Como criar um chatbot envolvente e útil

Capital Um. Adobe. Até a Dominó tem uma. Eles são chatbots e estão rapidamente se tornando onipresentes. Um chatbot ruim simplesmente diz “desculpe, não entendi” na repetição (ou pior “erro”.) Um bom chatbot parece quase humano e ajuda a responder perguntas para que você não precise fazer uma ligação telefônica ou pesquise na página de perguntas frequentes.

Mas o que faz uma boa experiência de chatbot? Quais são as apostas que as pessoas esperam de um chatbot e o que arruína essa experiência? Neste artigo, responderemos a essas perguntas e identificaremos o que você, como designer de conteúdo, pode fazer para tornar seu chatbot bem-sucedido.

O que torna um chatbot único?

Um chatbot é um programa que replica a conversa humana. A maioria dos chatbots usa árvores de decisão para criar uma conversa. Eles reconhecem palavras-chave e respondem de acordo, ou permitem que o usuário final selecione entre as opções para direcionar a conversa.

Igualmente importante para definir o que é um chatbot é identificar o que não é. Vamos nos aprofundar no que é um chatbot – e esclarecer o que não é.

Um chatbot é uma forma de design conversacional

Os chatbots replicam conversas humanas, e a maioria dos chatbots usa árvores de decisão para fazer isso. Eles reconhecem palavras-chave e respondem de acordo, ou permitem que o usuário final selecione entre as opções para direcionar a conversa.

O design conversacional refere-se amplamente a qualquer conteúdo semelhante a uma conversa , seja por meio de cabeçalhos e texto em uma página da Web, interface de usuário de voz, como Google Home e Alexa, ou chatbots. Como tal, o conteúdo do chatbot é um tipo de design de conversação, mas os dois não são a mesma coisa. Um chatbot também não é um humano interagindo por meio de uma interface de bate-papo (às vezes chamada de “chat ao vivo”). É especificamente um sistema informatizado.

Por que isso importa? Quando as equipes de design e engenharia estão determinando a melhor maneira de se comunicar com seu público, é provável que usem taquigrafia. Frequentemente ouço designers dizerem “então nós [a empresa] diremos a eles [o público] para confirmar sua senha”. Nesse caso, o designer pode estar se referindo a “contar” ao público por meio de texto em uma página, ou pode estar sugerindo que um chatbot aparecerá para informar o público. No início da fase de concepção, pode não importar a forma de design de conversação que a equipe tem em mente, mas, em última análise, a equipe de conteúdo será responsável por muito mais trabalho se o resultado final for um chatbot. Com isso em mente, é útil esclarecer que forma de design conversacional a equipe tem em mente.

Um exemplo de design conversacional sem chatbot é uma interface do usuário conversacional . A Oscar Insurance tem uma interface de usuário conversacional, que eles desenvolvem com algumas práticas recomendadas:

• Os cabeçalhos são frases completas.
• Os formulários têm texto de ajuda com instruções específicas (em vez de exemplos).
• A cópia é escrita na 2ª pessoa, referindo-se ao público como “você”.

A interface do usuário de voz também pode “falar” com o público e, se a equipe estiver considerando isso, eles estão criando um concorrente para Alexa, Google Home e Siri, ou estão (mais provavelmente) criando um aplicativo que esses sistemas podem baixar. Novamente, isso pode parecer o mesmo do ponto de vista conceitual, mas os requisitos são muito diferentes. A interface do usuário de voz não tem design visual e nenhuma capacidade de acionar ou solicitar ao usuário final a ação. Isso contrasta fortemente com um aplicativo de telefone, que pode iniciar notificações sem que o usuário final abra o aplicativo primeiro.

Um chatbot pode responder (muitas) perguntas

Pode parecer a partir desta descrição que os chatbots são a resposta perfeita - eles podem lançar notificações, incorporam uma interface do usuário visual e são conversacionais! Certamente, a popularidade dos chatbots se deve em parte a esses benefícios. Mas isso pode criar uma suposição de que a conversa humana é a melhor maneira de se conectar com os usuários finais. Às vezes isso é verdade – mas nem sempre!

Na palestra de Michael J Metts, “Desculpe, não posso ajudar com isso”, ele disse que uma empresa deve saber qual é seu objetivo e, em seguida, determinar se um chatbot ajudará a atingir esse objetivo. Esta é uma abordagem fantástica: um chatbot é uma solução e deve ser empregado quando for a solução para um problema.

