Quando sei pronto per creare e avviare un bot conversazionale per i tuoi clienti, dovresti prendere in considerazione una serie di best practice per renderlo più efficace.
Il presente articolo include le seguenti sezioni:
Prima di iniziare
Prima di iniziare a creare il bot conversazionale, è necessario tenere a mente alcune prassi ottimali per la preparazione dei contenuti del centro assistenza e la pianificazione delle risposte.
Preparazione dei contenuti del centro assistenza
Ti consigliamo di preparare i contenuti del centro assistenza per assicurarti che i principali problemi dei clienti siano trattati e che il bot riesca a trovare facilmente gli articoli e le risposte. Tieni a mente queste best practice:
- Trova i problemi più comuni per popolare il centro assistenza. Puoi controllare ticket e altre risorse per esaminare ticket, macro e altre fonti al fine di trovare argomenti per gli articoli del centro assistenza.
- Ottimizza i contenuti per renderli più facili da trovare usando l’AI. Poiché il bot conversazionale trae informazioni dai contenuti del tuo centro assistenza, articoli scritti e formattati in modo corretto migliorano le prestazioni del bot.
Pianificazione delle risposte
Prima di iniziare a creare risposte per il bot conversazionale, considera queste best practice di pianificazione:
- Identifica le domande che gli utenti pongono regolarmente. Esamina i problemi principali relativi ai ticket, esamina i termini di ricerca comuni nel centro assistenza e parla con gli agenti per pianificare le risposte da creare per il bot.
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Crea prima le risposte alle domande che possono essere risolte in autonomia e che non richiedono l’intervento di un agente. Esempi di domande comuni a cui è facile rispondere potrebbero includere:
- Orario di attività
- Reimpostazione della password
- Ubicazione dei negozi
- Inizia rispondendo prima alle domande più comuni. È buona norma avere risposte a circa 20 delle domande più comuni, quindi aumentare la copertura nel tempo. Non cercare di risolvere immediatamente ogni problema.
Creazione delle risposte del bot standard
Quando definisci le risposte ai bot standard, tieni presente queste best practice:
- Incoraggia gli utenti a porre domande brevi e mirate.
- Incoraggia gli utenti a porre una sola domanda alla volta. Invece di scrivere “Desidero annullare ma non riesco ad accedere”, ad esempio, poni due domande separate.
- Non nascondere il fatto che l’utente sta parlando con un bot. Se l’utente pensa di parlare con un essere umano, è probabile che scriva messaggi lunghi e conversazionali. Il bot potrebbe avere difficoltà a capire e l’utente potrebbe pensare di essere stato fuorviato.
- Chiedi all’utente di porre liberamente la propria domanda con il contesto se il bot è configurato con risposte generative, articoli suggeriti o risposte multiple. L’utente deve porre la domanda liberamente anziché usare singole parole chiave. Ad esempio, una singola parola, come "rimborso", può creare confusione sullo scopo dell'utente, perché non è chiaro se sia interessato alla "richiesta di rimborso" o alla "politica di rimborso".
- Fissa le risposte comuni e chiarisci se è possibile parlare con un agente nel saluto iniziale, nel chiarimento o nelle risposte di fallback. Questo può aiutare a ridurre la frustrazione dei clienti ed evitare loop di conversazione.
- Offri la possibilità di parlare con un agente. Se non puoi offrire l’assistenza di una persona reale, informa l’utente in anticipo per evitare eventuali problemi.
Configurazione di bot multilingue
Se gli agenti servono una base clienti che usa più lingue, puoi attivare la traduzione automatica per facilitare la comunicazione. Quando usi la traduzione automatica:
- Crea il bot in un’unica lingua per ottimizzare la qualità della traduzione.
- Usa traduzioni personalizzate per tradurre manualmente i messaggi del bot selezionati.
Creazione di risposte
Quando crei le risposte per il bot conversazionale, considera queste best practice su come strutturare le risposte per migliorare le prestazioni del bot.
