Viziunea: Reimaginarea implicării clienților pentru era digitală
Totul a început cu o problemă cu care se confruntă aproape orice afacere: cum oferiți servicii excepționale pentru clienți la scară fără a sacrifica atingerea umană? La începutul anului 2022, echipa fondatoare a lui Ulteh s-a adunat într-o mică sală de conferințe cu această provocare scrisă pe o tablă albă. Soluțiile tradiționale – extinderea centrelor de apeluri, implementarea întrebărilor frecvente de bază sau asistența în externalizare – toate au avut dezavantaje semnificative. Fie erau prohibitiv de scumpe, fie frustrant de limitate, fie riscau să dăuneze relațiilor cu clienții.
„Am tot revenit la această tensiune fundamentală între scalabilitate și personalizare”, își amintește Sarah Chen, Chief Inovation Officer al Ulteh. „Uneltele existente au forțat companiile să aleagă una sau alta. Am crezut că trebuie să existe o cale mai bună”.
Echipa și-a imaginat ceva revoluționar: un sistem de conversație alimentat de inteligență artificială suficient de sofisticat pentru a înțelege nevoile nuanțate ale clienților, pentru a învăța din fiecare interacțiune și pentru a oferi răspunsuri care s-au simțit cu adevărat utile, mai degrabă decât create automat. Ar trebui să fie accesibil pe mai multe canale, să se integreze perfect cu sistemele de afaceri existente și să se adapteze la vocea și cerințele unice ale fiecărei companii.
Această viziune nu era doar despre construirea unei tehnologii mai bune, ci despre transformarea fundamentală a relației dintre companii și clienții lor. În loc să trateze asistența ca pe un centru de cost care trebuie minimizat, Ulteh a văzut-o ca pe o oportunitate de a aprofunda conexiunile cu clienții și de a stimula creșterea afacerii. Această perspectivă a modelat fiecare aspect al ceea ce avea să devină unul dintre cele mai avansate sisteme AI conversaționale de pe piață.
„Am tot revenit la această tensiune fundamentală între scalabilitate și personalizare”, își amintește Sarah Chen, Chief Inovation Officer al Ulteh. „Uneltele existente au forțat companiile să aleagă una sau alta. Am crezut că trebuie să existe o cale mai bună”.
Echipa și-a imaginat ceva revoluționar: un sistem de conversație alimentat de inteligență artificială suficient de sofisticat pentru a înțelege nevoile nuanțate ale clienților, pentru a învăța din fiecare interacțiune și pentru a oferi răspunsuri care s-au simțit cu adevărat utile, mai degrabă decât create automat. Ar trebui să fie accesibil pe mai multe canale, să se integreze perfect cu sistemele de afaceri existente și să se adapteze la vocea și cerințele unice ale fiecărei companii.
Această viziune nu era doar despre construirea unei tehnologii mai bune, ci despre transformarea fundamentală a relației dintre companii și clienții lor. În loc să trateze asistența ca pe un centru de cost care trebuie minimizat, Ulteh a văzut-o ca pe o oportunitate de a aprofunda conexiunile cu clienții și de a stimula creșterea afacerii. Această perspectivă a modelat fiecare aspect al ceea ce avea să devină unul dintre cele mai avansate sisteme AI conversaționale de pe piață.
Faza de cercetare: Învățare din conversațiile umane
Înainte de a scrie o singură linie de cod, echipa Ulteh a petrecut aproape șase luni studiind cât de eficient funcționează de fapt serviciul clienți de la om la om. Ei au analizat mii de transcrieri de asistență, au intervievat profesioniști din serviciile pentru clienți din diverse industrii și au efectuat cercetări aprofundate despre psihologia comunicării.
„Ceea ce am descoperit a fost fascinant”, explică dr. Miguel Rodriguez, șeful de lingvistică al Ulteh. „Serviciul excelent pentru clienți nu se referă doar la rezolvarea problemelor, ci și la călătoria către acea soluție. Când clienții se simt auziți, înțeleși și apreciați în timpul procesului, satisfacția lor crește dramatic, chiar și atunci când abordează exact aceeași problemă.”
Cercetarea a identificat mai multe componente critice ale interacțiunilor de succes cu clienții:
Semnale de ascultare activă - Mici indicii verbale care demonstrează atenție și înțelegere
Memoria contextuală - Capacitatea de a aminti și de a face referire la părțile anterioare ale conversației
Inteligența emoțională - Recunoașterea și răspunsul adecvat la starea emoțională a clientului
Flexibilitate conversațională - Adaptarea la diferite stiluri și preferințe de comunicare
Proprietatea rezoluției - Asumarea responsabilității pentru găsirea unei soluții, nu doar probleme de transmitere
Aceste perspective au format fundamentul abordării lui Ulteh. În loc să proiecteze încă un alt chatbot cu script care a urmat arbori decizionali rigidi, ei ar construi o IA conversațională care să emuleze aceste modele de comunicare umană.
Echipa a efectuat, de asemenea, cercetări extinse ale utilizatorilor pentru a înțelege punctele dureroase cu soluțiile de chatbot existente. Acest lucru a dezvăluit o frustrare larg răspândită față de roboții care nu au putut înțelege întrebările de bază, au uitat contextul în mijlocul conversației sau au prins utilizatorii în bucle nesfârșite fără a oferi acces la suport uman atunci când este necesar.
„Am întocmit o listă de tipul „nu face niciodată asta” pe baza feedback-ului utilizatorilor”, spune Rodriguez. „A devenit anti-planul nostru – tot ceea ce sistemul nostru ar evita în mod special să facă”.
„Ceea ce am descoperit a fost fascinant”, explică dr. Miguel Rodriguez, șeful de lingvistică al Ulteh. „Serviciul excelent pentru clienți nu se referă doar la rezolvarea problemelor, ci și la călătoria către acea soluție. Când clienții se simt auziți, înțeleși și apreciați în timpul procesului, satisfacția lor crește dramatic, chiar și atunci când abordează exact aceeași problemă.”
Cercetarea a identificat mai multe componente critice ale interacțiunilor de succes cu clienții:
Semnale de ascultare activă - Mici indicii verbale care demonstrează atenție și înțelegere
Memoria contextuală - Capacitatea de a aminti și de a face referire la părțile anterioare ale conversației
Inteligența emoțională - Recunoașterea și răspunsul adecvat la starea emoțională a clientului
Flexibilitate conversațională - Adaptarea la diferite stiluri și preferințe de comunicare
Proprietatea rezoluției - Asumarea responsabilității pentru găsirea unei soluții, nu doar probleme de transmitere
Aceste perspective au format fundamentul abordării lui Ulteh. În loc să proiecteze încă un alt chatbot cu script care a urmat arbori decizionali rigidi, ei ar construi o IA conversațională care să emuleze aceste modele de comunicare umană.
