4 learnings van gelukte & gefaalde experimenten met chatbots

Bots bestaan al tijden, maar sinds begin 2016 hebben ze een enorme opmars gemaakt. We zagen namelijk de introductie van kunstmatige intelligentie in bots, en Facebook Messenger opende haar platform voor bedrijven om eigen chatbots te creëren. Maar waar zijn we nu en wat staat ons nog te wachten in 2018 en daarna? Moet jouw bedrijf ook een bot ontwikkelen? En zijn bots nou echt nuttig voor gebruikers? Met Skyscanner hebben we als eerste reiszoekmachine bots ontwikkeld en ik deel graag de learnings en successen.

Waarom bots?

Snel en eenvoudig een antwoord krijgen op een vraag, dat is voor een gebruiker een van de belangrijkste redenen om een gesprek met een bot te beginnen. Een bot kan in principe een simpele vraag onmiddellijk beantwoorden, sneller dan een klantenservicemedewerker ooit zou kunnen reageren.

Voor bedrijven zijn er natuurlijk nog meer voordelen. De geautomatiseerde gesprekspartners geven bedrijven de mogelijkheid om gebruikersproblemen op nieuwe en innovatieve manieren op te lossen. Bots zijn, in theorie, oneindig schaalbaar, dus het is een kosteneffectieve oplossing. Anders gezegd, bots geven ons de mogelijkheid om gebruikersproblemen op een grotere schaal op te lossen en te besparen op personeelskosten.

Wat we geleerd hebben

Skyscanner heeft verschillende chat- en voicebots gebouwd, getest en verbeterd. Hieronder deel ik de lessen die we hebben geleerd tijdens gelukte en gefaalde experimenten.

1. Wees duidelijk

Wij zijn gewend om 1-op-1-contact te hebben met een klantenservicemedewerker via social media of e-mail. Toen onze Facebook Messengerbot live ging, raakten veel mensen in de war. Ze dachten met een persoon in gesprek te zijn en de verwachting was een gewoon gesprek te kunnen hebben. Na een paar gefrustreerde pogingen kwamen de gebruikers erachter dat ze in gesprek waren met een robot.

We hebben deze frustratie opgelost door zichtbaar onderscheid te maken tussen de bot en de normale messenger-functie. We hebben namelijk een knop met “talk to a human” toegevoegd. Je ziet nu in een oogopslag dat het om een bot gaat en daarbij kan de gebruiker kiezen om met een klantenservicemedewerker te spreken.

2. Onboarding is belangrijk

Net als bij een app is het onboarden van de gebruiker ontzettend belangrijk. Als het niet direct duidelijk is hoe de app of bot werkt, zal de gebruiker niet meer terugkomen. Je moet nieuwe gebruikers dus goed onboarden met een heldere uitleg over wat ze kunnen doen met deze bot.

Onze Skype-bot had in eerste instantie een ingewikkeld en lang welkomstbericht, veel gebruikers haakten direct af omdat ze niet begrepen wat ze moesten doen. We hebben de interface toen veranderd van een tekstveld naar drie buttons waarop duidelijk werd aangegeven wat de gebruiker aan de bot kon vragen. Dit heeft de retentie van bot-gebruikers enorm verhoogd.

3. Het is ingewikkelder dan je denkt

Begin met het creëren van alle mogelijke gespreksflows. Denk eerst goed na over de verschillende routes die het zou gesprek kan nemen, en hoe de bot hier dan op reageert om het gesprek in goede banen te leiden. Pas als je dit hebt uitgewerkt kun je bepalen of het mogelijk is deze bot te bouwen.

Er bestaan veel tools die beloven in een paar minuten een chatbot te bouwen, of misschien heb je wel een kennis die zegt een bot voor je kunnen maken. De realiteit is dat het coderen van een goed werkende bot niet zo simpel is. De eerste diagram voor de Alexa-bot paste op 1 whiteboard, terwijl we met onze huidige versie wel zeker 4 whiteboards nodig zouden hebben!

4. Maak het niet te moeilijk

Aan de andere kant, maak de eerste versie van je bot ook niet te ingewikkeld. Door te starten met een MVP (minimum viable product) kun je snel leren wat werkt en niet werkt en zo de bot verbeteren. We kiezen vaak voor het bouwen van bots die met een button gesloten vragen kunnen beantwoorden, omdat machine learning nog in de kinderschoenen staat. Snel en duidelijk, maar met restricties. Een ontzettend complexe bot is waarschijnlijk ook te ingewikkeld voor de gebruiker. Keep it simple!

Ook in deze video hoor je meer over onze learnings:

Wat gaat er gebeuren in de toekomst

Laten we eerst kijken waar we nu zijn. Een voorbeeld: jij typt een berichtje naar de Skyscanner-bot: “I want to fly in 8 days”, maar een andere gebruiker typt diezelfde boodschap op een andere manier: “Fly next Friday”. Onze huidige technologie begrijpt deze verschillende uitingen van dezelfde boodschap nog niet goed. Hetzelfde geldt bijvoorbeeld voor “book Hilton hotel London”. Er zijn misschien wel 20 Hilton-hotels in Londen, hoe kan de bot weten welk hotel je bedoelt?

Om dit te verbeteren moeten bots beter worden in NLU (natural language understanding), het begrijpen en verwerken van hoe mensen op een natuurlijke manier praten. Bij Skyscanner worden de bots steeds beter door machine learning. Als voorbeeld: jij hebt gezegd “Fly next Friday”, maar de bot laat vluchten van komende vrijdag zien. Vervolgens corrigeer jij de bot door te zeggen: “No, I mean the Friday after that” en zo leert de bot meer over het natuurlijke taalgebruik.

Het zal dus niet lang meer duren voordat een bot zal kunnen praten zoals gewone mensen dat ook kunnen!

Leren wat wel en niet werkt

Alle Skyscanner-bots zijn momenteel alleen beschikbaar in het Engels. Ook hebben we een LINE-bot, voor de Japanse markt. Met het bouwen van een bot voor nieuw platform kunnen we zo’n 80 tot 90 procent van de backend en logica van de vorige bots overnemen. We proberen bots uit op verschillende platformen om zoveel mogelijk reizigers te helpen en zo te leren wat wel en niet werkt.

Wat zijn jouw ervaringen met chatbots?