Элиза, Пэри и Алиса: история и эволюция чат-ботов
За последнее десятилетие чат-боты незаметно влились в нашу жизнь и стали ее неотъемлемой частью. Siri поможет найти ответ на любой вопрос, Алиса поболтает с детьми, а Маруся всегда поставит классный трек. Но немногие знают, что чат-боты — это не современное изобретение. Первый бот появился еще в 1950 году.
В этой статье подготовили для вас много интересных фактов из истории и эволюции чат-ботов.
1950. Человек, с которого всё началось
Этим человеком был Алан Тьюринг — блестящий британский математик и один из основоположников информатики. Именно он в 1950 году написал научную статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», разработав концепцию «машины Тьюринга» и чуть позже теста Тьюринга.
Суть теста Тьюринга в том, чтобы проверить машину на человечность — узнать, может ли она мыслить. В тесте принимают участие трое:
- машина,
- человек,
- человек в роли судьи, который не видит ни одного из участников, но по переписке должен определить, где находится машина, а где человек.
Если с ролью судьи всё понятно, то главная задача программы — заставить человека поверить в то, что она мыслит, и выдать себя за человека.
С этой игры и началась история чат-ботов. ��
1966. Доктор Элиза
В 1966 году появилась ELIZA — первый виртуальный текстовый чат-бот в истории. Программа привлекла большое внимание потому, что первой смогла «обмануть» человека. Разработал бота Йозеф Вейценбаум — профессор Массачусетского технологического института.
Работа Элизы была устроена по простой схеме распознавания ключевых слов в тексте, чтобы позже сгенерировать запрограммированные универсальные ответы. Например, если человек писал: «У моего пятилетнего брата есть игрушечная машина», Элиза просила рассказать побольше о младшем брате. Если тема заходила в тупик, Элиза отвечала «Понятно» и самостоятельно переводила тему.
Не собеседник, а просто душка. Частично из-за этого людям, которые общались с Элизой, казалось, что они разговаривают с психоаналитиком. Ее способность поддерживать диалог и создавала впечатление, что чат-бот понимает человеческую речь. Но ELIZA была абсолютно неразумна — об этом не раз заявлял ее разработчик.
К слову, метод Вейценбаума используется до сих пор. Можете прямо сейчас попробовать поболтать с Алисой от Яндекс, чтобы найти приемы из 1966 года. А если вы неплохо разговариваете на английском, то можете пообщаться с практически оригинальной Элизой на этой странице.
1972. Шизофреник Пэрри
Если первой ступенью в эволюции ботов был психотерапевт Элиза, то следующим этапом стал душевнобольной чат-бот Parry. Он был разработан психиатром из Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта Кеннетом Колби.
Психиатр задумывался, могут ли машины понимать функции мозга. Так и появился Пэрри — текстовый бот, моделирующий параноидного человека с шизофренией. Программа стала тренировочным полигоном для студентов-медиков, после работы с которым те могли переходить к реальным пациентам.
Кстати, Пэрри даже пыталась вылечить доктор Элиза. Один из самых известных разговоров произошел в 1972 году. Боты были соединены и переписывались друг с другом, но, увы, Пэрри так и не избавился от своего недуга.
А еще Пэрри стал первым виртуальным чат-ботом, прошедшим тест Тьюринга. Бот обманул 48% профессиональных психиатров, которые так и не поняли, что они общаются с машиной. Всё это вызвало немало дискуссий о возможностях AI и дало сильный толчок к развитию ботов.
1988. Шутник Jabberwacky
Прошло 16 лет, прежде чем появился веселый бот шутник с искусственным интеллектом. Первого голосового бота Jabberwacky создал Ролло Карпентер — программист-самоучка.
На русский язык Jabberwacky переводится как «Бармаглот». Свое имя чат-бот получил в честь стихотворения Льюиса Кэрролла, входящего в повесть-сказку «Алиса в Зазеркалье».
Фишка этого бота не только в том, что программа могла имитировать человеческий разговор в развлекательной манере. Абсолютным новшеством было то, что вместо встроенной в программу статической базы данных (набор вариантов ответов на прописанные вопросы), чат-бот получил способность обучаться.
Бармоглот запоминал абсолютно всё, что ему говорят, отзеркаливал поведение говорящего с ним человека, быстро учился сленгу и в итоге смог обрести свой собственный характер.
1995. Душечка A.L.I.C.E.
А кто такая Элис и где она живет? A.L.I.C.E. (от английского «Artificial Linguistic Internet Computer Entity») — первый проект, имитирующий голосовой чат с женщиной, созданный в 1995 году программистом Ричардом Уоллесом.
Элис стала настоящим прорывом для индустрии, потому что могла обрабатывать естественную речь пользователя, чтобы позже использовать технику сопоставления фразы пользователя с образцами в базе знаний.
Еще A.L.I.C.E. — первый чат-бот, использующий специальный язык разметки под названием AIML, разработанный специально для общения с машиной. Сегодня AIML широко используется во многих чат-ботах и простых диалоговых программах.