O atendimento ao cliente e as vendas geralmente são bons objetivos para os chatbots cumprirem. Em ambos os casos, o problema pode ser “como nossa equipe de atendimento ao cliente pode responder rapidamente a perguntas comuns” ou “como nossa equipe de vendas pode ajudar os clientes a conhecer um produto ou serviço de maneira rápida e fácil, sem usar muito tempo dos funcionários?” Nesses casos, um chatbot pode ajudar as pessoas a obter as respostas que desejam sem precisar ligar e esperar em espera.

No entanto, se o problema for “como nosso hospital pode diagnosticar problemas de saúde com mais precisão” ou “como nosso banco pode ajudar mais rapidamente os funcionários a encontrar contracheques perdidos de seus empregadores”, um chatbot pode não ser apropriado. Um médico humano é muito mais preciso do que um chatbot, e os usuários finais perceberão isso. Da mesma forma, é improvável que o chatbot de um banco seja capaz de se conectar aos vários sistemas de folha de pagamento dos empregadores necessários para rastrear contracheques. Embora o usuário final possa pensar que deseja respostas de um chatbot, ele perderá rapidamente a confiança quando o chatbot não puder responder às suas perguntas.

Em suma, um chatbot não é uma boa maneira de lidar com nuances ou situações extremamente complicadas, devido às inúmeras oportunidades de erro humano. Existem simplesmente muitas variáveis ​​para serem “rápidas” e “precisas” nessas situações.

Um chatbot não é um algoritmo

Nunca se esqueça de que um chatbot é tão bom quanto seu conteúdo . Sim, um chatbot é controlado por um algoritmo e pode ser reforçado pelo aprendizado de máquina. Mas antes que o aprendizado de máquina possa começar, o chatbot precisa de um conjunto de regras e precisa de conteúdo para falar. Esse é o papel do designer de conteúdo, escritor de UX ou estrategista de conteúdo definir.

Vemos isso com frequência em conversas sobre ética em IA. Assistentes de voz e chatbots são frequentemente identificados como sexistas e racistas. Eles não são tendenciosos porque a equipe de design e engenharia fez uma escolha consciente para torná-los assim. Eles são tendenciosos porque “refletem os preconceitos nos pontos de vista das equipes que o construíram”, para citar a especialista em IA Josie Young em sua palestra no TED.

Para quem está construindo chatbots, isso significa que precisamos ser conscientemente antissexista e antirracista . Precisamos criar chatbots cuidadosamente e não conectar o aprendizado de máquina até que tenhamos o conteúdo projetado com o qual queremos que a IA aprenda. Tal como acontece com tantas coisas, o que um chatbot faz é apenas metade da história. Pode “responder a perguntas” – mas que perguntas e como? Pode “direcionar as pessoas para os próximos passos” – mas quais são os próximos passos apropriados e como o chatbot responde quando algo dá errado? Em outras palavras, o que causará um verdadeiro impacto é como o chatbot realiza as coisas que faz.

Melhores práticas para engajar chatbots

Se sua equipe está construindo um chatbot, esperamos que você já tenha feito muito do trabalho inicial.

• Você decidiu que um chatbot é a solução certa.
• Você identificou as restrições tecnológicas, como qual sistema você usará.
• Você está analisando quais recursos estarão disponíveis nesse sistema, como correção automática ou um dicionário de sinônimos integrado.

Agora é quando alguns executivos dizem “conecte-o e faça-o funcionar!” e você deve dizer "plug what in?!" Como observado, seu chatbot não é apenas um algoritmo e você tem algum conteúdo para projetar. É hora de construir o conteúdo para o seu chatbot. Vamos explorar cinco práticas recomendadas para tornar seu chatbot humanizado:

1. Defina suas ações.
2. Separe seus tipos de resposta.
3. Abrace seu eu-robô.
4. Crie um tom para cada cenário.
5. Projeto para erros.

1. Defina suas ações

Como um chatbot não é uma solução mágica para todas as coisas, você precisa focar seu trabalho em fluxos de usuários específicos que as pessoas podem realizar com seu chatbot. Por exemplo, digamos que você esteja criando um chatbot para uma empresa como FedEx ou USPS, você pode listar exemplos de fluxos de usuários como “rastrear um pacote” e “atualizar endereço de correspondência”. Isso significa que se um usuário final pedir ajuda ao chatbot para rastrear um pacote, ele poderá responder “qual é o número de rastreamento”. Mas o chabot deve conhecer suas limitações. Talvez um dos objetivos seja “construir confiança”. Portanto, se um usuário final disser “alguém cometeu fraude de correio em meu nome”, o chatbot pode expressar condolências e transferir rapidamente o usuário final para um agente de atendimento ao cliente ao vivo. Como o objetivo era “construir confiança”, a equipe que cria o chatbot deve reconhecer que qualquer coisa que envolva informações confidenciais deve ser tratada por um humano – mesmo que não haja limitação técnica ou legal.

