق عصير الليمون ، حيث يساعدك الروبوت المسمى Maya في الحصول على تأمين المستأجر من خلال محادثة شديدة التركيز وموجهة نحو الهدف.

كيف هي روبوتات المحادثة مفيدة؟

تعتمد معظم حملات الدفع لكل نقرة (PPC) على نموذج لالتقاط العملاء المحتملين. النماذج موجودة في كل مكان وهي تنجز المهمة ، لكنها تثقلها على الدوام حقيقة بسيطة مفادها أن لا أحد يحب ملؤها. في أحسن الأحوال ، لا يبالي معظم العملاء المحتملين بملء النماذج وفي أسوأ الأحوال (إذا كانوا مثلي) يكرهون ذلك بشغف شديد. تعمل روبوتات المحادثة كبديل جذاب للنماذج. من خلال سؤال العملاء المحتملين عن معلوماتهم الأساسية تفاصيل واحدة في كل مرة من خلال الدردشة بدلاً من الكل مرة واحدة من خلال نموذج ، يمكن للمسوقين إعطاء آفاقهم تدفقًا لا ينتهي من التحفيز البصري حيث تتم مكافأة كل جزء من معلومات العملاء بفقاعات جديدة على الشاشة . علاوة على ذلك ، نظرًا لأن الدردشات منظمة كمحادثة منذ البداية ، فإن عملية إنشاء العملاء المحتملين بأكملها يتم إعادة صياغتها من تفاعل أحادي الاتجاه حيث يملأ العميل المحتمل نموذجًا بمفرده في استشارة ثنائية الاتجاه مع مساعد افتراضي.

تعني هذه المشاركة الإضافية أن المسوقين لديهم المزيد من انتباه العميل المحتمل. الاهتمام المتزايد ، بدوره ، له تأثيران إيجابيان على إنتاج الرصاص.

1. ارتفاع معدل التحويل

الغالبية العظمى من الاحتمالات التي تنقر على إعلانات PPC تنخفض. تقوم مجموعة فرعية معينة من هؤلاء الأشخاص بذلك لأنهم ببساطة لا يشعرون بأنهم مستثمرون في عملية القيادة العامة كما ينبغي. يضمن مستوى الاهتمام المتزايد لتفاعل الدردشة عدم سقوط بعض هؤلاء العملاء المتوقعين على الأقل. والنتيجة النهائية هي معدل تحويل أعلى باستخدام نفس الموارد.

2. تحسين جودة الرصاص

تقليديًا ، إذا أراد أحد المسوقين تأهيل العملاء المتوقعين من خلال نموذج ، فسيتعين عليهم إضافة المزيد من الحقول إليه. تكمن المشكلة في هذه الطريقة في أن معظم الأشخاص لا يتمتعون بمدى الانتباه للتعامل مع نموذج أطول.

نظرًا لأن روبوتات الدردشة أكثر جذبًا وتجذب المزيد من انتباه العميل المحتمل ، فيمكنها طرح المزيد من الأسئلة على العميل المحتمل دون الشعور بالملل. أو بعبارة أخرى ، يمكنهم تأهيل العملاء المحتملين بدرجة أكبر بكثير دون التضحية بمعدل التحويل.

أين الدليل؟

إن مفهوم روبوت المحادثة كأداة لالتقاط الرصاص PPC هو شيء كنت أجربه خلال الأشهر الثلاثة الماضية. في ذلك الوقت ، عملت مع العديد من الشركات ، لا سيما في مجال خدمات B2C (مثل الرعاية الصحية والتأمين وإصلاح السيارات) ، الذين استخدموا روبوتات المحادثة لزيادة معدل التحويل في كثير من الحالات وإسقاط تكلفة النقرة في حملات أخرى ( هذا صحيح بشكل عام عندما كانت الحملة المعنية تعتمد في السابق على إنشاء عملاء محتملين انقر للاتصال).

ربما تكون أفضل دراسة حالة لفعالية روبوتات المحادثة في عملية إنشاء العملاء المحتملين والتأهيل تأتي من صناعة غير معروفة عادةً بتقدمها التكنولوجي: DMV.

في عام 2017 ، نفذت وزارة العدل في مونتانا مشروعًا طموحًا لإصلاح موقع الويب لقسم المركبات الآلية (هذا هو ما يعادل مونتانا DMV). كان الدافع وراء التغيير هو المشاعر التي يمكن أن يتفق معها معظم الناس حول العالم: تجربة العملاء في DMVs مروعة. نادرا ما تكون منظمة واحدة ملقاه عالميا. تشتهر DMVs بخطوطها الطويلة وعملياتها المعقدة والموظفين المرهقين.