В начале 21 века эта программа трижды удостаивалась премии Лёбнера, которая присуждается «говорящим» алгоритмам (или роботам). Но тест Тьюринга, к сожалению, Элис не прошла, как и ее предшественница Элиза. Всё потому, что обе программы не могут рассуждать логически и интерпретировать утверждения в разных вариантах, как это делают люди.
Зато Элис была неоднократно признана самым «человечным» ботом среди уже существующих и вдохновляла режиссеров. Например, именно образ A.L.I.C.E лег в основу научно-фантастической романтической драмы «Она», в которой главный герой влюбляется в чат-бота — рекомендуем к просмотру.
2001. Эрудит SmarterChild
SmarterChild — бот, созданный компанией ActiveBuddy, создающей диалоговые интерфейсы. SmarterChild был разработан для естественного общения с пользователями и доказал, что люди общаются с машинами просто из-за интереса или развлечения.
Считается, что он — главный предшественник Siri от Apple.
Мы нашли вот такой скриншот диалога бота и человека:
- Человек: Ты спишь?
SmarterChild: Нет, но я мечтаю. Мечтаю о лучшем мире. О мире, в котором люди и машины сосуществуют в мире и счастье.
2010. Умная Siri
В 2010 случился переворот в мире виртуальных помощников — Apple запустила Siri, о которой узнал весь мир. Сири стала первым ботом, способным находить ответы на любые вопросы и выполнять задания в сети. Сегодня она может помочь вам с управлением телефоном: заведет будильник, поставит напоминание или позвонит на указанный номер.
2012. Отзывчивый Google Now
Бот от Google, который появился спустя два года после Сири. Бот может отвечать на вопросы, давать дельные советы и обрабатывать запросы пользователя.
2015. Помощницы Alexa и Cortana
2015 год порадовал индустрию сразу двумя знаменитыми ботами — появились Alexa от Amazon и Cortana от Microsoft.
Кортана — виртуальная голосовая помощница, которая научилась предугадывать потребности пользователя. Например, пользователь может предоставить ей доступ к личным данным (история браузера, почта), чтобы позже отправлять только те новости и предложения, которые точно будут интересны пользователю.
Алекса — второй виртуальный ассистент, впервые появившийся в умных колонках Amazon Echo и Amazon Echo Dot. Бот поддерживает голосовое общение, воспроизведение музыки, подкастов и аудиокниг, составление списков дел, настройку будильников, предоставление актуальной информации о погоде, трафике, спорте, новостях и так далее.
И хоть эти боты не были так популярны в РФ, как Siri, но всё же можно смело сказать, что началась эпоха чат-ботов, ведь для них появилась «питательная среда» — мессенджеры.
2017. Дерзкая Алиса и дружелюбная Маруся
В СНГ настоящей звездочкой стала Алиса — голосовой помощник, созданный в Яндексе. Алиса умеет решать повседневные задачи: подскажет погоду, посоветует, где поесть или купить продуктов, найдет что угодно в интернете и поможет с уроками вашим детям.
В 2019 году появился еще один бот — Маруся, разработанный компанией VK. Маруся (так же, как и Алиса) умеет искать нужную информацию в интернете, рассказывать сказки, делиться новостями, включать музыку, узнавать прогноз погоды или управлять «умным домом». Отличительной фишкой бота стала функция памяти. С помощью команды «Маруся, запомни» можно зафиксировать что-то, что постоянно вылетает из головы: код от домофона, название фильма или номер парковки.
Вот так более чем за 70 лет изменились чат-боты. Как думаете, как скоро настанут времена, когда люди не смогут отличить, с кем общаются: с другим пользователем или машиной?
А если вы хотите создать собственного чат-бота, не забудьте выбрать мощный и надежный хостинг, например, VPS — на нем можно поставить практически всё, что угодно, и в любой момент повысить тариф, если будет нужно. Тогда даже самый дотошный клиент сможет получить ответ на свой вопрос в любое время дня и ночи.
Кто создал бота
История создания чат-ботов: от идеи до использования чат-ботов в бизнесе
18 марта 2021 г.
Время чтения ≈ 4 минуты
Мария Комарова
Эксперт Jivo
Несмотря на стремительное распространение, чат-боты — это не современное изобретение. Первые чат-боты появились более полувека назад, и развивались на протяжении многих лет.
Подготовили для вас несколько наиболее значимых фактов из истории появления чат-ботов.
Алан Тьюринг — человек, с которого всё началось
В 1950 году Алан Тьюринг, пионер компьютеров, написал научную статью под названием «Вычислительные машины и интеллект». В статье ученый имел в виду, что компьютерная программа может думать и говорить как человек. Чтобы доказать это, Тьюринг предложил эксперимент под названием «Имитационная игра», который сегодня известен как тест Тьюринга.
В эксперименте Тьюринга человек, назначенный судьей, разговаривал по компьютеру с человеком и машиной, которых нельзя было увидеть. Задача судьи заключалась в том, чтобы отличить компьютер от реального человека. Тьюринг предположил, что, если судья не может сказать, какие ответы принадлежат компьютеру, это докажет, что компьютер способен имитировать человеческий язык. Тьюринг полагал, что к 2020 году машины смогут легко пройти его испытания.
