如何避免聊天机器人的5个错误策略
预计到2025年将有12.5亿美元用于聊天机器人的开发，业务假设和客户需求的错位可能会导致代价高昂的错误。根据软件开发公司rubygarage的说法，从头开始开发一个机器人需要6,000到12,240美元。当然，根据市场调研机构juniper research的数据，去年同样的技术已为企业节省了2000万美元。但是，要看到这些节省的资金，或所带来的任何其他好处都需要进行正确的培训和实施。
聊天机器人正迅速成为客户和最终用户沟通的通用解决方案。但许多聊天机器人策略都没有达到其目的。
你在开发的聊天机器人是正确的吗?来自软件公司pegasystems的最新数据显示，人们并不总是按照企业的思维方式来使用聊天机器人。以问答功能为例，这是很多聊天机器人具有的一个功能，但调查显示只有不到一半的消费者需要该功能。
预计到2025年将有12.5亿美元用于聊天机器人的开发，业务假设和客户需求的错位可能会导致代价高昂的错误。根据软件开发公司rubygarage的说法，从头开始开发一个机器人需要6,000到12,240美元。当然，根据市场调研机构juniper research的数据，去年同样的技术已为企业节省了2000万美元。但是，要看到这些节省的资金，或所带来的任何其他好处都需要进行正确的培训和实施。
你在开发的机器人是正确的吗?来自软件公司pegasystems的最新数据显示，人们并不总是按照企业的思维方式来使用聊天机器人。以问答功能为例，这是很多聊天机器人具有的一个功能，但调查显示只有不到一半的消费者需要该功能。
预计到2025年将有12.5亿美元用于聊天机器人的开发，业务假设和客户需求的错位可能会导致代价高昂的错误。根据软件开发公司rubygarage的说法，从头开始开发一个机器人需要6,000到12,240美元。当然，根据市场调研机构juniper research的数据，去年同样的技术已为企业节省了2000万美元。但是，要看到这些节省的资金，或所带来的任何其他好处都需要进行正确的培训和实施。
是的，训练聊天机器人以满足多种需求，这意味着需要做更多的前期工作。在威瑞森公司(verizon)，这意味着教会“设备”(在my verizon的情景中表示为“手机”，而在my fios情景中表示为“机顶盒”)这个词在每个实例中的不同含义，但是梅(may)说道，这样做是值得的：“集成程度更高的系统将表现的更好。”
忘记对人员的培训
太过于训练聊天机器人，以至于企业可能会忘记人类用户需要进行自我培训。事实上，pegasystems公司的报告显示，43%尚未使用过机器人的用户根本不知道如何使用机器人。受访者并非是技术新手，其中65%的受访者经常发短信息，61%的受访者使用facebook messenger。数据表明他们还没有接触过聊天机器人，也没有获得任何使用指导。
但梅(may)表示，即使是熟悉聊天机器人的用户也可能需要被提醒，你面对的是机器人。他所在公司机器人会回答一些重复性的人力资源问题，比如我还有多少假期。“如果你每年只与hr进行几次接触，那么你就会忘记你面对的是机器人，”他说，“机器人必须首先成为你的一切，然后你才可以去面对它提出人力资源问题”-- 加强进行多个实例的案例训练。
误解了真正人员的价值
市场研究公司grand view research的报告称，45%的聊天机器人用户更喜欢将该技术作为客户服务沟通的主要方式。不幸的是，这意味着超过一半的用户仍然需要与人类员工进行交流。pegasystems公司的数据还显示出绝大多数人的偏好，其指出60%的用户“在线与某一品牌进行交流时更愿意与人沟通。”
然而，这并不意味着聊天机器人应该假装是人。虽然给机器人起一个像波莉(poli)或艾米丽(amelia)这些人类的名字很时髦，但库马尔(kumar)说，“我绝不建议机器人......假装它是人类。”数据也给出类似的结论：在pegasystems公司尚未使用机器人的群体中仅有36%的人说，他们更喜欢人类说话。27%的人则称，机器人像人一样说话会“令人毛骨悚然”。
找到一种方法，既能最大限度地提高技术效率，又能让人参与其中。[24] 7.ai公司的企业传播副总裁伊恩•贝恩(ian bain)建议，让真人来复审聊天机器人的谈话，寻找需改进的方面。虽然这是所有机器学习的标准训练步骤，但贝恩还建议实施“机器人与人类的接力”，即“只有在机器人遇到麻烦时，人类才会参与。”这种切换工作可以有两种方式：第一，在线客户可以要求聊天机器人将她与真人连接进行交流。“当机器人无法回答某一问题时，或者当客户感到沮丧时，它可以自我识别，然后机器人将客户连接到(人类)客服人员，”贝恩说。
未注意你的语气
成长型公司doogheno的主管丹•史密斯说，除了明确你的机器人是机器人之外，还不要忘记语气。“语气决定一切，”他说道，一般的企业沟通往往会是正式的、非正式的、随意的或是专业的。
