Case study: Conversation Design bij Vattenfall
“Claire en Willem hebben onze chatbot naar een hoger niveau gebracht. Nina is nu slimmer en kan onze klanten beter helpen. Ze schreven niet alleen goede teksten, maar hebben ook het team laten groeien dankzij hun inzichten.”
Eind 2019 kreeg Nuon een nieuwe naam: Vattenfall. Dit was aanleiding voor een complete rebranding, dus ook van de website en de chatbot. Alle content werd herschreven volgens de nieuwe tone-of-voice en dus kon de chatbot niet achterblijven.
Haar naam bleef hetzelfde: Nina. Maar haar hele persoonlijkheid kreeg een make-over.
Ook de content binnen de chatbot was toe aan een optimalisatie. Die was vol enthousiasme in de chatbot gezet, maar sloot niet altijd even goed aan bij de klantvraag.
Gelukkig deden we het niet alleen. We waren onderdeel van een speciaal chatbot-team met (ex)klantenservice-medewerkers, twee developers en een tester. Onder aanvoering van onze Product Owner en de Scrum Master gingen we op een agile manier aan de slag.
In onderstaand stappenplan vertellen we je hoe het optimaliseren van een dialoog in de chatbot concreet in zijn werk ging.
Elke optimalisatie begint met een uitgebreide (data-)analyse van de bestaande dialoog. We analyseren dan het gebruik van een dialoog over een vaste periode.
De analyse gebruiken we voor een voorstel voor de optimalisatie. Bepaalde onderwerpen komen hoger in de dialoog, zodat klanten eerder bij het juiste antwoord komen.
Paden worden logischer opgebouwd en content die nog mist, voegen we toe. We maken hiervan een ruwe schets van de dialoog. Vervolgens leggen we dit voorstel voor aan de contentspecialist.
Samen met de contentspecialist bespreken we het voorstel. Waar wij als Conversation Designers de structuur en klantreis bewaken, kijkt de contentspecialist vooral naar de inhoud. Klopt het wel wat de chatbot zegt?
De aanbevelingen en opmerkingen van de contentspecialist verwerken we in een aangepast laatste voorstel. Dit stemmen we opnieuw af met de contentspecialist voor een laatste akkoord. Want pas na akkoord gaan we het bouwen.
Vervolgens schrijft een van ons de content volgens de juist tone-of-voice. De andere Conversation Designer dubbelcheckt hierna de tekst. Na deze reviewronde bouwen we de dialoog in het chatbot-platform.
Zodra het gebouwd is, testen we de dialoog in de offline omgeving. We beoordelen of:
Als de test klaar is, voegen we de ‘feedback-bubbles’ toe. Klanten kunnen dan per antwoord aangeven of ze zijn geholpen (duimpje omhoog) of niet (duimpje omlaag).
Vervolgens zorgen we ervoor dat de content ook goed staat in de app en voor de zakelijke markt. Deze chatbots hebben namelijk iets andere schrijfregels. Hierna mag de geoptimaliseerde dialoog live.
Ook nadat de geoptimaliseerde dialoog live staat, blijven we monitoren. Na een maand kijken we opnieuw naar de data, zoals de drop-out-rate, het percentage negatieve feedback. Waar nodig schaven we de dialoog bij. En kijken we een maand later of de resultaten verbeterd zijn.
