Cara merancang pengalaman ChatBot

Apakah kami ingin mengakuinya atau tidak, platform interaksi perpesanan berkontribusi pada waktu layar ponsel kami harian. Mereka adalah satu-satunya aplikasi yang kami biarkan dalam hidup kami secara intrusi dengan notifikasi, dan satu-satunya jenis aplikasi kami benar-benar ingin menghabiskan waktu berharga kami.

Kami menyukai platform olahpesan kami; Mereka memberi kita kesempatan untuk berkomunikasi dengan cara-cara kita biasanya tidak akan ketika berhadapan muka - seperti Emoji, meme dan atmosfer. Panggilan suara seperti yang kita tahu itu memudar, dan tidak hanya dalam penggunaan pribadi, tetapi juga dalam bisnis digunakan. Bahkan voicemail dianggap kuno dan melelahkan, dengan preferensi sekarang menjadi berbasis teks.

Chatbots sebagai paradigma baru

Selama lima dekade terakhir kami telah mengalami pergeseran dalam pengiriman pesan, dari Eliza, Bot dan Gaming ke MSN Messenger. Inti dari hubungan manusia dengan komputasi telah melalui paradigma olahpesan. Ketika kita hidup melalui siklus saat ini, platform pengiriman pesan baru dengan antarmuka baru yang dapat digunakan dan bermanfaat, dan dengan konteks pengguna yang jauh lebih pribadi, sedang dibuat.

Platform seperti Facebook Messenger, Google Allo, WhatsApp, WeChat, Slack, Skype, Kik, Twitter, Viber, Google Home, dan Amazon Echo - untuk menyebutkan hanya beberapa - semuanya menciptakan pengalaman perpesanan, suara dan bot untuk pangkalan pengguna. Pengalaman-pengalaman ini sedang dibuat untuk penggunaan pribadi, komersial, perusahaan dan otomatis.

Dengan 50 juta pengguna bisnis, Facebook Messenger meledakkan kemampuan API komersialnya setiap minggu, memungkinkan merek dan layanan untuk memesan makanan, memesan penerbangan, hubungi layanan darurat lokal atau mengirim pembayaran melalui layanan BOT yang disimulasikan.

Bot semakin matang, karena pengalaman pelanggan, layanan dan tim pemasaran mengeksplorasi potensi UI percakapan untuk memecahkan masalah dengan proses swadaya (seperti pemesanan hotel atau perubahan detail penerbangan).

Dan bot seperti memungkinkan pengguna untuk membeli dari toko ritel dalam kendur. Bot tidak menyelesaikan semua permintaan layanan, dan intervensi manusia masih diperlukan untuk mengatasi tugas yang lebih ambigu.

Karena laju input dan penyerapan konten dalam pesan dalam pengiriman, merek, dan layanan perlu memenuhi permintaan ini. Pengalaman bot layanan pelanggan e-niaga yang benar-benar mulus, end-to-end masih jauh, tetapi platform seperti Agent.AI berkembang dengan cepat di daerah ini. Kasus untuk mengeksplorasi penyederhanaan pembelian melalui UI percakapan tidak pernah begitu penting.

Dengan pertumbuhan komunitas online, sumber daya bersama, alat dan API, sebuah pesta desain UX percakapan telah benar-benar dimulai. Sekarang adalah waktu yang sangat menyenangkan untuk menjadi praktisi UX / UI mengeksplorasi bot dan mesin AI dan pembelajaran mesin di antarmuka perpesanan bahasa alami.

Sebagai seorang desainer, penekanan pada 'desain kata-kata' (bahasa alami) dan niat pengguna dalam jendela olahpesan akan berada di kedepan pekerjaan Anda. Untuk menyampaikan langkah dan kedalaman praktik yang muncul di ruang ini, dalam artikel ini saya hanya mencakup beberapa bidang utama untuk dipertimbangkan ketika merancang pengalaman pengguna bot yang sukses.

Di mana memulai saat merancang chatbots

Jika Anda mempertimbangkan untuk merancang bot untuk merek atau layanan Anda, ada banyak faktor yang terlibat. Pertama, Anda perlu memutuskan apakah chatbot adalah opsi yang tepat untuk produk Anda. Pertimbangkan hal berikut:

• Bisakah produk dan layanan inti Anda menerjemahkan ke dalam teks dalam paradigma bahasa organik dan alami?
• Akankah BOT mempercepat pembelian, pemesanan dan masalah layanan pelanggan, dan membuat segalanya lebih nyaman bagi pengguna Anda dibandingkan dengan menggunakan situs web atau aplikasi Anda saat ini?
• Akankah bot baru Anda menyelaraskan dengan persyaratan dan tujuan bisnis perusahaan saat ini?
• Bisakah layanan inti dan hubungan produk dipisahkan dan dipecah menjadi berfungsi sebagai layanan mikro dalam ui olahpesan?
• Masalah apa yang akan dilakukan arsitektur informasi Bot untuk dipecahkan?

