Hướng dẫn đầy đủ về thiết kế Chatbot

Nhúng vào hành trình của người dùng

Sai lầm lớn nhất tôi thấy khi triển khai chatbot là coi bot như một tính năng bổ sung. 

Chatbot chỉ tạo ra giá trị khi chúng được nhúng vào hành trình của người dùng, hướng dẫn mọi người đến nơi họ muốn đến.

Một ví dụ hoàn hảo (và thú vị) về điều này là Fromeo, một chatbot mà chúng tôi xây dựng cho Les Producteurs de lait du Québec. 

Fromeo nằm ở vị trí trung tâm trên trang chủ của Fromages d'ici, hoạt động như một “quản gia phô mai” kỹ thuật số, mời người dùng tham gia vào trải nghiệm mà họ không biết là mình cần.

Công việc của Fromeo? Giúp mọi người tìm hiểu hàng trăm loại pho mát Quebec bằng cách đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa thông qua cuộc trò chuyện. Thay vì buộc mọi người phải duyệt qua vô số danh mục pho mát, Fromeo sẽ đáp ứng họ bằng trải nghiệm "Hôm nay bạn cảm thấy thế nào?" dễ dàng.

Đây là ví dụ điển hình về việc nhúng chatbot vào luồng của người dùng. Nó biến phiên duyệt thụ động thành hành trình tương tác, có giá trị cao.

Đặt ra kỳ vọng rõ ràng ngay từ đầu

Ruby Labs đã sử dụng phương pháp này khi mở rộng hỗ trợ trên sáu ứng dụng theo hình thức đăng ký.

Khi người dùng mở chatbot hỗ trợ, họ sẽ ngay lập tức thấy bốn tùy chọn đơn giản: 

• Hủy tài khoản của tôi
• Câu hỏi về thanh toán
• Xử lý sự cố kỹ thuật
• Đặt một câu hỏi chung

Các nút này hướng dẫn người dùng đến với kết quả thành công bằng cách hiển thị ngay những nhu cầu phổ biến nhất. 

Vấn đề không phải là công nghệ cao siêu. Vấn đề là cho mọi người thấy một cách rõ ràng những gì bot có thể giúp ích.

Điều này đóng vai trò lớn trong khả năng tự động hóa hơn 4 triệu phiên hỗ trợ mỗi tháng của Ruby Labs với tỷ lệ giải quyết là 98% . 

Điều quan trọng nữa là phải trung thực về những gì chatbot không thể làm. Nếu chatbot không xử lý được những việc như hoàn tiền hoặc trợ giúp chi tiết về tài khoản, hãy nói rõ ngay từ đầu.

Thiết kế cho luồng hội thoại

Một trong những lý do tôi thấy mình sử dụng ChatGPT thường là các cuộc trò chuyện diễn ra rất tự nhiên.

ChatGPT dừng lại và phản hồi theo cách giống như một cuộc trao đổi qua lại thực sự. Nhịp độ đó giúp tôi dễ dàng tiếp thu thông tin và duy trì sự tập trung, đặc biệt là khi tôi đặt những câu hỏi phức tạp.

Đó chính là luồng trò chuyện hiệu quả và cũng là cách tôi khiến chatbot nghe giống con người hơn . 

Một số mẹo và thủ thuật khác mà tôi sử dụng khi thiết kế luồng hội thoại là:

• Trả lời ngắn gọn và đúng trọng tâm
• Thêm các khoảng dừng tinh tế giữa các tin nhắn để người dùng có thời gian xử lý những gì họ đang thấy

1. Đi sâu vào Nghiên cứu người dùng và Khám phá ý định

Trước khi phác thảo một luồng hoặc viết một thông điệp, bạn cần biết mình đang thiết kế cho ai. Không phải theo thuật ngữ cá nhân mơ hồ —người dùng thực, mục tiêu thực, ma sát thực.

Đây là điểm yếu của hầu hết các bot: chúng được xây dựng dựa trên giả định chứ không phải bằng chứng.