لإصلاح هذه المشكلة ، قامت معظم DMVs (بما في ذلك Montana) ببناء مواقع تحتوي على معلومات من شأنها أن تقلل من المتاعب. ومع ذلك ، تكمن المشكلة في أنه مثل العديد من الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة ، غالبًا ما تعاني المنظمات الحكومية من نقص في الموظفين وتفتقر إلى الموارد اللازمة لتوظيف فريق من كبار المطورين ومصممي تجربة المستخدم لتقديم تجربة موقع ويب جيدة. نتيجة لذلك ، يضطر العديد من المواطنين للذهاب جسديًا إلى DMV لمعرفة المزيد أو الاتصال بخط دعم العملاء المزدحم بنفس القدر.

إدراكًا لهذه المشكلات ، نشرت وزارة العدل في ولاية مونتانا أكثر من 30 روبوت محادثة لضمان حصول المواطنين على المستندات الصحيحة بنجاح.

بعد ستة أشهر من التجربة ، شهدت الحكومة انخفاضًا في حجم مكالماتهم بنسبة تزيد عن 15٪ وأفاد موظفو DMV أن المواطنين الذين دخلوا مكاتبهم كانوا أكثر استعدادًا للورقة التي يحتاجونها وربما الأهم من ذلك ، أنهم كانوا أكثر استعدادًا لذلك. يكون في مزاج جيد.

لكي نكون واضحين ، فإن توليد الرصاص PPC ليس سيئًا مثل الذهاب إلى DMV. معظم الصفحات المقصودة أفضل من متوسط ​​موقع DMV. لكن هناك أوجه تشابه غريبة بين العمليتين. إن جعل المواطنين يملئون الأوراق بشكل صحيح لا يختلف كثيرًا عن الحصول على عميل محتمل لتقديم معلوماته الرئيسية.

تتطلب كلتا العمليتين مستوى من الاهتمام لا يتمتع به معظم الأفراد المعاصرين ، وتتضمن بشكل عام إكمال النماذج بنجاح. أو بعبارة أخرى ، إذا استبدلت كلمة "مواطن" بكلمة "احتمال" و "DMV" باسم شركة في المثال الذي ذكرته أعلاه ، فإن ذلك يبدو مشابهًا إلى حد كبير للمشكلات التي يواجهها المسوقون بنظام الدفع لكل نقرة (PPC) بشكل متكرر.

ما هو الصيد؟

لرؤية أي من هذه الفوائد قيد التنفيذ ، يحتاج المسوقون في PPC إلى جعل روبوتاتهم موثوقة (تعمل كما هو متوقع) ويمكن الوصول إليها (لا يتعين على العملاء المحتملين القفز من خلال الأطواق للوصول إلى روبوت الدردشة). هذا هو المكان الذي تلعب فيه الفروق من القسم السابق.

حاليًا ، هناك نوع واحد فقط من روبوتات الدردشة يمكن الاعتماد عليه ويمكن الوصول إليه: روبوت المحادثة الموجه نحو الهدف والقائم على الويب.

هذا هو السبب:

لا يمكن الوصول إلى الروبوتات المستندة إلى التطبيقات

تستخدم معظم حملات الدفع لكل نقرة بالفعل الوسائط المستندة إلى الويب كتجربة ما بعد النقر. يوفر استخدام الروبوت المستند إلى الويب استمرارية وسهولة في التكامل. أو بعبارة أخرى ، فإن العملاء المحتملين يشاركون بالفعل معلوماتهم الرئيسية على الويب ، مما يسهل على جهات التسويق مواصلة عملية إنشاء قوائم العملاء المحتملين في هذا الإعداد.

على سبيل المثال ، ربما تستخدم أداة تحليلات قائمة على الويب في حملات الدفع لكل نقرة مثل Hotjar أو Google Analytics أو Heap. نظرًا لأن روبوتات المحادثة القائمة على الويب لا تزال مجرد HTML و CSS وجافا سكريبت تحت الغطاء ، يمكن استخدام هذه الأدوات مثل الصفحة المقصودة التقليدية.

ومع ذلك ، فإن تحويل تجربة توليد العملاء المحتملين إلى روبوت قائم على التطبيق يؤدي إلى عكس ذلك تمامًا. تمتلك شركات مثل Facebook هذه الأنظمة الأساسية ولا تسمح بتشغيل نفس الأدوات على الواجهة الخلفية. سيكون عليك إعادة إنشاء مكدس الخاص بك من الألف إلى الياء. علاوة على ذلك ، فإن الروبوتات القائمة على التطبيقات ليست ببساطة شكلاً سائدًا من أشكال التفاعل حتى الآن.

