paint-brush
Ainda é muito cedo para permitir que o ChatGPT cuide do seu suporte ao clientepor@lucamicheli
1,552 leituras
1,552 leituras

Ainda é muito cedo para permitir que o ChatGPT cuide do seu suporte ao cliente

por Luca Micheli6m2023/03/30
Read on Terminal Reader

Muito longo; Para ler

Se você está procurando uma maneira de automatizar totalmente seu esforço de atendimento ao cliente, fique comigo porque compartilharei com você como treinamos o ChatGPT para responder automaticamente aos nossos clientes.
featured image - Ainda é muito cedo para permitir que o ChatGPT cuide do seu suporte ao cliente
Luca Micheli HackerNoon profile picture

Se você está procurando uma maneira de automatizar totalmente seu esforço de atendimento ao cliente, fique comigo porque compartilharei com você como treinamos o ChatGPT para responder automaticamente aos nossos clientes.


Vamos começar!

Como treinar o ChatGPT para responder ao seu Atendimento?

Em primeiro lugar, precisávamos de uma fonte confiável para ensinar o ChatGPT a responder às perguntas dos usuários, então pensamos em duas abordagens:


  • Use a base de conhecimento

  • Use as conversas com nosso suporte


A primeira é a fonte de verdade mais confiável, a segunda pode ser muito específica e deve ser melhor organizada para fornecer um contexto real e útil ao ChatGPT.


Nossa primeira tentativa foi inserir todos os artigos da base de conhecimento em um índice e, em seguida, usar o índice para encontrar uma resposta.


O código Python que usamos é bastante simples.


Ele tem duas funções, uma para adicionar a base de conhecimento (de um arquivo CSV) ao índice e a segunda que carrega o índice do json local e faz a pergunta.


Ele usa a API OpenAI e o índice llama com importador CSV para criar o índice.


 from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, download_loader from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI import openai from pathlib import Path def addKB(): SimpleCSVReader = download_loader("SimpleCSVReader") loader = SimpleCSVReader() documents = loader.load_data(file=Path('./kb.csv')) index = GPTSimpleVectorIndex(documents) index.save_to_disk('index.json') def query(question): index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json') response = index.query(question) print(response)


Primeiro, executamos o addKB() para ler o arquivo CSV e, em seguida, começamos a usar a consulta para ver se ele estava pronto para responder ao atendimento ao cliente.

O ChatGPT já está pronto para lidar com o Atendimento ao Cliente?

Vamos começar verificando como o ChatGPT teria se saído contra um humano com casos reais.


Na Customerly, fornecemos suporte ao cliente, automação de marketing e ferramentas de satisfação do cliente para B2B SaaS.


Pode ser complicado encontrar a resposta certa para o cliente, então fiquei muito curioso para ver como isso se traduziria para nós.

#1 Pergunta: Relacionado ao produto


P: Como posso enviar um e-mail?


Agora, um ser humano pediria para esclarecer, já que o usuário pode querer enviar diferentes tipos de e-mails, que podem ser uma campanha de marketing por e-mail, uma automatizada ou one2one.


Nesse caso, o chatGPT arriscou e respondeu como enviar uma transcrição de chat para seus clientes.


Totalmente inútil. O cliente ficaria insatisfeito com esta resposta.


CSAT ☆☆☆☆☆


#2 Pergunta: Informações técnicas

P: Como posso mover o ícone de bate-papo da borda de alguns pixels?


Eu precisava desse pedaço de código por causa deste artigo, então perguntei ao ChatGPT como mover o ícone de bate-papo da borda de alguns pixels, e a resposta foi hilária.


Temos um trecho de código que você pode adicionar à sua implementação de chat para movê-lo da borda da página. Essa não era a resposta que eu esperava 🤣🤌


CSAT ☆☆☆☆☆


#3 Pergunta: Preços

P: Quanto custará o Customerly com 9 colegas de equipe?


Esta é uma pergunta de pré-venda, por isso é fundamental que não afaste possíveis clientes e relate informações imprecisas.


E desta vez, deu certo!


O custo dessa interação é de 4310 tokens LLM e 12 tokens de incorporação.


CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️


# 4 Pergunta: Qual poderia ser o problema?

Este é um usuário real relatando um problema com o Customerly e fiquei curioso para ver como ele responderia.


Este é o pior cenário com um cliente pedindo ajuda específica.


