5 Grandes Chatbots e suas aplicações de Pesquisa de Mercado do mundo real

O futuro: a mentalidade certa para o marketing digital
17 de março de 2017
Entenda a importância da pesquisa de satisfação para a sua empresa?
25 de abril de 2017
Ver todos

5 Grandes Chatbots e suas aplicações de Pesquisa de Mercado do mundo real

13/04/2017

Uma das melhores formas de obter a opinião dos seus clientes sobre um produto ou serviço é através da Pesquisa de Mercado, na qual pode ser feita por telefone ou questionário online, no entanto existe um método pouco explorado pelas empresas de pesquisa, a obtenção de informações através dos Chatbots.

Para entender mais sobre essa ferramenta para a Pesquisa de Mercado, o blog “FlexMR” explica o que são os Chatbots e como podemos utiliza-las para a Pesquisa de Mercado.

O que é um Chatbot?

Um Chatbot é um programa de software que permite que as pessoas tenham uma conversa através de texto, palavras ou ambos. Essencialmente, existem dois tipos de chatbots :

  1. Chatbots baseados em regras: Estes trabalham com base em perguntas e respostas fixas (regras pré-definidas).
  1. Chatbots “Inteligente”: Estes aplicam a inteligência artificial para aprender com as suas conversas, e assim desenvolver para se tornar “quase” humano.

Esta distinção entre tipos de Chatbot é importante, porque suas capacidades do mundo real são muito diferentes.

5 Grandes Chatbots e suas aplicações de Pesquisa de Mercado do mundo real

  1. Email Reminder Chatbot

Fluxos de trabalho combinados com scripts fixos fazem este bot de lembrete de pesquisa básica. E é usado por uma razão e uma razão apenas na prática de pesquisa de mercado – automatizar e-mails de lembrete para os participantes com vista a aumentar as taxas de resposta e liberar profissionais de pesquisa para concentrar seu tempo em metodologia e análise. Cuidadosamente considerado tempo de e-mail e tom de roteiro são essenciais para evitar essa automação ter o efeito oposto sobre a produtividade, ou seja, a escalada de abandono. E uma interface de usuário muito simples com modelos de e-mail pré-preenchidos é necessária para que esse programa seja eficiente – Caso contrário, os pesquisadores gastarão tanto tempo de programação quanto enviarão manualmente.

Machine Learning pode ser incorporado em tal solução em termos de análise de dados apenas, ou seja, algoritmos iria “aprender” o melhor momento para enviar lembretes e pode ser aplicado a A / B e-mail script de teste.

2. Diary Study Chatbot

Para dar um pouco de contexto – Em abril de 2016, Mark Zuckerburg anunciou o lançamento da plataforma de chatbot do Facebook Messenger em meio a uma grande fanfarra e de repente não poderíamos nos mudar para os bate-papos da marca Facebook. Na verdade, a maioria destes são novamente baseados em regras e scripts. Para não dizer que eles não são uma adição bem-vinda para o mundo do comércio, na verdade a sua natureza dinâmica desencadeou uma nova era de “conversação” do comércio, mas a curva de aprendizagem tem sido íngreme.

Mesmo com o Facebook marcando de volta seus planos inteligentes de API do chatbot, os bots mais bem-sucedidos do Facebook Messenger hoje  são aqueles que operam em torno de uma oferta de serviços muito específica . Eles usam simples Q&A interfaces de estilo, reconhecimento de palavras-chave e humor script para alcançar um objetivo mais rápido do que as viagens digitais alternativas.

Facebook Messenger chatbots oferecem potencial surpreendente para métodos de estudo de pesquisa específica em massa. O pool de talentos de desenvolvedores agora familiarizados com a API de chatbot do Facebook é abundante e os sistemas de templates ainda desenvolveram para suportar o processo.

Tarefas de diary study focado e jornais abertos são perfeitamente combinados com este estilo de chatbot grande qualidade. Incorporado na plataforma Facebook, o seu bot de investigação irá beneficiar da ligação digital em tempo real essencial para tais estudos, bem como o acesso a um número extraordinário de participantes, nos seus próprios ambientes online.

