Este artigo tem como objetivo discorrer sobre os demais fatores relacionados ao processo de desenvolvimento que podem determinar o sucesso do projeto de Chatbot. Já analisamos, em ocasião anterior, os principais aspectos relacionados ao desenvolvimento da UX dos chatbots – UX Eye for a Tech Guy: Projetando Chatbots que os Usuários não irão Odiar.
Principais requisitos para o sucesso do desenvolvimento do Chatbot.
Os Chatbots não dependem apenas da tecnologia, mas prioritariamente do conteúdo
O objetivo final do Chatbot é maximizar a experiência do cliente, prestando assistência à equipe de atendimento. O elemento perceptível dos chatbots é obviamente a tecnologia, no entanto o conteúdo também desempenha um papel fundamental em seu sucesso. A criação de ativos de conhecimento (knowledge assets), por si só, é um investimento de suma importância, todavia, o importante papel da criação e curadoria de conteúdo é geralmente ofuscado pelos componentes de tecnologia de ponta, como a Inteligência Artificial (IA).
Reutilização e redefinição de conteúdo
A maior parte do conteúdo necessário para a operação dos chatbots pode ser extraída da informação utilizada pelas equipes de atendimento ao cliente, seja em conversas telefônicas, seja em bate-papos na web, mensagens de mídia online ou social ou e-mails. Após pequenos ajustes, esse conteúdo existente assume o formato entendido pelos chatbots.
Assim, à luz do aumento da relevância que os bots ganham no atendimento, a geração de conteúdo, flexível o suficiente para que possa ser reutilizado em diversos canais, ganha ainda mais importância. Para tanto, é necessário um vínculo estreito entre a curadoria de conteúdo e as equipes de atendimento e de marketing digital.
Análise de pontos de contato do cliente a fim de criar conteúdo relevante
O desenvolvimento de conteúdo flexível e com máxima eficiência contribui fundamentalmente na resposta aos mais diferentes tipos de chamada, reduzindo o tempo de atendimento e aumentando o volume de chamadas atendidas e sua assertividade.
O fundamento básico para a criação de bons conteúdos para centrais de atendimento é a definição da razão pela qual as pessoas entram em contato com a empresa. Essa descoberta exige uma análise detalhada sobre quem está ligando, avaliando a causa, o momento e o objetivo do contato, detalhando a jornada do cliente, estudando seus contatos com os diversos canais de atendimento (on-line, off-line e email) e aplicando pesquisas de satisfação.
Desenvolva uma estrutura de Pirâmide de Canais de Atendimento de cabeça para baixo
Ao criar uma pirâmide de canais de atendimento, na parte superior ficariam os Chatbots, executando a menor quantidade de tarefas.No começo, eles responderiam apenas a uma pequena parte das consultas gerais, agindo como uma etapa preliminar ou uma URA on-line, direcionando os clientes para as equipes digitais mais adequadas, responsáveis por gerenciar as interações.
Na camada central ficariam as Equipes Digitais, que, cobririam as plataformas de bate-papo na web e de mensagens, auxiliando na migração para a conversa digital. Essa etapa tem menor custo, quando comparada com o Atendimento de Voz, na base da pirâmide. Esse serviço é, sem dúvida, o canal de atendimento de maior volume de ligações – e também o de maior custo.
Uma vez estabilizado o ambiente e equalizada a geração de conteúdo multicanal, pode-se planejar a inversão da pirâmide, posicionando os chatbots em sua nova base. A partir deste momento, os chatbots passam a lidar com consultas cada vez mais complexas. Dessa forma, em um futuro próximo, o atendimento robotizado será responsável por gerenciar a maioria dos contatos.
Reduza os riscos pilotando e envolvendo agentes experientes
Os chatbots baseados em inteligência artificial são ferramentas tecnológicas que exigem uma extensa rotina de aprendizado de máquina para se adaptarem às necessidades específicas das empresas. Normalmente, a IA deve ser testada primeiramente com as equipes internas, e posteriormente expor o chatbot diretamente aos clientes e prospects.
Como construir um bot com uma empresa de desenvolvimento de chatbot?
Antes de iniciar qualquer projeto, é essencial caracterizar as metas e o roteiro, juntamente com as formas de quantificar o sucesso.
O uso de metodologias ágeis e procedimentos influenciados pelo Kanban[1], XP[2] e Scrum[3] são caminhos recomendáveis a fim de que sejam desenvolvidos processos colaborativos, transparentes, centrados no usuário e iterativos. Ser ágil ajuda a reduzir os riscos gerais do projeto, a lidar com as mudanças e a maximizar o valor do cliente.
Como funciona o processo de desenvolvimento do chatbot?
