Chatbot Analytics คืออะไร? เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์แชทบอทและเมตริกแชทบอทที่สําคัญ

การวิเคราะห์แชทบอทคือข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่แชทบอทของคุณสร้างขึ้นผ่านการโต้ตอบกับผู้คน ข้อมูลนี้มีประโยชน์มากและนําเสนอคุณค่าที่ยอดเยี่ยมสําหรับธุรกิจของคุณ

ฉันควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แชทบอท

การวิเคราะห์แชทบอทเป็นเครื่องมือสําคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแชทบอทและประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม

การวิเคราะห์แชทบอทชุดแรกที่มีความสําคัญต่อผู้ดูแลระบบคือสถิติการใช้งานทั่วไป ตัวชี้วัดที่สําคัญ เช่น แชทบอทถูกใช้บนอุปกรณ์ใด บ่อยแค่ไหน ประสบการณ์ของผู้ใช้เป็นอย่างไร อัตราการรักษาลูกค้าคืออะไร และอัตราตีกลับในกรอบเวลาที่กําหนดคืออะไร ฯลฯ นี่คือข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่คุณจะได้รับจากเครื่องมือวิเคราะห์แชทบอทสําหรับเว็บไซต์

สถิติทั่วไปอื่น ๆ ที่จําเป็นสําหรับทุกคน chatbots เมื่อใช้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คือการวิเคราะห์การสนทนาเช่นวลีที่เข้าใจผิดคําที่ใช้บ่อยที่สุดจํานวนเหตุการณ์การแทรกแซง / การยกระดับของมนุษย์เป็นต้น

เมื่อพูดถึงสถิติข้างต้นสิ่งสําคัญคือสถิติเหล่านี้ไม่เพียง แต่วัดเท่านั้น แต่ยังรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ในลักษณะที่ทําให้แชทบอทดีขึ้นสําหรับการโต้ตอบกับผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น วลีที่เข้าใจผิดสามารถเพิ่มลงในรายการวลีที่เกี่ยวข้องกับเจตนาที่กําหนดโดยอัตโนมัติเมื่อ ตั้งค่า NLP เพื่อให้บอทพัฒนาโฟลว์การสนทนาที่ดีขึ้น สิ่งสําคัญคือผู้ดูแลระบบหรือตัวแทนฝ่ายสนับสนุนที่มีแนวโน้มมากขึ้นจะต้องมีวิธีง่ายๆ ในการเพิ่มและตรวจสอบวลีประเภทนี้ เพื่อให้บอทปรับปรุงอย่างรวดเร็ว

อย่าประมาทความสําคัญของการเข้าถึงการวิเคราะห์แชทบอทแบบกําหนดเอง

แม้ว่าการวิเคราะห์ทั่วไปทั้งหมดข้างต้นจะมีความสําคัญ แต่ปรากฎว่าในหลายกรณี การเข้าถึงข้อมูลแชทบอทแบบกําหนดเองมีความสําคัญยิ่งกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเปิดตัวและนําร่องแชทบอท นี่เป็นเพราะในช่วงเริ่มต้นของโครงการบอทผู้สนับสนุนกระตือรือร้นที่จะแสดงการยอมรับและการใช้งาน ดังนั้นพวกเขาจะพยายามตรวจสอบให้แน่ใจว่าบอททําการตลาดอย่างเพียงพอสําหรับผู้ใช้นําร่องและหากพวกเขาทํางานอย่างถูกต้องสถิติจะแสดงการใช้งานที่ดีและความสําเร็จของแชทบอท ส่วนหนึ่งเป็นเพราะแพลตฟอร์มแชทบอทเป็นผลิตภัณฑ์ใหม่สําหรับผู้ใช้ที่พวกเขาอาจอยากรู้อยากเห็นที่จะใช้ในตอนแรก และสิ่งนี้สามารถขยายสถิติการใช้งานเทียมได้

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจสําหรับผู้ดูแลระบบแชทบอทคือสัญญาณว่ามีปัญหากับการใช้งานบอทที่ส่งสัญญาณว่าการใช้งานอาจไม่แข็งแกร่งเท่าที่สถิติเริ่มต้นระบุ และแม้ว่าสถิติจะชัดเจนว่ามีปัญหาการใช้งาน แต่สปอนเซอร์ก็ต้องการทราบว่าเหตุใดปัญหาการใช้งานจึงเกิดขึ้น

