Een chatbot moet praten, begrijpen, interesse wekken, sturen en overtuigen

Chatten Chatbots zijn computerprogramma’s die namens bedrijven zelfstandig met mensen kunnen ‘praten’. Het scripten van deze chatbots is een complexe aangelegenheid.

Vanachter een enorm computerscherm overziet Hans van Dam (33) een doorzonkantoor met hoge betonnen muren in Amsterdam. Naast hem verdwijnen twaalf twintigers grotendeels achter soortgelijke schermen. Verderop, naast de tafeltennistafel en de ruime zithoek, wacht een nieuw bureau-eiland op „acht à tien nieuwe medewerkers”. Ook zij moeten straks fulltime teksten gaan schrijven. Voor chatbots.

„Het is net als een tijdje geleden met apps”, zegt de directeur van Robocopy, een van de eerste Nederlandse startups die zich volledig richt op het schrijven van gespreksstof en -scenario’s voor chatbots. „Opeens wil elk bedrijf er een.”

Chatbots zijn computerprogramma’s die zelfstandig vragen van klanten kunnen beantwoorden, of bijvoorbeeld verkoopgesprekken kunnen voeren. Ze verschijnen als kleine pop-upvensters op de sites van Robocopy-klanten als webwinkel Bol.com, energieleverancier Essent en New York Pizza. Robocopy bedient tientallen websites van grotere Nederlandse bedrijven. Het bedrijf maakt in het eerste jaar „een gezonde winst”, aldus Van Dam.

De vragen en opmerkingen die klanten intikken verschijnen in aparte tekstballonnen in het venster. De chatbot reageert telkens in een nieuwe ballon. Veel mensen kennen deze zogenoemde conversationele interface van populaire apps als Facebook Messenger en Whatsapp.

Complex monnikenwerk

„Juist omdat veel consumenten al gewend zijn om zo met vrienden en partners te ‘praten’, voelt dit als een natuurlijke wijze van informatie-uitwisseling”, zegt Van Dam. „Daar komt bij dat een chatbot 24 uur per dag met desnoods duizend klanten tegelijk een gesprek kan voeren. Dat scheelt al snel een flink bedrag aan callcenter-kosten.”

Hoewel je de benodigde software tegenwoordig overal kunt kopen, is het ‘scripten’ van die bots zeer bewerkelijk en complex monnikenwerk. De specialisten die dat kunnen zijn nog dun gezaaid. Vorig jaar stapte Van Dam daarom op als copywriter van CX Company, de Nederlandse marktleider op het gebied van chatbotsoftware, om Robocopy te starten.

Hoe een chatbot werkt toont Van Dam op zijn beeldscherm. Daarop ontrolt zich de blauwdruk voor een toekomstig verkoopgesprek namens een grote Nederlandse energieleverancier. „In de eerste tekstballon communiceren we altijd ondubbelzinnig dat de gesprekspartner een chatbot is”, zegt Van Dam. „Tegelijk vertellen we dat de chatbot alleen vragen over bijvoorbeeld nieuwe producten, facturen of de internetverbinding kan beantwoorden. Daarmee beperk je de kans dat een klant vragen stelt waarvoor je geen antwoord hebt gescript.”

Ook nu het alleen over een nieuw energiecontract mag gaan, zijn er echter al snel tientallen vragen waarop Van Dam moet anticiperen. Van ‘hoeveel korting krijg ik op mijn nieuwe contract?’ tot ‘wat gebeurt er met mijn meterstanden?’ en ‘waar komt die groene stroom eigenlijk vandaan?’.

Natuurlijke taalverwerking

Dat de chatbotsoftware die vragen ‘begrijpt’ is te danken aan de snelle ontwikkeling van natuurlijke taalverwerking (natural language processing, NLP). De software achter de chatbot is uitgerust met deze combinatie van kunstmatige intelligentie en computationele linguïstiek.

Een effectief NLP-systeem ‘berekent’ aan de hand van de gebruikte woorden en samenhang wat de klant waarschijnlijk wil weten, en reageert daarop met de meest relevante, vooraf door de ‘robocopywriter’ ingevoerde reactie.

Het uitschrijven van al die verschillende mogelijke antwoorden wordt al snel zeer complex. Om dat overzichtelijk te houden gebruikt Van Dam ook hier speciale software, die zijn computerscherm in tweeën deelt. Links verschijnt een opeenvolgende serie tekstballonnetjes, rechts toont het programma ingevoerde vragen en beschikbare antwoorden in een steeds verder vertakkende organogram. „Dat noemen we de conversation tree”, vertelt Van Dam. „De stam verbeeldt het kortst mogelijke verloop van het gesprek, de vertakkingen tonen de gerelateerde onderwerpen die ook ter sprake kunnen komen. Belangrijke uitdaging is de klant met elk antwoord zoveel mogelijk richting de gewenste conclusie aan het einde van de stam te sturen.”