Echipa a efectuat, de asemenea, cercetări extinse ale utilizatorilor pentru a înțelege punctele dureroase cu soluțiile de chatbot existente. Acest lucru a dezvăluit o frustrare larg răspândită față de roboții care nu au putut înțelege întrebările de bază, au uitat contextul în mijlocul conversației sau au prins utilizatorii în bucle nesfârșite fără a oferi acces la suport uman atunci când este necesar.
„Am întocmit o listă de tipul „nu face niciodată asta” pe baza feedback-ului utilizatorilor”, spune Rodriguez. „A devenit anti-planul nostru – tot ceea ce sistemul nostru ar evita în mod special să facă”.
Construirea creierului: arhitectura tehnică din spatele inteligenței
Cu perspectivele cercetării în mână, echipa de ingineri a lui Ulteh s-a confruntat cu cea mai mare provocare: crearea unei arhitecturi AI suficient de sofisticate pentru a-și îndeplini viziunea ambițioasă. Conduși de CTO Raj Patel, ei au proiectat un sistem multistrat care combină mai multe tehnologii AI de ultimă oră.
„Nu am vrut să repetăm doar cadrele de chatbot existente”, explică Patel. „Acestea erau limitate fundamental de designul lor. Trebuia să construim ceva nou de la zero”.
Rezultatul a fost o arhitectură hibridă pe care Ulteh o numește „cadru cognitiv”. La baza sa se află un motor sofisticat de înțelegere a limbajului natural (NLU) construit pe rețele neuronale bazate pe transformatoare. Acest motor depășește simpla detectare a intenției, analizând mai multe dimensiuni ale limbajului simultan:
Înțelegerea semantică - Înțelegerea a ceea ce înseamnă cuvintele în context
Analiza pragmatică - Recunoașterea a ceea ce utilizatorul încearcă să realizeze
Detectarea sentimentelor - Identificarea tonului emoțional al mesajului
Recunoașterea entității - Extragerea unor informații specifice (nume, date, produse etc.)
Acest strat NLU se alimentează într-un sistem dinamic de gestionare a conversațiilor care menține contextul pe tot parcursul interacțiunii. Spre deosebire de chatbot-urile tradiționale care tratează fiecare mesaj ca pe un eveniment izolat, sistemul Ulteh construiește și actualizează un model de conversație cuprinzător în timp real.
„Componenta memoriei contextuale a fost deosebit de provocatoare”, notează Patel. „Aveam nevoie ca sistemul să-și amintească detaliile relevante de la începutul conversației, fără a ne bloca în informații irelevante. A necesitat dezvoltarea de noi algoritmi pentru ponderarea semnificației conversației”.
O altă descoperire a venit în sistemul de generare a răspunsului. În loc să selecteze din șabloane pre-scrise, AI Ulteh construiește răspunsuri în mod dinamic, combinând informații relevante cu modele conversaționale adecvate. Acest lucru permite un dialog mult mai natural, menținând totuși precizia.
Întregul sistem este susținut de o buclă de învățare continuă care analizează interacțiunile de succes și nereușite pentru a-și rafina înțelegerea și răspunsurile în timp. Aceasta nu este doar colectarea de date - este o învățare structurată care îmbunătățește capacitățile sistemului fără a necesita o reprogramare manuală.
„Ceea ce face arhitectura noastră specială nu este o singură componentă”, subliniază Patel. „Acesta este modul în care aceste elemente lucrează împreună pentru a crea un sistem de conversație coerent și inteligent, care de fapt devine mai bun cu cât este folosit mai mult.”
„Nu am vrut să repetăm doar cadrele de chatbot existente”, explică Patel. „Acestea erau limitate fundamental de designul lor. Trebuia să construim ceva nou de la zero”.
Rezultatul a fost o arhitectură hibridă pe care Ulteh o numește „cadru cognitiv”. La baza sa se află un motor sofisticat de înțelegere a limbajului natural (NLU) construit pe rețele neuronale bazate pe transformatoare. Acest motor depășește simpla detectare a intenției, analizând mai multe dimensiuni ale limbajului simultan:
Înțelegerea semantică - Înțelegerea a ceea ce înseamnă cuvintele în context
Analiza pragmatică - Recunoașterea a ceea ce utilizatorul încearcă să realizeze
Detectarea sentimentelor - Identificarea tonului emoțional al mesajului
Recunoașterea entității - Extragerea unor informații specifice (nume, date, produse etc.)
Acest strat NLU se alimentează într-un sistem dinamic de gestionare a conversațiilor care menține contextul pe tot parcursul interacțiunii. Spre deosebire de chatbot-urile tradiționale care tratează fiecare mesaj ca pe un eveniment izolat, sistemul Ulteh construiește și actualizează un model de conversație cuprinzător în timp real.
„Componenta memoriei contextuale a fost deosebit de provocatoare”, notează Patel. „Aveam nevoie ca sistemul să-și amintească detaliile relevante de la începutul conversației, fără a ne bloca în informații irelevante. A necesitat dezvoltarea de noi algoritmi pentru ponderarea semnificației conversației”.
O altă descoperire a venit în sistemul de generare a răspunsului. În loc să selecteze din șabloane pre-scrise, AI Ulteh construiește răspunsuri în mod dinamic, combinând informații relevante cu modele conversaționale adecvate. Acest lucru permite un dialog mult mai natural, menținând totuși precizia.
Întregul sistem este susținut de o buclă de învățare continuă care analizează interacțiunile de succes și nereușite pentru a-și rafina înțelegerea și răspunsurile în timp. Aceasta nu este doar colectarea de date - este o învățare structurată care îmbunătățește capacitățile sistemului fără a necesita o reprogramare manuală.
„Ceea ce face arhitectura noastră specială nu este o singură componentă”, subliniază Patel. „Acesta este modul în care aceste elemente lucrează împreună pentru a crea un sistem de conversație coerent și inteligent, care de fapt devine mai bun cu cât este folosit mai mult.”
Predarea mașinii: Rolul datelor în construirea IA lui Ulteh
În centrul oricărui sistem AI avansat se află datele — materia primă din care învață mașina. Pentru Ulteh, dezvoltarea unei strategii de date care să producă o inteligență conversațională cu adevărat excepțională a prezentat provocări unice și considerații etice.
„Am avut nevoie de volume enorme de date conversaționale pentru a ne instrui modelele”, explică dr. Lisa Wong, directorul Ulteh pentru Știința Datelor. „Dar am fost hotărâți să facem acest lucru din punct de vedere etic, cu deplină transparență și consimțământ”.
În loc să răzbune conversațiile publice sau să achiziționeze seturi de date de origine îndoielnică, Ulteh a construit parteneriate cu companii din mai multe industrii. Acești parteneri au fost de acord să partajeze transcrieri anonimizate ale serviciului pentru clienți, oferind exemple reale de interacțiuni cu clienții de succes și nereușite.
Procesul de colectare a datelor a implicat protocoale riguroase de anonimizare, eliminând toate informațiile de identificare personală înainte ca acestea să ajungă vreodată în sistemele Ulteh. Compania a implementat, de asemenea, politici stricte de guvernare a datelor care împiedică utilizarea datelor fiecărui client pentru a pregăti sisteme pentru concurenții săi.