Bắt đầu bằng cách trả lời ba câu hỏi cơ bản:

• Người dùng điển hình là ai? (ví dụ: khách truy cập mới, khách hàng quay lại, nhân viên?)
• Mục tiêu của họ là gì? (ví dụ: nhận trợ giúp, thực hiện giao dịch mua, theo dõi điều gì đó, hủy đăng ký?)
• Điều gì khiến họ thất vọng trong trải nghiệm hiện tại?

Bạn sẽ không tìm thấy những câu trả lời này trong một cuộc động não. Hãy trao đổi với các nhóm như hỗ trợ khách hàng, bán hàng và sản phẩm để lắng nghe xem người dùng gặp khó khăn nhất ở đâu. 

Sau đó, hãy xem phiếu hỗ trợ, bản ghi trò chuyện hoặc tìm kiếm trong trung tâm trợ giúp để tìm ra quy luật. 

Thông qua nghiên cứu này, bạn đang xây dựng một bản đồ ý định: danh sách những gì bot của bạn cần xử lý và cách người dùng diễn đạt những yêu cầu đó một cách tự nhiên.

2. Xác định mục đích rõ ràng cho Chatbot của bạn

Chatbot của bạn không cần phải làm mọi thứ. Nó chỉ cần làm tốt một việc.

Trước khi viết một tin nhắn, hãy xác định trường hợp sử dụng có tác động cao nhất — điều mà người dùng thực sự cần và nhóm của bạn có thể tự động hóa một cách hiệu quả. 

Bạn đang tìm kiếm một quy trình đạt được mục tiêu mong muốn:

• Tần số cao
• Làm phiền người dùng
• Theo một mô hình có thể dự đoán được

Ví dụ, trong thương mại điện tử, thường là theo dõi đơn hàng hoặc tra cứu sản phẩm: cả hai đều thường xuyên, có cấu trúc và ít rủi ro khi tự động hóa.

Sau khi bạn đã khóa được trọng tâm, hãy viết một nhiệm vụ một dòng cho bot. Ví dụ như: "Hướng dẫn người dùng hủy tài khoản mà không cần sự can thiệp của tác nhân trong vòng chưa đầy hai phút".

Bây giờ, hãy định nghĩa thành công theo con số . Bạn có đang hướng đến mục tiêu tự động hóa 80% không? Giảm thời gian xử lý trung bình? Giảm leo thang?

3. Thiết kế từ đầu đến cuối Chat Hành trình

Lên kế hoạch cho toàn bộ hành trình của người dùng trước khi bạn viết một tin nhắn. Đây là nền tảng của chatbot UX.

4. Viết và kiểm tra các đoạn hội thoại mẫu

Sau khi đã lập sơ đồ luồng của chatbot, đã đến lúc đi sâu vào những chi tiết quan trọng nhất : những từ thực tế mà bot của bạn nói.

Đây là quy tắc mà tôi luôn tuân thủ: Nếu bạn không thể viết một cuộc hội thoại mẫu thực tế cho một mục đích nào đó thì bạn vẫn chưa sẵn sàng để xây dựng nó.

Bắt đầu bằng cách viết kịch bản 3 đến 5 đoạn hội thoại mẫu cho các trường hợp sử dụng hàng đầu của bạn: các tình huống thực tế, cụ thể dựa trên nghiên cứu người dùng của bạn. Những điều này phải phản ánh ngôn ngữ thực tế mà mọi người sử dụng, không phải bản sao kinh doanh đã được khử trùng. 

Chẳng hạn:

• Người dùng vừa bị tính phí gấp đôi và đang cảm thấy bực bội.
• Có người đang cố gắng đặt lại mật khẩu nhưng không nhận được email.
• Người dùng lần đầu không biết cách hủy bản dùng thử.

Viết toàn bộ tương tác, bao gồm các trường hợp ngoại lệ và các đường vòng khó xử. Nếu ai đó trả lời nửa vời hoặc không theo kịch bản, bot sẽ xử lý như thế nào?

Giữ cho thông điệp ngắn gọn và rõ ràng. Chia nhỏ các giải thích thành các bước hợp lý và sử dụng ngắt dòng để cải thiện khả năng quét.

Sau khi viết xong, hãy nhập vai vào các đoạn hội thoại với nhóm của bạn hoặc tốt hơn là với người dùng thực sự. 

