您必须了解的不同行业的 7 个聊天机器人示例!

已发表: 2023-07-11

在为您的网站实施最合适的聊天机器人策略之前,您是否正在浏览不同的聊天机器人示例? 您就在这里,我们将在本博客中讨论来自不同行业的不同聊天机器人示例。

但在我们开始讨论之前,让我们先讨论一下聊天机器人已被证明是客户的绝对救星的情况。

你有过这样的深夜恐慌时刻吗? 您即将到此为止,但在此之前您随意地滚动浏览了信用卡对帐单。 哇!

您是否刚刚在您的信用卡上发现了陌生的收费?

当你感到沮丧时,你决定拨打客户服务热线号码。 但是等等,你在电话中听到的是: “我们的办公时间是上午 9 点到下午 5 点。” 是一些只会让你更恼火的事情。

就在您准备迎接一夜的忧虑之前,您决定查看银行的网站,了解是否提到了有关费用的信息。

现在,网站上会弹出一个小窗口: “今天我能为您提供什么帮助吗?”

你输入你对奇怪指控的担忧,令你惊讶的是,你在几秒钟内就得到了清晰、简洁的解释。

嗯,你绝对可以松一口气了。

这只是一个聊天机器人的例子,它是我们数字时代的无名英雄。 这些客户支持虚拟助理随时待命,随时准备在您最需要的时候提供帮助。 聊天机器人正在改变企业的运营方式,使客户服务更快、更智能、全天候可用。

但这还不是全部。 在本博客中,我们将带您踏上聊天机器人迷人景观的旅程。 我们将探索电子商务、医疗保健、银行和教育等各个行业的现实生活中的聊天机器人示例。

因此,无论您是技术爱好者,还是正在寻找在网站上实施聊天机器人作为网站访问者的数字助手的想法,请留下来。 因为我们进入聊天机器人世界的旅程将是一次启发性的旅程。

目录

什么是人工智能聊天机器人,它们如何工作?

如果您发现自己与客户服务代表聊天,后来才意识到您实际上是在与计算机程序交互,那么您已经遇到了聊天机器人。

但这些数字对话者到底是什么?他们如何如此准确地回答我们的问题?

让我们仔细看看。

聊天机器人是旨在模仿人类对话的计算机程序。 它们是出现在网站上的友好数字助理,随时可以帮助您查找信息、回答您的问题,甚至指导您完成购买。 但并非所有聊天机器人都是一样的。 它们主要有两种类型:

  1. 基于规则的聊天机器人
  2. 人工智能驱动的聊天机器人。

基于规则的聊天机器人就像那些严格遵守课本的勤奋学生。 它们按照一组预定义的规则进行编程,只能响应所学的特定命令。 当你问他们一个超出他们规则手册的问题时,问题就出现了,他们可能会对你耸耸肩。 这些聊天机器人不使用人工智能,但对于简单的任务和简单的交互非常有效。

另一方面,人工智能聊天机器人可以即兴创作自己的语言。 他们使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术来理解和响应各种用户查询。 他们可以处理复杂的对话,理解上下文,甚至可以从过去的互动中学习,以随着时间的推移改进他们的反应。

想要更详细地比较这些不同类型的聊天机器人吗? 这是传统聊天机器人与人工智能聊天机器人与经过 ChatGPT 训练的自定义人工智能聊天机器人之间的终极对决。

因此,无论是实时代理、引导您浏览网站的基于规则的聊天机器人,还是帮助您解决问题的人工智能聊天机器人,这些数字助理都在改变您与客户互动的方式。

在接下来的部分中,我们将探讨各个行业的一些现实示例。

来自不同行业的 7 个聊天机器人示例

1. 客户服务中有效聊天机器人的示例

随着用于客户服务的 ChatGPT 的加入,聊天机器人已成为一种强大的工具。 人工智能驱动的聊天机器人可以提供即时响应并毫不费力地处理大量客户请求。

Slush 以举办全球商业活动而闻名,它使用客户服务聊天机器人来处理支持请求。 去年,该公司使用聊天机器人让客户服务团队聚集了 20,000 名与会者,参加了在赫尔辛基举行的全球初创企业活动。 该聊天机器人自动化了高达 67% 的客户服务聊天。 它回答了常见问题,并将活动工作人员从重复性任务中解放出来,使他们能够专注于更复杂的问题。

