Capital One. Adobe. Até a Dominos tem um. Eles são chatbots e estão rapidamente se tornando onipresentes. Um chatbot pobre simplesmente diz “Sinto muito, não entendo” repetidamente (ou pior, “erro”). Um bom chatbot parece quase humano e ajuda a responder perguntas para que você não precise fazer uma ligação telefônica ou pesquise na página de perguntas frequentes.
Mas o que torna uma boa experiência do chatbot? Quais são os limites de mesa que as pessoas esperam de um chatbot e o que destrói essa experiência? Neste artigo, responderemos a essas perguntas e identificaremos o que você, como designer de conteúdo, pode fazer para tornar seu chatbot bem-sucedido.
O que torna um chatbot único?
Um chatbot é um programa que reproduz a conversa humana. A maioria dos chatbots usa árvores de decisão para criar uma conversa. Eles reconhecem palavras-chave e respondem de acordo ou permitem que o usuário final selecione opções para direcionar a conversa.
Tão importante quanto para definir o que é um chatbot, é identificar o que não é. Vamos investigar o que é um chatbot-e esclarecer o que ele não é.
Um chatbot é uma forma de design de conversação
Os chatbots reproduzem conversas humanas e a maioria dos chatbots usa árvores de decisão para fazer isso. Eles reconhecem palavras-chave e respondem de acordo ou permitem que o usuário final selecione as opções para direcionar a conversa.
O design de conversação se refere amplamente a qualquer conteúdo semelhante a uma conversa , seja através de cabeçalhos e texto em uma página da web, IU de voz como Google Home e Alexa ou chatbots. Como tal, o conteúdo do chatbot é um tipo de design de conversação, mas os dois não são o mesmo. Um chatbot também não é um humano interagindo por meio de uma interface de chat (às vezes chamada de “chat ao vivo”). É especificamente um sistema informatizado.
Por que isso é importante? Quando as equipes de design e engenharia estão determinando a melhor maneira de se comunicar com seus públicos, é provável que usem abreviações. Freqüentemente ouço designers dizerem “então nós [a empresa] diremos a eles [o público] para confirmar a senha”. Nesse caso, o designer pode estar se referindo a”contar”ao público por meio do texto em uma página ou pode estar implicando que um chatbot aparecerá para informar o público. No início da fase de concepção, pode não importar a forma de design de conversação que a equipe tem em mente, mas, em última análise, a equipe de conteúdo será responsável por muito mais trabalho se o resultado final for um chatbot. Com isso em mente, é útil esclarecer qual forma de design de conversação a equipe tem em mente.
Um exemplo de design de conversação não-chatbot é uma IU conversacional . Oscar Insurance tem uma IU de conversação, que eles desenvolvem com algumas práticas recomendadas:
- Os cabeçalhos são frases completas.
- Os formulários possuem texto de ajuda com instruções específicas (em vez de exemplos).
- A cópia é escrita na 2ª pessoa, referindo-se ao público como “você”.
A IU de voz também pode “falar” com o público e, se a equipe está considerando isso, eles estão construindo um concorrente para Alexa, Google Home e Siri ou (mais provavelmente) construindo um app que esses sistemas podem baixar . Novamente, isso pode parecer o mesmo de uma perspectiva de concepção, mas os requisitos são muito diferentes. A IU de voz não tem design visual e nenhuma capacidade de acionar ou solicitar que o usuário final entre em ação. Isso está em total contraste com um aplicativo de telefone, que pode iniciar notificações sem que o usuário final primeiro abra o aplicativo.
Um chatbot pode responder (muitas) perguntas
Pode parecer, a partir desta descrição, que os chatbots são a resposta perfeita-eles podem iniciar notificações, incorporar uma interface de usuário visual e são comunicativos! Certamente, a popularidade dos chatbots se deve em parte a esses benefícios. Mas isso pode criar a suposição de que a conversa humana é a melhor maneira de se conectar com os usuários finais. Às vezes isso é verdade-mas nem sempre!
Na palestra de Michael J Metts’Button “ Desculpe, eu Não posso ajudar com isso ”, ele disse que uma empresa deve saber qual é seu objetivo e, em seguida, determinar se um chatbot ajudará a cumprir esse objetivo. Esta é uma abordagem fantástica: um chatbot é uma solução e deve ser empregado quando for a solução para um problema.
