Использование интентов для эффективных ИИ-чатботов

Использование интентов для эффективных ИИ-чатботов
Автор:
Автор материала
Дмитрий
Время чтения:
Время чтения
12 мин.
Опубликовано:
Опубликовано, дата
20/07

Содержание

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:

  1. Навигационные намерения. Помогают пользователям ориентироваться на сайте или платформе. «Где находится раздел с акциями?», «Покажите контактную информацию».
  2. Информационные намерения. Предоставляют конкретную информацию, связанную с запросом пользователя. «Какие условия доставки?», «Расскажите о характеристиках этого продукта».
  3. Транзакционные намерения. Помогают пользователям совершать покупки или заказывать услуги. «Хочу купить этот товар», «Как оплатить заказ?».
  4. 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.
Преимущества использования намерений и сущностей
Преимущества использования намерений и сущностей

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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?

Создавайте схему общения в чате просто, без программирования. От вас нужен только контент!
СОЗДАТЬ
10 книг об искусственном интеллекте и машинном обучении
10 книг об искусственном интеллекте и машинном обучении
Как работают чат-боты?
Как работают чат-боты?
Культура сетевого общения для чатботов: базовые лингвистические скрипты светской беседы
Культура сетевого общения для чатботов: базовые лингвистические скрипты светской беседы
Зачем нужен Chat GPT: лучшие примеры использования
Зачем нужен Chat GPT: лучшие примеры использования
Личность и брендинг чатбота: создание запоминающихся пользовательских впечатлений
Личность и брендинг чатбота: создание запоминающихся пользовательских впечатлений
  1. 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.
  2. Сбор и анализ данных. Собирайте и размечайте данные о взаимодействиях пользователей для адаптирования целей обучения и формирования базы для обучения модели.
  3. Обучение модели. Используя собранные данные и цели, обучайте модель чатбота.
  4. 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.
Процесс обучения чатбота и минимизация ошибок
Процесс обучения чатбота и минимизация ошибок

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Внедряйте механизм обратной связи. Позвольте пользователям сообщать о неправильных ответах чатбота. Это поможет выявить слабые места в модели и своевременно их исправлять.
  6. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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!

  1. Главная
  2. Пользовательский опыт, контент и алгоритм работы ботов
  3. Использование интентов для эффективных ИИ-чатботов

Вам также понравится

Содержание

Наверх

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.

Сделано на платформе ПРАВОЛОГИЯ