روبوتات المحادثة للتجارة الإلكترونية: الفوائد وحالات الاستخدام

روبوت المحادثة للتجارة الإلكترونية هو تطبيق برمجي مؤتمت يحاكي المحادثات مع المستخدمين ويدير المهام الأساسية في بيئات البيع بالتجزئة عبر الإنترنت.

غالبًا ما تعمل روبوتات المحادثة كنقطة التفاعل الأولى بين متاجر التجارة الإلكترونية وعملائها. فبدلًا من إجبار العميل على التنقل عبر قوائم معقدة أو الانتظار للحديث مع موظفين بشريين، يقدِّم روبوت المحادثة واجهة حوارية فورية. وعادةً ما يتم تصميمها للإجابة عن الأسئلة المتكررة (FAQ). كما تقدِّم دعمًا فوريًا لاستفسارات العملاء وتزوِّدهم بتوصيات حول المنتجات. بالإضافة إلى ذلك، تعمل على معالجة تحديثات حالة الطلبات دون تدخل بشري.

عادةً ما يتم دمج روبوتات المحادثة في مواقع التجارة الإلكترونية ويتم تفعيلها عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو تطبيقات المراسلة مثل WhatsApp وFacebook Messenger. يمكن أيضًا دمجها مع منصة تجارة إلكترونية مثل Shopify من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). كما أن انتشارها واسع: وجدت إحدى الدراسات التي شملت شركات التجزئة والتجارة الإلكترونية أن 85% منها قد طبَّقت روبوتات المحادثة في عملياتها التجارية.¹ وعند تنفيذها بشكل صحيح، يمكن لروبوتات المحادثة تحسين الأتمتة، والمساعدة على تبسيط العمليات، وزيادة المبيعات.

روبوتات المحادثة ووكلاء الذكاء الاصطناعي مرتبطَيْن ببعضهما، لكنهما ليسا متطابقَيْن تمامًا.

روبوتات المحادثة هي في الأساس واجهات تواصل. ووظيفتها الأساسية هي المحادثة. سواء أكانت قائمة على قواعد محددة (تتبع شجرة قرارات) أم مدعومة بالذكاء الاصطناعي (تولِّد الردود)، فإن هدفها هو التفاعل مع المستخدم، وجمع المعلومات، وتقديم إجابات من قاعدة معرفة أو قاعدة بيانات. تُعَد مناسبة للتعامل مع أحجام كبيرة من التفاعلات الروتينية مع العملاء.

على عكس روبوتات المحادثة، يتمتع وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاستقلالية ويمكنهم أداء مهام أكثر تعقيدًا. ففي حين يمكن لروبوت المحادثة إبلاغ العميل بأن المنتج نفد من المخزون، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي اكتشاف أن المخزون منخفض. ويمكنه بعد ذلك التواصل تلقائيًا مع المورِّد لإعادة التوريد وتعديل استراتيجية التسعير استنادًا إلى مستويات المخزون.

باختصار، بينما يقتصر دور روبوتات المحادثة على الاستجابة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التصرف بما يتجاوز نطاق المطالبة الأولية.

مع ذلك، فإن الخط الفاصل بينهما قد يكون غامضًا. ففي السنوات الأخيرة، تطوَّرت روبوتات المحادثة من الاعتماد على أشجار القرارات الصارمة إلى استخدام نماذج لغوية كبيرة (LLMs)، مشابهة للتقنية المستخدمة في ChatGPT. في السابق، إذا كتب المستخدم عبارة لم يتعرَّف عليها الروبوت، كانت رسالة خطأ تظهر له. اليوم، يُتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي لروبوتات المحادثة تفسير السياق، والتعامل مع الأخطاء الإملائية، وتوليد إجابات تتجاوز القوالب الجاهزة، رغم أنها لا تزال قائمة على الاستجابة للمطالبات.

على سبيل المثال، تُتيح أدوات مثل IBM® watsonx Orchestrate للمؤسسات إنشاء مساعدين حواريين يتميزون بالدقة، وقابلية التوسع، ومستندين إلى بيانات الأعمال. يضمن هؤلاء المساعدون التزام الذكاء الاصطناعي بالإرشادات الصارمة للعلامة التجارية أثناء تقديم الأتمتة.

هناك عدة فئات من روبوتات المحادثة التي يمكن استخدامها في التجارة الإلكترونية:

تعمل روبوتات المحادثة هذه وفق نصوص وسيناريوهات محددة مسبقًا أو تدفقات حوارية صارمة مبنية على منطق "إذا/إذن". عادةً ما يتفاعل المستخدمون بالنقر على الأزرار أو اختيار الخيارات من القائمة (مثل: "تتبُّع الطلب" أو "الحصول على المساعدة"). تُعَد الروبوتات القائمة على القواعد هي الأنسب للأسئلة الشائعة، أو حالة الطلبات، أو التواصل بشأن سياسات المتجر. فهي سهلة الاستخدام وقادرة على الإجابة عن الأسئلة، لكنها عادةً لا تفهم النصوص المفتوحة والمعقدة.

