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聊天機器人(Chatbot)開發:正確指南
時間:2019-10-28點擊:404


聊天機器人很熱。它們已經成為您的營銷工具,隨著機器學習使它們能夠處理越來越廣泛的問題,以及公司正在考慮采用新的部署方法,聊天機器人的使用有望增長。根據《研究與市場》報告,聊天機器人市場預計將在2018年至2022年之間實現24.3%的復合年增長率(CAGR)。但是,像其他任何工具一樣,聊天機器人在發布之前需要經過深思熟慮。

 

  請記住,聊天機器人不僅是轉移呼叫和增強客戶服務的一種方式;專家說,它也將反映您的品牌。例如,您的近期目標可能是使客戶采用自助服務并減少通話量。您的聊天機器人將成為您品牌的代表,這意味著它需要忠實地反映品牌信息,產品營銷策略以及客戶所期望的體驗質量。但是,根據PitneyBowes白皮書,聊天機器人的失敗率可能高達70%。這里的失敗被定義為聊天機器人無法完成其工作并將問題發送給人工處理。

 

  考慮到所有這些因素,我們與幾位專家進行了交談,希望得到他們對過程中每個階段聊天機器人開發關鍵要素的想法。

 

  定義您的聊天機器人策略

 

  “為了確保成功部署聊天機器人,企業需要首先定義其理想的業務目標。”Verint Intelligent Self-Service產品營銷副總裁Jen Snell說:“這聽起來似乎很明顯,但是在急于部署對話式AI解決方案的過程中,這是必不可少的第一步,而這一步驟卻常常被人們忽略。任何成功的技術實施都應支持您的底線。聊天機器人也不例外。您的KPIs必須直接反映您的總體目標和更廣泛的業務策略。”

 

  Verint總裁Elan Moriah,Verint首席執行官Dan Bodner以及在5月舉行的Verint Engage19會議上的其他幾位發言人說,對于大多數人而言,更廣泛的業務策略將意味著聊天機器人和在線客服人員的某種結合。他們一致認為,聊天機器人的最佳回報是使用它們來處理平凡的例行交互(例如,“我的余額是多少?”),以便人工座席可以處理投訴和其他更復雜的問題。由于來自社交媒體和其他渠道的互動越來越多(一些人估計與客戶的互動量增加了350%),公司不能只依靠人工,而是需要聊天機器人來處理始終在線時代中越來越多的交互。

 

  了解客戶如何與您互動以及如何最有效地部署聊天機器人來滿足他們的需求至關重要。“不要以為您知道客戶想要什么,或者他們可能會如何獲取它,”Snell建議。“查看數據,然后設計和部署聊天機器人以解決現實問題(而不是您的假設)和滿足客戶的需求。”

 

  專心快速部署

 

  Alegion工程部高級主管Brent Schneeman認為,另一個考慮因素是公司是否要使用多種聊天機器人,每種聊天機器人都是為特定服務(例如付款)而開發的,還是使用更少,更通用的聊天機器人來處理更廣泛的問題。

 

  Snell建議確定自動化將為哪些領域提供最快的回報,并首先為那些領域開發聊天機器人。“定義主要用戶以及要提供給每個用戶的不同類型的體驗。然后整理內容。上下文是關鍵。您開發的上下文越好,您創建的聊天機器人就越有價值,人們將能夠更好地使用它。”

 

  為了確定哪種部署將產生最佳的回報,Snell建議公司在設計聊天機器人策略和實施時咨詢市場,通訊,IT,業務開發和客戶服務方面的人員,以確保解決方案能夠滿足整個企業的需求并與之匹配您的愿景和目標。

 

  Snell說,至關重要的是要清楚地識別公司想要的定量和定性結果。在設計和部署聊天機器人之前,通過常見搜索詞或網頁流量收集的定量數據可用于生成有關客戶行為和期望的系統分析。“通過將[以上]原則放在部署策略的最前沿,組織可以確保他們部署的解決方案將產生理想的和可盈利的結果,”Snell說。

 

