.webp)
- Mükemmel sohbet robotu tasarımı, kullanıcıların gerçekten keyif aldığı akıcı, hedef odaklı konuşmalar oluşturmak için UX, UI ve AI'yı harmanlar.
- Başarılı botlar, kullanıcı yolculuklarına doğal bir şekilde dahil olur ve beklentileri önceden net bir şekilde belirler.
- İyi botlar tasarlamak, oluşturmadan önce gerçek kullanıcı ihtiyaçlarını araştırmak, yolculukları haritalamak ve gerçekçi diyaloglar yazmak anlamına gelir.
- Sürekli test, analiz ve yineleme, işlevsel bir sohbet robotunu gerçekten sonuç veren ve kullanıcı memnuniyetini artıran bir sohbet robotuna dönüştürür.
Çocukken, Lego kasabaları tasarlamak için saatler harcardım: minik dükkanlar, kıvrımlı yollar ve aşırı neşeli minifigürler. O zamanlar, bunun için bir kova tuğlanın yeterli olduğunu düşünürdüm. Ama gerçek şu ki, Legolar bile tasarım düşüncesine ihtiyaç duyar.
Meğerse aynı çocukluk içgüdüsü şu an yaptığım işin, yani yapay zeka sohbet robotları geliştirmenin temelini oluşturuyormuş.
UI/UX alanında geçmişi olan ve şu anda bir AI araştırmacısı olarak çalışan Botpress — Ödüllü sohbet robotları da dahil olmak üzere yüz binlerce sohbet robotunun arkasındaki platform — Teknolojinin tek başına yeterli olmadığını bizzat gördüm.
Harika sohbet robotlarını diğerlerinden ayıran şey sohbet robotu tasarımıdır.
Bu makale, gerçekten işe yarayan sohbet robotları tasarlamak için kullandığım kanıtlanmış planı paylaşıyor. Sohbet robotu tasarımının basit robotları nasıl harika robotlara dönüştürdüğünü, konuşmaların akmasını sağlayan şeyleri ve insanların kullanmaktan keyif aldığı sohbet robotlarının nasıl oluşturulacağını ele alacağım.
Chatbot tasarımı nedir?
Chatbot tasarımı, kullanıcı deneyimi (UX), kullanıcı arayüzü (UI) ve konuşmaya dayalı AI gibi AI teknolojilerinin bir araya gelerek etkili AI sohbet robotları ve AI asistanları oluşturduğu kesişim noktasıdır.
Chatbot tasarımının amacı, chatbot konuşmalarının daha akıcı olmasını sağlayarak kullanıcıların kaybolmuş hissetmeden ihtiyaç duydukları şeylere kolayca ulaşmalarını sağlamaktır.
Chatbot tasarımı neden önemlidir?
Chatbot tasarımı önemlidir çünkü her chatbot etkileşimi kullanıcıların ürününüzü nasıl algıladığını şekillendirir.
Deneyim kafa karıştırıcıysa, kullanıcılar düşer. Daha kötüsü, markanız hakkında olumsuz bir izlenimle ayrılırlar. Öte yandan, tasarım işe yaradığında, müşteriler geri gelir.
Ve bu her zamankinden daha önemli çünkü insanların %67'si geçtiğimiz yıl müşteri desteği için bir chatbot kullandı.
Şu anda Botpress , VR Bank'ın karmaşık ipotek ve emeklilik akışlarını (hem sıkı düzenlemelere tabi hem de tarihsel olarak manuel süreçler) yönetebilmesi için bir yapay zeka sohbet robotu oluşturmasına yardımcı olduk.
UX uzmanlığını, konu girdisini ve akıllı doğal dil anlayışını bir araya getirerek, kullanıcıları hassas finansal kararlar alma sürecinde yönlendiren ve verileri doğrudan CRM'lerine aktaran bir sohbet robotu yarattık.
Bu chatbot aracılığıyla VR Bank'ın yıllık 530.000 avrodan fazla tasarruf etmesine yardımcı olduk.
