Bir müşteri hizmetleri chatbotu, ancak eğitildiği bilgi kadar iyidir. Web sitenize genel amaçlı bir bot ekleyin, genel cevaplar alırsınız ve inanın bize, müşteriler bunu anında fark eder. Sıkça atıfta bulunulan bir araştırma , kullanıcıların %70’inin saf hayal kırıklığıyla bir chatbot’a küfrettiğini ortaya koydu ve Forrester’ın yaptırdığı ayrı bir çalışma , kötü bir chatbot deneyimi yaşayan tüketicilerin %30’unun alışverişini başka yere kaydırdığını, satın almayı bıraktığını veya bunu başkalarına anlattığını buldu.
Mevcut dokümantasyonunuzdan, SSS’lerinizden, yardım makalelerinizden ve ürün kılavuzlarınızdan bir chatbot oluşturmak buradaki çözümdür ve doğru AI müşteri hizmetleri chatbotu oluşturucu ile sadece dakikalar sürebilir. İşte bilgi bankanızı bağlamanın ve bir destek chatbotunu çok daha kısa sürede devreye almanın yolu.
Kural Tabanlı Botlardan Bilgi Bankası Chatbotlarına
Müşteri hizmetleri chatbotları üç farklı nesilden geçti ve müşterilerin bildirdiği hayal kırıklıklarının çoğu, bir işletmenin hâlâ takılıp kaldığı nesle kadar izlenebiliyor.
Birinci nesil: kural tabanlı botlar. En eski chatbotlar, müşterinin önceden yazılmış seçeneklerden birini seçtiği karar ağaçları üzerine kuruluydu ya da bot, beklenen birkaç ifade kalıbını eşleştirirdi. Bir soru farklı şekilde ifade edildiği ya da senaryonun dışına çıktığı anda bot ya döngüye girerdi, ya yanlış tetiklenirdi ya da genel geçer bir cevap yerine hiçbir şey söylemezdi. Bu botlar dili anlamaktan çok, onu sabit bir senaryoyla eşleştirir; dolayısıyla bu senaryonun dışındaki her şey tasarım gereği çıkmaz sokaktır.
İkinci nesil: genel amaçlı AI chatbotlar. Karar ağacını genel amaçlı bir LLM ile değiştirmek dil sorununu çözer. Bot artık tuhaf ifade edilmiş bir soruyu ayrıştırıp akıcı bir şekilde yanıtlayabilir, ancak bu bilgi sorununu çözmez. Genel amaçlı bir AI chatbot, temsil ettiği işletme hakkında hâlâ hiçbir şey bilmez. Daha kötüsü, temellendirilmemiş bir LLM sıklıkla yine de kendinden emin bir şekilde yanıt verir ve akıcı, akla yatkın görünen ama tamamen yanlış bir cevap üretir. Buradaki asıl hayal kırıklığı noktası, müşterinin ihtiyacı ile botun gerçekte bildikleri arasındaki boşluktur.
Üçüncü nesil: bilgi bankası ve gerçek zamanlı internet erişimli chatbotlar. Bir bilgi bankası chatbotu her iki sorunu da aynı anda çözer. Olası her konuşma yolunu senaryolaştırmak veya bir LLM’nin eğitim sırasında öğrendiklerine güvenmek yerine, hâlihazırda yönettiğiniz dokümantasyonu ve isteğe bağlı olarak gerçek zamanlı internet erişimini bağlarsınız; bot da her soruda bu içeriği canlı olarak arar. Her yanıt, senaryolaştırılmış bir menü veya genel, temellendirilmemiş bir tahmin yerine gerçek politikalarınızı ve sunduklarınızı yansıtır.
Aynı temel yaklaşımın iş başında olduğunu FlowHunt’un ChatGPT with Internal Knowledge demosunda görebilirsiniz; bu demo, FlowHunt’un kendi iç dokümantasyonunu kullanarak canlı soruları yanıtlar. Müşteriye dönük bir destek botunun çalıştığı mekanizmanın aynısı, sadece sizin içeriğinize yönlendirilmiş halidir.
Adım Adım: İlk Destek Chatbotunuzu Oluşturun
Bilgi bankasına dayalı bir destek chatbotu oluşturmak altı adıma indirgeniyor.
