Quando você estiver com tudo pronto para criar e lançar um bot de conversa para seus clientes, deve considerar algumas práticas recomendadas para torná-lo mais eficaz.
Este artigo abrange as seguintes seções:
Antes de começar
Antes de você começar a construir o bot de conversa, é preciso ter em mente algumas práticas recomendadas para preparar o conteúdo da central de ajuda e planejar as respostas.
Preparação do conteúdo da central de ajuda
É bom preparar o conteúdo da central de ajuda para garantir que os principais problemas de clientes sejam abordados e que os artigos e as respostas sejam fáceis de encontrar para o bot. Lembre-se destas práticas recomendadas:
- Encontre problemas comuns para preencher a central de ajuda. Você pode rever tickets e outros recursos para revisar tickets, macros e outras fontes a fim de encontrar tópicos para artigos da central de ajuda.
- Otimize o conteúdo para ficar mais fácil de encontrar usando IA. O bot de conversa puxa informações do conteúdo da central de ajuda, por isso artigos bem escritos e formatados levam a um melhor desempenho do bot.
Planejamento de respostas
Antes de começar a criar respostas para o bot de conversa, considere estas práticas recomendadas de planejamento:
- Identifique perguntas frequentes dos usuários. Observe os principais problemas nos tickets, reveja termos comuns de pesquisa na central de ajuda e fale com seus agentes para planejar respostas que você queira criar para o bot.
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Crie primeiro as respostas para perguntas que podem ser resolvidas pelo autoatendimento e não precisam que um agente atue. Exemplos de perguntas comuns e fáceis de responder podem incluir:
- Horário de operação
- Redefinir senha
- Localização de lojas
- Comece respondendo primeiro as perguntas mais comuns. É uma boa ideia ter respostas para cerca de 20 das perguntas mais comuns e, a partir daí, ir aumentando a cobertura ao longo do tempo. Não tente abordar todos os problemas logo de cara.
Criação de respostas do bot padrão
Quando estiver definindo as respostas do bot padrão, lembre-se destas práticas recomendadas:
- Incentive os usuários a fazerem perguntas curtas e objetivas.
- Incentive os usuários a fazerem uma pergunta de cada vez. Em vez de usar “Eu quero cancelar, mas não consigo entrar”, por exemplo, faça duas perguntas separadas.
- Não oculte o fato de que o usuário está falando com um bot. Quando o usuário acha que está falando com um humano, fica mais propenso a escrever mensagens mais longas. O bot pode ter dificuldade para entender, e o usuário pode sentir que foi enganado.
- Peça que o usuário faça a pergunta com contexto se o bot estiver configurado com respostas generativas, recomendações de artigos ou respostas múltiplas. O usuário deve fazer a pergunta em um texto livre, em vez de usar somente palavras-chave. Por exemplo, uma única palavra, como “reembolso”, pode causar confusão sobre a intenção do usuário porque não fica claro se está interessado em uma “solicitação de reembolso” ou “política de reembolso”.
- Fixe respostas comuns e esclareça de há uma opção para falar com um agente nas respostas de saudação, esclarecimento ou fallback. Isso pode ajudar a reduzir a frustração de clientes e evitar loops de conversa.
- Ofereça a opção de falar com um agente. Se você não pode oferecer uma pessoa de verdade, informe o cliente de antemão para evitar frustração.
Configuração de bots com vários idiomas
Se os agentes atendem a uma base de clientes que usa vários idiomas, você pode ativar a tradução automática para facilitar a comunicação. Quando usar a tradução automática:
- Crie o bot em um só idioma para otimizar a qualidade da tradução.
- Use traduções personalizadas para traduzir manualmente mensagens selecionadas do bot.
Criação de respostas
Conforme cria as respostas para o bot de conversa, considere estas práticas recomendadas para como estruturar as respostas para um melhor desempenho do bot.
Engajamento do usuário
Quando estiver pensando sobre o começo da resposta para engajar o usuário, tenha em mente estas práticas recomendadas:
- Comece cada resposta repetindo o problema de volta para o usuário. Isso reduz o risco de confusão caso o bot faça a correspondência com a resposta errada. Por exemplo, se o cliente insere "Cancelar minha conta", a resposta do bot deve ser "Lamento saber que você quer cancelar sua conta."
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Ajude os usuários finais e entenderem como devem navegar pelo bot. Dependendo de como o bot é projetado, diferentes estilos de interação do usuário final podem afetar o desempenho do bot. Deixe claro para o usuário como ele deve navegar pelo bot para encontrar respostas.
- Peça que o usuário selecione entre opções fornecidas ao longo da resposta, se o bot for projetado para fornecer uma experiência de navegação (um grande fluxo de resposta).
- Crie uma resposta separada de transferência para o agente para permitir que o usuário fale com o suporte. Coloque um link para a resposta de transferência para o agente ao longo da experiência de navegação principal como uma alternativa caso as opções fornecidas não sejam o que o usuário precisa.
- Crie respostas separadas para lidar com conversas triviais. Por exemplo, você pode criar uma resposta de finalização, como “Obrigado, até mais”.
Descoberta de uma solução
Conforme você constrói a resposta para orientar o usuário até a solução, tenha em mente estas práticas recomendadas gerais:
- Evite criar fluxos extremamente complexos para artigos específicos. Em vez disso, aproveite as respostas generativas para retornar automaticamente uma resposta. Isso ajuda a minimizar a manutenção de respostas para sua equipe.
- Personalize a experiência do cliente. Crie experiências personalizadas exigindo autenticação, incluindo cenários condicionais ou usando intenções.
