Como superar os desafios da integração de chatbots

Tempos atrás, os chatbots eram nada mais do que uma fantasia cara. Eles eram extremamente limitados e havia um certo prazer pervertido em fazê-los desconfortavelmente desconcertados, pedindo algo além de seu alcance. Todos estes “Desculpe, mas eu não entendo” foram divertidos de ler. No entanto, com a adição da Internet ao mix – as coisas mudaram. Inúmeros projetos subiram um após o outro.

Então o aprendizado de máquina foi totalmente implementado e a coisa verdadeiramente majestosa aconteceu – os chatbots tornaram-se capazes de manter conversas mais ou menos adequadas com base no dicionário expansivo, no contexto e nas especificidades da sintaxe. Claro, ainda há um elemento de vale misterioso em jogo, mas ninguém realmente se esforça mais por fazer de conta.

Por causa dessas melhorias, os chatbots rapidamente encontraram e solidificaram seu lugar no mercado. Os benefícios dos chatbots são fáceis de entender. Com o tempo, o envolvimento deles começou a mudar a forma como o negócio é tratado. Eles assumiram coisas mundanas e arrogantes como o suporte casual ao cliente e o transformaram em poderosas ferramentas de inteligência e parece que as pessoas entendem seus benefícios. Basta verificar os MarketingCharts.com dados doabaixo:

Potential Benefits of Using Chatbots (per Consumer) via MarketingCharts

No entanto, não importa o quão poderosos e atingidos os chatbots são – eles são apenas conjuntos de uns e zeros que precisam ser resolvidos. E há mais de um desafio que vem de certa forma. Eles são bastante grandes e precisam ser levados a sério. Se não, esteja preparado para dizer que “erros foram cometidos” ao passar por uma porta.

Aqui estão alguns dos mais comuns.

Interpretação de Mensagens

Um dos maiores desafios em usar chatbots no suporte ao cliente vem com a interpretação das mensagens e a compreensão da intenção do usuário. A programação de algoritmos flexíveis para interpretar a intenção da mensagem é uma prioridade máxima ao criar um chatbot.

Ao contrário das máquinas que conhecem uma e única maneira possível de dizer as coisas – as pessoas fazem isso de várias maneiras. Alguns escrevem frases curtas. Alguns escrevem por muito tempo. Alguns escrevem em coloquial, alguns escrevem com erros amargos. E o cliente realmente não se importa se isso é inadequado para a máquina entender e eles não aceitarão “desculpe, eu não suporto” por uma resposta.

Existem várias soluções. O mais simples é alertar o usuário de que ele precisa expressar sua causa em termos gerais para facilitar o processamento da solicitação. Isso funciona para algum segmento dos clientes. Mas nem todo mundo é tão generoso. Por causa disso, deve haver um algoritmo para juntar a mensagem da solicitação de um cliente existente e compará-la com possíveis variantes com base no contexto. Você pode ir além de configurar uma reação separada com o chatbot fazendo a segunda suposição se o termo estiver além do banco de dados ou se houver várias variantes possíveis.

Transição de máquina para humano

Deve haver um algoritmo de comutação para uma transição perfeita do chatbot para um humano em certas instâncias. A solução é baseada na análise da natureza das respostas com padrões pré-determinados, a fim de decidir se é ou não necessário aconselhamento humano. Às vezes, pode ser que a pergunta direta “esteja satisfeita com uma resposta”.

Personalização

Quando o chatbot é capaz de entender o usuário e fazer respostas mais ou menos adequadas – o próximo passo lógico é usar o contexto ganho para sua vantagem. Em termos de experiência do usuário, isso significa personalização. A maneira mais simples é manter o histórico do usuário intacto. O bot deve ser capaz de salvar e acessá-lo de acordo. Isso realmente ajuda a envolver o usuário e mantê-lo feliz com todo o assunto.

Personalização também facilita toda a coisa “você também pode gostar” que muitas vezes confunde alguns. Com base em solicitações e tendências já existentes entre vários usuários, o bot poderá calcular a oferta mais viável para o usuário.

