Framtiden är här (2024): Dra nytta av konversations-AI för smartare interaktioner!

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

Vad är konversations-AI?

Konversations-AI är en teknik som gör det möjligt för chattbottar eller AI agents att ha människoliknande konversationer med användare genom att känna igen indata och tolka dess betydelse. Den är en typ av artificiell intelligens som drar nytta av koncept som neurala nätverk, maskininlärning och NLP för att bygga chattbottar med konversations-AI. 

Antalet kanaler som en verksamhet kan använda för att kommunicera med sina kunder fortsätter att öka, men kunderna föredrar fortfarande sociala meddelandeprogram. Det ligger i linje med kundernas dagliga kommunikationsvanor i sina privatliv. Meddelandeappar och konversations-AI liknar varandra och just därför använder alltfler företag konversations-AI för bättre kundupplevelser. Marknaden för konversations-AI-teknik beräknas nå $43.7 miljarder år 2030.

Vad har konversations-AI för komponenter?

Konversations-AI använder förståelse av naturligt språk (NLU) och maskininlärning (ML) för att delta i människoliknande användarinteraktioner, vilket är de två huvudkomponenterna av konversations-AI:

• Naturlig språkbehandling (NLP) – Den här AI-drivna funktionen gör det möjligt för bottar att tolka kontexten i skriftligt eller talat språk genom att länka det till bekanta ord, fraser och uttryck. Vi tar frågan ”var är min beställning?” som exempel. Människor kan uttrycka detta på många olika sätt och NLP kan snabbt analysera informationen för att förstå den primära avsikten.

• Maskininlärning (ML) – ML är en uppsättning algoritmer, funktioner och datauppsättningar som gör det möjligt för bottar att lära från användarbeteenden och ständigt förbättra sina funktioner. Allteftersom maskininlärningsalgoritmen tar emot mer användardata förbättrar den sin förmåga att känna igen mönster och göra förutsägelser.

Till skillnad från en chattbot med konversations-AI som hanterar och svarar på olika användarfrågor kan en traditionell regelbunden chattbot inte känna igen och svara på olika variationer av samma frågor, vilket ofta resulterar i missnöjdhet från användarnas sida.

Hur skapas konversations-AI?

Det första steget i att skapa konversations-AI är att förstå användarnas behov och de vanligaste frågorna som de kan ha om din produkt. Här följer de huvudsakliga stegen för att skapa konversations-AI:

1. Skapa en lista med svar på vanliga frågor för slutanvändarna. Vanliga frågor är grunden till utvecklingsprocessen för konversations-AI. Det hjälper till att identifiera vissa av slutanvändarnas vanliga frågor och funderingar, vilket kan bidra till att minimera antalet samtal som supportteamet får. Om det inte finns någon lista med vanliga frågor tillgänglig för produkten kan customer success-teamets interaktioner med kunderna utgöra grunden för en lista med frågor som konversations-AI:n kan hjälpa till med. En bankkund kan till exempel ha en fråga om att beställa checkhäften eller aktivera nya konton. Listan med vanliga frågor kommer att innefatta svaret på det och andra frågor enligt nedan.

   • Hur beställer jag ett checkhäfte?

   • Hur aktiverar jag mitt bankkonto?

2. Använd vanliga frågor för att definiera mål i AI-verktyget. De vanliga frågorna speglar användaravsikten, vilket utgör grunden till att skapa mål som att beställa ett checkhäfte i AI-verktyget. När målet har definierats kan frågorna kopplas till konversations-AI som Freshworks Freshdesk Omni. Efter det måste företaget träna AI-verktyget på olika sätt som en kund kan fråga efter informationen som är lagrad som mål i verktyget. Varje mål kan ha olika uttryck och ett samarbete mellan analys- och supportteamen kan hjälpa till att identifiera de olika fraser som kunderna använder i sina interaktioner med supportteamet. Verktyget kan finjusteras med sökningsdata och frågor från webbplatser, webbchattskonversationer och analyser av transkriptionsdata från callcenter. 

