Forretningsværdi og chatbots
Den danske fagforening Krifa bruger chatbots til at maksimere forretningsværdi og slå konkurrencen
Fagforeninger i Danmark: potentielle medlemmer har brug for konkrete fordele, for at kunne vælge den ene fagforening fremfor den anden.
I en sådan industri, præget af konkurrence, er det afgørende for fagforeningerne at yde fremragende kundeservice og support, lige når brugerne har brug for det, og at holde sig opdateret med den nyeste teknologi.
For Krifa, en af de største danske fagforeninger, er god kundeservice og fokus på arbejdsglæde, den bedste måde at tiltrække nye kunder på. Dette betød, for Krifa, at udvide deres åbningstider i kundeservice og tilbyde hurtigere løsninger. Men hvordan gør man dette uden at udmatte sine kundeservicemedarbejdere?
Det hele startede som et “Proof of Concept”. De ville se hvordan chatbots kunne øge Krifas forretningsværdi og hvad chatbots kunne gøre for deres forretning. Samt om det var en løsning som medlemmerne ville finde brugbar. Gæt engang? Det viste sig at være en kæmpe succes.
Baggrund
- Antallet af chatbots: Krifa oprettede, over en periode, fire forskellige chatbots for at prøve forskellige formater – den sidste er bygget ved hjælp af NLU
- Årsager til at implementere en chatbot: At tilbyde service 24/7 til sine medlemmer og få ekstra hjælp til de mange henvendelser i kundeservice
Investering
- Menneskelig investering: Input til opbygningen af botten gives af 7 personer fra 4 forskellige afdelinger og 1 certificeret Bot Operatør med ansvar for at styre botten
Resultater
- Den nyeste chatbot havde 1.500 brugere og 3.000 besøgende i den første 1,5 måned efter implementeringen
- I dag håndterer botten 48% af alle samtaler. Det næste mål er, at botten håndterer 75% af alle samtaler
Læs videre, hvor vi snakker med Benjamin Damsgaard, Digital Konsulent hos Krifa, der sammen med sit team tager sig ekstra godt af chatbotten “Kristina”. I dette blogindlæg vil du kunne følge med i, hvordan Krifa har udnyttet alle de muligheder, der følger med chatbots, og hvordan de har eksperimenteret med forskellige bots til at bygge den perfekte chatbot til deres medlemmer.
Opbygningen af en chatbot i lille skala
rifa er en af de største fagforeninger i Danmark og en digital ‘first mover’. De besluttede at udvikle deres første chatbot som en hjælp for deres 200.000 medlemmer. Men hvordan har rejsen været, og hvornår begyndte det hele?
“Vi startede sommeren 2017 med en chatbot som et ‘Proof of Concept’ for at se, om det var noget vores medlemmer ville bruge. Og vi fandt hurtigt ud af, at det ville de! “ – Benjamin Damsgaard, Digital Konsulent hos Krifa
Det tog Krifa 2-3 måneder at udvikle indholdet og opbygge den første bot. Botten blev først bygget i en mindre skala som et ‘Proof of Concept’, for at teste hvor nemt det ville være at implementere en chatbot og for at få en forståelse for de mange anvendelsesmuligheder. Det var vigtigt for Benjamin og hans team at lave botten hurtigt, så medlemmerne kunne afprøve den så hurtigt som muligt. Deres første bot var en kundeservice chatbot på Facebook Messenger, der var målrettet de studerende, som er medlemmer af Krifa og kunne derfor svare på spørgsmål, der var relevante for dem. Krifa indså hurtigt, at chatbotten var et stort hit:
“Vi havde en enorm succesrate, chatbotten kunne besvare mange af spørgsmålene fra vores medlemmer. Det var et område, vi ønskede at følge op på for at finde ud af, hvordan vi kunne implementere det til alle vores medlemmer.”
Årsager til implementering af ‘Conversational’-AI
Nu da chatbotten havde bevist sit værd og dens fremtid var sikret, måtte de sørge for at dens formål og omfang var klart for alle, både internt i organisationen og eksternt. Blev chatbotten implementeret for blot at spare nogle penge i kundeserviceafdelingen ved at overtage menneskelig arbejdskraft? Nej!
