какие вопросы задать чат боту

Как понять, что вы общаетесь с чат-ботом

Ex-редактор направления «Истории».

Онлайн-отношения зачастую развиваются быстрыми темпами. Намного проще задавать человеку интимные вопросы онлайн. Вы можете скрыться за завесой компьютерного монитора и выйти из аккаунта. Тем не менее, иногда нельзя проверить, кто находится по ту сторону экрана. И после того, как ты поделился своими сокровенными секретами с таинственным незнакомцем/незнакомкой, очень грустно осознавать, что это был бот.

Такие машины не служат какой-либо цели, кроме сбора информации о вас. Впоследствии эти данные можно будет использовать даже для криминальной деятельности. Вот что нужно делать, чтобы защитить себя от таких ситуаций.

Чат-бота очень просто определить, если знать, что искать в онлайн-разговорах. Самые эффективные чат-боты – те, которыми управляют настоящие люди. Но за большинством машин не стоит человек, и они ведут себя «искусственным образом». Даже если они сопереживают вам, вы все равно будете чувствовать неестественность. Вот как их можно распознать:

Быстрые ответы

Чат-боты быстро думают. Чтобы зарегистрировать то, что вы говорите, и написать вам ответ, им требуется доля секунды.

Повторение

Что? Ты просто повторяешь то, что я сказал? Чат-боты зачастую повторяют то, что вы им говорите. Они запрограммированы таким образом, чтобы имитировать «мышление». Вместо естественной паузы они будут повторять то, что вы сказали.

Законченные предложения

В общении онлайн мы почти никогда не используем законченные предложения. Мы также допускаем ошибки. Мы используем фразы, короткие предложения, эмодзи, чтобы выразить свою точку зрения. Чат-бот запрограммирован говорить на «деловом» языке.

Странный синтаксис

Чтобы воспроизвести человеческую речь, боты пытаются допускать грамматические ошибки; тем не менее, они будут повторять те же опечатки весь разговор. Если вы часто видите между словами, например, два пробела, это один из признаков того, что с вами общается бот.

Интимные вопросы

Чтобы узнать о вас и о том, как вам лучше отвечать, боты будут задавать вам много вопросов. Эти вопросы могут быстро стать интимными. Если вам начинает казаться, что вас вынуждают поделиться личными подробностями своей жизни, которые вы не собирались рассказывать в интернете, это хороший признак прекратить отношения. Онлайн-отношения не должны требовать полной открытости и внимания.

Расскажи, как цифровая трансформация изменила твой бизнес

Обмен ссылками

Чат-боты также зачастую отправляют вам ссылки, зависящие от темы разговора. Люди делают это редко. В обычных отношениях у людей, как правило, нет времени выполнять несколько задач одновременно и искать информацию в гугле, общаясь с вами.

Какие вопросы можно задать чат-боту, чтобы вывести его на чистую воду?

Задайте боту интимные вопросы

Если ваш собеседник завалил вас вопросами личного характера, сделайте то же самое. В итоге вы получите странные и искусственные ответы, если с вами общается машина.

Используйте юмор

Чат-боту сложно воспроизвести юмор на всех уровнях. Используйте сарказм. Робот выдаст себя очень быстро.

Обсуждайте новости и текущие события во всех подробностях

Чат-боты часто вынуждены искать информацию, которой они не обладают. Если вы начнете обсуждать с ними новости и текущие события, вы легко собьете их с толку.

Попробуйте отвечать одним словом

Когда вы говорите «эм», «почему», «как», не добавляя деталей, чат-бот не обладает контекстом, чтобы ответить на вопросы. Задавая машине такие вопросы, вы выведете ее на чистую воду.

Определив чат-бота, вы можете прекратить разговор. Машины должны удовлетворять потребности людей. Они отлично служат онлайн-консультантами и продавцами. Но попытки завязать с вами отношения без вашего согласия неэтичны.

Если мы позволим ботам вторгаться в нашу эмоциональную жизнь, мы потенциально можем стать жертвами киберпреступлений, когда они будут воровать нашу личную информацию.

К счастью, защитить себя от такого рода преступлений очень легко. Если в разговоре ваш собеседник требует поделиться какими-то личными подробностями вашей жизни, вы всегда можете выйти из сети.