Allt detta bidrar till att skapa betydelsefulla konversationer med användarna baserat på deras behov.

Hur fungerar konversations-AI?

Konversations-AI använder naturlig språkbehandling (NLP) för att hjälpa programvaran att förstå text eller tal och använder därefter maskininlärning för att träna programvaran att bli bättre på att förutse resultat utan att vara uttryckligen programmerad att göra det.

Här går vi steg för steg igenom hur konversations-AI fungerar:

1. Insamling av indata: Användaren tillhandahåller indata via en webbplats eller en app, där indataformatet kan vara text eller tal.

2. Analys av indata: Olika tekniker används för indataanalys beroende på typen av indata.

   • Indata i textformat – Om indatan är textbaserad kommer konversations-AI:n att använda förståelse av naturligt språk (NLU), en del av NLP, för att tolka indatans betydelse och identifiera dess avsikt. 

   • Indata i talformat – Om indatan är talbaserad kommer en kombination av röstigenkänning (ASR) och NLU att användas för att analysera datan.

3. Svarshantering: Under det här steget används naturlig språkgenerering (NLG), en komponent av NLP, för att formulera ett svar på frågan.

4. Svarsoptimering: Maskininlärningsalgoritmer använder indatan för att förfina AI-chattbottens svar över tid för att säkerställa svarens exakthet.

Chattbottar kontra konversations-AI

Konversations-AI är en sorts artificiell intelligens som omfattar all AI-driven kommunikationsteknik, inklusive chattbottar. Alla chattbottar använder däremot inte konversations-AI. Regelbaserade chattbottar använder en uppsättning definierade regler för att leverera lösningar. Sådana grundläggande chattbottar kan inte svara på frågor som inte ingår i de fördefinierade reglerna eller lära sig genom interaktioner.

Avancerade chattbottar med konversations-AI kan däremot efterlikna mänskliga interaktioner och hantera en mängd olika komplexa uppgifter och transaktioner. Chattbottar med konversations-AI använder NLP (naturlig språkbehandling) för att förstå frågans kontext innan de genererar människoliknande svar. De här chattbottarna lär sig allteftersom de interagerar och kan tränas med data för att förbättra sin exakthet och prestanda. Konversationsbaserade chattbottar fungerar sömlöst i olika kanaler, inklusive webbplatser, mobila enheter och sociala appar. Det säkerställer att varje kundinteraktion blir en del av en större konversation och kan hämtas när som helst under kundens kommunikation med företaget. På så sätt säkerställs en sömlös och snabbare bot-till-agent-överföring och att kunderna inte behöver upprepa sig, vilket ger en förbättrad upplevelse.

Vilka är fördelarna med konversations-AI?

Exempel på fördelar med konversations-AI är bättre kundengagemang, personanpassade kundupplevelser, skalbarhet och kostnadseffektivitet.

1. Bättre kundengagemang: Chattbottar med konversations-AI kan förstå användaravsikter och förlitar sig inte på regelbaserade svar, utan kan istället proaktivt starta en konversation med en användare. När en konversation väl har initierats kan chattbotten med konversations-AI hjälpa användaren med relaterade resurser, ytterligare produktinformation och nästa möjliga steg. Företagen kan se fördelarna med konversations-AI genom proaktiv kontakt med kunderna och en förbättrad övergripande kundupplevelse.

2. Personanpassning: Personanpassningsfunktioner hjälper chattbottarna att lära från den historiska kontexten och eliminerar risken att kunderna måste upprepa sig angående ett och samma problem. De gör det även möjligt för chattbottarna att tillhandahålla rekommendationer till slutanvändarna. Fördelarna med konversations-AI är alltså att företagen kan förbättra sin korsförsäljning av produkter som kunderna kanske inte har övervägt från början.

3. Konsekventa kundupplevelser: Eftersom de flesta interaktioner med supporten är informationssökande och repetitiva kan företagen programmera konversations-AI:n att hantera olika användningsfall, vilket säkerställer en heltäckande och konsekvent kundupplevelse. Det skapar kontinuitet i kundupplevelsen och frigör värdefulla mänskliga resurser för mer komplexa ärenden.