“Vi håber, at de spørgsmål der går igen og igen vil blive bevaret af chatbotten således at vores medarbejdere i kundeservice får ‘bedre’ spørgsmål. Det er ikke en måde at spare mange penge på eller for at fyre kollegaer, men det er en måde at hjælpe vores medlemmer med at få svaret på de ofte stillede spørgsmål, og for at give dem svarene, selv uden for vores åbningstider. “
Chatbots har mulighed for at reducere omkostningerne, men i Krifas tilfælde er det bare en ekstra bonus. Ifølge Benjamin handler det om at drive effektivitet for organisationen og at yde bedre kundeservice til medlemmerne, da de nu kan nå Krifa 24/7:
“Jeg tror, at den største forretningsværdi for os lige nu er, når vi hjælper mennesker uden for vores åbningstider. Så vi kan hjælpe dem, når vores telefonlinjer er lukket. “
‘Chatbot First’-løsningen
Næste trin i chatbot-rejsen hos Krifa var selvfølgelig at udforske nye chatbot-muligheder. En bot med et bredere anvendelsesområde, kunne potentielt være til hjælp for mange flere medlemmer. Derfor besluttede Krifa at fokusere på det, vi kalder deres ‘Chatbot First’–løsning: hvilket vil sige, at botten blev implementeret direkte på deres hjemmeside. Her kunne medlemmerne få hjælp og vejledning via en support-linje, der var konstant aktiv. Chatbotten havde desuden også sin egen destinationsside på hjemmesiden. Chatbotten gav vejledning til alle medlemmer, der var berørt af de nye regler for arbejdsløshedsunderstøttelse og kunne f.eks. give svar på, om brugeren havde ret til arbejdsløshedsunderstøttelse eller hvilke foranstaltninger, der skulle til for at kunne få ret til understøttelse.
“Vi ønskede at give svar til alle vores medlemmer for at hjælpe dem i deres arbejdsliv, så vi inkorporerede en masse information i chatbotten, (…) men det var for svært at bruge for mange af dem.”
Trods de gode hensigter med den nye bot syntes det at være for kompliceret for brugerne. Der var en masse oplysninger gemt i botten, men det var svært at finde de rigtige oplysninger. Derfor besluttede Krifa at genoverveje botten og lave en anden version.
Julekalender chatbotten
Før vi går videre til at tale om den nyeste version af chatbotten, ønsker vi at komme ind på en anden måde som Krifa har eksperimenteret med chatbots for at udnytte deres fulde potentiale. Dette fandt sted vinteren 2018, da Krifa lavede en julekalender for deres medlemmer:
“Sidste jul besluttede vi at lave en chatbot-kalender i Messenger. Vi ønskede at hjælpe folk med at lære Krifa at kende, så de modtog et spørgsmål og havde mulighed for at finde svaret på Krifa.dk. Vi gav dem et link og en webside, hvor de kunne finde svaret. Det var en måde at vise folk, hvad vi kan gøre som fagforening.”
Det var en daglig chatbot–kalender, der løbende i december gav brugerne råd og nyt input om hvordan de kunne forbedre deres tilfredshed – arbejdsglæde – på arbejdspladsen. For eksempel, hvis brugeren ønskede at styrke sin motivation i jobsøgningen eller på jobbet, fandt chatbotten forskellige artikler, skrevet af Krifa, om hvordan man får de bedste resultater. Dette blev tænkt som en bonus for deres medlemmer, men det var også en strategi for at sprede ordet om Krifas kerneværdier og hvad de kan gøre for deres medlemmer.
Den nye og forbedrede web- og Messenger chatbot
Den nyeste version af botten er udviklet med hensigt til at inkludere alle medlemmer og potentielle medlemmer, samt for at undgå forvirring. Indholdet er derfor blevet gjort enklere og mere håndterbart.
“Vi lavede en ny version i år, som er tilgængelig på Facebook og som webchat, og vi skabte den ud fra 8 forskellige kategorier, så det var lettere for medlemmerne at finde det rigtige svar.”
Nu er den nye chatbot implementeret nederst på Krifas hjemmeside, og den åbnes som fuld skærm i browseren. I den nærmeste fremtid bliver webstedets bot omdannet til en pop-up chat–widget direkte på siden. Med BotXO kan du have alt dit indhold på en centraliseret konto og derefter bruge den i alle de kanaler, du vil have din bot(ter) til at leve. Det betyder for Krifa, at den gamle Messenger–bot vil blive opdateret med det samme indhold som hjemmesidens chatbot.
