Как правильно разработать чат-бот: 7 шагов

Разработка беседы в чат-боте — сложная задача. Необходимо не только разработать персону, соответствующую индивидуальности вашего бренда, но и сделать интерфейс беседы чистым, а чат-бот должен быть нацелен на положительный опыт. Поэтому разговор должен разрабатывать не разработчик, а копирайтер в сотрудничестве с отделом маркетинга или коммуникаций. Важно создать правильный ход беседы для нужной цели. В некоторых случаях люди чувствуют себя более комфортно с чат-ботом, чем с человеком. Например, одна австралийская компания, предоставляющая финансовые услуги, заметила, что клиентам удобнее отменять заказ с помощью машины, чем с помощью человека. Поэтому при разработке чатбота следует обратить внимание на разговорную стратегию и знать, что сама платформа не является самостоятельной, а должна быть интегрирована со всеми остальными элементами бизнеса.

Существует множество различных платформ для чатботов, начиная от платформ, позволяющих создавать простые чат-боты для ответов на часто задаваемые вопросы, и заканчивая более продвинутыми чат-ботами, учитывающими контекст. Такие чат-боты, учитывающие контекст, могут предложить много дополнительных преимуществ, поскольку они могут предложить положительный опыт конечному пользователю.

После того как вы решили, какую платформу использовать, важно решить, привлекать ли сторонних разработчиков или нет. Существует множество разработчиков чат-ботов, которые могут помочь вам, но не каждый разработчик может предложить правильное решение. Поэтому важно изучить вопрос и убедиться, что вы работаете с правильным разработчиком чат-бота.

Разработка — это только одна часть, как и в любом проекте по разработке программного обеспечения, тестирование является важнейшим аспектом проекта. К счастью, большинство организаций, с которыми я общался, тестируют код чат-бота. Особенно разработчики чат-ботов применяют строгие методы тестирования. Эти процессы включают среду тестирования, среду приемки и живую среду, чтобы гарантировать, что все может быть протестировано должным образом. Вы должны тестировать не только код собственных проектов, но и программное обеспечение, которое вы используете. К сожалению, многие организации не тестировали сторонние инструменты, которые они внедряли, и как бы доверяли третьей стороне в том, что их инструмент и код в этом инструменте корректен и не имеет ошибок. Существует сильная зависимость и доверие к инструментам сторонних производителей. Однако важно обеспечить надлежащий контроль. Один американский разработчик чатбота зашел так далеко, что никогда не разрешал сторонним разработчикам получать доступ к коду. Другой вариант — потратить время на обратное проектирование того, что вы создали, чтобы убедиться, что код действительно правильный.

По своей природе разговоры управляются данными и ведут к получению большего количества данных. Эти данные могут быть проанализированы, а выводы аналитиков могут быть использованы для улучшения разговорного потока чат-бота. Однако для того, чтобы любой выходной текст можно было использовать для обучения чат-бота, необходимо провести тщательное тестирование. Например, любой текст должен быть написан копирайтерами, а не разработчиками, и особенно крупные организации требуют наличия определенной структуры управления контентом, который произносит чатбот.

Поскольку все разговоры — это данные, из них можно извлечь ценную информацию, как активную, так и пассивную, чтобы собрать и передать эти данные в общие механизмы отчетности. Так что это на микроуровне индивидуального разговора для отдельного пользователя, и это на макроуровне для вопросов, которые задаются и на которые даются ответы. Это называется аналитикой разговора: что было сказано, как это было сказано, каково было намерение, каково настроение, достигли ли мы цели, какова была цель. Как это вписывается в общий контекст? Без разговорной аналитики невозможно разработать увлекательный и успешный чатбот. Можно также добавить возможность вклиниваться и вмешиваться в любой разговор, но это как бы обманывает цель. Тем не менее, это может быть полезно, поскольку часто машины все равно не понимают полного контекста, и тогда требуется вмешательство человека.

Конечно, все эти аналитические данные могут дать ценную информацию для улучшения чат-бота. Просмотр транскриптов в поисках мест, где чатбот не понял, о чем спрашивают люди, помогает создать какие-либо наборы данных, чтобы переучить чат-бота или посмотреть на места, где чатбот думает, что понял все правильно, но на самом деле ошибся, и таким образом можно исправить информацию и улучшить беседу. Такое контролируемое обучение помогает улучшить чат-бота и предотвращает проблемы, подобные тем, что возникли с чат-ботом Tay от Microsoft, который обучался без контроля. Целью должно быть постоянное совершенствование чат-бота, чтобы он все больше ориентировался на контекст и лучше понимал намерения собеседника.

Чат-боты предлагают организациям отличный способ улучшить свой бизнес, сделать его более эффективным и повысить качество обслуживания клиентов. Однако важно, чтобы чат-бот обучался контролируемым образом и был связан определенными правилами, определяющими ваш разговор, если вы хотите избежать таких примеров, как бот Tay компании Microsoft в Twitter. Обработка естественного языка становится все лучше, и со временем станет возможным вести увлекательные беседы с машиной.