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自動会話プログラムチャットボット(Chatbot)でエンゲージメントを向上させる3つの手順 万能型から特化型へと変化

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本記事は、3 Steps to Grow Chatbot User Engagement w/ Personalization
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約3分15秒

あるべき姿を目指して。従来の万能型Chatbotと話したい人はもはやいません

 

それが世に現れた当初、私達はみなChatbotといえば万能型で画一的なものであるという概念に捉われていました。Chatbotが利用者の名前に応じてデータを利用することができる可能性に出会ったことは嬉しい誤算でした。

 

結局のところ、万能型Chatbotはほとんど価値を提供せず、その会話に誰もがみなイライラするようになってしまいました。こうしてChatbot業界に対する悲観論が大きくなってしまい、今日のChatbotは利用者にとって価値のあるエンゲージメントを上げるため、自身が過去のそれとは異なることを利用者の証明することが必要なのです。

 

 

 

このようなチャットボットの挨拶からチャットボットユーザーの関与が成功するとは思わないでください。

 

 

 

 

Step1:欲しくもない詳細情報に対する”Wow”

 

これらのやり取りはChatbotのユーザーエンゲージメントを向上させるために誰もが活用すべきものです。数多くの利用者が不安と悲観をイメージしながら新しいChatbotに触れるでしょう。ウェルカムメッセージは、あなたのChatbotがこれまでとは違う、何らかの情報を持っていることをアピールする絶好の機会なのです。

 

自分の名前を用いて利用者に挨拶し、メッセージの中で地域の天気について触れたり、曜日や時間を意識してあいさつ(おはよう、こんにちは、こんばんは など)を切り替えます。個別特化型のChatbotに対して利用者のエンゲージメントを高めるための素晴らしいスタートです。

 

ここで重要になるのが、Chatbotは大量の情報を抱えなくとも、厄介な万能型Chatbotとは異なることを利用者にいかに示すかということです。あなたは利用者のChatbotに対する否定的な印象を払拭してもらい、会話に参加してもらうことで自身のChatbotにも刺激を与えなくてはなりません。

 

 

 

このようなウェルカムメッセージは、そのChatbotがある程度の価値ある情報を持っていることをユーザーに期待させ、Chatbotの利用を促進します。

 

 

 

 

Step2:過去データを活用し、不毛なおしゃべりを排除する

 

Chatbotの過去の利用データは、利用者のエンゲージメント数値に影響するようなユーザーエクスペリエンスを創造するのに最適な素材です。しかもこれは、利用者の過去のピザの注文履歴と配達先を元に次回の注文を支援するChatbotと同じくらい単純です。

 

過去の行動履歴は将来の行動予測のための最良の素材であり、その概念はChatbotによる会話の親和性を帯びていることをしばしば耳にしませんか。例えば、ピザ注文のChatbotの場合、利用者が過去4回のうちに3回同じ注文を行ったとすると、Chatbotは利用者の時間節約を叶えるため、以前と同じ注文をするか尋ねることで注文することができます。このことは利用者に付加価値をもたらし、当該Chatbotのエンゲージメントの向上に寄与します。

 

このとき、主な注意点としてChatbotはリピーターを初回利用者と同様に扱うべきでないということです。想像してみてください。初めて知り合ってから5回目の会話が、最初の会話と全く同じであることを快く感じますか。私達は他人との日常会話において会話の文脈を読むことを覚えます。今やChatbotもそれと同じレベルに到達する時が来たのです。

 

 

利用者の過去履歴データがChatbotの会話においてどれだけ効果的であるかを示す好例です。

 

 

 

 

Step 3: 最強の特化型Chatbot体験をもたらすための「生の(ライブ)」ユーザーアクティビティの活用

 

 

こちらは今回の記事で取り上げた特化型Chatbotのうち最強とも言える形式であり、販売やサポート用に構成されたChatbotにおいてエンゲージメント向上を図るうえで「必須」です。前提として、利用者がリアルタイムでChatbotや対応製品にどのような反応をしているかに基づき、Chatbotのカスタマイズすることが必要となります。

 

例えば、サポートしている製品における特定の利用者の位置づけを知るChatbotは、その製品の特定部分に対する一番関連している質問に出会えたかどうかを利用者に尋ねることができます。もう1つの好例は、今現在のセッションにおいて利用者が何を買おうとしているかということに基づいて商品の推奨を提供する、販売重視のChatbotです。私が靴を買おうとしているなら、Chatbotが帽子を推奨するような会話をするべきではありません。

 

 

これこそChatbotのエンゲージメント向上を目指したグリーティングです。

 

 

このような特化型Chatbotを成功させることは決して容易なことではないですが、Chatbotのエンゲージメントにポジティブな影響をもたらすという事実は決して大げさではありません。このようなリアルタイムの特化型Chatbotは、最も要求の厳しい利用者をも感動させ、より多くの利用者を呼び戻すような大きな価値をもたらします。

 

あなたは何を待っていますか?特化型Chatbotは会話が個人特化されているかのような驚きの感動をもたらし、結果的にChatbotエンゲージメント数値が急上昇するのを楽しみにしてください。

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