Đọc to chúng lên. 

Từ việc xem nhật ký người dùng tương tác với bot, hãy xem mọi người do dự, hiểu sai hoặc hỏi những câu hỏi tiếp theo mà tập lệnh của bạn không lường trước được. Đây có thể được coi là cách tốt nhất để cải thiện luồng. 

5. Xây dựng Chatbot của bạn

Bây giờ khi luồng và nội dung của bạn đã sẵn sàng, đã đến lúc xây dựng chatbot AI của bạn .

Bạn sẽ cần:

• Tin nhắn chào mừng
• Mục đích cốt lõi (Câu hỏi thường gặp, trợ giúp về tài khoản, tra cứu đơn hàng, v.v.)
• Hỗ trợ logic chuyển giao
• Xử lý thử lại và dự phòng

Nhóm của bạn cũng nên quyết định cách bot sẽ lưu trữ dữ liệu như số đơn hàng hoặc sở thích của người dùng. Nó có cần gọi API để lấy dữ liệu vận chuyển hoặc lịch khả dụng không? Nó có nên nhớ các tương tác trước đó không?

Tích hợp với các công cụ như Calendly hoặc Google Calendar để lên lịch, Zendesk để hỗ trợ và Stripe hoặc Shopify để giao dịch. API tùy chỉnh có thể giúp kết nối với hệ thống nội bộ của bạn.

6. Kiểm tra và tinh chỉnh liên tục

Khi bot của bạn hoạt động, bạn sẽ nhanh chóng biết được điều gì hiệu quả và điều gì không. 

Và vì thế, chúng ta có thể nói: cảm ơn chatbot analytics .

Không gì có thể vượt qua dữ liệu thực tế từ người dùng thực khi nói đến việc cải thiện bot của bạn.

Một số số liệu quan trọng cần theo dõi sau khi ra mắt:

• Những ý định phổ biến nhất
• Các nút có tỷ lệ bỏ cuộc cao
• Những cụm từ lặp lại gây ra sự thất bại
• Thời gian mỗi buổi học/tỷ lệ thành công

Mẹo chuyên nghiệp : Tạo "Nhật ký cải thiện Bot". 

Tôi khuyên bạn nên xem lại nhật ký này hai tuần một lần. Theo dõi các bản cập nhật và tác động của chúng. Đào tạo lại khả năng nhận dạng ý định của bạn khi các mẫu mới xuất hiện. 

Công cụ lập kế hoạch và lập bản đồ

Những điều này giúp bạn phác thảo logic của chatbot trước khi bạn chạm vào một dòng mã. Chúng lý tưởng để trực quan hóa luồng và xác định các trường hợp ngoại lệ.

Biểu đồ Lucid

‍

Là người xây dựng chatbot để giải trí (và làm việc tại một công ty AI), đây chắc chắn là một trong những công cụ yêu thích của tôi để lập kế hoạch trò chuyện. 

Thật tuyệt vời khi tạo ra các cây hội thoại chi tiết, đường dẫn dự phòng và logic quyết định. 

Tôi đặc biệt thích sử dụng tính năng này khi làm việc với các kỹ sư hoặc nhóm hỗ trợ vì mọi thứ đều rất trực quan và dễ căn chỉnh. 

Phần thưởng: khả năng cộng tác theo thời gian thực là điều tuyệt vời cho công việc nhóm không đồng bộ.

Miro

Tôi thường bắt đầu các hội thảo thiết kế chatbot trong Miro. Thật tuyệt vời khi đưa những ý tưởng thô sơ như ý định và cách diễn đạt ví dụ vào một sân chơi trực quan.

Nếu Lucidchart là nơi tôi chính thức hóa mọi thứ, thì Miro là nơi diễn ra những suy nghĩ sáng tạo lộn xộn. Đây cũng là nơi tuyệt vời để chạy các cuộc thảo luận nhóm ban đầu hoặc nắm bắt thông tin chi tiết của người dùng sau khi nghiên cứu.

Kỳ quặc 

Đây là lựa chọn của tôi khi tôi muốn xây dựng bản thảo cuộc trò chuyện nhanh hoặc chỉ phác thảo một tính năng nhỏ.

