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As companhias apostam cada vez mais em chatbots para otimizar o atendimento aos clientes. Conforme a procura de boas soluções aumenta entre as empresas, os estigmas relacionados ao treinamento desses assistentes virtuais aparecem. Entender seu modo de criação é a chave para um bom chatbot.
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O treinamento de um chatbot se inicia pela NLP, sigla em inglês para Processamento de Linguagem Natural. Esse processo de treinamento da máquina (machine learning) funciona praticamente como a de um bebê. Primeiro, absorve o significado de palavras-chave (olá, ajuda, problema…) para, então, evoluir para atividades mais avançadas e, dependendo de como é desenvolvido, alcança o nível máximo de excelência que esse serviço pode oferecer.
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Profissionais de experiência do usuário (UX) e especialistas em linguagem de códigos atuam como “pais e mães” da máquina, por meio de programação (que seriam as redes neurais) e compreensão das palavras.
Muito além das boas práticas de texto conversacional que muitos UX writers e linguistas já dominam, entender alguns conceitos mais técnicos e como funcionam os NLPs é um processo fundamental para construir uma boa experiência.
Alguns dos conceitos mais importantes para serem levados em conta na hora de criar um chatbot são: intenção, utterance e entidade.
A intenção é o impulso inicial do usuário. A intenção representa o que a pessoa tem em mente ao fazer uma pergunta; representa o objetivo principal. Identificar intenções é fundamental para o sucesso de um assistente virtual, pois é exatamente o que inicia a conversa.
Por isso, ao cadastrar uma intenção nas plataformas, recomenda-se ter um verbo para nomeá-la, porque representa uma ação (com exceção das FAQs). O nome da intenção deve traduzir de forma simples, fácil e rápida o que as pessoas desejam fazer com o agente virtual.
As utterances são as frases que representam a intenção. Traduzindo, seriam os enunciados, as frases que cada usuário utiliza na conversação. Por exemplo, “gostaria de fazer um pedido” ou “quero cancelar minha linha de telefone”.
As utterances fazem parte da intenção porque guardam nela o desejo principal que a pessoa usuária quer daquele assistente virtual. No primeiro exemplo, a pessoa deseja solicitar algum serviço ou produto; no outro, cancelar um serviço.
Já as entidades são as palavras que diferenciam ou especificam uma intenção. Entidade são valores e informações que dão qualidade e especificidade à intenção. Se a intenção é representada por um verbo, a entidade geralmente está associada a um adjetivo, substantivo, produto, serviço etc., que podem modificar ou complementar a intenção.
Voltamos ao exemplo “quero cancelar minha linha de telefone”. Nessa frase, “linha de telefone” representa a entidade. As entidades são importantes na construção do fluxo, uma vez que, se ela não for identificada, ao solicitar o cancelamento, a pessoa pode ser direcionada erroneamente para um fluxo de cancelamento da internet ou da TV a cabo. E a experiência foi por água abaixo.
As entidades também podem representar uma interação de usuário muito específica, como um e-mail, CEP, número de telefone ou documento, datas etc., sempre com a finalidade de especificar ainda mais e ajudar a desambiguar algumas intenções.
A padronização dessas informações evita a necessidade de um grande tratamento frequente para esse assistente virtual. Uma boa base de conhecimento do seu chatbot diminui a chance de uma experiência ruim do usuário e garante uma qualidade superior a outros do mercado.
Natalia Lombardi Rocha é UX writer da NTT DATA
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