Источник

15 лучших наборов данных для обучения чат-бота

Чтобы быстро решать вопросы пользователей без вмешательства человека, эффективный чат-бот требует огромного количества обучающих данных. Однако основное узкое место в разработке чат-бота — это получение реалистичных, ориентированных на задачи диалоговых данных для обучения этих систем с помощью методов машинного обучения. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делюсь с вами списком лучших наборов данных разговоров из чатов, разбитых на вопросы и ответы, данные службы поддержки клиентов, диалоговые данные и мультиязычные данные.

Чтобы быстро решать вопросы пользователей без вмешательства человека, эффективный чат-бот требует огромного количества обучающих данных. Однако основное узкое место в разработке чат-бота — это получение реалистичных, ориентированных на задачи диалоговых данных для обучения этих систем с помощью методов машинного обучения.Мы составили список лучших наборов данных диалогов из чатов, разбитых на вопросы и ответы, данные службы поддержки клиентов, диалоговые и мультиязычные данные.

Набор данных вопросов и ответов для обучения чат-ботов

Ссылка. Этот корпус включает статьи Википедии, сгенерированные из них вручную фактические вопросы и сгенерированные вручную ответы на эти вопросы для использования в научных исследованиях.

Корпус WikiQA. Общедоступный набор пар вопросов и предложений, собранных и аннотированных для исследования ответов на вопросы открытого домена. Чтобы отразить истинную потребность в информации обычных пользователей, они использовали журналы запросов Bing в качестве источника вопросов. Каждый вопрос связан со страницей Википедии, на которой потенциально есть ответ.

Yahoo Language Data. На этой странице представлены отобранные вручную наборы данных по контролю качества из Yahoo Answers from Yahoo.

TREC (Text REtrieval Collection — коллекция извлечённых текстов) QA Collection: В TREC есть ответы на вопросы с 1999 года. В каждой последовательности вопросов и ответов задача определялась таким образом, чтобы системы получали небольшие фрагменты текста, содержащие ответ на вопросы открытого домена с возможными ответами только «да» или «нет».

Набор данных службы поддержки Ubuntu

Корпус диалогов Ubuntu состоит из почти миллиона бесед двух человек, извлечённых из логов чатов Ubuntu, используемых для получения технической поддержки по различным проблемам, связанным с Ubuntu. Набор содержит 930 000 диалогов и более 100 000 000 слов.

Набор о стратегии отношений при обслуживании клиентов: сбор данных по обслуживанию клиентов, связанных с поездками, из четырёх источников. Логи бесед трёх коммерческих клиентских служб IVA и форумов Авиакомпании на TripAdvisor.com в течение августа 2016 года.

Поддержка клиентов в Twitter. Этот набор данных на Kaggle включает в себя более 3 000 000 твитов и ответов от крупнейших брендов в Twitter.

Набор данных диалогов для обучения чат-ботов

Semantic Web Interest Group IRC Chat Logs. Этот автоматически генерируемый лог IRC-чата доступен в RDF, который ежедневно ведётся с 2004 года, включая временные метки и псевдонимы.

Корнелльский корпус кинодиалогов. Этот корпус содержит большую коллекцию метаданных, богатую вымышленными диалогами из сценариев фильмов: здесь найдётся 220 579 диалогов между 10 292 парами героев фильма с участием 9035 персонажей из 617 фильмов.

ConvAI2 Dataset. Этот набор данных содержит более 2000 диалогов для конкурса PersonaChat, где люди, работающие на краудсорсинговую платформу Yandex.Toloka, общались в чате с ботами от участвующих в конкурсе команд.

Санта-Барбара. Корпус разговорного американского английского: этот набор данных включает приблизительно 249 000 слов в транскрипции, аудио- и временных меток на уровне отдельных единиц интонирования.

Корпус чата NPS. Этот корпус состоит из 10 567 сообщений из приблизительно 500 000 сообщений, собранных в различных онлайн-чатах в соответствии с условиями обслуживания.