En nøglefunktion i den nye version er, at medlemmerne nemt kan bestemme hvilket emne i botten, der er relevant for dem, derfor er chatbotten nu en forbedret bot, der giver en god og intuitiv kunderejse.
Optimer kunderejsen ved brug af data
Den måde hvorpå Krifa vedligeholder og forbedrer deres chatbot er et godt eksempel for andre virksomheder, der gerne løbende vil forbedre deres bots med nye data. For at bygge en intelligent chatbot der giver brugerne en god service, bør virksomhederne forvente at afsætte tid til forbedringer. Det er vigtigt at sikre, at botten er opdateret med de nyeste informationer og opfylder kundernes behov.
“Lige nu er der 7 personer, herunder mig, der arbejder på chatbotten. Vi er fra 4 forskellige afdelinger: Vi har nogle fra fagforeningen, nogle fra arbejdsløshedsfonden, en fra kundeservice og en fra den digitale afdeling. “
De forskellige afdelinger slog sig sammen for at indsamle al deres viden for at “fodre” chatbotten med vigtige oplysninger fra hvert område. Men først skulle de præcisere, hvilke spørgsmål kunderne havde brug for svar på:
“Den nye version fokuserede på de data, vi indsamlede: hvad taler vores medlemmer om i supporten, og hvordan kan vi bruge disse data til at oprette den nye chatbot? Så vi skabte det ud af 8 nye kategorier med de oftest stillede spørgsmål. “
Med den nye version indsamlede de data fra deres kundeserviceafdeling for at finde ud af, hvilke spørgsmål deres kunder oftest stiller, og de indsnævrede det til otte forskellige områder, som chatbotten skulle dække; arbejdsløshedsunderstøttelse, beskæftigelse, hvordan man registrerer ledighed, jobsøgning, stress, hvordan man indsender et ydelseskort, medlemskab og hvordan man kommer i kontakt med en medarbejder hos Krifa. På denne måde har Krifa formået at ‘unsilo‘ deres virksomhed ved at bringe de forskellige forretningsområder sammen i én bot, så medlemmerne kunne få øjeblikkelig hjælp, uanset hvilken afdeling deres spørgsmål tilhørte.
NLU og intelligente chatbots
“Med den gamle bot indså vi, at næsten alle vores medlemmer indtastede et spørgsmål, men den gamle bot kunne ikke tage sig af det. Så vi skabte den nye bot og begyndte at bruge NLU. “
NLU står for naturlig sprogforståelse (Natural Language Understanding). Det er en AI teknik, som BotXO har brugt + 10.000 timer på at udvikle. Med NLU kan chatbotten forstå, hvad mennesker siger med deres naturlige sprog. Denne tilgang kaldes en tekst-chat. På denne måde behøver brugeren ikke kun at følge den almindelige klik-chat-kommunikationsstrøm, hvor brugeren bliver ledt gennem chatten ved hjælp af knapper med foreslåede svar. I stedet kan brugeren skrive frit og stille et spørgsmål, da botten giver et svar baseret på input. AI’en tager endda hensyn til, at mennesker nogle gange laver stavefejl og nogle gange har dårlig grammatik. Når Krifas medlemmer skriver et spørgsmål til chatbotten, forstår chatbotten hensigten eller formålet med spørgsmålet og kan automatisk give brugeren et svar.
“Efter at vi begyndte at bruge NLU, blev alt generelt bedre. Når vores medlemmer skrev til os, kunne vi forstå, hvad de skrev om, og vi kunne give dem det rigtige svar. Chatbotten vidste endda, at hvis den ikke kunne svare på det, så måtte den sende en besked til en medarbejder i kundeservice. “
For at skabe en intelligent chatbot-løsning med NLU er det vigtigt at bruge domains (domæner), intents (hensigter), sentences (sætninger) eller keywords (søgeord), der identificerer bestemte sætninger, og at have en forståelse for hvordan brugerne udtrykker sig, i det der almindeligvis kaldes ‘naturligt sprog’. På denne måde kan chatbotten dække alle de temaer som brugerne vil spørge om.