Não há uma maneira certa de fazer isso. A maioria das organizações tem alguma forma de proposições de valor ou princípios de design, que ajudarão a identificar o objetivo do chatbot. Provavelmente também existem alguns requisitos já definidos. Portanto, a meta pode vir de uma olhada superficial nos requisitos, e os requisitos se tornarão mais específicos depois que a meta for definida.

Em uma entrevista com Mike Bunner, VP, Diretor de Marketing Digital da Franklin Mint Federal Credit Union, Bunner disse que sem o chatbot, “nosso call center estaria recebendo 3x a quantidade normal de chamadas”. Seu objetivo pode ser assumido como “diminuir as horas de atendimento ao cliente”. Isso se conecta muito bem ao prompt inicial do chatbot, que sugere “tópicos populares” nos quais ele pode ajudar – provavelmente esses tópicos populares são os motivos mais comuns pelos quais as pessoas ligam para a equipe de atendimento ao cliente. Na mesma entrevista, Bunner disse que o bot extrai seu conteúdo diretamente do conteúdo de suporte ao membro. Como muitas organizações, a Franklin Mint tinha muito conteúdo útil, mas tinha problemas para que as pessoas o visualizassem.

2. Separe seus tipos de resposta

Quando você pensa em um chatbot, provavelmente pensa em duas coisas:

1. Um chatbot que responde a qualquer coisa que um usuário final digite, captando o que eles querem por meio de palavras-chave e frases.
2. Um chatbot que segue uma série de árvores de decisão, solicitando ao usuário final que selecione entre algumas opções e, em seguida, as traz através de um fluxo de usuário.

Os chatbots podem fazer um ou ambos, e é importante saber o que você está buscando. Na verdade, mesmo que você pretenda focar em árvores de decisão, existe a possibilidade de um usuário sair do script. Com isso em mente, considere como você deseja que o chatbot responda. Se alguém disser “Ajuda” ou “Fale com um humano”, como você os encaminhará?

Ao pensar nas associações de palavras do chatbot, lembre-se de que as palavras têm contexto . Quando um usuário final está editando seu perfil e digita "número de telefone", provavelmente deseja ver onde editar seu número de telefone. Mas se eles digitaram algo que o chatbot não reconhece, o chatbot diz “não entendo” e, em seguida, o usuário final digita “número de telefone” e pode estar procurando uma linha de atendimento ao cliente. Esta é uma oportunidade para que a engenharia e a estratégia de conteúdo colaborem para criar um bot bem projetado e bem construído.

Esse tipo de planejamento cuidadoso aparecerá no produto final. O chatbot da Adobe, por exemplo, falha aqui. Ele começa pedindo ao usuário final para digitar livremente, mas depois de obter uma resposta, o bot solicita que o usuário final selecione uma das três opções. Como usuário, fico me perguntando por que me pediram para digitar se o bot não conseguia entender uma palavra-chave simples como “produtos da Adobe”.

3. Abrace seu eu-robô

Depois de saber o que seu chatbot pode fazer, é hora de pensar em como ele fará isso. Em primeiro lugar: não finja que seu chatbot é humano. Em uma pesquisa com um ex-cliente, o cliente descobriu que mais de 80% das pessoas se sentiam à vontade para interagir com um chatbot e gostavam quando um chatbot tinha nome e personalidade. Mas essas mesmas pessoas rapidamente perderam a fé no bot e na organização quando o chatbot fingiu ser humano.

Uma conversa com um cliente girou em torno de se as pessoas falariam com um chatbot se soubessem que falar com um humano era uma opção. Testes descobriram que sim, eles iriam! Na verdade, garantir aos usuários finais que um ser humano está disponível (conforme necessário) aumentou o conforto que eles tiveram ao falar com o chatbot.

