Các dự án chatbot thành công tránh được những sai lầm này

Chatbot là gì? Chatbot là phần mềm có thể thực hiện cuộc trò chuyện giống như con người với người dùng. Người dùng có thể nói chuyện với nó hoặc nhắn tin cho nó thông qua một ứng dụng trò chuyện và nó sẽ phản hồi khi thích hợp bằng cách nói, nhập một cái gì đó hoặc hiển thị một cái gì đó đồ họa. Trường hợp sử dụng chính cho chatbots Hiện tại là trong hỗ trợ khách hàng, nơi họ được sử dụng để trả lời các câu hỏi đơn giản, lặp đi lặp lại và báo cáo các câu hỏi phức tạp hơn cho các đại lý con người.

Mặc dù có một số vấn đề cần giải quyết trước khi chúng được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ khách hàng (ngoài Amazon Alexa đặt hàng sản phẩm và một vài ví dụ khác), giao diện đàm thoại đang nhanh chóng được áp dụng cho các chức năng hỗ trợ khách hàng .

Từ quan điểm kinh doanh , một dự án chatbot, giống như bất kỳ dự án nào khác, cần được đánh giá về rủi ro và lợi nhuận.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét các thách thức triển khai chatbot có thể xảy ra và cách tránh chúng.

Nhiều rủi ro được nêu bật ở đây là có thể tránh được vì nhiều vấn đề mà những người chấp nhận sớm phải đối mặt hiện đã được biết đến.

Điều không thể tránh khỏi là chatbots và giọng nói sẽ sớm được áp dụng rộng rãi để hỗ trợ khách hàng vì ROI cho chatbot trong nhiều trường hợp là trên 1.000%, điều này không chỉ do tiết kiệm chi phí, mà còn do sự tham gia và hài lòng của khách hàng tăng lên và cơ hội doanh thu dẫn đến đó.

Các nền tảng bot ngoài kia đã trưởng thành đến mức đây hiện là trái cây treo thấp cho các doanh nghiệp. Không chỉ sẽ chatbots được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ khách hàng, nhưng các trường hợp sử dụng sẽ nhanh chóng mở rộng sang hỗ trợ khách hàng, điều này cuối cùng sẽ thống trị hỗ trợ khách hàng như trường hợp sử dụng chính.

‍

Ngoài sự cường điệu

Thường rất khó để đánh giá một công nghệ mới bởi vì bạn biết rằng một số sự cường điệu xung quanh sản phẩm chỉ là sự cường điệu. Các công ty công nghệ đưa ra tất cả các loại lời hứa táo bạo về những gì sẽ xảy ra khi bạn triển khai công nghệ của họ, nhưng tất nhiên bạn biết rằng nó không dễ dàng, không có gì được đảm bảo và họ chắc chắn không nhấn mạnh những nhược điểm. Điều tương tự cũng áp dụng cho chatbots.

Chatbots đã trải qua nhiều giai đoạn cường điệu. Rất nhiều sự cường điệu này có liên quan đến việc đánh giá quá cao những gì chatbots đều có thể làm được.

Đúng là đã có một số đột phá thực sự trong AI liên quan đến chatbot trong vài năm qua, rằng những đột phá này cần được hiểu để có một bức tranh thực sự về những gì mong đợi từ chatbots.

Những đột phá chính là trong ba công nghệ chính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói ở quy mô lớn (cho trợ lý giọng nói) và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

NLP cho phép chatbot xác định mục đích chung đằng sau các cụm từ ngôn ngữ tự nhiên khác nhau có cùng ý nghĩa. Ví dụ: "đặt chuyến bay" hoặc "Tôi muốn bay đến Paris" có cùng mục đích là "đặt chuyến bay". Một nhà phát triển phần mềm có thể mã hóa những việc cần làm khi ý định đó được xác định.

Nhận dạng giọng nói sử dụng công nghệ dịch các từ được nói thành văn bản. Mặc dù nhận dạng giọng nói đã có từ lâu, nhưng đó chỉ là những tiến bộ trong hiệu suất của máy tính và khả năng ủy thác công việc cho cloud Điều đó giúp các hệ thống này có thể xác định hàng triệu từ vì các thuật toán rất chuyên sâu về tính toán.

