Verbessern des Solutions Matching bei Freitexteingabe (NLP)
Auswirkungen auf die KPIsVerbessere Sie die Textübereinstimmungsrate (mehr Nutzer gelangen zur richtigen Lösung)Begrenze Sie die Anzahl der (unbeabsichtigten) Handover, die dadurch verursacht werden, dass der Chatbot nicht versteht, wonach der Nutzer suchtHow-toWenn ein Nutzer einen Text eingibt, wird davon ausgegangen, dass dieser Text entweder eine direkte Antwort auf die aktuelle Frage ist oder ein Versuch, direkt eine Lösung zu finden. Daher versucht unser Abgleichalgorithmus (Solution Matching Algorithm), die Texteingabe des Nutzers mit einer der verfügbaren Auswahlmöglichkeiten sowie mit den Lösungen abzugleichen.Aufgrund der begrenzten Anzahl von Auswahlmöglichkeiten sowie der Tatsache, dass der Nutzer die Auswahlmöglichkeiten auf dem Bildschirm sehen kann, ist das Zuordnen zu Auswahlmöglichkeiten oft einfacher. Bei Lösungen ist die Situation anders, wir haben oft viele Lösungen zur Verfügung, die aufeinander abgestimmt werden können. Außerdem hat der Nutzer keine Ahnung, was die einzelnen Lösungen beinhalten oder wie sie formuliert sind. Nutzer können ihr Problem auf viele verschiedene Arten beschreiben, während es eine Lösung für dieses Problem gibt, die auf eine bestimmte Weise geschrieben ist.Aus diesem Grund bieten wir unseren Kunden die Möglichkeit, (Text-)Beispiele hinzuzufügen, welche die Benutzer eingeben können, die dennoch zu jeder einzelnen Lösung passen sollten. Diese Funktion wurde entwickelt, um die Lösungsanpassungsfähigkeit unseres Algorithmus erheblich zu verbessern.Textbeispiele hinzugefügenTextbeispiele sind Eingabefelder, die jeder Lösungsseite beigefügt sind. Es ist ein weiterer Abschnitt, der dem Lösungstitel und der Beschreibung ähnelt.Drücke auf „+ Textbeispiel hinzufügen“, dann kannst du beliebig viele Beispiele hinzufügen:Gute Beispiele findenAuf Erfahrung bauenDie beste Quelle für gute Textbeispiele ist die eigene Serviceerfahrung mit den Kunden. Kundendienstmitarbeiter haben sich bereits mit Benutzeranfragen und Beschwerden über verschiedene Kanäle befasst, darunter Telefon, E-Mail, CRM usw. Niemand außer dem Kundensupport weiß genauer, wie Nutzer ihre Anfragen formulieren oder was die am häufigsten verwendeten Sätze für einige Probleme sind. Daher sind E-Mails und CRM-Protokolle die beste Informationsquelle für Textbeispiele.Existierende DatenNach dem Start der NLP-Funktion (Freitexteingabe) für deinen Bot kann Solvemate auch tatsächliche Benutzereingabedaten liefern, die verwendet werden können, um mehr und bessere Beispiele zu finden. Im Tab „ Converations “ findest du Freitexteingaben von Kunden, indem du nach „Freitext übermittelt“ filterst. Dies wäre ein iterativer Prozess, der auch helfen kann, Probleme mit bestehenden Beispielen zu finden, die zu falschen Übereinstimmungen führen könnten.Gesunder MenschenverstandSo überraschend es scheinen mag, führt ein Brainstorming von weniger als ein paar Minuten zu guten Beispielen für jede Lösung dennoch zu einer erheblichen Verbesserung des Matchings. Hier sind einige Beispiele für gängige Lösungen unter vielen Chatbots und einige Beispiele, die für sie ohne Vorkenntnisse des Produkts oder der Bearbeitung von Kundenanfragen hinzugefügt werden können:Kontaktiere unsVerfolgen Sie Ihre BestellungAnmeldeproblemAgentVertreterrepmit jemandem redenmit jemandem sprechenwie kann ich dich erreichenBestellung ist verspätetWann wird es ankommenwann zu erwartenspäte LieferungLieferproblemSendung verlorenkann mich nicht einloggenPasswort zurücksetzenfalsches PasswortPasswort verlorenLogin fehlgeschlagenVermeide schlechte BeispieleWir müssen beim Hinzufügen von Beispielen ein wenig vorsichtig sein, um nicht das Gegenteil von dem zu tun, was wir eigentlich beabsichtigen. Es gibt einige Fehler, die wir vermeiden müssen:Hinzufügen ähnlicher Beispiele zu verschiedenen LösungenWenn zwei Lösungen in irgendeiner Weise ähnlich sind, müssen die Beispiele helfen, sie zu unterscheiden. Das Hinzufügen derselben oder ähnlicher Beispiele zu mehr als einer Lösung kann zu mehreren Übereinstimmungen führen. Der schlimmste Fall wäre natürlich das Hinzufügen eines Beispiels, das zu einer anderen Lösung passen sollte, und nicht zu der, zu der es hinzugefügt wurde.Zu lange Beispiele hinzufügenJe länger das Beispiel ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es mit mehr irrelevanten Benutzereingaben übereinstimmt. Es ist besser, die Beispiele einzigartig, kurz und (sehr) relevant für die Lösung zu halten.Verwendung sehr gebräuchlicher WörterGemeinsame Wörter der Sprache sind höchstwahrscheinlich in vielen Lösungen üblich. Sie sind allen anderen Wörtern auch sprachlich ähnlich; denn die Definition von Ähnlichkeit ist hier, dass sie oft zusammen im selben Satz vorkommen oder im selben Kontext verwendet werden. Daher ist die Verwendung von Wörtern wie „sehr“, „so“, „auch“, „und“, „oder“, „das“ usw. nicht empfehlenswert, da es immer besser ist, die Beispiele kurz und prägnant sowie sehr zu halten einzigartig und relevant für die Lösung.BeispieleDer Chatbot-Manager eines E-Commerce-Unternehmens verbrachte 1-2 Stunden damit, Gespräche mit Endbenutzern mit dem Chatbot durchzugehen, und fügte Textbeispiele für alle Lösungen hinzu. Das Ergebnis war eine sofortige Erhöhung des CSAT von Kunden, die den Chatbot nutzten, da die schlechten CSAT-Einreichungen von Kunden, die falsche Lösungen erhielten, verschwanden