Harika bir chatbot tasarımının yaptığı şey budur. Etkileşimlerin faydalı hissettirmesini sağlar ve bir organizasyonun kârını doğrudan etkiler.
Chatbot UI tasarımı ile chatbot UX tasarımı arasındaki fark nedir?
Chatbot UI tasarımı kullanıcının ne gördüğü ile ilgilidir, chatbot UX tasarımı ise kullanıcının etkileşim sırasında nasıl hissettiği ile ilgilidir.
UI (Kullanıcı Arayüzü) sohbet penceresi, düğmeler, renkler, simgeler ve mesaj balonları gibi şeyleri içerir.
Kısacası: Kullanıcı arayüzü chatbot'un güzel görünmesini sağlıyor.
UX (kullanıcı deneyimi), tüm kullanıcı yolculuğuyla ilgilidir. Botun ne kadar net iletişim kurduğunu ve kullanıcının A'dan Z'ye ne kadar iyi yardımcı olduğunu kapsar. UX ayrıca botun hatalara nasıl yanıt verdiğini de içerir.
Kısacası: UX, chatbot'ların kullanımını kolay ve keyifli hale getirir.
Chatbot UX Tasarım En İyi Uygulamaları
Kullanıcıların botunuzla etkileşim kurma şekli, ihtiyaç duydukları yardımı alıp almayacaklarını veya tamamen vazgeçip vazgeçmeyeceklerini belirleyebilir.
Aşağıdaki en iyi uygulamalar, gerçek dünyadaki bot dağıtımlarında en büyük farkı yarattığını gördüğüm uygulamalardır. Bunlar pratiktir ve chatbot uygulaması için olmazsa olmazdır.
Kullanıcı Yolculuğuna Göm
Chatbot uygulamalarında gördüğüm en büyük hata, botu bir özellik eklentisi gibi ele almak.
Sohbet robotları yalnızca kullanıcı yolculuğuna entegre edildiklerinde ve insanları gitmek istedikleri yere yönlendirdiklerinde değer yaratırlar.
Bunun mükemmel (ve lezzetli) bir örneği, Les Producteurs de lait du Québec için geliştirdiğimiz bir sohbet robotu olan Fromeo'dur.
Fromeo, Fromages d'ici'nin ana sayfasının ön saflarında yer alıyor ve kullanıcıları ihtiyaç duyduklarını bilmedikleri bir deneyime davet eden dijital bir "peynir uşağı" gibi davranıyor.
Fromeo'nun işi? Bir sohbet yoluyla kişiselleştirilmiş öneriler sunarak insanların yüzlerce Quebec peynirinde gezinmesine yardımcı olmak. İnsanları sonsuz peynir kategorilerine göz atmaya zorlamak yerine, Fromeo onlara kolay bir "Bugün nasıl hissediyorsun?" deneyimi sunar.
Bu, bir chatbot'u bir kullanıcının akışına yerleştirmenin ders kitabı örneğidir. Pasif bir tarama oturumunu etkileşimli, yüksek değerli bir yolculuğa dönüştürür.
Baştan Net Beklentiler Belirleyin
Ruby Labs, altı abonelik tabanlı uygulamada desteği ölçeklendirirken bu yaklaşımı kullandı.
Bir kullanıcı destek sohbet robotunu açtığında karşısına anında dört basit seçenek çıkar:
- Hesabımı iptal et
- Faturalama soruları
- Teknik bir sorunu giderme
- Genel bir soru sor
Bu butonlar, kullanıcıların en sık karşılaştığı ihtiyaçları anında ortaya çıkararak onları başarılı sonuçlara yönlendiriyor .
Bu süslü bir teknolojiyle ilgili değil. İnsanlara botun ne konuda yardımcı olabileceğini açıkça göstermekle ilgili.
Bu, Ruby Labs'ın her ay 4 milyondan fazla destek oturumunu %98'lik bir çözüm oranıyla otomatikleştirme becerisinde büyük rol oynadı.