Descoberta
Todo projeto começa com uma Fase de Descoberta e é composto por Ciclos de Desenvolvimento Iterativos ou Sprints. Cada Sprint, ou ciclo, dura 1, 2 ou 4 semanas.
A Fase de Descoberta é realizada no início do projeto de desenvolvimento do chatbot. Consiste basicamente em oficinas de coleta de requisitos, entrevistas com partes interessadas e análise das principais necessidades do usuário final. O Backlog é o principal resultado dessa fase, com requisitos reconhecidos escritos como “Histórias de Usuários”.
A identificação do “Caso de Uso” e do Tipo de Chatbot procurado (baseado em bot sequencial ou em PNL – Processamento de Linguagem Natural – NLP) direciona a lista das várias intenções e ações que devem ser realizadas no chatbot.
A descoberta dos requisitos pela ótica do usuário final leva a equipe do projeto a explorar os recursos do produto com mais profundidade. Por exemplo, a seleção da plataforma de mensagens mais adequada (Facebook Messenger, Slack ou seu site) é o ponto principal da fase de descoberta. Vale lembrar que essa escolha deve estar de acordo com o público-alvo do projeto, pois a ferramenta de mensageria está intimamente relacionada ao perfil das pessoas que utilizarão o chatbot.
Plano
Antes de chegarmos à personalidade do bot, é importante desenharmos as Jornadas do Usuário e os Fluxos de Design de Conversas que orientem o processo de atendimento. Isso pode ser visto como a contrapartida do mapeamento da Jornada do Cliente, juntamente com o desenvolvimento dos wireframes[4] para projetos visuais de interface do usuário.
Fluxo Conversacional: questionamentos-base para o mapeamento:
- Quais consultas que o bot precisa responder ou executar para direcionar o visitante ao ponto final desejado?
- Que informações o visitante precisará fornecer para obter a melhor resposta possível?
- Quais são todas as etapas para alcançar o objetivo final?
O número de conversas ou interações necessárias para alcançar o objetivo do cliente, satisfazendo sua necessidade é um fator crítico de sucesso.
Embora haja uma infinidade de técnicas específicas para a definição da personalidade do bot, a melhor e mais simples abordagem ainda é o desenvolvimento da persona do chatbot de IA baseando-se no modus operandi de uma pessoa real realizando seu trabalho de atendimento cotidiano, respondendo normalmente às consultas de seus clientes.
Voltando às sprints, na abertura de cada ciclo de desenvolvimento, realizamos uma sessão de “Planejamento da Sprint“. Toda a equipe participa da reunião de Planejamento da Sprint, onde são analisadas as Histórias de Usuário de maior prioridade na lista de pendências. A histórias são então detalhadas e as tarefas planejadas. Cada História de Usuário recebe um critério de aprovação para ser considerada concluída.
Avalia-se e analisa-se quantos pontos podem ser alcançados em cada sprint, utilizando a métrica de velocidade e implementando técnicas para calcular a média do desempenho precedente entre os sprints e aprimorar a precisão de nossa aproximação com o tempo. Nesse caso, uma boa ferramenta é o Planning Poker[5].
Construção
O desenvolvimento deve iniciar-se pelas funcionalidades básicas interiores e infraestruturais. A personalidade do chatbot e os scripts de bot são codificados ao final e desenvolvidos cumulativamente.
O design da conversa incorpora o aprendizado de máquina, por meio do processador de linguagem natural, que amplia o espectro das intenções com o cliente conhecidas pelo chatbot, à medida que mais dados de clientes forem sendo obtidos a cada nova conversa.
O vídeo a seguir demonstra um exemplo de interface de cadastro das perguntas a serem feitas pelo chatbot. Neste caso, há a possibilidade de pontuar as respostas, de acordo com sua aderência às premissas da empresa responsável pela vaga de emprego desse chatbot de recursos humanos:
Teste e Revisão
Uma excelente abordagem de testes para um projeto de desenvolvimento de bot é a utilização de UAT (User Acceptance Tests) – scripts de Testes de Aceitação do Usuário. Trata-se de um conjunto de conversas que simulam situações reais de atendimento. Os scripts devem envolver diversos tipos de conversas, tais como os cenários abaixo:
- Interlocutor responde apenas informações falsas.
- Interlocutor pergunta ou responde diversas vezes a mesma coisa de formas diferentes.
- Interlocutor responde de forma diferente a mesma pergunta.
- Interlocutor insiste em não discutir sobre o caso de uso do bot.
- Interlocutor usa palavras de baixo calão ou fere a ética e os bons costumes.
- Interlocutor tenta seduzir o bot.
O vídeo a seguir demonstra as perguntas básicas que um chatbot deve fazer no caso de uma entrevista de recrutamento para novas vagas: https://youtu.be/o5TUoA1TXKg
Seguem as 7 principais categorias a serem testadas nos chatbots:
- Personalidade: o chatbot tem uma voz e um tom claros que se encaixam nos usuários e na conversa em andamento?
