- Kadar pembendungan Chatbot mengukur bilangan interaksi pengguna yang diselesaikan oleh chatbot tanpa bantuan manusia, dengan sasaran perusahaan selalunya antara 70–90% bergantung pada kes penggunaan.
- Kadar pembendungan 100% bukanlah matlamat kerana sesetengah perbualan bernilai tinggi atau sensitif harus sentiasa ditingkatkan kepada ejen manusia untuk pengendalian peribadi.
- Kadar pembendungan yang rendah biasanya berpunca daripada isu seperti pengiktirafan niat yang lemah, pangkalan pengetahuan yang lapuk, kekurangan pengendalian konteks atau integrasi yang hilang dengan sistem penting.
Kadar pembendungan chatbot yang tinggi adalah tanda AI chatbot berjaya.
Tetapi apakah itu kadar pembendungan? Dan bagaimana ia boleh diperbaiki?
Anda berada di tempat yang betul – mari kita selami kadar pembendungan chatbot, amalan terbaik, cara mengukurnya, sebab sesetengahnya sangat rendah dan cara anda boleh membetulkannya.
Mari mulakan!
Apakah kadar pembendungan chatbot?
Kadar pembendungan chatbot merujuk kepada peratusan interaksi pengguna atau pertanyaan yang berjaya dikendalikan oleh chatbot tanpa memerlukan peningkatan kepada manusia.
Ia mengukur keberkesanan chatbot menyelesaikan isu atau menyediakan maklumat mengikut kemampuannya. Ia biasanya digunakan sebagai metrik kejayaan untuk chatbots perusahaan , seperti:
- Chatbot sokongan pelanggan
- Chatbots sokongan teknikal
- bot sembang HR
- Dan chatbot berasaskan bantuan lain
Kadar pembendungan yang lebih tinggi biasanya menunjukkan bahawa chatbot memenuhi keperluan pengguna dengan cekap, mengurangkan beban kerja pada ejen manusia dan meningkatkan kecekapan operasi.
Mengimbangi automasi dan peningkatan manusia
Tiada syarikat sepatutnya mahukan kadar pembendungan 100%. Akan sentiasa ada keadaan di mana pasukan anda ingin bercakap dengan pengguna - seperti membuat jualan bernilai tinggi atau menyelesaikan isu sensitif yang memerlukan sentuhan peribadi.
Matlamatnya bukan untuk menggantikan penglibatan manusia sepenuhnya tetapi untuk mencapai keseimbangan di mana automasi mengendalikan tugas yang berulang atau mudah, membebaskan pasukan anda untuk menumpukan pada interaksi yang memacu nilai paling tinggi.
Dengan mereka bentuk chatbot anda untuk berkembang dengan lancar kepada manusia apabila diperlukan, anda memastikan pengguna menerima sokongan yang betul pada masa yang sesuai, meningkatkan kecekapan dan kepuasan pelanggan.
Bagaimanakah saya mengukur kadar pembendungan chatbot saya?
Untuk mengukur kadar pembendungan chatbot anda, ikut langkah berikut:
1. Jejaki jumlah dan interaksi yang meningkat
Kira jumlah bilangan interaksi pengguna dengan chatbot dalam tempoh tertentu. Ini termasuk semua perbualan, pertanyaan atau tugasan yang dimulakan oleh pengguna.
Kemudian jejak bilangan interaksi yang meningkat kepada ejen manusia atau dibenderakan sebagai tidak diselesaikan oleh chatbot.
'Peningkatan' boleh termasuk penyerahan terus kepada ejen manusia atau kes di mana pengguna secara eksplisit meminta bantuan.
2. Kira kadar pembendungan
Gunakan formula:
Kadar Pembendungan = (1− [Interaksi Meningkat / Jumlah Interaksi]) × 100
Contohnya, jika chatbot anda mengendalikan 900 daripada 1,000 interaksi tanpa peningkatan, anda akan mengira:
Kadar Penahanan = (1−1000/100) × 100 = 90%
3. Atau gunakan alat analisis
Manfaatkan analitik chatbot atau platform perkhidmatan pelanggan yang menjejak dan melaporkan metrik secara automatik seperti kadar pembendungan. Alat ini selalunya memberikan cerapan tambahan tentang sebab peningkatan dan kepuasan pengguna.
Dengan memantau dan mengoptimumkan secara berterusan berdasarkan metrik ini, anda boleh meningkatkan kecekapan chatbot dan pengalaman pengguna anda.
