聊天機器人個性化：好的和壞的例子說明為什麼需要改善客戶體驗

互聯網技術越進步，營銷人員就越有能力真正實現客戶體驗的個性化。 曾經包括簡單的策略，例如包含潛在客戶的姓名或基於購買的“推薦”內容的後續電子郵件，但現在不再如此。

隨著數據的增長、營銷自動化的成熟和人工智能的出現，個性化已經上升到 1 對 1 的水平——這意味著一個企業對一個消費者。

這三種現象的交叉點是聊天機器人。 今天，這些機器人能夠做一些非常了不起的事情，從充當個人造型師到作為虛擬旅行社預訂旅行。

隨著他們不斷改進，超個性化的消息傳遞體驗模糊了人與機器人之間的界限，使客戶能夠完成幾乎所有他們在瀏覽網站或應用程序時所需的一切。 當您正確地進行聊天機器人個性化時，您的客戶可以獲得他們想要的東西，而且他們可以更快地得到它。

聊天機器人個性化真的是一回事嗎？

聊天機器人長期以來一直在營銷人員的腦海中。 但對某些人來說，它們似乎是我們目前永遠無法趕上的科幻廣告策略。 聊天機器人專家兼 Bing 搜索傳播負責人 Christi Olson 不同意：

Gartner 預測，到 2020 年，人們與聊天機器人的對話將比他們的配偶多……未來的聊天機器人不只是回答問題。 他們聊。 他們認為。 他們從知識圖中得出見解。 他們與客戶建立情感關係。

Mobile Monkey 首席執行官 Larry Kim 補充說：

2019 年將是使用來自世界上最流行的消息傳遞應用程序（包括 Instagram、WhatsApp、Google RCS 等）的新 API 進行聊天爆破的重要一年。
消費者偏好已經傾向於通過電子郵件進行交流，越來越多的企業正在解決這個問題！

Bing 至少在 2018 年 3 月的一項調查支持這些預測。 當被問及他們未來是否會與品牌進行一對一的互動時，60% 的消費者不僅說是——他們還說他們希望擁有自己的、品牌化的、可以與之建立聯繫的私人助理未來五年的關係。

要深入了解當前聊天機器人的使用情況，我們可以參考 Salesforce 的報告《2018 年聊天機器人現狀》。 在其中，該公司發現，雖然聊天機器人的採用還不是主流，但在過去 12 個月內，所有消費者中有 15% 使用了品牌聊天機器人。

當您考慮到電子郵件這一網絡最成熟的溝通渠道擁有 60% 的參與率時，這仍然相當令人印象深刻。

此外，消費者發現聊天機器人比應用程序更受歡迎的許多情況：

聊天機器人與應用程序

出於多種原因，很明顯，客戶更喜歡聊天機器人。 讓我們來看看推動它們採用的主要因素。

為什麼需要聊天機器人個性化

聊天機器人在縮小網站和電子郵件等在線渠道中的個性化差距方面具有巨大潛力，在這些渠道中，個性化被廣泛應用：電子郵件列表被劃分為多個組，網站可以提供與用戶相關的特定性別版本的網站 - - 但都不是真的，一對一的個性化。

考慮這個例子，一個來自 H&M 的啟動頁面：

這太沒有人情味了，以至於我被提示選擇我來自的國家。 然後，在我點擊 US 並將鼠標懸停在“Men”上後，我會看到大量的產品列表：

Polo Ralph Lauren 也是如此：

大多數主要商店的網站都有很多產品，也是如此。 他們只是向你拋出一堆類別，讓你對它們進行分類。 為什麼？

“大多數產品的目標是為特定人群解決痛苦的問題，”ChatbotsLife 創始人 Stefan Kojourahov 說。 “偉大的公司會了解他們的客戶並為他們構建完整的解決方案。 在這個過程中，完成了大量測試，產品成為正在進行的 A/B 測試的結果，這是大多數客戶所做的平均值。 最終結果變成了一個通用的流程，就像這樣：”

但是有更好的方法。

聊天機器人個性化做對與錯

H&M 和 Polo Ralph Lauren 的主要菜單可能是您作為用戶的目標，但這並不意味著它是最好和最快的解決方案——只是之前迭代中最好和最快的解決方案。

例如，最好從一開始就提供美國版本的網站，而不必自己選擇，但這仍然不能構成令人印象深刻的個性化。 如果正確構建和維護，聊天機器人可以提供比網絡所能提供的最好的解決方案更好的解決方案。 但是，當他們錯過了標記時，它最終可能看起來像這樣：