O atendimento ao cliente e as vendas normalmente são bons objetivos para os chatbots. Em ambos os casos, o problema pode ser”como nossa equipe de atendimento ao cliente pode responder rapidamente a perguntas comuns”ou”como nossa equipe de vendas pode ajudar os clientes a aprender sobre um produto ou serviço de maneira rápida e fácil, sem usar o tempo significativo dos funcionários?”Nesses casos, um chatbot pode ajudar as pessoas a obterem as respostas que desejam sem a necessidade de ligar e esperar na espera.
No entanto, se o problema for “como nosso hospital pode diagnosticar com mais precisão os problemas de saúde” ou “como nosso banco pode ajudar mais rapidamente os funcionários a encontrar contracheques perdidos de seus empregadores”, um chatbot pode não ser apropriado. Um médico humano é muito mais preciso do que um chatbot, e os usuários finais perceberão isso. Da mesma forma, é improvável que o chatbot de um banco seja capaz de se conectar aos diversos sistemas de folha de pagamento dos empregadores necessários para rastrear os cheques de pagamento. Embora o usuário final possa pensar que deseja respostas de um chatbot, eles perderão rapidamente a confiança quando o chatbot não puder responder às suas perguntas.
Resumindo, um chatbot não é uma boa maneira de lidar com nuances ou situações extremamente complicadas, devido às inúmeras oportunidades de erro humano. Existem simplesmente muitas variáveis para que”rápido”e”preciso”sejam alcançados nessas situações.
Um chatbot não é um algoritmo
Nunca se esqueça de que um chatbot é tão bom quanto seu conteúdo . Sim, um chatbot é controlado por um algoritmo e pode ser reforçado pelo aprendizado de máquina. Mas antes que o aprendizado de máquina possa começar, o chatbot precisa de um conjunto de regras e de conteúdo para falar. Esse é o papel do designer de conteúdo, redator de UX ou estrategista de conteúdo definir.
Vemos isso com frequência em conversas sobre a ética da IA. Assistentes de voz e chatbots são frequentemente identificados como sexistas e preconceito racial . Eles não são tendenciosos porque a equipe de design e engenharia fez uma escolha consciente para torná-los assim. Eles são tendenciosos porque”refletem os preconceitos nos pontos de vista das equipes que os construíram”, para citar a especialista em ética da IA Josie Young em sua palestra TED .
Para aqueles de nós que estamos criando chatbots, isso significa que precisamos ser conscientemente anti-sexistas e anti-racistas . Precisamos criar chatbots com cuidado e não conectar o aprendizado de máquina até que tenhamos o conteúdo desenvolvido com o qual queremos que a IA aprenda. Tal como acontece com tantas coisas, o que um chatbot faz é apenas metade da história. Pode “responder a perguntas”-mas quais perguntas e como? Ele pode “direcionar as pessoas para as próximas etapas”-mas quais são as próximas etapas apropriadas e como o chatbot responde quando algo dá errado? Em outras palavras, o que causará um verdadeiro impacto é como o chatbot realiza o que faz.
Práticas recomendadas para envolver chatbots
Se sua equipe está criando um chatbot, espero que você já tenha feito muito do trabalho inicial.
- Você decidiu que um chatbot é a solução certa.
- Você identificou as restrições tecnológicas, como o sistema que usará.
- Você está procurando quais recursos estarão disponíveis nesse sistema, como autocorreção ou um dicionário de sinônimos integrado.
Agora é quando alguns executivos dizem “conecte e faça funcionar!” e você deve dizer”plug what in ?!”Conforme observado, seu chatbot não é apenas um algoritmo e você tem algum conteúdo para criar. É hora de construir o conteúdo para o seu chatbot. Vamos explorar cinco práticas recomendadas para tornar seu chatbot mais humano:
- Defina suas ações.
- Separe seus tipos de resposta.
- Abrace seu próprio robô.
- Crie um tom para cada cenário.
- Projete para erros.
1. Defina suas ações
Já que um chatbot não é uma solução mágica para todas as coisas, você precisa concentrar seu trabalho em fluxos de usuário específicos que as pessoas podem realizar com seu chatbot. Por exemplo, digamos que você esteja construindo um chatbot para uma empresa como a FedEx ou USPS, você pode listar exemplos de fluxos de usuário como”rastrear um pacote”e”atualizar o endereço de correspondência”. Isso significa que se um usuário final pede ao chatbot ajuda para rastrear um pacote, ele pode responder “qual é o número de rastreamento”. Mas o chabot deve conhecer suas limitações. Talvez um dos objetivos seja “construir confiança”. Portanto, se um usuário final disser “alguém cometeu fraude no correio em meu nome”, o chatbot pode expressar condolências e transferir rapidamente o usuário final para um agente de atendimento ao cliente ao vivo. Como o objetivo era “construir confiança”, a equipe que construiu o chatbot deve reconhecer que qualquer coisa que envolva informações confidenciais deve ser tratada por um ser humano-mesmo que não haja limitação técnica ou legal.