Mengapakah kadar pembendungan chatbot saya rendah?
Kadar pembendungan chatbot yang rendah sering berlaku apabila bot bergelut untuk memahami pertanyaan, kekurangan data yang betul atau tidak dapat mengendalikan tugas yang rumit. Pengguna meningkatkan isu mereka apabila mereka merasakan chatbot tidak memenuhi keperluan mereka.
Berikut ialah sebab biasa untuk kadar pembendungan yang rendah:
- Pengiktirafan niat yang lemah atau pertanyaan yang disalahtafsirkan
- Pangkalan pengetahuan terhad atau ketinggalan zaman
- Ketidakupayaan untuk mengekalkan konteks dalam perbualan
- Kekurangan integrasi dengan sumber data utama
- Skop yang tidak jelas tentang perkara yang boleh dilakukan oleh chatbot
Amalan Terbaik untuk Chatbot Berbendung Tinggi
guna LLMs bukannya pengelas niat
Chatbot dengan kandungan tinggi biasanya dikuasakan oleh LLMs bukannya pengelas niat.
LLMs cemerlang dalam memahami bahasa bernuansa, bentuk bebas dan menyesuaikan diri dengan pelbagai frasa, menjadikannya ideal untuk mengendalikan pertanyaan yang rumit atau tidak dijangka.
Mereka menghapuskan keperluan untuk pemetaan niat tegar, membenarkan chatbot (kadangkala dipanggil ejen LLM ) untuk bertindak balas secara fleksibel kepada julat input pengguna yang lebih luas dengan ketepatan.
Seperti yang dijelaskan oleh COO kami dalam artikelnya , Botpress kegunaan LLMs atas pengelas niat, tidak seperti pesaing kami.
Reka bentuk untuk perbualan adaptif
Daripada bergantung pada aliran kerja statik, chatbots harus dibina untuk menyesuaikan diri secara dinamik dengan tingkah laku pengguna dalam masa nyata.
Dengan memanfaatkan kesedaran kontekstual dan algoritma membuat keputusan, bot boleh melaraskan pendekatannya pada pertengahan perbualan. Ini memastikan ia kekal relevan, walaupun apabila pengguna beralih topik, memberikan maklumat yang tidak lengkap, atau bertanya soalan susulan, meningkatkan kadar resolusi keseluruhan.
Cara paling mudah untuk mereka bentuk chatbot dinamik ialah menggunakan AI agenik ; dengan cara itu, bot anda boleh memutuskan secara autonomi cara terbaik untuk mendekati sesuatu isu berdasarkan alat yang ada.
Memanfaatkan sistem tambahan perolehan semula
Menggabungkan penjanaan ditambah perolehan (RAG) dengan penyepaduan seperti CRM dan pangkalan pengetahuan membuka potensi penuh chatbot.
Dengan menarik maklumat masa nyata khusus domain daripada sumber yang boleh dipercayai, bot itu boleh menjawab soalan yang rumit dan menyelesaikan tugasan berbilang langkah tanpa perlu dihantar kepada ejen manusia.
Bagaimanakah saya boleh meningkatkan kadar pembendungan chatbot saya?
Nasib baik, anda mempunyai kuasa untuk meningkatkan kadar pembendungan chatbot anda. Ini semua dalam cara anda membangunkan chatbot anda dan menyampaikan tujuannya kepada pengguna anda.
Berikut ialah 6 cara untuk meningkatkan kadar pembendungan chatbot anda:
1. Meningkatkan pengecaman niat dengan LLMs
Beralih daripada pengelas niat tradisional kepada LLMs berkemungkinan akan meningkatkan kadar pembendungan anda.
Tidak seperti pemetaan niat tegar, LLMs boleh memahami bahasa bernuansa, bentuk bebas dan menyesuaikan diri dengan pelbagai frasa. Pemahaman lanjutan ini mengurangkan salah faham dan melengkapkan chatbots untuk mengendalikan perbualan yang rumit dan tidak dapat diramalkan dengan ketepatan dan ketidakstabilan.
2. Meluaskan asas pengetahuan
Mengemas kini pangkalan pengetahuan chatbot anda adalah kunci kepada interaksi yang memuaskan.
Kerap menambah Soalan Lazim, maklumat produk dan penyelesaian baharu kepada isu biasa. Ini melengkapkan chatbot untuk mengendalikan pelbagai pertanyaan yang lebih luas, memastikan pengguna menerima jawapan yang tepat dan tepat pada masanya.