Ayrıca, chatbot'un ne yapamayacağı konusunda dürüst olmak da önemlidir. Eğer iadeler veya detaylı hesap yardımı gibi şeyleri halletmiyorsa, bunu önceden belirtin.
Konuşma Akışı İçin Tasarım
Kendimi kullanırken bulmamın nedenlerinden biri ChatGPT Çoğu zaman konuşmalar doğal hissettirir.
ChatGPT duraklıyor ve gerçek bir ileri geri gibi hissettiren bir şekilde yanıt veriyor. Bu tempo, özellikle karmaşık sorular sorduğumda, bilgiyi özümsemeyi ve ilgiyi sürdürmeyi kolaylaştırıyor.
İyi bir konuşma akışı böyle olur ve ben de chatbot'ların daha insani görünmesini böyle sağlarım.
Konuşma akışını tasarlarken kullandığım diğer ipuçları ve püf noktaları şunlardır:
- Cevapları kısa ve öz tutmak
- Kullanıcıların gördüklerini anlamaları için mesajlar arasına ince duraklamalar ekleniyor
Bir Chatbot'un UX Tasarımı Nasıl Yapılandırılır
1. Kullanıcı Araştırması ve Niyet Keşfinin Derinlemesine İncelenmesi
Bir akış taslağı çizmeden veya tek bir mesaj yazmadan önce, kimin için tasarım yaptığınızı bilmeniz gerekir. Belirsiz kişilik terimleriyle değil - gerçek kullanıcılar, gerçek hedefler, gerçek sürtüşme.
Çoğu botun başarısız olduğu nokta şudur: Kanıtlara değil, varsayımlara dayanarak oluşturulmuştur.
Öncelikle üç temel soruyu cevaplayarak başlayalım:
- Tipik kullanıcılar kimlerdir? (örneğin, yeni ziyaretçiler, geri dönen müşteriler, çalışanlar?)
- Amaçları nelerdir? (örneğin, yardım almak, bir satın alma işlemi yapmak, bir şeyi takip etmek, bir aboneliği iptal etmek?)
- Mevcut deneyimde onları ne hayal kırıklığına uğratıyor?
Bu cevapları bir beyin fırtınasında bulamazsınız. Kullanıcıların en çok nerede zorlandığını duymak için müşteri desteği, satış ve ürün gibi ekiplerle konuşun.
Daha sonra destek biletlerine, sohbet dökümlerine veya yardım merkezi aramalarına bakarak kalıpları bulun.
Bu araştırma sayesinde bir niyet haritası oluşturuyorsunuz: Botunuzun neleri halletmesi gerektiğinin ve kullanıcıların bu istekleri doğal bir şekilde nasıl ifade ettiğinin bir listesi.
2. Chatbot'unuz için Net Bir Amaç Tanımlayın
Chatbot'unuzun her şeyi yapmasına gerek yok. Sadece bir şeyi gerçekten iyi yapması yeterli.
Tek bir mesaj yazmadan önce, en yüksek etkiye sahip kullanım durumunu belirleyin; kullanıcıların gerçekten ihtiyaç duyduğu ve ekibinizin güvenle otomatikleştirebileceği bir şey.
Tam da istediğiniz noktayı yakalayan bir süreç arıyorsunuz:
- Yüksek frekans
- Kullanıcıları rahatsız ediyor
- Öngörülebilir bir örüntüyü takip eder
Örneğin, e-ticarette genellikle sipariş takibi veya ürün araması yapılır: her ikisi de sık, yapılandırılmış ve otomatikleştirilmesi düşük risklidir.
Odak noktanızı belirledikten sonra, bot için tek satırlık bir görev yazın. Şöyle bir şey: "Kullanıcıları iki dakikadan kısa bir sürede sıfır aracı müdahalesiyle hesap iptali sürecinde yönlendirin."