Não existe uma maneira certa de fazer isso. A maioria das organizações tem alguma forma de proposições de valor ou princípios de design, que ajudarão a identificar o objetivo do chatbot. Provavelmente, também existem alguns requisitos já definidos. Portanto, a meta pode vir de uma análise superficial dos requisitos, e os requisitos se tornarão mais específicos depois que a meta for definida.
Em uma entrevista com Mike Bunner , vice-presidente e diretor de marketing digital da Franklin Mint Federal Credit Union , Bunner disse que sem o chatbot, “nosso call center receberia três vezes o número normal de chamadas”. Pode-se supor que seu objetivo seja”diminuir o horário de atendimento ao cliente”Isso se conecta perfeitamente ao prompt inicial de seu chatbot, que sugere “tópicos populares” nos quais pode ajudar-provavelmente esses tópicos populares são os motivos mais comuns pelas quais as pessoas ligam para a equipe de atendimento ao cliente. Na mesma entrevista, Bunner disse que o bot obtém seu conteúdo diretamente do conteúdo de suporte do membro. Como muitas organizações, a Franklin Mint tinha muito conteúdo útil, mas não conseguia fazer as pessoas visualizarem.
2. Separe seus tipos de resposta
Quando você pensa em um chatbot, provavelmente pensa em uma destas duas coisas:
- Um chatbot que responde a qualquer coisa que um usuário final digita, pegando o que ele quer por meio de palavras e frases-chave.
- Um chatbot que segue uma série de árvores de decisão, pedindo ao usuário final para selecionar algumas opções e, em seguida, trazê-los por meio de um fluxo de usuário.
Os chatbots podem fazer um ou ambos, e é importante saber o que você deseja. Na verdade, mesmo que você pretenda se concentrar em árvores de decisão, existe a possibilidade de um usuário sair do script. Com isso em mente, considere como você deseja que o chatbot responda. Se alguém disser “Ajuda” ou “Fale com um humano”, como você o encaminhará?
Conforme você pensa nas associações de palavras do chatbot, lembre-se de que palavras têm contexto . Quando um usuário final está editando seu perfil e digita “número de telefone”, provavelmente deseja ver onde editar seu número de telefone. Mas se eles digitaram algo que o chatbot não reconhece, o chatbot disse”Eu não entendo”e o usuário final digita”número de telefone”, pode estar procurando uma linha de atendimento ao cliente. Esta é uma oportunidade para a estratégia de engenharia e conteúdo colaborar para criar um bot bem projetado e construído.
Esse tipo de planejamento cuidadoso aparecerá no produto final. O chatbot da Adobe, por exemplo, falha aqui. Ele começa pedindo ao usuário final para digitar gratuitamente, mas depois de obter uma resposta, o bot pede ao usuário final para selecionar uma das três opções. Como usuário, fico me perguntando por que me pediram para digitar se o bot não conseguia entender uma palavra-chave simples como “produtos Adobe”.
3. Abrace seu próprio robô
Depois de saber o que o seu chatbot pode fazer, é hora de pensar como ele o fará. Em primeiro lugar: não finja que seu chatbot é um humano. Em pesquisa com um ex-cliente, o cliente descobriu que mais de 80% das pessoas se sentiam confortáveis interagindo com um chatbot e gostavam quando um chatbot tinha um nome e personalidade. Mas essas mesmas pessoas perderam rapidamente a fé no bot e na organização quando o chatbot fingiu ser humano.
Uma conversa com um cliente girou em torno de se as pessoas falariam com um chatbot se soubessem que falar com um humano era uma opção. O teste descobriu que sim, eles fariam! Na verdade, tranquilizar os usuários finais de que um ser humano está disponível (conforme necessário) aumentou o conforto que eles tinham ao falar com o chatbot.