Membuat chatbot otomatis (ujung ke ujung) yang berhasil sulit. Karena itu adalah media yang relatif baru untuk organisasi, praktik terbaik untuk implementasi dipelajari, diuji dan berkembang setiap hari dan global.

Pastikan untuk menghabiskan waktu meneliti, menguji dan memecahkan bot mengalir di beberapa platform, seperti messenger dan kendur. Pelajari bagaimana perusahaan yang berbeda menangani niat (memetakan ungkapan ke suatu tindakan), pada boarding, respons, saran, jalan buntu dan bahasa alami.

Anda juga perlu memastikan Anda memiliki kemampuan untuk mempraktikkannya. Keterampilan seperti pemrograman bahasa alami, UX percakapan, dan kompetensi teknis in-house sangat penting, tetapi Anda juga harus memperhitungkan upaya konstan yang diperlukan untuk mempertahankan pengalaman BOT yang sukses.

Desain seluruh sistem chatbot

Kami masih di masa awal membangun dan berinteraksi dengan layanan komersial otomatis. Asumsi bagi pengguna ketika berinteraksi dengan layanan otomatis adalah bahwa niat mereka akan disalahpahami, dan upaya untuk berinteraksi dengan layanan akan gagal. Dengan demikian, penting untuk mempertimbangkan aliran dialog sistem Anda secara menyeluruh.

Pertama, prototipe aliran Anda sebagai arsitektur informasi. Anda merancang serangkaian arus percakapan yang sistematis yang mengambil layanan dari awal hingga akhir. Aliran harus pendek dan sederhana, dengan penurunan poin interaksi - tujuannya adalah untuk memungkinkan pengguna mencapai hasil yang dimaksudkan semudah mungkin.

Jika niat pengguna disalahpahami atau tidak dapat dicapai oleh sistem, jujurlah dan beri tahu mereka bahwa mereka perlu mencoba pendekatan yang berbeda. Kemungkinannya terjadi ini dapat dikurangi dengan memasukkan pengeprotatan kontekstual pengantar, yang mencakup saran atau petunjuk berdasarkan kemampuan sistem.

Sangat penting untuk mengakomodasi skenario dead-end potensial. Berikut adalah beberapa tips:

• Saat merancang dialog percabangan Anda, dokumentasikan matriks dari kemungkinan situasi buntu, dan buat rute alternatif untuk masing-masing
• Pengguna memerlukan opsi keluar ketika menavigasi cabang yang salah dari aliran percakapan, jika tidak, mereka dapat mengantar. Selalu pose opsi pelarian untuk memungkinkan pengguna memperbaiki situasi
• Untuk memandu pengguna ke arah yang benar, sistem Anda perlu menyediakan arah dialog sederhana yang diharapkan untuk langkah-langkah berikutnya, seperti 'Jelajahi Sneakers Terbaru' Ketika mencoba melihat produk yang diinginkan, atau 'Pesan Taksi' saat memesan taksi

Penggunaan bahasa manusia alami dalam menu dan opsi tombol mikro perlu secara kontekstual dalam arti untuk memungkinkan perkembangan cepat dan mencegah 'pemilihan tebakan dan input'. Ini juga mencegah pengguna memulai percakapan untuk kedua kalinya.

Pertimbangkan respons sistem dan konfirmasi

Bot terutama dikandung untuk memberikan keahlian, meningkatkan kenyamanan dan kecepatan interaksi dengan merek, layanan atau permintaan informasi umum. Ada beberapa pendekatan mendasar untuk menanggapi tanggapan yang perlu dipertimbangkan.

Pertama, respons harus singkat dan ringkas, untuk menghindari kesalahpahaman menghasilkan dialog bolak-balik dengan pengguna. Selalu berikan opsi tombol langsung, seperti 'Ya' dan 'Tidak' atau 'Baca cerita ini' di utas untuk membantu kemajuan dialog. Untuk panduan, lihat layanan BOT CNN di Facebook Messenger.