Odată cu setul de date inițial stabilit, oamenii de știință de la Ulteh s-au confruntat cu o altă provocare: să se asigure că AI nu va perpetua prejudecățile sau modelele problematice prezente în date. Ei au dezvoltat un proces de filtrare în mai multe etape care identifică și elimină limbajul părtinitor, răspunsurile inadecvate și modelele de servicii ineficiente.
„Nu doar învățăm AI să imite conversațiile umane”, notează Wong. „Îl învățăm să încorporeze cele mai bune practici în implicarea clienților, evitând în același timp capcanele comune.”
Procesul de instruire în sine a folosit o combinație de tehnici de învățare supravegheată și de întărire. Modelele inițiale au fost instruite pe date etichetate care identificau răspunsuri optime, în timp ce etapele ulterioare au încorporat bucle de feedback care au permis sistemului să învețe din propriile succese și eșecuri.
Ulteh a fost, de asemenea, pionierat a ceea ce ei numesc „formare centrată pe diversitate” – expunând în mod deliberat AI la o gamă largă de stiluri de conversație, terminologie specifică industriei și modele de comunicare culturală. Acest lucru ajută sistemul să se adapteze la diferite contexte, mai degrabă decât să utilizeze o abordare universală.
„Strategia de date nu încetează niciodată să evolueze”, subliniază Wong. „Chiar și acum, cu sistemele noastre implementate la nivel global, ne perfecționăm continuu procesele de instruire și ne extindem seturile de date pentru a face AI mai receptiv, mai adaptabil și mai util.”
„Am avut nevoie de volume enorme de date conversaționale pentru a ne instrui modelele”, explică dr. Lisa Wong, directorul Ulteh pentru Știința Datelor. „Dar am fost hotărâți să facem acest lucru din punct de vedere etic, cu deplină transparență și consimțământ”.
În loc să răzbune conversațiile publice sau să achiziționeze seturi de date de origine îndoielnică, Ulteh a construit parteneriate cu companii din mai multe industrii. Acești parteneri au fost de acord să partajeze transcrieri anonimizate ale serviciului pentru clienți, oferind exemple reale de interacțiuni cu clienții de succes și nereușite.
Procesul de colectare a datelor a implicat protocoale riguroase de anonimizare, eliminând toate informațiile de identificare personală înainte ca acestea să ajungă vreodată în sistemele Ulteh. Compania a implementat, de asemenea, politici stricte de guvernare a datelor care împiedică utilizarea datelor fiecărui client pentru a pregăti sisteme pentru concurenții săi.
Odată cu setul de date inițial stabilit, oamenii de știință de la Ulteh s-au confruntat cu o altă provocare: să se asigure că AI nu va perpetua prejudecățile sau modelele problematice prezente în date. Ei au dezvoltat un proces de filtrare în mai multe etape care identifică și elimină limbajul părtinitor, răspunsurile inadecvate și modelele de servicii ineficiente.
„Nu doar învățăm AI să imite conversațiile umane”, notează Wong. „Îl învățăm să încorporeze cele mai bune practici în implicarea clienților, evitând în același timp capcanele comune.”
Procesul de instruire în sine a folosit o combinație de tehnici de învățare supravegheată și de întărire. Modelele inițiale au fost instruite pe date etichetate care identificau răspunsuri optime, în timp ce etapele ulterioare au încorporat bucle de feedback care au permis sistemului să învețe din propriile succese și eșecuri.
Ulteh a fost, de asemenea, pionierat a ceea ce ei numesc „formare centrată pe diversitate” – expunând în mod deliberat AI la o gamă largă de stiluri de conversație, terminologie specifică industriei și modele de comunicare culturală. Acest lucru ajută sistemul să se adapteze la diferite contexte, mai degrabă decât să utilizeze o abordare universală.
„Strategia de date nu încetează niciodată să evolueze”, subliniază Wong. „Chiar și acum, cu sistemele noastre implementate la nivel global, ne perfecționăm continuu procesele de instruire și ne extindem seturile de date pentru a face AI mai receptiv, mai adaptabil și mai util.”
Proiectarea personalității: crearea unei voci digitale care rezonează
Arhitectura tehnică și datele sunt fundamente esențiale, dar Ulteh a recunoscut că AI conversațional de succes are nevoie de ceva mai intangibil: personalitate. Crearea unei persoane de inteligență artificială care să atingă echilibrul potrivit între competența profesională și căldura accesibilă a necesitat experiență dincolo de domeniul tehnic.
„Am adus specialiști pe care s-ar putea să nu vă așteptați să îi găsiți într-o echipă de dezvoltare AI”, spune Jordan Taylor, directorul pentru experiența utilizatorului Ulteh. „Scriitori profesioniști, psihologi și chiar și un fost director de teatru au contribuit cu toții la dezvoltarea a ceea ce numim „cadru de caracter”.
Această echipă interdisciplinară a abordat întrebări rar abordate în dezvoltarea tehnică: Cât de formal sau casual ar trebui să fie limbajul AI? Cum ar trebui să răspundă la umor sau frustrare? Ce ritualuri conversaționale – salutări, recunoașteri, tranziții – ar face ca interacțiunile să pară mai degrabă naturale decât mecanice?
Răspunsurile nu au fost universale. Ulteh a recunoscut că diferitele companii au voci diferite ale mărcii și așteptări ale clienților. O instituție financiară ar putea avea nevoie de un ton mai formal, mai liniştitor, în timp ce un brand de stil de viață ar putea beneficia de un limbaj casual, entuziast.
„Am dezvoltat o matrice de personalitate personalizabilă”, explică Taylor. „Permite fiecărei afaceri să ajusteze aspecte cheie ale stilului de comunicare al AI, menținând în același timp inteligența și eficacitatea de bază.”
Această matrice include dimensiuni precum formalitatea, concizia, expresivitatea și densitatea vocabularului tehnic. Companiile pot configura aceste setări pentru a se alinia cu vocea mărcii lor, creând o experiență consecventă în interacțiunile umane și AI.
Echipa a construit, de asemenea, adaptabilitatea culturală, permițând sistemului să-și ajusteze tiparele de comunicare în funcție de contexte geografice și lingvistice. Aceasta înseamnă că inteligența artificială poate naviga în mod corespunzător diferențelor culturale în privința directității, a ritualurilor de politețe și a umorului.
Important, Ulteh a stabilit limite clare pentru personalitatea AI. Nu se preface niciodată a fi uman, evitând efectul de „vale nemaipomenită” care apare atunci când mașinile încearcă prea mult să treacă drept oameni. În schimb, se prezintă ca un asistent AI cu propria sa identitate distinctă.
„Procesul de proiectare a personalității nu a fost despre crearea unei iluzii”, spune Taylor. „Era vorba despre crearea de interacțiuni care să se simtă confortabile, respectuoase și cu adevărat utile. Ne-am dorit conversații care să-i facă pe oameni să se simtă mai bine după ce le-au avut, nu să se chinuie să navigheze într-un sistem frustrant.”
