7 Fehler, die Sie bei der Implementierung von Conversational AI-Lösungen vermeiden sollten

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7 Fehler, die Sie bei der Implementierung von Conversational AI-Lösungen vermeiden sollten

Conversational AI-Lösungen sind eine der effektivsten Anwendungen von AI und Machine Learning. Darüber hinaus haben Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache die Qualität der Texterzeugung und Sprachverarbeitung in Maschinen verbessert. Conversational AI-Lösungen führen zu einem effektiven Einsatz in Fällen wie Chatbots und virtuellen Assistenten. Obwohl das Wachstum in diesem Bereich in den letzten Jahren erheblich war, können die kleinsten Fehler bei der Bereitstellung dieser Lösungen Ergebnisse und Ergebnisse reduzieren.

7 Fehler, die Sie bei der Implementierung von Conversational AI-Lösungen vermeiden sollten

Lassen Sie uns die 7 häufigsten Fehler bei der Implementierung von Conversational AI-Lösungen untersuchen:

  • Starten eines dialogorientierten KI-Projekts ohne richtige Strategie und Planung

Ziel der Umsetzung des Projekts Conversational Artificial Intelligence ist der Prozess der Entwicklung von Lösungen wie Chatbots, Smart Robots und virtuellen Assistenten. Da diese Lösungen vollständig von Benutzern, Datensätzen und maschinellen Lernalgorithmen abhängig sind, ist eine ordnungsgemäße Planung der Entwicklungsstrategie erforderlich, um die angestrebten Ziele zu erreichen.

Eine gute Strategie sollte sich auf ein bestimmtes Ziel konzentrieren, das bestimmte Nutzerabsichten anspricht. Der beste Weg, eine Strategie zu entwickeln, besteht darin, am Anfang das Verhalten des Publikums zu analysieren. Abhängig von den Ergebnissen der vorherigen Methoden und dem Verhalten kann der Gesprächston der KI während der Entwicklung der Lösung geändert werden. Dies verbessert das Targeting und die angemessene Zielgruppensegmentierung für dialogorientierte KI-Lösungen.

Beispiel: Chatbots sollten nicht mit einer generischen Wortbibliothek verwendet werden, um jede Chat-Lösung zu implementieren. Stattdessen sollte eine optimierte Strategie, die durch entsprechende Forschung unterstützt wird, für die Wortbibliotheksauswahl implementiert werden.

  • Nicht den richtigen Anwendungsfall auswählen

Die Bestimmung des richtigen Anwendungsfalls ist insbesondere in der Anfangsphase von entscheidender Bedeutung. Der beste Weg, dies zu tun, besteht darin, mit einem begrenzten Anwendungsfall mit einer begrenzten Absicht zu beginnen. Nach der Bereitstellung kann das Benutzerverhalten analysiert werden, um die KI-Gesprächslösung zu skalieren. Dieser Ansatz hilft, Herausforderungen bei der Implementierung und Bereitstellung frühzeitig zu erkennen und anzugehen.

  • Zielen Sie am Anfang auf zu viele KPIs ab

Es ist immer eine gute Idee, sich für die strategische Umsetzung auf einige wenige Bereiche des KPI zu konzentrieren, und dies kann dazu beitragen, die Kerngeschäftsziele zu erreichen.

Wie sie sagen, „zu viel ist zu schlecht“, behindert die Ausrichtung auf zu viele KPIs in der Anfangsphase das Potenzial der primären Ziele. Außerdem kann die Konzentration auf verschiedene KPIs die KI-Strategien beeinträchtigen, um viele Ziele in kurzer Zeit zu erreichen. Darüber hinaus wird die Initiierungsphase als kritischer Teil der Lösung definiert, und daher kann ihre Nutzung in jeder Hinsicht das Unternehmen anfällig machen.

Es gibt mehrere KPIs zur Bewertung der Rolle von Chatbots. Jeder Parameter, der mit Chatbot-KPIs verknüpft ist, kann dazu beitragen, neue Einblicke in die Tabelle zu erhalten. Einige dieser KPIs sind Benutzererfahrung, Gesprächsdauer, engagierte Benutzer, neue Benutzer, Chatvolumen, Reserverate, Aktivierungsrate und vieles mehr. Die anfängliche Ausrichtung auf jeden von ihnen kann chaotisch werden, da es einige Zeit dauert, die von den KPIs generierten Erkenntnisse zu interpretieren.