A equipe da Hopelab teve resultados semelhantes quando construiu o Vivibot, um chatbot para adolescentes com câncer. Adolescentes e jovens adultos muitas vezes evitam confiar em seus pais ou profissionais de saúde. Mas a Hopelab descobriu que um chatbot removeu algumas barreiras. Em seu estudo controlado randomizado revisado por pares, eles foram capazes de mostrar que o Vivibot não apenas forneceu apoio emocional valioso, mas também melhorou a ansiedade.

O Vivibot é um exemplo interessante de chatbot por vários motivos. Primeiro, o bot não se destina a soluções pontuais, mas sim como uma ferramenta de suporte emocional contínuo. Isso significa que o bot precisava ter uma variedade de respostas, para evitar soar repetitivo. Em segundo lugar, como um bot relacionado à saúde, o Vivibot precisava abordar assuntos sensíveis. Ela precisava ser o mais transparente possível, nunca adotando um genérico “parece bom” por medo de alienar as pessoas que confiam nela quando não se sentem à vontade para confiar em humanos.

Imagine se o Vivibot parecesse insensível? Emily Cummins, escritora com um artigo sobre The Worst Chatbot Fails, mostra um exemplo em que o “UX Bear” da UX Magazine pergunta “como você descreveria o termo bot para sua avó?” Emily respondeu “minha avó está morta” e voltou com o polegar para cima. Esta é uma resposta um pouco confusa do UX Bear, mas seria potencialmente devastadora do Vivibot.

Em um futuro próximo, podemos ver mais estados aprovarem leis sobre bots que fingem ser humanos, como a Califórnia fez. Embora possa parecer desnecessário para os Chat Bears do mundo, é claramente importante para tópicos influentes ou sensíveis, sejam eles política ou saúde.

4. Crie um tom para cada cenário

Quando os estrategistas de conteúdo criam uma “voz e tom”, as duas coisas são diferentes. Uma voz é como uma personalidade de marca. Ele identifica como uma empresa soa, não importa o quê. O tom , no entanto, será diferente dependendo da situação. A voz pode ser “amigável”, mas soa amigável diferente em uma mensagem de erro do que em uma mensagem de sucesso.

Um chatbot deve ter uma voz diferente de uma empresa. Ele pode dizer coisas como "oh não!" ou "Estou feliz por você." quando sua empresa não pode. Para isso, o primeiro passo para criar uma voz de chatbot é desenvolver uma lista de palavras que seu chatbot diz. É importante que um chatbot responda ao usuário final, para que ele saiba que foi ouvido. Isso significa que os chatbots passam muito tempo dizendo coisas como “Entendo” ou “Entendo” e você precisa saber como são esses tokens de acordo. Seu chatbot diz “sim” ou “sim” ou ambos? “Tudo bem” ou “tudo bem”? “Ótimo” ou “Eu entendo”? Os parâmetros ajudarão seu chatbot a parecer consistente, de modo que o chatbot não responda “okie smokie” e depois “agradeço seu tempo”, mas você também precisará de tokens de acordo suficientes para que seu chatbot não pareça excessivamente robótico.

No chatbot da Domino, o bot alterna tokens de acordo como “ótimo” e “compreendi”, mas quando não consegue entender a resposta não tem token de erro. A redundância da pergunta “Em que cidade é esse endereço” (sem referência ao fato de não ter entendido minha resposta) inicialmente me fez pensar que o bot estava quebrado.

5. Projete para Erros

Os chatbots, como outras interfaces de usuário, têm apenas uma chance de causar uma primeira impressão . Se a experiência não for suave e simples, as pessoas não retornarão. Com isso em mente, um chatbot precisa ter mensagens de erro bem escritas. Uma mensagem de erro de um chatbot pode ser tão simples quanto dizer “Não entendo. Você pode me dizer novamente o que você quer?”, mas também pode fazer muito mais.

Por exemplo, se seu chatbot for um MVP, sua mensagem de erro pode dizer algo como “Não posso ajudá-lo com esse [recurso] hoje, mas pergunte novamente em algumas semanas”. Como alternativa, se o usuário final estiver pedindo algo que o chatbot nunca oferecerá, sugira uma alternativa como “você pode ligar para o atendimento ao cliente para obter ajuda com isso”.

Supondo que você permita a digitação gratuita, também haverá o risco de alguém digitar uma palavra ou frase que seu chatbot não entende. Nesse caso, seu chatbot pode pedir esclarecimentos, ou até mesmo dizer “não entendo”. Mas certifique-se de não deixar seu usuário final em um loop! Se o chatbot não conseguir entender após duas ou três tentativas, ofereça-se para colocar o usuário final em contato com um humano.