Элиза — первый чат-бот
В 1966 году профессор Массачусетского технологического института Джозеф Вейценбаум разработал компьютерную программу под названием Элиза. Считается, что это первый чат-бот в истории. Элиза была простым чат-ботом на основе ключевых слов, имитирующим человека-психиатра. Программа общалась, сопоставляя вопросы пользователей со сценариями ответов, введенными в ее базу данных.
Когда пациент говорил: «Моя мама любит цветы», Элиза отвечала: «Расскажи мне больше о своей матери». Таким образом Элиза побуждала людей больше говорить. Это также создало впечатление, что она понимает человеческую речь так же, как люди. Конечно, это было только впечатление понимания. Создание Элизы дало толчок развитию обработки естественного языка.
Пэрри — программа, моделирующая человека с шизофренией
В 1971 году Кеннет Колби, психиатр из Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта, задавался вопросом, могут ли компьютеры способствовать пониманию функций мозга. Он считал, что компьютер может помочь в лечении пациентов с психическими заболеваниями. Эти мысли привели Колби к разработке Пэрри, компьютерной программы, моделирующей человека с шизофренией.
Колби считал, что Парри может помочь обучать студентов-медиков, прежде чем они начнут лечить пациентов. Парри считался первым чат-ботом, прошедшим тест Тьюринга. Тогда его создание вызвало серьезные дискуссии о возможностях искусственного интеллекта.
Jabberwacky
В 1988 году программист-самоучка Ролло Карпентер создал Jabberwacky. Это была программа, предназначенная для развлекательной имитации человеческого разговора. Jabberwacky учился на прошлом опыте и со временем развивался. Он отражал личность и поведение пользователей.
Dr. Sbaitso
В 1992 году компания Creative Labs, технологическая компания из Сингапура, разработала Dr. Sbaitso. Это была программа синтеза речи AI, имитирующая психолога. Программа распространялась вместе со звуковыми картами, продаваемыми компанией. Они хотели показать оцифрованные голоса, которые могут воспроизводить их карты.
A.L.I.C.E.
Разработанный в 1995 году Ричардом Уоллесом проект представлял собой чат-бот, имитирующий чат с женщиной. A.L.I.C.E. — аббревиатура от англ. Artificial Linguistic Internet Computer Entity. Проект был выпущен с открытым исходным кодом, что означает, что его могут повторно использовать другие разработчики для работы своих чат-ботов.
A.L.I.C.E. была источником вдохновения для американской научно-фантастической романтической драмы «Она». Это фильм о человеке, Теодоре Твомбли, который влюбляется в чат-бота.
SmarterChild
SmarterChild был интеллектуальным чат-ботом, созданным на основе AOL Instant Messenger в 2001 году компанией ActiveBuddy, брендом, создающим диалоговые интерфейсы. SmarterChild был разработан для естественного общения с пользователями. Считается, что он является предшественником Siri от Apple.
Виртуальные помощники
С 2010 года, когда Apple запустила Siri, количество виртуальных помощников росло. Siri стала первым персональным помощником, доступным во всем мире. Компания Google пошла по стопам Apple, выпустив Google Now в 2012 году. В 2014 году были выпущены Microsoft Cortana и Amazon Alexa, а в 2017 году «Яндекс» представил русскоязычного голосового помощника «Алиса».
Платформы и появление чат-ботов для бизнеса
В 2016 году ___ открыл свою платформу Messenger для чат-ботов. Это способствовало развитию платформ чат-ботов. В 2018 году LiveChat выпустил ChatBot — фреймворк, который позволяет пользователям создавать чат-ботов без программирования. На данный момент в Messenger насчитывается более 300 000 активных ботов.
Поддержка чат-ботов в Jivo
Осенью 2020 года в Jivo появилась поддержка чат-ботов. С этого момента клиенты Jivo могут доверить чат-боту сократить нагрузку на службу поддержки, обработать входящие сообщения в любое время суток или помочь отделу продаж отыскать наиболее заинтересованных клиентов.
Кроме того, чат-бот с Jivo повышает скорость обслуживания, сосредоточиться на выгодных клиентах, сократить нагрузку на поддержку и продать даже тем, кто не хочет заходить на сайт (благодаря поддержке всех каналов Jivo).
На сегодняшний день чат-боты используются в самых разных сферах — от развлечений до привлечения новых клиентов. И чтобы добиться таких результатов, технологии пришлось пройти большой путь.
Чат-боты. Их разновидности, преимущества использования, задачи, которые они помогают решать бизнесу
Самым древним предком современных чат-ботов принято считать Элизу (ELIZA) — виртуального собеседника, которого создал Джозеф Вейценбаум в 1966 году. Программа пародировала диалог с психотерапевтом, используя технику «активного слушания». Элиза получала реплики от пользователя, перефразировала их и создавала иллюзию диалога. Таким образом, как объяснял ее создатель, программа сделала возможным диалог между компьютером и человеком.
Забавный факт. При тестировании программы испытуемый (а ими чаще всего были студенты-добровольцы) общался с алгоритмом и по истечении короткого промежутка времени начинал воспринимать программу как нечто живое, самостоятельно мыслящее. Этот эффект не исчезал даже после того, как изобретатель объяснял, как работает программа.