1. Zamanlanmış taramaları kurun. FlowHunt’un Zamanlamalar özelliği , herkese açık içeriğinizi otomatik olarak taramanıza ve yeniden taramanıza olanak tanır; böylece bot, manuel yeniden yükleme yapmadan güncel kalır. Bir zamanlamayı web sitenize (alan adı taraması), herkese açık dokümantasyonunuza (site haritası taraması), fiyatlandırma sayfanıza veya sık değişen başka bir sayfaya (tek URL taraması) ya da botun yararlanmasını istediğiniz dış kaynaklara yönlendirin. Sıklığı — günlük, haftalık, aylık veya yıllık — o içeriğin gerçekte ne sıklıkla değiştiğine göre belirleyin.
2. Dokümanlarınızı yükleyin. FlowHunt’un Dokümanlar özelliğinde Dokümanlar bölümüne gidin, Doküman Ekle’ye tıklayın ve Dosyadan yükle ya da URL’den yükle seçeneğini seçin. Bu yol, tescilli ve kamuya açık olmayan bilgi içindir — herkese açık yayınlamak istemediğiniz (veya yayınlayamadığınız) ama chatbotun yine de yararlanmasını istediğiniz iç politikalar, ürün özellikleri veya destek kılavuzları. İndeksleme, doküman başına birkaç saniye sürer.
3. İsteğe bağlı olarak gerçek zamanlı internet erişimi ekleyin. Google Search veya DuckDuckGo Search gibi gerçek zamanlı bir arama alıcısı bağlamak, botun indekslenmiş içeriğinizin kapsamadığı sorular için canlı sonuçlar çekmesini sağlar. Dokümanlarınızdan ve zamanlanmış taramalarınızdan farklı olarak bu içerik sizin denetlediğiniz bir şey değildir; dolayısıyla botun sonunda bir müşteriye atıfta bulunacağı veya tekrarlayacağı şeyleri kontrol etmek çok daha zordur.
4. Karşılama mesajını ve istemi yapılandırın. Bir sohbet oturumu açıldığında bot, ziyaretçiyi bir karşılama mesajıyla selamlar ve ardından sorusunu bekler. Bu konuşmanın arkasındaki istem, doğrudan sizin kontrol ettiğiniz bir şablondur. Botun personasını, tonunu ve bir soru bilgi bankasının dışında kaldığında ne olacağını tanımlar (aşağıda buna daha fazla değiniyoruz).
5. Gerçek sorularla test edin. Herhangi bir şey yayına geçmeden önce, yalnızca beklediğiniz sorularla değil, geçmişteki gerçek destek sorularıyla da deneyin (aşağıdaki test bölümüne bakın).
6. Devreye alın. Yanıtlardan memnun kaldığınızda chatbotu web sitenizde, destek portalınızda veya gömülebilir bir sohbet widget’ını kabul eden herhangi bir platformda devreye alın — ayrı bir altyapı kurmanız gerekmez.
Chatbot oluşturma yaklaşımlarının daha geniş bir karşılaştırması için destek ekipleri için özel AI chatbotları oluşturma yazısına bakın.
İşinizi büyütmeye hazır mısınız?
Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.
En İyi Sonuçlar İçin Bilgi Bankanıza Neleri Dahil Etmelisiniz
Chatbotun doküman bilgi kaynağı PDF, DOCX, Markdown ve TXT dosyalarını, ayrıca URL ile eklenen HTML sayfalarını ve YouTube videolarını kabul eder. Diğer dosya türleri de yüklenebilir; büyük olasılıkla tanınmayan bir format olarak işaretlenirler ama yine de kullanılabilir olabilirler.
Yanıt kalitesinde anlamlı fark yaratan birkaç şey var:
- Kategorilerle düzenleyin. Dokümanları konuya göre gruplayın (faturalama, işe alıştırma, sorun giderme); böylece getirme işlemi düz, ayrıştırılmamış bir yığını aramak yerine en ilgili parçayı çeker.
- Önce en çok trafik alan içeriğinize öncelik verin. SSS’ler ve en çok görüntülenen destek makaleleri , en az kurulum çabasıyla en büyük doğruluk getirisini sağlar.
- Güncel tutun. Bir bilgi bankası chatbotu, ancak arkasındaki dokümanlar kadar doğrudur. Bu yenilemeyi her değişiklikte elle yapmak yerine nasıl otomatikleştireceğinizi öğrenmek için bilgi bankanızı güncel tutma rehberimize bakın.
İyi yazılmış bir karşılama mesajı da göründüğünden daha önemlidir. Müşterinin, genel bir senaryo değil, ürünü gerçekten bilen bir şeyle konuştuğuna dair ilk işaretidir. Örnekler ve kalıplar için iyi tasarlanmış chatbot karşılama mesajları yazısına bakın.
