Качество чат-бота поддержки зависит не столько от модели, сколько от материалов за ней. Раздел посвящён этим материалам и процессу вокруг них: с каких обращений начинать, как подготовить базу знаний и поддерживать её актуальной, как сократить повторяющиеся вопросы, что ответить недовольному клиенту и когда боту пора остановиться и позвать человека.
Статьи написаны для руководителей поддержки и ответственных за базу знаний. Откуда берутся ответы бота, показывает страница база знаний, как они измеряются — аналитика.
6 из 6 статей показано
Владельцы, сроки обновления, порядок согласования и журналы изменений — операционная модель, не дающая чат-боту отдалиться от реальности, и ежемесячный режим против дрейфа.
Переиспользуемая матрица тестов: удачные сценарии, неоднозначность, языки, неподдерживаемые запросы, эскалация и злоупотребления, с критериями прохождения.
Предзапусковый аудит на полноту, противоречия, актуальность и материалы об эскалации — четыре сбоя, из-за которых бот выглядит ненадёжным в первый же день.
Почему большинство неверных ответов — это сбои поиска, а не модели: чанкинг, ранжирование и заземление на бизнес-языке плюс чек-лист оценки.
Определение языка, локализованные знания, регистр и эскалация — почему перевод материала это самая малая часть работы и что измерять в разбивке по языкам.
Почему чатботы выдумывают ответы, что такое заземление на самом деле, как подготовить материал для поиска и как проверить систему на галлюцинации раньше клиентов.
Посмотрите Vexvon вживую на 10-минутном демо.