Jika pelanggan harus memasukkan lebih dari dua atau tiga kali untuk memperbaiki maksud atau mengalir, pengalaman telah gagal. Respons sistem seperti 'Maaf saya tidak mengerti', 'Apakah Anda perlu bantuan?' dan 'Apakah Anda ingin melihat penawaran kami?' dapat membuat frustasi dan menyesatkan, tergantung pada tugas pengguna. Jika pengguna harus mencari bantuan untuk menetapkan respons yang benar yang akan menyelamatkan posisi mereka dalam aliran, mereka akan menjadi frustrasi, restart atau drop off.

Akhirnya, selalu mengkonfirmasi input pengguna, baik itu benar atau salah, sebelum mengalami dialog.

Rancang bot Anda

Sebagai seorang desainer, pekerjaan Anda sekarang untuk merancang kata-kata, sambil mempertimbangkan aliran dialog, suara dan posisi benang. Saat mendesain bot di Facebook Messenger, Anda akan menemukan bahwa kemampuan kustomisasi terbatas.

Ini adalah hal yang baik - jika semua merek mengimplementasikan desain khusus untuk pengalaman bot mereka, UX akan menjadi kacau, mengganggu dan tidak konsisten di berbagai platform.

Desain perlu dikendalikan dan beradaptasi dalam pedoman platform tertentu, karena pengguna akan mengharapkannya. Akibatnya, Anda perlu menerima bahwa arus Anda mungkin terlihat sedikit berbeda di seluruh platform.

Berikut adalah beberapa tips untuk merancang bot Anda:

• Mulailah dengan membuat sketsa dialog aliran percabangan dari bot Anda, dengan fokus pada tindakan utama yang akan ditangani oleh pengguna
• Alat seperti motion.ai, benang dan node pikiran dapat berguna untuk prototyping dialog bercabang
• Dalam prototipe awal Anda, detail semua arus hubungan dialog, kalimat (kata kerja), subjek, tugas pengguna, navigasi dan potensi titik mati
• Tujuannya adalah untuk selalu mengarahkan percakapan ke depan menggunakan saran kontekstual, opsi dan petunjuk berdasarkan niat pengguna yang dipahami

Meskipun Anda akan memiliki sedikit kontrol desain GUI, beberapa platform perpesanan memungkinkan Anda untuk menambahkan foto, ikon, dan menu produk, mengedit palet warna, menggunakan animasi, suara dan video, dan memasukkan stiker dan landmark percakapan.

Apa pun media yang Anda rencanakan untuk digunakan sebagai bagian dari aliran dialog Anda, pastikan itu digunakan dengan hemat, sedang merek dan relevan secara kontekstual. Elemen desain tidak boleh mengganggu aliran dialog. Demikian pula, desain opsi tombol yang dapat dipilih dan konfirmasi harus bertindak sebagai dukungan untuk dialog, tidak menyusul UI.

Namun, pastikan untuk menggunakan elemen antarmuka seperti animasi dan indikator pengetikan langsung. Pengguna terbiasa dengan paradigma interaksi ini sebagai bagian dari Windows Olahpesan UI Conversational.

Masa depan chatbots

Sebagai area UI percakapan otomatis memanas, kita akan melihat sejumlah platform olahpesan (komersial, pribadi dan bisnis), integrasi bahasa alami (Watson), pembelajaran mesin, API, alat dan praktik terbaik UX dan UI meledak. Platform seperti Messenger Facebook dan Slack akan berupaya mempelopori tren.

Merek sekarang perlu meningkatkan dan mendidik diri secara internal pada kecepatan. Mereka harus menyelidiki apakah produk dan layanan mereka dapat menerjemahkan ke dalam pengalaman bahasa alami percakapan. Mencari tahu apakah mereka dapat hidup dalam jendela ini sebagai layanan mikro, dan mendukung harapan pengguna sambil menuai layanan internal dan produk akan sulit. Menemukan bakat untuk memimpin upaya ini juga mungkin sulit.

Bagi para desainer, kita perlu menerima bahwa harapan peran kita memperluas dengan cepat. UI otomatis dan bot percakapan hanyalah salah satu dari banyak tren saat ini dalam teknologi yang perlu kita investasikan, pendidikan diri setiap hari. Peran perancang pengalaman pengguna semakin 'selalu aktif', berevolusi setiap hari.

Artikel ini awalnya muncul di Net Magazine. Masalah 289.

Artikel terkait:

• Buat bentuk dan tabel responsif
• Bagaimana web yang cerdas akan mengubah interaksi kita
• Wawancara dengan Giles Colborne: Bagaimana ChatBots sedang belajar