Việc tạo ngôn ngữ tự nhiên có một tập hợp các tham số và tạo ra một câu đúng ngữ pháp trong ngôn ngữ tự nhiên.

Tất cả các công nghệ này ở một mức độ nào đó đã phát triển vì những tiến bộ khá gần đây trong sức mạnh tính toán.

Sự cường điệu ở cực điểm là chatbots sẽ sớm thay thế hoàn toàn các tác nhân con người. Thực tế là chatbots Thực hiện cực kỳ tốt trong một lĩnh vực hẹp, nơi ngữ cảnh bị hạn chế và hoạt động tốt nhất khi trả lời một câu hỏi không có ngữ cảnh.

Điều đó không có nghĩa là công nghệ cơ bản không mạnh mẽ và hữu ích. Đúng vậy. Điều đó không có nghĩa là chatbots không thể tạo ra lợi tức đầu tư (ROI) lớn. Họ có thể.

Tuy nhiên, điều đó có nghĩa là trải nghiệm chatbot cần phải được tạo ra với những hạn chế trong tâm trí.

‍

Những lỗi thường gặp của dự án chatbot

Mục tiêu sai

Có nhiều cách mà mục tiêu được chọn khi triển khai chatbot có thể sai. Có thể có nhiều vấn đề trong việc thiết lập mục tiêu, chẳng hạn như giải quyết vấn đề không tồn tại, tức là sử dụng chatbot để làm điều gì đó tốt hơn bằng giao diện đồ họa.

Sai lầm lớn nhất bạn có thể mắc phải là mua sự cường điệu và cố gắng triển khai một chatbot giống như con người tham gia vào cuộc trò chuyện với khách hàng gần như ở cấp độ con người. Nhiều công ty đã thử điều này và thất bại. Cố gắng xây dựng một chatbot bên ngoài phạm vi của những thứ nó làm thực sự tốt luôn là một vấn đề.

Trải nghiệm chatbot tốt nhất là trải nghiệm đàm thoại có hướng dẫn, không phải là trải nghiệm đàm thoại kết thúc mở. Các Botpress Ví dụ, phần mềm xác định một con đường hạnh phúc là một con đường được hướng dẫn mà phần mềm cần để giữ cho người dùng tiếp tục. Nếu người dùng chuyển hướng khỏi con đường này, phần mềm sẽ cố gắng đưa họ trở lại con đường hạnh phúc hoặc cung cấp cho họ cơ hội bắt đầu một con đường khác, nhưng sẽ không cho phép họ đi trên một tiếp tuyến.

Vấn đề thiết kế và phát triển kém

Một chatbot được thiết kế kém khiến người dùng sử dụng nó theo cách không có ý định. Điều này rõ ràng gây ra sự thất vọng và có tất cả các loại hậu quả tiêu cực.

Chatbots Cần phải được thiết kế một cách thận trọng, phạm vi cần phải được thực hiện rất rõ ràng và cuộc trò chuyện cần phải được leo thang đến một con người quá thường xuyên thay vì không đủ thường xuyên (hoặc một chiến lược tương đương cần được sử dụng cho trường hợp sử dụng được đề cập).

Không cần phải nói rằng các nhà phát triển làm việc trên bot cần phải có năng lực và quen thuộc với thực tiễn tốt nhất trong lĩnh vực này.

‍

Cách tiếp cận công nghệ sai

Chatbots ngày nay là sự pha trộn giữa NLP và cây quyết định. NLP cho phép người dùng đặt câu hỏi mở trong một miền rất hẹp và cây quyết định đưa người dùng qua cây quyết định (đường dẫn hạnh phúc) để giải quyết vấn đề hoặc hoàn thành nhiệm vụ. Như đã đề cập ở trên liên quan đến đường vòng, có phạm vi hạn chế để người dùng đi chệch khỏi con đường hạnh phúc.

Đó là một sai lầm khi chọn cách tiếp cận hộp đen cho các cuộc trò chuyện. Các giải pháp hộp đen là các giải pháp theo hướng dữ liệu trong đó logic về cơ bản được giữ trong các thuật toán AI. Vấn đề với điều này là không ai biết chắc chắn giải pháp AI sẽ làm gì, nó cực kỳ khó gỡ lỗi, nó không thể được kiểm tra toàn diện và thông tin mới có thể thay đổi hành vi của nó.

