ग्राहक चैटबॉट नहीं चाहते
(creativegood.com)- कंपनियाँ कस्टमर सर्विस automation को लागत घटाने और वित्तीय प्रदर्शन सुधारने के अवसर के रूप में देखती हैं, लेकिन ग्राहक उस क्षण मानव एजेंट चाहते हैं जब समस्या app या website से हल नहीं होती
- चैटबॉट बैंक बैलेंस जाँचने जैसे अनुमानित सवालों के लिए ठीक हो सकते हैं, लेकिन ऐसी जानकारी पहले से ही app या website में उपलब्ध होती है, इसलिए वे कस्टमर सर्विस की मूल समस्या से बच निकलते हैं
- वास्तविक पूछताछ ठोस और जटिल परिस्थितियों में होती है, जैसे credit card payment error, जहाँ तयशुदा जवाबों से ज़्यादा संदर्भ समझने वाले इंसान की ज़रूरत होती है
- Ed Zitron ने Twitter, Facebook, Uber के उदाहरण देते हुए चिंता जताई कि AI कस्टमर सर्विस कंपनियों की जवाबदेही और ग्राहकों के प्रभाव को कम करने वाले स्वायत्त response environment की ओर ले जा सकती है
- जब ग्राहक किसी कंपनी के चैटबॉट या तयशुदा response system के खिलाफ एक और चैटबॉट इस्तेमाल करते हैं, तो यह दिखाता है कि customer experience कितना विकृत हो सकता है
Altman के ग्राहक सेवा automation पर बयान
- Sam Altman ने वैश्विक PR गतिविधियों के दौरान The Telegraph से कहा, “ईमानदारी से कहूँ तो ग्राहक सेवा वह क्षेत्र है जहाँ मुझे लगता है कि बहुत-सी नौकरियाँ बस गायब हो जाएँगी”
- यह बयान उस संदर्भ से जुड़ता है कि ChatGPT और अन्य generative AI चैटबॉट Philippines और India जैसे क्षेत्रों में call center jobs की जगह ले सकते हैं
- Altman मई 2023 में अमेरिकी सीनेट सुनवाई में उपस्थित हुए और AI पर congressional regulation की माँग की
ग्राहक सेवा में ग्राहक वास्तव में क्या चाहते हैं
- कंपनियों का automation तर्क वित्तीय प्रदर्शन को आगे रखता है, लेकिन ग्राहक वास्तव में क्या चाहते हैं, यह उसमें गायब है
- Where are the customers’ chats? आलोचना करता है कि ChatGPT पर चर्चा Big Tech, AI startup, और कंपनियों के भीतर लागत घटाने व मुनाफे पर केंद्रित है, जबकि इस तकनीक को झेलने वाले users, patients, students, citizens, और consumers लगभग गायब हैं
- ग्राहक आम तौर पर कस्टमर सर्विस से तब संपर्क करते हैं जब वे ऐसी समस्या से टकराते हैं जिसे app या website पहले ही संभालने में नाकाम रही हो
- बैंक बैलेंस जाँचने जैसे अनुमानित सवाल चैटबॉट संभाल सकते हैं
- लेकिन ऐसे सवाल पहले से app या website में भी देखे जा सकते हैं
- जटिल मामलों में, जैसे credit card काम न कर रहा हो और उससे एक दिन पहले के अजीब charge तथा अभी-अभी की गई खरीद आपस में जुड़े हों, मानव एजेंट की ज़रूरत होती है
चैटबॉट अपनाने से user experience कैसे गिरता है
- कस्टमर सर्विस में इंसानों को चैटबॉट से बदलना लगभग वही आख़िरी विकल्प है जो ग्राहक चाहते हैं
- tech industry उन समस्या-क्षेत्रों में भी चैटबॉट adoption को लगातार आगे बढ़ाती रहती है जिन्हें सामान्य website या app संभाल नहीं पाते
- यह प्रवाह Cory Doctorow की Chokepoint Capitalism में बताए गए platform financialization और user experience के क्रमिक गिरावट से जुड़ता है