  Schneeman認為,另一個考慮因素是該公司將使用幾個為特定服務開發的聊天機器人,還是使用更少,更通用的聊天機器人來處理更多主題。盡管自然語言理解使這些聊天機器人能夠以不同方式回答這些問題的不同表達(例如,“我的余額是什么?”,“我的余額是多少?”,等等)。Snell同意,自然語言理解對于聊天機器人的成功至關重要。聊天機器人需要能夠理解提出問題的各種方式,并在必要時澄清問題。澄清問題的答案可用于進一步訓練聊天機器人識別將來類似查詢的初始問題。

 

  Alegion首席數據科學家Cheryl Martin說,特定主題的聊天機器人的優勢在于,與處理各種問題的聊天機器人相比,它們可以得到訓練并可以更快上線。但是,這些“點”式聊天機器人還必須能夠識別客戶何時詢問非核心(針對該聊天機器人)主題,然后快速無縫地將問題轉移給與客戶新查詢相匹配的正確聊天機器人。

 

  “對于每個聊天機器人來說,問題應該是:'您知道交互的當前狀態嗎?'如果推斷交互問題應該由另一個聊天機器人處理,那么它將被路由到該聊天機器人,”Schneeman說。

 

  但請記住,如果聊天機器人的功能定義太狹窄,管理多個聊天機器人的復雜性可能會阻礙自動化的效率。

 

  “通過建立長期的業務和IT愿景,組織可以克服這一問題,”Snell說。“這個愿景應該考慮聊天機器人和相關技術如何支持遠遠超出首次部署的業務目標。此外,企業應優先考慮其員工之間協作文化的管理。歸根結底,只有在組織沒有分裂為孤立的部門的情況下,才能將技術帶出孤島。”

 

  PubNub首席產品經理Jeremy Pollock說,在設計聊天機器人時,公司必須確定消息流的邏輯--消息如何從一個步驟轉移到下一步驟。“將邏輯層與聊天機器人層分開是很重要的。當您轉向對話方式時,您就可以在聊天機器人和所有數據之間建立橋梁。”

 

  APIs為數據提供了必要的橋梁,Pollock解釋說。“您需要查看如何路由消息--您要與之交互的不同主題和不同渠道。拓撲非常重要。您需要了解用法。您需要確定最活躍的聊天客戶。”

 

  Pollock解釋說,了解誰將成為聊天機器人的最活躍用戶并開發最適合他們的拓撲結構也很重要。

 

  整合您的聊天機器人

 

  許多聊天機器人項目之所以失敗,是因為它們與ERP,CRM或其他基礎數據所在的系統缺乏適當的集成,因此它們無法提供所需的數據,或者只能處理非常有限的無需人工干預的請求,Ushur的創始人兼首席執行官Simha Sadasiva說。“大多數目的都是為了減少人工處理的電話交互量。每當您需要人工干預時,這都是昂貴的。”

 

  當聊天機器人無法完成工作或找不到可以做到的人時,也會影響客戶滿意度。Sadasiva說:“您需要智能的自動化,這樣聊天機器人才能完成不僅僅是簡單的任務。它不僅需要了解問題所在,還需要了解工作流程以及客戶感興趣的內容。”

 

  Sadasiva說,一個好的聊天機器人可以在沒有大量IT基礎架構的情況下協調對話。“您需要在聊天機器人中嵌入智能。”

 

  還要考慮一下,一個出色的會話式自助服務解決方案需要與多個記錄系統集成,以便在整個站點中進行自助服務。通過讓整個組織的利益相關者參與進來,您可以更好地確保整個客戶體驗中每個部門角色的完整性。

 

  上線,收集數據

 

  專家們同意,一旦公司將聊天機器人上線,下一步就是繼續從交互中收集數據,以嘗試改善聊天機器人。

 

  “現代公司一直在監視和衡量,”Schneeman說。“他們希望優化,優化,優化和測試,測試,測試。他們永不停止嘗試改進。他們一直在監視和擴展自己的聊天機器人的功能。”

 

  Snell說,定性信息將來自部署后的聊天記錄,并且可以提供有關客戶如何詢問其需求的寶貴見解。“這將幫助您更好地了解客戶的意圖,并適應您的系統,以便隨著時間的推移更好地為他們服務。”這可能意味著尋找新的回答問題的方法。

 

  Sadasiva補充說,例如,您的聊天機器人應連接到組織內的可用多媒體。您不僅可以提供語音或文本回復,而且還可以包括視頻,相關文章,博客以及公司自有知識庫中的其他信息。