Yayına Geçmeden Önce Chatbotunuzu Nasıl Test Edersiniz
Müşterilerin gerçekte sorduğu sorularla test edin. Gerçek geçmiş taleplerden veya SSS gönderimlerinden bir örnek alın ve yayına geçmeden önce bunları botta çalıştırın.
Bu arada, çalıştığını varsaymak yerine her dokümanın doğru şekilde indekslendiğini doğrulayın. Bunu, bir dokümanın detay görünümünü açıp içerik ağacını kontrol ederek doğrudan inceleyebilirsiniz; bu ağaç, sistemin o dosyadan tam olarak ne çıkardığını gösterir. Sessizce doğru indekslenemeyen bir doküman, kendinden emin ama yanlış yanıtlar üretir ki bu, hiç yanıt vermemekten daha kötüdür.
Son olarak, hata yolunu bilinçli olarak test edin. Bilgi bankasında kapsanmadığını bildiğiniz bir şey sorun ve botun tahmin yürütmek yerine zarif bir şekilde yükseltme yaptığını doğrulayın.
Bültenimize katılın
En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.
Yükseltme Tasarımı: Bot Ne Zaman İnsana Devreder
Bir bilgi bankası chatbotu asla blöf yapmamalıdır. FlowHunt’un Müşteri Hizmetleri Chatbotu’nun arkasındaki istem, cevabı bilmiyorsa bir cevap uydurmak yerine insan desteğine devretme teklifinde bulunması gerektiği konusunda açıkça yönlendirilmiştir.
Bunu sonradan akla gelen bir düşünce olarak bırakmak yerine bilinçli olarak tasarlayın:
- Bilgi bankanız için “kapsam dışı"nın ne anlama geldiğine karar verin ve istemin bunu yansıttığından emin olun.
- Yedek yolu gerçek ve izlenen bir kanala yönlendirin — bir destek e-postası, bir talep formu veya canlı sohbet kuyruğu — çıkmaz bir sokağa değil. FlowHunt ayrıca, yükseltme kuyruğunuzu halihazırda yürüttüğünüz LiveAgent gibi yardım masası yazılımlarına entegrasyon kütüphanesi üzerinden doğrudan bağlanır; böylece devretme, kimsenin bakmadığı yeni bir gelen kutusu yerine ekibinizin zaten izlediği bir araca düşer.
- Yükseltmenin tetiklendiği konuşmaları gözden geçirin. Bunlar, dokümantasyonunuzdaki boşlukların doğrudan işaretidir.
Chatbot Başarısını Ölçmek: Doğru Metrikler
Yayına geçtiğinde her konuşma bir veri noktasıdır. Tek bir kötü chatbot etkileşiminin bir müşteriyi ne kadar hızlı kaybetmeye veya herkesin önünde şikayet etmeye itebileceği düşünülürse, bu metrikleri bir erken uyarı sistemi olarak ele almak karşılığını verir:
- Çözüm oranı ile yükseltme oranı — botun ne sıklıkla tam olarak yanıt verdiği ile insana devrettiği. Belirli bir konuda artan yükseltme oranı genellikle bir dokümantasyon boşluğuna işaret eder, botun başarısızlığına değil.
- Tekrarlayan sorular ve kafa karışıklığı kalıpları — botun kötü ele aldığı yinelenen sorular, doğrudan yeniden yazılması veya genişletilmesi gereken içeriği gösterir.
- Bot tarafından ele alınan konuşmalarda müşteri memnuniyeti, insan temsilci konuşmalarından ayrı olarak izlenmelidir; böylece ikisini birbirine karıştırmazsınız.
Sonuç
Genel amaçlı chatbotlar, müşterileri gerçek içeriğiniz yerine bir senaryodan veya genel amaçlı bir modelden yanıt verdikleri için hayal kırıklığına uğratır. Mevcut bilgi bankanızı bağlamak bunu kaynağında çözer. Bot, dokümantasyonunuzdan yanıt verir, bir şeyi bilmediğinde dürüstçe yükseltme yapar ve bağlı olduğu içeriği her güncellediğinizde daha da doğru hale gelir. Bir bilgi bankası chatbotundan en çok verim alan ekipler, test etmeyi, yükseltme incelemesini ve bilgi güncellemelerini bir yayına geçiş kontrol listesi değil, sürekli bir alışkanlık olarak görür.
Kendi dokümantasyonunuzu işe koşmaya hazır mısınız? Müşteri Hizmetleri Chatbotunu Deneyin ve mevcut bilgi bankanızı müşterilerinizin gerçekten güvenebileceği bir destek botuna dönüştürün.