O desafio vem com o cálculo das formas mais adequadas de se adaptar ao usuário. Mas isso é resolvido apenas através de uma série de tentativas e falha em cada instância particular.

Estilo Chatbot

Outra coisa que precisa ser considerada é o estilo do chatbot. O usuário realmente não gosta de lidar com a secretária eletrônica (que basicamente é o chatbot). Eles querem um pouco mais de interação. Isso significa que os chatbots precisam ter alguma atitude. Pode ir até selecionar o sexo de um bot. Mas o mais comum é selecionar várias maneiras de conversar – mais formal, informal ou florido ou excessivamente minimalista.

Coleta de Dados

Chatbots servem como uma faca de dois gumes. De um lado – eles ajudam os usuários a resolver as causas. Por outro lado, eles fornecem informações vitais sobre o usuário.

Embora essa informação seja apenas uma fratura do que você está reunindo com o conjunto de ferramentas da Ad Tech, ela fornece informações vitais sobre o comportamento e as preferências do público-alvo. E essa é a coisa que você gostaria de levar em consideração.

Você precisa ver o quadro geral para avaliar a eficácia do chatbot. Para fazer isso, ele deve ser integrado ao sistema de gerenciamento com um determinado conjunto de métricas para que as informações recebidas sejam classificadas e utilizadas. Isso também ajuda a entender o que envolve e o que assusta o público em um determinado episódio. Isso ajuda a ajustar o comportamento do bot e a maneira das respostas. Também ajuda a expor pontos fracos na apresentação dos produtos.

Processamento de Linguagem Natural

Outro grande desafio que vem com a personalização e ajuste do comportamento do chatbots é entender os limites do Processamento de Linguagem Natural (PNL). Embora seja a espinha dorsal de qualquer chatbot – se foi longe demais, pode ser tão bom quanto sonhar com um elefante em um gole de uma nuvem olhando exasperado de cabeça para baixo. Em outras palavras – pode acabar sendo tão incompreensível quanto qualquer sessão de gato sentado no teclado. Mas esse é um exemplo extremo – realmente não acontece dessa maneira.

O que acontece é uma falta de comunicação. Por exemplo, você tem uma solicitação do usuário para explicar como realizar o registro em um site. Se não for programado corretamente, o chatbot pode converter um conjunto incompreensível de comandos baseados em palavras-chave encontradas na codificação que, de fato, representam uma resposta ao bot, mas são essencialmente inúteis para um usuário. (Mesmo que seja considerado um estilo literário legítimo por alguns estudiosos.)

Tais coisas são resolvidas através do estudo das perguntas mais solicitadas e mais frequentes. Em torno desta informação, conjuntos de respostas (árvores de decisão AKA) são construídos. Para fazer mensagens coesas – as frases de ligação são compostas. Note que esta coisa é aperfeiçoada no processo em um dado recebido, assim todo bom chatbot é único à sua maneira.

O aprendizado de máquina é outra solução, mas ele precisa de um conjunto muito definido de regras para ser eficaz. Se não, será uma bagunça. No entanto, torna o processo de personalização muito mais fácil e melhora significativamente a localização de respostas adequadas para solicitações de usuários.

Conclusão

Todo desafio mencionado pode ser resolvido facilmente se a equipe de desenvolvimento profissional estiver envolvida e houver um forte sentimento de confiança entre o proprietário do projeto e a equipe. E as pessoas estão falando cada vez mais sobre os chatbots, apenas confira o Google Trends abaixo. Por isso, pode ser bom pensar em frente e se preparar para o seu negócio. 

Chatbots Popularity (According to Google Trends)

Os chatbots tornaram-se mais do que apenas respondedores automáticos enigmáticos – eles se tornaram fontes valiosas de informação. De muitas maneiras, ajudaram a melhorar os métodos já existentes de interação com os clientes. Por outro lado – eles abriram novas perspectivas sobre um conceito. Pode ser uma caixa de Pandora no final, mas no momento parece mais do que intrigante.

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