Ano ang Mabuti o Masamang Use Cases para sa Chatbots?

Mayroong mahusay na mga kaso ng paggamit para sa mga chatbot at masamang kaso ng paggamit ngunit paano mo masasabi ang isang mahusay na kaso ng paggamit mula sa isang masamang kaso ng paggamit?

Bago mo sabihin kung mabuti o masama ang use case, kailangan mong isaalang-alang ang uri ng chatbot na isinasaalang-alang at ang mga alternatibo sa paggamit ng chatbot.

Ang unang punto ay ang isang chatbot ay isang interface sa software. Samakatuwid maaari lamang itong maging isang mahusay na kaso ng paggamit para sa isang chatbot kung ang trabahong gagawin ay hindi maaaring gawin nang mas mahusay gamit ang isang alternatibong interface tulad ng isang graphical na user interface.

Tulad ng bawat interface ng software, ang layunin ng chatbot ay maghatid ng bagong antas ng kaginhawahan sa end user.

Syempre, may economic constraint dito. Ang mga kumpanya ay maaari lamang magbigay ng kaginhawaan na maaaring mabuhay sa ekonomiya, kung hindi, sila ay maglalaan ng isang customer service representative sa bawat customer. Sa pagtatasa ng kaginhawaan na ibinibigay ng isang chatbot, isang mahalagang pagsasaalang-alang ay kung magkano ang magagastos upang maihatid ang kinakailangang antas ng kaginhawahan at kung paano ito magbabayad para sa sarili nitong naihatid na kaginhawahan at magbibigay ng return on investment .

Ang halaga ng karagdagang kaginhawahan ay natutukoy sa malaking bahagi ng teknolohikal na pagsulong ng mga tool sa pagbuo ng chatbot. Ang isang tool na nangangailangan ng input at pagkakategorya ng sampu-sampung libong mga chat sa serbisyo sa customer ay magiging mas mahal kaysa sa isang tool na nagpapahintulot sa isang developer na bumuo ng isang katulad na kaso ng paggamit sa loob ng tatlong araw. Ang tanong ay kung ano ang pagkakaiba sa kalidad na nakamit at ano ang direkta at hindi direktang epekto sa ekonomiya ng pagkakaibang ito.

Kahit na maaari tayong gumawa ng ilang mga generalization tungkol sa kung ano ang maituturing na isang magandang use case para sa mga chatbot, ang bawat sitwasyon ay iba kaya kailangan ng ilang paghuhusga upang malaman kung ang use case na isinasaalang-alang ay isang magandang use case o hindi.

‍

Isang karaniwang Use Case: Pagpuno ng form

Talakayin muna natin ang mga kaso ng paggamit para sa mga text-driven na chatbot at isaalang-alang ang mga karaniwang kaso ng paggamit ng pangangalap ng impormasyon, partikular na ang pagpuno ng form.

Nakikita namin ang maraming kaso ng paggamit kung saan gustong gumamit ng chatbot ang mga user para punan ang isang form. Hindi ko masasabi kung ang form filling per se ay mabuti o masamang use case, ngunit kung titingnan natin nang mas malalim ang use case na ito matutukoy natin kung ang eksaktong use case na isinasaalang-alang ay angkop para sa isang chatbot o hindi.

Sabihin nating kailangang punan ng end user ang isang kumbensyonal na form alinman sa kanilang mobile device ng isang desktop. Ang mga patlang ng form ay magkatulad kahit na ano ang mga input ng gumagamit ie ang mga patlang na ito ay hindi gaanong nagbabago batay sa input ng gumagamit.

Sa kasong ito, ang pagpuno sa isang form ay tila isang masamang kaso ng paggamit para sa isang chatbot. Ang isang graphical na interface ay magbibigay-daan sa user na madaling i-scan kung ano ang kinakailangan at madaling i-edit ang mga nakaraang field kung sila ay nagkamali. Maaaring mahirap baguhin ang mga nakaraang field sa isang chatbot dahil dumadaloy ang chatbot sa isang linear na direksyon.

Sa classic na form filling use case na ito, may mga paraan na maaaring mapahusay ng chatbot ang karanasan ng user. Halimbawa, ang user ay maaaring unang makipag-ugnayan sa chatbot at ang chatbot ay maaaring gabayan sila at buksan ang kinakailangang form. Ang chatbot ay maaari ding naka-standby para sa anumang mga hindi inaasahang tanong na lumabas kapag sinasagot ang form. Tandaan na sinabi ko ang "hindi inaasahang" mga tanong. Mas mahusay na magpakita ng impormasyon tungkol sa mga inaasahang tanong bilang mga graphical na pop-up sa tabi ng mga nauugnay na field.

