လူသားများနှင့် Chatbots - ဖောက်သည်များ၏စောင့်ရှောက်မှုကိုမည်သူကျွမ်းကျင်မည်နည်း။

လူသားများနှင့် Chatbots

၂၀၁၆ ခုနှစ်တွင် chatbots များလူကြိုက်များလာသည့်အချိန်တွင်လူတိုင်းသည်ဖောက်သည်များစောင့်ရှောက်ရေးဌာနများရှိလူသားကိုယ်စားလှယ်များကိုအစားထိုးလိမ့်မည်ဟုပြောဆိုကြသည်။ Messenger chatbots နှင့်ပတ်သက်သောအတွေ့အကြုံ ၂.၅ နှစ်ကိုစုဆောင်းပြီးနောက်တွင်ယနေ့အခြေအနေသည်အနည်းငယ်ကွဲပြားနေသည်။

မေးခွန်းကလူသားများကို chatbots များအစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ၊ သို့သော် chatbots များသည်လူသားများနှင့်အတူတကွလက်တွဲလုပ်ဆောင်နိုင်ပုံဖြစ်သည်။

Chatbot နည်းပညာသည်အစပိုင်း၌ကြီးမားသောကတိတစ်ခုဖြစ်သည် ဖောက်သည်များ၏မေးခွန်းများကိုစကားလက်ဆုံပြောဆိုနည်းဖြင့်ဖြေဆိုရန်နှင့်ထပ်ခါတလဲလဲအသုံးပြုခြင်းကိစ္စများတွင်လူသားကဲ့သို့သောအကူအညီများပေးရန်။ နည်းပညာသည်၎င်း၏လက်ရှိအခြေအနေတွင်ဤကတိကိုမလိုက်နာနိုင်ကြောင်းတွေ့ရှိရသည် Chatbots သည် ၇၀% သောကျရှုံးမှုနှင့်အလုပ်လုပ်သည်။ဖောက်သည်များ၏မေးခွန်းများကိုဖြေ ဆို၍ မကောင်းသောဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံကိုရရှိစေသည်။

Chatbot မအောင်မြင်ပါ

Facebook ကချက်ချင်းတုံ့ပြန်လိုက်ပြီး chatbots နဲ့ပတ်သက်တဲ့မျှော်လင့်ချက်တွေကိုညှိလိုက်တယ်။ ပွင့်လင်းသောစာသားပြောဆိုမှုများကိုအသုံးပြုမည့်အစား chatbot developer များကစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများတည်ဆောက်ရန်တိုက်တွန်းခဲ့သည်။ အခြေခံအားဖြင့် UX သည်သုံးစွဲသူများအား Messenger UI အတွင်းရှိခလုတ်အမျိုးမျိုးကိုနှိပ်ခြင်းဖြင့်လွယ်ကူစေသည်။ ထိုစကားလုံးကိုဖေ့စ်ဘွတ်ကရပ်တန့်လိုက်သည် chatbot ယခု၎င်း interactive button bot များကိုခေါ်သည် messenger အတွေ့အကြုံ။ ဤပြောင်းလဲမှုဖြင့် chatbots များ၏အခန်းကဏ္ also သည်စကားဝိုင်းများကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်းမှ Tier 1 ဖောက်သည်မေးခွန်းများအတွက် self-service (IVR ကဲ့သို့) လိုင်းများပေါ်သို့လည်းပြောင်းလဲသွားသည်။

Chatbots ၏အဓိကတာဝန်သည်ဖောက်သည်များ၏စောင့်ရှောက်မှုမှစျေးကွက်နှင့်သက်ဆိုင်သောလုပ်ဆောင်မှုများသို့ပြောင်းလဲသွားသည်။ Chatbots သည်ယနေ့ဖောက်သည်များနှင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု၏ပထမ ဦး ဆုံးအချက်အနေဖြင့်လုပ်ကိုင်သည်။

bot တွေကိုလူသားတြိဂံ

ထိုအခါငါက၎င်း၏ OK ကိုထင်!