من خلال تطبيق التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن لهذه الروبوتات تفسير نية المستخدم من نصه أو صوته. ويمكنها التعامل مع المزيد من استفسارات العملاء المفتوحة، وتقديم توصيات شخصية، والتعلم مع مرور الوقت. على سبيل المثال، إذا كتب المستخدم "أين الطرد الخاص بي؟" أو "لم أستلم طلبي بعد"، يتعرَّف روبوت المحادثة المدعوم بالذكاء الاصطناعي على كليهما كاستفسارات تتبُّع الطلبات.

يتم دمج النماذج اللغوية الكبيرة، مثل ChatGPT، بشكل متزايد في منصات روبوتات المحادثة، غالبًا مع وجود ضوابط وإشراف.

تم تصميم بعض روبوتات المحادثة بشكل أساسي لتطبيقات المراسلة مثل WhatsApp وFacebook Messenger أو الرسائل النصية القصيرة (SMS). وتُعَد هذه الأدوات أكثر شيوعًا في المناطق التي تهيمن فيها التجارة عبر الأجهزة المحمولة، حيث يحدث التفاعل مع العملاء غالبًا خارج المواقع الإلكترونية التقليدية.

تدعم هذه الروبوتات إجراءات تجارية محددة، مثل تتبُّع الطلبات، أو المساعدة على عملية الدفع، أو عمليات الاسترداد والاستبدال. ويمكنها تقديم دعم مخصص وطرح منتجات تكميلية للبيع أثناء عملية الشراء. غالبًا ما يتم دمجها بشكل وثيق مع منصة التجارة الإلكترونية، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وأنظمة إدارة الطلبات.

تجمع هذه النماذج بين دقة الأزرار القائمة على القواعد ومرونة الفهم المدعوم بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل تلقائيًا مع استفسارات الدعم الأساسية، لكنها تحوِّل بسلاسة المشكلات العاطفية أو التقنية المعقدة إلى موظفي الدعم البشري أو فريق دعم متخصص.

يتم استخدام روبوتات المحادثة في التجارة الإلكترونية على امتداد رحلة العميل، من مرحلة الاكتشاف وحتى دعم ما بعد الشراء. بالرغم من اختلاف القدرات، تشمل الاستخدامات الأكثر شيوعًا ما يلي:

غالبًا ما يتم نشر روبوتات المحادثة كخط أول لدعم العملاء، حيث تتعامل مع استفسارات روتينية وكثيرة حول أمور مثل مواعيد الشحن وسياسات الإرجاع والأسعار وحالة الطلبات.

على سبيل المثال، قد يسأل عميل يتصفح متجرًا إلكترونيًا للملابس في الساعة 10 مساءً: "كم تستغرق مدة الشحن القياسي إلى كاليفورنيا؟". يرد روبوت المحادثة على استفسارات العملاء مباشرةً بتقديم تقديرات التسليم الحالية بناءً على موقع العميل، ما يُلغي الحاجة إلى التواصل مع موظف دعم مباشر. يتم تخصيص الاستجابة اعتمادًا على البيانات المتاحة والمعروفة عن العميل. من خلال تقليل الأسئلة المتكررة، تُتيح روبوتات المحادثة لفِرق الدعم البشري التركيز على الحالات المعقدة أو ذات القيمة العالية.

أثناء إتمام عملية الشراء، يمكن لروبوتات المحادثة التدخل بشكل استباقي لمعالجة أي لبس، والإجابة عن الأسئلة في اللحظات الأخيرة، وإعادة التواصل مع العملاء الذين تخلّوا عن عربات التسوق. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات المحادثة إرسال رسائل تنبيه عبر النوافذ المنبثقة على الويب أو الرسائل النصية القصيرة أو WhatsApp لتذكير المستخدمين بالعناصر التي تركوها، مع تقديم رمز خصم أحيانًا لاستعادة عملية البيع. عند وصول العميل إلى مرحلة إتمام الشراء، يمكن لروبوتات المحادثة تنبيه المتسوق إلى العروض أو الخصومات المتاحة التي قد يتمكن من الاستفادة منها.

تساعد روبوتات المحادثة العملاء على التنقل داخل الكتالوجات الكبيرة من خلال طرح أسئلة توضيحية وتقديم اقتراحات منتجات مخصصة تستند إلى سلوك التصفح والتفضيلات والتقسيم الأساسي للعملاء. على سبيل المثال، إذا كتب المتسوق: "أحتاج إلى جهاز كمبيوتر محمول لتحرير الفيديو بميزانية تقل عن 1,500 دولار أمريكي"، يمكن لروبوت المحادثة اقتراح الطرازات المناسبة وإبراز الفروق الرئيسية لمساعدة العميل على اتخاذ القرار.