„Am adus specialiști pe care s-ar putea să nu vă așteptați să îi găsiți într-o echipă de dezvoltare AI”, spune Jordan Taylor, directorul pentru experiența utilizatorului Ulteh. „Scriitori profesioniști, psihologi și chiar și un fost director de teatru au contribuit cu toții la dezvoltarea a ceea ce numim „cadru de caracter”.
Această echipă interdisciplinară a abordat întrebări rar abordate în dezvoltarea tehnică: Cât de formal sau casual ar trebui să fie limbajul AI? Cum ar trebui să răspundă la umor sau frustrare? Ce ritualuri conversaționale – salutări, recunoașteri, tranziții – ar face ca interacțiunile să pară mai degrabă naturale decât mecanice?
Răspunsurile nu au fost universale. Ulteh a recunoscut că diferitele companii au voci diferite ale mărcii și așteptări ale clienților. O instituție financiară ar putea avea nevoie de un ton mai formal, mai liniştitor, în timp ce un brand de stil de viață ar putea beneficia de un limbaj casual, entuziast.
„Am dezvoltat o matrice de personalitate personalizabilă”, explică Taylor. „Permite fiecărei afaceri să ajusteze aspecte cheie ale stilului de comunicare al AI, menținând în același timp inteligența și eficacitatea de bază.”
Această matrice include dimensiuni precum formalitatea, concizia, expresivitatea și densitatea vocabularului tehnic. Companiile pot configura aceste setări pentru a se alinia cu vocea mărcii lor, creând o experiență consecventă în interacțiunile umane și AI.
Echipa a construit, de asemenea, adaptabilitatea culturală, permițând sistemului să-și ajusteze tiparele de comunicare în funcție de contexte geografice și lingvistice. Aceasta înseamnă că inteligența artificială poate naviga în mod corespunzător diferențelor culturale în privința directității, a ritualurilor de politețe și a umorului.
Important, Ulteh a stabilit limite clare pentru personalitatea AI. Nu se preface niciodată a fi uman, evitând efectul de „vale nemaipomenită” care apare atunci când mașinile încearcă prea mult să treacă drept oameni. În schimb, se prezintă ca un asistent AI cu propria sa identitate distinctă.
„Procesul de proiectare a personalității nu a fost despre crearea unei iluzii”, spune Taylor. „Era vorba despre crearea de interacțiuni care să se simtă confortabile, respectuoase și cu adevărat utile. Ne-am dorit conversații care să-i facă pe oameni să se simtă mai bine după ce le-au avut, nu să se chinuie să navigheze într-un sistem frustrant.”
Provocarea integrării: Faceți AI să funcționeze în cadrul ecosistemelor existente
Construirea unei IA sofisticate a fost doar jumătate din luptă. Pentru ca sistemul Ulteh să ofere valoare reală, trebuia să se integreze perfect cu ecosistemele tehnologice complexe pe care majoritatea companiilor le au deja în vigoare. Aceasta a reprezentat o provocare inginerească formidabilă.
„Afacerile moderne operează în mod obișnuit zeci de sisteme diferite — CRM-uri, managementul stocurilor, procesarea comenzilor, conturi de utilizator, baze de cunoștințe și multe altele”, explică Elena Vasquez, șeful sistemelor de integrare al Ulteh. „IA noastră trebuia să se conecteze cu toate acestea pentru a oferi răspunsuri cu adevărat utile.”
Echipa de integrare a dezvoltat ceea ce ei numesc „Universal Connector Framework”, un sistem flexibil care permite fluxul de date sigur și bidirecțional între AI Ulteh și aproape orice sistem de afaceri cu un API. Acest cadru folosește o combinație de protocoale standardizate și adaptoare personalizate pentru a se adapta la marea varietate de sisteme utilizate în diverse industrii.
„Am proiectat pentru lumea reală, nu pentru una ideală”, spune Vasquez. „Asta însemna gestionarea tuturor realităților dezordonate ale sistemelor vechi, structurilor de date inconsecvente și cerințelor de securitate diferite”.
Securitatea a prezentat provocări deosebite. AI are nevoie de acces la sisteme de afaceri sensibile fără a crea noi vulnerabilități. Ulteh a implementat o arhitectură de securitate cuprinzătoare care include criptare end-to-end, controale granulare ale permisiunilor și monitorizare continuă pentru modele neobișnuite.
O altă inovație cheie a fost abordarea Ulteh „Interaction Anywhere” pentru integrarea canalului. Companiile trebuie să implice clienții pe site-uri web, aplicații mobile, platforme de mesagerie și rețele sociale. În loc să creeze implementări separate pentru fiecare canal, sistemul Ulteh menține un model de conversație unificat care urmărește clientul fără probleme pe toate platformele.
„Un client ar putea începe o conversație pe site-ul dvs. în timpul pauzei de prânz, apoi o poate continua pe WhatsApp în timp ce face naveta acasă”, notează Vasquez. „Sistemul nostru menține contextul complet, creând o conversație continuă în loc de interacțiuni fragmentate.”
Echipa de integrare a dezvoltat, de asemenea, instrumente care au simplificat procesul de implementare pentru afaceri. „Integration Studio” al lor oferă interfețe de cartografiere vizuală, conectori pre-construiți pentru platforme populare și instrumente cuprinzătoare de testare care reduc semnificativ timpul de implementare.
„Unii dintre primii clienți ai noștri se așteptau ca implementarea să dureze luni de zile, pe baza experienței lor cu alte sisteme de întreprindere”, spune Vasquez. „Am simplificat procesul până la punctul în care multe companii pot avea funcționalități de bază care rulează în câteva zile, cu integrarea completă finalizată în săptămâni și nu în luni.”
„Afacerile moderne operează în mod obișnuit zeci de sisteme diferite — CRM-uri, managementul stocurilor, procesarea comenzilor, conturi de utilizator, baze de cunoștințe și multe altele”, explică Elena Vasquez, șeful sistemelor de integrare al Ulteh. „IA noastră trebuia să se conecteze cu toate acestea pentru a oferi răspunsuri cu adevărat utile.”
Echipa de integrare a dezvoltat ceea ce ei numesc „Universal Connector Framework”, un sistem flexibil care permite fluxul de date sigur și bidirecțional între AI Ulteh și aproape orice sistem de afaceri cu un API. Acest cadru folosește o combinație de protocoale standardizate și adaptoare personalizate pentru a se adapta la marea varietate de sisteme utilizate în diverse industrii.
„Am proiectat pentru lumea reală, nu pentru una ideală”, spune Vasquez. „Asta însemna gestionarea tuturor realităților dezordonate ale sistemelor vechi, structurilor de date inconsecvente și cerințelor de securitate diferite”.
Securitatea a prezentat provocări deosebite. AI are nevoie de acces la sisteme de afaceri sensibile fără a crea noi vulnerabilități. Ulteh a implementat o arhitectură de securitate cuprinzătoare care include criptare end-to-end, controale granulare ale permisiunilor și monitorizare continuă pentru modele neobișnuite.