Но вернемся к эволюции чат-ботов. Вплоть до 2000-х годов подобные программы были уделом экспериментов студентов-инженеров, и никто не воспринимал их как полезный продукт, у которого есть будущее. Например, в 1972 году была создана программа Parry, которая имитировала речь шизофреника. Иногда ее называли «Элиза с мнением». Главным достижением данной программы стало то, что она была умнее предшественницы и даже неплохо обводила вокруг пальца практикующих психотерапевтов, которые были уверены, что беседуют с настоящим пациентом, а не с машиной.
Все изменилось, когда в жизнь пришли мессенджеры — ICQ, Skype, мессенджер Mail.ru. Благодаря их популярности в поле зрения попал тот факт, что в них неплохо приживаются развлекательные автоматические сервисы (гадания, гороскоп дня, анекдот дня и т. п.). Следует отметить и появление в 2001 году программы Smarterchild. Ее популярность показала, что пользователям нравится общаться с умной программой и слушать ее советы (аудитория Smarterchild составила более 30 тысяч пользователей).
Появились и набрали популярность новые мессенджеры, такие как Whatsapp, Telegram, Facebook Messenger. Это дало хороший фундамент под развитие чат-ботов. При этом анонс и распространение Siri показали — такие программы могут быть отличным ассистентом в повседневной жизни, а не только развлекательным ресурсом.
Спустя несколько лет чат-боты заговорили. Появление «умных колонок» расширило представление о том, на что способны чат-боты и как они могут взаимодействовать с пользователями. Например, Amazon Alexa — голосовой чат-бот, который поддерживал общение голосом, позволял управлять выбором аудиоконтента, обзором новостей и сводкой погоды. В обычном режиме бот как бы «прислушивался» к звучащей речи, стараясь различить фразу-команду, которая его активирует.
Со временем владельцы Алексы предоставили доступ к среде разработки голосовых помощников, и дальше их распространение стало вопросом времени.
Для меня бот по-прежнему имеет окраску геймерства. Еще в период учебы в институте, когда популяризация Интернета только разворачивалась в полную силу, в ходу был термин «написать бота» — программу, которая позволяла бы сражаться и выигрывать в сетевых играх. Использовались боты-«разведчики», которые расширяли видимость карты, позволяя более правильно выстраивать тактику; были также боты-«сборщики», цель которых — собирать свободные ресурсы на доступной территории, позволяя прокачивать своего игрового персонажа с гораздо меньшими усилиями.
ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ЧАТ-БОТОВ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ
На сегодняшний день чат-боты широко используются в разных сферах. Если несколько лет назад они могли казаться бесполезной игрушкой или экзотикой,то сейчас пользователи к ним привыкли, начали активно использовать.
Очевидно, что те функции, которые взяли на себя чат-боты, могут быть реализованы (и успешно реализуются) в более привычной форме – через веб-интерфейс сайта или предустановленные приложения. Но в пользу чат-ботов по-прежнему говорит то, что:
● люди устали от «неживого» веб-интерфейса;
● пользователи мобильных устройств неохотно устанавливают что-то новое, экономя ресурсы своих телефонов и планшетов;
● Пользователи (и это играет особенно значимую роль в выборе) становятся все более «ленивы» и не хотят тратить время на изучение продукта, долго кликать и разбираться в меню и интерфейсе.
Чат-боты отлично закрывают все эти пункты.
Уже нет никаких сомнений в том, что технология «взлетела», она востребована, этим будут пользоваться, это удобно. Теперь мы думаем уже о том, какой из вариантов интерфейса внутри чат-ботов будет наиболее подходит для решения каких задач. Об этом и предлагаем порассуждать.
ЧАТ-БОТЫ. ПОМОЩНИКИ И СОБЕСЕДНИКИ. КАКИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛУЧАЕТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ
Чат-боты — это программируемые модули, которые могут взаимодействовать с пользователем в режиме реального времени.
Наиболее распространенный сценарий использования чат-ботов — это мессенджеры. В данном случае бот представляет собой интерфейс, через который пользователь может отдавать команды.
Основная функция чат-ботов — дать быстрый и четкий ответ на ряд вопросов, информацией по которым он владеет (например, наличие товара, доступность заказа, часы работы компании или общая информация о ней). Вопросы могут быть как линейными (вопрос-ответ) так или решаемыми в несколько шагов, например, подбор требуемого товара в ассортименте и последующий его заказ на складе.
Основные преимущества использования чат-ботов для бизнеса:
● Это отличный инструмент для обработки большого количества типовых запросов пользователей.
● Всегда на связи (24 часа в сутки) — пользователь может задать интересующий его вопрос в любое время суток, не ориентируясь на часы работы операторов.
● Позволяют более эффективно собирать данные о пользователях и их нуждах — вся статистика по обращениям фиксируется автоматически (при наличии необходимых настроек) и не зависит от добросовестности того или иного сотрудника колл-центра.