Şimdi, başarıyı sayısal olarak tanımlayın. %80 otomasyonu mu hedefliyorsunuz? Ortalama işlem süresinde düşüş mü? Daha az tırmanış mı?
3. Uçtan Uca Tasarım Chat Seyahat
Tek bir mesaj yazmadan önce tüm kullanıcı yolculuğunu planlayın. Bu, chatbot UX'in temelidir.
Bir Chatbot Yolculuğunu Bir Profesyonel Gibi Nasıl Haritalandırırsınız
Müşteri desteği, katılım veya potansiyel müşteri yakalama olsun, her projede izlediğim süreç şu şekildedir:
- Kullanıcı botla nerede karşılaşır? Ana sayfa? Yardım merkezi? Ödeme sayfası?
- Bot kullanıcının ne istediğini nasıl tanıyacak? (anahtar kelimeler, düğmeler, kullanıcı girdileri)
- Her niyetten sonra ne olur? Tüm varyasyonları taslak olarak çizin
- Akış ne zaman ve nasıl sona erer? Yükselir mi, bir görevi tamamlar mı veya veri döndürür mü?
- Bir şeyler ters gittiğinde ne olur?
Örnek Yolculuk: Sipariş Takip Botu
Referans olması açısından temel bir akış şöyledir:
- [Hoş geldiniz mesajı] : “Merhaba 👋 Bir siparişi takip etmek, teslimat durumunu kontrol etmek veya bir soru sormak ister misiniz?”
→ Hızlı yanıtlar: “Siparişimi takip et”, “Teslimat bilgisi”, “Destek ekibiyle konuş ” - [Kullanıcı 'Siparişimi takip et' seçeneğini seçer]
- [Bot sipariş numarasını ister] : "Elbette! Sipariş numaranızı girebilir misiniz? "
- [Veritabanını kontrol edin]
→ Şunu bulursanız: "Siparişiniz teslimat için yola çıktı ve bugün saat 16:00'a kadar teslim edilmesi gerekiyor."
→ Bulunamazsa: "Hmm, o numarayı bulamadım. Tekrar denemek mi istiyorsunuz yoksa destekle mi iletişime geçmek istiyorsunuz? " - [Kullanıcı eylemi]
→ Tekrar deneyin veya temsilciye iletin - [Sohbet sonu] : "Yardımcı olabildiğime sevindim. Gitmeden önce başka bir şey var mı?"
4. Örnek Diyaloglar Yazın ve Test Edin
Chatbot'unuzun akışını haritalandırdıktan sonra, en önemli ayrıntılara geçme zamanı gelir: Botunuzun söylediği gerçek kelimeler.
Her zaman uyguladığım kural şudur: Bir niyet için gerçekçi bir örnek konuşma yazamıyorsanız, onu oluşturmaya henüz hazır değilsiniz demektir.
En iyi kullanım durumlarınız için 3 ila 5 örnek diyalog yazarak başlayın: kullanıcı araştırmanıza dayalı gerçek, belirli senaryolar. Bunlar, insanların kullandığı gerçek dili yansıtmalıdır, temizlenmiş iş kopyalarını değil.
Örneğin:
- Çift ücretlendirilen ve sinirlenen bir kullanıcı.
- Birisi şifresini sıfırlamaya çalışıyor ancak e-postayı alamıyor.
- Deneme sürümünü nasıl iptal edeceğinden emin olmayan ilk kez kullanıcı.
Uç durumlar ve garip sapmalar dahil olmak üzere tüm etkileşimi yazın. Birisi yarım cevap verirse veya senaryodan çıkarsa, bot bunu nasıl halleder?
Mesajları kısa ve net tutun. Açıklamaları mantıksal adımlara bölün ve taranabilirliği artırmak için satır sonları kullanın.
Yazdıktan sonra diyalogları ekibinizle veya daha iyisi gerçek kullanıcılarla canlandırın.
Bunları yüksek sesle okuyun.
