คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับอัตราการกักขัง Chatbot [2025]

1. ติดตามการโต้ตอบทั้งหมดและแบบเร่งด่วน

นับจำนวนการโต้ตอบของผู้ใช้ทั้งหมดกับแชทบอทในช่วงเวลาที่กำหนด ซึ่งรวมถึงการสนทนา คำถาม หรืองานที่ผู้ใช้เริ่มต้น

จากนั้นติดตามจำนวนการโต้ตอบที่ถูกส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่หรือถูกทำเครื่องหมายว่ายังไม่ได้รับการแก้ไขโดยแชทบอท 

'การยกระดับ' อาจรวมถึงการส่งต่อโดยตรงไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์หรือกรณีที่ผู้ใช้ร้องขอความช่วยเหลือโดยชัดเจน

2. คำนวณอัตราการกักเก็บ

ใช้สูตรดังนี้:

อัตราการกักเก็บ = (1− [การโต้ตอบที่เพิ่มขึ้น / การโต้ตอบทั้งหมด]​) × 100

ตัวอย่างเช่น หากแชทบอทของคุณจัดการการโต้ตอบ 900 รายการจากทั้งหมด 1,000 รายการโดยไม่เพิ่มระดับ คุณจะคำนวณได้ดังนี้: 

อัตราการกักเก็บ = (1−1000/100​) × 100 = 90%

3. หรือใช้เครื่องมือวิเคราะห์

ใช้ประโยชน์จาก การวิเคราะห์แชทบอท หรือแพลตฟอร์มบริการลูกค้าที่ติดตามและรายงานเมตริกต่างๆ เช่น อัตราการกักเก็บโดยอัตโนมัติ เครื่องมือเหล่านี้มักให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาเหตุของการยกระดับและความพึงพอใจของผู้ใช้

ด้วยการตรวจสอบและปรับแต่งอย่างต่อเนื่องตามเมตริกนี้ คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้ของแชทบอทของคุณได้

ใช้ LLMs แทนการใช้ตัวจำแนกเจตนา

โดยทั่วไปแล้ว Chatbots ที่มีการกักกันสูงจะขับเคลื่อนโดย LLMs มากกว่าตัวจำแนกประเภทเจตนา 

LLMs มีความเป็นเลิศในการเข้าใจภาษาที่มีรูปแบบอิสระและละเอียดอ่อน และสามารถปรับตัวให้เข้ากับการใช้คำที่หลากหลาย จึงเหมาะอย่างยิ่งในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนหรือที่ไม่คาดคิด 

พวกเขาขจัดความจำเป็นในการแมปเจตนาที่เข้มงวด ช่วยให้แชทบอท (บางครั้งเรียกว่า ตัวแทน LLM ) ตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้ได้อย่างยืดหยุ่นและแม่นยำมากขึ้น

ตามที่ COO ของเราอธิบายไว้ในบทความของเขา Botpress การใช้ LLMs มากกว่าตัวจำแนกประเภทความตั้งใจ ซึ่งแตกต่างจากคู่แข่งของเรา

ออกแบบเพื่อการสนทนาที่ปรับเปลี่ยนได้

แทนที่จะพึ่งพาเวิร์กโฟลว์แบบคงที่ ควรสร้างแชทบอทให้สามารถปรับตัวเข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ได้แบบไดนามิก 

การใช้ประโยชน์จากการรับรู้บริบทและอัลกอริธึมการตัดสินใจ ทำให้บอทสามารถปรับแนวทางได้ระหว่างการสนทนา วิธีนี้ช่วยให้บอทยังคงมีความเกี่ยวข้อง แม้ว่าผู้ใช้จะเปลี่ยนหัวข้อ ให้ข้อมูลไม่ครบถ้วน หรือถามคำถามติดตามผล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงอัตราการแก้ไขปัญหาโดยรวม

วิธีที่ง่ายที่สุดในการออกแบบแชทบอทแบบไดนามิกคือการใช้ AI แบบตัวแทน วิธีนี้จะทำให้บอทของคุณสามารถตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติว่าจะเข้าหาปัญหาอย่างไรดีที่สุดโดยอิงจากเครื่องมือที่มีอยู่

ระบบการดึงข้อมูลแบบเพิ่มเลเวอเรจ

การรวม การสร้างเสริมการเรียกค้น (RAG) เข้ากับการบูรณาการ เช่น CRM และฐานความรู้ จะช่วยปลดล็อคศักยภาพทั้งหมดของแชทบอท 

ด้วยการดึงข้อมูลเฉพาะโดเมนแบบเรียลไทม์จากแหล่งที่เชื่อถือได้ บอทสามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนและทำงานหลายขั้นตอนให้เสร็จได้โดยไม่ต้องส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์

1. ปรับปรุงการจดจำเจตนาด้วย LLMs

การเปลี่ยนจากตัวจำแนกเจตนาแบบดั้งเดิมไปเป็น LLMs น่าจะช่วยปรับปรุงอัตราการกักเก็บของคุณได้

ต่างจากการทำแผนที่เจตนาที่เข้มงวด LLMs สามารถเข้าใจภาษาที่มีรูปแบบอิสระและปรับเปลี่ยนให้เข้ากับสำนวนที่หลากหลายได้ ความเข้าใจขั้นสูงนี้จะช่วยลดความเข้าใจผิดและทำให้แชทบอตสามารถจัดการกับการสนทนาที่ซับซ้อนและไม่สามารถคาดเดาได้ด้วยความแม่นยำและลื่นไหล

