現(xiàn)在很多公司會在網(wǎng)站上使用客戶服務聊天室，以求在我們?yōu)g覽頁面的時候可以直達客服解答問題提高轉化率。點進聊天進入ConversationalUI（CUI），但是多數(shù)時候我們會很容易感知到是機器人應答，要不然就是按照對方指令做選擇，要不就是直接發(fā)送關鍵字，對方會根據(jù)關鍵字發(fā)送提前設置好的答案文本。相對早期的網(wǎng)站全部都是靜態(tài)文本，現(xiàn)在的FAQ界面已經(jīng)有了部分互動的功能。回想一下多少次遇到“您的問題無法識別，請重試”的尷尬場面。
那么為什么FAQ不能將簡單地轉換成客戶服務chatbot？有幾個原因
1）交互的本質：內容為王，但是上下文是女王！
這可能是最重要的原因，所以我放在前面說。
Chatbots意在與用戶聊天，不一定產(chǎn)生一個答案，因為有些時候客戶的咨詢是非常個人化的，我們需要更多的信息去識別客戶的確切需求。由于現(xiàn)實中的聊天場景會受到人們情緒，時間，還有問題的緊急程度影響變得非常復雜，你必須假定客戶期望與業(yè)務聊天時的經(jīng)驗將相似。然而我作為消費者，許多聊天界面只能在收到“嗨”之后發(fā)送一個產(chǎn)品鏈接，我面對鏈接不知道下一步做什么，只能一次又一次重復我的問題，要不然就無奈的轉向人工服務（遇到下班時間無人工服務的時候，可以想象我有多崩潰）。
在一個對話框內，人們提出后續(xù)問題。而當他們這樣做時，他們喜歡用代詞來引用前面提到的話題。這是遵循在許多領域滲透人類語言的最小努力原則?？紤]以下四個常見問題解答，Aspect今年早些時候為一家汽車制造商制造的機器人封面：
- 用車禮賓服務的內容是什么？
- 如何聯(lián)系禮賓服務？
- 禮賓服務的價格是多少？
- 我的合作伙伴或合作用戶可否使用禮賓服務？
一旦通過諸如“告訴我禮賓服務”這個問題建立了“禮賓服務”的背景，后續(xù)問題可能是“它有多少”。因此，保持上下文能夠回答“多少錢”等問題至關重要，還是“我老婆可以使用嗎？”。它是什么？或者，作為一個語言學家會問：代名詞是哪個前提？為了處理客戶服務聊天室，您將需要設計您的對話架構。
有時甚至完全相同的問題可以產(chǎn)生不同的答案，這取決于對話的流程。上下文意識對于客戶服務chatbot至關重要。沒有它，用戶將會看到“我很抱歉，不確定你剛才問的是什么”，經(jīng)常出現(xiàn)在早期機器人程序實現(xiàn)中經(jīng)常出現(xiàn)的錯誤。
2）FAQ內容的范圍
FAQ僅僅是常見問題。對于不經(jīng)常被問到的問題，chatbot有運算機制指引客戶聯(lián)系適合的人工服務。
3）FAQ內容的重點
FAQ是具有“公共領域”答案的性質問題，即可以放在網(wǎng)站上并適用于所有人?？蛻敉ǔ?ldquo;我的訂單在哪里”或“我需要更改預約日期”等問題。FAQ解答不回答這些，而是指向網(wǎng)站上可以登錄并找到答案的地方。如果客戶服務chatbot做同樣的事情，而不是真正地告訴你客戶的訂單是什么，或者詢問他們想要預約的日期，就會產(chǎn)生溝通不暢，這不利于體驗。客戶服務chatbots需要與您的CRM和其他客戶相關的記錄系統(tǒng)集成，向客戶提供即時的反應。
4）FAQ內容的性質
網(wǎng)站是富媒體環(huán)境，允許高保真的信息顯示。你可以傳達的信息量以及可以傳達的格式?jīng)]有邊界。然而，聊天恰恰相反：聊天是一種基于對話思想的媒介，限制了一次可以實現(xiàn)的信息吞吐量。從網(wǎng)站復制和粘貼內容到消息傳遞泡泡中不是對話。
作為將FAQ內容轉換到聊天媒體的一部分，請考慮您的消息和對話交互設計。如“客戶可以在這里注冊”，應轉換為第二人稱：“您可以在這里注冊”。如果傳統(tǒng)長消息必須分解成更小的部分，以適應短信字數(shù)的限制和人們的信息捕捉習慣。
FAQ解答部分中的問題被設計成廣泛的問題，答案也是高大全，并且措辭是書面的，但是聊天需要口語化。FAQ的標題可能是“使用適配器的條件是什么？”，但是一個真正的人可能會問“我需要什么才能使用適配器”，或者只是“如何使用它”？...
5）網(wǎng)站上的FAQ部分的意圖
FAQ部分作為網(wǎng)站內容的一部分，以靜態(tài)的形式預測了客戶的潛在問題并且通過文本提供解決方法。而一個嵌套在社交軟件上的客戶服務chatbot，會主動向用戶發(fā)出一個“閃爍的光標”。發(fā)送第一條消息是客戶，該消息可以是任何信息，chatbot回應客戶發(fā)送的內容去引導對話，這才是chatbot創(chuàng)造的客戶體驗（CX）
將FAQ內容整合到客服chatbot會提高交互體驗，畢竟chatbot擁有的更多信息越多越好。通過將FAQ與其他渠道處理的問題捆綁在一起，將IVR，ITR與企業(yè)后端系統(tǒng)集成，并應用CUI的規(guī)則構建chatbot，相信很快就能看到成果。想知道一個客戶服務chatbot的商業(yè)案例可能是什么樣的？點擊鏈接了解更多內容：https://www.aspect.com/microsites/natural-language-understanding-lab
如果您需要了解如何開始設計自己的機器人，請查看網(wǎng)站www.aspect.ai
作為下一步，您為什么不查看公司網(wǎng)站的FAQ，考慮一下是不是Chatbot會更有效的解決客戶問題？
