您必須了解的不同行業的 7 個聊天機器人示例!

已發表: 2023-07-11

在為您的網站實施最合適的聊天機器人策略之前,您是否正在瀏覽不同的聊天機器人示例? 您就在這裡,我們將在本博客中討論來自不同行業的不同聊天機器人示例。

但在我們開始討論之前,讓我們先討論一下聊天機器人已被證明是客戶的絕對救星的情況。

你有過這樣的深夜恐慌時刻嗎? 您即將到此為止,但在此之前您隨意地滾動瀏覽了信用卡對帳單。 哇!

您是否剛剛在您的信用卡上發現了陌生的收費?

當你感到沮喪時,你決定撥打客戶服務熱線號碼。 但是等等,你在電話中聽到的是: “我們的辦公時間是上午 9 點到下午 5 點。” 是一些只會讓你更惱火的事情。

就在您準備迎接一夜的憂慮之前,您決定查看銀行的網站,了解是否提到了有關費用的信息。

現在,網站上會彈出一個小窗口: “今天我能為您提供什麼幫助嗎?”

你輸入你對奇怪指控的擔憂,令你驚訝的是,你在幾秒鐘內就得到了清晰、簡潔的解釋。

嗯,你絕對可以鬆一口氣了。

這只是一個聊天機器人的例子,它是我們數字時代的無名英雄。 這些客戶支持虛擬助理隨時待命,隨時準備在您最需要的時候提供幫助。 聊天機器人正在改變企業的運營方式,使客戶服務更快、更智能、全天候可用。

但這還不是全部。 在本博客中,我們將帶您踏上聊天機器人迷人景觀的旅程。 我們將探索電子商務、醫​​療保健、銀行和教育等各個行業的現實生活中的聊天機器人示例。

因此,無論您是技術愛好者,還是正在尋找在網站上實施聊天機器人作為網站訪問者的數字助手的想法,請留下來。 因為我們進入聊天機器人世界的旅程將是一次啟發性的旅程。

目錄

什麼是人工智能聊天機器人,它們如何工作?

如果您發現自己與客戶服務代表聊天,後來才意識到您實際上是在與計算機程序交互,那麼您已經遇到了聊天機器人。

但這些數字對話者到底是什麼?他們如何如此準確地回答我們的問題?

讓我們仔細看看。

聊天機器人是旨在模仿人類對話的計算機程序。 它們是出現在網站上的友好數字助理,隨時可以幫助您查找信息、回答您的問題,甚至指導您完成購買。 但並非所有聊天機器人都是一樣的。 它們主要有兩種類型:

  1. 基於規則的聊天機器人
  2. 人工智能驅動的聊天機器人。

基於規則的聊天機器人就像那些嚴格遵守課本的勤奮學生。 它們按照一組預定義的規則進行編程,只能響應所學的特定命令。 當你問他們一個超出他們規則手冊的問題時,問題就出現了,他們可能會對你聳聳肩。 這些聊天機器人不使用人工智能,但對於簡單的任務和簡單的交互非常有效。

另一方面,人工智能聊天機器人可以即興創作自己的語言。 他們使用自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 等技術來理解和響應各種用戶查詢。 他們可以處理複雜的對話,理解上下文,甚至可以從過去的互動中學習,以隨著時間的推移改進他們的反應。

想要更詳細地比較這些不同類型的聊天機器人嗎? 這是傳統聊天機器人與人工智能聊天機器人與經過 ChatGPT 訓練的自定義人工智能聊天機器人之間的終極對決。

因此,無論是實時代理、引導您瀏覽網站的基於規則的聊天機器人,還是幫助您解決問題的人工智能聊天機器人,這些數字助理都在改變您與客戶互動的方式。

在接下來的部分中,我們將探討各個行業的一些現實示例。

來自不同行業的 7 個聊天機器人示例

1. 客戶服務中有效聊天機器人的示例

隨著用於客戶服務的 ChatGPT 的加入,聊天機器人已成為一種強大的工具。 人工智能驅動的聊天機器人可以提供即時響應並毫不費力地處理大量客戶請求。

Slush 以舉辦全球商業活動而聞名,它使用客戶服務聊天機器人來處理支持請求。 去年,該公司使用聊天機器人讓客戶服務團隊聚集了 20,000 名與會者,參加了在赫爾辛基舉行的全球初創企業活動。 該聊天機器人自動化了高達 67% 的客戶服務聊天。 它回答了常見問題,並將活動工作人員從重複性任務中解放出來,使他們能夠專注於更複雜的問題。