3. Tingkatkan laluan cadangan anda
Sebelum meningkat kepada manusia, chatbot anda cuba menyelesaikan pertanyaan secara bebas. Jika ia tidak berjaya, cuba tambahkan lebih banyak laluan untuk dipilih oleh pengguna.
Menambah pilihan sandaran, seperti menjelaskan soalan atau penyelesaian alternatif, memberikan lebih banyak peluang untuk menangani keperluan pengguna.
4. Bina sokongan sepanjang proses
Jika aliran anda termasuk aliran kerja yang kompleks - seperti janji temu tempahan atau penyelesaian masalah - pastikan ini boleh dicapai dengan lancar oleh pengguna anda tanpa manusia. Chatbots yang boleh membimbing pengguna melalui proses ini menghalang keperluan untuk campur tangan manusia.
5. Terangkan dengan jelas untuk tujuan chatbot anda
Tetapkan jangkaan yang jelas dari awal. Bimbing pengguna tentang perkara yang boleh dikendalikan oleh chatbot dan tempat ia cemerlang. Ini mengelakkan kekecewaan dengan mengarahkan perbualan ke arah kawasan di mana bot paling berkebolehan, menyediakannya untuk berjaya.
6. Pantau prestasi
Jejaki metrik utama seperti pertanyaan yang tidak dapat diselesaikan, kadar peningkatan dan skor kepuasan untuk mengukur prestasi chatbot anda. Gunakan cerapan ini untuk menentukan bidang untuk penambahbaikan dan menilai kejayaan kemas kini.
Bina pada Platform Paling Fleksibel
Menyokong pembina bot sembang adalah yang terbaik yang kami lakukan. Dengan platform ejen AI yang paling berkuasa dan fleksibel di pasaran, kami telah menggunakan lebih 750,000+ chatbots di seluruh dunia.
Ia mudah untuk dibina Botpress dengan pembina aliran visual seret dan lepas, pustaka pendidikan yang luas dan komuniti Discord aktif yang terdiri daripada 20,000+ pembina bot .
Platform kami yang boleh diperluaskan bermakna anda boleh membina apa sahaja, dan Penyepaduan kami Hub penuh dengan penyambung pra-bina ke saluran terbesar.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan lazim
1. Bagaimanakah kadar pembendungan memberi kesan kepada kepuasan pelanggan dan pengekalan jangka panjang?
Apabila chatbots mengendalikan perkara dengan lancar tanpa serahan, pelanggan berasa dibantu dengan lebih cepat, dan itu membina kepercayaan. Dari masa ke masa, sokongan tanpa geseran seperti itu menjadikan orang lebih cenderung untuk bertahan dan mengesyorkan jenama anda.
2. Apakah ROI untuk meningkatkan kadar pembendungan chatbot berbanding pengambilan lebih ramai ejen manusia?
Meningkatkan pembendungan bermakna lebih sedikit tiket untuk pasukan anda, yang mengurangkan kos dan skala lebih cepat daripada pengambilan pekerja. Plus , ia membebaskan ejen manusia untuk mengendalikan barangan yang sukar dan bernilai tinggi supaya anda menjimatkan wang dan meningkatkan kualiti perkhidmatan.
3. Apakah sasaran kadar pembendungan yang ideal untuk perusahaan, dan bagaimana ia ditentukan?
Tiada nombor ajaib, tetapi 70–90% selalunya dianggap kuat. Perkara yang menarik bergantung pada kes penggunaan anda: perkara yang bot anda maksudkan untuk dikendalikan, betapa rumitnya pertanyaan dan berapa banyak sentuhan manusia yang ingin disimpan oleh jenama anda.
4. Apakah peranan yang dimainkan oleh gelung maklum balas pengguna dalam meningkatkan pembendungan?
Mereka emas. Reaksi pengguna seperti "itu tidak membantu" atau "bercakap dengan manusia", membantu anda melihat jurang dengan cepat dan melatih semula bot untuk bertindak balas dengan lebih baik pada masa akan datang.
5. Apakah jenis penyepaduan (CRM, ERP, dsb.) yang mempunyai impak terbesar pada pembendungan?
CRM, meja bantuan dan pangkalan pengetahuan adalah kemenangan besar. Jika bot anda boleh menarik data masa nyata, seperti status pesanan, maklumat pelanggan atau langkah penyelesaian masalah, bot anda boleh menjawab lebih banyak soalan tanpa mengeteg nama manusia.
.png)
