Son birkaç yılda, sohbet robotları, özellikle işletmelerle doğrudan iletişim alanında, birçok insanın hayatının düzenli bir parçası haline geldi. Gittikçe daha fazla şirket, iş verimliliğini artırmak, maliyetleri azaltmak ve işe alım sürecini basitleştirmek için bu tip konuşma çözümlerini mobil ve web uygulamalarına eklemiş durumda.
Nasıl Başladı?
Bundan birkaç yıl önce konuşma robotları genellikle müşterilerin sıkça sorulan sorularını (FAQ) cevaplıyordu. Genellikle kural tabanlı olan bu botların anlama yetenekleri çok yüksek değildi. Cümle veya kelimede eşleşme arayan bu botlar, cümleden veri çekmede başarılı değildi ve tahmine dayalı değil kurala dayalı olarak çalışıyordu. Bu nedenle de anlama başarıları düşüktü ve pek de rağbet görmediler.
Nasıl devam ediyor?
Sonrasında hayatımıza Siri ve Google gibi kişisel asistanlar girdi. Özellikle yeni jenerasyonun sık kullandığı bu asistanlar sayesinde chatbotlar ile etkileşim arttı ve mesafeli duruşumuz biraz yumuşadı. NLP (Doğal Dil İşleme) tabanlı bu asistanlar dili anlamlandırma konusunda karmaşık algoritmalar içeriyordu. Temel olarak kullanıcının niyetini anlamaya yönelik bu asistanlar, geniş eğitim setlerinden oluşuyordu ve diyaloğun ne anlama geldiğini, hangi niyete dayandığını tahminleme yeteneğine sahipti. Bu tarz asistanların başarısının arkasındaki en büyük güç, eğitime dahil olan datanın çokluğu ve tabii ki kullanılan NLP algoritmasının başarısıydı.
Chatbot ile karşılıklı diyalog
Peki firmalar veya Siri gibi kişisel asistanlarla yaptığımız sohbetlerde diyalog nasıl devam eder?
Bir firmanın chatbotu ile bir işlem yapmaya çalıştığımızda hayatımıza değer kattığını hissettiğimiz an sorduğumuz soruyu anladığını bize hissettirmesi ve buna uygun sorular sorarak hedefimizi gerçek bir insanla konuşur gibi gerçekleştirmesidir. Buna en uygun örnek bankacılıktan verilebilir:
“Para göndermek istiyorum.” diyen müşterinin niyetini net olarak anlar. Buna karşılık sizden alması gereken bazı bilgiler vardır. Aynı bir şube görevlisi gibi davranarak size “Kime?” ve “Ne kadar?” sorularını sorar. Bu diyalog context bazlıdır. Yani niyeti yakaladığı anda artık o context içerisinde olduğunuzu varsayar ve ona yönelik sorular sormaya başlar.
Burada chatbotlar için en büyük zorluk, “Kime para yollamak istiyorsun?” sorusunun cevabını beklerken, müşterinin “Hesabımda ne kadar var?” gibi farklı bir niyet ile contextten çıkmaya çalışmasıdır. Bir yapay zeka için sorusuna soru ile cevap verdiğiniz durumu yönetmek zorlu bir durumdur. Beklediğinden farklı bir cümle ile gelindiğinde duruma adapte olmak chatbotun kalitesini gösterir.
Ülkemizdeki popüler kullanım alanları
Aklımıza ilk gelenler; müşteri destek hizmetleri, çok kanallı dağıtım için kullanılan sohbet robotları ve sesli yardımcılar.
Çoğu yapay zekaya sahip kişisel asistan, kullanıcılarının insan benzeri konuşma deneyimleri sağlamalarına yardımcı olan kapsamlı analizler içerir. Bunların hangi alanlarda ne amaçla kullanıldığına göz atalım:
Bankacılık ve Finans
Bankacılık ve finans sektöründe mobil uygulamalar içerisinde kişisel asistanlara sıkça rastlıyoruz. Bu asistanlar; mobil uygulamaların gittikçe daha fazla işlem içermesi sebebiyle aradığını bulamayan müşterileri doğru menülere yönlendirme, sıkça sorulan sorulara cevap vererek 7/24 müşteri temsilcisi hizmeti sağlama ve sıkça yapılan bankacılık işlemleri için müşteriye diyalog bazlı işlem yapma olanağı sunmak gibi faydalar sağlıyor. Bu sayede müşterilerin bankacılık işlemlerini chatbot ile konuşarak daha hızlı ve kolay yoldan gerçekleştirmesi hedefleniyor.
Çalışanlara Yönelik İç Botlar
Özellikle online çalışmaya geçişten sonra, çok çalışanı olan büyük ölçekli firmalar, İnsan Kaynakları, IT, Satın Alma veya Hukuk ekiplerinin operasyonel maliyetlerini düşürmek için çalışanlara yönelik kişisel asistanlara yöneldi.
Bu chatbotlar firmaların iç iletişim araçlarına entegre olarak önemli bir kurumsal verimlilik sağlıyor. Çalışanların izinlerini, sigorta haklarını, bordro veya çeşitli form taleplerini bot üzerinden diyalog ile gerçekleştirmenin yanı sıra, çeşitli iç sistemler ile entegre olarak yetki verme, talep açma vb. işlemleri de gerçekleştirerek çalışanın verimliliğini artırmayı amaçlıyor.