Ориентированные на цель диалоги в Maluuba. Набор данных диалогов, в которых беседа направлена на выполнение задачи или принятие решения, — например поиск авиарейсов и гостиниц. Содержит комплексную информацию, охватывающую более 250 отелей, рейсов и пунктов назначения.

Мультидоменный набор данных волшебника страны Оз (MultiWOZ). Полностью размеченная коллекция письменных бесед, охватывающая несколько доменов и тем. Набор содержит 10 000 диалогов и как минимум на порядок больше, чем все предыдущие аннотированные корпусы, которые ориентированы на решение задач.

Набор данных для обучения мультиязычных ботов

NUS Corpus. Этот корпус создан для нормализации текста из социальных сетей и его перевода. Он построен путём случайного выбора 2000 сообщений из SMS-корпуса NUS English, а затем переведён на формальный китайский язык.

Набор данных EXCITEMENT (возбуждение). Эти наборы, доступные на английском и итальянском языках, содержат отрицательные отзывы клиентов, в которых клиенты указывают причины неудовлетворенности компанией.

Всё ещё не можете найти нужные данные? Lionbridge AI предоставляет пользовательские данные для обучения чат-бота при помощи машинного обучения на 300 языках, чтобы сделать ваши беседы интерактивнее и поддерживать клиентов по всему миру. А если хотите прокачать себя в машинном обучении — приходите на наш расширенный курс по ML и не забывайте про промокод HABR, добавляющий 10% к скидке на баннере.

Источник

Как составить эффективный сценарий для чат-бота: инструкция и полезные советы

Чат-бот – универсальный инструмент для выполнения рутинных однотипных задач службы поддержки интернет-магазина. Он отвечает на распространенные вопросы, избавляя клиентов от долгого ожидания свободного менеджера. За счет него можно поднять конверсию и увеличить лояльность аудитории. Однако эффективен инструмент только при условии грамотно составленных сценариев и удачно сформулированных реплик. Мы подготовили подробную инструкцию о том, как создавать такие диалоги для виртуального помощника.

Особенности и задачи текстов для чат-бота

Функции текста для чат-ботов практически не отличаются от целей скриптов для отдела продаж. Они должны подводить покупателя к нужному целевому действию: заказу услуги, приобретению товара, регистрации на какое-либо мероприятие.

Роботизированный онлайн-консультант – это программа, которая снимает лишнюю нагрузку с персонала и сокращает издержки компании. В основе ее работы – текст и заранее подготовленные сценарии.

Робот отвечает клиенту стандартными репликами, не умеет импровизировать и перестраивать общение, если что-то пошло не так. Поэтому важно заложить в него простые, последовательные и логичные ответы, детально продумав вероятные реакции клиента на разные фразы. От текстового сценария будет зависеть, дойдет ли посетитель до конверсии или же ничего не поймет и покинет сайт, так и не оформив покупку.

Ключевые характеристики хорошего текста для чат-бота:

Простейшая архитектура чат-бота

Качественный диалог улучшает пользовательский опыт, усиливает влияние бренда, рассказывает о компании что-то новое, соответствует ожиданиям и закрывает потребности в контексте запросов собеседника.

Пошаговый план подготовки эффективного сценария

Текстовые сценарии для роботизированных онлайн-консультантов требуют тщательной подготовки. Предлагаем действовать по проверенному алгоритму.

Ставим цели

Для начала нужно продумать задачи и цели, а затем уже приступать к работе над цепочкой сообщений.

Возможные варианты целей:

Дальнейшая работа выстраивается в зависимости от поставленной цели. Можно взять и несколько задач, за которые будут отвечать отдельные логические блоки.

Составляем правильное приветствие

Приветствие в чате должно заинтересовать посетителя и ненавязчиво подтолкнуть его к переходу по кнопкам.

Плохой вариант – «Чем могу помочь?». Клиент изначально не знает о возможностях бота и не понимает, о чем можно спросить. Предлагайте помощь и задавайте конкретный вопрос: «Здравствуйте! Помочь подобрать платье?». Далее даем варианты: «Вечернее или повседневное», «Короткое или длинное» и так далее. Клиент поймет, что виртуальный ассистент разбирается в параметрах товара и позволит сократить продолжительность поиска.