Dito isso, o planejamento de erros vai muito além de um simples “não entendo” ou “não posso ajudar com isso”. Um chatbot bem construído considera como os usuários finais visualizam as tarefas que desejam concluir. Tomemos, por exemplo, um sistema de folha de pagamento, que pode usar um chatbot para ajudar os funcionários a verificar seus próximos contracheques, deduções fiscais e outras deduções antes de impostos solicitadas. Em um sistema como esse, o chatbot provavelmente é capaz de responder a perguntas como:

• Quando meu próximo cheque de pagamento está programado para ser enviado para mim?
• Eu quero configurar o depósito direto.
• Quando posso alterar minhas deduções de 401k?

É possível que o sistema de folha de pagamento esteja conectado a alguns dos benefícios do funcionário — por exemplo, pode ter um fluxo criado para permitir que o funcionário altere as deduções. Mas a equipe do chatbot da folha de pagamento deve estar ciente de que os funcionários podem abordá-los com perguntas e problemas relacionados, como:

• Quais são os benefícios disponíveis se eu estiver de licença médica?
• Eu preciso mudar minhas alocações de 401k.
• Não recebi meu último salário.

É improvável que o sistema de folha de pagamento também seja o sistema de benefícios. Mas a equipe do chatbot precisa saber que os funcionários não pensam em termos de capacidades. Eles pensam em termos de necessidades. “Preciso cuidar do meu 401k” pode significar ir a um sistema para configurar as deduções e outro sistema para alterar as alocações. Se o chatbot não disser nada além de "Não posso ajudar com isso" em resposta, o chatbot falhou. Nosso hipotético sistema de folha de pagamento poderia, em vez disso, criar boa vontade explicando o sistema a um membro e recomendando que ele fale com seu representante de RH.

O chatbot de suporte ao cliente do Webflow faz um excelente trabalho não apenas definindo o que ele pode fazer, mas informando antecipadamente ao usuário: “[Se] eu não conseguir resolver um problema para você, um membro de nossa equipe de suporte entrará em contato com você por email. Observação: não fornecemos suporte por telefone ou chat ao vivo no momento, pois achamos mais impactante ajudá-lo por e-mail.” Você pode não pensar nisso como uma mensagem de erro, porque trata-se realmente de resolver o problema antes que ele se torne um erro.

Internamente, isso significa que a equipe deve definir os fluxos do usuário a partir da perspectiva do usuário final, não apenas do ponto de vista técnico do que é possível. Se o Webflow tivesse considerado as coisas apenas de sua própria perspectiva, eles não teriam pensado em esclarecer o que não fazem. Eles apenas resolveriam os problemas que pudessem e potencialmente deixariam os usuários se perguntando por que (por exemplo) não conseguiram encontrar um número de telefone para ligar.

Trazendo a humanidade para o seu chatbot

Claro que um chatbot não é uma pessoa. Mas também não é uma opção de segunda escolha para uma pessoa. Um chatbot pode ajudar as pessoas a obter respostas facilmente às suas perguntas, pode ajudá-las a se conectar quando se sentem vulneráveis ​​e pode simplificar processos complexos. É, como muitas ferramentas, uma solução perfeita para muitos problemas potenciais.

Como criadores desses chatbots, isso significa que temos uma missão importante! Devemos criar respostas apropriadas, tons humanizados e fluxos de usuários úteis. Devemos escrever conteúdo para responder a pessoas com diferentes humores e necessidades diversas – antecipando seus próximos passos e orientando-os adequadamente. Acima de tudo, devemos criar bots transparentes e confiáveis, para que as pessoas que interagem com eles possam confiar nas informações que fornecem.

Apenas lembre-se: defina suas ações, para que seu chatbot cumpra uma meta de negócios e uma necessidade do usuário. Crie um script para o seu chatbot e decida se o seu chatbot responderá a solicitações fora do script. Abrace seu eu robô e nunca finja ser um humano. Crie um tom para cada cenário. E, por último, certifique-se de que seu chatbot possa lidar com erros sem problemas.

Seu chatbot é um programa, não um ser humano. Ainda assim, um programa bem elaborado pode trazer felicidade e facilidade ao seu público ! Com essas cinco etapas, seu chatbot será capaz de uma conexão quase humana com seu usuário final. Agora é a sua vez: siga estas práticas recomendadas e deixe-nos saber como seu público responde ao seu bot.