Kullanıcıların botla etkileşime girdiği günlükleri izleyerek, insanların tereddüt ettiği, yanlış yorumladığı veya komut dosyanızın öngörmediği takip soruları sorduğu yerleri görün. Bu, akışları iyileştirmenin tartışmasız en iyi yoludur.
5. Chatbot'unuzu Oluşturun
Artık akışınız ve içeriğiniz hazır olduğuna göre, yapay zeka sohbet robotunuzu oluşturmanın zamanı geldi.
İhtiyacınız olanlar:
- Hoş geldiniz mesajı
- Temel amaçlar (SSS, hesap yardımı, sipariş arama, vb.)
- Destek devretme mantığı
- Yeniden deneme ve geri çekilme işlemi
Ekibiniz ayrıca botun sipariş numaraları veya kullanıcı tercihleri gibi verileri nasıl depolayacağına karar vermelidir. Kargo verilerini veya takvim kullanılabilirliğini almak için API'leri çağırması gerekecek mi? Geçmiş etkileşimleri hatırlamalı mı?
Calendly veya benzeri araçlarla entegre edin Google Calendar planlama için Zendesk, destek için Zendesk ve Stripe veya işlemler için Shopify. Özel API'ler dahili sistemlerinizle bağlantı kurmanıza yardımcı olabilir.
6. Sürekli Test Edin ve Geliştirin
Botunuz yayına girdiğinde, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını hızla öğreneceksiniz.
Ve bunun için şunu söyleyebiliriz: Teşekkürler chatbot analitiği .
Botunuzu geliştirmeye gelince, gerçek kullanıcılardan gelen gerçek dünya verilerinden daha iyi bir şey yoktur.
Lansman Sonrası İzlenecek Bazı Temel Ölçütler:
- En yaygın niyetler
- Yüksek düşüşlü düğümler
- Yedeklere çarpan tekrarlanan ifadeler
- Oturum başına süre / başarı oranları
İpucu : "Bot Geliştirme Günlüğü" oluşturun.
Bu günlüğü iki haftada bir incelemenizi öneririm. Güncellemeleri ve bunların ne gibi etkiler yarattığını takip edin. Yeni kalıplar ortaya çıktıkça niyet tanıma yeteneğinizi yeniden eğitin.
Chatbot UX Tasarımı için En İyi Araçlar
Planlama ve Haritalama Araçları
Bunlar, bir kod satırına dokunmadan önce bir sohbet robotunun mantığını taslak olarak çizmenize yardımcı olur. Akışları görselleştirmek ve uç durumları belirlemek için idealdir.
Lucidchart
Eğlence amaçlı sohbet robotları geliştiren (ve bir yapay zeka şirketinde çalışan) biri olarak, bu, konuşmaları planlamak için kullandığım en sevdiğim araçlardan biri.
Ayrıntılı konuşma ağaçları, geri dönüş yolları ve karar mantığı oluşturmak için harikadır.
Özellikle mühendisler veya destek ekipleriyle çalışırken kullanmayı çok seviyorum çünkü her şey süper görsel ve uyum sağlaması kolay.
Bonus: Gerçek zamanlı işbirliği, asenkron ekip çalışmaları için bir rüyadır.
Miro
Genellikle chatbot tasarım atölyelerini Miro'da başlatırım. Amaçlar ve örnek ifadeler gibi ham fikirleri görsel bir oyun alanına dökmek için harikadır.
Lucidchart şeyleri resmileştirdiğim yerse, Miro da karmaşık yaratıcı düşüncenin gerçekleştiği yerdir. Ayrıca erken ekip beyin fırtınalarını yönetmek veya araştırma sonrası kullanıcı içgörülerini yakalamak için harika bir yerdir.
Kaprisli
Hızlı bir konuşma taslağı oluşturmak veya sadece küçük bir özellik akışı taslağı hazırlamak istediğimde başvurduğum şey bu oluyor.
