ما هي حالات الاستخدام الجيدة أو السيئة ل Chatbots?

هناك حالات استخدام جيدة ل chatbots وحالات الاستخدام السيئة ولكن كيف يمكنك التمييز بين حالة الاستخدام الجيدة وحالة الاستخدام السيئة؟

قبل أن تقول ما إذا كانت حالة الاستخدام جيدة أم سيئة ، عليك التفكير في نوع chatbot الذي يتم النظر فيه وبدائل استخدام chatbot.

النقطة الأولى هي أن chatbot هو واجهة للبرنامج. لذلك يمكن أن تكون حالة استخدام جيدة فقط لروبوت الدردشة إذا لم يكن من الممكن القيام بالمهمة التي يتعين القيام بها بشكل أفضل باستخدام واجهة بديلة مثل واجهة مستخدم رسومية.

مثل كل واجهة برمجية ، فإن الهدف من chatbot هو تقديم مستوى جديد من الراحة للمستخدم النهائي.

بالطبع ، هناك قيود اقتصادية هنا. يمكن للشركات فقط توفير الراحة التي تكون مجدية اقتصاديا ، وإلا فإنها ستخصص ممثل خدمة عملاء لكل عميل. عند تقييم الراحة التي يوفرها روبوت الدردشة ، فإن أحد الاعتبارات المهمة هو تكلفة تقديم المستوى المطلوب من الراحة وكيف ستدفع هذه الراحة المقدمة لنفسها وتوفر عائدا على الاستثمار.

يتم تحديد تكلفة الراحة الإضافية في جزء كبير منها من خلال التقدم التكنولوجي لأدوات تطوير chatbot. ستكون الأداة التي تتطلب إدخال وتصنيف عشرات الآلاف من محادثات خدمة العملاء أغلى بكثير من الأداة التي تسمح للمطور بتطوير حالة استخدام مماثلة في ثلاثة أيام. السؤال هو ما هو الفرق في الجودة المحققة وما هو التأثير الاقتصادي المباشر وغير المباشر لهذا الاختلاف.

حتى لو تمكنا من إجراء بعض التعميمات حول ما يمكن اعتباره حالة استخدام جيدة ل chatbots، يختلف كل موقف عن الآخر ، لذا يلزم بعض الحكم لمعرفة ما إذا كانت حالة الاستخدام التي يتم النظر فيها هي حالة استخدام جيدة أم لا.

‍

حالة استخدام شائعة: ملء النموذج

دعنا أولا نناقش حالات الاستخدام للنص المستند إلى النص chatbots والنظر في حالات الاستخدام الشائعة لجمع المعلومات ، وتحديدا ملء النماذج.

نرى العديد من حالات الاستخدام حيث يرغب المستخدمون في استخدام chatbot لملء نموذج. لا أستطيع أن أقول ما إذا كان ملء النموذج في حد ذاته حالة استخدام جيدة أم سيئة ، ولكن إذا نظرنا بشكل أعمق في حالة الاستخدام هذه ، فيمكننا تحديد ما إذا كانت حالة الاستخدام الدقيقة التي يتم النظر فيها مناسبة تماما لروبوت الدردشة أم لا.

لنفترض أن المستخدم النهائي يحتاج إلى ملء نموذج تقليدي إما على أجهزته المحمولة أو سطح المكتب. تتشابه حقول النموذج بغض النظر عن مدخلات المستخدم ، أي أنها لا تتغير كثيرا بناء على مدخلات المستخدم.

في هذه الحالة ، قد يبدو ملء نموذج حالة استخدام سيئة لروبوت المحادثة. ستسمح الواجهة الرسومية للمستخدم بمسح ما هو مطلوب بسهولة وتحرير الحقول السابقة بسهولة إذا ارتكب خطأ. قد تكون مراجعة الحقول السابقة صعبة على روبوت المحادثة لأن روبوت المحادثة يتدفق في اتجاه خطي واحد.

في حالة استخدام ملء النموذج الكلاسيكي هذه ، هناك طرق يمكن لروبوت الدردشة من خلالها تحسين تجربة المستخدم. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدم في البداية التعامل مع chatbot ويمكن ل chatbot إرشادهم إلى النموذج المطلوب وفتحه. يمكن أن يكون chatbot أيضا في وضع الاستعداد لأي أسئلة غير متوقعة تنشأ عند الإجابة على النموذج. ملاحظة قلت أسئلة "غير متوقعة". من الأفضل عرض المعلومات المتعلقة بالأسئلة المتوقعة كنوافذ منبثقة رسومية بجوار الحقول ذات الصلة.