另一个客户服务聊天机器人示例是 Bestseller 部署的聊天机器人,Bestseller 是一家时装公司,旗下拥有 Vero Moda、Jack & Jones 和 Only 等著名品牌。 凭借遍布多个国家/地区的庞大客户群,Bestseller 面临着跨网站和社交渠道的大量客户查询。 他们的聊天机器人介入,及时解答常见问题,确保客户立即收到所需的信息。

2. 电子商务聊天机器人示例

电子商务聊天机器人已经在塑造该行业方面发挥着关键作用。 聊天机器人可以提供个性化的购物体验,并培养潜在客户的参与度和销售机会。

例如,我们可以讨论英国迪卡侬在 COVID-19 大流行期间使用聊天机器人的创新方法。

随着健身房和健身中心关闭,人们开始在家锻炼。 于是他们转向迪卡侬英国的电子商务商店订购家用体育用品。 通过聊天机器人客户服务和人工代理,他们为客户策划了个性化购物车,为电子商务体验增添了个人风格并推动了销售。

3. 营销聊天机器人示例

聊天机器人不仅仅用于客户服务或电子商务; 他们也在营销领域掀起波澜。 聊天机器人营销是与受众实时互动的好方法。

例如,全球披萨连锁店达美乐 (Domino's) 在 Tinder 上推出了一款约会机器人,该机器人会向向右滑动的用户发送俗气的搭讪台词。 这一创新的营销策略以有趣而独特的方式吸引客户,广告支出回报率比上一年提高了 35 倍,销售额增长了 10%。

多米诺骨牌营销聊天机器人

4. 医疗保健领域的创新聊天机器人示例

事实证明,聊天机器人在医疗保健行业的使用是革命性的。 聊天机器人可以提供即时、个性化的护理。 医疗保健聊天机器人可以帮助患有健康焦虑症的人。

哈佛医学院公布的一些数据显示,4%到5%的人有健康焦虑,但专家认为实际数字可能接近12%,因为这一数字大多被低估了。 医疗保健聊天机器人可以极大地帮助应对焦虑,因为它可以分析症状并向用户建议补救措施。

Babylon Health 的症状检查器是医疗保健聊天机器人的完美示例。 这种聊天机器人技术使用人工智能、机器学习和自然语言处理技术来解释症状,识别相关风险因素、潜在原因,并建议可能的后续步骤。

Babylon Health 症状检查器 - 聊天机器人示例
巴比伦健康症状检查器

该 NLP 聊天机器人可以节省医护人员的时间,并为患者提供所需的即时帮助。

5. 银行业聊天机器人示例

我们从银行业聊天机器人的潜在用例开始了这个博客的旅程。 现在,我们来看看银行业的一些现实生活中的聊天机器人示例。 聊天机器人通过提供 24/7 全天候协助来支持客户并处理各种任务,从而增强客户服务。

Lemonade 的聊天机器人 Maya 就是一个完美的例子。 Maya 指导用户填写必要的表格以获得保险单报价。 这不仅简化了客户的流程,也减轻了银行员工的工作量。

Maya 保险聊天机器人 - 聊天机器人示例
Maya 保险聊天机器人

6. 教育中成功的聊天机器人实施示例

聊天机器人也在教育领域取得了成功。 以 Duolingo 的聊天机器人 Max 为例。 Max 不是典型的聊天机器人。 这就像您口袋里有一位私人语言导师!