BotXO har udviklet domains og intents for virksomheder, for at de nemt og hurtigt kan komme i gang med NLU. Det er også et værktøj, som virksomheder kan benytte til at opbygge intents på egen hånd i forhold til deres eget område. Det var det, Benjamin og hans team fokuserede meget på, da de byggede den nyeste bot.
“Vi byggede vores egne intents, fordi nogle af de områder hvor vores chatbot skal levere svar er specifik for vores slags virksomhed. Vi har for eksempel opbygget “arbejdsglæde”, som er vores mission, og “skader på arbejdspladsen” så vi kan tage vare på mennesker, når de skriver til os. “
Om Benjamin ville anbefale andre virksomheder at inkorporere brugen af NLU, er svaret klart:
“Om jeg vil anbefale at bruge NLU? Ja selvfølgelig. Det er grunden til, at vi har en chatbot (…) og nu er det meget bedre. “
Samhørighed af chatbot og support agent
I nogle tilfælde kan det være godt at involvere en medarbejder direkte i en samtale med en slutbruger. Dette kan gøres ‘live’ ved at overføre chatten til en tilgængelig medarbejder, eller ved at botten automatisk overfører relevante oplysninger, så medarbejderen kan reagere, når han er tilgængelig. Dette er en uproblematisk måde at sammensætte en automatiseret service med menneskelig service, for at sikre en ubesværet kundeoplevelse.
“Hovedårsagen til at vi har brug for human handover (overdragelse til menneske) er, at nogle af de spørgsmål vi får, ikke altid er noget som botten kan svare på. Botten kan ikke svare på, hvor mange dagpenge du har til gode, eller hvornår du vil få betalingen, eller hvor i processen din sag er (…) Så der er stadig nogle spørgsmål, som botten ikke vil kunne svare på, men i stedet kan vi give brugerne en god service ved at henvise dem til, hvor de kan finde svaret. “
Når det drejer sig om spørgsmål, der vedrører et medlems specifikke sag, har botten endnu ikke adgang til det niveau af personlige oplysninger. Derfor har Krifa givet medlemmerne mulighed for human handover.
Resultater og fremtidsudsigter
Efter at have indført NLU i den nyeste bot, oplevede Krifa et stort antal medlemmer bruge chatbotten – endnu en indikation af succesen af “Proof of Concept” der startede det hele:
“Vi kan se, at på halvanden måned havde vi 1.500 brugere og næsten 3.000 besøgende. Så vi kan se, at vores medlemmer bruger vores chatbot, og vi ser frem til at se, hvordan det vil påvirke organisationen.”
Krifa har rykket sig meget på bare lidt over et år:
“Da vi begyndte at bygge den version, vi lancerede i sidste måned, startede vi med et blankt lærred. Vi begyndte at arbejde med, hvordan vi kunne bruge vores data fra vores kundeservice til at skabe en bedre bot, der kan hjælpe vores medlemmer. Efter at have bygget og designet det, gik vi fra at kunne svare på 13% af spørgsmålene til nu at svare næsten 50% efter kun en måned (…) Vores mål for vores chatbot er, at den kan give det rigtige svar på 75% af alle samtaler.”
En sidste note
Nu ved vi, at Benjamin er en stor fan af chatbots, men vil han anbefale andre organisationer at implementere en i deres forretningsstrategi?
“Jeg vil på det kraftigste anbefale andre virksomheder at begynde at bruge chatbots fordi muligheden for at betjene vores medlemmer og kunder på enhver tid af døgnet, er meget vigtig for os. Ikke kun for at give svar i åbningstiderne men for at vi kan give svar til alle vores medlemmer eller til personer, der endnu ikke er medlem, og at vi kan give dem det rigtige svar midt om natten eller endda juleaften. ”
Hvorvidt det drejer sig om små eller store virksomheder, er der med implementeringen af chatbots mange muligheder og fordele til følge.
Hvis du og din virksomhed er interesserede i chatbots og ønsker at høre mere, om hvordan du kommer i gang, kan du anmode om en demo eller tilmelde dig en free trial og få en 14-dages prøveperiode med vores platform.
Skrevet af Kristina Egholm Rove.
Design af Iliknur Hyusnyueva.