Sprawdź najnowszy raport Voiceboty po polsku. Sprawdź teraz
Automatyzacja w praktyce: jak chatbot powinien reagować na trudne pytania?

Automatyzacja w praktyce: jak chatbot powinien reagować na trudne pytania?

Patrycja Jarosz 01.05.2020
post.author

Ponoć nie ma dwóch takich samych płatków śniegu, dni, ludzi czy takich samych rozmów. Podobnie jest z chatbotami. Nie ma uniwersalnej metody na ułożenie odpowiedzi na trudne lub niewygodne pytania kierowane do botów. Trzeba poznać dobrze swoich odbiorców i dostosować ścieżkę automatycznej odpowiedzi do stylu komunikacji użytkowników. Dla ułatwienia tego procesu przedstawiam kilka rozwiązań, które sprawią, że chatbot będzie przygotowany na trudne pytania. 

Small talk, czyli rozmowa z botem

Użytkownik, nazywany z przymrużeniem oka testerem, szuka w chatbocie sposobu na zablokowanie narzędzia lub znalezienie w nim luki. Wpisuje wiele pytań, często bardzo ogólnych, aby przetestować, w jaki sposób poradzi sobie z nimi chatbot. Tester pyta m.in. o pogodę lub o samego chatbota.

 – „Jak się nazywasz?”, „Kim jesteś?”, „Co potrafisz?”. Warto być przygotowanym na takie pytania już na początku. Może nie są tak ważne, jak kluczowe treści dla danego klienta takie jak przedstawienie oferty, czy odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania. Jednak w pierwszej fazie automatyzacji komunikacji przy użyciu chatbota, zaspokoją one potrzeby tych użytkowników, których interesuje po prostu koleżeńska rozmowa z botem. Dodanie nawet kilku lub kilkunastu pytań tego typu może pozwolić prowadzić użytkownikom z chatbotem tzw. „small talk”. Daje to wrażenie rozmowy z kimś, kto nas rozumie. Dzięki takim zabiegom możemy również ośmielić użytkowników do korzystania z narzędzia, ponieważ stanie się im ono bliższe.

 

       

Wulgaryzmy w chatbotach 

Użytkownicy inaczej podchodzą do rozmowy z człowiekiem, a inaczej z chatbotem, co niekiedy przejawia się w mniejszej kontroli słownictwa. Wulgaryzmy są zjawiskiem powszechnym, także w rozmowach człowiek-bot, więc nie należy się ich bać. Trzeba jednak wypracować sposób, w jaki można sobie z nimi poradzić, dostosowany do danej grupy odbiorców.

Aby ułatwić to naszym klientom, stworzyliśmy zbiór niemal dwóch tysięcy słów powszechnie uznawanych za wulgarne, które każdy z naszych chatbotów potrafi  wychwycić w wiadomości użytkownika. Przy kolejnym projekcie nie musimy tworzyć takiej bazy od nowa. Dbamy jedynie o to, w jaki sposób chatbot odpowie na wykryty wulgaryzm. Tutaj również wszystko zależy od typu odbiorcy. Oto przykłady odpowiedzi w chatbotach naszych klientów.

 

1. Miasto Wrocław stawia na kulturę wypowiedzi

chatbocie Urzędu Miejskiego Wrocławia reakcje są wyważone. Bot na wulgaryzm odpowiada tekstem: „Bardzo prosimy o nieużywanie wulgaryzmów lub słów obraźliwych” i kieruje użytkownika do menu głównego, gdzie może on na nowo wyszukać odpowiedzi na swoje pytanie. Ze względu na to, że chatbot działa w okresie kryzysowym, wulgaryzmy pojawiają się często z powodu nerwowej sytuacji, więc ten typ upomnienia użytkownika pozwala zwrócić uwagę użytkownika na odpowiednie zachowanie podczas (również tych internetowych) rozmów, jednocześnie pozostawiając mu możliwość szybkiego odnalezienia odpowiedzi.

2. Rygorystyczne podejście w chatbocie Player.pl 

Bot Player.pl odpowiada na rozpoznany wulgaryzm, animowanym obrazkiem rozzłoszczonego Radka (persony chatbota Player.pl) i tekstem: „Wiemy, że nerwy czasem ponoszą. Jeżeli nasz konsultant może Ci pomóc, wkrótce się odezwie”. Użytkownik przechodzi wówczas do trybu moderatora. 

 

Taka metoda sprawdza się m.in. w przypadku awarii lub problemów technicznych, które sprawiają, że użytkownicy piszą do chatbota zdenerwowani i oczekują szybkiej pomocy w indywidualnym problemie.

 

3. Cięta riposta w chatbocie 4FUN.TV

Komunikat warto dostosować do grupy docelowej i języka, jakiego używa. Dlatego też w Funbocie 4FUN.TV podejście do wykrytych wulgaryzmów jest zupełnie inne. Wykryte słowo zapisujemy jako zmienną {{detected_rude_word}}, a do użytkownika trafia wiadomość o treści „Sama jesteś {{detected_rude_word}}! Doooobra, żart. Nie? No. Wpisz to samo – ale najlepiej innymi, ŁADNIEJSZYMI słowami, OK?”. Ma ona charakter żartobliwy, ale jednocześnie zmusza użytkownika do zmiany słownictwa podczas kolejnej próby wyszukania potrzebnej mu informacji.