Tek başıma çalıştığımda veya büyük bir "araç kurulumu" olmadan birine bir konsept göstermem gerektiğinde mükemmel.
Ayrıca, çok erken ayrıntılara dalmadan her şeyi temiz ve yüksek seviyede tutmak için de harikadır.
Test ve Araştırma Araçları
Hiçbir chatbot stratejisi gerçek kullanıcı etkileşimlerini test etmeden tamamlanmış sayılmaz. Bu araçlar, lansmandan önce konuşma tasarımını doğrulamanıza ve geri bildirim toplamanıza yardımcı olur.
PlaybookUX
Chatbot prototipleri üzerinde denetimsiz testler yapmak için PlaybookUX'u kullandım ve bana her zaman geri bildirim açısından altın madeni verdi.
Görüşme planlamanıza gerek kalmadan kullanıcı tepkilerini ve gezinme davranışlarını görebilirsiniz.
Özellikle kullanıcıların botu yanlış anladığı veya akışta beklenmedik dönüşler yaptığı noktaları tespit etmek için oldukça kullanışlı.
Labirent
Hızlı sinyal testi için Maze kullanmayı seviyorum.
Sadece şunu bilmek istediğinizde: Bu akış mantıklı mıydı?
Geriye Bakış
Lookback, canlı röportajları ve ekran kayıtlarını destekler; böylece gerçek zamanlı tepkileri ve kullanılabilirlik sorunlarını gözlemleyebilirsiniz.
Şahsen, bir kullanıcının konuşmanın ortasında üç saniye duraksamasını izleyerek küçük zamanlama sorunları veya belirsiz ifadeler yakaladım.
AI Chatbot Platformları
Bunlar, sohbet robotu uygulaması sırasında konuşma deneyimleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanılan uçtan uca platformlardır. Genellikle mantık, entegrasyonlar ve doğal dil işleme araçları içerirler.
Botpress
Her şeyi ben inşa ediyorum Botpress : Kodsuz çalışma ile tam geliştirici esnekliği arasında ideal bir noktada duruyor.
Botpress NLU, RAG ve özel akışları destekleyen, konuşmaya dayalı yapay zeka oluşturmak için tam özellikli bir platform sunar.
Görsel oluşturucu tasarımcılar için sezgiseldir ve platform gerçek zamanlı test ve hata ayıklamayı destekler.
Ve minimum kodla konseptten üretime geçmek isteyen ekipler için de oldukça uygun.
En güzeli de ücretsiz olması!
Rasa
Teknik olmayan bir geçmişe sahip biri olarak, Rasa'nın daha mühendislik yoğunluklu olduğunu söyleyebilirim. Niyet modelleri üzerinde tam kontrole ihtiyacım olduğunda olduğu gibi, daha fazla ML ağırlıklı, özel botlar için Rasa'yı kullandım.
Ancak ekibinizin Python deneyimi varsa ve sürükle-bırak mantığının ötesinde bir şey inşa etmesi gerekiyorsa, Rasa inanılmaz derecede güçlüdür.
Dialogflow
Dialogflow basit botlar için veya stack Google Cloud'un derinliklerinde zaten var.
Bir keresinde sesle etkinleştirilen bir BT yardım robotu oluşturmak için kullandım Google Calendar ve Çarşaflar.
Gelişmiş akışlar veya özel mantık için o kadar esnek değil, ancak ihtiyaçlarınız basitse gerçekten sorunsuz.
Analitik ve Optimizasyon Araçları
Sohbet robotunuz yayına girdiğinde, nasıl performans gösterdiğine dair içgörüye ihtiyacınız olacak. Analiz araçları kullanıcı davranışını, konuşma başarısını, ayrılma noktalarını ve daha fazlasını izler.
Botpress (yerleşik)
Başka bir yönü Botpress en sevdiğim şey yerleşik analiz sekmesi.
Akışları bağlam içinde hata ayıklamak ve bot kafası karışmadan önce kullanıcıların ne yazdığını görmek gerçekten kolaydır.