Nó hoàn hảo khi tôi làm việc một mình hoặc cần trình bày một khái niệm cho ai đó mà không cần phải có "bộ công cụ" lớn. 

Nó cũng rất tuyệt vời để giữ mọi thứ sạch sẽ và ở mức cao mà không cần đi sâu vào các chi tiết nhỏ nhặt quá sớm.

Công cụ kiểm tra và nghiên cứu

Không có chiến lược chatbot nào hoàn thiện nếu không thử nghiệm tương tác thực tế của người dùng. Các công cụ này giúp bạn xác thực thiết kế cuộc trò chuyện và thu thập phản hồi trước khi ra mắt.

Sách hướng dẫn UX 

‍

Tôi đã sử dụng PlaybookUX để chạy thử nghiệm không kiểm duyệt trên các nguyên mẫu chatbot và nó luôn cung cấp cho tôi rất nhiều phản hồi.

Bạn có thể biết được phản ứng của người dùng và hành vi điều hướng mà không cần phải lên lịch phỏng vấn. 

Tính năng này đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện những điểm mà người dùng hiểu sai bot hoặc có những thay đổi bất ngờ trong luồng.

Mê cung 

Tôi thích sử dụng Maze để kiểm tra tín hiệu nhanh. 

Khi bạn chỉ muốn biết: Dòng chảy này có hợp lý không?

Nhìn lại 

Lookback hỗ trợ phỏng vấn trực tiếp và ghi lại màn hình để bạn có thể quan sát phản ứng theo thời gian thực và các vấn đề về khả năng sử dụng.

Cá nhân tôi đã phát hiện ra những lỗi nhỏ về thời gian hoặc cách diễn đạt không rõ ràng chỉ bằng cách xem người dùng ngập ngừng trong ba giây giữa cuộc trò chuyện.

Triển khai tác nhân AI?

Đọc Bản thiết kế của chúng tôi để triển khai tác nhân AI

Đọc ngay

Nền tảng AI Chatbot

Đây là các nền tảng đầu cuối được sử dụng trong quá trình triển khai chatbot để thực sự xây dựng và triển khai các trải nghiệm đàm thoại. Chúng thường bao gồm các công cụ cho logic, tích hợp và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Botpress

‍

Tôi xây dựng mọi thứ trong Botpress : nó đạt đến điểm lý tưởng giữa không cần viết mã và tính linh hoạt dành cho nhà phát triển.

Botpress cung cấp nền tảng đầy đủ tính năng để xây dựng AI đàm thoại với hỗ trợ cho NLU, RAG và các luồng tùy chỉnh. 

Trình xây dựng trực quan rất trực quan đối với các nhà thiết kế và nền tảng này hỗ trợ thử nghiệm và gỡ lỗi theo thời gian thực. 

Và nó rất phù hợp với các nhóm muốn chuyển từ khái niệm sang sản xuất với lượng mã tối thiểu. 

Điều tuyệt vời nhất là nó hoàn toàn miễn phí!

Rasa 

Là một người không có nền tảng kỹ thuật, tôi sẽ nói rằng Rasa thiên về kỹ thuật hơn. Tôi đã sử dụng Rasa cho các bot tùy chỉnh nặng về ML như khi tôi cần kiểm soát hoàn toàn các mô hình ý định.

Nhưng nếu nhóm của bạn có kinh nghiệm về Python và cần xây dựng thứ gì đó vượt ra ngoài logic kéo và thả, Rasa thực sự là công cụ mạnh mẽ. 

Dialogflow 

Dialogflow rất tuyệt vời cho các bot đơn giản hoặc khi bạn stack đã có mặt sâu trong Google Cloud.

Tôi đã từng sử dụng nó một lần để xây dựng một bot trợ giúp CNTT hỗ trợ giọng nói được kết nối với Google Calendar và Tấm trải giường. 

Nó không linh hoạt đối với các luồng nâng cao hoặc logic tùy chỉnh, nhưng thực sự mượt mà nếu nhu cầu của bạn đơn giản.