Trong khi thậm chí Botpress sử dụng một số công nghệ này, nó giới hạn miền mà AI "hộp đen" này có thể hoạt động trong phạm vi hẹp xung quanh con đường hạnh phúc. Do đó, mục tiêu của AI là luôn đưa người dùng trở lại con đường hạnh phúc hoặc cho phép họ chuyển sang một con đường mới. Điều này dễ hiểu và gỡ lỗi hơn nhiều.

Tôi nên đề cập rằng AI "hộp đen" này hoạt động cực kỳ tốt trong các lĩnh vực bị ràng buộc và nơi có một lượng lớn dữ liệu liên quan xung quanh nhiệm vụ trong tầm tay. Đây là lý do tại sao AI có thể chơi game rất tốt. Vấn đề với ngôn ngữ là nó có kích thước vô hạn vì bất kỳ tuyên bố nào cũng có nghĩa là những thứ khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh, bao gồm các tuyên bố đã được đưa ra trước đó và các thông tin liên quan khác mà tác nhân đàm thoại nên biết.

Triển khai hộp đen AI cho các cuộc hội thoại sử dụng trạng thái công nghệ hiện tại tương tự như sai lầm khi cố gắng triển khai một chatbot kết thúc mở.

Ngoài ra, bất chấp những sai sót được đề cập ở trên, loại phương pháp hộp đen này cực kỳ tốn dữ liệu và do đó tốn rất nhiều chi phí để thực hiện. Và thực tế là nó là một hộp đen có nghĩa là rất khó để chuyển đổi nhà cung cấp, điều đó có nghĩa là chi phí chuyển đổi cực kỳ cao và do đó bị khóa.

Tốt hơn là sử dụng các công nghệ NLP và cây quyết định đơn giản để xây dựng bot và sau đó sử dụng AI với phạm vi giới hạn quanh các cạnh để đưa người dùng trở lại hoàn thành nhiệm vụ trong tầm tay. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng các công ty thực sự ngạc nhiên về cách công nghệ này dễ tiếp cận và dễ sử dụng. Một nhà phát triển có thẩm quyền có thể học cách xây dựng một bot sử dụng NLP và cây quyết định chỉ trong vài giờ.

Nó cũng rất quan trọng để hiểu rằng các cuộc trò chuyện với chatbots không nên sao chép các cuộc trò chuyện với con người. Ví dụ, giao diện đồ họa hiệu quả hơn nhiều để sử dụng trong nhiều trường hợp so với văn bản hoặc giọng nói. Các nút tùy chọn nhấp nhanh hơn so với nhập hoặc nói phản hồi. Điều này sẽ đúng ngay cả khi có thể tạo ra một chatbot cấp độ con người. Thực tế này thường bị bỏ qua khi sử dụng hộp đen hoặc chủ yếu là cách tiếp cận AI dựa trên từ.

‍

Nền tảng sai

Các vấn đề với việc chọn sai khung bot có thể không rõ ràng ngay lập tức nhưng sẽ trở nên rõ ràng theo thời gian.

Cách nhanh nhất để xây dựng chatbot là sử dụng nền tảng kéo và thả. Vấn đề với điều này là trong hầu hết các trường hợp, các nhà phát triển sớm gặp phải những hạn chế cứng. Ngoài ra, cách tiếp cận chung được sử dụng có nghĩa là những gì nên là các tính năng đơn giản bị tấn công vào hệ thống khiến quản trị viên sử dụng bot trở nên rườm rà và khó khăn.

Mặt khác của quang phổ là các nền tảng độc quyền dựa trên mã cho phép các nhà phát triển mã hóa bot từ đầu. Vấn đề với cách tiếp cận này là phải mất một thời gian rất dài để xây dựng ngay cả các bot đơn giản.

Cách tiếp cận tốt nhất là một khung cung cấp tất cả các thành phần và giao diện trực quan cần thiết, bao gồm cả giao diện kéo và thả, ra khỏi hộp, nhưng đồng thời cho phép tất cả các thành phần và giao diện này dễ dàng tùy chỉnh cho tác vụ trong tầm tay.