إذا استفسر العميل عن أحذية رياضية، يمكن للروبوت متابعة التفاعل باقتراحات بيع إضافية مثل الجوارب أو معدات رياضية ذات صلة. وإذا أضاف المتسوق زوجًا واحدًا من الجوارب إلى عربة التسوق، يمكن لروبوت المحادثة تنبيهه بأنه مؤهل للحصول على خصم 10% عند شراء ثلاثة أزواج. يمكن لهذا الأسلوب الحواري محاكاة بعض جوانب تجربة البيع داخل المتجر وتقليل العقبات أثناء اكتشاف المنتجات.

في قطاع التجارة بين الشركات أو عمليات الشراء التي تتطلب دراسة متأنية، يتم استخدام روبوتات المحادثة أحيانًا لتأهيل العملاء المحتملين، وتوجيه المحادثات إلى فِرق المبيعات أو الدعم، وجمع بيانات العملاء المنظمة لأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM). على سبيل المثال، يرحِّب روبوت المحادثة بزائر موقع تجارة إلكترونية SaaS ويسأل عن حجم الشركة، ونطاق الميزانية، وحالة الاستخدام المقصودة. واستنادًا إلى الإجابات، يحدِّد روبوت المحادثة موعد عرض توضيحي مع ممثل المبيعات المناسب.

على نطاق واسع، يمكن أن توفِّر التفاعلات نفسها أيضًا رؤًى أوسع حول أبحاث السوق. ويمكن للمحادثات المجمَّعة لروبوتات المحادثة كشف أنماط احتياجات العملاء أو الاعتراضات الشائعة. يمكن لهذه الرؤى توجيه تطوير المنتجات واستراتيجية التسويق، بالإضافة إلى دعم عملية تأهيل العملاء المحتملين.

بعد إتمام عملية الدفع، يمكن لروبوتات المحادثة دعم العملاء من خلال تتبُّع الطلبات في الوقت الفعلي، وإرسال إشعارات التسليم، والإجابة عن الأسئلة المتكررة بعد الشراء، والتعامل مع عمليات الإرجاع أو الاستبدال. على سبيل المثال، بدلًا من البحث بين رسائل البريد الإلكتروني، يمكن للعميل الاستعلام من خلال روبوت المحادثة ("أين طلبي؟") والحصول على رد مباشر حول حالة الطلب.

عند تنفيذها بشكل فعَّال، يمكن لروبوتات المحادثة تحقيق فوائد ملموسة على صعيد العمليات وتجربة العملاء.

• الدعم على مدار الساعة: توفِّر روبوتات المحادثة توافرًا دائمًا، ما يجعلها ذات قيمة عالية لشركات التجارة الإلكترونية العالمية التي تقدِّم خدماتها للعملاء عبر مختلف المناطق الزمنية.
• الاتساق: توفِّر روبوتات المحادثة ردودًا موثوقًا بها تعتمد على القواعد والاستجابات المسبقة، لضمان حصول المستخدمين على معلومات دقيقة.
• الكفاءة في التكلفة: من خلال أتمتة الاستفسارات الروتينية، تقلل روبوتات المحادثة من تكاليف الدعم الإجمالية. بحلول عام 2029، ستتولى الأتمتة معالجة 80% من مشكلات خدمة العملاء، وتتوقع مؤسسة Gartner أنها ستؤدي إلى تقليل التكاليف التشغيلية بنسبة 30%.²
• تجربة العملاء: تساهم الإجابات الفورية عن الأسئلة الشائعة حول التسعير، وجداول التسليم، أو مدى أهلية الإرجاع في إزالة العقبات من عملية الشراء، ما يمكن أن يؤدي إلى تحسين معدلات التحويل. قد يفضِّل العملاء استخدام روبوتات المحادثة للمهام البسيطة والتعاملات الروتينية حيث تكون السرعة أهم من التفاعل البشري. وتُشير الأبحاث إلى أن الأشخاص يفضِّلون استخدام روبوتات المحادثة عند شراء منتجات قد تكون محرجة أو ذات طابع شخصي.³
• قابلية التوسع: خلال فترات الذروة، يمكن لروبوتات المحادثة إدارة آلاف المحادثات المتزامنة دون التأثير في جودة أدائها.

