11 Pinakakaraniwang Pagkakamali sa Chatbot (Ayon sa mga Eksperto sa AI)

Marami na kaming natulungan na negosyo na mag-deploy ng chatbot. Lahat ng klase ng sitwasyon, nakita na namin.

Kapag tama ang proseso, enterprise chatbot ay isa sa pinakamagandang investment na puwedeng gawin ng kumpanya mo. Pero maraming kumpanyang kulang sa karanasan ang paulit-ulit na nagkakamali pagdating sa pag-deploy ng chatbot nila.

Matapos ang ilang taon at libo-libong chatbot deployment, tinipon ng aming Customer Success team ang ilan sa mga pinakakaraniwang pagkakamali na nakikita nilang ginagawa ng mga organisasyon sa paggamit ng chatbot.

Narito ang ilan sa mga pinakakaraniwan — at madaling iwasan — na pagkakamali ng mga kumpanya sa pag-deploy ng chatbot:

1. Nakatuon lang sa iisang gamit

HR chatbot. Customer service chatbot. IT chatbot. Lead generation chatbot.

Kadalasan, nagsisimula ang chatbot project sa iisang gamit. Sinusubukan ng team kung ano ang gumagana at hindi, tapos ide-deploy na. Ayos lang ‘yan — pero kapag nahanap mo na ang tamang paraan, huwag kalimutang ulitin pa ito.

Basta’t hindi lang iisang gamit ang chatbot mo, puwede mong gamitin ang parehong software para i-automate ang mga proseso sa iba’t ibang bahagi ng kumpanya.

Kung gusto mong masulit ang investment mo sa chatbot, ulitin mo lang ang proseso.

Magsimula sa FAQ chatbot para sa real estate at palawakin ito bilang lead generation chatbot. O kaya, magsimula sa e-commerce chatbot at pagkatapos ay gumawa ng HR training bot.

Dahil walang katapusang gamit ang mga chatbot, kaya ito sulit na investment — huwag sayangin ang potensyal ng chatbot mo.

2. Nakakalimutang magtakda ng mga KPI

Paano mo malalaman kung matagumpay ang chatbot mo kung wala kang piniling sukatan para masukat ang tagumpay nito?

Habang binabalangkas ang proyekto, dapat malinaw kung ano ang gusto mong makamit ng bot mo. Magpapabawas ba ito ng tawag sa customer service? Magko-convert ba ito ng leads sa pamamagitan ng pagbibigay ng impormasyon?

Dapat ang iyong KPI ay:

• Konkretong bilang
• Batay sa umiiral na datos
• Nasusukat (may plano kung sino, paano, at kailan susukatin)

Bago simulan ang chatbot project, dapat nakahanda na ang iyong KPI. Maaaring magbago ito, at ayos lang ‘yon. Pero kailangan ng kumpanya ng KPI para maayos na mabuo at masukat ang tagumpay ng chatbot.

3. Ipinapasa ang buong chatbot project sa intern

Kahit marami sa mga bagong intern ang gustong sumubok mag-solo ng chatbot project, may balita kami: mabigat na proyekto ito.

Ang chatbot ay isang development project, tulad ng ibang software. Walang mabilisang copy-paste na solusyon na sapat para sa totoong enterprise na ilalabas sa mga user. Kailangan ng kumpanya ng mga regular na empleyadong handang tapusin ang proyekto.

Inirerekomenda ng aming Customer Success team na ang chatbot project ay may 1-2 developer at 1-2 empleyado mula sa business side. Hindi sapat ang isang coding class lang sa kolehiyo.

4. Hindi nababalanse ang pangangailangan ng negosyo at developer

Ang mga solusyon tulad ng Langchain ay perpekto para sa mga developer. Pero kadalasan, hindi nakakasabay ang mga miyembro ng business team sa deployment.

May ilang kakumpitensya kami — hindi na namin babanggitin — na swak para sa business decision-makers. Pero pagdating sa developers, limitado ang magagawa nila dahil sa platform.