يمكن لروبوت الدردشة أيضا التحكم بعد اكتمال النموذج وتوجيهه إلى النموذج أو الإجراء التالي ، على افتراض وجود خطوات متعددة في رحلة المستخدم. يمكن أن يكون هذا أكثر فعالية من التعليمات السلبية المكتوبة على صفحة ويب يحتاج المستخدم إلى تذكرها ومتابعتها. باختصار ، يمكن استخدام chatbot كمدير سير عمل يمكنه التعامل مع الأسئلة غير المتوقعة ، ولكنه سيترك إجراء ملء النموذج لواجهة رسومية مناسبة.

عندما يكون النموذج قصيرا ، قد يكون chatbot هو أفضل واجهة. هذا لأنه قد لا يستحق الجهد المبذول لفتح واجهة رسومية إذا كان هناك عدد قليل من الأسئلة التي يمكن طرحها داخل chatbot. لا يزال لدى chatbot قيود على أنه سيحتاج إلى السؤال في النهاية عما إذا كانت هناك حاجة إلى تغيير أي إجابات ولديه آلية للسماح للمستخدمين بتغيير الإجابات ، ولكن إذا كان النموذج قصيرا ، فمن غير المرجح أن يكون المستخدمون قد ارتكبوا أخطاء ومن الأسهل أيضا السماح للمستخدم بأناقة بتغيير الإجابات السابقة من داخل chatbot.

تكون هذه الحجة لاستخدام chatbot أقوى إذا تم استخدام chatbot لتوجيه المستخدمين إلى النماذج. إذا كان المستخدم موجودا بالفعل في واجهة الدردشة ، فيمكن طرح الأسئلة بسرعة دون تعطيل التدفق. تكون هذه الحجة أكثر قوة عندما يستخدم المستخدم روبوت محادثة من خلال تطبيق دردشة مثل Whatsapp. إذا كان لدى الشركة رقم هاتف المستخدم ، فإن تطبيقا مثل Whatsapp يعد طريقة رائعة للوصول إلى العميل وطرح بعض الأسئلة السريعة عليه. على سبيل المثال ، يجب أن تستخدم شركات التوصيل دائما هذا النوع من التكنولوجيا لجدولة عمليات التسليم.

هناك حالة أخرى قد يكون من الأفضل فيها استخدام chatbot for a from وهي المكان الذي تحدد فيه الإجابة في النموذج السؤال التالي. يأخذ هذا النوع من النماذج المستخدم بشكل أساسي المستخدم من خلال شجرة القرار. يمكن أن تكون هذه حالة استخدام جيدة لروبوت الدردشة لأنه من الصعب الحصول على هذا النوع من النماذج بشكل صحيح في واجهة رسومية. ومع ذلك ، لا يزال الأمر كذلك ، يجب بناء آلية لتغيير الإجابات السابقة ، وبالتالي يجب تقييم الإيجابيات والسلبيات بعناية.

‍

الروبوتات النصية مقابل الروبوتات الذكية

تعد حالة استخدام ملء النموذج حالة جيدة للفحص لأنها توضح بعض مزايا وعيوب الاستخدام chatbots. تجدر الإشارة إلى أنه في حالات الاستخدام المذكورة أعلاه قمنا بوصف البرنامج النصي chatbots، أي chatbots التي تتنقل ببساطة في شجرة القرار بشكل حتمي ، أي ليس لديهم ذكاء (باستثناء الإجابة على السؤال).

يجب أن نذكر أيضا أنه من الأفضل غالبا استخدام روبوت محادثة مكتوب لحالة استخدام معينة بدلا من روبوت محادثة ذكي مفتوح. بالنسبة لحالات الاستخدام المذكورة أعلاه حيث يكون نطاق ما يحتاج المستخدم إلى القيام به مفهوما جيدا ، يوفر chatbot المكتوب تجربة فعالة وبسيطة. ليس ذلك فحسب ، بل إنه أرخص بكثير لوضع هذه الوظيفة في chatbot بدلا من وجود صفحة ويب لكل إجراء.