تقدِّم روبوتات المحادثة العديد من الفوائد، لكنها لا تزال تتطوَّر. ومن بين القيود ما يلي:

• جودة البيانات: تعتمد فاعلية روبوتات المحادثة على جودة المعلومات التي تم بناؤها عليها. يمكن أن تؤدي بيانات المنتجات القديمة أو السياسات غير الدقيقة أو واجهات برمجة التطبيقات غير المكتملة إلى تقديم روبوت المحادثة لإجابات خطأ أو مضللة.
• الذكاء العاطفي: تتطور قدرات اكتشاف المشاعر، لكن روبوتات المحادثة لا تزال تواجه صعوبةً في التعامل مع المواقف المعقدة مثل الشكاوى، والنزاعات، أو طلبات الاسترداد.
  
• تعقيد التنفيذ: تتطلب روبوتات المحادثة المتقدمة التكامل مع كتالوجات المنتجات، وأدوات إدارة علاقات العملاء، والأنظمة اللوجستية الأخرى. وإذا تم تنفيذ ذلك بشكل خطأ، فقد يؤدي إلى تجارب مستخدمين معطَّلة أو ردود غير دقيقة.
• الثقة والشفافية: يظل بعض العملاء متشككين تجاه الردود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، حيث أفاد 82% من المشاركين في أحد الاستطلاعات أنهم يفضِّلون الحصول على المساعدة من وكيل بشري بدلًا من الدعم الآلي.⁴ ومع توسُّع قدرات روبوتات المحادثة، يجب على المؤسسات إدارة المخاطر المتعلقة بالاستنتاجات الخطأ والتحيّز والامتثال.

رغم اختلاف الأدوات والعمليات، فإن تنفيذ روبوتات المحادثة بنجاح عادةً يتَّبع التسلسل الاستراتيجي نفسه:

1. تحديد الهدف الأساسي للأعمال: البدء بتوضيح المشكلة التي يهدف روبوت المحادثة إلى حلها. من الأهداف الشائعة تقليل حجم تذاكر الدعم، تحسين معدلات التحويل، أو استرجاع عربات التسوق المتروكة، أو تأهيل العملاء المحتملين. تساعد الأهداف الواضحة على منع توسُّع نطاق المشروع وتجنُّب التوقعات غير الواقعية.
2. اختيار منصة تتوافق مع الحجم والتعقيد: غالبًا ما تبدأ الفِرق الصغيرة بحلول روبوتات محادثة جاهزة للربط مباشرةً مع منصة التجارة الإلكترونية الخاصة بها. قد تحتاج المؤسسات الكبيرة إلى أدوات من مستوى المؤسسات تدعم التكاملات المتقدمة، والتحليلات، والأمن، والحوكمة. تعتمد المنصة "المناسبة" بشكل أقل على الميزات، وأكثر على مدى ملاءمتها التشغيلية.
3. تصميم مسارات المحادثة بشكل مدروس: حتى عند استخدام روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، يظل تخطيط رحلة العميل أمرًا مهمًا. عادةً ما تبدأ الفِرق بتحديد أكثر الأسئلة شيوعًا من العملاء وتوضيح طريقة استجابة روبوت المحادثة لها. كما تحدِّد الفِرق متى ينبغي للروبوت طرح أسئلة توضيحية ومتى يجب تحويل الأمر إلى وكيل بشري.
4. بناء والحفاظ على قاعدة معرفة موثوق بها: تعتمد روبوتات المحادثة على بيانات دقيقة ومنظمة، مثل كتالوجات المنتجات، والأسعار، وسياسات الشحن، وقواعد الإرجاع، والأسئلة الشائعة. إذا كانت هذه المعلومات غير كاملة أو قديمة، فإن تجربة روبوت المحادثة ستتدهور بسرعة. تُعَد الصيانة المستمرة للمحتوى متطلبًا أساسيًا للتشغيل.
5. الاختبار والتحسين: يجب أن يشمل الاختبار ليس الدقة فقط، بل أيضًا الحالات الاستثنائية، والتعامل مع الأخطاء، وتجربة المستخدم عبر الأجهزة والقنوات المختلفة. تحدث العديد من الإخفاقات ليس لأن روبوت المحادثة "سيئ"؛ بل لأنه يتصرف بشكل غير متوقع في السيناريوهات الواقعية.
6. المراقبة والقياس والتحسين: بعد الإطلاق، يجب على الفِرق متابعة مقاييس مثل وقت الاستجابة، ومعدل الحلول، وتأثير التحويل، ورضا العملاء. تساعد هذه الرؤى على توجيه أي تحسينات ضرورية وتحديد الوقت المناسب للاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

تبدأ العديد من المؤسسات غالبًا بروبوتات محادثة بسيطة تعتمد على القواعد، وتضيف تدريجيًا ميزات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع تحسُّن الثقة وجودة البيانات ونضج الحوكمة. يمكن أن يختلف التنفيذ حسب نموذج التجارة الإلكترونية.