Điều này đặc biệt quan trọng vì các nhà tài trợ bot thường tập trung hầu hết sự chú ý của họ về cách bot sẽ hoạt động cho người dùng cuối. Vấn đề với điều này là có nhiều thành phần và giao diện khác quan trọng đối với những người dùng bot khác như quản trị viên (những người muốn theo dõi phân tích chatbot và quản lý quyền truy cập phụ trợ), người tạo kỹ thuật và phi kỹ thuật (muốn sửa đổi hành vi và nội dung của bot) và tác nhân con người (người trả lời các cuộc trò chuyện được leo thang bởi bot).

Xây dựng các thành phần này từ đầu là một bài tập cực kỳ tốn thời gian. Tất nhiên, các khung kéo và thả đơn giản có các phiên bản rất chung chung và hạn chế của chức năng này và không thể dễ dàng tùy chỉnh.

Khả năng tùy chỉnh là điều cần thiết cho chính bot người dùng cuối, ngay cả khi nó không rõ ràng trước mắt. Ví dụ: khi xây dựng luồng bằng trình tạo luồng kéo và thả, có thể có một số tác vụ cần được lặp đi lặp lại trong các luồng khác nhau, chẳng hạn như xác thực người dùng bằng hệ thống công ty hoặc xử lý thanh toán.

Framework sẽ cho phép bạn thêm các thành phần này làm thành phần trực quan vào trình tạo luồng để những người tạo nội dung ít kỹ thuật hơn có thể dễ dàng thêm các chức năng này vào các quy trình.

Một nền tảng không dễ dàng tùy chỉnh sẽ gây khó khăn cho việc cung cấp cho người dùng phi kỹ thuật các cách cập nhật nội dung vì các phương pháp để làm điều này cần phải được "hack" vào khung. Một khung cho phép tùy chỉnh mọi thứ sẽ giúp dễ dàng tạo các màn hình được xây dựng cho mục đích cho người dùng phi kỹ thuật, dễ sử dụng và trực quan.

Ngoài ra, nó cũng rất có lợi cho các nhà phát triển của bạn để có quyền truy cập vào mã nguồn cơ bản cho hệ thống. Điều này sẽ cho phép họ nhanh chóng hiểu cách thực hiện mọi thứ và sẽ cho phép họ xác định các vấn đề nhanh chóng nếu chúng phát sinh.

Một cái gì đó cực kỳ quan trọng đối với một framework là khả năng kiểm soát và di chuyển dữ liệu của bạn. Nền tảng này sẽ cho phép các doanh nghiệp triển khai bot ở bất cứ đâu họ chọn, có thể là riêng tư cloud hoặc on-prem (trên máy chủ nội bộ).

ROI cũng là một cân nhắc quan trọng về mặt nền tảng. Nền tảng sẽ cho phép sử dụng lại công việc từ một bot cho các bot khác, tức là bằng cách xây dựng chức năng cho một bot giúp xây dựng bot tiếp theo dễ dàng hơn. Điều này làm cho việc mở rộng quy mô từ một bot sang nhiều bot rẻ hơn dần dần, điều này có tác động cải thiện ROI tổng thể.

Một ví dụ về điều này là các nền tảng được thiết kế kém sẽ khiến bạn tạo một bot mới cho mọi ngôn ngữ mới mà bạn thêm thay vì chỉ cho phép bạn cung cấp cùng một nội dung bằng một ngôn ngữ khác. Ngay cả việc không tách thiết kế luồng khỏi nội dung cũng khiến việc quản lý nội dung trở nên khó khăn và dễ bị lỗi hơn vì nhân viên phi kỹ thuật cần chỉnh sửa các luồng thực tế thay vì chỉ cập nhật nội dung.

Cho phép quản trị viên và người dùng phụ trợ khác thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả và dễ dàng cũng tiết kiệm thời gian và dẫn đến ít sai lầm hơn, giúp cải thiện ROI.

‍

Khóa nhà cung cấp

Khóa nhà cung cấp là một vấn đề theo một số cách.

Nếu bạn buộc phải sử dụng công nghệ của họ, tức là nền tảng không cho phép bạn sử dụng các thành phần của bên thứ ba, bạn đang đặt cược rằng tất cả các thành phần của họ sẽ là tốt nhất trong lớp mãi mãi. Nếu không, bạn sẽ buộc phải sử dụng công nghệ lỗi thời trong khi phần còn lại của thị trường tiếp tục hoặc trải qua một bài tập chuyển đổi rất tốn kém.