Kontekst ma znaczenie

Wiele spraw, z którymi użytkownicy zgłaszają się do chatbota, można rozwiązać już w jednej wysłanej wiadomości dzięki rozwiniętemu treningowi NLP (pol. przetwarzanie języka naturalnego).  Zdarzają się jednak tematy trudne, w których automatyzacja komunikacji jest możliwa, ale trzeba wówczas zastosować nieco inne metody treningu chatbota.

Ludzie w komunikatorach dzielą się na dwa typy – tych piszących jedną, długą wiadomość oraz takich, którzy rozbijają wypowiedź na wiele wiadomości. Typ drugi to prawdziwe wyzwanie dla NLP. Rozbite frazy ciężko wychwycić, a brak przewidywalności podziału wiadomości sprawia, że intencje w chatbocie mogą być błędnie wykrywane. Aby rozwiązać ten problem, wprowadziliśmy w chatbotach na stronę www tworzonych w naszej platformie możliwość automatycznego łączenia kilku występujących po sobie wiadomości, przesłanych przez użytkownika w jednym bloku. Dzięki tej funkcji możemy mieć większą pewność poprawnego rozpoznania intencji. To rozwiązanie pozwala na równie sprawną obsługę zapisujących się użytkowników, jak i tych, którzy nadużywają klawisza enter

Zdarzają się jednak sytuacje, w których rozmowa nie może zakończyć się na jednej odpowiedzi lub takie, kiedy użytkownik nie chce jej wtedy zakończyć. W takim przypadku wychwytywanie ciągle tej samej intencji lub brak zrozumienia najczęściej powoduje u użytkowników irytację.

Zapobiegamy tej sytuacji na różne sposoby. Pierwszą jest wbudowany w naszą platformę autorski mechanizm przetwarzania języka naturalnego NLP. Umożliwia on wykrywanie intencji tylko wtedy, gdy użytkownik jest wcześniej w konkretnym obszarze tematycznym (nazywanym przez nas blokiem), co zmniejsza ryzyko niezrozumień.

W systemie możliwe jest także dostosowanie odpowiedzi do dnia i godziny. Dzięki temu, w godzinach pracy moderatorów lub działu obsługi klienta zaawansowane kwestie kierowane są do pracowników, a kiedy nikt nie jest dostępny, do klienta wysyłana jest odpowiednia wiadomość np. o możliwym czasie odpowiedzi. Jednocześnie moderatorzy otrzymują maila z informacją o próbie kontaktu. Efekt? Zapytania mogą być sprawniej obsługiwane, a użytkownicy dostają konkretną odpowiedź. Taki model wprowadziliśmy w chatbotach dla marki Semilac i ubezpieczyciela UNIQA. Dodatkowo, jeżeli system kilkukrotnie nie wykryje, którą odpowiedź przesłać użytkownikowi na zadane przez niego pytanie, możemy automatycznie kierować go do dostępnego moderatora/pracownika działu obsługi klienta.

Drugą opcją jest zewnętrzna integracja naszego systemu z Dialogflow, który bazuje na kontekstach. Kontekst jest to czasowo zapamiętywana zmienna dla danego użytkownika. W odróżnieniu od standardowych zmiennych, nie przypisujemy jej na stałe, lecz na pewien ustawiony przez nas okres np. na dwie kolejne interakcje z użytkownikiem. Daje to możliwość zarówno chatbotom, jak i ich użytkownikom na dopytanie lub doprecyzowanie swoich wyszukiwań. Jednocześnie nie zapisujemy tych danych na dłużej, więc przy kolejnym kontakcie użytkownik rozpoczyna proces od nowa.

 

Odmiana w języku polskim

Język polski jest jednym z najtrudniejszych języków na świecie, ze względu na swoją rozbudowaną gramatykę i fleksję. Trening NLP bywa trudnym zadaniem ze względu na mnogość końcówek fleksyjnych konkretnych słów kluczowych. Z pomocą mogą nam przyjść tutaj korpusy. Do możliwości treningu autorskiego NLP KODA Bots dodaliśmy również funkcję budowania intencji na ich bazie. Oznacza to, że nie musimy wpisywać każdej możliwej odmiany danego słowa, a jedynie jego korpus, który w tym przypadku pozostanie niezmienny. To dobre rozwiązanie w przypadku, gdy użytkownik wpisze słowo z błędną końcówką, nie uzupełni jej lub doświadczy „autokorekty”, która ją zmieni.

 

Znajomość użytkownika to podstawa

Automatyzując komunikację na różnych poziomach należy pamiętać o tym, kto jest naszą grupą docelową i w jaki sposób użytkownicy mogą się z nami komunikować. To ważne, ponieważ dostosowanie odpowiedzi na niezrozumiałe frazy, wulgaryzmy czy ułatwienie odczytywania intencji, w znaczny sposób usprawnia komunikację. Pozwala to również budować wizerunek marki, co można zauważyć na przykładzie Funbota 4FUN TV, który odpowiada użytkownikom lekkim językiem, często wręcz żartobliwym, jednocześnie przekazując im potrzebne informacje. Warto też pamiętać, że choć pytania od użytkowników bywają trudne, odpowiednia optymalizacja pozwoli się na nie przygotować. Szczególnie jeśli znamy odbiorców i wiemy, jak chcemy się z nimi, poprzez chatbota, komunikować.

Czekaj! Zanim nasz opuścisz, zobacz...

VOICEBOTY PO POLSKU - przegląd najciekawszych rozwiązań głosowych
Voiceboty po polsku
przegląd najciekawszych rozwiązań głosowych
Możliwości, praktyczne zastosowania, opinie znanych specjalistów na temat wpływu voicebotów na komunikację między firmami a ich klientami. Zostaw swój e‑mail, aby otrzymać raport.