Herhangi bir markanın müşteri hizmetleri hattını arayıp otomatik yanıt sistemi ile “iletişime geçen” herkes, bu konuya artık daha farklı, daha efektif bir yaklaşım getirmenin zamanının geldiğinin farkında. Her alanda gelişen teknolojinin nimetlerinden yararlanmaya alışmış olan kullanıcılar, haklı olarak bu konuda da ihtiyaçlarını daha iyi anlayacak, ve isteklerine daha tatmin edici yanıtlar verecek bir sisteme gereksinim duyuyorlar.

Neyse ki yapay zeka temelli sistemler ile, kısa zaman öncesinde -hatta çoğu marka için halen- can sıkıcı olabilen otomatik müşteri hizmetleri, artık kullanıcıları tatmin edecek, ve onların bağlılığını kazanacak yönde bir değişim geçiriyor.

İletişim Tasarımı

Peki kullanıcıya en iyi deneyimi sunacak otomatik cevap sistemleri nasıl tasarlanabilir? Henüz bir Türkçe karşılığı bulunmayan, nispeten yeni sayılabilecek ve bu yazıda “İletişim Tasarımı” olarak çevirmeyi uygun bulduğumuz “Conversational Design” kavramı, temelde bu soruya cevap arıyor.

İletişim tasarımı süreci; hitap ettiğiniz kullanıcıların ihtiyaçlarını belirlemeyi, içinde yer alabilecekleri sohbetler tasarlamayı, standart diyalog yapıları oluşturmayı ve bunu yapay zeka sisteminin öğrenip kendini geliştirebileceği şekilde yapmayı kapsayan bir süreç olarak özetlenebilir.

Bu sürecin başarılı bir şekilde yürütülebilmesi için izlenmesi gereken 6 adım bulunuyor:

1- Soru Havuzu Oluşturma ve Kullanıcının Ağzından Çıkacakları Anlayabilme

data-has-a-better-idea

İlk ve çok önemli olan bu adımda, kullanıcılarınızın sıklıkla soracağı soruları toplamanız gerekiyor. Bu noktada, kullanıcıların size ne soracağını tahmin etmekten kaçınmanız, bunun yerine yapay zeka sisteminizi kullanıcıların gerçekten düzenli olarak sorduğu sorular üzerine eğitmeniz önemli. Bu noktadan sonra da, çalışmalarınızı kullanıcıların ne şekilde konuştuğu üzerine odaklanarak ilerletmelisiniz. Yapay zeka sisteminize sokak dilini, kısaltmaları ve kullanıcıların tercih edeceği diğer ifade şekillerini öğretin. Kullanıcının ağzından çıkabilecek her ifadeyi kullanmanıza gerek yok. Yalnızca sisteminize kullanıcıların önemli konularda kendilerini ne şekillerde ifade ettiklerini anlamasını sağlayacak kadar örnek vermeniz yeterli olacaktır.

2- Ortak Niyetleri Gruplama

Kesin referans belirleme sayesinde, kullanıcılarınızın bir yapay zeka sistemi ile iletişime geçerken söylemek istediklerini -yani niyetlerini- daha iyi anlamanız mümkün olacak. Aynı niyetle söylenen cümleleri gruplamak bunun bir parçası. Kullanıcının her ihtiyacı için, aynı şekilde cevaplanabilecek 10 farklı soru ifadesi toplamak, bu konuda size faydalı olabilecek bir kural.

Örneğin “Yarım saattir online faturalamaya girmeye çalışıyorum ama sistem kabul etmiyor!” diyen bir kullanıcı, “Şifre Sıfırlama” niyeti altında gruplanıp, ilgili aksiyona yönlendirilebilir.

3- Diyalog Tasarımı

Yapay zeka sisteminizin diyaloglarını tasarlamak; kullanıcı deneyimini oluşturacak kelime ve ifade seçimlerini, ve soru — cevapları oluşturmayı kapsar.

Diyalog tasarımını üç temel başlık ile açabiliriz:

Kişilik — Yapay zeka asistanınızın kullanacağı ton ve nasıl etkileşim kuracağı

Konumlama — Diyaloğun asıl amacı- başka bir deyişle iş tanımı:Bilgi mi verecek? Yoksa müşteri için aksiyon mu alacak?

