创作时应避免的 13 个错误Chatbots

如果设计得当，chatbots 可以让公司更轻松地与客户互动。它们的开发成本比应用程序低得多，而且有一些固有优势，比如可以直接在聊天中使用（顾名思义），而且不需要下载。

创建chatbots 时的常见错误。

1.要求过多的文字

在可能的情况下，聊天机器人的设计应不需要文本输入。比起输入，用户更喜欢点击简单的按钮。应尽可能使用图形部件代替文本。在最坏的情况下，可以在文本中显示编号选项供用户选择。

完成工作的接触次数是这里的关键指标。

2.不使用图形用户界面

聊天用户界面并不适合许多工作，因为它有许多缺点，包括

• 它不像图形界面那样，能让用户简明易懂地概览所有可用选项。
• 如上所述，这是一种笨拙的输入选择方式。
• 用户无法看到任何正在进行的工作状态，也不知道流程中可能涉及多少步骤。
• 如果用户改变主意或出错，就无法撤销或返回。

大多数主流聊天应用程序都允许用户添加带有自定义图形的网页视图作为机器人的屏幕。使用网页视图无疑会改善用户体验。

当然，响应速度也是网络视图的一个考虑因素，需要由开发人员并最终由聊天平台开发人员来解决。

还有一个鲜为人知的用例是，网络视图应该用于输入密码等安全信息，因为您不希望将这些信息保存在聊天记录中。

3.赋予机器人太多个性

适当的时候有点个性是好的。如果个性妨碍了实用性，例如要求人们阅读过多的文字，就会影响体验。

值得思考的是，当机器人无法理解用户想要做什么时，用户会多么欣赏机器人的个性。在这种情况下，机器人无疑会让情况变得更糟！

4.让机器人过于脚本化

目前，chatbots 绝对具有新奇价值，这使得用户可以忍受其缺陷。但这种情况不会一直存在。

这篇博文中的大多数观点都可以成为自己博文的主题，而这篇博文绝对属于这一类。

脚本机器人的优势在于，用户体验受到严格控制，以一口大小的块状提供，而且用户有一定的能力导航到感兴趣的主题。这使得最终用户能够很好地理解这种体验。

这种方法的缺点是，与应用程序或网站上的自定义用户界面相比，导航功能非常笨拙和有限。例如，返回按钮在台式机和移动设备上的使用率都很高，但对于机器人来说，返回按钮相当于使用菜单导航，这是一种非常笨拙的解决方案。

脚本化方法在很多方面都存在不足，这与我们之前提到的聊天界面相同，例如无法预先对选项有一个很好的概览，以及被锁定在顺序导航中。

适当使用图形界面和 NLP 可以使机器人的使用效率大大提高。

当然，在开发速度与功能限制之间可能会有所权衡。如果将 Powerpoint 演示制作成一个完全交互式的网站，可能会大大改进演示效果。但是，如果它能很好地完成手头的工作，那么从时间、精力和经济角度来看，你就没有理由去建立一个交互式网站。

5.不管理用户范围

即使您使用自然语言处理 (NLP) 来处理一次性命令（而不是多层次对话--目前还无法做到这一点），它也有局限性。这是因为在现实中，很难预料用户会以多少种方式提问。

谷歌在其博客中称，在其网站上进行的搜索中，15% 是全新的，即以前从未见过的。这意味着每天大约有 8 亿次搜索。

因此，对于非经常性或一次性的工作，重要的是要找到某种方法，通过明确范围来限制人们提问的范围。

对于频繁的任务，当然可以在 "训练 "机器的同时 "训练 "用户。对于管理播放列表或订餐等频繁的家庭任务，用户将适应 NLP。

6.不在环路中使用人类

除非用户认为机器人背后至少有可能是人类，否则很难看到用户键入完整句子的问题。

当然，输入句子比点击几个按钮更费力，尤其是在手机上，因此，如果机器人不能做出正确回应，用户的挫败感就会迅速升级。

环路中的人工是指由人工接替机器人，对最终用户做出人工响应的能力。

与纯粹的自动化系统相比，在环路中提供人工服务的成本显然更高，但在许多情况下，回答问题的已经是人工代理，引入机器人是为了通过回答简单重复的问题来提高效率。

为了确保最终用户不会感到沮丧，如果机器人回答问题的概率不是很高，就必须确保将对话升级到人工对话。

机器人回答问题的置信度是 NLP 引擎的输出结果，因此通常很容易设定置信度，低于该置信度，对话将自动升级为人工对话。

即使机器人对话被升级为人工对话，机器人仍然可以增加价值。机器人可以向人工显示预制答案，以便他们更快地做出回应，这些答案甚至可以包括图形小部件。当然，通过监控人类的回应，机器人还可以训练自己在未来回答更多问题。

