Chatbot Kapsama Oranları için Eksiksiz Kılavuz

1. Toplam ve artan etkileşimleri takip edin

Belirli bir süre boyunca sohbet botuyla yapılan toplam kullanıcı etkileşimi sayısını sayın. Bu, kullanıcılar tarafından başlatılan tüm konuşmaları, sorguları veya görevleri içerir.

Ardından, insan temsilcilere yönlendirilen veya chatbot tarafından çözülmemiş olarak işaretlenen etkileşimlerin sayısını takip edin. 

"Eskalasyonlar" insan temsilcilere doğrudan aktarımları veya kullanıcıların açıkça yardım talep ettiği durumları içerebilir.

2. Muhafaza oranını hesaplayın

Formülü kullanın:

Sınırlama Oranı = (1- [Eskale Etkileşimler / Toplam Etkileşimler]) × 100

Örneğin, sohbet robotunuz 1.000 etkileşimden 900'ünü eskalasyon olmadan gerçekleştirdiyse, hesaplama yaparsınız: 

Kapsama Oranı = (1-1000/100) × 100 = %90

3. Veya analitik araçları kullanın

Kontrol altına alma oranları gibi metrikleri otomatik olarak izleyen ve raporlayan chatbot analizlerinden veya müşteri hizmetleri platformlarından yararlanın. Bu araçlar genellikle yükseltmelerin nedenleri ve kullanıcı memnuniyeti hakkında ek bilgiler sağlar.

Bu metriğe dayalı olarak sürekli izleme ve optimizasyon yaparak sohbet botunuzun verimliliğini ve kullanıcı deneyimini geliştirebilirsiniz.

Amaç sınıflandırıcıları yerine LLMs adresini kullanın

Yüksek içerikli sohbet robotları genellikle amaç sınıflandırıcıları yerine LLMs 'ler tarafından desteklenmektedir. 

LLMs nüanslı, serbest biçimli dili anlama ve çeşitli ifadelere uyum sağlama konusunda mükemmeldir, bu da onları karmaşık veya beklenmedik sorguları ele almak için ideal kılar. 

Katı niyet eşlemelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak sohbet botunun (bazen LLM ajanı olarak da adlandırılır) daha geniş bir kullanıcı girdisi yelpazesine hassas bir şekilde esnek bir şekilde yanıt vermesini sağlar.

COO'muzun makalesinde açıkladığı gibi, Botpress rakiplerimizden farklı olarak amaç sınıflandırıcıları yerine LLMs adresini kullanıyor.

Uyarlanabilir konuşmalar için tasarım

Sohbet robotları, statik iş akışlarına dayanmak yerine, kullanıcı davranışına gerçek zamanlı olarak dinamik bir şekilde uyum sağlayacak şekilde oluşturulmalıdır. 

Bağlamsal farkındalık ve karar verme algoritmalarından yararlanan bot, konuşmanın ortasında yaklaşımını ayarlayabilir. Bu, kullanıcılar konuları değiştirdiğinde, eksik bilgi sağladığında veya takip soruları sorduğunda bile ilgili kalmasını sağlayarak genel çözüm oranlarını iyileştirir.

Dinamik bir sohbet botu tasarlamanın en kolay yolu etmenli yapay zeka kullanmaktır; bu şekilde botunuz elindeki araçlara dayanarak bir soruna en iyi nasıl yaklaşacağına otonom olarak karar verebilir.

Erişim destekli sistemlerden yararlanın

CRM'ler ve bilgi tabanları gibi entegrasyonlarla erişim destekli üretimi (RAG ) birleştirmek, bir chatbot'un tüm potansiyelini ortaya çıkarır. 

Bot, güvenilir kaynaklardan gerçek zamanlı, alana özgü bilgiler çekerek karmaşık soruları yanıtlayabilir ve çok adımlı görevleri insan temsilcilere yönlendirmeden tamamlayabilir.

1. Aşağıdakilerle niyet tanımayı iyileştirin LLMs

Geleneksel amaç sınıflandırıcılardan LLMs adresine geçiş yapmak muhtemelen kontrol altına alma oranınızı artıracaktır.

Katı niyet eşlemesinin aksine, LLMs nüanslı, serbest biçimli dili anlayabilir ve çeşitli ifadelere uyum sağlayabilir. Bu gelişmiş anlayış, yanlış anlamaları azaltır ve sohbet robotlarını karmaşık, öngörülemeyen konuşmaları doğruluk ve akıcılıkla ele almak için donatır.

2. Bilgi tabanlarını genişletmek

Sohbet robotunuzun bilgi tabanını güncel tutmak, tatmin edici etkileşimlerin anahtarıdır. 

Düzenli olarak yeni SSS'ler, ürün bilgileri ve yaygın sorunlara çözümler ekleyin. Bu, sohbet botunu daha geniş bir yelpazedeki sorguları ele alacak şekilde donatarak kullanıcıların doğru ve zamanında yanıtlar almasını sağlar.

3. Öneri yollarınızı artırın

Bir insana yönlendirmeden önce, sohbet robotunuz sorguları bağımsız olarak çözmeye çalışır. Başarılı olamıyorsa, kullanıcıların tercih edebileceği daha fazla yol eklemeyi deneyin.

Açıklayıcı sorular veya alternatif çözümler gibi geri dönüş seçenekleri eklemek, kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak için daha fazla fırsat sunar. 

4. Süreç boyunca destek oluşturun

Akışınız randevu rezervasyonu veya sorun giderme gibi karmaşık iş akışları içeriyorsa, bunların kullanıcınız tarafından bir insan olmadan sorunsuz bir şekilde gerçekleştirilebildiğinden emin olun. Kullanıcılara bu süreçler boyunca rehberlik edebilen sohbet robotları, insan müdahalesine ihtiyaç duyulmasını önler.

5. Sohbet robotunuzun ne için olduğunu net bir şekilde açıklayın

Başlangıçtan itibaren net beklentiler belirleyin. Kullanıcıları, sohbet robotunun neleri yapabileceği ve hangi alanlarda üstün olduğu konusunda yönlendirin. Bu, konuşmaları botun en yetenekli olduğu alanlara yönlendirerek hayal kırıklığını önler ve onu başarıya hazırlar.

6. Performans takibi

Sohbet botunuzun ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için çözülmemiş sorgular, eskalasyon oranları ve memnuniyet puanları gibi temel metrikleri takip edin. İyileştirme alanlarını belirlemek ve güncellemelerin başarısını değerlendirmek için bu bilgileri kullanın.