● Могут быть установлены в мессенджеры и на сайт — можно выбрать наиболее подходящую платформу для применения в каждом конкретном случае.;
● Показывают низкий расход на техническое обслуживание — разработав и запустив чат-бота один раз, в дальнейшем его сравнительно просто расширять, и это не сопоставимо по затратам на переобучение новым скриптам ответов всех сотрудников колл-центра в случае изменений сценария.
● Экономят время сотрудников — позволяют добиться снижения нагрузки на операторов в 3 раза, отсекая в автоматическом режиме типовые вопросы, которые составляют до 70%.
РАЗНИЦА МЕЖДУ ЧАТ-БОТАМИ. ИНТЕРФЕЙСЫ
Существует три сценария использования ботов:
– голосовой интерфейс;
– навигация с использованием кнопок;
– текстовая навигация.
В каждом из них есть свои особенности, преимущества и недостатки.
Человечеству требуется время, чтобы привыкнуть к новым технологиям. Тем, кто внутри индустрии, уже понятно, что боты перешли в статус мастхэв-технологий. При этом, зачастую, общество еще не готово к их использованию на полную.
Из личного опыта. Дело было в Минске в 2017 году. Я позвонил своему интернет-провайдеру, а там ответил робот. Мягко говоря, я был удивлен. А когда я осознал, что он меня понимает, в
состоянии отвечать на вопросы и может решить мою проблему, стало по-настоящему интересно. Возможно, это профдеформация, потому что я позвонил провайдеру еще несколько раз — чтобы поговорить с роботом.
После разговора было две мысли.
1. Должны ли мы дать человеку понять, что он говорит с роботом? Или имеем моральное право скрыть этот момент?
2. Такой робот гораздо полезнее чем таймер с прогнозом времени до ответа оператора. Как минимум — он может узнать номер договора, активировать обещанный платеж. И передать оператору вводную информацию. Статья на тему: Как мы пытались купить билет у робота «Белавиа»
Когда разработчики Microsoft сделали Windows, они столкнулись с тем, что использование мыши является новым интерфейсом.
Windows 95 — это графический интерфейс, в котором надо использовать мышь для навигации. Но в то время люди еще не умели пользоваться графическими оболочками, компьютеры были без мышки, и для навигации использовали терминал и ручной ввод.
И в Microsoft решили использовать геймификацию через игру «Косынка». Задача которой была приучить пользователей к мышке.
Похожая ситуация сейчас происходит с голосовым интерфейсом. Технология уже существует, неплохо работает, уже понятны способы ее применения и кейсы. Но люди еще не привыкли к голосовым интерфейсам. Многие не знают, как ими пользоваться.
Голосовой интерфейс
Поскольку голосовой интерфейс непривычен не только пользователям, но и самим разработчикам, это может привести к появлению ложных задач.
Рассмотрим пример ложной задачи.
Это первое и самое очевидное, с чем вы столкнетесь при коммерческой разработке ботов для клиентов. Очень часто у клиента есть каталог товаров. В случае с текстовым интерфейсом пользователь получает перечень карточек товара. И кликнув по каждой, может перейти на страницу магазина с этим товаров. По привычке клиент хочет перенести каталог товаров в голосовой интерфейс. Но это плохая идея.
У каждого товара есть название, характеристики, цена, фотография. И пользователь не будет слушать перечень характеристик даже у первого товара. (По правилам программирования голосового помощника вся фраза должна произноситься на одном дыхании). К тому же вы не можете вывести пользователю даже результат из 3–5 найденных товаров. А если их 10 или более? Формулировка “Перенесите эту функциональность в голосовой интерфейс” — ошибочна. Пытаться придумать, как повторить эту функциональность в голосовом интерфейсе, не стоит. Необходимо менять сам подход к постановке задачи.
Яндекс об этой проблеме говорит так:
Навык — это новый способ оказания услуги: он не должен совпадать с тем, что и так уже есть на сайте или в приложении. Во-первых, визуальный интерфейс плохо переводится в голосовой, а во-вторых, такой навык не будет интересен пользователям. Подробнее по теме
Давайте рассмотрим два примера, какой подход рекомендует Яндекс.
Тема навыка: Продажа авиабилетов.
Кнопочный интерфейс
На данный момент это один из самых удобных способов навигации для пользователя. Такой подход исключает сценарии, когда юзер попал в тупик, так как бот всегда предлагает варианты, которые пользователь может выбрать, нажав нужную кнопку, и, в зависимости от выбора, сценарий взаимодействия с ботом пойдет по тому или иному пути.
Текстовый интерфейс
К сожалению, не всегда все сценарии взаимодействия с ботом можно переложить на кнопочное взаимодействие. Например, такое взаимодействие не предусматривает получение от пользователя контактных данных или отправки обращения за обратной связью. В этом случае нужно использовать текстовый интерфейс, где вместо кнопок будет поле для ввода.
Минусом такого подхода является затрудненная валидация информации, которую ввел пользователь. То есть если он ввел телефон в неправильном формате или не поставил “собаку” при указании электронной почты, бот заберет именно такие некорректные данные, которые затем нельзя будет добавить в базу или использовать при обратном сообщении пользователю.
Также в ботах затруднен и не стандартизирован процесс автозаполнения формы, и нет единого и всем привычного сценария оплаты. Технически в этом нет проблемы, но пока пользователи не хотят совершать покупки внутри телеграм-ботов.
