13 Kesalahan yang Harus Dihindari Saat Membuat Chatbots

Jika dirancang dengan baik, chatbots memudahkan perusahaan untuk berinteraksi dengan pelanggan mereka. Mereka jauh lebih murah untuk dikembangkan daripada aplikasi dan memiliki beberapa keuntungan bawaan seperti mereka dapat digunakan secara langsung dalam obrolan (menurut definisi) dan tidak perlu diunduh.

Kesalahan umum saat membuat chatbots.

1. Membutuhkan Terlalu Banyak Teks

Jika memungkinkan, chatbot harus dirancang untuk tidak memerlukan input teks. Pengguna lebih suka mengklik tombol sederhana daripada mengetik. Widget grafis harus digunakan sebagai pengganti teks jika memungkinkan. Dalam kasus terburuk, opsi bernomor dapat disajikan dalam teks yang dapat dipilih oleh pengguna.

Jumlah sentuhan untuk menyelesaikan pekerjaan adalah metrik utama di sini.

2. Tidak Menggunakan UI Grafis

Antarmuka pengguna chatting bukanlah antarmuka yang baik untuk banyak pekerjaan karena memiliki banyak kelemahan, termasuk:

• Ini tidak memberikan pengguna ikhtisar yang ringkas dan mudah dilihat dari semua opsi yang tersedia, seperti halnya antarmuka grafis.
• Ini adalah cara yang kikuk untuk memasukkan pilihan seperti yang dijelaskan di atas.
• Pengguna tidak dapat melihat status pekerjaan yang sedang berlangsung atau tidak tahu berapa banyak langkah yang mungkin terlibat dalam proses tersebut.
• Pengguna tidak dapat membatalkan atau kembali jika mereka berubah pikiran atau membuat kesalahan.

Sebagian besar aplikasi obrolan utama memungkinkan pengguna untuk menambahkan tampilan web dengan grafik khusus sebagai layar untuk bot mereka. Menggunakan tampilan web jelas meningkatkan UX.

Tentu saja daya tanggap juga menjadi pertimbangan dengan tampilan web dan perlu ditangani oleh pengembang dan pada akhirnya pengembang platform obrolan.

Ini juga merupakan kasus penggunaan yang kurang dikenal bahwa tampilan web harus digunakan untuk memasukkan informasi aman seperti kata sandi yang tidak ingin disimpan dalam riwayat obrolan.

3. Memberi Bot Anda Terlalu Banyak Kepribadian

Sedikit kepribadian bila sesuai, itu bagus. Kepribadian yang menghalangi kegunaan, misalnya dengan meminta orang untuk membaca terlalu banyak teks, akan mengurangi pengalaman.

Perlu dipikirkan tentang seberapa besar pengguna akan menghargai kepribadian bot ketika bot gagal memahami apa yang ingin dilakukan pengguna. Dalam hal ini, tidak diragukan lagi akan membuat situasi menjadi jauh lebih buruk!

4. Membuat Bot Anda Terlalu Banyak Skrip

Pasti ada nilai kebaruan untuk chatbots saat ini yang membuat pengguna tahan dengan kekurangannya. Hal ini tidak akan selalu terjadi.

Sebagian besar poin dalam artikel blog ini dapat menjadi subjek dari artikel blog mereka sendiri dan artikel ini jelas termasuk dalam kategori tersebut.

Keuntungan dari bot skrip adalah bahwa pengalaman pengguna dikontrol dengan ketat, disajikan dalam potongan-potongan kecil dan pengguna memiliki kemampuan untuk menavigasi ke topik-topik yang menarik. Hal ini membuat pengalamannya sangat mudah dimengerti oleh pengguna akhir.

Kelemahan dari pendekatan ini adalah navigasinya sangat kikuk dan terbatas dibandingkan dengan antarmuka pengguna khusus seperti yang ditemukan di aplikasi atau situs web. Sebagai contoh, tombol kembali sangat sering digunakan di desktop dan di ponsel, tetapi padanannya untuk bot adalah menavigasi kembali ke tempat Anda menggunakan menu yang merupakan solusi yang sangat kikuk.

Pendekatan skrip gagal dalam banyak dimensi yang sama yang kami sebutkan sebelumnya mengenai antarmuka obrolan seperti tidak bisa mendapatkan gambaran umum yang baik tentang opsi di depan dan terkunci dalam navigasi berurutan.

Menggunakan antarmuka grafis dan NLP dengan tepat dapat membuat bot jauh lebih efisien untuk digunakan.

Tentu saja mungkin ada pertukaran dalam hal kecepatan pengembangan versus batas fungsionalitas. Presentasi Powerpoint mungkin bisa jauh lebih baik dengan membuatnya menjadi situs web yang sepenuhnya interaktif. Namun, jika itu melakukan pekerjaan yang ada dengan cukup baik, Anda tidak akan dapat membenarkan pembuatan situs web interaktif dari sudut pandang waktu, tenaga, dan ekonomi ...

