Organisasi harus berusaha menjadikan analisis data sebagai bagian dari proses pengembangan chatbot Kecerdasan Buatan Percakapan. Meningkatkan fungsi berdasarkan kebutuhan pengguna, terutama di sektor perawatan kesehatan.
Tahun lalu, ketika pengembang chatbot Quovantis Technologies sedang membangun chatbot kecerdasan buatan percakapan untuk pengguna layanan kesehatan. Ia merasa sulit untuk memenuhi kebutuhan penggunanya.
Perusahaan biasanya mengembangkan robot kecerdasan buatan level 2 hingga level 5 untuk kecerdasan buatan percakapan. Tetapi pengguna ini ingin membangun chatbot kecerdasan buatan berbasis adegan dan negosiasi. Baca Potensi Kecerdasan Buatan Percakapan Dalam Meningkatkan Pelayanan Pelanggan
Yang menjadi perhatian orang adalah bagaimana chatbot memahami masalah pengguna akhir? Fitur apa yang dapat dibangun agar lebih manusiawi?. Bisakah chatbot berhasil menggantikan kepedulian dan kasih sayang manusia?. Akankah chatbot memiliki emosi kasih sayang dan perhatian yang sama dengan manusia?
Bahkan jika Quovantis Technologies berhasil menyelesaikan semua pekerjaan. Bagaimana Anda tahu apakah chatbot kecerdasan buatan percakapan berfungsi seperti yang dirancang? Bagaimana cara menentukan keberhasilan dari rencana tersebut?
Ketika majalah Forbes menerbitkan artikel tentang pengalaman pelanggan chatbots yang buruk. Karena percakapan yang canggung dan kemampuan belajar yang terbatas, kekhawatiran ini menjadi kenyataan.
Sumeet Mehta, direktur produk Quovantis Technologies menunjukkan bahwa, Fungsi chatbot kecerdasan buatan yang dikembangkan tidak memenuhi persyaratan pelanggan yang membuat frustrasi.
Saat ia menggunakan chatbot Skyscanner, sering kali salah memahami permintaan. Bahkan lebih menjengkelkan. Masalahnya, pelanggan yang menggunakan chatbots tampaknya meremehkan masalah ini.
Masalah muncul di organisasi atau manajemen yang hanya melihat pentingnya analisis data di chatbots. Dan bagaimana memahami perilaku pengguna. Apa yang membuat pelanggan kecewa dan senang.
Hal-hal tersebut berada di luar lingkup pekerjaan mereka. Karena mentalitas ini, pengembangan dan penerapan bot obrolan sering mengalami kegagalan.
Apakah Ada Solusi Mengatasi Kegagalan Chatbot Kecerdasan Buatan Percakapan?
Solusinya memang ada, karena manusia akan menguasai masa depan chatbots. Untuk membuat chatbot lebih ramah pengguna, tidak hanya perlu membuat perangkat lunaknya.
Termasuk desain teknik, pengalaman pengguna dan keamanan yang Lebih kuat. Tetapi juga menjadikan analisis data sebagai bagian dari proses pengembangan. Yaitu, perlu untuk terus memantau keefektifan dialog chatbot Dan meningkatkan fungsi sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Bagaimana Cara Mengukur Efisiensi Chatbot Kecerdasan Buatan Percakapan?
Membangun chatbot kecerdasan buatan percakapan yang baik adalah tugas yang sulit. Bahkan setelah diluncurkan sebagai layanan, belum pasti apakah itu akan berhasil. Inilah mengapa penting untuk mengukur setiap interaksi dengan pengguna akhir.
Ada indikator khusus yang dapat dilacak untuk melihat apakah chatbot berhasil. Untuk ini, pertanyaan-pertanyaan berikut perlu ditanyakan sebagai bahan pertimbangan.
Bisakah chatbots menangani pertanyaan pengguna dan memberikan jawaban yang memuaskan?
Bisakah chatbot memahami niat pengguna?
Berapa durasi rata-rata percakapan dengan chatbot?
Apa pertanyaan yang paling sering ditanyakan oleh pengguna?
Apa saca percakapan yang paling umum ditanyakan?
Berapa banyak pesan yang diterima atau dikirim chatbot per hari, per minggu atau per bulan?
Berapa kali chatbot tidak dapat menjawab pertanyaan yang diajukan?
Akankah chatbot berhasil menyerahkan percakapan kepada manusia?