Beispiel: Die Ausrichtung auf neue Benutzer und engagierte Benutzer kann zu Strategiekonflikten führen. Die Strategie zur Erhöhung neuer Benutzer besteht darin, durch geschäftliche Verkaufsargumente Einfluss zu nehmen Benutzer könnte daran interessiert sein, Andernfalls verliert der Benutzer die Aufmerksamkeit und das Interesse an der Arbeit.

Darüber hinaus kann die Ausrichtung auf die Aktivierungsrate bei gleichzeitiger Konzentration auf die beiden vorherigen KPIs noch mehr Chaos verursachen. Die Aktivierungsrate ist eine Bewertung der Anzahl der Aktivitäten, die Benutzer ausführen, die von Chatbots vorgeschlagen werden. Die Strategie zur Umsetzung dieses Ziels besteht darin, dass Chatbots die Konnektivität der Benutzer testen, um Aktionen auszuführen. Daher besteht die Möglichkeit, dass ein neuer Benutzer oder ein bestehender Benutzer von der Website oder Anwendung konvertiert.

  • Abgrenzung von Stakeholdern in der Planungs- und Umsetzungsphase

Nicht alle Beteiligten einzubeziehen ist ein großer Fehler in der Planungs- und Umsetzungsphase. Die Erstellung eines intelligenten virtuellen Assistenten als Konversationsschnittstelle kann viele sich wiederholende und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Daher ist der Input jedes Stakeholders notwendig, um einen solchen Assistenten zu konzipieren. Außerdem kann sich die Aufgabenautomatisierung indirekt auf einen bestimmten Stakeholder auswirken. So kann es zu Missmanagement von Geschäftsabläufen kommen.

Es kann schwierig sein, alle Meinungen aller Beteiligten zu berücksichtigen, um eine Strategie zu planen, aber eine spätere Aktualisierung der Strategie aufgrund von Änderungswünschen von Beteiligten, die nicht in die Planungsphase einbezogen sind, wird schwieriger. Somit erleichtert die Einbeziehung aller Beteiligten in die Planung eines dialogorientierten KI-Projekts den Geschäftsbetrieb.

  • Schlechtes Gesprächsdesign

Der Backend-Algorithmus zur Textgenerierung und Sprachverarbeitung ist die Basis von Conversational AI-Lösungen. Daher führt ein ungeeigneter Algorithmus und Datensatz zu einem schlechten Konversationsdesign, was die Konversations-KI-Lösung etwas weniger interaktiv macht. Dies entfremdet Benutzer und stellt den Zweck der Automatisierung von Aufgaben und Konversationen in Frage.

  • Fehlende Backup-Strategie für KI-Gesprächslösung

Conversational AI-Lösungen sind eingebettete Softwareprogramme zur Erstellung von Benutzeroberflächenelementen wie Chatbots und virtuellen Assistenten. Daher können alle technischen Störungen oder nicht adressierten Absichten Operationen fehlschlagen oder Fehler verursachen, so dass ein Backup im Fehlerfall die Zuverlässigkeit gewährleistet und die Benutzer stark beeinträchtigt. Daher ist das Backup einer Conversational AI-Lösung für Unternehmen sehr wichtig.

Beispiel: Die meisten Chatbots oder virtuellen Assistenten sind darauf ausgelegt, eine Reihe von Absichten zu verarbeiten und mit API-Anfragen zu arbeiten. Wenn eine Absicht außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegt oder die API fehlschlägt, muss eine Bedingung für die Behandlung des Fehlers vorliegen. Dies kann zu einer Umleitung zu einer neuen App oder einem neuen menschlichen Agenten führen. Dies lässt die Arbeit professioneller aussehen und sorgt dafür, dass Benutzer auf die Website zurückkehren.

  • Keine in die Lösung integrierte Feedbackschleife

Es gibt keinen Raum für Verbesserungen in einer Geschäftsstrategie oder einem Prozess, es sei denn, es gibt Feedback. Andernfalls ist es schwierig, Fehler zu korrigieren und zu verstehen, was in der Organisation nicht funktioniert. Da Conversational AI-Lösungen eine interaktive Möglichkeit sind, mit Benutzern oder Kunden zu kommunizieren, können Gesprächsdaten und Benutzerfeedback zur weiteren Analyse und Verwendung zur Verbesserung der Gesprächsanwendung gesammelt werden.

Fazit

Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten KI-Trends und vermeiden Sie diese Fehler bei der Implementierung von Conversational AI-Lösungen.

Stalin Sanamandra

Ein erfahrener Unternehmensleiter und Marketingexperte mit über 10 Jahren progressiver Erfahrung, der Unternehmen dabei hilft, in herausfordernden Märkten erfolgreich zu sein.

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