วิธีสร้าง WordPress Chatbot ใน 3 ขั้นตอนง่ายๆ

1. ตอบคำถามของผู้เยี่ยมชมทันที

แทนที่ผู้ใช้จะค้นหาข้อมูลในหลายหน้า แชทบอทจะให้คำตอบแก่คำถามทั่วไปทันที

ตัวอย่าง: ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์โค้ชฟิตเนสต้องการทราบราคา แทนที่จะค้นหาในเมนู พวกเขากลับพิมพ์ว่า "แผนการฝึกส่วนบุคคลราคาเท่าไร" แชทบอตตอบกลับทันทีพร้อมรายละเอียดแพ็คเกจ โดยเพิ่มการขาย สายปรึกษาฟรี เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม

2. แนะนำผู้ใช้ไปยังเนื้อหาที่ถูกต้อง

ผู้เยี่ยมชมทุกคนไม่ทราบว่าจะต้องดูที่ไหน Chatbot ทำหน้าที่เป็นไกด์เสมือนที่นำทางไปยังหน้าที่เกี่ยวข้อง โพสต์บล็อก หรือหน้าผลิตภัณฑ์ตามคำถามของพวกเขา

ตัวอย่าง: ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อ ผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม แต่ไม่แน่ใจว่ามอยส์เจอร์ไรเซอร์ชนิดใดเหมาะกับสภาพผิวของตนเอง แชทบอตจะถามว่า "ผิวของคุณแห้ง มัน หรือผสม" และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการ โดยเชื่อมโยงลูกค้ากับหน้าชำระเงินโดยตรง

3. ลดการละทิ้งสินค้าและการละทิ้งรถเข็น

แชทบอทสามารถดึงดูดผู้ใช้ที่ลังเลใจก่อนตัดสินใจซื้อหรือสมัครสมาชิกได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดโอกาสที่ผู้ใช้จะออกจากระบบไปโดยไม่ดำเนินการใดๆ

ตัวอย่าง: ผู้เยี่ยมชม เว็บไซต์จองการเดินทาง เพิ่มเที่ยวบินลงในตะกร้าสินค้าแต่ไม่ได้ชำระเงิน แชทบอตจะปรากฏขึ้นว่า "ยังคิดเรื่องการเดินทางอยู่ไหม ราคาเที่ยวบินไปปารีสกำลังจะเพิ่มขึ้นเร็วๆ นี้!" กระตุ้นให้ผู้เยี่ยมชมทำการจองให้เสร็จสิ้นก่อนที่จะพลาดโอกาส

4. ทำให้งานสนับสนุนที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติ

แทนที่จะให้ทีมสนับสนุนลูกค้าต้องรับมือกับคำถามพื้นฐานต่างๆ มากมาย แชทบอทจะจัดการกับคำถามที่พบบ่อย การติดตามคำสั่งซื้อ และนโยบายการคืนเงิน ช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนได้

ตัวอย่าง: ผู้ใช้ ร้านค้าแฟชั่นออนไลน์ ถามว่า "คำสั่งซื้อของฉันอยู่ที่ไหน" แชทบอทจะดึงข้อมูลการติดตามและตอบกลับว่า "พัสดุของคุณกำลังจัดส่งและน่าจะมาถึงวันนี้ภายในเวลา 17.00 น."

5. ดึงดูดและจับลูกค้าเป้าหมายตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

แชทบอทไม่ออฟไลน์เหมือนแชทสด การสร้างโอกาสทางการขายด้วย AI ทำได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน 365 วันต่อปี แม้อยู่นอกเวลาทำการ แชทบอทสามารถดึงดูดผู้เยี่ยมชม ตอบคำถาม และรวบรวมโอกาสทางการขายเพื่อติดตามผลได้

ตัวอย่าง: ผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพเข้าไป ที่เว็บไซต์ของเอเจนซี่ ในช่วงเที่ยงคืนเพื่อสอบถามเกี่ยวกับราคา แชทบอตจะถามว่า "ต้องการใบเสนอราคาแบบกำหนดเองหรือไม่ ส่งอีเมลของคุณมา แล้วเราจะส่งให้ในตอนเช้า" ลูกค้าเป้าหมายถูกดึงดูดแม้ว่าพอลจากฝ่ายขายจะหลับอยู่ก็ตาม

