чат-бот не может интерпретировать контекст
ошибки чат-бота искусственного интеллекта
Боты не могут делать «все»
Считается, что чат-боты могут отвечать на любые вопросы, но это не так. Если мы хотим, чтобы чат-бот отвечал на все типы запросов и решал все, что хочет пользователь, мы поставим под угрозу его качество. Лучшими примерами являются умные колонки Amazon Echo и Google Home . Мы хотим, чтобы их виртуальные помощники реагировали на что угодно, но если у вас была возможность их попробовать, вы поняли, что это невозможно.
Пользователь предпочитает людей в качестве помощников
Когда бот терпит неудачу, пользователь предпочитает, чтобы его взял на себя человек, чтобы он мог решить все свои проблемы. Хотя нам удалось увидеть, как у компаний нет определенного протокола , когда чат-боты перестают работать или когда они не могут помочь пользователю. Это очень важный момент, который следует учитывать, поскольку пользователи могут чувствовать большее разочарование, чем когда они начали разговор с брендом.
Как мы можем решить эту проблему?
Хотя создание чат-бота является большой проблемой, существуют приемы и методы, позволяющие создавать успешные чат-боты и одновременно создавать хороший пользовательский опыт . Ниже мы подробно описываем некоторые методы, которые мы можем использовать для кормления нашего бота и обеспечения его улучшения с течением времени.
Соблазнять пользователей
Конечная цель должна состоять в том, чтобы преский опыт и вызвать улыбку на лице нашего потребителя. Для этого чат-бот должен сделать следующее:
Сохраняйте упрощенный язык и контекст. Не нужно излишне усложнять ситуацию.
Бот должен соответствовать ценности нашего бренда.
Сосредоточьтесь на развитии личности бота.
Имейте альтернативный ответ на случай, если бот отключится или не поймет пользователя.
Постоянно обучайте чат-бота
Если мы хотим, чтобы наш бот имел успех, необходим постоянный процесс обучения. Боты должны быть эффективно запрограммированы с возможностью учиться на разговорах, которые они ведут со своими пользователями, чтобы со временем они становились лучше.
На этом этапе в игру вступает машинное обучение (ML) , область искусственного интеллекта, направленная на обучение машин, и обработка естественного языка (NLP), область компьютерных наук, искусственного интеллекта и лингвистики. изучает взаимодействие компьютеров и человеческого языка. В конце концов, речь идет об обучении и дальнейшем развитии бота изо дня в день, чтобы сделать его лучше.
Используйте ресурс людей
Иногда, каким бы умным ни был бот, будут аспекты, на которые он не сможет ответить, и в этом случае должен быть человек, который попытается решить эту проблему. Например, если бот получает вопрос, на который он не знает, как ответить, одним из ответов может быть: предложите пользователю прямой номер телефона службы поддержки клиентов, чтобы они могли помочь пользователю персонализированным образом, и пользователь почувствует, что у них был хороший опыт.