2. ขยายฐานความรู้

การอัปเดตฐานความรู้ของแชทบอทของคุณถือเป็นกุญแจสำคัญในการโต้ตอบที่น่าพึงพอใจ 

เพิ่มคำถามที่พบบ่อย ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และวิธีแก้ไขปัญหาทั่วไปเป็นประจำ ซึ่งจะทำให้แชทบอทสามารถจัดการกับคำถามต่างๆ ได้มากขึ้น และช่วยให้ผู้ใช้ได้รับคำตอบที่ถูกต้องและทันท่วงที

3. เพิ่มช่องทางการแนะนำของคุณ

ก่อนที่จะส่งต่อคำถามถึงมนุษย์ แชทบอทของคุณจะพยายามแก้ไขปัญหาด้วยตนเอง หากไม่สำเร็จ ให้ลองเพิ่มช่องทางให้ผู้ใช้เลือก

การเพิ่มตัวเลือกสำรอง เช่น การชี้แจงคำถามหรือทางเลือกอื่นๆ จะทำให้สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้มากขึ้น 

4. สร้างการสนับสนุนตลอดกระบวนการ

หากกระบวนการของคุณมีเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน เช่น การจองนัดหมายหรือการแก้ไขปัญหา โปรดให้แน่ใจว่าผู้ใช้ของคุณจะดำเนินการเหล่านี้ได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องใช้มนุษย์ แชทบอทที่สามารถแนะนำผู้ใช้ตลอดกระบวนการเหล่านี้จะช่วยป้องกันไม่ให้ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

5. อธิบายอย่างชัดเจนว่าแชทบอทของคุณมีไว้ทำอะไร

กำหนดความคาดหวังที่ชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น แนะนำผู้ใช้ว่าแชทบอทสามารถจัดการอะไรได้บ้างและทำได้ดีแค่ไหน วิธีนี้จะช่วยหลีกเลี่ยงความหงุดหงิดโดยเปลี่ยนการสนทนาไปยังพื้นที่ที่แชทบอทมีความสามารถมากที่สุด เพื่อเตรียมให้การสนทนาประสบความสำเร็จ

6. ตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงาน

ติดตามตัวชี้วัดสำคัญ เช่น คำถามที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข อัตราการส่งต่อ และคะแนนความพึงพอใจ เพื่อวัดประสิทธิภาพของแชทบอทของคุณ ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงและประเมินความสำเร็จของการอัปเดต

1. อัตราการควบคุมส่งผลกระทบต่อความพึงพอใจและการรักษาลูกค้าในระยะยาวอย่างไร

อัตราการกักเก็บส่งผลโดยตรงต่อความพึงพอใจและการรักษาลูกค้า เพราะเมื่อแชทบอทแก้ไขปัญหาได้โดยไม่ต้องส่งต่อข้อมูลโดยมนุษย์ ลูกค้าจะได้รับการสนับสนุนที่รวดเร็วและราบรื่นยิ่งขึ้น สิ่งนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจและเพิ่มโอกาสที่ลูกค้าจะกลับมาใช้บริการและแนะนำแบรนด์ของคุณ

2. ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ในการปรับปรุงอัตราการควบคุมแชทบอทเมื่อเทียบกับการจ้างเจ้าหน้าที่มนุษย์เพิ่มขึ้นคืออะไร?

การปรับปรุงอัตราการควบคุมแชทบอทให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ดีกว่าการจ้างเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์มากขึ้น เพราะสามารถจัดการปริมาณงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน และช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ความเห็นอกเห็นใจหรือความรู้เฉพาะทาง เมื่อเวลาผ่านไป วิธีนี้จะช่วยปรับปรุงทั้งประสิทธิภาพและประสบการณ์ของลูกค้า โดยมีต้นทุนต่อการแก้ปัญหาที่ต่ำลง

3. เป้าหมายอัตราการกักเก็บที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรคืออะไร และกำหนดได้อย่างไร

โดยทั่วไปแล้ว อัตราการกักเก็บที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรจะอยู่ระหว่าง 70-90% แต่เป้าหมายที่แน่นอนขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความซับซ้อนของกรณีการใช้งาน และระดับความสะดวกของระบบอัตโนมัติที่ธุรกิจยอมรับได้ อัตราการกักเก็บที่สูงขึ้นเป็นสิ่งที่พึงปรารถนา แต่จะต้องเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อบอทสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างแม่นยำโดยไม่ทำให้ผู้ใช้เกิดความรำคาญ

4. วงจรข้อเสนอแนะของผู้ใช้มีบทบาทอย่างไรในการปรับปรุงการควบคุม?

วงจรฟีดแบ็กของผู้ใช้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับปรุงการควบคุม เพราะจะช่วยชี้ให้เห็นจุดบกพร่องที่บอททำไม่ได้ ข้อมูลนี้ช่วยให้ทีมฝึกอบรมโมเดลใหม่และอุดช่องว่างความรู้ที่อาจลดประสิทธิภาพของบอทได้

5. การบูรณาการประเภทใด (CRM, ERP ฯลฯ) ที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อการจำกัด?

การบูรณาการ CRM, ERP และฐานความรู้มีผลกระทบมากที่สุดต่อการกักเก็บ เนื่องจากช่วยให้แชทบอทสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์ เช่น สถานะการสั่งซื้อ ข้อมูลบัญชี หรือรายละเอียดสินค้าคงคลัง ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้หลากหลายมากขึ้น