- Artificial Labor बताता है कि चैटबॉट भले ही कस्टमर सर्विस एजेंट के काम की नकल कर लें, लेकिन उनमें जवाबदेही या सहानुभूति नहीं होती
- ग्राहक ऊपर-ऊपर से “मदद” पाते हुए दिख सकते हैं
- लेकिन संगठन पर असर डालना या समस्या-समाधान में प्रगति पाना और कठिन हो जाता है
- मानव एजेंट हस्तक्षेप कर सकते हैं, लेकिन ऐसे मानव-से-मानव interaction धीरे-धीरे दुर्लभ हो सकते हैं
पहले से कमज़ोर हो चुकी ग्राहक सेवा के उदाहरण
- Ed Zitron ने Twitter, Facebook, Uber के ऐसे उदाहरण दिए जहाँ customer service लगभग हटा दी गई, और उनका मानना है कि बड़ी कंपनियों के लिए customer service समाप्त करना असंभव नहीं है
- भले ही हर कंपनी वही मॉडल न अपनाए, AI आने के बाद customer service के और दूर हो जाने की आशंका है
- कंपनियाँ कहती हैं कि consumer महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वे अपने दिए गए products के लिए जिम्मेदारी लेने से कतराती हैं
- जब AI agent जवाब देने लगते हैं, तो ग्राहक कंपनी द्वारा तय किए गए नियमों के भीतर कैद हो जाते हैं, और कंपनी व ग्राहक के बीच जवाबदेही की दूरी और बढ़ सकती है
चैटबॉट का विडंबनापूर्ण उपयोग मामला
- customer service चैटबॉट के एक सकारात्मक उदाहरण के रूप में Joshua Browder का New York Times subscription cancellation case का उल्लेख किया गया है
- Browder को subscription cancel करने के लिए customer service से बात करनी पड़ी, और इस प्रक्रिया में उन्होंने एक चैटबॉट लगाया
- screenshot में “You” Browder का चैटबॉट है, जबकि “francis” कोई bot हो सकता है या bot इस्तेमाल करने वाला व्यक्ति
- यह मामला दिखाता है कि ग्राहक किसी कंपनी के चैटबॉट या तयशुदा response system का सामना करने के लिए एक और चैटबॉट का इस्तेमाल कर रहे हैं
- बेहतर दिशा यह होगी कि ऐसी technology न बनाई जाए जो खराब अनुभव को संभव बनाए या उससे बचाव करे, बल्कि ऐसे अच्छे अनुभव बनाए जाएँ जिन्हें ग्राहक सचमुच चाहें, उनसे लाभ पाएँ और उनके लिए आभारी हों
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
समस्या का बड़ा हिस्सा खुद chatbot नहीं है, बल्कि यह भरोसा है कि एक-दूसरे से असंगत systems से निकले बेतरतीब data के ढेर के ऊपर कुछ चढ़ा देने से मूल समस्या गायब हो जाएगी
पिता की वसीयत के executor के तौर पर मैं अलग-अलग insurance और pension को माँ के नाम पर ट्रांसफर कराने की कोशिश कर रहा हूँ, और एक कंपनी की phone menu guidance की शुरुआत ही इस तरह हुई: “अगर statement A शहर से आया है तो 1 दबाएँ, B शहर से आया है तो 2 दबाएँ” — जबकि मेरा statement C शहर से आया था
आखिरकार मैंने C शहर वाली कंपनी से सीधे संपर्क किया, और वे विनम्र थे, लेकिन बाद में पता चला कि वह कई pension funds के बचे-खुचे हिस्सों को जोड़कर बनाई गई कंपनी थी, इसलिए अंदरूनी systems का integration बिल्कुल नहीं था और वह लगभग सिर्फ नाम से एक ही कंपनी थी
इस स्तर के data environment में AGI chatbot भी जैसे उसके हाथ-पैर बाँध दिए गए हों, इतना बेबस हो जाएगा, और लगता है कि कई बड़े enterprises की असलियत कुछ ऐसी ही है
