Hindi Gumagana ang AI Chatbot? 6 na Pag-aayos na Epektibo

Sa artikulong ito:

• Fix 1: Hindi kumpleto o luma na ang knowledge source ng iyong ai customer support chatbot
• Fix 2: Ang Flow ay hindi nasubok sa aktwal na mga pahayag ng customer
• Fix 3: Maling naka-set ang transfer threshold
• Fix 4: Ang AI model ay kulang sa lakas para sa mga tanong na natatanggap mo
• Fix 5: Hindi tugma ang language coverage sa iyong mga customer
• Fix 6: Walang nagsusuri ng mga pagkakamali nito

Karamihan sa mga koponan ay nagse-set up ng isang ai customer support chatbot nang isang beses, pinapanood itong gumana nang maayos sa unang ilang linggo, at tumitigil nang bigyang-pansin. Pagkatapos ay dumarami ang mga pag-eskalada, nagsisimulang ulitin ng mga customer ang kanilang sarili, at walang makapagsabi nang eksakto kung bakit, dahil walang tumingin sa kung ano talaga ang pumapalya.

Fix 1: Hindi kumpleto o luma na ang knowledge source ng iyong ai customer support chatbot

Ito ang pinakakaraniwang dahilan, at ang pinakamadaling suriin. Ang isang chatbot ay alam lamang kung ano ang nilalaman ng mga naka-konektang knowledge sources nito. Kung ang isang produkto ay nagbago, isang patakaran ay na-update, o isang bagong feature ay naipadala at ang source content ay hindi na-update kasabay nito, ang bot ay may kumpiyansang magbibigay ng lumang sagot.

Kunin ang listahan ng mga tanong na madalas na mali ang sagot ng bot at suriin ang bawat isa laban sa aktwal na source content. Kung ang source ay kulang sa impormasyon, iyon ay isang puwang sa saklaw. Kung nasa source ito ngunit mali pa rin ang sagot ng bot, ang content mismo ay maaaring hindi maayos ang pagkakaayos, nakatago, o may kontradiksyon sa ibang bahagi ng parehong source.

Halimbawa, ang isang pag-update sa pahina ng pricing na nagbago ng mga included seats ng isang plano ay tahimik na masisira ang bawat sagot ng chatbot tungkol sa planong iyon hanggang sa may mag-update ng knowledge source upang tumugma.

Fix 2: Ang Flow ay hindi nasubok sa aktwal na mga pahayag ng customer

Ang isang Flow na binuo at sinubok lamang gamit ang maayos at maayos na pagkakabuo ng mga test questions ay iba ang kilos kumpara sa isang sinubok laban sa kung paano talaga nagta-type ang mga customer. Ang mga tunay na tanong ay mas maikli, hindi pormal, at madalas na kulang sa konteksto na kasama ng isang maayos na test question.

Kumuha ng dalawampung tunay na mensahe ng customer mula sa iyong ticket history, mas magulo mas maganda, at patakbuhin ang mga ito sa Flow nang manwal. Tandaan ang bawat lugar kung saan mali, hindi kumpleto, o technically tama ngunit nakakalito ang tugon. Ang iisang pagsasanay na ito ay karaniwang naglalabas ng mas maraming tunay na problema kaysa sa isang linggo ng pinagsama-samang metrics.

Kung ang iyong koponan ay umaasa din sa isang AI Answer Assistant para gumawa ng mga tugon ng ahente, ang parehong mga problema sa knowledge source na sumisira sa chatbot ay makikita rin doon, dahil ang parehong feature ay kumukuha mula sa parehong pinagbabatayan na content.

Ready to grow your business?

Start your free trial today and see results within days.

Request demo Start free trial

Fix 3: Maling naka-set ang transfer threshold

Ang chatbot ng LiveAgent ay nagbibigay-daan sa iyo na magtakda ng minimum na bilang ng mga AI response bago maging available ang isang transfer sa tao, o hayaan ang AI agent na magdesisyon kung kailan mag-transfer nang mag-isa. Ang maling pag-set ng setting na ito sa alinmang direksyon ay magmumukhang problema sa performance kapag ito ay talagang problema sa configuration.

Itakda ang threshold nang masyadong mataas, at ang mga customer ay maiipit sa paulit-ulit na hindi nakatutulong na mga tugon ng bot bago sila makarating sa isang tao. Itakda ito nang masyadong mababa, at ang bot ay mag-ee-eskalada ng mga tanong na kaya naman nitong hawakan, na magpapalobo sa iyong escalation rate at magsasayang ng oras ng ahente sa mga kahilingang hindi naman talaga nangangailangan ng tao.