Sesli İşlemler
Sesli kişisel asistanlarda en büyük faydayı, sık yapılan ve standart bilgileri alarak gerçekleştirilen işlemlerde görüyoruz. Bir kurumun müşteri hizmetlerini aradığınızda müşteri temsilcisini bekleme süresi olmadan ve uzun menüler dinlemeden birkaç kelime söyleyerek bir takım işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Bu işlemler gün geçtikçe daha karmaşık sorunları çözecek şekilde geliştiriliyor.
Dünyada Chatbot kullanımına ilişkin bazı istatistikler:
¬ Juniper Research‘ün araştırmasına göre, chatbotlar perakende sektörünün 2019’da 7 milyon ABD Dolar, 2023’e kadar ise yılda 439 milyon ABD Dolar tasarruf etmesini sağlayacak.
¬ Bu kanal aracılığıyla yapılan perakende satışlar 2019’da 7,3 milyar ABD Doları’na kıyasla 2023’te 112 milyar Dolar’a ulaşacak.
¬ 2020’nin sonunda, global Conv. AI sektörü 5,78 milyar ABD Doları değerindeydi. 2021’den 2030’a kadar yaklaşık %18,9’luk bir yıllık artış oranı (CAGR) göstermesi, multi-milyar Pazar dikey hale gelmesi ve 32,62 milyar Dolar değerinde olması bekleniyor.
¬ Pandemiden bu yana, conversational araçlar tarafından gerçekleştirilen etkileşimlerin hacmi birden fazla sektörde %250’ye kadar arttı.
¬ Chatbotlar şu anda işletmelerde yapay zekanın en üst düzeyde kullanımını temsil ediyor ve bunların benimsenme oranlarının önümüzdeki iki ila beş yıl içinde neredeyse iki katına çıkması bekleniyor.
¬ Yapay zeka girişimlerinin kurucularının 3’te biri önümüzdeki 5 sene içinde Chatbot’ların yapay zeka kullanan ana uygulama olacağını öngörüyor. (Emerj)
Tüketici Anketleri
¬ Tüketicilerin %40’ı istedikleri desteği aldıkları sürece insan ya da Chatbot ile sohbet için öncelik belirtmiyorlar. (HubSpot)
¬ Yeni nesil içinde hergün bir Chatbot ile iletişime geçenlerin yüzdesi %40. (Mobile Marketer) ¬ ABD’demillenialkuşağının%67’si internet üzerinden Chatbot kullanarak alışveriş yapıyor. (eMarketer)
¬ Firmaların %90’ı destek hatlarında Chatbot kullanmaya başladıktan sonra sorunların daha hızlı çözüldüğünde hemfikirler. (MIT Technology Review)
¬ Chatbot’lar daha çok (%77’den fazla) satış sonrası ve müşteri hizmetleri operasyonları için kullanılıyor. (Accenture)
¬ 12 aylık bir zaman diliminde tüm dünyadaki tüketicilerin %67’si destek için bir Chatbot ile iletişim kurdular. (Facebook)
Gelecekte neler olacak?
Önümüzdeki 2 yıl içerisinde, kullandığımız çeşitli uygulamalardaki chatbotların kişiselleşmiş sorularla bizimle iletişimi başlattığını göreceğiz. Bunlar; “Arabanızın kasko tarihi yaklaştı. Yenilememi ister misiniz?” veya sık yaptığımız bir alışveriş için “Kedi mamanız bitmiş olmalı, tekrar sipariş vermemi ister misiniz?” olabilir. Hatta şu anda bankacılıkta üzerinde çalıştığımız; “Bu ay ortalamanın üzerinde kırtasiye harcaması yaptınız. Harcamalarınızı incelemek ister misiniz?” şeklinde kişisel finans yönetiminizi sağlayacak içgörüler verebilir.
Sanılanın veya beklenilenin aksine, chatbotlar yalnızca operasyonel maliyetleri düşürme veya markanın prestijini artırma amaçlı değildir.
Chatbotları, marka için müşteri ile iletişimin farklı bir kanalı olarak düşünmek, verimliliği ve satışı artırdığını fark etmek ve geleceğin diyalogsal yapay zeka ile iletişime doğru gittiğini benimsemek gereklidir. Kurumların AI yatırımlarına gittikçe daha fazla bütçe ayırmasının arkasındaki niyet de diyalogsal yapay zeka çağını yakalamaktır.
Kaynaklar: https://www.salesforce.com/blog/category/customer-relationships/ https://www.oracle.com/us/technologies/mobile/chatbot-infographic-3672253.pdf
https://www.hubspot.com/stories/artificial-intelligence
https://www.marketingdive.com/news/study-chatbots-gain-popularity-with-consumers- especially-millennials/447490/
https://emerj.com/ai-market-research/ai-founders-and-executives-predict-5-year-trends- on-consumer-tech/
https://www.insiderintelligence.com/articles/topics/retail-ecommerce
https://www.marketingdive.com/news/study-chatbots-to-drive-112b-in-retail-sales- by-2023/554416/
https://www.technologyreview.com/2018/11/14/239924/humans-bots-tension-and- opportunity/
https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-77/accenture-research-conversational-ai- platforms.pdf
https://www.facebook.com/business/foresight?tags[0]=messaging