ปัญหาสามารถระบุและแก้ไขได้อย่างง่ายดายด้วยการวิเคราะห์ทั่วไป ตัวอย่างเช่นในตอนเริ่มต้นมักเป็นกรณีที่การตั้งค่า NLP ไม่ครอบคลุมเท่าที่ควรดังนั้นบอทจึงเข้าใจผิดมากกว่าที่ควร โดยปกติปัญหานี้จะได้รับการแก้ไขอย่างรวดเร็วโดยการเพิ่มวลีเพิ่มเติมให้กับเจตนาที่เกี่ยวข้องในการตั้งค่า NLP

การวิเคราะห์แชทบอทแบบกําหนดเอง

การวิเคราะห์แบบกําหนดเองสามารถแก้ไขปัญหาทั่วไปเกี่ยวกับประสบการณ์แชทบอทได้อย่างไร

บ่อยครั้งที่จําเป็นต้องมีการวิเคราะห์แบบกําหนดเองเพื่อวินิจฉัยปัญหา ตัวอย่างเช่น อาจเป็นไปได้ว่าต้องมีการสร้างคําติชมที่ชัดเจนในโฟลว์การสนทนาเพื่อให้สามารถระบุปัญหาได้

การวิเคราะห์แบบกําหนดเองยังเป็นที่สนใจเป็นพิเศษเมื่อบอทเป็นแชทบอทที่ปรับแต่งได้มากขึ้น

แนวทางง่ายๆ vs Chatbot แนวทางที่ซับซ้อน

ตัวอย่างเช่น หากแชทบอทนั้นเรียบง่าย จะนําผู้ใช้ผ่านแผนผังการตัดสินใจบางประเภท และมีปัญหาการใช้งาน การระบุปัญหาจากสถิติการใช้งานทั่วไปเพียงอย่างเดียวอาจเป็นเรื่องง่าย การวิเคราะห์สามารถระบุประเด็นในการสนทนาแชทบอทที่ผู้ใช้หมดความสนใจและละทิ้งการสนทนา หรืออาจระบุระยะเวลาที่ใช้กับบอทก่อนที่ผู้ใช้จะละทิ้ง และในทั้งสองกรณี สิ่งนี้อาจบ่งบอกถึงปัญหาเกี่ยวกับโฟลว์หรือกรณีการใช้งานบอทโดยรวม

หากบอทมีความซับซ้อนมากขึ้นเช่น มีตรรกะที่กําหนดเองสถิติทั่วไปจะไม่บอกเรื่องราวทั้งหมด พวกเขาอาจสามารถบอกคุณถึงจุดที่ผู้ใช้ละทิ้ง แต่พวกเขาจะไม่สามารถบอกคุณได้ว่าทําไมผู้ใช้ถึงละทิ้ง

ลองนึกภาพเป็นตัวอย่างง่ายๆ คุณสร้างแชทบอทเพื่อช่วยให้เด็กเรียนรู้ตารางเวลาของพวกเขา วิธีการพื้นฐานอาจเป็นได้ว่าเด็ก ๆ เลือกตารางเวลาที่เป็นปัญหาและบอทจะสุ่มคําถามเกี่ยวกับตารางเวลาที่เลือก ปัญหาที่นี่คือเด็ก ๆ ที่เรียนรู้ตารางเวลาอยู่ในระดับที่แตกต่างกันดังนั้นอัตราการมีส่วนร่วมที่ประสบความสําเร็จอาจลดลงหากพวกเขาพบว่าคําถามนั้นยากเกินไปในตอนเริ่มต้นหรือแม้แต่ในภายหลังในการโต้ตอบ

ในการรับสิ่งนี้เราต้องการการวิเคราะห์เพื่อสะท้อนถึงความยากของคําถามเหนือสิ่งอื่นใด (และควรปรับระดับโดยอัตโนมัติ) สิ่งนี้จําเป็นต้องสร้างขึ้นในการวิเคราะห์ที่กําหนดเอง และสามารถทําได้ก็ต่อเมื่อแพลตฟอร์มการสร้างแชทบอทรองรับการวิเคราะห์แบบกําหนดเอง (หรือมากกว่านั้นตรงประเด็น โดยเพิ่มการวิเคราะห์แบบกําหนดเองได้อย่างง่ายดาย)

นักพัฒนาสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงเพื่อใช้แนวทางที่ซับซ้อน เช่น การใช้อัลกอริทึมเพื่อจับคู่ระดับของเด็กกับคําถามที่ถามเพื่อเพิ่มการรักษาผู้ใช้ในเกมให้สูงสุด

การทดสอบ A/B สําหรับ Chabot Analytics

สิ่งนี้นําเราไปสู่หัวข้อที่สําคัญและเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ที่กําหนดเองและนั่นคือการทดสอบ A / B ด้วยซอฟต์แวร์ใด ๆ เป็นการยากที่จะทราบในตอนเริ่มต้นว่าอะไรอาจทํางานได้ดีที่สุดในแง่ของฟังก์ชันกราฟิกและเนื้อหาและวิธีเดียวที่จะรู้ได้อย่างแน่นอนคือการทดสอบ A / B ทางเลือกต่างๆ

นี่เป็นเรื่องจริงสําหรับ chatbots ด้วย การวิเคราะห์แบบกําหนดเองต้องเชื่อมโยงกับเครื่องมือทดสอบ A/B ภายในแพลตฟอร์มการสร้างแชทบอท แน่นอนว่าภายในแพลตฟอร์มบอทนั้นไม่เพียง แต่สําคัญที่จะสามารถสร้างและติดแท็กการวิเคราะห์ที่กําหนดเอง แต่ยังต้องกําหนดการทดสอบ A / B ภายในขั้นตอนการสนทนาด้วย

บทบาทสมาชิกในทีมสําหรับ Chatbot Analytics

ผู้สนับสนุน ผู้จัดการ และผู้พัฒนาแชทบอทมีหน้าที่รับผิดชอบในการช่วยกําหนดการวิเคราะห์ที่จําเป็น ดังที่ได้กล่าวไปแล้วการวิเคราะห์ที่กําหนดเองอย่างน้อยก็ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานที่บอทระบุ

ผู้สนับสนุนมีความสนใจอย่างชัดเจนในการนําอินเทอร์เฟซการสนทนามาใช้และพยายามหาอุปสรรคในการนําไปใช้หรือปัญหาอื่น ๆ ที่อาจส่งผลเสียต่อระดับความพึงพอใจของผู้ใช้

เมตริกประสิทธิภาพที่จําเป็นสําหรับการวิเคราะห์แชทบอทคืออะไร

จากมุมมองการวิเคราะห์แชทบอททั่วไป บริษัทแชทบอทจะสนใจเมตริกและ KPI ของแชทบอทที่สําคัญดังต่อไปนี้:

• จํานวนการโต้ตอบ (โหนด) จํานวนโฟลว์
• ระยะเวลาแชท
• เปอร์เซ็นต์ของข้อความที่เข้าใจผิด/เข้าใจ
• แผนที่คําของคําสั่ง
• แผนที่คําของข้อความที่เข้าใจผิด
• รายการคําถามของผู้ใช้ที่เข้าใจผิด
• จํานวนโฟลว์ที่เริ่มต้น
• จํานวนการไหลซ้ํา
• การจัดอันดับโฟลว์ตามการใช้งาน
• การจัดอันดับกระแสโดยข้อความที่เข้าใจผิด
• จํานวนการครอบครองของมนุษย์
• จํานวนการเข้าสู่ระบบ
• จํานวนความสําเร็จ
• จํานวนผู้ใช้ซ้ํา
• จํานวนผู้ใช้งานต่องวด
• จํานวนการเข้าสู่ระบบ
• เปอร์เซ็นต์ของการใช้งานกับชื่อ / ผู้ใช้

พวกเขาอาจสนใจที่จะดูสถิติข้างต้นในช่วงเวลาที่กําหนดหรือใช้ตัวกรองอื่น ๆ แน่นอน

นักพัฒนาใช้ข้อมูลการวิเคราะห์แชทบอทแบบกําหนดเองเพื่อปรับปรุงการโต้ตอบของแชทบอทอย่างไร