O altă inovație cheie a fost abordarea Ulteh „Interaction Anywhere” pentru integrarea canalului. Companiile trebuie să implice clienții pe site-uri web, aplicații mobile, platforme de mesagerie și rețele sociale. În loc să creeze implementări separate pentru fiecare canal, sistemul Ulteh menține un model de conversație unificat care urmărește clientul fără probleme pe toate platformele.
„Un client ar putea începe o conversație pe site-ul dvs. în timpul pauzei de prânz, apoi o poate continua pe WhatsApp în timp ce face naveta acasă”, notează Vasquez. „Sistemul nostru menține contextul complet, creând o conversație continuă în loc de interacțiuni fragmentate.”
Echipa de integrare a dezvoltat, de asemenea, instrumente care au simplificat procesul de implementare pentru afaceri. „Integration Studio” al lor oferă interfețe de cartografiere vizuală, conectori pre-construiți pentru platforme populare și instrumente cuprinzătoare de testare care reduc semnificativ timpul de implementare.
„Unii dintre primii clienți ai noștri se așteptau ca implementarea să dureze luni de zile, pe baza experienței lor cu alte sisteme de întreprindere”, spune Vasquez. „Am simplificat procesul până la punctul în care multe companii pot avea funcționalități de bază care rulează în câteva zile, cu integrarea completă finalizată în săptămâni și nu în luni.”
Testarea în lumea reală: de la prototip la producție
Până la jumătatea anului 2023, Ulteh avea un prototip funcțional care a demonstrat capabilități impresionante în medii controlate. Dar adevăratul test ar veni în implementarea în lumea reală, cu toată imprevizibilitatea și complexitatea pe care o implică. Compania avea nevoie de parteneri dornici să implementeze tehnologia experimentală în roluri orientate către clienți.
„A fost o întrebare mare”, admite Carlos Rivera, directorul de parteneriate al Ulteh. „Ne apropiam de companii și, în esență, spuneam: „Lasă-ne să ne ocupăm de unele dintre cele mai importante interacțiuni cu clienții cu un sistem care nu a mai fost implementat niciodată”. De înțeles, a existat ezitare.”
Descoperirea a venit atunci când o companie de comerț electronic de dimensiuni medii specializată în echipamente pentru exterior a acceptat să piloteze sistemul. Mai degrabă decât o implementare completă, au implementat AI Ulteh într-o capacitate limitată, gestionând cererile de produse în timpul nopții, când agenții umani nu erau disponibili.
„Primele săptămâni au fost incredibil de intense”, își amintește Rivera. „Întreaga noastră echipă tehnică a monitorizat interacțiunile, a identificat probleme și a făcut îmbunătățiri aproape în timp real. Am învățat mai multe în acea lună decât am avut în ultimele șase.”
Pilotul a dezvăluit mai multe provocări neașteptate. Clienții au pus întrebări pe care echipa de dezvoltare nu le anticipase, au folosit terminologia de produs care a încurcat AI și au găsit modalități creative de a întrerupe fluxurile de conversație. Dar a demonstrat, de asemenea, punctele forte ale sistemului - a învățat și a îmbunătățit cu fiecare interacțiune, iar clienții au răspuns pozitiv la stilul său conversațional.
Pe baza acestui succes inițial, Ulteh a extins programul pilot pentru a include companii din industria serviciilor financiare, asistenței medicale și a călătoriilor. Fiecare implementare a adus noi provocări și perspective care au modelat dezvoltarea sistemului.
„Am descoperit că diferite industrii au modele de conversație foarte diferite”, notează dr. Rodriguez. „O interacțiune cu rezervarea unei călătorii nu seamănă deloc cu o consultație medicală sau cu o solicitare de servicii financiare. A trebuit să facem sistemul mult mai adaptabil decât am anticipat inițial”.
Până la începutul lui 2024, aceste programe pilot au generat suficiente date și perfecționări pentru ca Ulteh să treacă spre disponibilitatea generală. Compania a dezvoltat un produs matur cu eficacitate dovedită în mai multe cazuri de utilizare și industrii.
„Faza de testare a fost umilitoare”, spune CEO-ul Maria Khoury. „Ne-am gândit că am construit ceva revoluționar în laborator, dar implementările din lumea reală au fost cele care au modelat cu adevărat produsul în ceea ce este astăzi. Partenerii noștri primii nu au fost doar clienți, ci au fost co-creatori ai tehnologiei.”
„A fost o întrebare mare”, admite Carlos Rivera, directorul de parteneriate al Ulteh. „Ne apropiam de companii și, în esență, spuneam: „Lasă-ne să ne ocupăm de unele dintre cele mai importante interacțiuni cu clienții cu un sistem care nu a mai fost implementat niciodată”. De înțeles, a existat ezitare.”
Descoperirea a venit atunci când o companie de comerț electronic de dimensiuni medii specializată în echipamente pentru exterior a acceptat să piloteze sistemul. Mai degrabă decât o implementare completă, au implementat AI Ulteh într-o capacitate limitată, gestionând cererile de produse în timpul nopții, când agenții umani nu erau disponibili.
„Primele săptămâni au fost incredibil de intense”, își amintește Rivera. „Întreaga noastră echipă tehnică a monitorizat interacțiunile, a identificat probleme și a făcut îmbunătățiri aproape în timp real. Am învățat mai multe în acea lună decât am avut în ultimele șase.”
Pilotul a dezvăluit mai multe provocări neașteptate. Clienții au pus întrebări pe care echipa de dezvoltare nu le anticipase, au folosit terminologia de produs care a încurcat AI și au găsit modalități creative de a întrerupe fluxurile de conversație. Dar a demonstrat, de asemenea, punctele forte ale sistemului - a învățat și a îmbunătățit cu fiecare interacțiune, iar clienții au răspuns pozitiv la stilul său conversațional.
Pe baza acestui succes inițial, Ulteh a extins programul pilot pentru a include companii din industria serviciilor financiare, asistenței medicale și a călătoriilor. Fiecare implementare a adus noi provocări și perspective care au modelat dezvoltarea sistemului.
„Am descoperit că diferite industrii au modele de conversație foarte diferite”, notează dr. Rodriguez. „O interacțiune cu rezervarea unei călătorii nu seamănă deloc cu o consultație medicală sau cu o solicitare de servicii financiare. A trebuit să facem sistemul mult mai adaptabil decât am anticipat inițial”.
Până la începutul lui 2024, aceste programe pilot au generat suficiente date și perfecționări pentru ca Ulteh să treacă spre disponibilitatea generală. Compania a dezvoltat un produs matur cu eficacitate dovedită în mai multe cazuri de utilizare și industrii.
„Faza de testare a fost umilitoare”, spune CEO-ul Maria Khoury. „Ne-am gândit că am construit ceva revoluționar în laborator, dar implementările din lumea reală au fost cele care au modelat cu adevărat produsul în ceea ce este astăzi. Partenerii noștri primii nu au fost doar clienți, ci au fost co-creatori ai tehnologiei.”