Пример хорошего начала диалога

Составляя приветствие, нужно пытаться понять, на каком этапе принятия решения находится потребитель. Делайте так, чтобы клиент был инициатором дальнейшей беседы. Для многозадачных ботов стоит выносить в приветствие меню с кнопками, ведущими в различные цепочки чата.

Собираем «костяк» вопросов и продумываем ответы

Чтобы было легче составить полезные релевантные реплики, детально распишите путь покупателя с момента первого визита на сайт интернет-магазина. Оптимально, если он будет не длиннее 4-5 шагов. Ориентируясь на специфику собственного бизнеса, подумайте, о каких товарах и услугах захочет узнать потребитель, какая ему понадобится дополнительная информация.

Вот список главных вопросов, которые помогут сформировать структуру будущего чата:

Схему продающего меню чат-бота и предполагаемых вопросов/ответов удобнее всего составлять в интеллект-картах. Заполненный алгоритм послужит некой базой, с которой стоит начинать разработку текста. С помощью предварительной структуры необходимо закрыть как можно больше ежедневных проблем, встречающихся в процессе обслуживания клиентов.

Сформулируйте максимум часто задаваемых вопросов и подготовьте простые ответы. Основательно продумайте, что нужно покупателю:

На каждом этапе сценария предусмотрите выбор с дальнейшими вариантами действий. Для всех разветвлений нужно будет составить определенные кусочки текста.

Разрабатываем «характер» и «голос» бота

Бот может стать элементом корпоративного стиля и обращаться к собеседникам в образе персонажа. Но заморачиваться созданием образа необязательно. Можно вполне обойтись понятным текстом и простой пошаговой схемой действий.

Тем не менее, важен эмоциональный отклик. Удачный чат-бот вызывает симпатию покупателей, располагает к себе на подсознательном уровне. Для этого нужно сделать общение легким и непринужденным. Исходя из особенностей целевой аудитории, используйте:

Не переборщите с креативом и соблюдайте баланс. Учитывайте то, как общаются клиенты компании вживую, и будьте с ними на одной волне. Так удастся подобрать наиболее удачные триггеры.

Пишем короткие тексты в соответствии со стилем компании

Главное правило эффективного чат-бота – краткое, емкое и понятное содержание текстовых сообщений. Составляя тексты, удерживайте фокус на ключевых нюансах и откажитесь от длинных монологов. Объемные предложения лучше разбивать на блоки. Длинные и перегруженные тексты в чатах никто не читает.

Оптимальная длина сообщения – от 50 до 60 символов, максимум 150. Ориентир – несколько строк на экране смартфона. С целью имитации реального разговора нужно выдерживать 1-2 секундную паузу между репликами.

Выбрасывайте из текста канцеляризмы, лишние формальности, профессиональные термины и штампы. Они не придают солидности, а лишь отталкивают покупателей.

Выберите правильную тональность фраз, подстроив ее под стиль компании. Например, юридической фирме характерен строгий официоз, а интернет-магазину косметики подойдет легкий дружелюбный тон.

Делаем завершающую часть

Пожелайте клиенту удачного дня или приятного аппетита, используйте эффективные фразы для завершения сделки:

Для настройки и запуска чат-ботов существуют специальные сервисы, площадки и конструкторы, позволяющие создавать сложные диалоговые схемы с множеством переходов от одного блока к другому. Настроить шаблоны и правила диалога можно в Chatfuel, Pandorabots.

Помимо примитивных видов роботизированных ассистентов, есть также смарт-боты и разумные агенты с технологией искусственного интеллекта. Однако для большинства бизнес-направлений достаточно обычного чат-бота, работающего на базе скрипта. Создать его гораздо дешевле.

Примеры и рекомендации

На рынке электронной коммерции присутствует достаточно хороших примеров диалоговых сценариев для виртуальных ассистентов.

В частности, это чат-боты компаний:

В процессе работы над диалоговыми сценариями рекомендуем:

Заключение

Чат-бот может быть помощником в поиске товара, выборе акций и проверке статуса заказа, представителем службы поддержки, шоппинг-ассистентом. Это эффективный инструмент персонализированного маркетинга, за счет которого можно улучшить сервис и взаимодействие с покупателями.