ในแง่ของการวิเคราะห์ที่กําหนดเองพวกเขาอาจสนใจข้อเสนอแนะซึ่งโดยปกติจะป้อนด้วยตนเองเป็นโหนดในโฟลว์การสนทนาโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จุดสิ้นสุดของแต่ละโฟลว์ (ไม่ว่าผลลัพธ์จะสําเร็จหรือไม่ก็ตาม) พวกเขาอาจสนใจการจัดอันดับโฟลว์ตามการให้คะแนนคําติชม

สําหรับตัวอย่างที่เราให้ไว้กับแชทบอทตารางเวลาพวกเขาอาจสนใจที่จะดูว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างระดับความยากและการมีส่วนร่วมหรือไม่ (จํานวนโหนดที่ข้ามผ่าน)

แน่นอนว่าผู้จัดการบอทมีความสนใจในสถิติข้างต้น แต่ก็สนใจที่จะสร้างความมั่นใจในการทํางานที่ราบรื่นของบอท พวกเขาอาจต้องการการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของบอทในอุปกรณ์ต่างๆ และสถิติเกี่ยวกับความพร้อมใช้งานของบอท มีปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานหรือความปลอดภัยหรือไม่?

พวกเขาอาจสนใจไม่เพียง แต่ในพฤติกรรมของฐานผู้ใช้ แต่ยังรวมถึงพฤติกรรมของผู้ใช้ขั้นสูงเช่นความถี่ในการอัปเดตเนื้อหาหรือแก้ไขโฟลว์ ข้อมูลประเภทนี้อาจจําเป็นด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย

แน่นอนว่าพวกเขายังสนใจข้อมูลเกี่ยวกับความก้าวหน้าของบอทตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการแสดงละครสภาพแวดล้อมการผลิตและสถิติเกี่ยวกับการเปิดตัวของนักพัฒนาเป็นต้น

นักพัฒนามีความสนใจในสิ่งที่กล่าวมาทั้งหมดเท่าที่พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างองค์กรของตนได้ chatbots ดีกว่า แน่นอนว่าพวกเขาจะสนใจสถิติที่ระบุจุดบกพร่อง เช่น สถิติที่ออกมาจากกระบวนการทดสอบ ซึ่งจะมีการทดสอบพิเศษสําหรับบอท เช่น การทดสอบความสําเร็จของ NLP อย่างไรก็ตามในทางปฏิบัตินักพัฒนาและผู้ใช้ขั้นสูงมีส่วนร่วมในการใช้การวิเคราะห์ที่กําหนดเองมากกว่าการตรวจสอบ

บทสรุป - อนาคตของ Chatbot Analytics

ฉันได้กล่าวสั้น ๆ ว่าการรวมการวิเคราะห์เข้ากับการทํางานของบอทเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการสร้างบอทที่ประสบความสําเร็จ การทดสอบ A/B จําเป็นต้องรวมการวิเคราะห์แบบกําหนดเอง จากนั้นจึงสามารถใช้อัลกอริทึมอย่างง่ายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสนทนาได้ สามารถใช้การผสานรวมที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของบอท เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เพื่อให้แน่ใจว่าความยากของบอทตารางเวลา (หรือเกมที่ซับซ้อนกว่านั้น) ได้รับการปรับให้เหมาะสม

บริษัทซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่หลายแห่ง เช่น Google, Microsoft และ IBM เสนอบริการวิเคราะห์แชทบอท แม้ว่าบริการเหล่านี้สามารถให้การวิเคราะห์ทั่วไปได้อย่างง่ายดาย แต่สิ่งที่ฉันได้ชี้แจงอย่างชัดเจนก็คือเพื่อให้ได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากการวิเคราะห์การวิเคราะห์จําเป็นต้องได้รับการปรับแต่งและเชื่อมต่อกับการทํางานของบอทอย่างแน่นหนาในลักษณะที่แตกต่างจากซอฟต์แวร์ที่ไม่ใช่การสนทนาเช่นเว็บไซต์ ดังนั้นจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่เฟรมเวิร์กแชทบอทที่ใช้จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งแผงการดูแลระบบได้

‍