النوع الآخر من chatbot الذي نريد مناقشته هو النوع الذكي. هذه chatbots يمكن التعرف على المعنى في عبارة المستخدم واستخراج المعلمات من العبارة. على سبيل المثال ، إذا قال المستخدم "أريد حجز رحلة إلى باريس" ، فيمكن لروبوت الدردشة التعرف على القصد من "حجز الطيران" وكذلك استخراج مدينة الوجهة على أنها باريس.

حالة الاستخدام الجيدة لهذا النوع من روبوتات المحادثة هي حالة استخدام حيث من المرجح جدا أن يستخدم المستخدم أنواع العبارات التي يفهمها روبوت الدردشة. هذا يعني أن المستخدم يحتاج إلى أن يدرك أنه يستخدم chatbot لمهمة ضيقة للغاية.

يجب أن يكون الأمر كذلك أن عدد البدائل المفتوحة للمستخدم كبير إلى حد ما ، أي أنه ليس أكثر كفاءة لإدراج البدائل في روبوت نصي.

يمكن برمجة chatbot للتعرف على العديد من العبارات المختلفة. إذا لم يتمكن chatbot من فهم ما قاله المستخدم ، فقد تتحول تجربة المستخدم إلى سوء بسرعة. لذلك ، من الممارسات الجيدة عموما أن يكون لديك الذكاء chatbots مدعومة من قبل وكلاء خدمة العملاء. يمكن تصعيد أي أسئلة يساء فهمها إلى وكيل خدمة العملاء الذي يمكنه الإجابة على السؤال (وجعل chatbot أكثر ذكاء في نفس الوقت).

عدم وجود نسخة احتياطية من الخدمة من قبل وكلاء خدمة العملاء يعني أنه في حالة عدم فهمه لشيء ما ، يجب على الروبوت أن يذكر صراحة للمستخدم الأشياء التي يمكنه فهمها من حيث الموضوعات أو للمستخدم للاختيار من بينها ويطلب من المستخدم اختيار واحد. هذا يعني أن الروبوت يصبح روبوتا مكتوبا من تلك النقطة فصاعدا. ومع ذلك ، فإن هذا يمثل مشكلة إذا كان هناك عدد كبير من البدائل التي لا يمكن سردها.

النهج الآخر هو أن يقوم chatbot برفع تذكرة في نظام دعم نيابة عن العميل يمكن للوكيل البشري الاستجابة له بشكل غير متزامن. هذه بالطبع ليست تجربة عملاء مثالية.

المساعد الافتراضي "الأمثل"

تجدر الإشارة إلى أن الصوت سيغير قواعد اللعبة هنا وأن حالة استخدام القاتل ل chatbots ستكون روبوتات مدفوعة بالصوت.

في حين أن هناك بالفعل العديد من الأجهزة الصوتية الشائعة ، إلا أن الصوت لم يصل بعد إلى النقطة التي تكون فيها تجربة مثالية. يرتكب البرنامج الكثير من الأخطاء ويحتاج المستخدمون إلى التحدث إلى الأجهزة بعبارات SQL بشكل فعال. هذه chatbots بشكل أساسي ، لا يدعمون سوى أوامر أو أسئلة لمرة واحدة ، والمهام التي يقومون بها عادة ما تكون دقيقة للغاية بحيث لا يمكن إنتاج منتج مناسب لسوق المنتج.

سيكون روبوت الدردشة المثالي مثل مساعد بشري ، فقط أفضل. ستكون قادرا على إعطاء الحد الأدنى من التعليمات عالية المستوى لمهمة ما وسيتم تنفيذ هذه المهمة بناء على معرفة مسبقة بالمساعد. هذا يعني أن المساعد لن يطلب منك تأكيد الأشياء التي يجب أن يعرفها بالفعل.

على سبيل المثال ، إذا قلت "احجز لي أوبر" وكنت تتحدث للتو عن وجهة ، فلن تسألك إلى أين أنت ذاهب أو على الأقل تذكر المكان الذي كانت تحجز إليه أوبر.

القاعدة الأساسية لأفضل حالات استخدام chatbot هي أن تسأل نفسك عما قد تقوله لمساعد بشري في تلك المرحلة. في حين أن التكنولوجيا ليست مثالية بعد ، إلا أنها تتقدم بسرعة ، وستصبح التفاعلات الشبيهة بالإنسان قريبا هي المعيار (ضمن مجالات المعرفة الكبيرة بشكل متزايد).