إذا وصل العميل المحتمل إلى محادثة Messenger عندما حان وقت إنشاء عميل محتمل ، فسيشعر بالارتباك والقلق بشأن التفاعل. في Tars ، وجدنا أن هذا التأثير حاد جدًا مع عملائنا لدرجة أننا أغلقنا تكامل Facebook Messenger تمامًا. من المؤكد أن روبوتات Messenger لها بعض القيمة التجارية ، ولكن في مجال إنشاء قوائم العملاء المحتملين ، فإنها لا تعمل.

روبوتات الدردشة غير موثوقة

يتكون العملاء المحتملون بشكل عام من معلومات فريدة لكل عميل محتمل (الاسم والبريد الإلكتروني وما إلى ذلك). يمكن بسهولة جمع هذه الأشكال من المعلومات من خلال روبوت محادثة من خلال روبوت شديد التركيز وموجه نحو الهدف ، والذي يحتوي على واجهة مستخدم مخصصة لكل مجال. في وكيل التأمين Maya في Lemonade ، على سبيل المثال ، يستخدمون أزرار الرد السريع بنعم أو لا في عدة مراحل من الدردشة لتعزيز المحادثة.

ومع ذلك ، عندما أتحدث إلى المسوقين حول تطلعاتهم من روبوتات الدردشة ، فإنهم يتصورون النتيجة النهائية كمندوب مبيعات فائق الذكاء ولديه فهم عميق لاستفسارات المستخدمين التي تقع بشكل مباشر في نهاية الدردشة.

بخلاف حقيقة أن استخدام روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي لالتقاط البريد الإلكتروني لشخص ما يعد أمرًا مبالغًا فيه إلى حد ما ، فإن روبوتات الدردشة غير جاهزة عمومًا لوقت الذروة. إن حالة واجهات برمجة التطبيقات AI المتاحة تجارياً اليوم هي أن أي محاولة لجعل مندوب مبيعات فائق الذكاء تفشل حتماً. لا تستطيع الروبوتات الناتجة ببساطة الإجابة على جميع استفسارات المستخدم ، وبعد نقطة ما بدأت تشعر وكأنها "شريط بحث رائع". تدمر مثل هذه الإخفاقات تجربة المستخدم وتبطل حتمًا أيًا من المزايا التي قد يتمتع بها روبوت الدردشة لعملية إنشاء قوائم العملاء المحتملين.

خاتمة

الكثير من الضجة المحيطة ببرامج الدردشة الآلية في مساحة التسويق هي ضجة تسويقية مبالغ فيها. معظم المسوقين الذين يقومون بدمج روبوتات المحادثة في مكدسهم لا يفهمون لماذا أو كيف يمكنهم استخدام التكنولوجيا بفعالية ويستخدمونها فقط لأنهم يرون أن الجميع يفعل ذلك.

هذا لا يعني أن التكنولوجيا هي مهزلة كاملة. روبوتات الدردشة هي في الواقع طريقة رائعة لاقتناص العملاء المحتملين وتأهيلهم. تعني الطبيعة الجذابة للتفاعلات التخاطبية أن روبوتات المحادثة يمكنها إضفاء الحيوية على عملية توليد العملاء المحتملين وجذب المزيد من انتباه العميل المحتمل.

والنتيجة النهائية هي مسار مبيعات مختصر مع دخول المزيد من العملاء المحتملين الشبيهين بـ SQL في الأعلى. هذه الميزة ، بالطبع تأتي مع تحذير هام. روبوتات الدردشة ليست تقنية متجانسة. هناك العديد من الاختلافات ، والعديد منها ليس له التأثير الإيجابي الذي ذكرته أعلاه.

على الأقل اعتبارًا من اليوم ، يمكن فقط للروبوتات القائمة على الويب الموجهة نحو الهدف تحقيق النتائج. سيحقق المسوقون الذين يدركون هذا الجانب من تقنية chatbot أكبر المكاسب.

اعتمادات الصورة

الصورة الرئيسية: Unsplash / Rawpixel
تم التقاط جميع لقطات الشاشة بواسطة المؤلف ، 16 ديسمبر 2018.
الصورة 1: عبر Azum Brunnen
الصورة 2: عبر ويكيميديا ​​كومنز
الصورة 3: عبر تطبيق Lemonade
الصورة 4: عبر DOJMT
الصورة 5: عبر HelloTars