Ohio में estate-related legal fees की upper limit होने की वजह से यह संभव था, और उसने hospital को भी इस तरह के पत्र भेजे: “पूरे इलाज का एक consolidated bill भेजिए, उसमें नहीं है तो हम भुगतान नहीं करेंगे”, जो मददगार रहा
किस्मत अच्छी हो तो किसी जादुई keyword से आप उस dedicated department के असली इंसान तक पहुँच जाते हैं, ज़रूरी documents मिल जाते हैं, और काम खत्म हो जाता है
बुरा हाल हो तो आपको organization chart की reverse engineering करनी पड़ती है ताकि पता चले कि exceptions की ज़िम्मेदारी किस department की है, और internal policies व regulations कैसे एक-दूसरे से जुड़ते हैं
माँ के लिए durable power of attorney जल्दी बनवा लेना अच्छा है, और ज़रूरत हो तो medical proxy और नई will भी तैयार कर लेनी चाहिए
spouse की मृत्यु के तुरंत बाद बुज़ुर्ग लोग ऐसे बदलावों के लिए अपेक्षाकृत खुले होते हैं, लेकिन कुछ महीने बीतने पर उन्हें अपनी मौत की याद आने लगती है और वे ज़्यादा हिचकते और टालते हैं
वे या तो खुद हल निकालना सीख लेते हैं, या फिर Google की तरह अगर help channel के भयानक होने की reputation बन जाए तो लोग शुरू से ही संपर्क करने की कोशिश नहीं करते
आम तौर पर मिलने वाले chatbots बस आपको फिर से FAQ की तरफ मोड़ने वाली व्यवस्था होते हैं
ऐसा नहीं लगता कि हमें documents search करने के लिए किसी दूसरे interface की ज़रूरत है; बल्कि यह ज़्यादा ऐसा लगता है कि आपको सस्ते customer support channel में अटकाए रखा जाए और महंगे customer support तक पहुँचने से रोका जाए
अगर bot ज़रूरी काम सच में कर सके तो वह किसी इंसान को phone करने से कहीं बेहतर होगा, लेकिन ज़्यादातर bots के पास इंसान तक escalate करने के अलावा कोई authority ही नहीं लगती
लगभग इकलौता अच्छा अनुभव तब था जब मैं Lowe’s card का payment भूल गया था और late fee लग गई थी
chatbot ने कहा कि अगर मैं autopay सेट कर दूँ तो late fee माफ़ कर दी जाएगी, और उसने सचमुच fee waive कर दी
किसी इंसान तक पहुँचने के रास्ते में friction डालकर हार मनवाने के बजाय, उस दिन उसने कंपनी और मेरी दोनों तरफ से support calls कम कर दीं
bot ऐसे requests को छाँटने का साधन है
लेकिन अगर वह किसी इंसान का callback schedule कर सके, ticket खोल सके, और ज़रूरी documents मँगवाकर पूरे process को तेज़ कर सके, तो ठीक है
उसी interface में यह भी साफ़ नहीं था कि मैं किसी असली इंसान से बात कर रहा हूँ या नहीं, और आखिरकार वह menu system ही था, बस ज़्यादा मुश्किल रूप में
चाहत बेकार customer support की नहीं है
चाहे इंसान हो या bot, अगर आप बच्चे के साथ यात्रा कर रहे हों, flight cancel या delay हो गई हो, और आप किसी ऐसे व्यक्ति से बात ही न कर सकें जिसके पास मदद करने का अधिकार हो, तो वह बेहद निराशाजनक होता है
आजकल बड़े organizations लगभग ऐसे बनाए गए हैं कि decision-making authority वाले व्यक्ति से बात करना लगभग असंभव हो, और agents बस online मौजूद जानकारी दोहराते हैं या form भरने व email भेजने का रास्ता बताते हैं