Chat-based ဖောက်သည်များ၏အနာဂတ်

အနာဂတ်အခြေပြုစကားပြောဖောက်သည်များ၏စောင့်ရှောက်မှုသည် bot များသည်ရှေ့တန်းစစ်မျက်နှာတွင်ရှိနေပြီးလူများကို (မကြာခဏအသုံးပြုသော) back-up လုပ်သောဟိုက်ဘရစ်ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။

  • bot များသည်ဖောက်သည်အမြောက်အများကိုတက်ကြွစွာဆက်သွယ်လိမ့်မည်။ လူသားများသည်အရည်အချင်းပြည့်မီသော ဦး ဆောင်သူများကိုကိုင်တွယ်လိမ့်မည်။
  • bot များသည်ဖောက်သည်များအားစာရွက်စာတမ်းများကဲ့သို့မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများတွင် ၀ င်ရောက်ရန်ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။ အကယ်၍ ဖောက်သည်၏မေးခွန်းသည်အလွန်ရှုပ်ထွေးပါကလူသားများဝင်ရောက်လိမ့်မည်။
  • bot များသည်ထုတ်ကုန်ရှာဖွေခြင်းနည်းလမ်းများစွာကိုပေးစွမ်းနိုင်ပြီး၊ ရောင်းအားကိုအတိုင်းအတာတစ်ခုအထိအထောက်အပံ့ပေးသည်။ လူသားများသည်ဖောက်သည်များ၏စောင့်ရှောက်မှုနှင့်ပြောဆိုမှုများကိုကိုင်တွယ်လိမ့်မည်။

စကားစမြည်

ကုမ္မဏီများသည်ကုန်ကျစရိတ်နှင့်များသောအားဖြင့်ပြောင်းလဲနေသောလူ့လုပ်သားအင်အားနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက chatbots များကိုမလိုလားအပ်သည့်စိတ်ဓာတ်ကျတတ်သည်မှာသဘာဝပင်။ ပြီးတော့လူသားချင်းစာနာထောက်ထားမှုမလိုအပ်တဲ့လုပ်ငန်းတွေနဲ့စကားစမြည်ဝိုင်းတွေကိုအလိုအလျှောက်လုပ်ခြင်းဟာအဆင်ပြေပါတယ်။ သို့သော်လူသားချင်းစာနာမှုကိုအလိုအလျောက်မရနိုင်ပါ။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအတွေ့အကြုံအားဖြင့်ဖောက်သည်များနှင့်အတူစိတ်ခံစားမှုဆက်သွယ်မှုတည်ဆောက်ခြင်းအတွက်အမှတ်တံဆိပ်ကြီးထွားမှုအတွက်အဓိကအခွင့်အလမ်းများ။ အကယ်၍ ဖောက်သည်တစ် ဦး သည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုခံစားရလျှင်သူသို့မဟုတ်သူမထပ်မံဝယ်ယူလိမ့်မည်။ ဖောက်သည်ဝယ်ယူမှုကုန်ကျစရိတ်များမြင့်တက်လာသည်နှင့်အမျှသင်ဝယ်ယူသောစျေးဝယ်သူများသည်ထပ်ခါထပ်ခါပြန်လာရန်သေချာစေရန်လိုအပ်သည်။

"... ပိုကောင်း" ထက်သာ။ ကြီးမြတ်သည် "ပိုမြန်။ "

အမှတ်တံဆိပ်သည်မြန်ဆန်သော ၀ န်ဆောင်မှုကိုပေးသည်ဟုခံစားခဲ့ရသောဖောက်သည်များအနေဖြင့်အလွန်အမင်းစေ့စပ်ညှိနှိုင်းမှုကို ၆ ဆပိုဖွယ်ရှိသည်။ ကုန်ပစ္စည်းအမှတ်တံဆိပ်ကို“ လူ” အကြောင်းအချက်များ (၀ ယ်ယူသူများ၏စောင့်ရှောက်မှုကိုယ်စားလှယ်၏ယဉ်ကျေးရည်မွန်မှုနှင့်ကူညီလိုစိတ်ရှိမှု) အပေါ်ကောင်းမွန်သောအဆင့်သတ်မှတ်ချက်ပေးသူများသည်အပြည့်အဝစေ့စပ်ညှိနှိုင်းရန်ကိုးဆပိုများသည်။

အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုရန်ဖြစ်ပါသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့်ဆက်စပ်မှုအကြားမျှတမှုကိုရှာပါ။ သင်၏ဖောက်သည်များပြုံးပြရန်သော့ချက်မှာအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုနှင့်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစောင့်ရှောက်မှုတို့အကြားမှန်ကန်သောမျှတမှုကိုရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။