- Integração: os usuários estão entendendo o que é o chatbot? E como interagir com ele desde o início?
- Compreensão: pedidos, conversa fiada, expressões idiomáticas, emojis … O que o chatbot é capaz de entender?
- Responsividade: Que elementos o chatbot envia e como está sendo feito? Eles são relevantes para o momento e o contexto?
- Navegação: Quão fácil é passar pela conversa do chatbot? Você se sente perdido às vezes enquanto fala com o chatbot?
- Gerenciamento de erros: de que forma o chatbot está lidando com todos os erros que acontecem? É capaz de se recuperar deles?
- Inteligência: O chatbot tem alguma inteligência? É capaz de lembrar as coisas? Usa e gerencia o contexto como pessoa?
Ao final de cada sprint, deve ser realizada uma demonstração do processo implementado, confrontando-o com todas as histórias de usuário referentes à sprint finalizada. Por fim, o Product Owner analisa e decide se deve permitir a implementação com base nos critérios determinados.
O melhor feedback sobre o chatbot é e a opnião dos usuários finais. Assim, antes do término do atendimento, pergunte como foi a experiência do cliente. O vídeo a seguir dá bons exemplos sobre como fazer esta pesquisa de opinião: https://youtu.be/-_DHsWhmbog
Tecnologia
Os chatbots estão entre as aplicações corporativas mais tangíveis da Inteligência Artificial. Eles estão por toda parte. De assistentes on-line, como o Cortana, da Microsoft, a “bots auxiliares” em aplicativos de mensagens, como o Slack, passando por aplicativos domésticos, como o Alexa, da Amazon.
A infraestrutura tecnológica dos bots evolui continuamente, assim como as possibilidades de integração com as demais plataformas de comunicação e sistemas legados.
Conclusão
Hoje, os clientes que entram em contato com as centrais de atendimento são mais exigentes do que nunca, com maiores expectativas e menor tolerância. Uma solução de chatbot pode ajudar as corporações a atender essas expectativas; no entanto, poucas empresas têm tempo e recursos necessários para criar uma solução adaptada ao seu negócio, treinada e implantável em apenas algumas semanas.
Na Intellimetri, oferecemos serviços completos de desenvolvimento de chatbot e ajudamos empresas e marcas a otimizar a maneira como interagem com seus clientes. Implementamos soluções de chatbot altamente inteligentes, sofisticadas e escaláveis em vários domínios, como Finanças, Comércio Eletrônico, Suporte Técnico e Recursos Humanos, para citar alguns.
Especializados em AI, PNL e ML, fornecemos soluções de bot, personalizadas de acordo com suas necessidades, em vários canais diferentes (Facebook, Twitter, Slack, Telegram, Website ou Intranet da sua empresa). Entre em contato conosco para implantar bots que, ao mesmo tempo,atendem às necessidades específicas da sua empresa e combinam a voz e o tom da sua marca.
[1] O Kanban se originou no chão de uma fábrica japonesa, na década de 50, e foi posteriormente adaptado por David Anderson, nos anos 2000, para ser usado em corporações, visando a gestão do fluxo de valor das empresas – dentre elas, as de software. Ele trabalha em cima dos conceitos da manufatura Lean e promove uma postura evolucionária de adoção do método através de necessidades emergentes.
[2] O Extreme Programming (XP) foi criado por Kent Beck, Ward Chunningham e Ron Jeffries na década de 90. Eles juntaram suas experiências com engenharia de software para criar uma metodologia ágil que lidasse bem com requisitos vagos que mudavam frequentemente, times pequenos e que colocasse mais disciplina nos desenvolvedores ao invés de mais processos formais. É um método muito focado em qualidade de código, testes e outras boas práticas de engenharia.
[3] O Scrum foi criado por Ken Schwaber e Jeff Sutherland na década de 90. Eles juntaram suas experiências liderando projetos de software de todos os tamanhos ao redor do mundo com as teorias popularizadas por Takeuchi e Nonaka, no famoso “The New New Product Development Game“, publicado na década de 80 na Harvard Business School. É um framework iterativo-incremental para desenvolvimento de soluções complexas e inovadoras por times auto-gerenciáveis.
[4] Um wireframe de uma interface de usuário (UI) é um protótipo baseado em linhas, que ilustra o layout de elementos fundamentais na interface.
[5] O Poker de Planejamento, também chamado de Poker Scrum, é uma técnica gamificada baseada em consenso para estimar, usada principalmente para estimar o esforço ou o tamanho relativo dos objetivos de desenvolvimento no desenvolvimento de software.