Suriin ang setting na ito kasabay ng iyong aktwal na escalation data, hindi lang isang beses sa setup. Ang tama para sa mas maliit na dami ng ticket o mas makitid na hanay ng mga tanong ay maaaring mangailangan ng ajuste habang lumalawak ang saklaw ng iyong chatbot.

Fix 4: Ang AI model ay kulang sa lakas para sa mga tanong na natatanggap mo

Hindi lahat ng AI model ay pareho ang kakayahang mangatwiran sa mga tanong na may maraming bahagi o hindi malinaw. Ang isang modelong kayang humawak ng simpleng FAQ lookup ay maaaring magsimulang pumalya kapag ang mga customer ay nagtatanong ng mga layered na tanong na nangangailangan ng pag-uugnay ng dalawa o tatlong piraso ng impormasyon.

Ito ay nararapat na suriin nang huli, hindi muna. Ang pag-upgrade ng modelo ay hindi mag-aayos ng hindi kumpletong knowledge source o hindi pa nasusubok na Flow, at ang mga koponan na dumiretso sa pagpapalit ng modelo ay madalas na makita na nananatili ang parehong mga pagkabigo dahil ang tunay na problema ay hindi ang modelo. Kapag solid na ang knowledge source at Flow, kung ang mga komplikadong tanong na nangangailangan ng pangangatwiran ay pumapalya pa rin, doon kumikita ang isang mas malakas na modelo. Ang mga model provider ay naglalathala ng kanilang sariling reasoning at instruction-following benchmarks para sa eksaktong paghahambing na ito, nararapat suriin bago ipalagay na ang bawat modelo ay humahawak ng mga tanong na may maraming bahagi sa parehong paraan.

Join our newsletter

The latest tips and deals delivered straight to your inbox.

Email address

Subscribe

Fix 5: Hindi tugma ang language coverage sa iyong mga customer

Ang chatbot ay maaaring tumugon sa mahigit 100 wika depende sa AI model na naka-konekta dito, ngunit ang language support ay gumagana lamang nang kasinghusay ng pinagbabatayan na knowledge source sa wikang iyon. Ang isang knowledge source na isinulat at pinananatili lamang sa Ingles ay magbubunga ng mas manipis at hindi gaanong tumpak na mga sagot para sa mga customer na sumusulat sa ibang wika, kahit na technically “supported” ito ng bot.

Suriin ang iyong ticket volume ayon sa wika laban sa kung gaano karami ng iyong knowledge source ang aktwal na umiiral sa bawat isa. Ang hindi pagkakatugma dito ay eksaktong mukhang isang pangkalahatang problema sa performance, ngunit ang ayos ay ang pagsasalin ng source content, hindi paggalaw sa Flow o modelo.

Fix 6: Walang nagsusuri ng mga pagkakamali nito

Ang isang chatbot na maayos na nakatono sa paglunsad ay hindi nananatiling ganoon nang mag-isa. Nagbabago ang mga produkto, nagsisimulang magtanong ang mga customer ng mga bagong uri ng tanong, at ang isang Flow na sumasaklaw sa lahat tatlong buwan na ang nakaraan ay tahimik na tumitigil sa pagsakop sa aktwal na tinatanong ng mga customer ngayon.

Magtakda ng standing weekly review ng mga failed at na-eskaladang pag-uusap para sa unang buwan pagkatapos ng anumang pagbabago, pagkatapos ay lumipat sa monthly kapag nanatiling matatag ang mga numero. Ito ang tanging fix sa listahang ito na hindi isang besesang pagbabago. Ito ang ugali na pumipigil sa iba pang lima bago sila maging pattern na mapapansin ng mga customer.

Kung nagdedesisyon ka pa rin sa pagitan ng mga platform sa halip na nag-aayos ng isang umiiral na, ang aming gabay sa paano pumili ng AI chatbot ay sumasaklaw sa parehong anim na lugar mula sa pananaw ng bumibili, bago ka mag-commit sa isang setup.

Suriin ang anim na dahilan na ito nang maayos bago ipalagay na ang buong setup ay kailangang palitan. Karamihan sa mga koponan ay natuklasan na ang tunay na problema ay isang partikular, maaayos na puwang, hindi isang pangunahing kapintasan sa chatbot mismo. Ang AI chatbot ng LiveAgent ay ginagawang direktang naa-configure ang karamihan sa mga lever na ito — knowledge sources, transfer thresholds, at pagpili ng modelo — kaya ang pag-aayos ng isa sa mga dahilan na ito ay karaniwang tumatagal ng isang hapon, hindi isang pag-rebuild.