チャットから離れる: 苦労して得た教訓
公開: 2016-05-26数日前にチャットから離れて以来、多くのユーザーから、アプリでチャットを最小限に抑えた理由について尋ねられました。
何人かのユーザーはチャット機能を気に入っていましたが、多くのユーザーにとってチャットは面倒な方法でした (タップが多すぎる、自分でやった方が簡単など)。
内部での広範な議論の後、私たちはアプリからチャットを段階的に廃止し、自動化とシンプルなユーザー インターフェースを使用して同じレベルのエクスペリエンスを作成するよう求めました。 アプリの残りの部分は同じままですが、簡素化され、高速で、遅延がありません.
チャットは新しいユニバーサル UI であると多くの人が信じているため (私たちがかつて熱心に信じていたように)、私たちの経験と学習について話すことが役立つかもしれないと考えました。
バックグラウンド
2015 年の初めに、私たちはチャットがユニバーサル UI になるだろうと考えていました。なぜなら、人々は P2P メッセージングのために携帯電話でチャットを狂ったように使用していたからです。 私たちは、チャットで物事を成し遂げるのに役立つパーソナル アシスタントを構築できると考えました。
2015 年 3 月から 6 月までの 3 か月間、チャット プロセス チームを編成しました。 おそらく、すべてのインドの競合他社と、Operator や Magic などの米国の競合他社を合わせたよりも大きいでしょう。 私たちは 1 日に 70,000 を超えるチャット セッションを行っていました (メッセージやチャット セッションではありません)。 手動チャットは、優れたボットを構築するための十分なトレーニング データを提供するという考えでした。
当初、私たちは大きな反響を得ました.顧客は、このような経験はこれまで見たことがなく、質問に答えるために相手側に本物の人間がいるという事実を気に入っていました.
チャットで学ぶ
チャットの唯一の問題は、チャットを試した顧客が戻ってこないことでした。 そのため、最初の応答時間、平均応答時間、ナレッジ ベースの最適化、応答の定型化、およびこれらすべてを監視するためのより優れたダッシュボードの構築にさらに力を注ぎました (その間、チャット ボリュームに合わせてバックエンドをスケーリングしました)。 それでもうまくいきませんでした。
ある時点で、ユーザーは正しい方法でチャットを使用するように訓練されると考えていました (人々が Google を使用するように訓練されたように)。 そんなことを考えるのも今となっては無謀に思えますが、頑張れば本当にチャットUIが動くと思っていました。
次に考えたのは、 NLP ベースのチャット ボットを使用して、チャットの再考を試みてみませんか (グラフィック UI 要素を使用して一連の単純なクリックにします)。
チャット ボットはユーザーを際限なく苛立たせました (データ サイエンス チームは大量のトレーニング データを作成しましたが、汎用チャット ボットを作成するためにヒングリッシュ語、SMS 専門用語、母国語に対処することは、あっという間に 5 年間の科学プロジェクトになります)。 さまざまなチャネルに分割しても、タスクは簡単になりませんでした。
チャットの再考は、順列と組み合わせが非常に限られている場合に機能しました。 たとえば、入力する必要がなく、オプションを選択するだけの洗濯ボットを作成しました。 ある程度効きました。 その後、食べ物を注文するために実装することにしましたが、ユーザー調査では、ユーザーは使用するのが非常に苦痛であると言い続けました。
厳しい真実 (私たちにとって)
ついに 2015 年 9 月のある時点で、問題がチャットにあることが明らかになりました (途中で多くの学習がありましたが、これが最大のものでした)。 何をするにしても、何かを成し遂げるのに必要なタップの数は多すぎました。 この議論をボットや AI などと混同することがよくありますが、1 回タップするだけで予約できるのに、チャットしてタクシーを探すのは本当に理にかなっていますか (どう考えても、私たちのユーザー データはこれについて非常に明白でした。答えは番号。）。
顧客は好奇心から一度試してみますが、二度と戻ってきません。 他の方法 (シンプルな UI) の方がはるかに高速で、インターネット上では人々は常により高速なものを選択します。 チャットはロングテールのユースケース (ずっと欲しくてたまたま見つけられなかったランダムな哲学の本) には最適かもしれませんが、インドのモバイル ビジネスはそれらに基づいて構築されていません。
あなたにおすすめ:
反営利条項はインドのスタートアップ企業にとって何を意味するのか?