它旨在模拟现实生活中的对话,为学习者提供即时反馈和纠正。 想象一下在午夜练习法语或在午休时间温习西班牙语。 Max 就在那里,准备聊天,使语言学习比以往任何时候都更具互动性和吸引力。

创新的教育方法使学习新语言变得有趣且容易。 此外,它还带来了更加个性化和灵活的学习体验。

Duolingo Max - 聊天机器人示例
多邻国麦克斯

资料来源:Duolingo Max

7. 人力资源管理聊天机器人示例

聊天机器人可以有效地用于人力资源管理,以简化招聘。 全球最大的化妆品公司欧莱雅就是一个很好的例子。 每年面对超过一百万份求职申请,欧莱雅雇用了具有自然语言处理技能的人工智能聊天机器人 Mya。

Mya 与 92% 的候选人进行了接触,提出了必要的资格问题并提供了无偏见的筛选流程。 这不仅使招聘过程更加高效,而且确保了选拔过程的公平公正。

最佳人工智能聊天机器人平台(前 3 名)

1. 博索尼克

Botsonic 在我们的排行榜上名列第一。 它是一个简单但创新的聊天机器人构建器,可让您在几分钟内创建经过 ChatGPT 训练的客户支持聊天机器人。 借助 Botsonic 的直观界面,您无需任何编码知识即可构建人工智能驱动的聊天机器人。

Botsonic - 聊天机器人示例
博索尼克

凭借一些高度可定制的功能,Botsonic 是您可以在不同行业使用的最佳聊天机器人。 选择您的聊天机器人头像并根据您的品牌主题调整界面。 此外,您还可以为网站访问者设置自定义的欢迎信息。

当您根据自己的业务数据训练 ChatGPT AI 聊天机器人时,它将能够了解您业务的每个角落。 因此,每当您的客户向人工智能机器人提出一个独特的问题时,它都会提供相关的答案。 此外,您还可以将聊天机器人设置为自动响应常见客户查询。

Botsonic 使用机器学习和自然语言处理技术来最好的聊天机器人示例从用户的文本中学习并提供类似人类的响应。 因此,您可以使用 Botsonic 创建的 AI 聊天机器人来提供 24x7 客户支持。 由于它可以理解并以 25 多种语言进行响应,因此您可以为客户提供多语言实时聊天支持。

以下是用户对人工智能驱动的 Botsonic 聊天机器人的评价:

Botsonic 评论 - 聊天机器人示例
Botsonic 评论
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2. 聊天库

Chatbase 是关于数据和分析的。 如果您是数据驱动的决策者,您会欣赏聊天机器人如何让您跟踪其性能并深入了解客户互动。

通过 Chatbase 分析功能,您可以无缝跟踪聊天机器人在哪些方面成功处理了客户查询以及哪些方面需要改进。 如果您想通过聊天机器人营销创建数据驱动的产品策略,Chatbase 可能是一个很好的工具。 Chatbase 可让您将数据转化为行动,确保您的聊天机器人始终处于领先地位。

然而,一些用户报告遇到错误和问题,例如聊天机器人不可用,可能会影响用户体验。

3. 聊天燃料

Chatfuel 是为 Facebook 创建人工智能聊天机器人的领先平台之一。 它允许您构建聊天机器人和在社交媒体上吸引受众的聊天机器人。

该平台易于使用,您无需编码知识即可快速创建 Facebook Messenger 机器人。 该平台在希望增强 Facebook Messenger 客户体验的企业中尤其受欢迎。

然而,值得注意的是,Chatfuel 主要专注于 Facebook Messenger 聊天机器人。 如果您想为其他平台构建聊天机器人,您可能需要考虑其他选择。

有效的聊天机器人开发策略

无论是客户服务团队聊天机器人、销售团队聊天机器人还是营销聊天机器人,有效的聊天机器人策略对于在您的网站中成功实施至关重要。 以下是在创建有效的聊天机器人策略时必须记住的七件事:

1.了解你的听众

然而,在开始开发自己的聊天机器人之前,了解您的受众是谁以及他们的需求至关重要。 例如,如果您在银行业,您的受众可能是寻求有关其帐户或交易的快速答案的客户。 进行用户研究,收集有关目标受众的偏好、需求和痛点的见解。 这将帮助您设计真正满足用户需求的聊天机器人。

2. 定义明确的目标

您希望您的聊天机器人实现什么目标? 无论是改善客户服务、促进销售还是提供信息,明确的目标都将指导您的聊天机器人开发过程。 例如,如果您是一家零售企业,您的网站实施聊天机器人的主要目标可能是向客户推荐产品或预约参观房产以促进购买。

3.选择合适的平台

您为聊天机器人选择的平台将取决于您的受众与您互动的位置以及您的具体目标。 例如,如果您经营零售电子商务业务,人们会访问您的网站来购买您的产品。 您可以使用 Botsonic 等 AI 聊天机器人来提供产品推荐或与客户分享运输更新。

4. 设计对话流程

一个有效的聊天机器人应该能够进行自然且引人入胜的对话。 设计引导用户实现目标的对话流程。 例如,如果您是一家旅行社,您的旅行聊天机器人可以询问用户想去哪里、何时以及预算,以提供个性化建议。 像 Botsonic 这样的聊天机器人可以利用 NLP 技术来维护您的品牌声音,并向您的受众提供人性化的回应。

5. 测试和迭代

一旦您的对话式 AI 聊天机器人上线,根据用户反馈和性能数据不断测试和迭代非常重要。 例如,如果用户经常在对话中的某个时刻中断,您可能需要调整对话流程。

6. 保持简单

虽然为聊天机器人加载功能可能很诱人,但让事情保持简单通常更有效。 专注于做好几件事,而不是尝试所有事情。 例如,如果您经营一家餐馆业务,而不是一个健全的客户支持聊天机器人,那么为客户预订餐桌或收集反馈的简单聊天机器人可能是最有效的实施方式。

7. 提供人性化的选择

虽然聊天机器人可以处理许多任务,但有时需要人性化的接触。 确保为用户提供在需要时与人工代理联系的选项。 例如,如果客户遇到聊天机器人无法处理的复杂问题,他们应该能够轻松地转而与人类客户服务代表交谈。

常见问题解答

聊天机器人有哪两种主要类型?

聊天机器人主要有两种类型:基于规则的聊天机器人和 AI(人工智能)聊天机器人。 基于规则的聊天机器人经过编程,可以根据最初训练的一组预定规则进行响应。 它们只能处理有限的特定任务,无法处理复杂的请求。 另一方面,人工智能聊天机器人使用自然语言处理和机器学习来理解和响应用户输入。 他们从过去的互动中学习,可以处理复杂的请求,使他们更加灵活和高效。

Alexa 是聊天机器人吗?

是的,我们可以将 Alexa 称为一种聊天机器人,但更具体地说,它是虚拟助手或语音助手。 Alexa 使用先进的人工智能算法来理解和响应语音命令,使其比传统的基于文本的聊天机器人更具交互性和能力。

什么是 3 级聊天机器人?

3 级聊天机器人也称为上下文聊天机器人,能够处理复杂的对话。 这些聊天机器人不仅能理解用户的意图,还能记住对话的上下文。 这意味着他们可以处理来回对话,并根据正在进行的对话提供更相关的问题和答复。 Botsonic 驱动的 AI 聊天机器人是 3 级聊天机器人的示例。

人工智能聊天机器人与基于规则的聊天机器人有何不同?

人工智能聊天机器人和基于规则的聊天机器人的主要区别在于理解和响应用户输入的能力。 基于规则的聊天机器人遵循决策树模型,无法处理偏离其编程的请求。

另一方面,人工智能聊天机器人使用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)来理解用户输入。 他们理解消息的意图并提供适当的响应,即使输入与他们编程的不完全一样。 它们可以处理复杂的请求并从过去的交互中学习,使它们比基于规则的聊天机器人更加灵活和高效。

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