Măsurarea succesului: definirea valorilor care contează
În timp ce Ulteh se pregătea pentru lansarea pe piață mai largă, echipa s-a confruntat cu o întrebare importantă: cum ar trebui companiile să măsoare succesul implementării AI conversaționale? Valorile tradiționale ale serviciului pentru clienți, cum ar fi timpul mediu de manipulare sau biletele închise pe oră, nu au capturat întreaga valoare a sistemului.
„Trebuia să stabilim un nou cadru pentru înțelegerea impactului IA conversațională”, explică Nadia Johnson, responsabilul Analytics Ulteh. „A fost nevoie să privim dincolo de valorile operaționale pentru a înțelege adevărata experiență a clienților și rezultatele afacerii.”
Lucrând cu partenerii lor pilot, Ulteh a dezvoltat ceea ce ei numesc „Engagement Impact Framework”, o abordare multidimensională pentru măsurarea eficienței AI conversaționale. Acest cadru include atât valori tradiționale, cât și indicatori noi special conceputi pentru interacțiunile bazate pe inteligență artificială:
Valori de calitate a conversației:
Rata de rezoluție: procentul de întrebări rezolvate complet fără intervenție umană
Înțelegerea acurateței: cât de des AI interpretează corect intenția clientului
Eficiența conversației: pași necesari pentru a ajunge la o rezoluție
Traiectoria sentimentelor: cum se schimbă sentimentul clienților pe parcursul interacțiunii
Valori de impact asupra afacerii:
Influența conversiei: modul în care conversațiile AI afectează deciziile de cumpărare
Valoarea deflexiunii suportului: Economii de costuri datorate nevoilor reduse de asistență umană
Eficacitatea vânzărilor încrucișate: Succesul în identificarea și executarea oportunităților de vânzare suplimentare
Impactul reținerii clienților: corelația dintre interacțiunile AI și afacerile repetate
Valori de experiență:
Scorul de efort al clienților: cât de ușor este experiența generală pentru clienți
Rata de schimbare: cât de des renunță clienții AI pentru sprijin uman
Feedback voluntar: comentarii pozitive sau negative nesolicitate despre experiență
Acest cadru de măsurare a ajutat companiile să înțeleagă impactul total al implementării tehnologiei Ulteh. Rezultatele au fost convingătoare. În toate industriile, companiile au raportat îmbunătățiri semnificative atât în ceea ce privește eficiența operațională, cât și satisfacția clienților.
„Unul dintre partenerii noștri de retail și-a văzut creșterea ratei de conversie peste noapte cu 35% după implementarea sistemului nostru”, notează Johnson. „Nu doar economiseau bani pe costurile de asistență, ci generau în mod activ noi venituri în timpul orelor în care anterior nu aveau asistență de vânzări disponibilă”.
Un client de servicii financiare a raportat că 78% din anchetele de rutină erau acum gestionate în întregime de AI, permițând echipei sale umane să se concentreze pe cazuri complexe care necesită judecată profesională. Scorurile lor generale de satisfacție a clienților au crescut cu 22%, în ciuda reducerii personalului uman cu 30%.
„Cifrele spun o poveste importantă”, spune Johnson, „dar unele dintre cele mai semnificative feedback-uri au fost calitative. Clienții își exprimă adesea surprinderea de cât de utile și naturale se simt interacțiunile. Ei descriu experiența ca fiind „înviorător de eficientă”, mai degrabă decât frustrarea la care au ajuns să se aștepte de la sistemele automate.”
„Trebuia să stabilim un nou cadru pentru înțelegerea impactului IA conversațională”, explică Nadia Johnson, responsabilul Analytics Ulteh. „A fost nevoie să privim dincolo de valorile operaționale pentru a înțelege adevărata experiență a clienților și rezultatele afacerii.”
Lucrând cu partenerii lor pilot, Ulteh a dezvoltat ceea ce ei numesc „Engagement Impact Framework”, o abordare multidimensională pentru măsurarea eficienței AI conversaționale. Acest cadru include atât valori tradiționale, cât și indicatori noi special conceputi pentru interacțiunile bazate pe inteligență artificială:
Valori de calitate a conversației:
Rata de rezoluție: procentul de întrebări rezolvate complet fără intervenție umană
Înțelegerea acurateței: cât de des AI interpretează corect intenția clientului
Eficiența conversației: pași necesari pentru a ajunge la o rezoluție
Traiectoria sentimentelor: cum se schimbă sentimentul clienților pe parcursul interacțiunii
Valori de impact asupra afacerii:
Influența conversiei: modul în care conversațiile AI afectează deciziile de cumpărare
Valoarea deflexiunii suportului: Economii de costuri datorate nevoilor reduse de asistență umană
Eficacitatea vânzărilor încrucișate: Succesul în identificarea și executarea oportunităților de vânzare suplimentare
Impactul reținerii clienților: corelația dintre interacțiunile AI și afacerile repetate
Valori de experiență:
Scorul de efort al clienților: cât de ușor este experiența generală pentru clienți
Rata de schimbare: cât de des renunță clienții AI pentru sprijin uman
Feedback voluntar: comentarii pozitive sau negative nesolicitate despre experiență
Acest cadru de măsurare a ajutat companiile să înțeleagă impactul total al implementării tehnologiei Ulteh. Rezultatele au fost convingătoare. În toate industriile, companiile au raportat îmbunătățiri semnificative atât în ceea ce privește eficiența operațională, cât și satisfacția clienților.
„Unul dintre partenerii noștri de retail și-a văzut creșterea ratei de conversie peste noapte cu 35% după implementarea sistemului nostru”, notează Johnson. „Nu doar economiseau bani pe costurile de asistență, ci generau în mod activ noi venituri în timpul orelor în care anterior nu aveau asistență de vânzări disponibilă”.
Un client de servicii financiare a raportat că 78% din anchetele de rutină erau acum gestionate în întregime de AI, permițând echipei sale umane să se concentreze pe cazuri complexe care necesită judecată profesională. Scorurile lor generale de satisfacție a clienților au crescut cu 22%, în ciuda reducerii personalului uman cu 30%.
„Cifrele spun o poveste importantă”, spune Johnson, „dar unele dintre cele mai semnificative feedback-uri au fost calitative. Clienții își exprimă adesea surprinderea de cât de utile și naturale se simt interacțiunile. Ei descriu experiența ca fiind „înviorător de eficientă”, mai degrabă decât frustrarea la care au ajuns să se aștepte de la sistemele automate.”
Drumul de urmat: viziunea lui Ulteh pentru viitorul IA conversațională
Cu un produs de succes pe piață și o adoptare în creștere în toate industriile, Ulteh nu se bazează pe realizările sale. Compania are o foaie de parcurs de dezvoltare ambițioasă care indică viitorul AI conversațional și al implicării clienților.
„Cu adevărat am zgâriat suprafața a ceea ce este posibil”, spune CTO Raj Patel. „Platforma tehnologică de bază pe care am construit-o ne oferă o bază pentru a explora capabilități care ar fi părut ficțiune științifico-fantastică în urmă cu câțiva ani.”