它基本上是我們之前看到的壓倒性菜單的對話版本。 科喬拉霍夫 說：

當您嘗試將網站壓縮為機器人並依賴平均值時，就會發生這種情況。 當您不知道某人為什麼在您的網站上或使用您的機器人時，您最終會玩猜謎遊戲並希望鞋子合腳。 大多數時候它不會。

然而，有了聊天機器人，在 AB 測試的幫助下，超級個性化是可能的，這不能在用戶組（如電子郵件列表或網站訪問者）上進行，而是在個人上進行：

聊天機器人有可能存儲用戶提供的信息，如偏好和過去的購買，並將其轉化為超個性化的推薦。

這將是 H&M 和 Polo Ralph Lauren 機器人的目標。 但並非所有機器人都是以成為私人助理為目標而創建的。 有些提供飲食建議、健身計劃。

其他人完成了宣傳活動，例如國家地理的愛因斯坦機器人，它只是為了宣傳網絡節目“天才”而創建的：

雖然它所做的只是與用戶交談，但 ROI 表明它在保持用戶參與方面非常有效。 平均而言，用戶與機器人聊天的時間為 6-8 分鐘，其中 50% 的人重新參與。

同樣，語言學習應用程序 Duolingo 創建了幾個用戶可以與之交談的機器人。 但就他們而言，這不僅僅是為了吸引用戶。 這些機器人具有虛構的個性，例如出租車司機或警察，並為用戶提供了一種私下練習語言技能的方法：

雖然這些似乎不是超個性化營銷的例子，但請記住，機器人的目標並不總是產品購買。 愛因斯坦機器人是品牌知名度，多鄰國機器人是他們應用程序的補充。 有些甚至沒有那麼複雜。 如果 99% 的客戶只是想使用您的機器人跟踪他們的包裹，那麼它所需要做的就是跟踪包裹。 如果您的客戶不想要任何過於復雜的東西，則無需過於復雜。

用於轉化率優化的聊天機器人

聊天機器人個性化並不止於消息傳遞應用程序。 一些企業沒有使用實時聊天，而是將聊天機器人整合到他們的網頁上，以幫助優化轉換。

以 MongoDB 的這個聊天機器人為例，它回答潛在客戶的問題，並根據他們的回答，使他們有資格參加銷售電話：

如果他們符合條件，則日曆集成可讓訪問者選擇他們有空進行演示的時間，並將他們路由到有空的銷售人員：

再舉一個來自 All Chat Solutions 創始人 Richard McGrath 的例子，他用聊天機器人設置了一個入門序列。 它包括他們在開始使用機器人之前需要回答的六個問題。 他說：

到目前為止，已有 473 人開始了入職流程。 在 473 人中，有 328 人（69.6%）回答了第一個問題：

然後在這 328 個中，267 個回答了聊天機器人的所有六個問題：

這樣的例子展示了聊天機器人從訪問者那裡獲取有價值信息的能力。 將此與 6 場潛在客戶捕獲表進行比較，後者幾乎肯定不會具有相同的響應率。

其他人已經從聊天機器人中看到了類似的成功，比如 Jay Baer，他開始使用聊天機器人來吸引觀眾並分發內容。 他發現，與電子郵件相比，客戶打開內容的可能性要高 10 倍，參與的可能性要高 5 倍。

當 martech 公司 Segment 將聊天機器人納入他們的潛在客戶生成和資格認證策略時，他們幾乎立即看到了好處。 幾週後，聊天機器人成為 Segment 的第一大潛在客戶來源，今年迄今為止成為該公司最大的增長因素。 關於投資回報率，Segment 的參與度增加了 5 倍，轉化率增加了 2 倍。

聊天機器人現在在哪裡？

Pegasystems 對聊天機器人進行了一項研究後，該公司的發言人羅素·杜根 (Russell Dougan) 表示，“關於聊天機器人的主要抱怨包括沒有足夠的智慧來有效回答問題 (27%)、對話中缺乏上下文 (24%)，[和]機器人般的參與，幾乎沒有人的素質（14%）。” 總的來說，雖然聊天機器人的未來看起來很光明，但它們似乎才剛剛開始。

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