Основной этап разработки бота – подготовка диалогового интерфейса, имитирующего реальное общение. Чтобы получить желаемый результат, уделите текстовым сценариям особое внимание. Важно составить простые ответы на частые вопросы, соответствовать требованиям клиента. Не стоит выдумывать чересчур сложные алгоритмы. Делегируйте повторяющиеся операции и своевременно подключайте к диалогу живых консультантов. В этом и есть ключ к созданию успешного чат-бота.

Источник

«Дайте чат-боту базу знаний, и он закроет 90% вопросов пользователей» — кейс NanoTech42

Павел Бондарчук, руководитель группы продаж в NanoTech42, поделился с блогом Нетологии кейсом, как с помощью чат-бота добиться ответов на 70% вопросов пользователей, потерять несколько процентов конверсии, а затем вернуть конверсию и повысить число ответов до 90%.

Мы работали с сервисом VKpic, который позволяет скачивать фотоальбомы ВКонтакте или переносить их из одного аккаунта в другой. Зарабатывает сервис только на профессионалах — тех, кому всерьез нужно «переваливать» с места на место сотни тысяч фотографий: SMM-специалистах, администраторах сообществ, продвинутых пользователях соцсети.

Обычные юзеры пользуются бесплатной функциональностью VKpic. Они и задают большинство вопросов о сервисе: «А можно перенести фото с комментариями? А можно перенести альбомы в Одноклассники? А как скачать альбом на iPhone? Сколько стоит?» Сначала на все вопросы пользователей отвечал сам основатель VKpic. Когда дела пошли в гору, пользователей стало больше и вопросов тоже — до 60 в день, сутки напролет. Взяли менеджера поддержки, но вскоре перестал справляться и он. Чтобы не раздувать штат, в VKpic решили автоматизировать работу с вопросами.

У VKpic 100 000 пользователей и всего один специалист поддержки

Для этого выбрали наше готовое решение: самообучающийся чат-бот NanoTech42 плюс база знаний. Бота мы подключили к сайту в тот же день, как начали сотрудничать. Еще через два дня вместе с командой VKpic сделали первый вариант базы знаний.

Через месяц после запуска чат-бот, использующий базу знаний, начал отвечать на 90% вопросов пользователей. Пока его запускали, пришлось серьезно задуматься о конверсии и создать «продающую» базу знаний.

Расскажу подробнее об этапах внедрения чат-бота.

Снимаем однотипные вопросы

Большинство вопросов к поддержке однотипные: «Как скачать фото с описанием?», «Это бесплатно?» и подобные. Ответы уже были на сайте, но многие люди сразу писали в онлайн-чат оператору. Поэтому цель автоматизации поставили так: «перехватывать» шаблонные вопросы и разгрузить оператора.

Мы заменили обычный чат на виджет NanoTech42. В нем три компонента.

Оператор стал получать на 70% меньше запросов, но нам это не понравилось — потенциальные лиды уходили

В первую же неделю работы связка «чат-бот + база знаний» сняла с оператора примерно 70% запросов. Если раньше ему приходилось лично отвечать в среднем на 40–60 обращений в день, то теперь — не более чем на 15–20.

Когда бота спрашивают про «комменты» и прочие «написал под фото», он предлагает статью из базы знаний о комментариях к фотографиям. Кстати, слову «комменты» бота никто не учил — сам научился от юзеров.

Про комментарии и описание фото спросили трижды за 20 минут. Раньше оператору пришлось бы каждый раз отвечать в ручном режиме.

А дальше получилось неожиданно.

Разгруженный оператор пересмотрел свои «дочатботовские» логи и сделал вывод, что VKpic стал еженедельно терять по несколько лидов, которых можно было бы конвертировать в клиентов. Оказалось, что раньше часть лидов удавалось «захватить» на этапе чата с оператором: начали с вопроса, пообщались, закончили платежом. По логам было видно, что конверсии чаще случались, когда пользователь много расспрашивал оператора о ценах, бонусах и бесплатных возможностях.

Нам надо было решить, как не терять время на шаблонную переписку и все же не упускать тех, кто мог бы стать клиентом.

