10 этапов разработки качественного чат-бота для клиентской поддержки

В Facebook Messenger более 34 тысяч чат-ботов. Они отвечают на вопросы пользователей, помогают осуществлять различные действия и существенно облегчают работу сотрудникам служб поддержки. Чтобы разработать функционального чат-бота для клиентской поддержки, вам не нужно обладать навыками программирования или заново изобретать искусственный интеллект. Мы описали 10 этапов, которые помогут разработать чат-бота с нуля.

Этап 1: Определить круг обязанностей бота

Сегодня не существует универсальных ботов, способных ответить на любой вопрос. Качественные виртуальные собеседники имеют ограниченный круг задач, с которым могут отлично справляться. Больше задач – больше некорректных ответов. Поэтому лучше использовать принцип Парето 20/80: определите 20% вопросов, которые клиенты задают в 80% случаев и автоматизируйте их.

Этап 2: Выбрать платформу

Чат-боты могут общаться с пользователями посредством разных каналов: мобильной связи (SMS, USSD), мессенджеров (Facebook Messenger, WeChat), социальных сетей или встроенных в ресурсы чатов. От правильно выбранной платформы зависит, сможете ли вы окупить внедрение новой услуги, привлечь новых клиентов и повысить лояльность постоянных потребителей.

Этап 3: Выстроить коммуникационную архитектуру

Общение в чате непрерывно, и в истории сохраняются вопросы и ответы обеих сторон, то есть система будет анализировать ответы всегда в контексте. Поэтому один из важных шагов – разработать коммуникационную архитектуру, которая позволит выстроить иерархию контента.

Этап 4: Структурировать контент и смоделировать ответы ботов

Разработав коммуникационную архитектуру, вы можете начать продумывать схему диалога, детально прорабатывая дизайн сообщений, чтобы общение не выглядело искусственным.

Этап 5: Спроектировать интеграции

Если ваша платформа уже интегрирована с другими системами, то подобную схему интеграции можно применить и для чат-бота. Другими словами, система сможет предоставлять данные по статусу, подтягивать информацию из других сервисов и многое другое.

Этап 6: Собрать информацию для полноценного диалога

Люди могут по-разному формулировать один и тот же вопрос. Поэтому вам надо научить бота различать всевозможные вариации одного и того же понятия, чтобы он смог давать корректные ответы, а не писать: «Я вас не понимаю, пожалуйста, переформулируйте запрос». Собрать информацию для обучения бота можно из истории сообщений контакт-центра. Другой способ – сделать опрос среди группы людей, похожих на ЦА вашей компании.

Этап 7: Обучить бота

Это можно сделать двумя способами:

• разработать чёткие структурированные сценарии ответа;
• использовать уже готовые обучающие алгоритмы для интерпретации ответов.

В первом случае важно иметь большую базу данных для обучения бота. Если её нет, воспользуйтесь вторым вариантом.

Этап 8: Внедрить схему ведения диалога

В зависимости от выбора платформы для обучения бота, он будет по-разному отвечать на вопросы. В одном случае вы сможете добавлять собственные сценарии ответов бота, вводя большое количество примеров, чтобы он как бы «понимал» естественную речь. При работе с платформой на лингвистической основе нужно задать условия, при которых бот будет отвечать либо так, либо так.

Этап 9: Провести бета-тестирование

Чтобы понять, корректно ли работает бот, нужно привлечь большое количество тестировщиков.

Этап 10: Активировать бота и быть готовым к правкам

После введения бота в эксплуатацию его придётся время от времени дорабатывать: включить некоторые вопросы клиентов, улучшить логику и классификацию понятий, добавить больше ответов и т. д.

Разработка чат-бота – это цикличный процесс: агрегирование данных, их анализ и применение. Так что будьте готовы к постоянным обновлениям!