Infelizmente, existem limitações. A API de chatbot do Facebook requer respostas de estilo de palavras-chave muito específicas, não processa a linguagem natural para qualquer grau discernível, nem aprende enquanto você pode dar a ilusão de conversa robótica em tempo real.

3. Discussion Prompting Chatbot

Para aqueles que possuem plataformas de software de pesquisa de mercado há uma oportunidade de desenvolvimento imediato personalizado no reino do chatbot – de um chatbot baseado em regras que solicita dentro de uma discussão assíncrona e reflexiva. Sem ir muito longe em detalhes técnicos estamos falando sobre a mineração de dados qualitativa em tempo hábil de um fórum ou fórum de discussão, ou seja, numa base horária nosso chatbot iria “polir” a discussão de palavras-chave e sentimento. Ao encontrar a combinação certa dentro de uma resposta do participante, ele comentaria ou investigaria.

Isso permite a monitoração básica de um pool de participantes muito maior. No entanto, essa orientação baseada em regras não remove a necessidade de um moderador humano – longe disso! Os chatbots de hoje não têm habilidade real em termos de incentivo colaborativo e continuar uma conversa além do prompt inicial do participante exigiria processamento de linguagem natural e aprendizado literal da máquina além do escopo da Inteligencia Artificial de hoje.

4. Discurso ‘Bot Interviewer

A perspectiva da nossa amigável Inteligencia Artificial – Alexa Amazon Echo – tornando-se uma voz natural de chatbot entrevistador de processamento. Alexa já tem funcionalidade de gravação de voz. É fundamental para a sua operação. Assim que você lhe der o comando ‘wake’, que é incidentalmente, ‘Alexa’, ela começa a gravar sua voz e esta gravação de voz é então enviada para a Alexa Voice Services (AVS) da Amazon  pela Internet para comando de voz para interpretação de texto. Ainda melhor, uma vez autorizada pela Amazon qualquer pessoa pode usar seu AVS gratuitamente para construir uma ‘habilidade’ e nela a grande oportunidade de mercado de pesquisa de mercado.

As habilidades de Alexa são o equivalente a seus “apps”. No lançamento Alexa tinha 135 habilidades. Agora ela tem 10.000. Você vai precisar de um desenvolvedor para construir uma habilidade de entrevista personalizado para Alexa, mas é tudo dentro dos reinos de possibilidade imediata. Alexa tem um grande alcance de qualidade, também é dependente de adoção, mas no entanto, em termos de uma pesquisa de mercado de chatbot de conversação, vale a pena.

5. Researcher/Moderator PA Chatbot

Em nosso aplicativo final, fazemos um movimento para o mundo dos chatbots “inteligentes” onde há um potencial muito real para lembretes de email de participantes de processamento de linguagem natural. Este conceito foi inspirado por um assistente pessoal virtual já existente, Amy Ingram.

Desenvolvido pela start-up de tecnologia x.ai, Amy é um programador de reuniões pessoais, ela representa um dos maiores sucessos no chatbot de Inteligencia Artificial hoje – ela está em enorme demanda! Tanto assim, há uma lista de espera para ela. Sua capacidade de aprendizagem profunda é tão eficaz e seu serviço tão eficiente, ela foi confundida com um ser humano (o Santo Graal da Inteligencia Artificial) … um de seus usuários até enviou flores para ela.

A interface de Amy é incrivelmente simples de usar, se pudéssemos adaptar um programa tão envolvente para fins de lembretes de e-mail de participantes, certamente maximizaríamos a produtividade em termos de taxas de resposta para qualitativo e quantitativo.

Para ver o artigo original em inglês clique aqui.

Confira também artigos sobre O futuro: a mentalidade certa para o marketing digital e Ferramentas do Google para potencializar o seu marketing digital.

E para receber mais conteúdo como este nos siga no Facebook e Twitter.