- Crie ações autônomas para o usuário fazendo uma chamada da API para outro sistema. Com isso, você pode automatizar a maioria das solicitações de usuário, como fazer uma devolução, de ponta a ponta.
- Forneça uma resolução para garantir que cada resposta aborde uma pergunta. Por exemplo, defina a resposta à pergunta em uma mensagem do bot, forneça um link para um artigo de ajuda ou realize uma tarefa com uma chamada da API.
Encerramento da conversa
Quando estiver pensando sobre o término da resposta e como encerrá-la, tenha em mente estas práticas recomendadas:
- Peça feedback para confirmar que o problema do usuário foi resolvido. Você pode perguntar se a questão foi resolvida para garantir que o problema foi solucionado. Você também pode usar esse feedback para analisar a eficácia do bot posteriormente.
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Forneça opções alternativas para eliminar becos sem saída.
- Se uma chamada da API falhar, forneça uma opção para transferir para o agente ou links para respostas relacionadas. Por exemplo, se uma recuperação de status do pedido falhar, forneça um link para um artigo sobre como os usuários podem verificar manualmente o status de seus pedidos.
- Se você pedir feedback e o usuário indicar que o problema não foi resolvido, forneça opções alternativas. Considere adicionar uma opção para transferir para o agente ou links para respostas relacionadas que possam ajudar.
- Se um usuário entrar em contato fora do horário de operação, forneça uma opção de transferência para o agente, assim o usuário pode criar um ticket e um agente pode responder mais tarde assincronamente.
Aprimoramento da correspondência de perguntas com respostas do bot
Você pode melhorar as chances do bot sugerir a resposta ou artigo certo a um usuário adicionando manualmente frases de treinamento ou atribuindo intenções às respostas. Para usar intenções, você precisa ter um modelo de intenção atribuído.
Uso das frases de treinamento
Você pode usar frases de treinamento em respostas para melhorar o desempenho de correspondência do bot. Se você tem um modelo de intenção, deve usar as intenções em vez das frases de treinamento.
Quando você usa frases de treinamento, tenha estas práticas recomendadas em mente:
- Observe como os usuários formulam perguntas comuns e use uma linguagem semelhante nas frases de treinamento da resposta.
- Agrupe tópicos comuns em uma única resposta. Por exemplo, inclua envio internacional e doméstico em uma só resposta.
- Use frases com significados semelhantes ou relacionados. O Zendesk AI utiliza um modelo que emprega correspondência semântica, no qual o modelo considera o significado abrangente da pergunta. Por exemplo, "energia solar" e "renovável" são relacionados semanticamente, e o modelo pode reconhecer essa conexão. O modelo também pode sugerir dois textos como uma correspondência, se houver probabilidade de ocorrerem ao mesmo tempo, por exemplo, "cartão de crédito" e "conta bancária”.
- Adicione uma variedade de frases para aumentar a taxa de correspondência. No entanto, você não precisa adicionar toda e qualquer variante de como uma pergunta pode ser feita. Por exemplo, o usuário pode errar a ortografia ou formular a pergunta de uma maneira um pouco diferente e, ainda assim, ter uma correspondência.
- Busque pelo menos de 3 a 5 frases de treinamento para cada resposta.
- Evite adicionar palavras soltas. O treinamento do bot funciona melhor com frases curtas, formadas por várias palavras, que fornecem detalhes suficientes de contexto. Por exemplo, use “Pedido de reembolso” em vez de “Reembolso”, ou “Renovar assinatura” em vez de “Renovação”.
- Evite usar palavras desnecessárias e frases genéricas como “Oi”, “Gostaria de” ou “Como faço para”. Isso pode diluir o significado principal da pergunta. Por exemplo, em vez de "Oi, gostaria de receber um reembolso", use "Receber um reembolso".
- Não adicione frases de treinamento em diversos idiomas. As frases de treinamento são traduzidas automaticamente, caso o recurso esteja ativado.
Uso de intenções pré-treinadas
Se você tem um modelo de intenção, pode atribuir intenções pré-treinadas às respostas, em vez de adicionar manualmente frases de treinamento. Quando você usa intenções, tenha estas práticas recomendadas em mente:
- Atribua intenções pré-treinadas às respostas para melhorar significativamente o desempenho da correspondência entre perguntas e respostas.
- Use respostas generativas para intenções que sejam perguntas frequentes. Essas perguntas comuns costumam poder ser resolvidas pelo bot usando informações dos artigos na central de ajuda.
Depois que o bot já está funcionando a pleno vapor
Assim que se passarem 48 horas do lançamento do bot, você pode começar a monitorar a atividade e fazer atualizações para melhorar o desempenho. Para isso, lembre-se destas práticas recomendadas:
- Monitore o desempenho do bot e faça melhorias. Use os painéis de relatórios nativos do Explore para ajudar você a identificar quantos usuários receberam uma mensagem do bot, interagiram ativamente com o bot e quantas conversas com o bot foram transferidas do bot para um agente.
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Revise a atividade do bot e preencha as lacunas. Use o painel Insights para entender as principais métricas do bot, principalmente a taxa de “Não posso responder”. Tente reduzir essa taxa melhorando a cobertura de conteúdo do bot, usando estas práticas recomendadas:
- Revise as transcrições de conversas com o bot sem resolução para identificar os problemas que não estão sendo resolvidos pelo bot. Você pode criar artigos da central de ajuda que cubram esses tópicos.
- Se você tem um modelo de intenção atribuído, reveja as principais intenções dos clientes que não estejam atribuídas a respostas. Atribua essas intenções a respostas relevantes do bot para minimizar as chances do bot retornar uma resposta de fallback, como “Desculpe, não entendi”.