A equipe do Hopelab teve resultados semelhantes quando criou o Vivibot, um chatbot para adolescentes com câncer . Adolescentes e adultos jovens geralmente evitam confiar em seus pais ou profissionais de saúde. Mas Hopelab descobriu que um chatbot removeu algumas barreiras. Em seu estudo controlado randomizado e revisado por pares , eles foram capazes de mostrar que Vivibot não apenas forneceu um suporte emocional valioso, mas também melhorou a ansiedade.
O Vivibot é um exemplo interessante de chatbot por vários motivos. Primeiro, o bot não se destina a soluções pontuais, mas sim como uma ferramenta de suporte emocional contínuo. Isso significa que o bot precisava ter uma variedade de respostas, para evitar soar repetitivo. Em segundo lugar, como um bot relacionado à saúde, o Vivibot precisava abordar assuntos delicados. Ela precisava ser o mais transparente possível, nunca deixando de lado um genérico “parece bom” por medo de alienar as pessoas que dependem dela quando não se sentem confortáveis em confiar em humanos.
Imagine se Vivibot parecesse insensível? Emily Cummins, uma escritora com um artigo sobre The Worst Chatbot Fails , mostra um exemplo em que “UX Bear” da UX Magazine pergunta “como você descreveria o termo bot para sua avó?” Emily respondeu “minha avó está morta” e fez um sinal positivo. Esta é uma resposta um pouco confusa do UX Bear, mas seria potencialmente devastadora do Vivibot.
Em um futuro próximo, podemos ver mais estados aprovando leis sobre bots que fingem ser humanos, como a Califórnia . Embora possa parecer desnecessário para os Ursos do Bate-papo do mundo, é claramente importante para tópicos influentes ou delicados, sejam eles política ou saúde.
4. Crie um tom para cada cenário
Quando os estrategistas de conteúdo criam uma “voz e tom”, as duas coisas são diferentes. Uma voz é como a personalidade de uma marca. Ele identifica como uma empresa soa, não importa o quê. O tom , no entanto, será diferente dependendo da situação. A voz pode ser “amigável”, mas amigável soa diferente em uma mensagem de erro e em uma mensagem de sucesso.
Um chatbot deve ter uma voz diferente de uma empresa. Pode dizer coisas como “oh não!” ou “Estou feliz por você”. quando sua empresa não pode. Para isso, a primeira etapa da criação de uma voz de chatbot é desenvolver uma lista de palavras que seu chatbot diz. É importante que um chatbot responda ao usuário final, para que ele saiba que foi ouvido. Isso significa que os chatbots passam muito tempo dizendo coisas como “Entendi” ou “Entendo” e você precisa saber como soam esses tokens de acordo. O seu chatbot diz “sim” ou “sim” ou ambos? “Ok” ou “ok”? “Ótimo” ou “Eu entendo”? Os parâmetros ajudarão seu chatbot a soar consistente, de forma que o chatbot não responda”okie smokie”e depois”Agradeço seu tempo”, mas você também precisará de tokens de acordo suficientes para que seu chatbot não soe excessivamente robótico./p>
No chatbot do Domino, o bot alterna tokens de acordo como”ótimo”e”entendi”, mas quando não consegue entender a resposta, não há token de erro. A redundância da pergunta”Em que cidade é esse endereço”(sem referência ao fato de que não havia entendido minha resposta) inicialmente me fez pensar que o bot estava quebrado.
5. Projetar para erros
Os chatbots, como outras IUs, têm apenas uma chance de causar uma primeira impressão . Se a experiência não for tranquila e simples, as pessoas não voltarão. Com isso em mente, um chatbot precisa ter mensagens de erro bem escritas. Uma mensagem de erro de um chatbot pode ser tão simples quanto dizer”Não entendo. Você pode me dizer de novo o que você quer? ”, Mas também pode fazer muito mais.
Por exemplo, se o seu chatbot for um MVP, sua mensagem de erro pode dizer algo como “Não posso ajudá-lo com isso [recurso] hoje, mas me pergunte novamente em algumas semanas”. Alternativamente, se o usuário final está pedindo algo que o chatbot nunca oferecerá, sugira uma alternativa como “você pode ligar para o atendimento ao cliente para obter ajuda com isso”.
Supondo que você permita a digitação gratuita, também haverá o risco de alguém digitar uma palavra ou frase que o seu chatbot não entende. Nesse caso, o seu chatbot pode pedir esclarecimentos ou até mesmo dizer “Não entendo”. Mas certifique-se de não deixar seu usuário final confuso! Se o chatbot não entender depois de duas ou três tentativas, ofereça-se para colocar o usuário final em contato com um humano.
