聊天机器人实施的8个步骤–专家的帮助性入门提示

这些是你在开发聊天机器人时应该考虑的要点

越来越多的公司正在使用聊天机器人与他们的客户沟通。使用机器人的动力因素通常是提高效率,增强客户体验和降低成本。然而,许多机器人项目由于不能满足客户需求或存在技术缺陷而失败。

越来越多的公司正在使用聊天机器人与他们的客户沟通。使用机器人的动力因素通常是提高效率,增强客户体验和降低成本。但首先,简单介绍一下聊天机器人。

什么是聊天机器人?

聊天机器人是一种软件,使用户能够通过聊天界面与计算机进行自然语言交流。因此,客户可以在任何时候与公司沟通,并要求提供信息,而公司不必有人类的客户员工。软件会接手回答客户的问题。

在一些公司,如奥地利电信或PostFinance,机器人的使用带来了预期的成功,导致了客户和公司的热情。

然而,许多机器人项目因为不能满足客户需求或有技术缺陷而失败。因此,在你让你的客户与聊天机器人交谈之前,请考虑以下几点:

聊天机器人实施的8个要点

1. 不要一下子想要太多

千万不要一开始就试图通过聊天机器人处理所有流程和可能的对话流。相反,要从小做起。精确定义你的用例,减少复杂性。

2. 预定义答案与开放式答案

对太多的开放式答案选项要小心。一方面,如果不给他们任何答案选项,许多用户会不知所措;另一方面,开放答案需要非常详细的编程和一个大型数据库,聊天机器人可以从中学习。

3. 正确使用人工智能

人工智能往往只是一个热门词汇,说 “我们的聊天机器人有人工智能 “听起来不错。然而,重要的是,机器人在2方面具有智能。首先,它应该能够智能地理解用户的查询。它不能在直接输入的基础上进行训练,但必须始终尝试理解内容。

比如说: “我想为我的狗买一张日票 “或 “如果我的狗整天和我一起旅行,我需要哪张票”。这两次机器人都应该提供关于狗日票的信息。

第二个重要因素是,机器人不是简单地按照规则回答,而是从实例对话中学习。在上面的例子中,事先向机器人展示了3-4个关于狗日票话题的可能对话,它就会自己想出答案。

4. 从一开始就识别成本驱动因素

当你在一个项目中耗尽了预算,无法进一步发展时,这是多么令人遗憾的事情。所以,现在是时候检查重要的成本驱动因素了。作为一般规则,与内部系统的连接越多,机器人就越复杂。在许多情况下,一开始值得注意的是许多连接,但只需链接到相应的商店,例如5。

5. 开发自己的机器人比使用机器人框架更好。

当然,每个机器人框架只承诺最好的,据说没有限制,但你很快就会发现第一个限制。因此,在大多数情况下,值得自己(或与合作伙伴)从头开始编程一个聊天机器人。例如,开源软件rasa就特别适合。使用rasa,你总是完全独立于一个工具或开发伙伴,并可以在任何时候按照你的意愿扩展你的机器人。

6. 精确定义机器人的个性

有一点是明确的,而且从一开始就必须明确,那就是用户只是在与一个聊天机器人进行交流。然而,许多公司一直在问自己,机器人应该在多大程度上具有人类特征,或者真的像软件一样毫无感情地回应。这个问题无法得到明确的回答;它总是取决于使用情况。机器人是要娱乐用户,让他们发笑,还是只是传递信息,并尽可能快地完成?从一开始就考虑你希望你的聊天机器人扮演的角色。

7. 不要忘记测试

一旦机器人准备好了,你应该用一组选定的用户对它进行测试,以确保它的性能符合预期,用户也满意。从一小群用户开始,在内部测试机器人或进行焦点小组。在成功的测试阶段和一些可能的调整之后,你可以将你的聊天机器人提供给大众。

8. 在维护、优化和监控方面不遗余力

机器人上线了,测试成功了?但别忘了关注机器人的性能。使用第一版机器人,为未来学习,逐渐为机器人增加越来越多的功能。通过这种方式,你将一步一步地增加复杂性。

总结一下: 有2件事情你可能做错了:

  1. 快速,快速–在没有考虑清楚的情况下推出一个简单的机器人,只会惹恼客户。
  2. 永远等待–在开发上花费无尽的时间,中间没有用户反馈,试图从一开始就覆盖整个复杂的客户沟通。
Nach Stationen in der Industrie und in Agenturen gehörte Sophie Hundertmark zu den ersten Masterstudentinnen in der Schweiz, die zu Chatbots forschen. Seit 2021 promoviert sie an der Universität Fribourg zum Einsatz von Chatbots im Banking und Insurance-Bereich. Dazu arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Finanzdienstleistungen Zug der Hochschule Luzern (IFZ). Sophie Hundertmark verfügt über langjährige Erfahrungen als selbstständige Beraterin für die strategische Begleitung sowie Umsetzung von Chatbot-Projekten. In diesem Zusammenhang sorgt sie für einen regelmässigen Austausch zwischen Akademie und Praxis zu allen Themen der AI getriebenen Conversational Automation. Anfang 2022 hat Sophie zudem den Verein Greenwishing Schweiz gegründet und engagiert sich seitdem aktiv gegen Greenwashing.

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