在今年最电报技术揭示之一，Facebook于4月份宣布，它正在开设Messenger API所以品牌可以部署Chatbots，以创造在应用程序上的丰富，自动化客户参与。但在用户发现信使上的第一个聊天无法理解一些简单的问题之前，几乎没有24小时通过，慢慢回应，并且没有以大部分对话方式互动。换句话说，他们比聊天更好地聊天。
天气App Poncho通过给出Quppy的Quiply对其不明白的问题的挑战，狮子的分支占据部落挫折的份额。它显然不是很多。它很容易杀死那些经常成为第一个失败者的冒险者，但我们不应该用浴室扔掉聊天聊天。
信使现在拥有超过9亿活跃的用户，每天产生600亿条消息。根据研究和市场，估计人工智能市场估计，估计人工智能市场估计从去年的4.197亿美元到2020美元的50亿美元。然后考虑到10,000加开发人员目前正在建立Messenger上的聊天聊天 - 并且苹果公司已经宣布了iOS 10将允许与iMessages的第三方应用程序集成，使新的IMessage成为真正的Chatbot平台。
很容易看出市场比将聊天体验的体验纳入主流。然而，现实尚未满足预期，因为消费者预计会比垃圾更远，而不是垃圾邮件。所以这里有三种简单的方法来提高Chatbot体验：
1.主导域名
F8后未能设置正确的期望，许多Messenger Chatbots出来，有些只是试图做太多。Chatbots并不意味着谷歌搜索Messenger;无论如何。谷歌花了几十年的收集和连接数据和数据商店与雨披的几周相比。
使用Chatbot创建良好自动化体验的关键是正确识别并拥有它将运行的域。如果您是户外零售商，请坚持这个主题。为您的客户数据挖掘最常见的问题，并为他们创建适当的响应以及它们的所有思想变化。然后向域之外的问题提供指导。
例如：问题，“我应该穿什么夹克？”除非您将Chatbot挂钩到包含数百个，如果不是数千个的大数据源，否则不容易回答，其中名称和各自的气候。框架您的聊天体验与您的客户和客人在尝试绊倒时（并且他们总是尝试），您可以巧妙地将它们恢复到折叠中。基于单词响应域名是知识渊博的 - 例如，“夹克” - 并将对话带入舒适区（卖出的服装）与你没有（你很少知道的天气）。
2.在您的机器人培训时监督
我比喻聊天的增长，呼吁联络中心。如果您联系您的无线提供商的客户服务并碰巧在他或她的第一天抓住代理人，将会产生错误，答案会很慢，最有可能的经验不会完美。但是，在一两年或两个人中称之为同一个代理人，他们将能够回答关于你可能有可能出现的任何问题，你甚至没有想到的几个问题。聊天字段的问题越多，它的交互越多。它的错误越多，随着时间的推移会变得越好。但关键是在监督环境中学习。
在绘图或“基于规则”的开发环境中，内部逻辑完全可见，可通过开发人员和管理聊天设备的人员易于编辑。相反，许多机器学习框架不提供进入Chatbot的学习逻辑的可见性。人类援助确保机器人随着每种互动而变得更聪明，而我们用微软的泰达所看到的，缺乏任何直接人体控制可能会有无法预料和负面的后果。
3.映射出于快乐的vs.不开心的用户的不同路径
聊天体验的理想设计是为消费者创造几条主要路径。例如，提供信息/交易啮合的快乐路径，发出解决问题的不太快乐的路径，令人困难的小路径等等。然后为每个路径创建一个语料库（响应集合），同时识别与相应路径相关联的关键字/短语 - 例如“Livid”（发出分辨率）和“检查”（信息） - 使SNARK和幽默仅在所有其他方面踢可以排除一个话语的可能解释。你想要做的最后一件事是回答一个可爱的评论意味着娱乐的投诉。
会话ux允许用户交谈或键入他们想要的任何东西，这会产生更为像种类似的体验。它还导致用户缩小缩小路径。如果用户和开发人员都有耐心，则Chatbot将能够收集广泛的查询，降低“旅行”率并随着时间的推移提高成功率。
底线
这里的关键是，尽管有一些早期的失败，但没有人有任何计划在机器人上保释。人工智能，自然语言理解和机器学习技术准备好并能够接受聊天挑战。但是，每当用户首次与新技术进行新技术时，设计师发现他们忽略的区域。早期采用者承担了这些缺点的负担，但对技术的更新将平滑途径，以确保以后的旅行者将能够将这些道路视为理所当然。
Joe Gagnon是Appose Software的云解决方案的首席客户官员和通用汽车。超过20年，他研究了公司与消费者之间的不断变化的关系以及内容和客户互动如何影响这种关系。他与Penn Foster的公司合作，到了IBM，41号出口和E＆Y。