Dito isso, o planejamento de erros vai muito além de um simples “Não entendo” ou “Não posso ajudar com isso”. Um chatbot bem construído considera como os usuários finais veem as tarefas que desejam concluir. Considere, por exemplo, um sistema de folha de pagamento, que pode usar um chatbot para ajudar os funcionários a verificar seus próximos cheques de pagamento, deduções fiscais e outras deduções pré-impostos solicitadas. Em um sistema como este, o chatbot provavelmente é capaz de responder a perguntas como:
- Quando está programado o envio do meu próximo pagamento para mim?
- Desejo configurar um depósito direto.
- Quando posso alterar minhas deduções de 401k?
É possível que o sistema de folha de pagamento esteja conectado a alguns dos benefícios do funcionário-por exemplo, pode ter um fluxo criado para permitir que o funcionário altere as deduções. Mas a equipe do chatbot da folha de pagamento deve estar ciente de que os funcionários podem procurá-los com perguntas e problemas relacionados, como:
- Que benefícios tenho disponíveis se sair de licença médica?
- Preciso alterar minhas alocações de 401k.
- Não recebi meu último pagamento.
É improvável que o sistema de folha de pagamento também seja o sistema de benefícios. Mas a equipe do chatbot precisa saber que os funcionários não pensam em termos de capacidades. Eles pensam em termos de necessidades. “Preciso cuidar do meu 401k” pode significar ir a um sistema para configurar as deduções e outro sistema para alterar as alocações. Se o chatbot não disser nada além de “Não posso ajudar com isso” em resposta, o chatbot falhou. Nosso sistema hipotético de folha de pagamento poderia, em vez disso, construir boa vontade, explicando o sistema a um membro e recomendando que ele falasse com seu representante de RH.
O chatbot de suporte ao cliente do Webflow faz um excelente trabalho não apenas de definir o que pode fazer, mas também de dizer ao usuário antecipadamente: “[ I] se eu não conseguir resolver um problema para você, um membro de nossa equipe de suporte entrará em contato com você por e-mail. Observação: não oferecemos suporte por telefone ou chat ao vivo no momento, pois consideramos mais importante ajudá-lo por e-mail. ” Você pode não pensar nisso como uma mensagem de erro, porque na verdade se trata de solucionar o problema antes que ele se torne um erro.
Internamente, isso significa que a equipe deve definir os fluxos do usuário da perspectiva do usuário final, não apenas do ponto de vista técnico do que é possível. Se o Webflow tivesse considerado as coisas apenas de sua própria perspectiva, eles não teriam pensado em esclarecer o que não fazem. Eles simplesmente resolveriam os problemas que poderiam e, potencialmente, deixariam os usuários se perguntando por que (por exemplo) não conseguiram encontrar um número de telefone para ligar.
Trazendo humanidade para o seu chatbot
Claro, um chatbot não é uma pessoa. Mas também não é uma opção de segunda escolha para uma pessoa. Um chatbot pode ajudar as pessoas a obter facilmente respostas às suas perguntas, pode ajudá-las a se conectar quando se sentem vulneráveis e pode simplificar processos complexos. É, como tantas ferramentas, uma solução perfeita para muitos problemas potenciais.
Como criadores destes chatbots, isso significa que temos uma missão importante! Devemos criar respostas adequadas, tons humanistas e fluxos de usuário úteis. Devemos escrever conteúdo para responder às pessoas em diferentes estados de espírito e com diversas necessidades-antecipando seus próximos passos e orientando-os de forma adequada. Acima de tudo, devemos criar bots transparentes e confiáveis, para que as pessoas que interagem com eles possam confiar nas informações que eles fornecem.
Lembre-se: defina suas ações, para que seu chatbot cumpra uma meta de negócios e uma necessidade do usuário. Crie um script para seu chatbot e decida se ele responderá a solicitações fora do script. Abrace seu robô e nunca finja ser um humano. Crie um tom para cada cenário. E, por último, certifique-se de que seu chatbot pode lidar com erros sem problemas.
Seu chatbot é um programa, não um humano. Ainda assim, um programa bem elaborado pode trazer felicidade e facilidade ao seu público ! Com essas cinco etapas, seu chatbot será capaz de uma conexão quase humana com seu usuário final. Agora é sua vez: siga estas práticas recomendadas e diga-nos como seu público responde ao seu bot.
