チャットボットの封じ込め率が高いことは、AIチャットボットが成功している証です。
しかし、封じ込め率とは何なのか？そして、どうすれば改善できるのか？
ここでは、チャットボットの定着率、ベストプラクティス、測定方法、定着率が低い理由、定着率を改善する方法について説明します。
始めよう！
チャットボットの封じ込め率とは？
チャットボットの封じ込め率とは、人間へのエスカレーションを必要とせず、チャットボットがうまく処理したユーザーインタラクションやクエリの割合を指す。
これは、チャットボットがいかに効果的に問題を解決するか、またはその能力の範囲内で情報を提供するかを測定するものです。一般的に以下の成功指標として使用されます。
- カスタマーサポート・チャットボット
- 技術サポートチャットボット
- 人事チャットボット
- その他の支援型チャットボット
通常、封じ込め率が高いほど、チャットボットがユーザーのニーズに効率的に応えていることを示し、人間のエージェントの作業負荷を軽減し、業務効率を向上させている。
自動化と人的エスカレーションのバランス
どの企業も100％の封じ込め率を望んではならない。価値の高いセールスを行ったり、個人的なタッチが必要なデリケートな問題を解決したりと、チームがユーザーと話をしたいケースは常にあります。
目標は、人間の関与を完全に置き換えることではなく、自動化が反復的なタスクや単純なタスクを処理し、チームが最も価値を高めるインタラクションに集中できるようバランスをとることだ。
必要に応じて人間にシームレスにエスカレーションするようにチャットボットを設計することで、ユーザーが適切なタイミングで適切なサポートを受けられるようになり、効率と顧客満足度の両方が向上します。
チャットボットの封じ込め率を測定するには？
チャットボットの封じ込め率を測定するには、以下の手順に従ってください：
1.総インタラクションとエスカレーションされたインタラクションを追跡する
一定期間中のチャットボットとのユーザーインタラクションの総数をカウントします。これには、ユーザーによって開始されたすべての会話、クエリ、またはタスクが含まれます。
そして、人間のエージェントにエスカレーションされたり、チャットボットによって未解決のフラグが立てられたりしたインタラクションの数を追跡します。
エスカレーション」には、人間のエージェントへの直接のハンドオフや、ユーザーが明確にヘルプを要求するケースも含まれる。
2.封じ込め率の計算
計算式を使う：
封じ込め率＝（1-［エスカレートした相互作用／全相互作用］）×100
例えば、チャットボットが1,000回の対話のうち900回をエスカレーションなしで処理した場合、次のように計算する：
封じ込め率＝（1-1000/100）×100＝90
3.または分析ツールを使う
封じ込め率などの指標を自動的に追跡・報告するチャットボット分析またはカスタマーサービスプラットフォームを活用しましょう。これらのツールは、多くの場合、エスカレーションの理由やユーザー満足度に関するさらなる洞察を提供します。
この指標を継続的にモニタリングし、最適化することで、チャットボットの効率とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
なぜ私のチャットボットの封じ込め率は低いのか？
チャットボットの充足率が低いのは、ボットがクエリを理解するのに苦労したり、適切なデータが不足していたり、複雑なタスクを処理できない場合によく起こります。ユーザーは、チャットボットが自分のニーズを満たしていないと感じると、問題をエスカレートさせます。
以下は、封じ込め率が低い一般的な理由である：
- 不十分な意図の認識、またはクエリの誤った解釈
- 知識ベースが限られている、または古い
- 会話の文脈を保つことができない
- 主要なデータソースとの統合の欠如
- チャットボットにできることの範囲が不明確
高密度のチャットボットのベストプラクティス
インテント分類子の代わりにLLMs を使う
ハイコンテインメント・チャットボットは、インテント分類器よりもむしろLLMs 。
LLMs ニュアンスの異なる自由形式の言語を理解し、さまざまな言い回しに適応することに優れているため、複雑なクエリーや予期せぬクエリーの処理に最適です。
堅苦しいインテントのマッピングが不要になるため、チャットボットはより幅広いユーザー入力に正確に柔軟に対応できるようになる。
COOが記事で説明しているように、Botpress 、競合他社とは異なり、インテント分類器よりもLLMs 。
適応的な会話のためのデザイン
静的なワークフローに依存するのではなく、チャットボットはリアルタイムでユーザーの行動に動的に適応するように構築されるべきである。
文脈認識と意思決定アルゴリズムを活用することで、ボットは会話の途中でアプローチを調整することができます。これにより、ユーザーがトピックを変えたり、不完全な情報を提供したり、フォローアップの質問をしたりしても、ボットが適切であることが保証され、全体的な解決率が向上します。
検索支援システムの活用
検索支援型ジェネレーション（RAG ）をCRMやナレッジベースなどの統合と組み合わせることで、チャットボットの可能性を最大限に引き出します。
信頼できるソースからリアルタイムでドメイン固有の情報を引き出すことで、ボットは人間のエージェントにエスカレーションすることなく、複雑な質問に答えたり、複数ステップのタスクを完了したりすることができる。
チャットボットの封じ込め率を向上させるには？
幸いなことに、あなたにはチャットボットの封じ込め率を高める力があります。それは、チャットボットをどのように開発し、その目的をユーザーに伝えるかにかかっています。
ここでは、チャットボットの封じ込め率を向上させる6つの方法をご紹介します：
1.1.意図認識を向上させるLLMs
従来のインテント分類器をLLMs に切り替えると、封じ込め率が向上する可能性が高い。
硬直したインテント・マッピングとは異なり、LLMs は、ニュアンスの異なる自由形式の言語を理解し、多様な言い回しに適応することができます。この高度な理解が誤解を減らし、チャットボットが複雑で予測不可能な会話を正確かつ流暢に処理できるようにします。
2.知識ベースの拡大
チャットボットのナレッジベースを常に更新しておくことが、満足度の高いインタラクションの鍵です。
新しいFAQ、製品情報、よくある問題の解決策を定期的に追加します。これにより、チャットボットはより幅広い問い合わせに対応できるようになり、ユーザーは正確でタイムリーな回答を受け取ることができます。
3.提案経路を増やす
人間にエスカレーションする前に、チャットボットは単独でクエリを解決しようとします。うまくいかない場合は、ユーザーが選択できる経路を増やしてみましょう。
質問の明確化や代替ソリューションのようなフォールバックオプションを追加することで、ユーザーのニーズに対応する機会が増える。
4.プロセス全体をサポートする
予約やトラブルシューティングなど、複雑なワークフローが含まれる場合は、人間が操作しなくてもユーザーがスムーズに行えるようにしましょう。このようなプロセスでユーザーをガイドできるチャットボットは、人間の介入を不要にします。
5.チャットボットの目的を明確に説明する
最初から明確な期待値を設定する。チャットボットが対応できること、得意とすることをユーザーに伝えます。こうすることで、ボットが最も得意とする分野に会話を誘導することでフラストレーションを回避し、成功に導きます。
6.パフォーマンスの監視
未解決の問い合わせ、エスカレーション率、満足度スコアなどの主要な指標を追跡し、チャットボットのパフォーマンスを測定します。これらの洞察を使用して、改善のための領域を特定し、更新の成功を評価します。
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