另一個客戶服務聊天機器人示例是 Bestseller 部署的聊天機器人,Bestseller 是一家時裝公司,旗下擁有 Vero Moda、Jack & Jones 和 Only 等著名品牌。 憑藉遍布多個國家/地區的龐大客戶群,Bestseller 面臨著跨網站和社交渠道的大量客戶查詢。 他們的聊天機器人介入,及時解答常見問題,確保客戶立即收到所需的信息。

2. 電子商務聊天機器人示例

電子商務聊天機器人已經在塑造該行業方面發揮著關鍵作用。 聊天機器人可以提供個性化的購物體驗,並培養潛在客戶的參與度和銷售機會。

例如,我們可以討論英國迪卡儂在 COVID-19 大流行期間使用聊天機器人的創新方法。

隨著健身房和健身中心關閉,人們開始在家鍛煉。 於是他們轉向迪卡儂英國的電子商務商店訂購家用體育用品。 通過聊天機器人客戶服務和人工代理,他們為客戶策劃了個性化購物車,為電子商務體驗增添了個人風格並推動了銷售。

3. 營銷聊天機器人示例

聊天機器人不僅僅用於客戶服務或電子商務; 他們也在營銷領域掀起波瀾。 聊天機器人營銷是與受眾實時互動的好方法。

例如,全球披薩連鎖店達美樂 (Domino's) 在 Tinder 上推出了一款約會機器人,該機器人會向向右滑動的用戶發送俗氣的搭訕台詞。 這一創新的營銷策略以有趣而獨特的方式吸引客戶,廣告支出回報率比上一年提高了 35 倍,銷售額增長了 10%。

多米諾骨牌營銷聊天機器人

4. 醫療保健領域的創新聊天機器人示例

事實證明,聊天機器人在醫療保健行業的使用是革命性的。 聊天機器人可以提供即時、個性化的護理。 醫療保健聊天機器人可以幫助患有健康焦慮症的人。

哈佛醫學院公佈的一些數據顯示,4%到5%的人有健康焦慮,但專家認為實際數字可能接近12%,因為這一數字大多被低估了。 醫療保健聊天機器人可以極大地幫助應對焦慮,因為它可以分析症狀並向用戶建議補救措施。

Babylon Health 的症狀檢查器是醫療保健聊天機器人的完美示例。 這種聊天機器人技術使用人工智能、機器學習和自然語言處理技術來解釋症狀,識別相關風險因素、潛在原因,並建議可能的後續步驟。

Babylon Health 症狀檢查器 - 聊天機器人示例
巴比倫健康症狀檢查器

該 NLP 聊天機器人可以節省醫護人員的時間,並為患者提供所需的即時幫助。

5. 銀行業聊天機器人示例

我們從銀行業聊天機器人的潛在用例開始了這個博客的旅程。 現在,我們來看看銀行業的一些現實生活中的聊天機器人示例。 聊天機器人通過提供 24/7 全天候協助來支持客戶並處理各種任務,從而增強客戶服務。

Lemonade 的聊天機器人 Maya 就是一個完美的例子。 Maya 指導用戶填寫必要的表格以獲得保險單報價。 這不僅簡化了客戶的流程,也減輕了銀行員工的工作量。

Maya 保險聊天機器人 - 聊天機器人示例
Maya 保險聊天機器人

6. 教育中成功的聊天機器人實施示例

聊天機器人也在教育領域取得了成功。 以 Duolingo 的聊天機器人 Max 為例。 Max 不是典型的聊天機器人。 這就像您口袋裡有一位私人語言導師!