Công cụ phân tích và tối ưu hóa

Khi chatbot của bạn hoạt động, bạn sẽ cần hiểu rõ hơn về hiệu suất của nó. Các công cụ phân tích theo dõi hành vi của người dùng, mức độ thành công của cuộc trò chuyện, điểm thoát và nhiều thông tin khác.

Botpress (tích hợp sẵn) 

‍

Một khía cạnh khác của Botpress Điều tôi thích nhất là tab phân tích tích hợp.

Thật dễ dàng để gỡ lỗi luồng theo ngữ cảnh và xem người dùng đã nhập gì trước khi bot bị nhầm lẫn.

Máy tính bảng 

Nếu bạn đang chạy nhiều bot hoặc muốn có bảng điều khiển chuyên dụng cho tương tác và hiệu suất, Dashbot là lựa chọn tuyệt vời.

Nó cung cấp cho người dùng cái nhìn sâu sắc có cấu trúc về những yếu tố như giữ chân người dùng và các yếu tố kích hoạt dự phòng. 

Google Analytics (sự kiện tùy chỉnh) 

Tôi thực sự khuyên bạn nên Google Analytics dành cho các nhóm tiếp thị muốn xem bot ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ thoát hoặc mức độ tương tác của toàn bộ trang như thế nào. 

Nó không phải là chatbot gốc, nhưng rất phù hợp cho việc phân tích kênh rộng hơn.

Phải mất bao lâu để thiết kế và triển khai một chatbot?

Việc thiết kế và triển khai một chatbot hoạt động tốt có thể mất từ vài giờ đến vài tuần, tùy thuộc vào độ phức tạp. Các bot hỏi đáp đơn giản có thể hoạt động trong vòng 2 đến 3 giờ, trong khi các bot tiên tiến hơn xử lý các tác vụ phức tạp có thể mất vài ngày hoặc hơn để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy.

Tôi có cần kỹ năng lập trình để thiết kế chatbot không?

Kỹ năng lập trình không bắt buộc phải có khi thiết kế chatbot, nhờ vào các công cụ xây dựng trực quan và không cần mã được cung cấp bởi các nền tảng như Botpress (hoặc Dialogflow ). Tuy nhiên, các tích hợp phức tạp hoặc các tính năng chuyên biệt thường được hưởng lợi từ sự hỗ trợ của nhà phát triển để mở rộng khả năng của bot.

Một chatbot có thể xử lý nhiều ngôn ngữ hoặc phương ngữ trong cùng một bot không?

Một chatbot có thể xử lý nhiều ngôn ngữ hoặc phương ngữ trong cùng một bot nếu nó được thiết kế bằng mô hình hiểu ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ (NLU) và hỗ trợ dữ liệu đào tạo ngôn ngữ cụ thể. Nhiều nền tảng chatbot hiện đại cung cấp khả năng đa ngôn ngữ tích hợp sẵn, nhưng bạn vẫn cần lập kế hoạch dịch thuật cẩn thận và kiểm tra các sắc thái trong cách diễn đạt, bối cảnh văn hóa và kỳ vọng của người dùng ở các khu vực khác nhau.

Làm thế nào tôi có thể đo lường được thiết kế chatbot của mình có thành công hay không sau khi ra mắt?

Thành công của thiết kế chatbot được đo lường sau khi ra mắt bằng các chỉ số như tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, điểm hài lòng của người dùng, tỷ lệ dự phòng và thời gian giải quyết trung bình. Nhật ký hội thoại và phản hồi của người dùng giúp xác định các điểm bất cập và hiệu quả tổng thể.

Tôi nên tránh những lỗi phổ biến nào khi thiết kế cuộc trò chuyện với chatbot?

Những sai lầm thường gặp trong thiết kế chatbot bao gồm sử dụng ngôn ngữ máy móc hoặc quá trang trọng, không làm rõ khả năng của bot, tạo luồng xử lý cứng nhắc, bỏ qua các yếu tố đầu vào bất ngờ và thiếu thông báo dự phòng hiệu quả. Việc thử nghiệm với người dùng thực tế giúp đảm bảo các cuộc trò chuyện tự nhiên và tương tác mượt mà, hữu ích.