Gösterge Tablosu
Birden fazla bot çalıştırıyorsanız veya etkileşim ve performans için özel bir gösterge paneli istiyorsanız Dashbot harika bir seçimdir.
Kullanıcılara, kullanıcı tutma ve geri dönüş tetikleyicileri gibi konularda yapılandırılmış içgörüler sağlar.
Google Analytics (özel etkinlikler)
Şiddetle tavsiye ederim Google Analytics Botun dönüşümleri, hemen çıkma oranlarını veya genel sayfa etkileşimini nasıl etkilediğini görmek isteyen pazarlama ekipleri için.
Chatbot'lara özgü olmasa da daha geniş bir huni analizi için harika.
Daha Akıllı Sohbet Robotları Tasarlayın
Chatbot tasarımı her harika chatbot deneyiminin temelini oluşturur.
Botpress Herkese doğal diyalogla akıllı aracılar oluşturma ve dağıtma araçlarını sunan bir yapay zeka aracı platformudur.
Yerleşik tasarım araçları, yeniden kullanılabilir şablonlar ve güçlü bir NLU motoru ile Botpress , yalnızca çalışan değil aynı zamanda insan hissi veren botlar oluşturmayı kolaylaştırır.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
SSS
Bir chatbot tasarlamak ve kullanıma sunmak ne kadar sürer?
İyi işleyen bir sohbet botunun tasarlanması ve kullanıma sunulması, karmaşıklığına bağlı olarak birkaç saatten birkaç haftaya kadar sürebilir. Basit SSS botları 2 ila 3 saat içinde yayına girebilirken, karmaşık görevleri yerine getiren daha gelişmiş botların kalite ve güvenilirliği sağlaması birkaç gün veya daha uzun sürebilir.
Bir chatbot tasarlamak için kodlama becerisine ihtiyacım var mı?
Botpress (veya Dialogflow) gibi platformlar tarafından sunulan görsel oluşturucular ve kod gerektirmeyen araçlar sayesinde sohbet botu tasarımı için kodlama becerileri kesinlikle gerekli değildir. Bununla birlikte, karmaşık entegrasyonlar veya özel özellikler genellikle bir botun yeteneklerini genişletmek için geliştirici desteğinden yararlanır.
Bir sohbet robotu aynı botta birden fazla dili veya lehçeyi işleyebilir mi?
Bir sohbet robotu, çok dilli doğal dil anlama (NLU) modelleri kullanılarak tasarlanmışsa ve dile özgü eğitim verilerini destekliyorsa, aynı botta birden fazla dili veya lehçeyi işleyebilir. Birçok modern chatbot platformu yerleşik çok dilli özellikler sunar, ancak yine de çevirileri dikkatlice planlamanız ve farklı bölgelerdeki ifade, kültürel bağlam ve kullanıcı beklentilerindeki nüansları test etmeniz gerekir.
Chatbot tasarımımın lansmandan sonra başarılı olup olmadığını nasıl ölçebilirim?
Chatbot tasarımının başarısı, görev tamamlama oranları, kullanıcı memnuniyeti puanları, geri dönüş oranları ve ortalama çözüm süresi gibi metrikler kullanılarak lansman sonrasında ölçülür. Görüşme kayıtları ve kullanıcı geri bildirimleri, sürtünme noktalarının ve genel etkinliğin belirlenmesine yardımcı olur.
Chatbot konuşmalarını tasarlarken hangi yaygın hatalardan kaçınmalıyım?
Sohbet robotu tasarımında sık yapılan hatalar arasında robotik veya aşırı resmi bir dil kullanmak, botun yeteneklerini netleştirmemek, beklenmedik girdileri göz ardı eden katı akışlar oluşturmak ve etkili geri dönüş mesajlarından yoksun olmak yer alır. Gerçek kullanıcılarla test yapmak, doğal konuşmalar ve sorunsuz, yararlı etkileşimler sağlamaya yardımcı olur.
.webp)