Maaari ding kontrolin ng chatbot pagkatapos makumpleto ang form at gabayan sila sa susunod na form o aksyon, kung ipagpalagay na mayroong maraming hakbang sa paglalakbay ng user. Maaari itong maging mas epektibo kaysa sa mga pasibong tagubilin na nakasulat sa isang web page na kailangang tandaan at sundin ng user. Sa buod, ang chatbot ay maaaring gamitin bilang isang workflow manager na maaaring harapin ang mga hindi inaasahang tanong, ngunit iiwan ang pagkilos sa pagpuno ng form sa isang naaangkop na graphical na interface.

Kung ang form ay maikli, ang chatbot ay maaaring ang pinakamahusay na interface. Ito ay dahil maaaring hindi sulit ang pagsisikap na magbukas ng isang graphical na interface kung mayroon lamang ilang mga katanungan na maaaring itanong sa loob ng chatbot. May limitasyon pa rin ang chatbot na kakailanganin nitong itanong sa dulo kung kailangang baguhin ang anumang mga sagot at magkaroon ng mekanismo upang payagan ang mga user na baguhin ang mga sagot, ngunit kung maikli ang form ay mas malamang na nagkamali ang mga user at mas madali ding eleganteng payagan ang user na baguhin ang mga nakaraang sagot mula sa loob ng chatbot.

Ang argumentong ito na gumamit ng chatbot ay mas malakas kung ang chatbot ay ginagamit upang gabayan ang mga user sa mga form. Kung ang user ay nasa chat interface na, ang mga tanong ay maaaring mabilis na itanong nang hindi nakakaabala sa daloy. Ang argumentong ito ay mas makapangyarihan kapag ang user ay gumagamit ng chatbot sa pamamagitan ng chat application gaya ng Whatsapp . Kung ang kumpanya ay may numero ng telepono ng gumagamit, isang application tulad ng Whatsapp ay isang mahusay na paraan upang maabot ang customer at magtanong sa kanila ng ilang mabilis na tanong. Ang mga kumpanya ng paghahatid, halimbawa, ay dapat palaging gumagamit ng ganitong uri ng teknolohiya upang mag-iskedyul ng mga drop-off.

Ang isa pang kaso kung saan maaaring mas mahusay na gumamit ng chatbot para sa isang mula ay kung saan ang isang sagot sa isang form ay tumutukoy kung ano ang susunod na tanong. Sa pangkalahatan, dinadala ng ganitong uri ng form ang user sa pamamagitan ng decision tree. Maaari itong maging isang mahusay na kaso ng paggamit para sa isang chatbot dahil mas mahirap makuha ang ganitong uri ng form nang tama sa isang graphical na interface. Ito pa rin ang kaso gayunpaman na ang isang mekanismo upang baguhin ang mga nakaraang sagot ay kailangang binuo at samakatuwid ang mga kalamangan at kahinaan ay kailangang masuri nang mabuti.

‍

‍ Scripted vs Intelligent na mga bot

Ang form filling use case ay isang magandang suriin dahil ito ay nagpapakita ng ilan sa mga pakinabang at disadvantages ng paggamit ng chatbots. Dapat itong banggitin na sa mga kaso ng paggamit sa itaas ay inilalarawan namin ang mga scripted na chatbot, ibig sabihin, ang mga chatbot na nagna-navigate lang sa isang puno ng desisyon nang deterministiko, ibig sabihin, wala silang katalinuhan (maliban sa pagsagot sa tanong).

Dapat din nating banggitin na kadalasan ay pinakamainam na gumamit ng scripted chatbot para sa isang partikular na kaso ng paggamit kaysa sa isang open-ended na intelligent na chatbot. Para sa mga kaso ng paggamit na binanggit sa itaas kung saan ang saklaw ng kung ano ang kailangang gawin ng user ay lubos na nauunawaan, ang scripted na chatbot ay nagbibigay ng mahusay at simpleng karanasan. Hindi lang iyon, mas mura ang ilagay ang functionality na ito sa isang chatbot kaysa sa pagkakaroon ng web page para sa bawat aksyon.