अगर मामला ऐसा ही है, तो नियमित रूप से गालियाँ खाने वाले phone agents की जगह chatbot बेहतर हो सकता है, और यह दुखद है कि आजकल कंपनियों से मदद पाने का सबसे अच्छा तरीका tweet करना है
आप समस्या विस्तार से लिखकर भेजें, फिर भी copy-paste जवाब वापस आता है, जैसे उसने पढ़ा ही नहीं
support in-house होना चाहिए, और phone करने पर उसके पास सच में कुछ प्रोसेस करने की authority होनी चाहिए
वरना वह बस compliance या PR checklist का खाली box भरने वाला दिखावा है
साफ़ था कि agent अमेरिका में नहीं था, लेकिन उसने IAD C/D terminal में मौजूद व्यक्ति को 40 मिनट बाद DCA से उड़ान भरने वाली AA flight पकड़ने जैसा नामुमकिन itinerary सुझा दिया
अब मैं ज़्यादा business travel करता हूँ, इसलिए 1K dedicated support line इस्तेमाल करता हूँ, और फ़र्क बहुत साफ़ है
सिर्फ़ अमेरिकी agent से connection नहीं मिलता, बल्कि ऐसे व्यक्ति से मिलता है जो frequent travelers को संभालता है, context समझता है, और ज़रूरी काम कर देता है
आम तौर पर ग्राहक सेवा पर कॉल करने की वजह यह होती है कि ऐसी समस्या सुलझानी है जो सामान्य interface से हल नहीं होती
ज़्यादातर मामलों में कोई सूक्ष्म exception या special case होता है, इसलिए उसे समझ सकने वाला agent चाहिए; नहीं तो लोग वैसे भी फोन नहीं करते
chatbot लगभग परिभाषा के अनुसार ऐसे काम नहीं संभाल पाए हैं, और भले ही वह मेरी ज़रूरत समझ ले, उसे सिर्फ कंपनी के पक्ष में चलते हुए “नहीं हो सकता” कहने के लिए बनाना बहुत आसान है
सहानुभूति और समझ अभी तक कोई parameter नहीं हैं
chatbot कितना भी प्रभावशाली हो, उसे असली system से जुड़े lever पकड़ाने को लेकर अब भी काफी संदेह और हिचकिचाहट है
क्योंकि जब program अजीब तरह से बर्ताव करने लगे, तो उसे बस फेंक देने के अलावा बारीकी से जवाबदेह ठहराना मुश्किल है
ज़्यादातर मामलों में ग्राहक ने वही निर्देश नहीं पढ़े होते जो उनकी screen पर पहले से लिखे होते हैं
अगर हर कॉल को सीधे संभालना पड़े और साधारण PEBCAC tickets को छांटा न जाए, तो लागत जल्दी बढ़ती है और wait time भी लंबा हो जाता है
training की कमी या बिल्कुल अधिकार न होने की वजह से वे बहुत कम कर पाते हैं
अगर हो भी, तो “इस विभाग के लिए 3 दबाएँ” जैसी robot voice prompts के कई मिनट पार करने पड़ते हैं, और इंसान से बात करने के लिए 0 दबाने पर वह सिर्फ कुछ खास menu में ही काम करता है, बाकी में कॉल सीधे कट जाती है
कई बार support को कॉल करना कुछ न करने से भी बदतर होता है, और workaround ढूँढने या किसी दूसरी service पर जाने में समय बरबाद होता है
हालाँकि बाज़ार Microsoft जैसी कुछ खराब companies में सिमटता जा रहा है, इसलिए switch करना भी लगातार मुश्किल होता जा रहा है
लोगों को नापसंद बेकार chatbot हैं, और ज़्यादातर तो ऐसे लगते हैं जैसे उन्हें जानबूझकर रास्ता रोकने के लिए program किया गया हो
अगर मैं कहूँ कि मुझे order xyz का refund चाहिए और वह तुरंत refund दे दे, तो लोगों को वह पसंद आएगा
जब bot मुझे मेरी ज़रूरत की चीज़ देता है, तो वह पसंद आता है
उल्टा, अगर उससे सिर्फ company को फायदा हो और मेरी ज़िंदगी और मुश्किल बने, तो उसे नापसंद करना ही पड़ेगा