5. Tidak Mengelola Lingkup Pengguna

Bahkan jika Anda menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk satu perintah saja (sebagai lawan dari dialog beberapa tingkat - yang tidak mungkin dilakukan dengan benar pada saat ini), NLP memiliki keterbatasan. Hal ini karena pada kenyataannya sulit untuk mengantisipasi berapa banyak cara yang dapat dilakukan oleh pengguna untuk mengajukan pertanyaan.

Di blog mereka, Google menyatakan bahwa 15% pencarian yang dilakukan di situs mereka benar-benar baru, yaitu belum pernah dilihat sebelumnya. Itu berarti sekitar 800 juta pencarian per hari.

Untuk pekerjaan yang jarang atau hanya sekali saja, maka penting untuk menemukan cara untuk membatasi cakupan pertanyaan yang akan ditanyakan oleh orang-orang dengan membuat cakupannya menjadi jelas.

Untuk tugas-tugas yang sering dilakukan, tentu saja dimungkinkan untuk "melatih" pengguna bersama dengan mesin. Untuk tugas-tugas rumah tangga yang sering dilakukan seperti mengatur daftar putar atau memesan makanan, pengguna akan beradaptasi dengan NLP.

6. Tidak Menggunakan Manusia Dalam Lingkaran

Sulit untuk melihat pengguna mengetikkan pertanyaan dalam kalimat lengkap kecuali mereka percaya bahwa setidaknya ada kemungkinan bahwa ada manusia di balik bot tersebut.

Tentu saja mengetik kalimat membutuhkan lebih banyak usaha daripada mengklik beberapa tombol, terutama di ponsel, dan oleh karena itu jika bot gagal merespons dengan benar, rasa frustrasi pengguna akan meningkat dengan cepat.

Human in the loop adalah kemampuan manusia untuk mengambil alih dari bot dan merespons pengguna akhir secara manual.

Manusia dalam lingkaran jelas lebih mahal untuk disediakan daripada sistem otomatis murni, namun dalam banyak kasus, agen manusia sudah menjadi orang yang menjawab pertanyaan dan bot diperkenalkan untuk meningkatkan efisiensi dengan menjawab pertanyaan sederhana yang berulang.

Untuk memastikan pengguna akhir tidak frustrasi, penting untuk memastikan bahwa percakapan diteruskan ke manusia jika kemungkinan bot untuk menjawab pertanyaan sangat tinggi.

Tingkat kepercayaan diri yang dimiliki bot dalam menjawab pertanyaan adalah output dari mesin NLP dan oleh karena itu biasanya mudah untuk mengatur tingkat kepercayaan diri di bawah ini di mana percakapan akan secara otomatis dieskalasi ke manusia.

Bahkan jika percakapan bot diteruskan ke manusia, bot masih dapat menambah nilai. Bot dapat menunjukkan jawaban kalengan kepada manusia yang dapat mereka gunakan untuk merespons dengan lebih cepat dan bahkan dapat menyertakan widget grafis. Dan tentu saja dengan memantau respons manusia, bot dapat melatih dirinya sendiri untuk menjawab lebih banyak pertanyaan di masa depan.

7. Menggunakan Chatbots untuk Pencarian Terbuka

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, chatbots menggunakan NLP bekerja dengan baik dalam ruang lingkup yang didefinisikan secara sempit, ketika tanggapan terhadap suatu pertanyaan terbatas dan dapat dikurasi. Faktanya, salah satu penggunaan terbaik dari NLP adalah jenis pencarian terbatas yang dapat membawa pengguna ke pilihan yang mereka inginkan tanpa melalui pohon keputusan yang membosankan.

Namun, pencarian terbuka berbeda. Dalam hal ini pengguna tidak perlu tahu di awal apa saja faktor yang relevan. Mereka ingin dengan cepat mendapatkan gambaran umum tentang semua opsi yang tersedia dan faktor-faktor yang relevan dan kemudian dengan cepat mempersempit opsi berdasarkan kriteria pencarian menggunakan filter.

Meskipun memungkinkan untuk meminta bot untuk memberi tahu Anda hotel terbaik untuk Anda menginap di lokasi tertentu, sangat tidak mungkin bot akan memberi Anda solusi yang lebih baik dalam waktu yang sama dibandingkan dengan mencari di situs web hotel yang bagus dengan menggunakan alat pencarian dan pemfilteran yang ekstensif.

Rute NLP mungkin merupakan rute yang baik jika Anda lebih menghargai kecepatan dan kenyamanan daripada kualitas / nilai solusi. Misalnya saat membeli bunga, Anda mungkin akan lebih senang menggunakan solusi yang paling nyaman daripada menghabiskan waktu untuk mencari toko bunga dengan harga terbaik.