“对于聊天机器人，”他解释说，“这是一个挑战。人们普遍认为聊天机器人的语气应该像和朋友聊天一样，但为什么呢?如果你打电话给客服进行投诉，他们会自动称呼你的名字并加上‘口头表情符号’，你会认为他们没有认真对待你的投诉问题。”史密斯补充说，特别是，如果你是“一位55岁的人，正在对宝马汽车寻找保修服务。”同样地，对于一个出售披萨的聊天机器人打电话称呼某人为某某先生，让他去收货，这是不合时宜的。
作为一种解决方案，史密斯建议监测客户的语言，以获取一组触发词，然后通过这些词来告诉机器人使用哪种语气，同时部署更广泛的情绪分析。
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聊天机器人正迅速成为客户和最终用户沟通的通用解决方案。但许多聊天机器人策略都没有达到其目的。
你在开发的聊天机器人是正确的吗?来自软件公司pegasystems的最新数据显示，人们并不总是按照企业的思维方式来使用聊天机器人。以问答功能为例，这是很多聊天机器人具有的一个功能，但调查显示只有不到一半的消费者需要该功能。
预计到2025年将有12.5亿美元用于聊天机器人的开发，业务假设和客户需求的错位可能会导致代价高昂的错误。根据软件开发公司rubygarage的说法，从头开始开发一个机器人需要6,000到12,240美元。当然，根据市场调研机构juniper research的数据，去年同样的技术已为企业节省了2000万美元。但是，要看到这些节省的资金，或所带来的任何其他好处都需要进行正确的培训和实施。
你在开发的机器人是正确的吗?来自软件公司pegasystems的最新数据显示，人们并不总是按照企业的思维方式来使用聊天机器人。以问答功能为例，这是很多聊天机器人具有的一个功能，但调查显示只有不到一半的消费者需要该功能。
预计到2025年将有12.5亿美元用于聊天机器人的开发，业务假设和客户需求的错位可能会导致代价高昂的错误。根据软件开发公司rubygarage的说法，从头开始开发一个机器人需要6,000到12,240美元。当然，根据市场调研机构juniper research的数据，去年同样的技术已为企业节省了2000万美元。但是，要看到这些节省的资金，或所带来的任何其他好处都需要进行正确的培训和实施。
是的，训练聊天机器人以满足多种需求，这意味着需要做更多的前期工作。在威瑞森公司(verizon)，这意味着教会“设备”(在my verizon的情景中表示为“手机”，而在my fios情景中表示为“机顶盒”)这个词在每个实例中的不同含义，但是梅(may)说道，这样做是值得的：“集成程度更高的系统将表现的更好。”
忘记对人员的培训
太过于训练聊天机器人，以至于企业可能会忘记人类用户需要进行自我培训。事实上，pegasystems公司的报告显示，43%尚未使用过机器人的用户根本不知道如何使用机器人。受访者并非是技术新手，其中65%的受访者经常发短信息，61%的受访者使用facebook messenger。数据表明他们还没有接触过聊天机器人，也没有获得任何使用指导。
但梅(may)表示，即使是熟悉聊天机器人的用户也可能需要被提醒，你面对的是机器人。他所在公司机器人会回答一些重复性的人力资源问题，比如我还有多少假期。“如果你每年只与hr进行几次接触，那么你就会忘记你面对的是机器人，”他说，“机器人必须首先成为你的一切，然后你才可以去面对它提出人力资源问题”-- 加强进行多个实例的案例训练。
误解了真正人员的价值
市场研究公司grand view research的报告称，45%的聊天机器人用户更喜欢将该技术作为客户服务沟通的主要方式。不幸的是，这意味着超过一半的用户仍然需要与人类员工进行交流。pegasystems公司的数据还显示出绝大多数人的偏好，其指出60%的用户“在线与某一品牌进行交流时更愿意与人沟通。”
然而，这并不意味着聊天机器人应该假装是人。虽然给机器人起一个像波莉(poli)或艾米丽(amelia)这些人类的名字很时髦，但库马尔(kumar)说，“我绝不建议机器人......假装它是人类。”数据也给出类似的结论：在pegasystems公司尚未使用机器人的群体中仅有36%的人说，他们更喜欢人类说话。27%的人则称，机器人像人一样说话会“令人毛骨悚然”。
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“对于聊天机器人，”他解释说，“这是一个挑战。人们普遍认为聊天机器人的语气应该像和朋友聊天一样，但为什么呢?如果你打电话给客服进行投诉，他们会自动称呼你的名字并加上‘口头表情符号’，你会认为他们没有认真对待你的投诉问题。”史密斯补充说，特别是，如果你是“一位55岁的人，正在对宝马汽车寻找保修服务。”同样地，对于一个出售披萨的聊天机器人打电话称呼某人为某某先生，让他去收货，这是不合时宜的。
作为一种解决方案，史密斯建议监测客户的语言，以获取一组触发词，然后通过这些词来告诉机器人使用哪种语气，同时部署更广泛的情绪分析。
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