7.使用Chatbots 进行开放式搜索

如前所述，chatbots ，当对查询的回复有限并可以进行整理时，使用 NLP 在狭义范围内效果很好。事实上，NLP 的最佳用途之一就是一种有限搜索，它可以让用户找到他们想要的选项，而无需通过繁琐的决策树。

但开放式搜索则不同。在这种情况下，用户不一定预先知道所有相关因素是什么。他们希望快速获得所有可用选项和相关因素的概览，然后使用筛选器根据搜索标准快速缩小选项范围。

虽然可以让机器人告诉你某地最适合你入住的酒店，但在同样的时间内，机器人给你提供的解决方案不可能比你使用广泛的搜索和筛选工具在一个好的酒店网站上找到的更好。

如果您更看重速度和便利性，而不是解决方案的质量/价值，那么 NLP 路线可能是一条不错的路线。例如，在购买鲜花时，您可能比较乐意使用最方便的解决方案，而不是花时间去寻找价格最优惠的花店。

8.从零开始构建聊天机器人

有很多原因可以解释为什么您不应该从头开始开发机器人，因为您可以使用一个框架来提供您需要的所有功能。

你不仅不应该浪费时间和精力去编码那些可以作为通用组件提供的功能，也不应该花时间编写多个与第三方服务的集成，因为框架的一个集成就可以为你提供许多开箱即用的第三方集成。

如果框架允许您访问组件和集成的源代码，您就可以根据需要对其进行定制，那么上述情况就尤其适用。

9.没有解决全部问题

如果客户不需要离开聊天频道就能完成工作，那么机器人就会真正有用。如果客户必须离开聊天频道才能完成流程中的某些步骤，那么机器人的作用就会大打折扣。

当然，机器人可能无法完成所有必要的步骤，但如果有可能做到的话，如果机器人能够处理整个过程，对最终客户来说就会更有价值。

例如，当客户使用聊天机器人购买一杯咖啡时，他们应该可以选择向机器人付款来完成交易。如果可能的话，他们不应该被迫在交易结束时向咖啡师支付现金。如果你必须在乘车结束时向司机支付现金，Uber 也不会这么好。

10.在流程中设置不必要的步骤

这一点显而易见，但良好的客户体验来自于简单和方便。客户为完成特定任务所付出的努力，包括他们需要执行的步骤数量，都应尽可能减少。

例如，如果顾客总是点同一种咖啡，那么在流程开始时，就应该为他们提供快速点这种咖啡的选项。

11.在应用程序能更好地完成任务时使用Chatbots

Chatbots 并不是每项任务都是完美的。在某些情况下，公司可以利用应用程序为客户提供更好的服务。

例如，如果一个流程需要在多个屏幕上进行反馈和调整，而且细节要求很高，那么使用应用程序比使用机器人更有意义。

这一点尤其适用于桌面应用程序，但也适用于移动应用程序。

12.为控制而牺牲灵活性

这一软件开发的一般规则同样适用于chatbots 。即使会导致更多的输入错误，让用户灵活地与机器人进行交互也是非常重要的。

只要客户在出错时可以挽回他们所做的事情，那么用户体验就不会那么死板和受控，用户体验也会好得多。

13.赠送数据

人工智能让数据成为新的石油。许多人工智能公司的聊天机器人业务模式是免费提供服务，希望通过收集数据来改进人工智能。

如果将您的数据提供给第三方，您的聊天机器人就会面临以下安全风险：

• 如果需要，您将无法轻松切换 NLP 引擎，也就是说，您将被锁定。
• 您将无法使用自己的数据来增强 NLP 或通用人工智能。
• 您将不太可能学到用于处理数据的方法和技术。
• 您不能将自己的数据用于其他目的，如与其他系统集成或创建相关功能。
• 您自己无法保证数据的安全性或隐私性。

随着chatbots 逐渐成为主流，许多用户体验和开发方面的最佳实践将会出现。希望上述的一些内容能对您有所帮助，帮助您找出影响机器人用户体验的问题。