ज़्यादातर bots के पास authority नहीं होती, और वे authority वाले इंसान तक भी आगे नहीं बढ़ाते, यही बड़ी समस्या है
सबसे खराब bots वे हैं जो बिना किसी exit वाले loop में हमेशा खुशमिज़ाज अंदाज़ में कहते रहते हैं, “computer को restart करके देखिए”
मैंने कभी ऐसा chatbot नहीं देखा जो सच में ठीक से काम करता हो
एक ही सवाल को छह तरह से बदलकर पूछना पड़ता है, और असली इंसान से जोड़ने को कहने पर भी पहले menu options में फँसा देता है
लगभग आधे मामलों में यह कहकर कॉल काट देता है कि इस समस्या को chatbot से हल किया जा सकता है
लागत बचाने के लिए लगाए गए chatbots सच में बेहद परेशान करने वाले हैं
account पुराना है, मैं हर delivery को “lost” नहीं बताता, और returns भी कम ही करता हूँ, इसलिए शायद मैं सामान्य refund माँगने वाले customer जैसा नहीं लगा होऊँ
लेकिन अभी वह इंसान-स्तर की service से बहुत दूर है, इसलिए यह जानते हुए कि AI समय बरबाद करेगा, मैं जितनी जल्दी हो सके इंसान तक पहुँचना चाहता हूँ
ग्राहक के नज़रिए से उसे कोई ऐसा चाहिए जो समस्या हल करे, और असली बात यह है कि क्या कोई ऐसा व्यक्ति है जो ticket बनाए और समाधान होने तक उसकी ज़िम्मेदारी ले
chatbot के पास कोई जवाबदेही नहीं होती; वह बस documentation दोहराने वाला बेकार तोता है, इसलिए customer experience को खराब करने के अलावा उसका कोई खास काम नहीं
ज़रूरी account tools में समस्या ठीक करने वाला system ही नहीं है, इसलिए chatbot भी शुरुआती समस्या हल नहीं कर सकता
ऐसे संदर्भ में इंसानी हस्तक्षेप ज़रूरी है, इसलिए chatbot पूरी तरह बेकार है
यह मान लेना कि “लोग customer service तक इसलिए जाते हैं क्योंकि मामला इतना specific और complex होता है कि app में जवाब नहीं मिलता और इंसान की ज़रूरत पड़ती है”, मुझे ऐसे व्यक्ति की बात लगती है जिसने customer support ज़्यादा किया नहीं है
ऐसे inquiry शायद 1% के आसपास होंगे, और उस स्थिति में bot का परेशान करना वाजिब है, लेकिन अगर organization और product के बारे में पर्याप्त data हो तो बहुत से customer सवालों का जवाब large language model से बिना इंसान के दिया जा सकता है
लोग आम तौर पर खुद जवाब ढूँढ़ते नहीं हैं
90% से ज़्यादा tickets को पहले से लिखे गए जवाब से, जिसमें बताया जाता है कि support center का कौन-सा लेख उस सवाल को कैसे cover करता है और उसका link दिया जाता है, user satisfaction के हिसाब से अच्छी तरह resolve किया जा सकता है
इसी वजह से बड़ी कंपनियाँ ऐसे हज़ारों कम वेतन वाले कर्मचारियों को रखती हैं जो software में सिर्फ पहले से लिखे जवाब ही भेज सकते हैं
first-line agent edit भी नहीं कर सकता, वह सिर्फ आम हालात के लिए किसी और द्वारा लिखा गया जवाब भेजता है
chatbot इन्हें आसानी से replace कर सकता है, और customer experience बेहतर भी हो सकता है
हालाँकि, ऐसे senior support staff की ज़रूरत शायद बनी रहेगी जो वास्तविक bug पहचानकर engineer तक report कर सके