Printre cele mai așteptate evoluții se numără inițiativa Ulteh „Angajament multimodal”. Această extindere va permite AI să proceseze și să genereze nu doar text, ci și voce, imagini și elemente vizuale interactive. Imaginați-vă un client care face o fotografie a unei probleme de produs, AI analizând-o în timp real și oferind instrucțiuni vizuale pentru rezolvare, toate în cadrul aceluiași flux de conversație.
Compania dezvoltă, de asemenea, capabilități avansate de personalizare care depășesc amintirea interacțiunilor anterioare. Sistemul se va adapta în mod proactiv la stilurile, preferințele și nevoile individuale de comunicare, creând experiențe de conversație cu adevărat personalizate pentru fiecare utilizator.
„Una dintre cele mai interesante domenii de cercetare ale noastre este ceea ce numim „Inteligenta colaborativa”, explica CEO-ul Maria Khoury. „Dezvoltăm modele pentru ca AI și agenții umani să lucreze împreună fără probleme, sistemul gestionând aspectele de rutină ale conversațiilor multiple, în timp ce le dă putere agenților umani să se concentreze pe judecată, empatie și rezolvarea de probleme complexe.”
Nu este vorba doar despre eficiență, ci despre îmbunătățirea capacităților profesioniștilor din serviciile pentru clienți. AI acționează ca un asistent inteligent care oferă informații relevante, sugerează răspunsuri și se ocupă de sarcini administrative, permițând agenților umani să ofere servicii excepționale la scară.
Ulteh explorează, de asemenea, aplicații dincolo de serviciul tradițional pentru clienți. Aceeași inteligență conversațională care ajută la rezolvarea problemelor de asistență poate ghida clienții prin decizii complexe de cumpărare, poate oferi recomandări personalizate și poate oferi educație proactivă despre produse și servicii.
„Ne imaginăm un viitor în care linia dintre suport, vânzări și succesul clienților devine din ce în ce mai fluidă”, spune Khoury. „Tehnologia noastră permite companiilor să fie prezente și utile în fiecare etapă a călătoriei clienților, construind relații care conduc la loialitate și creștere pe termen lung.”
Pe măsură ce compania privește în viitor, ei rămân angajați în dezvoltarea responsabilă a AI. Ulteh a înființat un consiliu consultativ de etică extern și a implementat procese riguroase pentru testarea noilor funcții împotriva potențialelor părtiniri sau a impactului dăunător.
„Capacitățile AI avansează rapid și odată cu aceasta vine o responsabilitate semnificativă”, subliniază Khoury. „Construim tehnologie cu care milioane de oameni vor interacționa zilnic. Asigurarea că aceste interacțiuni sunt utile, respectuoase și corecte este fundamentală pentru misiunea noastră.”
„Cu adevărat am zgâriat suprafața a ceea ce este posibil”, spune CTO Raj Patel. „Platforma tehnologică de bază pe care am construit-o ne oferă o bază pentru a explora capabilități care ar fi părut ficțiune științifico-fantastică în urmă cu câțiva ani.”
Printre cele mai așteptate evoluții se numără inițiativa Ulteh „Angajament multimodal”. Această extindere va permite AI să proceseze și să genereze nu doar text, ci și voce, imagini și elemente vizuale interactive. Imaginați-vă un client care face o fotografie a unei probleme de produs, AI analizând-o în timp real și oferind instrucțiuni vizuale pentru rezolvare, toate în cadrul aceluiași flux de conversație.
Compania dezvoltă, de asemenea, capabilități avansate de personalizare care depășesc amintirea interacțiunilor anterioare. Sistemul se va adapta în mod proactiv la stilurile, preferințele și nevoile individuale de comunicare, creând experiențe de conversație cu adevărat personalizate pentru fiecare utilizator.
„Una dintre cele mai interesante domenii de cercetare ale noastre este ceea ce numim „Inteligenta colaborativa”, explica CEO-ul Maria Khoury. „Dezvoltăm modele pentru ca AI și agenții umani să lucreze împreună fără probleme, sistemul gestionând aspectele de rutină ale conversațiilor multiple, în timp ce le dă putere agenților umani să se concentreze pe judecată, empatie și rezolvarea de probleme complexe.”
Nu este vorba doar despre eficiență, ci despre îmbunătățirea capacităților profesioniștilor din serviciile pentru clienți. AI acționează ca un asistent inteligent care oferă informații relevante, sugerează răspunsuri și se ocupă de sarcini administrative, permițând agenților umani să ofere servicii excepționale la scară.
Ulteh explorează, de asemenea, aplicații dincolo de serviciul tradițional pentru clienți. Aceeași inteligență conversațională care ajută la rezolvarea problemelor de asistență poate ghida clienții prin decizii complexe de cumpărare, poate oferi recomandări personalizate și poate oferi educație proactivă despre produse și servicii.
„Ne imaginăm un viitor în care linia dintre suport, vânzări și succesul clienților devine din ce în ce mai fluidă”, spune Khoury. „Tehnologia noastră permite companiilor să fie prezente și utile în fiecare etapă a călătoriei clienților, construind relații care conduc la loialitate și creștere pe termen lung.”
Pe măsură ce compania privește în viitor, ei rămân angajați în dezvoltarea responsabilă a AI. Ulteh a înființat un consiliu consultativ de etică extern și a implementat procese riguroase pentru testarea noilor funcții împotriva potențialelor părtiniri sau a impactului dăunător.
„Capacitățile AI avansează rapid și odată cu aceasta vine o responsabilitate semnificativă”, subliniază Khoury. „Construim tehnologie cu care milioane de oameni vor interacționa zilnic. Asigurarea că aceste interacțiuni sunt utile, respectuoase și corecte este fundamentală pentru misiunea noastră.”
Noțiuni introductive cu Ulteh: Transformați-vă implicarea clienților
Pentru companiile interesate să aducă IA conversațională de ultimă generație Ulteh în strategia lor de implicare cu clienții, procesul începe cu înțelegerea nevoilor și obiectivelor dumneavoastră specifice.
„Implementarea nu este unică pentru toate”, explică Thomas Williams, directorul pentru succesul clienților Ulteh. „Colaborăm îndeaproape cu fiecare client pentru a proiecta o abordare de implementare care să abordeze provocările și obiectivele sale unice.”
Călătoria tipică de implementare urmează mai multe faze cheie:
Descoperire și planificare: echipa Ulteh lucrează cu dvs. pentru a înțelege peisajul actual de implicare a clienților, pentru a identifica oportunitățile de îmbunătățire și pentru a stabili obiective clare pentru implementare. Această fază include analiza datelor de conversație, maparea călătoriilor clienților și definirea valorilor de succes.
Configurare și integrare: sistemul este configurat pentru a se alinia cu vocea mărcii dvs., procesele de afaceri și cerințele specifice industriei. Integrarea cu sistemele dvs. existente este stabilită, permițând AI să acceseze informații relevante și să ia măsurile adecvate în numele clienților.
