Содержание
- Сбор отзывов пользователей: создание структуры данных
- Классификация отзывов: создание категорий
- Использование инструментов анализа отзывов
- Интервью с пользователями
- Применение полученных данных: разработка улучшений
- Регулярный мониторинг и обновления
Эффективность любого чатбота во многом зависит от того, насколько он соответствует ожиданиям пользователей. Анализ обратной связи позволяет выявить слабые стороны и определить направления для доработки. В этой статье рассмотрим лучшие практики изучения пользовательских отзывов и их применения для улучшения чатботов.
Сбор отзывов пользователей: создание структуры данных
Для начала важно организовать процесс сбора обратной связи и получения данных. Пользователи чаще делятся мнениями через различные каналы, такие как:
- Форма обратной связи. Прямой способ получения отзывов с вопросами о функциональности, удобстве и качестве ответов чатбота.
- Социальные сети. Комментарии и посты могут содержать как явные, так и скрытые замечания.
- Отзывы в приложении или на сайте. Пользователи оставляют оценки с комментариями, что дает ценную информацию.
- Определенные сценарии в диалогах. Например, бот спрашивает: «Помог ли я вам?» или «Оцените наш сервис».
- Обращения в службу поддержки. Если бот не справляется с запросами, пользователи часто обращаются к операторам, что дает дополнительный источник данных.
Например, компания, использующая чатбот для клиентской поддержки, может интегрировать всплывающее окно оценки или сообщение с вопросом после завершения каждого диалога, чтобы получать регулярную обратную связь.
Классификация отзывов: создание категорий
Сырые данные сложно анализировать без четкой структуры. Разделите отзывы на категории:
- Проблемы в сценариях. К этой группе относят отзывы о том, что бот не понимает запросы или завершает диалог. Если возникают проблемы с диалогом, логикой общения и др., тоже в эту группу.
- Неточности ответов. Пользователи могут указывать на некорректные или устаревшие данные.
- Удобство взаимодействия. Например, замечания по интерфейсу или скорости ответа.
- Эмоциональная реакция. Важны отзывы, содержащие жалобы, похвалы или нейтральные оценки.
Используйте системы тегов, чтобы отслеживать популярные темы. Например, «непонимание запроса» или «долгое ожидание ответа». Так, например, если значительная часть отзывов содержат тексты типа «сложности в понимании запросов», «ошибка в запросе» и др., это хороший сигнал для доработки алгоритма обработки естественного языка.
Использование инструментов анализа отзывов
Используйте инструменты для анализа тональности, чтобы понять, насколько положительно или отрицательно пользователи относятся к боту в целом и отдельным его частям. Для этого старайтесь делать опросы в разных частях бота.
Соответственно, вы будете получать большой объем данных, для его обработки полезны специализированные инструменты:
- Системы аналитики текста. Такие как MonkeyLearn, Lexalytics или Yandex DataLens, которые позволяют извлекать ключевые фразы, настроения и тональность.
- Технологии машинного обучения. Анализ больших массивов данных помогает выявлять скрытые закономерности в отзывах.
- Визуализация данных. Построение графиков и диаграмм помогает наглядно представить ключевые проблемы.
- Частотный анализ. Определение слов или фраз, которые чаще всего встречаются в отзывах.
Ваша задача на этом этапе - превратить количественную информацию (а именно кучу текстов) в набор данных, на основе которых вы можете строить гипотезы и предлагать варианты улучшения бота.
Как создать чат-бота самому?
Интервью с пользователями
Иногда текстовые отзывы на стандартные вопросы не дают полной картины. Личное общение с пользователями может раскрыть более глубокие проблемы. Для этого используйте:
- Фокус-группы. Подберите группу пользователей и обсудите их впечатления, послушайте мнение и советы. Лучше всего составлять группу из тех пользователей, которые соответствуют ЦА или отмечали соответствующие вашей задаче ответы.
- Пользовательские тесты. Попросите людей выполнить определенные задачи с помощью чатбота. Вы также можете ставить не задачи, а те результаты, которые пользователь должен получить. Это позволит не только выяснить проблемы, но и подготовить оптимальный путь пользователя для получения результатов.
- Обратная связь в режиме реального времени. Во время тестирования вашего бота или его отдельных функций запросите отзывы прямо в процессе взаимодействия.
Применение полученных данных: разработка улучшений
Недостаточно просто собрать и сгруппировать отзывы и комментарии с учетом пользовательского поведения. Вам необходимо тщательно проанализировать полученные данные, построить гипотезы для тестов (при необходимости) и, конечно, необходимо внедрять изменения. Как правило они касаются следующих задач:
- Оптимизация сценариев. Убедитесь, что наиболее частые запросы пользователей обрабатываются корректно.
- Улучшение базы знаний. Обновите устаревшие данные и добавьте недостающую информацию и функции. При этом не забывайте, что добавление новой информации возможно потребует и изменение схемы бота. Недостаточно описывать то, как получить информацию по рейсу, нужно также сделать так, чтобы бот мог сам запросить информацию и выдать пользователю.
- Обучение алгоритмов. Используйте примеры непонятых запросов для улучшения распознавания речи и текста.
- Изменение схемы взаимодействия. В некоторых случая вам необходимо изменить схему общения, например, добавляя дополнительные вопросы или отправляя пользователям объясняющие тексты. Так, если пользователи жалуются на долгие ответы, добавьте оповещение о процессе обработки или оптимизируйте код.
Не забывайте собирать статистику и проводить A/B тесты для оценки изменений.
Регулярный мониторинг и обновления
Улучшения внедрены и можно расслабиться? Не совсем так. Изучение отзывов — это непрерывный процесс. Для поддержания актуальности чатбота необходимо:
- Постоянно собирать и анализировать новые отзывы.
- Регулярно обновлять алгоритмы и базу знаний.
- Учитывать изменения в потребностях и ожиданиях пользователей.
- Анализировать изменения в ЦА вашего бота и той аудитории, которая есть на текущий момент.
Установите регулярные циклы анализа, например, раз в месяц, чтобы оперативно реагировать на изменения.
В заключение повторим, что сбор и работа с пользовательскими отзывами — ключевой этап в доработке чатботов. Так вы сможете улучшить качество обслуживания, повысить удовлетворенность пользователей и увеличить результативность бота. Не забывайте, что успех чатбота напрямую зависит от его способности адаптироваться под потребности аудитории.
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.