Isto é o que o usuário perguntou:


P: “Tentei adicionar uma nova propriedade a uma empresa a partir da página de perfil do usuário. Quando eu adiciono e clico em “Criar Propriedade”, nada acontece. Primeiro, presumi que o problema era causado por uma propriedade com esse nome já existente (criei na área Configurações > Público > Propriedades da Empresa). Ainda assim, antes de criá-lo novamente na área do usuário, usei o recurso de pesquisa disponível e não encontrei o que havia criado anteriormente. Qual poderia ser o problema? 🤔”


A resposta é meio relacionada e completamente não relacionada.


Não resolve em nada o problema do cliente e está dando respostas mistas mencionando o estado da propriedade (no bom caminho) e, em seguida, mencionando o estado de um artigo (completamente fora do caminho).


CSAT ☆☆☆☆☆


Pergunta nº 5: Perguntas frequentes sobre preços


P: o que é uma interação?


Essa pode ser uma pergunta relacionada ao nosso modelo de precificação baseado em interação e foi bastante fácil de responder.


Muito bem, ChatGPT.


Custo desta interação 3701 tokens LLM e 4 tokens de incorporação.


CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️



Pergunta nº 6: Pergunta de pré-venda real!

Essa foi uma pergunta que recebemos de um lead, e era tão detalhada que me perguntei como poderia responder.


P: Olá! Eu queria saber se você poderia me dar uma estimativa aproximada de preços. Nosso caso usado:

– 42 agentes

– Tours de produtos

- Bot de bate-papo

– Central de Ajuda com mais de 200 artigos para usuários e visitantes

– Pessoas alcançadas por mês: 11k+


Eu precisaria de um estádio aproximado para comparação sem uma grande chamada de vendas, por favor;)”


Selecionou o plano Enterprise certo, mas não calculou o custo adicional por excesso de 27 agentes; apenas dividiu o custo de $ 249 com os agentes incluídos.


Bom, mas definitivamente não é a resposta certa.


CSAT ⭐️⭐️☆☆☆


# 7 Pergunta: Pergunta de integração

O usuário queria compartilhar um link com seus clientes para conversar.


A resposta não está relacionada e deveria ter sugerido ir para as configurações do projeto e depois para as configurações gerais.


Mais uma vez, é uma mistura de coisas e deu informações erradas ao cliente.


CSAT ☆☆ ☆☆☆



#8 Pergunta: Recurso fora do escopo

É hora de ver como isso responderia a uma pergunta de pré-venda fora do escopo.


Esta era a pergunta real, sim, com os erros de digitação 🤪


Estou procurando um plug-in que funcione com meu novo site de namoro/compartilhamento de conteúdo. apenas para usuários logados, isso é exibido apenas como um bate-papo auxiliar


Eu não responderia dessa maneira, mas é preciso o suficiente.


CSAT ⭐️⭐️ ⭐️☆☆



#9 Pergunta: Múltiplas perguntas e diferentes alternativas


P: Olá, configurei o serviço de chat e funciona perfeitamente, existe uma opção de notificação na área de trabalho ou algum outro formulário? Só é possível conversar pelo inbox do site?


As primeiras respostas relacionadas às notificações foram boas, mas depois inventou a customização dos sons??


A segunda pergunta foi respondida de maneira boa, mas depois começou a adicionar as mensagens agendadas que de alguma forma não estavam relacionadas.


Custo desta interação 4322 tokens LLM e 37 tokens de incorporação.


CSAT ⭐️⭐️ ⭐️⭐️

Conclusões

O custo da API OpenAI desse procedimento, considerando a incorporação do índice e as nove consultas, é de US$ 1,79. Esse é definitivamente um bom custo para lidar com todos esses tickets automaticamente.


Mas o que você está negociando aqui? Satisfação do cliente.


Quando uma pergunta de pré-venda é respondida dessa forma, você pode ter perdido milhares de dólares por ano. Quando os clientes seguirem suas instruções erradas, como você acha que eles se sentirão?


Você desperdiçou o tempo deles. A satisfação deles está quase perdida e agora eles estão pensando em ir com seu concorrente.


Acreditamos que o ChatGPT moldará o futuro do Suporte ao Cliente, mas ainda estamos longe de permitir que ele cuide de todas as consultas de suporte para você.


Nas próximas semanas, tentaremos treinar um modelo complexo com base nas consultas dos clientes e nas respostas dos agentes para ver se isso melhorará o desempenho.


Você deixaria o ChatGPT responder ao seu atendimento ao cliente por uma fração do custo? Avise!


Marque-me no Twitter @ilucamicheli com seus pensamentos.


Continua…


Publicado também aqui .