Dezvoltarea cunoștințelor: cunoștințele dvs. de afaceri sunt traduse în formate pe care AI le poate înțelege și utiliza. Acestea pot include informații despre produse, politici, proceduri și scenarii comune pentru clienți. Ulteh oferă instrumente care simplifică acest proces, permițându-vă adesea să utilizați documentația existentă.
Testare și perfecționare: înainte de lansarea publică, sistemul este supus unor teste riguroase într-o varietate de scenarii. Această fază include adesea implementare limitată cu utilizatori interni sau grupuri de clienți selectate pentru a colecta feedback și a face ajustări.
Implementare în etape: Mai degrabă decât o abordare integrală, Ulteh recomandă o lansare în etape care extinde treptat responsabilitățile AI. Acest lucru poate începe cu gestionarea anumitor tipuri de întrebări sau operarea în anumite ore, extinzându-se pe măsură ce încrederea în sistem crește.
Optimizare continuă: odată implementat, călătoria nu se termină. Echipa Ulteh oferă analiză și optimizare continuă, identificând oportunități de îmbunătățire și ajutându-vă să utilizați noi capabilități pe măsură ce acestea devin disponibile.
De-a lungul acestui proces, Ulteh pune accentul pe parteneriat și nu doar pe implementarea tehnologiei. Echipa lor include designeri de conversații, specialiști în integrare și manageri de succes a clienților care lucrează alături de echipa ta pentru a se asigura că tehnologia oferă rezultate semnificative în afaceri.
„Ceea ce mă face cel mai mândru nu este doar tehnologia pe care am construit-o, ci transformările pe care le-am permis clienților noștri”, spune Williams. „Când o companie ne spune că nu doar rezolvă problemele clienților mai eficient, ci creează de fapt noi tipuri de experiențe pozitive care nu erau posibile înainte – atunci știm că ne îndeplinim misiunea.”
Pentru a afla mai multe despre modul în care IA conversațională de ultimă generație de la Ulteh vă poate transforma implicarea clienților, vizitați www.ulteh.com și experimentați direct chatbot-ul lor live AI.
Călătoria de la concept la IA conversațională lider pe piață a fost una de inovare și învățare continuă pentru echipa Ulteh. Combinând tehnologia de ultimă oră cu informații profunde asupra comunicării umane, au creat ceva care depășește definițiile tradiționale ale chatbot-urilor sau asistenților virtuali.
Pe măsură ce companiile se confruntă cu o presiune tot mai mare de a oferi experiențe excepționale pentru clienți la scară, soluții precum Ulteh reprezintă nu doar progres tehnologic, ci și un avantaj strategic. Companiile care valorifică această nouă generație de inteligență artificială conversațională nu automatizează doar asistența, ci reinventează relațiile cu clienții pentru era digitală.
Inteligența din spatele sistemului Ulteh continuă să evolueze, învățând din fiecare interacțiune și extinzându-și capacitățile. Dar viziunea rămâne constantă: crearea unei tehnologii care face conversațiile dintre companii și clienți mai naturale, mai productive și mai valoroase pentru toți cei implicați.
„Implementarea nu este unică pentru toate”, explică Thomas Williams, directorul pentru succesul clienților Ulteh. „Colaborăm îndeaproape cu fiecare client pentru a proiecta o abordare de implementare care să abordeze provocările și obiectivele sale unice.”
Călătoria tipică de implementare urmează mai multe faze cheie:
Descoperire și planificare: echipa Ulteh lucrează cu dvs. pentru a înțelege peisajul actual de implicare a clienților, pentru a identifica oportunitățile de îmbunătățire și pentru a stabili obiective clare pentru implementare. Această fază include analiza datelor de conversație, maparea călătoriilor clienților și definirea valorilor de succes.
Configurare și integrare: sistemul este configurat pentru a se alinia cu vocea mărcii dvs., procesele de afaceri și cerințele specifice industriei. Integrarea cu sistemele dvs. existente este stabilită, permițând AI să acceseze informații relevante și să ia măsurile adecvate în numele clienților.
Dezvoltarea cunoștințelor: cunoștințele dvs. de afaceri sunt traduse în formate pe care AI le poate înțelege și utiliza. Acestea pot include informații despre produse, politici, proceduri și scenarii comune pentru clienți. Ulteh oferă instrumente care simplifică acest proces, permițându-vă adesea să utilizați documentația existentă.
Testare și perfecționare: înainte de lansarea publică, sistemul este supus unor teste riguroase într-o varietate de scenarii. Această fază include adesea implementare limitată cu utilizatori interni sau grupuri de clienți selectate pentru a colecta feedback și a face ajustări.
Implementare în etape: Mai degrabă decât o abordare integrală, Ulteh recomandă o lansare în etape care extinde treptat responsabilitățile AI. Acest lucru poate începe cu gestionarea anumitor tipuri de întrebări sau operarea în anumite ore, extinzându-se pe măsură ce încrederea în sistem crește.
Optimizare continuă: odată implementat, călătoria nu se termină. Echipa Ulteh oferă analiză și optimizare continuă, identificând oportunități de îmbunătățire și ajutându-vă să utilizați noi capabilități pe măsură ce acestea devin disponibile.
De-a lungul acestui proces, Ulteh pune accentul pe parteneriat și nu doar pe implementarea tehnologiei. Echipa lor include designeri de conversații, specialiști în integrare și manageri de succes a clienților care lucrează alături de echipa ta pentru a se asigura că tehnologia oferă rezultate semnificative în afaceri.
„Ceea ce mă face cel mai mândru nu este doar tehnologia pe care am construit-o, ci transformările pe care le-am permis clienților noștri”, spune Williams. „Când o companie ne spune că nu doar rezolvă problemele clienților mai eficient, ci creează de fapt noi tipuri de experiențe pozitive care nu erau posibile înainte – atunci știm că ne îndeplinim misiunea.”
Pentru a afla mai multe despre modul în care IA conversațională de ultimă generație de la Ulteh vă poate transforma implicarea clienților, vizitați www.ulteh.com și experimentați direct chatbot-ul lor live AI.
Călătoria de la concept la IA conversațională lider pe piață a fost una de inovare și învățare continuă pentru echipa Ulteh. Combinând tehnologia de ultimă oră cu informații profunde asupra comunicării umane, au creat ceva care depășește definițiile tradiționale ale chatbot-urilor sau asistenților virtuali.
Pe măsură ce companiile se confruntă cu o presiune tot mai mare de a oferi experiențe excepționale pentru clienți la scară, soluții precum Ulteh reprezintă nu doar progres tehnologic, ci și un avantaj strategic. Companiile care valorifică această nouă generație de inteligență artificială conversațională nu automatizează doar asistența, ci reinventează relațiile cu clienții pentru era digitală.
Inteligența din spatele sistemului Ulteh continuă să evolueze, învățând din fiecare interacțiune și extinzându-și capacitățile. Dar viziunea rămâne constantă: crearea unei tehnologii care face conversațiile dintre companii și clienți mai naturale, mai productive și mai valoroase pentru toți cei implicați.