Van Dam en zijn schrijvers leunen zwaar op onderzoek van bekende psychologen als voormalig Stanford-professor Robert Cialdini en de Amerikaans-Israëlische Nobelprijswinnaar Daniel Kahneman. Beide hoogleraren deden uitgebreid onderzoek naar de triggers die mensen vaak ongemerkt aanzetten tot bepaald gedrag.

„Aan het begin van elke nieuwe opdracht doen we intensief onderzoek naar de beweegredenen en emoties van de klant in de situatie waar de chatbot wordt ingezet”, zegt Van Dam. „Een chatbot die een nieuwe energieleverancier moet aanprijzen, moet in staat zijn soepel informatie te delen, maar bijvoorbeeld ook kunnen overtuigen en interesse kunnen wekken.”

In de grote boekenkast naast de tafeltennistafel staan verschillende kopieën van Cialdini’s populaire werk Influence – The Psychology of Persuasion (1984). Daarin reikt de hoogleraar, die ook marketing aan Stanford doceerde, een zestal effectieve ‘overtuigingsprincipes’ aan waar succesvolle verkopers en marketeers regelmatig – al dan niet bewust – gebruik van maken. Ter illustratie beweegt Van Dam zijn cursor naar het begin van het uitgetikte verkoopgesprek. Om de interesse van de klant te wekken maakt hij gebruik van een gesloten openingsvraag: ‘vind jij het ook belangrijk om duurzaam te consumeren? Ja/Nee’. Daarop reageren volgens Van Dam veel meer mensen dan op een wervende slogan als ‘stap nu over op groene stroom van merk X’, „Als ze eenmaal een gesprek begonnen zijn, maken veel mensen dat graag af. Ook al is de gesprekspartner een computerprogramma.”

Positieve ‘yes flow’

Ook veel van de navolgende vragen zijn eenvoudig te beantwoorden door op ja of nee te klikken. Van ‘heb je weleens overwogen van energieleverancier te wisselen?’ naar ‘ben je ook geïnteresseerd in een lagere energierekening?’ tot ‘zal ik kijken of ik je een mooi aanbod mag doen?’

Zo ontstaat stapje-voor-stapje een soepele positieve ‘yes flow’ waarmee Van Dam de potentiele klant zorgvuldig richting het gewenste doel loodst.

Potentiële vastlopers in het gesprek – zoals het verzoek om de naam van de oude energieleverancier of om adresgegevens op te geven – leidt hij in met een vriendelijk verzoek: ‘wil je nu even enkele eenvoudige vragen over je persoonlijke situatie beantwoorden?’

Ook voor het afsluiten werkt een eenvoudige vraag die met ja of nee te beantwoorden is het best: ‘de meeste klanten kiezen voor dit abonnement. Wil jij dat ook?’. In zijn boek Thinking, Fast and Slow (2011) beschrijft psycholoog Kahneman hoe mensen verreweg de meeste beslissingen maken op basis van ingevingen, intenties en gevoelens. „Dat kost weinig inspanning, en kan moeilijk onder controle gehouden worden”, schrijft Kahneman.

De beste keuze

Een van de meest gebruikte beïnvloedingsprincipes van Robert Cialdini is ‘social proof’: als de meeste klanten hiervoor kiezen, zal dat wel de beste keuze zijn. Op soortgelijke manier had Van Dam bijvoorbeeld ook Cialdini’s overtuigingsargument ‘urgentie’ kunnen inzetten om de klant binnen te halen: „Als je nú beslist, krijg je een gratis tabletcomputer bij je nieuwe abonnement.”

In de daadwerkelijke chatbotgesprekken die straks volgen, krijgen verschillende groepen klanten verschillende argumenten voorgeschoteld. Door deze in zogenoemde A/B-testen met elkaar te vergelijken leert de door Robocopy gebruikte software welk argument in welke situatie het meest effectief is.

Lees ook de column van Marc Hijink: Heb geduld met de chatbot

In het verlengde daarvan kan een nieuwe generatie kunstmatig intelligente chatbotsoftware ook leren van databases met duizenden eerder vastgelegde gesprekken. Dankzij deze vorm van machine learning zijn chatbots in de toekomst mogelijk in staat om zelf voor elke situatie het meest effectieve antwoord te formuleren. En daardoor ook hele gesprekken met klanten zelfstandig te voeren.

Van Dam ziet kunstmatige intelligente scripts (nog) niet als bedreiging voor zijn bedrijf. „Op dit moment komen veel écht slimme chatbots hoogstens tot 20 procent van een gesprek. Ook als dat percentage toeneemt, zullen deskundigen moeten bepalen waarover de computer wel of niet kan praten, en met welke ‘tone of voice’ dat gebeurt. Een robot laten praten blijft ook in de toekomst gewoon mensenwerk.”