8. Membangun Chatbot dari Awal

Ada banyak alasan mengapa Anda tidak perlu mengembangkan bot Anda dari awal jika Anda dapat menggunakan framework yang akan memberi Anda semua fitur yang Anda butuhkan.

Anda tidak hanya tidak boleh membuang waktu dan tenaga untuk mengkodekan fitur-fitur yang dapat disediakan sebagai komponen umum, Anda juga tidak boleh menghabiskan waktu untuk menulis beberapa integrasi ke layanan pihak ketiga ketika satu integrasi ke kerangka kerja memberi Anda banyak integrasi pihak ketiga di luar kotak.

Semua hal di atas terutama berlaku jika framework memberi Anda akses ke kode sumber komponen dan integrasi sehingga Anda dapat menyesuaikannya sesuai kebutuhan.

9. Tidak Menyelesaikan Seluruh Masalah

Jika pelanggan tidak perlu meninggalkan saluran obrolan untuk menyelesaikan pekerjaan mereka, maka bot akan sangat berguna. Jika pelanggan harus meninggalkan obrolan untuk menyelesaikan langkah-langkah tertentu dalam prosesnya maka bot akan kurang berguna.

Tentu saja mungkin saja bot tidak mungkin menangani semua langkah yang diperlukan, tetapi jika memungkinkan untuk melakukannya, akan jauh lebih berharga bagi pelanggan akhir jika bot dapat menangani seluruh proses.

Misalnya, ketika pelanggan menggunakan chatbot untuk membeli secangkir kopi, mereka harus memiliki opsi untuk menyelesaikan transaksi dengan membayar bot. Mereka tidak boleh dipaksa untuk membayar tunai kepada barista di akhir proses jika memungkinkan. Uber tidak akan bagus jika Anda harus membayar tunai kepada pengemudi di akhir perjalanan.

10. Memiliki Langkah-Langkah yang Tidak Perlu Dalam Proses

Sudah jelas, pengalaman pelanggan yang baik berasal dari kesederhanaan dan kenyamanan. Upaya yang perlu dikerahkan pelanggan untuk menyelesaikan tugas tertentu perlu diminimalkan dalam segala hal, termasuk jumlah langkah yang perlu mereka lakukan.

Sebagai contoh, jika pelanggan selalu memesan jenis kopi yang sama, mereka harus diberi pilihan pesanan cepat untuk jenis kopi ini di awal proses.

11. Menggunakan Chatbots Ketika Aplikasi Dapat Menyelesaikan Tugas dengan Lebih Baik

Chatbots tidak sempurna untuk setiap tugas. Dalam beberapa kasus, perusahaan dapat menggunakan aplikasi untuk melayani pelanggan dengan lebih baik.

Misalnya, jika suatu proses memerlukan umpan balik dan penyesuaian pada beberapa layar dan tingkat detail yang tinggi, akan lebih masuk akal untuk menggunakan aplikasi daripada bot.

Hal ini khususnya berlaku untuk aplikasi desktop, tetapi juga dapat diterapkan pada aplikasi seluler.

12. Mengorbankan Fleksibilitas Demi Kontrol

Aturan umum pengembangan perangkat lunak ini juga berlaku untuk chatbots. Memberikan fleksibilitas kepada pengguna dalam berinteraksi dengan bot adalah hal yang penting, meskipun hal ini akan menghasilkan lebih banyak kesalahan input.

Selama pelanggan dapat membatalkan apa yang telah mereka lakukan jika mereka melakukan kesalahan, pengalaman pengguna akan jauh lebih baik jika tidak terlalu kaku dan terkontrol.

13. Memberikan Data

AI telah menjadikan data sebagai minyak baru. Model bisnis chatbot dari banyak perusahaan AI adalah memberikan layanan secara gratis dengan harapan dapat mengumpulkan data yang dapat digunakan untuk membuat AI menjadi lebih baik.

Dengan menyerahkan data Anda kepada pihak ketiga, Anda menciptakan risiko keamanan berikut untuk chatbot Anda:

• Anda tidak akan dapat dengan mudah mengganti mesin NLP jika diperlukan, yaitu Anda terkunci.
• Anda tidak akan dapat menggunakan data Anda sendiri untuk meningkatkan NLP atau AI secara umum.
• Anda akan cenderung mempelajari metode dan teknik yang digunakan untuk memproses data.
• Anda tidak akan dapat menggunakan data Anda sendiri untuk tujuan lain, seperti integrasi dengan sistem lain atau untuk membuat fungsionalitas terkait.
• Anda tidak akan dapat menjamin keamanan atau privasi data Anda sendiri.

Seiring dengan chatbots bergerak menuju arus utama, banyak praktik terbaik untuk UX dan pengembangan akan muncul. Semoga beberapa hal di atas akan bermanfaat bagi Anda dalam hal mengidentifikasi masalah yang mengurangi UX bot Anda.