ကံကောင်းထောက်မစွာ, chatbots သည်လူသားများအားနည်းပညာကိုမည်ကဲ့သို့ကူညီနိုင်မည်နည်း။ သုံးစွဲသူများအား chat agent မှပေးသောကိုယ်ပိုင်စောင့်ရှောက်မှု၏စုစုပေါင်းပမာဏကိုတိုးမြှင့်ပေးခြင်းဖြင့်လူသားကိုယ်စားလှယ်များ၏ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကိုတိုးမြှင့်ရန်ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းများရှိသည်။

လူမှုရေးဖောက်သည် ၀ န်ဆောင်မှုတွင်အိုင်အက်စ်ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည်ဖောက်သည် ၀ န်ဆောင်မှုအလုပ်များကိုလျှော့ချရန် ဦး တည်လိမ့်မည်မဟုတ်ပါ။ အဲဒီအစား, အမှတ်တံဆိပ်အလားတူအသင်းအရွယ်အစားနှင့်အတူအများကြီးမြင့်မားဝန်ဆောင်မှုအဆင့်အတန်းကိုထောက်ပံ့ဖို့တိုးမြှင့်ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကိုသုံးနိုင်သည်။ AI သည် chat agent အားလိုအပ်သောနောက်ခံဗဟုသုတအားလုံးဖြင့်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောဖောက်သည်များ၏မေးခွန်းများကိုဖြေဆိုနိုင်ရန်ကူညီသည်။

"AI ဟာစားပွဲတင်လောင်းကြေးနည်းပညာဖြစ်လာပြီးဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနေရာမှာအပြိုင်အဆိုင်ဆက်ရှိနေချင်တဲ့ကုမ္ပဏီတိုင်းအတွက်အရေးကြီးတယ်။ "

Forbes မဂ္ဂဇင်း

စက်သင်ယူမှုသည် chat agent များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို၎င်းတို့ကိုယ်ပိုင်အစွမ်းကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန်ခွင့်ပြုသည့်နည်းလမ်းဖြင့်တိုးပွားစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Chatler.ai ၏ရည်မှန်းချက်မှာ chat agent များ၏အချိန်ကိုချွေတာရန်၊ chat အသိပညာကိုပိုမိုလွယ်ကူစေရန်ပြုလုပ်ပေးခြင်းနှင့်ဝင်လာသောစားသုံးသူမေးမြန်းချက်များအတွက် chat agent များအတွက်သက်ဆိုင်ရာအဖြေများအားအကြံပြုခြင်းအားဖြင့်ဖြစ်သည်။ Chatler.ai သည် chat agent မ်ား၏အကျိုးဖြစ်ထွန်းမှုမရှိသော၊ ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်သော“ find-copy-paste” အလုပ်ကိုအစားထိုးပြီးလူကိုမဟုတ်ဘဲလေးလံသောသုတ်ခြင်းအလုပ်ကိုလုပ်သည်။ smart algorithms သည် chat history များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးမကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများအတွက်အဖြေများကိုအကြံပြုနိုင်သည်။ လူသားများသည်နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချပြီးသုံးစွဲသူများကိုတန်ဖိုးထားလေးမြတ်ကြောင်းသေချာစေရန်မက်ဆေ့ခ်ျတစ်ခုစီတိုင်းသို့ပုဂ္ဂိုလ်ရေးထိတွေ့မှုကိုထည့်ပါ။ Chatler.ai စက်သင်ယူမှုနည်းပညာသည်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည်ဖောက်သည်များ၏စောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာတုံ့ပြန်မှုများကိုမြန်ဆန်စွာ၊ တိကျမှန်ကန်စွာပေးစွမ်းစေသည်။

ချက်တင်

 နှင့် Chatler.ai အတူတူအသင်းနှင့်အတူဖောက်သည်စောင့်ရှောက်မှုပြောဆိုမှုများ၏တိုးမြှင့်အရေအတွက်ကိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါတယ်။ လူသားများသည်အရေးကြီးသောစကားဝိုင်းများကိုစီမံခန့်ခွဲပါစေ။ chatbots တွေကပ်နေရင်တောင် AI ကိုကူညီပေးပါ။

ဘယ်လိုအကြောင်းပိုမိုရှာဖွေပါ ချက်တင် ဖောက်သည်များ၏သစ္စာရှိမှုနှင့်ပြန်လည် ၀ ယ်ယူမှုကိုတိုးမြှင့်နိုင်ရန်အတွက်ယနေ့သင့်အားကူညီနိုင်သည်။

အခမဲ့ Chatler အကောင့်အတွက်စာရင်းသွင်းပါ

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.