它旨在模擬現實生活中的對話,為學習者提供即時反饋和糾正。 想像一下在午夜練習法語或在午休時間溫習西班牙語。 Max 就在那裡,準備聊天,使語言學習比以往任何時候都更具互動性和吸引力。

創新的教育方法使學習新語言變得有趣且容易。 此外,它還帶來了更加個性化和靈活的學習體驗。

Duolingo Max - 聊天機器人示例
多鄰國麥克斯

資料來源:Duolingo Max

7. 人力資源管理聊天機器人示例

聊天機器人可以有效地用於人力資源管理,以簡化招聘。 全球最大的化妝品公司歐萊雅就是一個很好的例子。 每年面對超過一百萬份求職申請,歐萊雅採用了具有自然語言處理技能的人工智能聊天機器人 Mya。

Mya 與 92% 的候選人進行了接觸,提出了必要的資格問題並提供了無偏見的篩選流程。 這不僅使招聘過程更加高效,而且確保了選拔過程的公平公正。

最佳人工智能聊天機器人平台(前 3 名)

1. 博索尼克

Botsonic 在我們的排行榜上名列第一。 它是一個簡單但創新的聊天機器人構建器,可讓您在幾分鐘內創建經過 ChatGPT 訓練的客戶支持聊天機器人。 借助 Botsonic 的直觀界面,您無需任何編碼知識即可構建人工智能驅動的聊天機器人。

Botsonic - 聊天機器人示例
博索尼克

憑藉一些高度可定制的功能,Botsonic 是您可以在不同行業使用的最佳聊天機器人。 選擇您的聊天機器人頭像並根據您的品牌主題調整界面。 此外,您還可以為網站訪問者設置自定義的歡迎信息。

當您根據自己的業務數據訓練 ChatGPT AI 聊天機器人時,它將能夠了解您業務的每個角落。 因此,每當您的客戶向人工智能機器人提出一個獨特的問題時,它都會提供相關的答案。 此外,您還可以將聊天機器人設置為自動響應常見客戶查詢。

Botsonic 使用機器學習和自然語言處理技術來最好的聊天機器人示例從用戶的文本中學習並提供類似人類的響應。 因此,您可以使用 Botsonic 創建的 AI 聊天機器人來提供 24x7 客戶支持。 由於它可以理解並以 25 多種語言進行響應,因此您可以為客戶提供多語言實時聊天支持。

以下是用戶對人工智能驅動的 Botsonic 聊天機器人的評價:

Botsonic 評論 - 聊天機器人示例
Botsonic 評論
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2. 聊天庫

Chatbase 是關於數據和分析的。 如果您是數據驅動的決策者,您會欣賞聊天機器人如何讓您跟踪其性能並深入了解客戶互動。

通過 Chatbase 分析功能,您可以無縫跟踪聊天機器人在哪些方面成功處理了客戶查詢以及哪些方面需要改進。 如果您想通過聊天機器人營銷創建數據驅動的產品策略,Chatbase 可能是一個很好的工具。 Chatbase 可讓您將數據轉化為行動,確保您的聊天機器人始終處於領先地位。

然而,一些用戶報告遇到錯誤和問題,例如聊天機器人不可用,可能會影響用戶體驗。

3. 聊天燃料

Chatfuel 是為 Facebook 創建人工智能聊天機器人的領先平台之一。 它允許您構建聊天機器人和在社交媒體上吸引受眾的聊天機器人。

該平台易於使用,您無需編碼知識即可快速創建 Facebook Messenger 機器人。 該平台在希望增強 Facebook Messenger 客戶體驗的企業中尤其受歡迎。

然而,值得注意的是,Chatfuel 主要專注於 Facebook Messenger 聊天機器人。 如果您想為其他平台構建聊天機器人,您可能需要考慮其他選擇。

有效的聊天機器人開發策略

無論是客戶服務團隊聊天機器人、銷售團隊聊天機器人還是營銷聊天機器人,有效的聊天機器人策略對於在您的網站中成功實施至關重要。 以下是在創建有效的聊天機器人策略時必須記住的七件事:

1.了解你的聽眾

然而,在開始開發自己的聊天機器人之前,了解您的受眾是誰以及他們的需求至關重要。 例如,如果您在銀行業,您的受眾可能是尋求有關其帳戶或交易的快速答案的客戶。 進行用戶研究,收集有關目標受眾的偏好、需求和痛點的見解。 這將幫助您設計真正滿足用戶需求的聊天機器人。

2. 定義明確的目標

您希望您的聊天機器人實現什麼目標? 無論是改善客戶服務、促進銷售還是提供信息,明確的目標都將指導您的聊天機器人開發過程。 例如,如果您是一家零售企業,您的網站實施聊天機器人的主要目標可能是向客戶推薦產品或預約參觀房產以促進購買。

3.選擇合適的平台

您為聊天機器人選擇的平台將取決於您的受眾與您互動的位置以及您的具體目標。 例如,如果您經營零售電子商務業務,人們會訪問您的網站來購買您的產品。 您可以使用 Botsonic 等 AI 聊天機器人來提供產品推薦或與客戶分享運輸更新。

4. 設計對話流程

一個有效的聊天機器人應該能夠進行自然且引人入勝的對話。 設計引導用戶實現目標的對話流程。 例如,如果您是一家旅行社,您的旅行聊天機器人可以詢問用戶想去哪裡、何時以及預算,以提供個性化建議。 像 Botsonic 這樣的聊天機器人可以利用 NLP 技術來維護您的品牌聲音,並向您的受眾提供人性化的回應。

5. 測試和迭代

一旦您的對話式 AI 聊天機器人上線,根據用戶反饋和性能數據不斷測試和迭代非常重要。 例如,如果用戶經常在對話中的某個時刻中斷,您可能需要調整對話流程。

6. 保持簡單

雖然為聊天機器人加載功能可能很誘人,但讓事情保持簡單通常更有效。 專注於做好幾件事,而不是嘗試所有事情。 例如,如果您經營一家餐館業務,而不是一個健全的客戶支持聊天機器人,那麼為客戶預訂餐桌或收集反饋的簡單聊天機器人可能是最有效的實施方式。

7. 提供人性化的選擇

雖然聊天機器人可以處理許多任務,但有時需要人性化的接觸。 確保為用戶提供在需要時與人工代理聯繫的選項。 例如,如果客戶遇到聊天機器人無法處理的複雜問題,他們應該能夠輕鬆地轉而與人類客戶服務代表交談。

常見問題解答

聊天機器人有哪兩種主要類型?

聊天機器人主要有兩種類型:基於規則的聊天機器人和 AI(人工智能)聊天機器人。 基於規則的聊天機器人經過編程,可以根據最初訓練的一組預定規則進行響應。 它們只能處理有限的特定任務,無法處理複雜的請求。 另一方面,人工智能聊天機器人使用自然語言處理和機器學習來理解和響應用戶輸入。 他們從過去的互動中學習,可以處理複雜的請求,使他們更加靈活和高效。

Alexa 是聊天機器人嗎?

是的,我們可以將 Alexa 稱為一種聊天機器人,但更具體地說,它是虛擬助手或語音助手。 Alexa 使用先進的人工智能算法來理解和響應語音命令,使其比傳統的基於文本的聊天機器人更具交互性和能力。

什麼是 3 級聊天機器人?

3 級聊天機器人也稱為上下文聊天機器人,能夠處理複雜的對話。 這些聊天機器人不僅能理解用戶的意圖,還能記住對話的上下文。 這意味著他們可以處理來回對話,並根據正在進行的對話提供更相關的問題和答复。 Botsonic 驅動的 AI 聊天機器人是 3 級聊天機器人的示例。

人工智能聊天機器人與基於規則的聊天機器人有何不同?

人工智能聊天機器人和基於規則的聊天機器人的主要區別在於理解和響應用戶輸入的能力。 基於規則的聊天機器人遵循決策樹模型,無法處理偏離其編程的請求。

另一方面,人工智能聊天機器人使用自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)來理解用戶輸入。 他們理解消息的意圖並提供適當的響應,即使輸入與他們編程的不完全一樣。 它們可以處理複雜的請求並從過去的交互中學習,使它們比基於規則的聊天機器人更加靈活和高效。

構建自定義 AI 聊天機器人