 

  還可以部署聊天機器人,以提供答案,知識庫文章以及其他信息,以供座席自己接受教育或讓座席轉發給客戶。例如,可以對聊天機器人進行編程,以在對話開始朝該方向發展時,發送座席規格表或產品修補程序上的操作視頻。座席可以與客戶討論詳細信息,并在有擔保的情況下轉發信息。

 

  PubNub的Pollock表示,另一個使聊天機器人對組織更有價值的要素是入站--出站消息操縱。“公司通常通過自己的自定義代碼運行入站消息。”如果改用開放代碼,則可以根據詢問特定問題的次數來更好地對其進行操作。對于聊天和聊天機器人應用程序,專有的后端代碼通常用于內容審核,褻瀆過濾和基于機器學習的語言翻譯,Pollock解釋說。這會增加聊天體驗的延遲,因為通常聊天數據流中會涉及更多的網絡躍點,但同樣重要的是,此方法通常會導致自適應邏輯減少。借助無服務器計算模塊(位于網絡邊緣,消息流入聊天和聊天機器人應用程序中),便可以將低延遲邏輯分離為易于修改的功能。

 

  例如,如果代碼在網絡上運行,則可以輕松地修改聊天機器人的翻譯功能。一家公司可以對其進行修改并合并路由邏輯,以使不同的入站消息可以遵循不同的路徑,例如,人們可能會發現,亞馬遜的翻譯服務更適合西班牙語,微軟的翻譯服務更適合德語,因此,基于消息屬性,可以使不同語言的消息被路由到不同的翻譯服務。

 

  潛在的陷阱

 

  盡管聊天機器人已在許多實現中證明是成功的,但仍有陷阱可能導致失敗,或者至少會導致收益遠低于預期。

 

  根據Snell的說法,當初次部署聊天機器人時,組織經常犯錯誤的想法,即忽略項目而不是將技術視為功能廣泛的業務解決方案。結果,當聊天機器人具有在整個組織中積極支持團隊及其目標的能力時,它們將對聊天機器人的理解僅限于純技術資產。這就是在初始開發階段讓整個組織的利益相關者參與進來是很重要的原因。

 

  但是專家們認為,任何聊天機器人的部署都應從小做起,以便可以快速識別和糾正邏輯層中的任何漏洞,應用程序之間的集成等。

 

  “您需要一個靈活的集成框架;您需要確定與哪些服務交互才能進行客戶業務報告和訪問客戶數據。”Pollock說。“您還需要擁有正確的分析跟蹤技術。您可以利用在其平臺中具有跟蹤功能的云提供商。”

 

  部署后繼續優化

 

  Snell說,組織需要不斷地監控聊天機器人所進行的用戶交互,以確定它是否按預期運行,還需要確定是否有增強或擴展性能的方法。“評估聊天機器人的性能可能很困難,因為許多聊天機器人每天要進行200,000次獨特的客戶互動。顯然,在數據集如此之大的情況下評估成功所需的工作是任何人都無法合理地進行的。這就是為什么在任何聊天機器人部署中,將人機分析結合在一起至關重要的原因。”

 

  Snell解釋說,將機器和人工分析相結合,使企業能夠為他們創建準確的(可行的)基準,甚至具有巨大的數據目標。“以一個聊天機器人協助客戶購買機票的例子為例。機器分析可以確定用戶在與聊天機器人對話結束之前是否成功購買了機票。人工分析可以為未來對話增強尋找機會,包括服務的提升。”

 

  盡管每個公司的成功指標會有所不同,因為每個公司的聊天機器人部署都有不同的目標,但是對于大多數實施而言,還是有一些很重要基本要素的。這個聊天機器人會增加收入嗎?它會促進跨團隊合作嗎?最后,此部署是否可以簡化現有流程?如果您可以回答這些問題,則說明您已成功進入了聊天機器人的發展快行道。

 

聲明:轉自CTI論壇

作者:家菲利普·布里特(Phillip Britt)

原文網址:

https://www.speechtechmag.com/Articles/Editorial/Features/Chatbot-Development-Your-Guide-to-Getting-It-Right--133484.aspx

 

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