Se você tem interagido com suas marcas favoritas ultimamente, provavelmente percebeu que os chatbots parecem estar em toda parte. Somos uma sociedade obcecada com a gratificação instantânea. Queremos respostas imediatamente e muitas vezes isso significa jogar os dados usando um chatbot para ver o quão perto eles podem chegar do que estamos procurando. Como o uso de chatbots expande, assim como o número de falhas do chatbot a cada dia. Ao mesmo tempo, as expectativas dos clientes sobre o que é uma”boa”experiência de chatbot nunca foram tão altas. E não atender a essas expectativas rigorosas significa desapontar o cliente, o que também pode resultar em perda de negócios ou, pior ainda, danos à sua marca.
Não importa em que setor um chatbot opere, conectar-se e comunicar-se com as pessoas é importante sua função primária. A fórmula de sucesso dos chatbots é a mesma dos canais tradicionais de atendimento ao cliente: atendimento rápido e eficaz. Embora a IA conversacional tenha feito grandes avanços tecnológicos, a experiência do usuário ainda é deficiente, especialmente quando se trata de lidar com processamento de linguagem natural (NLP), latência, segurança de dados e outras questões.
Como executivos e seus equipes encarregadas da experiência do cliente (CX) procuram superar esses desafios, vamos examinar como a chave para o sucesso está em adotar uma abordagem de teste contínuo para otimizar o desempenho do chatbot.
Adotando uma mentalidade de teste contínuo
O relacionamento do cliente com os modernos sistemas de Resposta de Voz Interativa (IVR) e chatbots do contact center é aceito e apreciado pela conveniência que trazem, especialmente quando parece uma resposta humana eficiente e autêntica ao atender às suas necessidades. É como se o cliente dissesse:”Não me importo de falar com uma máquina, a menos que ela comece a agir como uma”.
Para impulsionar um número crescente de casos de uso em finanças, saúde, telecomunicações e especialmente varejo, as empresas dependem fortemente de desenvolvedores de aplicativos com experiência em inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e design de conversação para criar chatbots cada vez mais avançados. Dito isso, as organizações não podem simplesmente apertar um botão no início e esperar que o sistema funcione perfeitamente de alguma forma. A tecnologia pode estar instalada, mas precisa ser treinada e testada continuamente.
Na verdade, é crucial que o teste de desempenho do chatbot seja contínuo. Não existe uma única fase de teste ao dar vida a um chatbot. Em vez disso, o teste deve fazer parte dos negócios diários, assim como a codificação, o design e o monitoramento. À medida que as empresas continuam aprimorando os recursos e o desempenho do chatbot para atender às necessidades do cliente, as equipes devem entender que o ciclo de teste é um processo que nunca termina.
Por exemplo, normalmente pode haver apenas quatro ou cinco clientes”intencionais”têm ao envolver um chatbot, mas essas intenções podem ser formuladas de várias maneiras diferentes. Um exemplo é se um cliente declara o número da apólice de seguro em grupos ou permutações, um chatbot pode interpretá-lo mal e fornecer informações imprecisas sobre a cobertura de sua apólice de seguro, apenas para perceber o erro quando é mais crucial.
Para Para adicionar mais complexidade, quando os contact centers atendem a uma base de clientes multinacional ou mesmo global, a variação na frase e o número de idiomas em que o chatbot deve navegar cresce exponencialmente. Os chatbots habilitados para voz ou texto devem ser inteligentes o suficiente para operar com segurança enquanto navegam em inúmeras variações de ortografia, uma ampla variedade de sotaques falados e vernáculos, ruído de fundo, estática de conexões ruins e muito mais. Isso requer testes abrangentes que podem incluir testes automatizados de pontuação de NLP, testes de fluxo de conversação, testes de segurança, testes de desempenho e monitoramento que analisam experiências de ponta a ponta em todos os canais.
A segurança dos dados é outra prioridade crítica que somente testes contínuos podem abordar. À medida que os chatbots se tornam mais inteligentes e confiáveis para atender às suas necessidades, as pessoas ficam mais à vontade para fornecer seus dados pessoais aos chatbots. Isso aumenta o número de situações em que os chatbots trabalham com informações de identificação pessoal (PII) ou outros dados altamente confidenciais. O teste é necessário para garantir que o manuseio desses dados permaneça seguro e compatível em todos os casos de uso.
Otimização da abordagem de teste
Dado que o teste precisa acontecer em escala, em configurações de nível de produção e de forma contínua, não há como fazer isso manualmente. Isso ocorre porque os casos de uso são infinitamente diferentes e muitas vezes é necessário um grande volume de testes para identificar as alterações ou ajustes específicos que causam os maiores impactos positivos.
Tudo isso pode parecer assustador para os altos executivos que se preocupam com o fato de que testes contínuos significam ficar atolados na complexidade. Felizmente, este não é o caso. Ao honrar as práticas recomendadas e fazer os investimentos estratégicos corretos em tecnologia em sistemas automatizados orientados por IA/ML, os líderes C-suite responsáveis pela experiência do cliente e as equipes que eles gerenciam podem implantar testes contínuos de maneira contínua e escalável.
As melhores abordagens incluem testes de ponta a ponta capazes de gerar tráfego sintético para imitar interações com clientes em tempo real. Idealmente, cenários desafiadores, como entradas inesperadas do usuário, devem ser incluídos nos cenários de teste junto com o monitoramento contínuo.
A automação é fundamental, especialmente em momentos de pico de demanda, como inscrições abertas de assistência médica, Black Friday, Cyber Monday e feriados ao longo do ano. O teste de carga de até 1.000 solicitações de bot por segundo, ou mais, pode ajudar a garantir que as empresas sejam capazes de lidar com todo o tráfego necessário. E em uma era de trabalho flexível e públicos da geração do milênio/geração Z interagindo com bots após o horário comercial e nos finais de semana, os testes devem ser projetados para analisar e otimizar o desempenho de um chatbot 24 horas por dia, 365 dias por ano.
Finalmente, é vital para as organizações garantir que os dados de treinamento estejam limpos para que o mecanismo de compreensão de linguagem natural (NLU) de seu chatbot possa funcionar de maneira ideal em primeiro lugar. Isso ajuda a identificar falhas imediatamente e oferece etapas claras e proativas para melhorar a confiabilidade e o desempenho do chatbot.
Uma abordagem de teste contínuo melhora o desempenho do chatbot
No entanto, quando as organizações mover testes contínuos no início do ciclo de desenvolvimento do chatbot, ele encontra problemas mais rapidamente antes de prejudicar sua reputação com os clientes, economiza tempo no back-end, deixa espaço para mais melhorias e é a única opção para inovar rapidamente.
Crédito da imagem: phonlamai/depositphotos.com
Christoph Börner é diretor sênior de digital da Cyara.