ПЛАН РЕАЛИЗАЦИИ ДЛЯ ЛЮБОГО ЧАТ-БОТА
Итак, если вы решили, что необходимо создать чат-бот, предлагаем придерживаться следующего сценария:
— Продумываем и определяем для себя, в чем именно бот будет помогать.
— Расписываем все сценарии работы бота.
— Придумываем и составляем краткий план, как именно бот будет обучаться.
— Составляем подробную матрицу вопросов-ответов взаимодействия пользователя с ботом.
— Готовим техническое задание для разработчика со всеми необходимыми деталями по проекту.
— Готовим описание целей и событий для настройки аналитики.
— Далее следует самое основное в разработке бота, то есть программирование, тестирование, настройка, отладка, финальный тест.
— Делаем тестовый запуск бота.
— Проверяем результаты эффективности работы бота по сценарию, опираясь на данные по аналитике и обратной связи за определенный период (например, неделю).
— Проводим доработку бота, если требуется, а далее уже планируем полный запуск.
— Проводим боевой запуск бота, но не забываем время от времени проверять данные по аналитике и обратной связи, если требуется.
— Если по истечении какого-то периода времени стало понятно, что бот нуждается в доработке (расширение сценариев ответа, интеграция с дополнительными платформами), то пункты 1-11 повторяются.
Далее остановимся более подробно на некоторых из этих пунктов.
Сбор данных для обучения
Внутри языков программирования есть встроенные обсерверы. Их можно представить как отдельный процесс, который следит за работой программы. Сбор данных для обучения похож на работу обсервера.
Для сбора и хранения данных, которые можно впоследствии использовать для обучения бота, предлагаем вам рассмотреть два варианта хранения данных:
— На сервере вместе с ботом (В собственной БД).
— Использовать Firebase Analytics (Google Analytics) с дальнейшим экспортом в BigQuery.
Сбор данных для обучения бота означает, что в сценарии появляется кейс, когда бот не знает, что ответить. Он сохраняет эти данные. Наиболее распространенные форматы для таких файлов: CSV, JSON, SQL.
Данные удобно хранить в параметре «Интент и шаг в интенте» + «запрос пользователя».
Таким образом, вы сможете прорабатывать и совершенствовать интенты точечно.
Матрица ботов
Контентная матрица это инструмент который поможет объединить работу дизайнера бота и копирайтера. Если ваш будущий бот будет содержать много текстового/графического контента. И в нем планируется использовать сценарий в котором контент подается порционно, возможно есть какие-то персонажи.
Матрица бота выполняет сразу несколько функций.
— Вы моделируете сценарий использования бота, создаете отдельные интенты и планируете скелет вашего бота. Таким образом, вы можете пройти по каждому из сценариев и проверить его жизнеспособность. (Google-таблицы можно заменить на https://aimylogic.com/ )
— Google-таблицы — это инструмент с которым сможет работать любой участник команды. Когда вы подготовите скелет вашего бота. К работе может подключаться креативный копирайтер, корректор, проектный менеджер
— Таблица передается программистам для создания и заполнения сценариев бота. (Если у вас только текстовый бот, без функционала, который работает на сервере, матрица бота может являться полным ТЗ для программистов).
Контентная матрица одного из клиентов (Красный ячейки – это реплики бота)
Аналитика
Проблема аналитики ботов заключается в том, что вы не можете установить код счетчика в клиенте, который использует пользователь при взаимодействии с ботом. ВК, Facebook или Telegram не дает вам таких возможностей. (Примечание. Существует встроенная аналитика. Например, в Алисе можно подключаться метрику). Но мы хотим предложить использовать единое решение, которое подходит для всех платформ.
Пример отслеживания событий по разным клиентам бота
Для настройки аналитики необходимо использовать Measurement Protocol (MP) — это набор правил передачи статистических данных в Google Analytics. То есть это http-запрос, отформатированный по заданным правилам. С помощью данного протокола вы можете собирать и отправлять пользовательские данные на сервер Google Analytics посредством http-запросов (методом POST или GET). Таким образом, данные в Analytics можно передавать с абсолютно любых устройств — холодильников, телевизоров, самодельных роботов, игровых консолей и т. д. Главное — подключение к Интернету и передача данных с помощью http-запросов.
В момент наступления целевого события бэкенд вашего бота отправляет GET-запрос с нужным url. И таким образом событие фиксируется в GA.
Пример ссылки для передачи события в GA:
Технические особенности
Для реализации ботов рекомендуем использовать архитектуру REST API.
— Данная архитектура позволяет вам реализовать подход к боту в ВК и в Telegram как к одной и той же сущности. Разделение происходит на уровне интерфейсов: текстовые и голосовые. И уже внутри текстового интерфейса: ВК, Telegram, Facebook, текстовая Алиса и т. д., а внутри голосового интерфейса: Алиса, Маруся и помощник Google.
Один из вариантов ошибки: под каждого следующего бота выделяется отдельный сервер/виртуальная машина:
Такой подход приведет к проблемам с масштабированием в будущем. Мы рекомендуем оставаться в архитектуре, где отдельными юнитами являются используемые интерфейсы, а не каждый клиент.