Edtech スタートアップがインドの労働力のスキルアップと将来への準備をどのように支援しているか...
今週の新時代のテック株：Zomatoのトラブルは続き、EaseMyTripはスト...
インドの新興企業は資金調達を求めて近道をする
デジタル マーケティング プラットフォームの Logicserve が 80 億ルピーの資金を調達し、LS Dig...
レポートは、Lendingtechスペースに対する新たな規制精査を警告しています
この Dan Grover (WeChat プロダクト マネージャー) の記事はそれを釘付けにし、その前は Connie Chan (A16Z パートナー) のツイートストームでした。
私たちはこれを6か月以上前に難しい方法で学びました.
学びと変化
そのため、2015 年 9 月に、私たちは在庫を調べ、内省することにしました。 Charlie Mungerism を使用するために、私たちはハンマー (チャット) を持った男のように振る舞い、すべてが釘のように見えました。
私たちは第一原理で考えることに決め、自問自答しました – パーソナルアシスタントは何をしますか? 物事を行うための最も簡単/最速の方法は何ですか? 何百万人ものインド人のためのパーソナルアシスタントを作成するには何が必要ですか? 製品チームが構築すべき原則は何ですか? などなど
新しいローンチとトラクション
2016 年 1 月にようやく再設計されたアプリをリリースして以来、振り返ることはありません。 これは単純な洞察に基づいていました。フィット チャットを強制するのではなく、ユーザーのために構築するだけです。
私たちは非常に急速に成長しており、おそらくインドのどのアプリよりもクロス カテゴリ トランザクションの動作が優れており、何かがうまくいったようです.
弊社のメイン画面。 1 つのアプリからすべてのことを行います。 ただしチャットなし。
20 以上の API 統合が既に稼働しています (そして、ほとんどのパートナーにとって、トランザクションまたはトラフィックの点で最大のパートナーです)。 今後 3 か月以内に、さらに 15 ～ 20 個の API が公開されます。
また、チャットや音声はパーソナル アシスタントの構築とは何の関係もないことも証明されました (人々はチャット/ボットと AI などを混同しています。チャット ボット – 少なくとも実際に使用して、システムをトレーニングできるようになります)。 ユーザーにとって最も簡単な方法に焦点を当てるだけで、残りは自然に解決します。
スピードの必要性
世界最速の製品および技術チームを作りたいと考えています。 リチャージ、請求書の支払い、タクシー、取引、ニュース、ジャーニー カードのすべてを 5 か月で開始しました。 今後 3 か月で、さらに多くの機能をリリースする予定です。 ユーザーを驚かせるものもあれば、不発弾になるものもあります。 しかし、それが素晴らしいパーソナル アシスタンス プラットフォームを作成する唯一の方法です。 失敗、学習、出荷、失敗、学習、出荷…
個人的なメモ
このツイートはそれを要約したものです。
大変なはずですが、何よりも大変だったのは、チャット運用チームに関する決定でした。 チャットの同僚のほとんどを手放すという決定を下しました。 すべてのチャット ユーザーの保持コホートまたはアンインストール コホートを調べましたが、それらは常に他のコホートよりもはるかに悪いものでした (上記の理由により)。 どのように見ても、この決定を下すことは理にかなっています。
3か月の退職金パッケージと転勤
解雇されたすべての人に 3 か月分の退職金パッケージを提供しており、彼らが新しい仕事を見つけられるように最善を尽くします。 私はこれについて人事チームと協力しており、すでに12のスタートアップと大企業を適切な仕事のプロファイルに配置するためにロープを張っています. これらのスマートで情熱的な人材を採用することに興味がある場合は、[email protected] までご連絡ください。
私は、私たちの使命に非常に情熱を持っている私たちのチームのような賢い人々と一緒に働いているという事実を誇りに思っています. AI を活用したパーソナル アシスタンス プラットフォームの構築は、言葉では言い表せないほどエキサイティングです。
[Helpchat の創設者兼 CEO である Ankur Singla が執筆]