Добавляем конвертирующие элементы

Мы предложили VKpic доработать базу знаний и бота и получили карт-бланш. Вот что мы сделали:

В итоге появились переходы из чата и со страниц базы на регистрацию и оплату — что и требовалось сделать.

«Кнопки конверсии» видны и в быстрых ответах бота

В отличие от человека, бот отвечает на вопросы мгновенно и 24/7, но не справляется в нестандартных ситуациях. Кроме того, кому-то важно общаться именно с человеком.

Поэтому, если бот VKpic не может связать вопрос ни с одной статьей базы знаний, он направляет пользователя на страницу «Контакты». Там указаны телефон, почта и VK-профиль основателя сервиса. Опыт показал, что лично к нему обращаются те, кому действительно нужно обсудить что-то важное. А вот любители поболтать с ботом и «нечитатели» имеющейся информации, как правило, дальше сайта не идут.

Подсказываем, как сохранить пользователей

Блок аналитики NanoTech42 отслеживает много показателей, но самый полезный — запросы боту, поступившие с конкретной страницы.

Обычные метрики сайта могут показать, на какой странице люди дольше сидят и с какой чаще уходят. А виджет знает, о чем люди спрашивали перед уходом. Например, мы показали команде VKpic, что многие пользователи iOS не умеют открывать zip-архивы. Альбомы скачиваются из VK именно в zip, и люди часто покидали сайт после вопроса «Как скачать на iPhone». Проблему решили: в ответ на этот вопрос бот просто предлагает инструкцию из трех строчек.

Теперь мы не теряем iOS-пользователей

Делаем базу знаний проще и быстрее

Знаете, какое звено в связке «чат-бот + аналитика + база знаний» самое проблемное? Не поверите, но это сама база знаний!

Самообучающийся чат-бот добавляется на сайт за 10–15 минут. Аналитика включается автоматически. А вот статьи надо писать, и на это всегда жаль времени. Но писать надо:

Первую версию базы можно сделать «на коленке». Чтобы разгрузить ребят из VKpic, мы взяли тексты, которые уже были на их сайте и во внутренних инструкциях, структурировали (разделили на отдельные статьи, озаглавили) и опубликовали. Да, сыро, но уже работает.

Виджет с первой минуты после включения фиксирует, о чем спрашивают пользователи, какие статьи им полезны, а какие нет. Эта статистика подсказывает, какие статьи надо дописать, а какие подправить. Возможно, темы, которые вы считали важными, не интересуют клиентов — такие статьи писать не надо. Взамен может проявиться другой популярный вопрос. Например, VKpic пришлось дописать статью «Можно ли перенести альбомы в Одноклассники?» — это очень частый вопрос.

Как часто смотреть статистику и корректировать базу знаний, зависит от посещаемости сайта. На популярном интернет-магазине с 30 000 «уников» в сутки — раз в 2-3 дня, на VKpic.ru — можно раз в неделю. Приоритет при правке у тех статей, которые влияют на конверсию в покупателей.

Кстати, база знаний с чат-ботом помогают не только пользователям, но и оператору.

Если клиенты дошли до чата с оператором, бот запоминает, что он ответил на каждый вопрос. Когда оператору снова придет похожий вопрос, бот предложит что-то из предыдущих ответов. Оператор может выбрать подходящий ответ в один клик, а не печатать с нуля. Чем чаще бот угадывает (дает ответы, которые принимает оператор), тем точнее его подсказки.

К чему мы пришли за месяц наблюдений

Сейчас бот закрывает 90% вопросов. Нагрузка на менеджера поддержки снизилась, и у него появилось время на более важные задачи: проработку лидов и активные продажи (например, администраторам и владельцам крупных сообществ). Эти действия приносят деньги, в отличие от переписки по шаблонным вопросам.

Пользователям тоже стало удобнее. Бота не нужно ждать, он мгновенно отвечает 24/7. Кроме того, он подсказывает ответы: как только человек начинает вводить вопрос — можно одним кликом выбрать нужный, не допечатывая фразу. Сейчас бот правильно предсказывает 22% вопросов, но по мере обучения этот показатель растет.

Заводите чат-бота? Не забудьте:

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации.

Источник