Nếu có bất kỳ thành phần nào chúng bị thiếu, hoặc nếu bạn cần thay đổi cách thức hoạt động của một cái gì đó, bạn cần dựa vào chúng để thực hiện phát triển tùy chỉnh, điều này không chỉ gây ra sự chậm trễ mà còn có thể là một bài tập tốn kém.

Cuối cùng, nếu bạn là khách hàng bị giam cầm, họ có thể đặt giá có thể rất tốn kém. Họ biết rằng chi phí chuyển đổi được tải đầy đủ có thể rất cao, đặc biệt nếu chúng gây khó khăn cho việc di chuyển dữ liệu và mã sang các nền tảng khác.

Sử dụng một hệ thống độc quyền trái ngược với một hệ thống mở làm cho khóa nhiều khả năng hơn và chi phí chuyển mạch cao hơn. Ngoài ra, lựa chọn một cách tiếp cận phức tạp để chatbots Điều đó chỉ có thể được thực hiện bởi các chuyên gia dữ liệu có nghĩa là khóa sẽ khó thoát hơn và chi phí khóa cao hơn.

‍

Không thu hút các bên liên quan tham gia

Đây là một sai lầm phổ biến và rõ ràng đối với bất kỳ dự án phần mềm nào đòi hỏi phải thay đổi các hành vi hiện có và các giải pháp đã được biết đến. Tất nhiên, các đại lý dịch vụ khách hàng đặc biệt quan trọng trong thế giới bot vì họ có thể cảm thấy bị đe dọa bởi công nghệ này. Họ cần được đào tạo lại để cung cấp một bộ dịch vụ bổ sung cho các dịch vụ mà bot cung cấp, đặc biệt là cung cấp các dịch vụ sâu hơn cho những khách hàng có nhu cầu phức tạp hơn mà bot không thể giải quyết được.

‍

Bỏ qua ROI

Có hai cách mà bỏ qua ROI có thể dẫn đến thất bại. Đầu tiên là nếu không có số ROI hấp dẫn, dự án sẽ không được tài trợ, ngay cả khi có tài trợ cho POC để chứng minh công nghệ. Thứ hai là các bên liên quan trong dự án nhận ra rằng không có ROI khi dự án đi vào hoạt động.

Không có lý do gì để không tính toán ROI dự kiến [tính toán ROI] trả trước và sau đó cập nhật con số này khi bạn có thêm thông tin về trường hợp sử dụng và ngữ cảnh. Có nhiều trường hợp sử dụng có ROI cực kỳ cao nên việc tìm kiếm các trường hợp sử dụng không khó.

‍

Không xây dựng bot tăng dần

Tất nhiên, nhiều rủi ro ở trên có thể tránh được bằng cách làm theo cách tiếp cận triển khai bot từng bước.

Nó là cực kỳ dễ dàng để xây dựng các giải pháp có thể được kiểm tra tăng dần. Bắt đầu với một POC trường hợp sử dụng duy nhất và định tuyến một vài người dùng cuối đến bot để đánh giá hiệu suất. Bằng cách này, hiệu quả của giải pháp, bao gồm cả phản hồi của người dùng, có thể được kiểm tra và tinh chỉnh không tốn kém ở mỗi bước.

Tất nhiên, điều quan trọng là chọn các trường hợp sử dụng thách thức các giả định "có nguy cơ" nhất khi chọn trường hợp sử dụng cho bài tập này để các giả định quan trọng và không chắc chắn nhất được kiểm tra trước.

Nhiều nhà cung cấp muốn bạn tham gia vào một cách tiếp cận Big Bang, nơi rất nhiều công việc và nỗ lực đi trước trước khi một bot hoạt động, thậm chí là POC, được trình bày cho người dùng. Không chỉ vậy, các nhà cung cấp nhấn mạnh rằng chỉ những chuyên gia tư vấn giá cao mới có thể quản lý và giám sát bot cho bạn. Đây sẽ là một lá cờ đỏ lớn.

‍

Kết thúc

Có rất nhiều cân nhắc cần ghi nhớ khi xây dựng một chatbot. Miễn là bạn nhận thức được những rủi ro chính và thực hiện một cách tiếp cận gia tăng để thực hiện, bạn có cơ hội lớn để xây dựng một chatbot thành công và đạt được ROI phi thường đi kèm với việc đó.

‍