Lançar um chatbot com Inteligência Artificial e conteúdo relevante pode ser um processo complexo e moroso. Dar-lhe uma boa base e estrutura é fundamental para que obtenha os melhores resultados. Neste artigo, damos-lhe a conhecer alguns dos templates que a Visor.ai dispõe aos seus clientes para que o setup seja mais rápido!
O que são Templates?
Antes de falarmos das particularidades dos templates da Visor.ai, temos de lhe dizer o que são.
Chamamos de templates aos modelos de bases de conhecimento que temos para cada setor.
Isto é, um chatbot para funcionar corretamente e saber responder às questões dos seus clientes necessita de ter previamente essa informação. É aí que entram os templates.
A sua implementação e modelação às necessidades da sua empresa são muito fáceis de fazer. Além disso, aceleram o processo de criação inicial.
3 Passos para a Ter um Bom Chatbot
Temos dado algumas dicas de como ter um bom chatbot e os três passos fulcrais são: a criação da base de conhecimento, o lançamento e a manutenção do mesmo. Para que tudo funcione sem problemas é imperativo ter as bases bem traçadas.
O primeiro e, possivelmente, o mais importante passo para o lançamento do seu chatbot é a construção da base de conhecimento. Esta consiste em toda a informação necessária para que o chatbot saiba responder aos utilizadores.
Na base de conhecimento estão as questões mais frequentes que os contact centers recebem e respectivas respostas. É, essencialmente, uma lista de perguntas e respostas que as empresas possuem, como históricos de conversas que tenham obtido de interações escritas com os clientes. Nesta base estão também conceitos e expressões intrínsecos ao seu sector.
Específico para cada Setor
A maioria dos clientes da Visor.ai são dos sectores dos seguros e do bancário, por isso criámos modelos pré-treinados para estas mesmas áreas. Desta forma, quando chegam novos clientes, já têm mais de metade do caminho feito em termos de sua base de conhecimento.
Em cada modelo foram compiladas todas as perguntas de todos os clientes de cada setor.
É claro que houve tratamento da informação de modo que ficasse o mais genérico possível, mantendo o tema respetivo.
A única tarefa que fica para os clientes é validar as perguntas que querem que a base de dados tenha e acrescentar as respostas correspondentes.
As respostas não estão incluídas nos templates, porque cada cliente tem a sua individualidade e queremos mostrá-la aos seus consumidores.
Outra razão pela qual não incluímos as respostas, é porque cada cliente tem os seus produtos. No entanto, alguns deles são comuns a todas as empresas do mesmo setor e outros são particulares a determinada marca. Posto isto, a marca tem livre acesso para personalizar as suas interações com os seus clientes.
Um Chatbot que Distingue Conceitos e Contextos
Para ficar a perceber um pouco melhor, apresentamos-lhe os casos a seguir.
No modelo de seguros, por exemplo, estão presentes perguntas como «Quais as coberturas do seguro automóvel?».
Já no modelo bancário encontrará questões como «Como posso abrir uma conta poupança?».
Para além das questões, os modelos ou templates da Visor.ai, contêm também palavras e expressões específicas usadas nos diferentes ramos.
Vejamos um conceito muito usado em Seguradoras que é o de «sinistro». Numa primeira aceção da palavra, significa assustador, sombrio, mas como ocorre neste contexto específico, tem o sentido de acidente, de dano.
No contexto segurador, sinistro é o mesmo que acidente. Assim sempre que um utilizador disser algo como «Tive um sinistro», o chatbot saberá automaticamente que se trata de um acidente e encaminhará o cliente para a resolução do problema.
Um exemplo no sector bancário, é o conceito de «balcão». No dia-a-dia, balcão pode ter o significado de bancada ou mesa, mas em contexto bancário utiliza-se como sucursal ou agência.
As listas de sinónimos da Visor.ai contam já com cerca de 100 entradas, o que consequentemente ajuda bastante na eficiência de resposta do chatbot.
Cultive a Inteligência do seu Chatbot
Há que ter em conta que, por trás destes modelos, existe todo um sistema com Inteligência Artificial, e com conhecimento e capacidade de análise da linguagem humana – Processamento de Linguagem Natural (NLP).
Estas tecnologias permitem ao chatbot distinguir os diferentes contextos em que as questões são feitas.
Ainda assim, é necessário manter os conceitos e expressões atualizados na plataforma, por forma a obter sempre os melhores resultados.
Falamos em expressões, pois recentemente adicionámos uma nova funcionalidade ao nosso back office. Nesta pode acrescentar todas as palavras compostas que muitas vezes integram o vocabulário de um setor.
Chamamos de «Palavras Compostas» a todas as expressões constituídas por mais do que uma palavra. Mas que tem apenas um significado. Isto é, por exemplo, no setor de seguros, a expressão «seguro automóvel».
Quando separadas as palavras, cada uma tem o seu significado. No entanto, quando seguida uma da outra têm apenas um. Esta nova atualização permite que a Inteligência Artificial fique ainda mais, passando a redundância, inteligente.
As Vantagens dos Templates
Nos templates, as perguntas são sempre genéricas. Portanto, encaixam perfeitamente na sua empresa, pois não têm qualquer tipo de identificação.
1) Totalmente Editável
É claro que, depois de a implementar, poderá alterá-la e adaptá-la à sua marca conforme queira (personalizar as interações e as respostas). É 100 % editável, sendo apenas um método de aceleração do processo de criação da base de conhecimento.
2) Poupança de Tempo e Recursos
Para ter uma ideia do tempo que pode poupar, a criação de uma base de dados na Visor.ai, sem adoção destes templates, é, em média, de 3 semanas. Um processo já por si rápido, comparando com a concorrência. Todavia, com a incorporação dos modelos, esse tempo diminui significativamente, podendo ser reduzido para metade.
3) Alta Eficiência de Resposta
Outra vantagem destes modelos é terem uma eficiência de resposta que ronda os 40 % a partir do primeiro dia de implementação. Esta percentagem pode parecer baixa, mas é preciso ter em consideração que é um desempenho no qual não houve qualquer treino ou sofreu quaisquer alterações.
Ou seja, se a estes modelos preconcebidos juntar o seu parecer, a taxa de eficiência sobe exponencialmente, chegando a ultrapassar largamente os 70 % após algumas semanas ou meses de utilização.
Se pretende acelerar o processo de criação da sua base de conhecimento e implementar um chatbot eficiente, a Visor.ai tem a solução para si.
Para mais informações sobre as soluções da Visor.ai, contacte-nos!
