К тому же, боты могут не только отвечать на вопросы, но и активно взаимодействовать с покупателями: напоминать о товарах, которые те смотрели, но не купили, собирать задавать вопросы плана "что вас не устроило в магазине или в товаре?", бот может предлагать скидку, если покупатель сомневается, а в конце бот отправит отчет о своей работе. В конце концов, такой чат-бот может прогревать прохладный лид, периодически вступая с ним в контакт, пока тот не решится на покупку.
Как бот выявляет потребности? Или он просто отвечает на запрос?
Самое просто, если брать пример с кондиционерами, бот может задавать вопросы типа "Что важно для вас при выборе кондиционера?".
Еще мы делали, когда изначально даем боту список вопросов, которые он должен спросить.
Очень жду, когда боты научатся распознавать особенности речи и общаться не просто на человеческом языке, но вотпрям на языке конкретного пользователя. Правда, этот навык далеко не у каждого живого менеджера есть)
ChatGPT уже сейчас может подстраиваться под стиль любого писателя или блогера, если ему дать пример. Поэтому не думаю, что такие возможности за горами)
Про менеджеров в точку
Спасибо за классный разбор - интересно было почитать!
Насколько ложные ответы могут отпугнуть потенциальных клиентов?
Приведите примеры.
Например, он в какой-то момент диалога может выдумать товар, который он не получал из каталога.
Но тут мы пост-обрабатываем и если такое находится, перегенерим ответ.
Ну и банально бот может ошибиться с ответом, например неправильно назвать страну производителя. Что бы таких ошибок было минимум, нужно давать боту полную инфу.
Но и самое главное - GPT модели могут иногда ошибаться. Это нужно принять, полностью от этого никуда не уйти.