Содержание
- Что такое интент или понимание намерений пользователей
- Виды намерений
- Преимущества использования намерений и сущностей
- Примеры использования намерений и сущностей
- Обучение чатбота для распознавания намерений
- Процесс обучения чатбота
- Минимизация ошибок в определении интентов
- Повышение конверсии с помощью интентов
- Примеры успешного использования интентов для повышения конверсии
Автоматизированные системы стали неотъемлемой частью многих сайтов, включая формы обратной связи и календари событий. Однако одной из самых эффективных технологий являются чатботы, работающие на основе искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (NLP). Эти системы обеспечивают естественные диалоги, помогая пользователям решать запросы и взаимодействовать с сайтом. И ключевой фактор успешного применения чатботов заключается в понимании намерений пользователей.
Чатботы разрабатываются с использованием ИИ для распознавания и обработки намерений и сущностей, соответствующих целевой аудитории. Прогрессивный ИИ, распознающий намерения, значительно улучшает функциональность — от управления базой знаний до решения сложных задач, связанных с обработкой заказов и обучения пользователей.
Что такое интент или понимание намерений пользователей
Интент — это намерение, выражаемое пользователем в его запросе. Он включает в себя метаинформацию о целевом намерении, набор тренировочных фраз для обучения классификатора распознавать намерение и данные о сущностях, уточняющих намерение.
Намерения чатбота связаны с целями пользователя, будь то запрос информации о продукте, помощь в отслеживании заказа или другой вопрос. Чатботы, распознающие такие намерения, могут предоставлять персонализированные и релевантные ответы, улучшая взаимодействие с клиентами и увеличивая продажи.
Виды намерений
Чатботы могут обрабатывать различные виды намерений в зависимости от целей и нужд пользователей. Основные типы намерений включают:
- Навигационные намерения. Помогают пользователям ориентироваться на сайте или платформе. «Где находится раздел с акциями?», «Покажите контактную информацию».
- Информационные намерения. Предоставляют конкретную информацию, связанную с запросом пользователя. «Какие условия доставки?», «Расскажите о характеристиках этого продукта».
- Транзакционные намерения. Помогают пользователям совершать покупки или заказывать услуги. «Хочу купить этот товар», «Как оплатить заказ?».
- Намерения для сбора обратной связи. Собирают отзывы и мнения пользователей для улучшения продукта или услуги. «Оставите отзыв о покупке?», «Как мы можем улучшить наш сервис?».
Преимущества использования намерений и сущностей
Сегментация намерений и сущностей приносит множество преимуществ для онлайн-бизнеса:
- Чатботы, понимающие контекст запроса, могут отвечать более естественно. Более того, они лучше определяют сам запрос пользователя, ведь могут определить его логику.
- Точная классификация намерений улучшает релевантность ответов, повышая удовлетворенность клиентов.
- Автоматизация ответов, которые решают запросы пользователей, уменьшает необходимость в человеческом вмешательстве.
- Чатботы, учитывающие данные о предыдущих заказах и поведении пользователей, могут предоставлять персонализированные ответы.
- Чатботы, использующие намерения и сущности, способны обрабатывать большое количество запросов, поддерживая рост бизнеса.
Примеры использования намерений и сущностей
Теория примерно понятна, но как это работает на практике? Рассмотрим несколько примеров использования намерений и сущностей:
- Бронирование отпуска. Пользователь хочет забронировать отпуск в Мексике. Намерение — бронирование отпуска, сущности — даты пребывания, количество гостей, особые пожелания.
- Запись на прием к врачу. Пользователь хочет записаться на прием. Намерение — запись на прием, сущности — дата визита, тип услуги, выбор врача.
- Отслеживание заказа. Пользователь хочет узнать статус заказа. Намерение — отслеживание заказа, сущности — номер заказа, дата покупки.
- Узнать подробности о продукте. Пользователь интересуется характеристиками продукта. Намерение — получение информации, сущности — цвет, размер, вес.
Обучение чатбота для распознавания намерений
Определение интента пользователя как правило включает несколько следующих шагов, расширяющихся в зависимости от сложности задачи:
- Анализ текста запроса. Чатбот анализирует текст запроса, выделяя ключевые слова и фразы. Например, в запросе «Как отслеживать заказ?» ключевыми словами будут «отслеживать» и «заказ». Примерно такую логику выделения ключевых слов бот должен использовать и для анализа сложных текстов типа «Я недавно делал заказ, хочу его найти и понять, когда доставят». В этом случае бот должен разметить намерение узнать время доставки в контексте этой конкретной покупки.
- Сопоставление с базой данных интентов. Чатбот сопоставляет ключевые слова и фразы с уже известными интентами в своей базе данных. Например, ключевое слово «отслеживать» соответствует интенту «отслеживание заказа».Это нужно, чтобы определить синонимы и похожие желания пользователей в одну группу. В таком случае бот будет лучше понимать задачу и реагировать на больший объем запросов.
- Использование контекста. Если у чатбота есть информация о предыдущих взаимодействиях с пользователем, он может использовать этот контекст для более точного определения интента. Например, если пользователь ранее спрашивал о статусе заказа, новый запрос «Где мой заказ?» будет понят как продолжение предыдущего. Соответственно, в бот не должен задавать дополнительные вопросы вроде номера заказа и сразу выдавать ответ. Это позволяет повысить удовлетворение от взаимодействия.