Ang iba pang uri ng chatbot na gusto naming talakayin ay ang uri ng matalino. Makikilala ng mga chatbot na ito ang kahulugan sa isang parirala ng user at makakapag-extract ng mga parameter mula sa parirala. Halimbawa, kung sinabi ng user na “ Gusto kong mag-book ng flight papuntang Paris ”, makikilala ng chatbot ang layunin ng “Flight Booking” at i-extract din ang destinasyong lungsod bilang Paris.

Ang isang magandang use case para sa ganitong uri ng chatbot ay isang use case kung saan ang user ay malamang na gumamit ng mga uri ng mga parirala na naiintindihan ng chatbot. Nangangahulugan ito na kailangang malaman ng user na ginagamit nila ang chatbot para sa isang napakakitid na gawain.

Dapat ding mangyari na ang bilang ng mga alternatibong bukas sa user ay medyo malaki, ibig sabihin, hindi mas mahusay na ilista ang mga alternatibo sa isang scripted bot.

Ang chatbot ay maaaring i-program upang makilala ang maraming iba't ibang mga parirala. Kung hindi maintindihan ng chatbot ang sinabi ng user, maaaring mabilis na maging masama ang karanasan ng user. Sa pangkalahatan, magandang kasanayan, samakatuwid, na i-back up ang mga matatalinong chatbot ng mga ahente ng serbisyo sa customer . Anumang mga tanong na hindi maintindihan ay maaaring iabot sa ahente ng serbisyo sa customer na makakasagot sa tanong (at gawing mas matalino ang chatbot sa parehong oras).

Nangangahulugan ang hindi pagkakaroon ng serbisyong na-back up ng mga ahente ng serbisyo sa customer na kung sakaling hindi nito naiintindihan ang isang bagay, kailangang tahasang sabihin ng bot sa user ang mga bagay na mauunawaan nito sa mga tuntunin ng mga paksa o para sa user na pumili mula sa at tanungin ang user upang pumili ng isa. Nangangahulugan ito na ang bot ay nagiging isang scripted bot mula sa puntong iyon. Ito ay gayunpaman may problema kung mayroong isang malaking bilang ng mga alternatibo na masyadong marami upang ilista.

Ang isa pang diskarte ay para sa chatbot na magtaas ng tiket sa isang support system sa ngalan ng isang customer na maaaring tumugon sa ahente ng tao nang asynchronous. Ito ay siyempre hindi isang perpektong karanasan ng customer.

Ang "pinakamainam" na virtual assistant

Dapat itong banggitin na ang boses ay magiging game-changer dito at ang killer use case para sa mga chatbot ay ang voice-driven na mga bot.

Bagama't marami nang sikat na voice device, hindi pa umabot ang boses sa punto kung saan ito ay isang perpektong karanasan. Napakaraming pagkakamali ang nagagawa ng software at kailangang makipag-usap ang mga user sa mga device sa epektibong mga SQL statement. Ang mga chatbot na ito ay talagang sumusuporta lamang sa isa-isang utos o tanong at ang mga gawain na karaniwan nilang ginagawa ay masyadong granular upang makagawa ng isang mahusay na produkto-market fit.

Ang isang perpektong chatbot ay magiging tulad ng isang katulong ng tao, mas mabuti lamang. Magagawa mong magbigay ng pinakamababang pagtuturo sa mataas na antas para sa isang gawain at isasagawa ang gawaing iyon batay sa dating kaalaman ng katulong. Nangangahulugan ito na hindi hihilingin sa iyo ng katulong na kumpirmahin ang mga bagay na dapat nitong malaman.

Halimbawa, kung sasabihin mo ang "Mag-book sa akin ng Uber" at nag-uusap ka pa lang tungkol sa isang patutunguhan, hindi ka nito tatanungin kung saan ka pupunta o sa pinakamaliit na estado kung saan ito nagbu-book ng Uber.

Ang isang patakaran ng thumb para sa pinakamahusay na mga kaso ng paggamit ng chatbot ay tanungin ang iyong sarili kung ano ang maaari mong sabihin sa isang katulong ng tao sa puntong iyon. Bagama't hindi pa perpekto ang teknolohiya, mabilis itong umuunlad, at ang mga pakikipag-ugnayang tulad ng tao ay malapit nang maging pamantayan (sa loob ng lalong malalaking domain ng kaalaman).