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าโครงการ Chatbot ของคุณ

ก่อนที่คุณจะเริ่มออกแบบการสนทนา คุณต้องกำหนดวัตถุประสงค์ของแชทบ็อตและกำหนดค่าการทำงานของแชทบ็อตเสียก่อน วิธีนี้จะช่วยให้แชทบ็อตสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสม

ก) สร้างโครงการใหม่ ใน Botpress และเลือก "เริ่มตั้งแต่ต้น" เพื่อปรับแต่งแบบสมบูรณ์

ข) กำหนดวัตถุประสงค์และโทนเสียงของแชทบอท

• Chatbot ให้การสนับสนุนลูกค้า ช่วยเหลือด้านการขาย หรือเสนอบริการนำทางไซต์ทั่วไปหรือไม่
• ตั้งค่า คำแนะนำตัวแทน เพื่อกำหนดว่าบอทควรโต้ตอบกับผู้ใช้อย่างไร

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับการทำงานของแชทบ็อต แชทบ็อตที่มีการกำหนดลักษณะชัดเจนจะทำหน้าที่ได้คาดเดาได้ง่ายขึ้นและรับประกันประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่นของผู้ใช้

ขั้นตอนที่ 2: เพิ่มเว็บไซต์และเอกสารของคุณสำหรับการดึงข้อมูลด้วย AI

Chatbot จะฉลาดได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลที่เข้าถึงได้นั้นฉลาดพอๆ กัน แทนที่จะต้องเขียนโปรแกรมตอบคำถามทุกข้อด้วยตนเอง Botpress ช่วยให้คุณสามารถ นำเข้าแหล่งความรู้ภายนอก เพื่อให้แชทบอทสามารถสร้างคำตอบที่ถูกต้องแบบไดนามิกได้

ก) ไปที่ส่วน “ฐานความรู้” ใน Botpress -

ข) อัปโหลดลิงก์เว็บไซต์ของคุณ เพื่อให้แชทบอทสามารถอ้างอิงข้อมูลในหน้าเฉพาะต่างๆ ได้

ค) เพิ่มเอกสาร เป็นไฟล์ txt หรือ pdf เพื่อเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมที่เฉพาะเจาะจงกับเอกสารนำเสนอหรือคำถามที่พบบ่อยของคุณ

ซึ่งจะช่วยให้แน่ใจว่าแชทบอทจะส่งคำตอบที่ถูกต้องด้วยการดึงข้อมูลจากคำถามที่พบบ่อยหรือหน้าบริการ จึงไม่จำเป็นต้องอัปเดตด้วยตนเอง

ขั้นตอนที่ 3: สร้างตารางสำหรับข้อมูลแบบไดนามิก

หากแชทบอทของคุณต้องรวบรวมข้อมูลลูกค้าเป้าหมายหรือจัดเก็บข้อมูล Botpress ตารางจะรวบรวมรายละเอียดที่มีโครงสร้าง เช่น ชื่อ อีเมล และประเภทการสอบถาม นี่คือวิธีนำข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่เวิร์กโฟลว์ของคุณ

ก) ไปที่ "ตาราง" ใน Botpress เมนู.

ข) สร้างตารางใหม่ (เช่น "customerLeads")

ค) กำหนดคอลัมน์ ตามข้อมูลที่คุณต้องการจัดเก็บ:

• ชื่อ (เพื่อปรับแต่งการตอบกลับ)
• อีเมล์ (เพื่อติดตามผล)
• ชื่อบริษัท (เพื่อปรับแต่งคำแนะนำ)
• ประเภทการสอบถาม (เพื่อจัดหมวดหมู่คำขอ)

หากไม่มีขั้นตอนนี้ ข้อมูลใดๆ ที่แชทบอตรวบรวมไว้จะเป็นเพียงข้อมูลชั่วคราวและไม่สามารถอ้างอิงในภายหลังได้ การจัดเก็บข้อมูลอย่างเหมาะสมจะช่วยให้สามารถติดตามผล วิเคราะห์ข้อมูล และดำเนินการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติได้

ขั้นตอนที่ 4: สร้างเวิร์กโฟลว์

เมื่อเราได้ประกาศแหล่งความรู้แล้ว เราสามารถดำเนินการบูรณาการความรู้ดังกล่าวต่อไปได้ LLMs เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ให้กับแชทบอทของเรา

1. First Message: Starting the Conversation

The chatbot greets the user and provides three options:

• Know more about the product → Leads to the FAQ node.
• Find a relatable customer → Directs users to Customer Success for lead capture.
• Close conversation → Ends the chat.

ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเสียเวลาไปมาโดยไม่จำเป็น

2. Handling FAQs with an Autonomous Node

If a user selects "Know more about the product," the chatbot searches indexed data to provide structured answers. If it detects sales intent (e.g., questions about pricing or implementation), it redirects them to Customer Success instead of ending the conversation.

วิธีนี้ช่วยให้ผู้ใช้ที่มีความตั้งใจสูงยังคงมีส่วนร่วมในช่องทางการขายแทนที่จะเลิกทำหลังจากตอบคำถามที่พบบ่อยพื้นฐาน

ขั้นตอนที่ 5: เพิ่ม Chatbot ลงในไซต์ WordPress ของคุณ

ตอนนี้ Chatbot ของคุณพร้อมแล้ว ให้ฝังไว้ใน WordPress เพื่อให้ผู้เยี่ยมชมสามารถโต้ตอบกับมันได้

2. Get the Botpress Webchat Script

• Log in to Botpress and go to the Integrations tab.
• Click Webchat, then copy the Embedded script from the Pre-configured tab.

1. การควบคุมการเข้าถึงและการอนุญาต

ไม่ใช่ทุกคนควรมีสิทธิ์ควบคุมแชทบ็อตของคุณในระดับเดียวกัน ใช้สิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทเพื่อจำกัดสิทธิ์ เพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะสมาชิกในทีมที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถแก้ไขเวิร์กโฟลว์ เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ หรือแก้ไขการรวมระบบได้ การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงถือเป็นเสาหลักของกลยุทธ์ ด้านความปลอดภัยของแชทบ็อต

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: ใช้การตรวจสอบปัจจัยหลายประการ (MFA) และการอนุญาตตามแพลตฟอร์ม (เช่น บทบาทผู้ใช้ WordPress, คีย์ API) เพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้รับอนุญาต

2. จำกัดการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล

รวบรวมเฉพาะข้อมูลที่คุณต้องการเท่านั้น การจัดเก็บรายละเอียดลูกค้าที่ไม่จำเป็นจะเพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและข้อกังวลด้านการปฏิบัติตามกฎหมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ GDPR, CCPA หรือกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอื่นๆ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: กำหนดค่าแชทบอทของคุณเพื่อปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (เช่น รายละเอียดการชำระเงิน) และลบข้อมูลโดยอัตโนมัติหลังจากระยะเวลาเก็บรักษาที่กำหนด

3. การบูรณาการกับบุคคลที่สามที่ปลอดภัย

องค์กรจำนวนมากผสานรวมแชทบอทเข้ากับ CRM ระบบตั๋ว และแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการผสานรวมเหล่านี้เป็นไปตามแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด และอย่าเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนผ่าน API ที่กำหนดค่าไม่ถูกต้อง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: ใช้การเชื่อมต่อ API แบบเข้ารหัส จำกัดการแชร์ข้อมูลให้เฉพาะกับฟิลด์ที่จำเป็น และดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำในส่วนของการรวมระบบกับบุคคลที่สาม

1. How can I test the chatbot before going live?

To test your chatbot before going live, use the built-in emulator inside Botpress. It allows you to simulate conversations in a controlled environment, previewing how your bot responds in real-time without affecting your live website.

2. Is it possible to connect multiple chatbots to different subdomains of the same site?

Yes, you can connect multiple chatbots to different subdomains by deploying separate chatbot instances in Botpress and embedding each one using its unique JavaScript snippet. This allows each subdomain to have a bot tailored to its specific content or audience.

3. How do I make my chatbot GDPR-compliant?

To make your chatbot GDPR-compliant, ensure it only collects necessary personal data, and informs users about how their data will be used. You should also implement data access and deletion procedures as required by the regulation.

4. What happens if the chatbot can’t find an answer to a user’s question?

If the chatbot can’t find an answer, you can configure a fallback flow to acknowledge the gap, suggest rephrasing, offer relevant links, or escalate to a human agent. This keeps the experience smooth even when the bot doesn’t know the answer.

5. How often should I retrain the LLM or update the knowledge base?

You don’t need to retrain the LLM itself if you're using a retrieval-based setup; instead, update your knowledge base regularly – ideally once a month or whenever key business content changes. This ensures the chatbot remains accurate and up-to-date without full model retraining.