Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе

в 9:08, , рубрики: Блог компании Voximplant, искусственный интеллект, машинное обучение, Программирование, распознавание речи, распознавание эмоций, Чат-боты

Нет времени объяснять, вот главные постулаты сегодняшнего перевода:

  • чат-боты не имеют предельных издержек и продают в 4 раза больше, чем люди;
  • вероятность продажи падает на 79%, если люди понимают, что говорят с роботом;
  • потребители воспринимают роботов как менее компетентных и эмпатичных.

Под катом – подробности исследования и инсайты от ученых. Приятного чтения!

Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 1


От Sephora и Amazon до Dominos Pizza – технологичные гиганты используют чат-ботов для взаимодействия с миллионами клиентов по всему миру. Эти ИИ-системы почти не имеют предельных издержек и могут продавать в 4 раза больше, чем «живые» операторы. Тем не менее, недавнее исследование показало, что когда покупатель осознает, что он говорит с роботом, он становится менее склонен к покупке, так как робот видится ему как менее осведомленным, так и менее эмпатичным.

Чат-боты – это разговорный ИИ, созданный, чтобы упростить общение человека и компьютера и который сегодня используется в обслуживании клиентов. Многие сервисные компании используют эту технологию, дабы снизить нагрузку при общении с тысячами/миллионами клиентов по всему миру.

ИИ использует голосовые команды либо чат и, как уже было замечено, экономически крайне выгоден. И тут возникает резонный вопрос: почему же роботы используются не так часто, как могли бы?

Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 2Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 3
Sephore (слева) и Amazon (справа) используют чат-ботов для коммуникации с клиентами.

Группа исследователей решила найти ответ на этот вопрос и выяснила, что общение машины и человека снижает вероятность покупки более чем на 79,7%, когда человек понимает, с кем он говорит.

В исследование вошли более 6200 клиентов компании, предоставляющей финансовые услуги. Клиенты в случайном порядке распределялись на живых операторов и чат-ботов, при этом клиентам либо вовсе не сообщалось, что они говорят с роботом, либо об этом говорилось в начале/конце беседы, а также уже после совершенной покупки.

«Результаты показывают, что когда люди не знают, что говорят с ИИ, чат-боты продают в 4 раза эффективнее неопытных сотрудников, однако когда исследуемые были в курсе, что говорят не с человеком, они были немногословны и даже резки. При этом они покупали меньше, так как чат-бот, по их мнению, менее эмпатичен», – говорит Xueming Luo, профессор университета Темпл. «Чат-боты имеют технологические преимущества, снижают непроизводительные расходы, связанные с клиентами и увеличивают их благосостояние (потому что могут предлагать товары по более выгодным ценам, так как боты позволяют экономить на рабочей силе), – добавляет Luo. – Данные, полученные в исследовании, позволят маркетологам работать с определенным пользовательским сегментом, чтобы развить в потребителях доверие к ботам».

Хотя люди могут не доверять современным чат-ботам, ученые работают над технологией, которая позволит такому ИИ лучше понимать связь между языком и чувствами. Это может привести к появлению более сообразительных помощников вроде Siri или Alexa, а также заложить основы создания эмоциональных роботов.

Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 4

Исследователи создали эмоционально грамотного бота под названием ECM (Emotional Chatting Machine), который может отвечать на сообщения, основываясь на настроении собеседника.

ECM создала команда китайских исследователей в университете Цинхуа в Пекине и Иллинойском университете. Их целью было создать бота, способного отвечать не только релевантно и грамотно, но и с адекватной эмоциональной подачей. На данный момент пользователи должны сами выбирать свое состояние – счастье, грусть, отвращение или гнев – но в будущем ИИ сможет определять это самостоятельно. В итоге выяснилось, что 61% испытуемых предпочли ответы этой системы ответам обычного чат-бота.

В разговоре с Guardian профессор Björn Schuller из Имперского колледжа Лондона сказал: «Скорее рано, чем поздно, грядет следующее поколение интеллекта, с которым мы будем взаимодействовать ежедневно. И сейчас вопрос стоит не в том, нужна ли такая технология или нет – очевидно, что нужна – а в каких приложениях имеет смысл ее применять».

Исследование: если покупатель понимает, что говорит с чат-ботом, то покупка не состоится вовсе - 5

ECM обработал датасет с миллионами реальных разговоров, каждый из которых был помечен одной из 6 категорий – «гнев», «отвращение», «счастье», «одобрение», «грусть» и «другое».

Обучая ECM эмоциональному окрасу сообщений, становится возможным научить его адаптировать собственные реплики. Датасет был сформирован из 23000 предложений из Weibo, китайской социальной сети. Каждое сообщение было вручную отмечено одним из 8 маркеров: «гнев», «отвращение», «страх», «счастье», «одобрение», «грусть», «удивление» и «другое». «Страх» и «удивление» были проигнорированы, так как в этих категориях оказалось слишком мало примеров; оставшиеся же категории сформировали датасет.

Изучив манеру изъясняться, свойственную каждой из категорий, ECM стал способен применять эмоциональную окраску при общении в реальном времени. Например, если на вход подается фраза «Худший день в жизни, я опоздал из-за пробок», то обычный чат-бот ответит «Вы опоздали». ECM же предложили другие ответы, например, «Я всегда рядом, чтобы поддержать вас» (одобрение), «Улыбайтесь! Все будет хорошо» (счастье), «Это угнетает (грусть), «Иногда жизнь – полный отстой» (отвращение), «Кошмарные пробки» (гнев).

ДАТАСЕТ
Эмоция Кол-во реплик
Гнев 234,635
Отвращение 689,295
Счастье 306,364
Одобрение 1,226,954
Грусть 537,028
Другое 1,365,371

Автор: nvpushkarskiy2

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js