- Обучение на примерах. Чатботы обучаются на реальных примерах запросов пользователей, что позволяет им с течением времени точнее определять интенты. Чем больше данных обрабатывает чатбот, тем лучше он понимает различные формулировки одного и того же интента. В этом суть ИИ.
Процесс обучения чатбота
А как же бот учится понимать и определять интенты? Если кратко, то с помощью грамотно обработанной первичной информации и обучения с помощью наставника (как правило). Сам процесс обучения чатбота включает следующие этапы:
Как создать чат-бота самому?
- Определение категорий. Необходимо определить, какие категории намерений будут наиболее полезны для проекта. Выделить из них те, по которым есть больше все информации и данных по взаимодействию с клиентами.
- Сбор и анализ данных. Собирайте и размечайте данные о взаимодействиях пользователей для адаптирования целей обучения и формирования базы для обучения модели.
- Обучение модели. Используя собранные данные и цели, обучайте модель чатбота.
- Анализ обратной связи. Регулярно собирайте отзывы пользователей и корректируйте модель на их основе. Помните, чем больше качественной информации и «опыта» обработано вашей моделью, тем лучше она будет реагировать на запросы пользователя. Поэтому регулярно проверяйте и обновляйте модель для поддержания её эффективности.
Минимизация ошибок в определении интентов
Ошибки в определении интентов могут привести к неправильным ответам и, как следствие, недовольству пользователей. Чтобы минимизировать вероятность ошибок, следуйте этим рекомендациям:
- Используйте качественные данные для обучения. Для правильного определения интентов необходимо, чтобы чатбот обучался на обширных и разнообразных данных. Собирайте реальные запросы пользователей и постоянно обновляйте базу данных. Старайтесь проверять противоречивую информацию и своевременно удалять ее.
- Применяйте машинное обучение и обработку естественного языка. Интеграция технологий машинного обучения помогает чатботу лучше понимать контекст и нюансы пользовательских запросов, что повышает точность распознавания интентов.
- Регулярно тестируйте и корректируйте модель. Постоянное тестирование и корректировка модели на основе новых данных и обратной связи от пользователей помогают улучшать точность определения интентов. Анализируйте ошибки и вносите соответствующие изменения.
- Используйте контекстные подсказки. Контекстная информация, такая как предыдущие запросы пользователя и текущая сессия, может значительно повысить точность определения интентов. Например, если пользователь недавно интересовался определённым продуктом, новый запрос, связанный с этим продуктом, будет легче понять.
- Внедряйте механизм обратной связи. Позвольте пользователям сообщать о неправильных ответах чатбота. Это поможет выявить слабые места в модели и своевременно их исправлять.
- Применяйте методы предобработки текста. Удаляйте лишние слова, исправляйте орфографические ошибки и нормализуйте текст перед анализом. Это улучшит качество распознавания интентов.
Повышение конверсии с помощью интентов
Использование чатботов с правильным определением интентов может значительно повысить качество ваших бизнес процессов. Это включает в себя конверсию воронки продаж, качество обучения, удовлетворенность пользователей и многое другое. Вот как это работает:
- Ускорение ответа на запросы. Быстрая и точная обработка запросов улучшает пользовательский опыт. Клиенты получают нужную информацию или помощь без задержек, что увеличивает вероятность завершения покупки или другого целевого действия.
- Персонализация взаимодействия. Чатботы, понимающие интенты, могут предоставлять персонализированные ответы, учитывая историю покупок и предыдущие взаимодействия. Это создаёт ощущение индивидуального подхода, что положительно влияет на удовлетворённость клиентов и увеличивает шансы на конверсию.
- Сокращение времени на принятие решений. Чатботы могут предоставлять актуальную и точную информацию, необходимую для принятия решения, будь то покупка товара, бронирование услуги или регистрация на мероприятие. Чем меньше времени клиент тратит на поиск информации, тем быстрее он примет решение.
- Повышение доверия клиентов. Когда чатбот предоставляет полезные и точные ответы, помогает решить проблему, это укрепляет доверие к компании. Удовлетворённые клиенты более склонны к повторным покупкам и рекомендациям, что способствует росту конверсии.
- Анализ и улучшение маркетинговых стратегий. Данные о взаимодействиях пользователей с чатботом могут использоваться для анализа и улучшения маркетинговых стратегий. Понимание того, какие интенты чаще всего приводят к конверсии, позволяет настроить маркетинг и предложения более целенаправленно.
Примеры успешного использования интентов для повышения конверсии
E-commerce
В интернет-магазинах чатботы могут помогать с поиском товаров, отвечать на вопросы о доставке и возвратах, что ускоряет процесс покупки и уменьшает вероятность отказа.
Сфера услуг
Чатботы могут записывать на приёмы, предоставлять информацию о доступных услугах и времени работы, что упрощает взаимодействие с клиентами и способствует увеличению записей.
Поддержка клиентов
Чатботы, способные быстро решать проблемы и отвечать на частые вопросы, сокращают нагрузку на службу поддержки, улучшая клиентский опыт и увеличивая лояльность.
Правильное использование интентов не только улучшает качество обслуживания, но и напрямую влияет на конверсию, делая бизнес более успешным и конкурентоспособным. Используйте chatgpt и другие модели искусственных интеллектов в своем бизнесе, а мы постараемся вам помочь!
Вам также понравится
- Поделиться
Сэкономьте время на самостоятельном создании ботов
Хотите получить персональную демонстрацию сервиса, кейсы использования или персональную разработку бота? Оставьте заявку через нашего чат-бота или ознакомьтесь подробнее.