— Можно самостоятельно тестировать функциональность через Postman или использовать swagger и параллельно разработке писать документацию для API.
Отдельно хочется рассказать про https://swagger.io/. Это отличный инструмент, который помогает вам как менеджеру работать вплотную с теми, кто непосредственно пишет код. Swagger — это плагин, который устанавливается программистом в проект. Да, он потребует небольшого дополнительного ресурса для установки.
Но взамен вы получаете веб-интерфейс, в который автоматически попадает вся документация по API, создаваемая для бота. Swagger доступен для любых языков программирования и никак не влияет на работу программиста.
При работе с REST-архитектурой, незаменимый инструмент, который позволяет менеджеру в реальном времени видеть процесс появления новых методов API и тестировать их прямо в веб интерфейсе.
Веб интерфейс swagger на примере petstore
— Возможна интеграция с большинством внешних сервисов.
СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ЧАТ-БОТА
Эволюция интерфейса поиска
Чат-боты широко используются для поддержки пользователей — в банке, в медицинской сфере, при покупке авиабилетов и трекинге посылок из Китая. Области применения не ограничены — от обучения до помощи людям с ограниченными возможностями здоровья.
Формат чат-бота идеально адаптирован для поддержки уже имеющихся пользователей. Все общение происходит внутри мессенджера. В данном случае функция чат-бота состоит в пересылке сообщений от пользователя в тикет-систему поддержки. Возможны разные сценарии — как с использованием бота, так и без бота.
Мы еще далеки от создания искусственного интеллекта, но чат-боты становятся все умнее. Уже сейчас возможно обучить ботов использовать нейтросети. Если данных много, то такая интеграция будет иметь смысл и позволит вам обучать вашего бота быстрее.
Чат-бот
Чат-бот — это программа с искусственным интеллектом, имитирующая диалог с человеком и настроенная на мгновенный ответ на вопрос пользователя через мессенджеры, сайты, телефон или мобильное приложение.
Эти программы можно настраивать и использовать по-разному. Большинство из нас знакомы с чат-ботами для бизнеса, а также с популярными мессенджерами: Telegram, Facebook Messenger, WhatsApp. Чат-бот может помочь решить проблемы, которые часто встречаются у пользователей. Также чат-боты умеют собирать контакты пользователей и могут делиться с ними бесплатными материалами.
Хотите освоить сквозную аналитику?
Посетите регулярный мастер-класс по аналитике от Roistat.
Преимуществом чат-ботов является возможность мгновенно ответить на вопрос пользователя. Это позволяет освободить сотрудников поддержки от рутинных задач и глубже вникать в вопросы клиентов, требующих не только информационной поддержки, но и навыков эмоционального интеллекта.
Также рассказали, что такое виджет.
Самый простой чат-бот решает задачи, анализируя вводимые пользователем данные, а затем сканирует свою базу данных на предмет статей, связанных с определенными словами и фразами. Другими словами, он работает как система поиска документов, основанная на ключевых запросах.
Пример: косметическая компания может создать бота, который задаёт пользователям вопросы об их предпочтениях в макияже, а затем рекомендует продукты, соответствующие их ответам.
Одним из первых примеров чат-бота была программа ELIZA, которая имитировала общение с психотерапевтом. Ее создал профессор Массачусетского технологического института Джозеф Вайценбаум в середине 1960-х годов. Используя ключевые слова, ELIZA отвечала на типовые вопросы пользователя простыми открытыми ответами в соответствии с прописанным сценарием.
С годами разработчики добавили более сложные настройки, которые позволяют чат-ботам лучше понимать вопросы пользователей и давать полезные ответы. Хотя современные боты по-прежнему не могут обрабатывать все запросы клиентов, они могут отвечать на часто задаваемые вопросы или выполнять простые задачи — например, отправлять ссылку на гайд компании.
Зачем чат-боты нужны бизнесу
В 2020 году американская компания Salesforce провела исследование, в котором приняло участие 15 000 человек. Опрос показал, что 83% клиентов ожидают взаимодействия с кем-либо из сотрудников сразу после обращения в компанию . А 82% ждут решения своей проблемы от одного специалиста. Но на практике операторам службы поддержки не всегда легко предоставить качественные услуги и скорость одновременно. Большинство (53%) клиентов говорят, что, по их мнению, отдел продаж, обслуживания и маркетинга не обменивается информацией. В такой ситуации клиентам приходится по несколько раз повторять свой запрос разным специалистам, что может негативно повлиять на их лояльность к компании.
Чат-боты для бизнеса имеют ряд преимуществ, которые положительно влияют на качество сервиса, скорость обслуживания и делают клиентов более лояльными.
1. Чат-боты доступны круглосуточно и без выходных
Чат-боты могут работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Кроме того, если бот не может понять запрос и дать ответ, он может передать вопрос специалисту службы поддержки.