4. Skalbarhet: En fördel med konversations-AI är möjligheten att införa en supportinfrastruktur som är billigare och snabbare än att anlita och introducera nya medarbetare. Det hjälper företagen att snabbt skala sina supportfunktioner, särskilt när produkterna lanseras på nya geografiska marknader eller under oväntade och kortvariga efterfrågeuppgångar, till exempel under högtider.

5. Kostnadseffektivitet: Det kan vara rätt dyrt att anställa ett helt kundtjänstteam, särskilt om du vill kunna svara på kundfrågor utanför kontorstid. Med chattbotsprogramvara med konversations-AI kan företagen bygga intelligenta bottar som bidrar till att sänka supportkostnaderna, svarar direkt och tillhandahåller 24/7-support för potentiella kunder.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Användningsfall med konversations-AI

Kundtjänst med stöd från AI är det effektivaste sättet för företag att leverera personanpassade kundupplevelser som skapar engagemang och lojalitet. Företag som använder konversations-AI fördubblar kundupplevelsekvaliteten, sänker supportkostnaderna med 20 %, förbättrar kundförvärven och ökar merförsäljningen med 20 %. Utöver att förbättra kundtjänstens kvalitet bidrar konversations-AI-tekniken även till att förbättra medarbetarnas produktivitet och effektivitet. 

AI-chattbotten och röstassistenter är de föredragna typerna av konversations-AI för kundtjänst och distribution i flera kanaler. Exempel på populära användningsfall med konversations-AI:

• Kundsupport: Onlinechattbottar ersätter mänskliga agenter för allmänna kundfrågor som är relaterade till bland annat beställningsbekräftelser, spårning, avbrytande av beställningar och personliga rekommendationer. Kunderna har möjlighet att komma åt tjänster och få support dygnet runt, vilket förbättrar deras upplevelse. Det sparar även mycket tid för agenterna, som de istället kan lägga på uppgifter med högre värde. Några exempel är meddelandebottar på webbplatser med AI agents och meddelandeappar som Slack.

• Tillgänglighet: Företag kan bli mer tillgängliga för sina kunder genom att distribuera chattbottar med konversations-AI i olika meddelandekanaler, som WhatsApp, Apple Business Chat och Facebook Messenger. Text-till-tal-diktering och översättning är vanligt förekommande AI-funktioner som förbättrar tillgängligheten för användarna av supportteknik. Det effektiviserar kundtjänsten och gör det smidigt för användarna att komma i kontakt med ditt företag.

• HR-processer: Konversations-AI hjälper till att optimera många HR-processer, som medarbetarutbildning, rekrytering och introduktioner. Kundtjänsten kan använda konversations-AI för att snabba på introduktionen av nya agenter och optimera deras utbildning. Chattbottar med konversations-AI som riktar sig till agenter kan hjälpa nya agenter med utbildningsresurser, sammanföra dem med rätt team för att få assistans och hålla koll på deras resultat.

• Lead-generering: Konversations-AI hjälper till att optimera många marknadsföringsprocesser, som lead-generering, innehållsskapande och kampanjhantering.Chattbottar med konversations-AI kan hjälpa företag att proaktivt initiera konversationer med användare som besöker deras webbplatser, appar eller butiker och få dem att utforska din produkt eller samla in deras uppgifter för ytterligare kommunikation. Konversations-AI bidrar på så sätt till att snabba på lead-genereringsprocessen. 

• Kundengagemang: Chattbottar som drivs av konversations-AI gör det möjligt för kunder att enkelt dela med sig av förslag och feedback. En chattbot med konversations-AI används för att utlösa en undersökning eller en feedbackfråga i slutet av alla interaktioner. Sådan feedback hjälper företagen att få en bättre förståelse för kundernas förväntningar och identifiera förbättringsområden.

Konversations-AI har skapat mänskliga konversationsupplevelser för olika företagsfunktioner inom olika branscher, vilket leder till högre kundengagemang och lojalitet.