Coinvolgimento dell’utente
Quando stai pensando a come iniziare la risposta per coinvolgere l’utente, tieni presente queste best practice:
- Inizia ogni risposta ripetendo il problema dell’utente. Ciò riduce il rischio di confusione se il bot fornisce la risposta sbagliata. Ad esempio, se un cliente digita "Cancella il mio account", la risposta del bot dovrebbe essere "Mi dispiace che tu abbia deciso di cancellare il tuo account".
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Aiuta gli utenti finali a capire come navigare nel bot. A seconda di come è stato progettato il bot, i diversi stili di interazione degli utenti finali possono influire sulle prestazioni del bot. Spiega chiaramente all’utente come navigare nel bot per trovare le risposte.
- Chiedi all’utente di scegliere tra le opzioni fornite in tutta la risposta, se il bot è progettato per fornire un’esperienza di navigazione (un flusso di risposte di grandi dimensioni).
- Crea una risposta separata per il trasferimento agente per consentire all’utente di contattare l’assistenza. Collega la risposta al trasferimento agente durante l’esperienza di navigazione principale come opzione alternativa se le opzioni presentate non sono quelle necessarie all’utente.
- Crea risposte separate per gestire le conversazioni informali. Ad esempio, potresti creare una risposta di chiusura, come "Grazie, arrivederci".
Trovare una soluzione
Quando crei la risposta per guidare l’utente verso una soluzione, tieni presente queste best practice generali:
- Evita di creare flussi troppo complessi per articoli specifici. Invece, sfrutta le risposte generative per restituire automaticamente una risposta. Questo ti aiuta a ridurre al minimo la manutenzione delle risposte.
- Personalizza la tua esperienza cliente. Crea esperienze personalizzate richiedendo l’autenticazione, inclusi scenari condizionali, o usando gli scopi.
- Crea azioni autonome per l’utente effettuando una chiamata API a un altro sistema. In questo modo, puoi automatizzare la maggior parte delle richieste degli utenti, come la restituzione, da end-to-end.
- Fornisci una soluzione per garantire che ogni risposta risponda a una domanda. Ad esempio, puoi fornire la risposta alla domanda in un messaggio del bot, fornire un link a un articolo della guida o eseguire un compito con una chiamata API.
Chiusura della conversazione
Quando stai pensando alla fine della risposta e a come chiuderla, tieni presente queste best practice:
- Chiedi un feedback per confermare che il problema dell’utente è stato risolto. Puoi chiedere se la domanda è stata risolta per assicurarti che il problema dell’utente sia risolto. Puoi anche usare questo feedback per analizzare l’efficacia dei bot in un secondo momento.
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Fornisci opzioni alternative per eliminare i vicoli ciechi.
- Se una chiamata API non riesce, fornisci un’opzione per il trasferimento all’agente o per creare un link alle risposte correlate. Ad esempio, se il recupero dello stato di un ordine non riesce, fornisci un link a un articolo su come gli utenti possono controllare manualmente lo stato dell’ordine.
- Se chiedi un feedbacke l’utente indica che il problema non è stato risolto, fornisci opzioni alternative. Valuta la possibilità di aggiungere un’opzione per il trasferimento all’agente o un link a risposte correlate che potrebbero essere utili.
- Se un utente ti contatta al di fuori dell’orario di attività, fornisci un’opzione di escalation per il trasferimento all’agente, in modo che l’utente possa creare un ticket e un agente possa rispondere in un secondo momento in modo asincrono.
Miglioramento della corrispondenza tra risposta e domanda del bot
Puoi aumentare le possibilità che il bot suggerisca la risposta o l’articolo giusto a un utente aggiungendo manualmente frasi di addestramento o assegnando scopi alle risposte. Per usare gli scopi, devi avere un modello di scopo assegnato.