Apakah chatbot mendeteksi niat jahat pengguna?
Berapa banyak pengguna aktif atau berulang yang ditangani chatbot pada waktu tertentu?
Apa ulasan pelanggan tentang chatbots?
Bergantung pada jenis chatbot, banyak indikator lain yang dapat ditentukan dan di ajukan sebagai pertannyaan
Untuk mengukur indikator ini, sekarang ada beberapa alat analisis chatbot di pasaran. Labkom99 mengambil tiga chatbot sebagai contoh, semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan.
1. Botanalytics
Jika organisasi mencari alat yang dapat menjelaskan siklus hidup pengguna, Botanalytics sangat cocok digunakan. Ini adalah alat yang baik untuk mengidentifikasi seluruh proses pengguna dari menyentuh produk hingga meninggalkan produk.
Anda dapat mempelajari setiap percakapan. Setiap percakapan dapat menggunakan skrip dan melihat di mana chatbot gagal merespons.
Organisasi dapat menetapkan berbagai tujuan dan mengklasifikasikan obrolan sebagai jalur percakapan. Ini adalah fitur yang hebat karena dapat membantu organisasi memeriksa percakapan mana yang telah mencapai tujuan mereka dan mana yang belum.
Misalnya, jika tujuan organisasi adalah untuk memungkinkan pengguna mengunduh aplikasi seluler mereka melalui tautan yang disediakan dalam obrolan. Alat ini akan menunjukkan kepada mereka jumlah sesi yang menyelesaikan tujuan tersebut.
Organisasi juga dapat mengatur jalur percakapan dan memeriksa berapa banyak percakapan yang berhasil diproses oleh chatbot.
2. Grafana
Grafana bukanlah alat analisis chatbot. Sebaliknya, Grafana ini adalah platform open source yang dapat digunakan untuk memantau aplikasi, situs web dan bahkan sumber data khusus. Pengguna dapat mengintegrasikannya dengan platform chatbot dan menggunakannya sebagai alat analisis chatbot.
Salah satu kelebihan menggunakan Grafana adalah mudah untuk di-custom. Dashboard-nya bisa di sesuaikan dengan kebutuhannya.
Jika sebuah organisasi mengadopsi chatbot dengan banyak data untuk dipahami, dianalisis dan dianalisis, maka Grafana harus dieksplorasi. Dan itu adalah perangkat lunak gratis yang sangat dapat disesuaikan. Organisasi dapat membuat dasbor, menambahkan panel dan mengubah visualisasi berdasarkan kebutuhan evaluator dan pemangku kepentingan.
3. Chatbase
Chatbase adalah alat gratis berbasis komputasi awan yang memungkinkan organisasi mengintegrasikan chatbot ke dalam platform analitik. Salah satu fitur terbaik Chatbase adalah membantu organisasi menganalisis dan mengoptimalkan chatbot.
Dalam hal fungsi analisis, Chatbase memiliki semua fungsi yang dapat dibayangkan dan diprediksi organisasi. Aliran percakapan, pembuatan model, pengelompokan pesan yang belum diproses, riwayat obrolan,dan sebagainya.
Antarmuka pengguna (UI) dasbor sangat mirip dengan Google Analytics. Oleh karena itu, pengguna Google Analytics akan lebih mudah menggunakannya.
Di bagian pengoptimalan, Chatbase memberikan wawasan untuk lebih memahami pengguna. Dengan melacak perilaku pengguna yang efektif atau tidak efektif. Ini sangat berguna ketika sebuah organisasi ingin menargetkan audiens tertentu. Dan ingin meningkatkan pesan dan promosinya berdasarkan masukan khusus dari alat analisis.
Baca juga : 5 Tren Kecerdasan Buatan Populer Tahun 2021
Kesimpulan
Saat membangun chatbot, strategi analisis sering diabaikan. Hal ini dianggap sebagai tanggung jawab tambahan yang mudah dielakkan.
Seharusnya, mengukur kinerja chatbot wajib dimasukkan dalam strategi pengembangan. Karena ini adalah satu-satunya cara bagi organisasi untuk menentukan apakah chatbots berfungsi seperti yang mereka harapkan.
Organisasi dapat mengintegrasikan alat gratis yang disebutkan diatas. Menggunakan analitik untuk meningkatkan pengalaman chatbot bagi pengguna akhir. Sehingga dapat menemukan alat terbaik untuk kebutuhan mereka.
