如果您最近一直在與自己喜歡的品牌互動，您可能已經註意到聊天機器人似乎無處不在。我們是一個痴迷於即時滿足的社會。我們希望立即得到答案，這通常意味著使用聊天機器人擲骰子，看看他們能多接近我們正在尋找的東西。作為聊天機器人的使用 擴大，每天聊天機器人失敗的數量也會擴大。與此同時，客戶對“良好”聊天機器人體驗的期望從未如此高。不滿足這些嚴格的期望意味著讓客戶失望，這也可能導致業務損失，或者更糟糕的是，損害您的品牌。
無論聊天機器人在哪個行業運行，與人建立聯繫和溝通都是它的主要功能。聊天機器人的成功秘訣與傳統客戶服務渠道相同:快速有效的服務。儘管對話式 AI 在技術上取得了長足的進步，但用戶體驗仍然欠缺，尤其是在處理自然語言處理 (NLP)、延遲、數據安全和其他問題方面。
作為高管和他們的負責客戶體驗 (CX) 的團隊希望應對這些挑戰，讓我們來看看成功的關鍵如何在於採用持續測試方法來優化聊天機器人性能。
採用持續測試的心態/p>
客戶與現代聯絡中心交互式語音響應 (IVR) 系統和聊天機器人的關係因其帶來的便利而被接受和讚賞，尤其是當感覺像是在滿足他們的需求時有效且真實的人工響應時。就好像客戶在說，“我不介意與機器交談，除非它開始像機器一樣行動。”
為了在金融、醫療保健、電信，尤其是零售業推動越來越多的用例，公司嚴重依賴具有人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和對話設計專業知識的應用程序開發人員來構建越來越先進的聊天機器人。也就是說，組織不能在一開始就按一下開關並期望系統以某種方式完美運行。該技術可能已經到位，但需要持續進行培訓和測試。
事實上，聊天機器人性能的持續測試至關重要。將聊天機器人帶入生活時，不存在單一測試階段這樣的事情。相反，測試必須成為日常業務的一部分，就像編碼、設計和監控一樣。隨著公司不斷增強聊天機器人的功能和性能以滿足客戶需求，團隊必須了解測試週期是一個永無止境的過程。
例如，通常可能只有四五個“意向”客戶在使用聊天機器人時有，但這些意圖可以用許多不同的方式表達。一個例子是，如果客戶以組或排列的形式陳述他們的保單號碼，聊天機器人可能會誤解它們並提供有關他們保單覆蓋範圍的不准確信息，只有在最關鍵的時候才意識到錯誤。
To更複雜的是，當聯絡中心服務於跨國甚至全球客戶群時，措辭的變化和聊天機器人必須導航的語言數量呈指數級增長。支持語音或文本的聊天機器人必須足夠聰明，才能安全運行，同時應對無數拼寫變化、各種口音和白話、背景噪音、連接不良引起的靜電等等。這需要全面的測試，其中可能包括自動 NLP 評分測試、對話流測試、安全測試、性能測試和監控，以分析所有渠道端到端的體驗。
數據安全是另一個關鍵優先事項，只有持續測試才能解決。隨著聊天機器人變得更智能，並且更受客戶信任以滿足他們的需求，人們也越來越願意將自己的個人數據提供給聊天機器人。這增加了聊天機器人處理個人身份信息 (PII) 或其他高度敏感數據的情況。需要進行測試以確保此數據的處理在所有用例中保持安全和合規。
優化測試方法
鑑於需要進行測試在大規模、生產級設置和持續的基礎上，沒有辦法手動完成。這是因為用例千差萬別，通常需要進行大量測試才能確定產生最大積極影響的特定更改或調整。
對於擔心持續測試意味著陷入複雜性的高層管理人員來說，這一切似乎令人望而生畏。幸運的是，情況並非如此。通過遵循最佳實踐並對自動化、AI/ML 驅動的系統進行正確的戰略技術投資，負責客戶體驗的最高管理層領導者及其管理的團隊可以以無縫且可擴展的方式部署持續測試。
最好的方法包括能夠生成合成流量以模擬實時客戶交互的端到端測試。理想情況下，具有挑戰性的場景，如意外的用戶輸入，應該與持續監控一起包含在測試場景中。
自動化是關鍵，尤其是在醫療保健開放註冊、黑色星期五、網絡星期一和全年假期等需求高峰期。負載測試每秒多達 1,000 個機器人請求或更多，有助於確保公司能夠處理所需的所有流量。在工作靈活且千禧一代/Z 世代觀眾在下班後和周末與機器人互動的時代，必須設計測試以分析和優化聊天機器人一年 365 天每天 24 小時的表現。
最後，組織必須確保培訓數據是乾淨的，這樣他們的聊天機器人的自然語言理解 (NLU) 引擎才能首先以最佳方式工作。這有助於立即查明缺陷並提供明確和主動的步驟來提高聊天機器人的可靠性和性能。
持續測試方法可提高聊天機器人的性能
但是，當組織在聊天機器人開發週期的早期進行持續測試，它可以在損害客戶聲譽之前更快地發現問題，節省後端時間，為更多改進留出空間，並且是快速創新的唯一選擇。
圖片來源:phonlamai/depositphotos.com
Christoph Börner 是 賽拉。