Uso delle frasi di addestramento
Puoi usare le frasi di addestramento nelle risposte per migliorare le prestazioni di corrispondenza dei bot. Se disponi di un modello di scopo, usa gli scopi anziché le frasi di addestramento.
Quando usi le frasi di addestramento, tieni presente queste best practice:
- Prendi nota del modo in cui gli utenti formulano le domande più comuni e usa un linguaggio simile nelle frasi di addestramento per la risposta.
- Raggruppa gli argomenti comuni in un’unica risposta. Ad esempio, includi la spedizione internazionale e la spedizione nazionale in un’unica risposta.
- Usa frasi con significati simili o correlati. Zendesk AI usa un modello che impiega la corrispondenza semantica, in cui il modello considera il significato generale della domanda. Ad esempio, "energia solare" e "rinnovabile" sono semanticamente correlati e il modello può riconoscere questa connessione. Il modello può anche suggerire due testi come corrispondenza se è probabile che si presentino insieme, come "carta di credito" e "conto bancario".
- Aggiungi una serie di frasi per migliorare il tasso di corrispondenza. Tuttavia, non è necessario aggiungere ogni singola variante per sapere come potrebbe essere posta la domanda. Ad esempio, un utente potrebbe scrivere qualcosa in modo errato o formularlo in modo leggermente diverso e ottenere comunque una corrispondenza.
- Punta a un minimo di 3-5 frasi di addestramento per ciascuna risposta.
- Evita di aggiungere parole singole. L’addestramento dei bot funziona al meglio con frasi brevi composte da più parole che forniscono dettagli sufficienti per il contesto. Ad esempio, usa "Rimborso ordine" anziché "Rimborso" oppure "Rinnova abbonamento" anziché "Rinnova".
- Evita di usare parole non necessarie ed espressioni generiche come "Ciao" o "Vorrei" o "Come posso". Queste possono attenuare il significato principale della domanda. Ad esempio, invece di usare "Ciao, vorrei ricevere un rimborso", usa "Ottenere un rimborso".
- Non aggiungere frasi di addestramento in più lingue. Le frasi di addestramento vengono tradotte automaticamente, se la funzione è abilitata.
Uso di scopi pre-addestrati
Se disponi di un modello di scopo, puoi assegnare scopi pre-addestrati alle risposte invece di aggiungere manualmente frasi di addestramento. Quando usi gli scopi, tieni presente queste best practice:
- Assegna scopi pre-addestrati alle risposte per migliorare significativamente le prestazioni della corrispondenza tra domanda e risposta.
- Usa le risposte generative per scopi che sono domande frequenti. Queste domande comuni possono in genere essere risolte dal bot usando le informazioni contenute negli articoli del centro assistenza.
Quando il bot conversazionale è attivo e funzionante
Appena 48 ore dopo l’avvio del bot, puoi iniziare a monitorare le attività e apportare aggiornamenti per migliorare le prestazioni. A tale scopo, tieni presente queste best practice:
- Monitora le prestazioni dei bot e apporta miglioramenti. Usa la dashboard di report predefinita di Explore per identificare il numero di utenti che hanno ricevuto un messaggio dal bot, quanti utenti hanno interagito attivamente con il bot e quante conversazioni bot sono state trasferite a un agente.
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Esamina l’attività dei bot e affronta le lacune. Usa il dashboard Insights per comprendere le metriche chiave dei bot, in particolare il rapporto “Non posso rispondere”. Prova a ridurre questo rapporto migliorando la copertura dei contenuti dei bot usando queste best practice:
- Esamina le trascrizioni delle conversazioni bot non risolte per identificare i problemi che non vengono risolti dal bot. Puoi creare articoli del centro assistenza per trattare questi argomenti.
- Se hai assegnato un modello di scopo, esamina gli scopi principali dei clienti che non sono assegnati alle risposte. Assegna questi scopi alle risposte pertinenti del bot per ridurre al minimo le possibilità che il bot restituisca una risposta di fallback, ad esempio "Scusa, non ho capito".