Bottar, alltså automatiserad chattmjukvara, fyller en allt större plats i kundtjänstsammanhang. Det finns flera självklara skäl till det, men i slutändan handlar det förstås om lägre kostnader och större kapacitet än med människor som sköter kundtjänst.

Men trots allt så krävs det även mänsklig inblandning ibland. Typexemplet är att en konversation mellan en kund och en bott kör fast. Det kan finnas flera anledningar till det, men de flesta kan nog sammanfattas med att ärendet blir för komplicerat för en bott. Det kan bero på att kund har svårt att beskriva sitt problem eller att botten inte har ”kunskap” nog att lösa det. Eller det kan bero på en kombination av dessa och andra orsaker.

Att slussa över besvärliga ärenden från en bott till en människa blir väldigt viktigt i ett scenario med bottar som första kontaktyta för kunderna. Ett första steg för att lyckas med det är att skaffa sig en bild över hur kundtjänsten fungerar.

Läs också: Bott twittrar svordomar från Github

Det är tankarna bakom Ibex Dashboard från Microsoft. Det är en kontrollpanel (dashboard) för att analysera bottar. Den presenterar information om förhållandet mellan bottar och människor vad gäller kundtjänst.

Här är några exempel på mätetal:

• Hur många gånger har en kund lämnats över från en bott till en människa?
• Vad finns det för medel-, max- och minimivärden för hur lång tid en kund behöver vänta vid överlämningen från en bott till en människa?
• Hur många kunder väntar just nu på att få prata med en mänsklig kundtjänstrepresentant?
• Har antalet kunder som vill prata med en människa ökat?

Med utgångspunkt från sådana här mätetal kan man sedan titta på hur olika interaktioner mellan kunder och bottar ser ut. Man kan även tänka sig mer avancerade analyser, till exempel med maskininlärning, för att hitta mönster. Finns det till exempel någon typ av fråga som ofta leder till att kunder vill prata med människor, i stället för med bottar?

Läs också: Topp100 2018: Här är de 5 bästa myndigheterna på nätet

Den information som fås fram kan användas för att vidareutveckla en kundtjänstbott. Det kan handla om allt från att utöka informationen som en bott har tillgång till, med avsikt att lösa fler problem, till att lämna över till en människa så snabbt som möjligt om det är ett ärende som en bott inte klarar.

Informationen kan också användas för att avgöra hur många mänskliga kundtjänstrepresentanter som behövs.

Missa inte eventet alla pratar om: Webbdagarna Stockholm 20-21 mars 2018 »