Согласно исследованию SuperOffice, 88% клиентов ожидают ответа от компании в течение 60 минут , а 30% ожидают ответа в течение 15 минут или меньше. Опрос также показал, что способность быстро отвечать клиентам является наиболее важным критерием хорошего качества обслуживания клиентов. В современном мире, где клиенты ждут быстрых или даже мгновенных ответов от компаний, расположенной даже на другой стороне земного шара, чат-боты становятся незаменимы
2. Клиенты охотно общаются с чат-ботами
Опрос, проведённый MobileMarketer, показал, что миллениалы чаще предпочитают общаться с чат-ботом, а не с сотрудником-человеком . Особенно когда они проверяют статус своего заказа или ищут информацию о продукте. В основном это связано с тем, что им нужны быстрые и точные ответы. Более того, им удобнее задать вопрос чат-боту, поскольку они уверены, что бот их не осудит, даже если вопрос будет глупым или наивным. Таким образом, чат-бот для бизнеса станет надёжным «собеседником» и позволит больше общаться с вашими клиентами.
3. Чат-боты для бизнеса могут обслуживать несколько клиентов одновременно
Обычный сотрудник может одновременно обрабатывать от 3 до 4 простых запросов клиентов. Однако чат-боты могут обрабатывать столько запросов, сколько вам нужно. Автоматизируя ответы на большинство запросов, чат-боты значительно освобождают время специалистов, позволяя им сосредоточиться на более нетиповых задачах.
4. Чат-боты могут собирать и анализировать данные
После внедрения чат-бота для бизнеса, можно создать отчёт, который расскажет, например, как часто клиенты пользуются ботом, какие вопросы задают, какие продукты их интересуют. Анализируя эти данные, можно внести изменения в скрипты и улучшить функционал бота, тем самым улучшив сервис.
5. Чат-боты для бизнеса помогают персонализировать общение с клиентами
Как сказано выше, чат-боты могут собирать данные, анализируя запросы пользователей. На основе этого можно адаптировать беседы с пользователями в зависимости от множества факторов, таких как их запрос, манера речи и других. Классические чат-боты могут, например, использовать имя клиента в разговоре. Более сложные — максимально персонализировать разговор. Это делает общение более естественным и интересным для клиента.
6. Чат-боты могут говорить на нескольких языках
Среднестатистический человек, живущий в Европе, может говорить на двух языках. Но найти клиента службы поддержки, владеющего несколькими языками, может быть сложно или дорого. Если компания развивается на международном уровне, то чат-бот поможет обеспечить ответы на вопросы на разных языках. Программа может в начале разговора напрямую спрашивать, на каком языке говорит клиент, или определять автоматически, впоследствии перестраивая диалог на нужный язык.
7. Чат-боты могут автоматизировать процессы общения с пользователем
Чат-боты — не просто программа для ответов на вопросы. Чат-бот может автоматизировать повторяющиеся и рутинные задачи, такие как отправка электронных писем потенциальным клиентам, ответы на часто задаваемые вопросы и многое другое. Боты удобны для покупок в интернете: встроенные на сайт, они могут напрямую обрабатывать платежи. Чат-боты также могут оказаться весьма полезными для HR-команд, помогая сотрудникам справляться с ежедневными задачами, такими как предоставление ежегодных отпусков или больничных листов..
8. Чат-бот для бизнеса поддерживают различные мессенджеры
Создать чат-бота можно на многих платформах: во ВКонтакте, чат-бот Telegram, бот в WhatsApp, Facebook Messenger и других. Поскольку клиенты могут выбирать для себя разные мессенджеры и способы взаимодействия с компанией, важно задействовать больше каналов коммуникации, чтобы привлечь больше клиентов.
Как создать чат-бота в телеграм
Чтобы создать чат-бот телеграмм, навыки программирования не требуются. Гораздо важнее настроить верную триггерную цепочку, которая сделает общение бота с клиентом более человечным.
5 шагов, чтобы создать чат-бот телеграмм:
- Создание чат-бота начинается в Telegram. Для этого зайдите в свой аккаунт и введите в поиске @BotFather.
- Введите в запросе команду /start. Вы увидите список команд, которые нужны для создания, настройки и редактирования бота. Вам нужно самое первое: Create a new bot.
- Отправьте боту команду /newbot. Бот спросит, как вы хотите его назвать.
- Придумайте имя бота и введите название на английском языке. Если бот с таким никнеймом уже существует, то BotFather предложит выбрать новый.
- Когда имя подойдёт, бот пришлёт ссылку на вашего бота и токен API. Последнее очень важно: эти данные понадобятся для дальнейшей настройки бота.
Настроить бота можно как через Telegram, так и через сторонние сервисы: например, BotMother, Unisender, SendPulse.
Примеры чат-ботов
Чат-бот Telegtam. Бот Геннадий от сервиса SMM Planner. Поможет найти подходящие хештеги по фото или по ключевому слову, а также придумать идею для нового поста.
Чат-бот ВКонтакте. Чат-бот «Время истории» называет все памятные события, которые случились в этот день. Достаточно просто ввести дату в формате 01.01.
Чат-бот WhatsApp. Чат бот поддержки от компании TextBack.
Чат-бот Facebook Messenger. Joke Bot присылает вам хорошие шутки в любое время. Чтобы вы больше смеялись.