Proaktivite– Yapay zeka asistanınızın, diyaloğu kullanıcının yönlendirmesine izin vermekten ziyade, ne ölçüde ipleri ele aldığını ve kullanıcıyı doğru yönlendirebildiğini tanımlar.

4- Sohbet Akışını Oluşturma

sohbet-akisiı-olusturmaya-calisan-adam

Sohbetin sonunda, kullanıcılarınızın hangi aksiyonu almasını istiyorsunuz? Sohbet akışı, onların doğru yönlendirilmesini sağlayacaktır. İlk olarak, kullanıcılarınızın ne yapmasını, neyi başarmasını istediğinizi düşünün. Buna karar vermek, sürecin geri kalanı için gerekli bilgileri de size sağlayacaktır.

Bir diyalog başlatmak için, kullanıcılarınıza hoş geldiniz diyerek onları karşılayın ve onlara yapay zeka asistanının ne tür soruları cevaplayabileceğini açıklayın.

Daha sonra, onları deneyim boyunca doğru bir şekilde yönlendirin. Örneğin, onlara bir seçim yapabilecekleri çok seçenekli sorular sorabilirsiniz.

Bu adımı tamamlamak için, akışı nasıl sonlandırabileceğinizi düşünün. Müşterileri gerçek bir çalışanınıza yönlendirebilir ya da iyi günler dileyerek konuşmayı sonlandırabilirsiniz.

5-Cevapları Tasarlama

kucagında-bilgisayarla-mesajlasan-kadın

Sanal asistanınızın diyaloglarda daha doğal bir izlenim vermesi için, cevapları tasarlayabilirsiniz. Tonu belirleme, niyeti tekrar ifade etme/doğrulama ve diyalogda bir çeşitlilik yaratma gibi yöntemler ile kullanıcının ilgisini canlı tutabilirsiniz.

Aynı zamanda, kullanıcıların istediklerine çabuk bir şekilde ulaşabilmeleri için, cevaplarınızı olabildiğince kısa tuttuğunuzdan da emin olun. Yapay zeka asistanınızı daha ilginç, zeki, hatta eğlenceli hale getirerek onu “karakter sahibi” yapın. Bütün bu süreçte de, müşterilerinize bir sesli kitap okuyormuş gibi hissettirmeyin!

6- Devamlı Öğrenme

Son olarak, işletmeniz geliştikçe yapay zeka asistanınızın da kendini geliştirebilmesi için, sisteme sürekli öğrenmeyi mümkün kılan süreçleri de entegre edin. Örneğin sisteminizi, iş ile ilgili ya da hukuki konularda meydana gelebilecek -ve müşteri hizmetlerini etkileyebilecek-değişiklikler bağlamında her zaman güncel tutmaya çalışın.

Aynı zamanda, müşterilerin hizmeti kullanma şekillerini de gözlemlemelisiniz. Kullanıcıların sisteminiz ile ne şekilde etkileşime geçtiği,yapay zeka asistanınızı daha kullanıcı dostu ve faydalı hale getirmek için ne gibi güncellemeler yapmanız gerektiğine dair size önemli ipuçları verecektir.

Tuzaklardan Kaçınmak…

İletişim tasarımının faydaları ile birlikte, dikkat edilmesi gereken bazı handikapları da mevcut. İşte onlardan bazıları…

  • Örnek verilerden yeteri kadar faydalanamamak,
  • Aynı anda tüm sorunları çözmeye çalışmak,
  • Başarı kriterlerini belirleyememek,
  • Botların eğitimine yeteri kadar zaman ayırmamak,
  • İşletmede vizyon ve uyum eksikliği…

Başarılı bir iletişim tasarımının atlanmaması gereken adımları ve düşmemeniz gereken tuzaklar bu şekilde özetlenebilir. Bu noktadan sonra, bunların üzerine koyarak siz de markanız için ideal müşteri hizmetleri deneyimini tasarlamaya başlayabilirsiniz.

Bu içeriğin orijinali IBM tarafından hazırlanmıştır.