यह इसलिए नहीं कि लोग खुद करना नहीं चाहते, बल्कि अक्सर इसलिए कि website error दे रही होती है, self-service form 5 साल पहले हटा दिया गया होता है, या काम तभी हो सकता है जब फोन पर किसी को परेशान किया जाए
कंपनियाँ अस्पष्ट website, अधूरी और पुरानी help, और inaccessible button से खुद अपना नुकसान करती हैं, और उसका नतीजा यह होता है कि सस्ती support line overload हो जाती है
chatbot से करवाने की कोशिश की जाने वाली लगभग हर चीज़ account panel में एक HTML form होनी चाहिए थी, लेकिन कंपनियाँ return या refund को आसान नहीं बनाना चाहतीं
ChatGPT default state में भी झूठ बोल सकता है, इसलिए अब chatbot से हुई बातचीत के screenshot रखे जाते हैं
अगर कंपनी ने chatbot को official contact channel बना दिया है, तो bot ने जो वादा किया हो या जो काम करने का दावा किया हो, उसे support department का आधिकारिक बयान माना जाना चाहिए
अगर मेरी कोई समस्या है और कंपनी उसे हल नहीं करती, या bot से पहले गुजरने में मेरा बहुत समय बर्बाद कराती है, तो मैं उसका customer बना नहीं रहूँगा
ऐसी बहुत-सी जगहें हैं जो सच में मेरे business को महत्व देती हैं
लेकिन ज़्यादातर लोग ऐसे नहीं होते
आज मुझे एक सरकारी agency से ऐसे काम के लिए संपर्क करना पड़ा जो सिर्फ इंसान ही संभाल सकता था
फोन menu बहुत चौड़ा और गहरा था, आगे बढ़ने के लिए लगभग चार तरह की जानकारी से authentication करना पड़ा, और authentication के बाद अगर गलत option दबा दिया तो वह बेरहमी से call काट देता था
किस्मत से पहली कोशिश में सही option तक पहुँच गया और लगा कि अब असली agent queue में हूँ, लेकिन फिर एक recording आई कि “call volume ज़्यादा होने के कारण आपका call नहीं लिया जा सकता” और उसके बाद call कट गई
callback number छोड़ने या 4 घंटे wait करने का कोई option नहीं था, बस वहीं खत्म हो गया, और दोबारा call करने पर भी वही हुआ
website पर chatbot है, लेकिन वह जाहिर है इंसान तक connect नहीं कर सकता और सिर्फ पहले से डाले गए simple FAQ ही बताता है
कई services में live agent chat बढ़ना कुल मिलाकर अच्छा लगा है और मैं इसे फोन से ज़्यादा पसंद करता हूँ, लेकिन इस बार किसी असली इंसान को ढूँढ़ ही नहीं सका
“हम आपका call नहीं ले सकते. voicemail छोड़ने के लिए 1 दबाएँ. mailbox भरा हुआ है. टूँ”
या कोई इंसान उठाता है लेकिन कहता है कि वह सही विभाग नहीं है, transfer करता है और call कट जाती है, या transfer के बाद mailbox भरा हुआ निकलता है, या आपको फिर से फोन menu के सबसे ऊपर भेज दिया जाता है
महामारी के दौरान उन्होंने application process नहीं कीं, और 6 मिनट की guidance पूरी सुनने के बाद तुरंत call कट जाने का अनुभव बार-बार हुआ
कई और लोगों के साथ भी यही हुआ, और सरकार की तरफ से किसी ने कुछ process नहीं किया, इसलिए application अपने-आप expire हो गई और उसके बाद दोबारा apply भी नहीं कर सके
मैं अपनी tax refund इस पर दाँव पर लगा सकता हूँ
तर्क यह नहीं है कि “customers chatbot चाहते हैं”, बल्कि कुछ ऐसा है: “customers जैसे घटिया human customer support से नफ़रत करते हैं, वैसे ही हमारे chatbot से भी करेंगे, लेकिन cost कम है”