Ang chatbot ay dapat pinagtutulungan ng developer team at ng go-to-market team. Ang matagumpay na deployment ay resulta ng pagtutulungan ng dalawa. Siguraduhing ang roadmap at tools ay akma para sa parehong panig.

5. Kulang sa pondo

“Gusto kong gumawa ng chatbot para sa $200.”

Kung gusto mo ng chatbot na may tunay na halaga, maghanap ka pa. Uulitin namin: ang chatbot ay totoong software development project.

Ang presyo ng iyong proyekto ay nakadepende sa saklaw, pangangailangan, at sa iyong dev team. Pero maghanda ka na mas mataas ang halaga ng isang chatbot na pang-enterprise kaysa $200.

Ang magandang balita, kapag tama ang deployment, mabilis mong mababawi ang gastos sa chatbot sa ROI.

6. Itinitigil ang proyekto pagkatapos ng deployment

Nailabas na ang chatbot mo — tapos na ang proyekto, tama ba? Mali.

Maraming kumpanya ang tingin sa chatbot ay isang beses lang na proseso. Nagbayad, gumawa, nag-deploy, tapos na. Pero kung gusto mong makuha ang tunay na halaga ng chatbot, simula pa lang ang deployment.

Kailangang bantayan ang chatbot. Dapat planado na ang pagrerepaso, pagkuha ng feedback, pag-aayos, at pag-uulit.

Kasama sa software lifecycle ang paulit-ulit na testing at maintenance — pati na rin sa chatbot.

7. Hindi gumagawa ng bagong proseso

Dapat may dahilan ang paggawa ng chatbot. Dapat mahigpit na nakaugnay ito sa mga proseso ng negosyo mo — hindi lang basta side project.

Kung hindi ka gagawa ng bagong proseso sa paligid ng chatbot mo, para saan pa? Hindi mo makukuha ang ROI na kaya ng chatbot.

Sa Botpress, ang chatbot namin ang unang antas ng customer support. Anumang tanong, sa bot muna dadaan. Kung kailangan, saka lang ililipat sa tao. Pero kung wala ang chatbot, kailangang baguhin ang proseso — mahalagang bahagi ito ng aming pay-as-you-go customer support process.

Habang binabalangkas ang proyekto, gawing malinaw kung ano ang ia-automate ng chatbot mo at anong bagong proseso ang idudulot nito.

8. Sobrang pagbebenta sa management

Madaling madala kapag nagpe-present sa management. Pero ang sobrang pangako sa simula ay magdudulot ng problema sa huli.

Halimbawa, dati ang industry standard para sa NLU understanding rates ay nasa 75-78%. Pero kung may nagpresenta ng 95% sa boss para lang maaprubahan ang project, kahit 85% na tagumpay ay magmumukhang palpak.

Magbigay ng makatotohanang expectations. Kalahati ng mga kliyente namin ay sobra ang ipinapangako, na nauuwi lang sa hindi masayang management.

At kung hindi ka sigurado kung ano ang makatwiran, magtanong lang. Laging handang tumulong ang aming Customer Success team para talakayin ang tamang expectations na ipapakita sa decision-makers.

9. Iniiwan lahat ng conversation design sa LLMs

“Sa ChatGPT ko na lang ipapasa ang usapan.”

Kahit LLM engine ang gagamitin ng kumpanya mo, hindi ibig sabihin na puwede mo nang pabayaan ang conversation design.

Bagamat pinapadali ng magandang chatbot platform ang best practices sa usapan, dapat alam ng kumpanya ang kakaibang karanasan ng kanilang user.

Makakatulong ang LLM agents para sa natural na daloy ng usapan, pero kailangan pa rin ng sariling conversation design para perpekto ang karanasan ng user. Kahit gumagamit ka ng agentic AI, hindi ibig sabihin na matutupad ng bot mo ang partikular na komunikasyon ng kumpanya mo.

Walang experience sa conversation design ang dev team mo? Walang problema. May Botpress Academy class on Conversation Design kami para sa mga bagong bot builder.

10. Masyadong maikling timeline

Kamakailan, may kliyente kaming nagsabi sa boss niya na matatapos niya ang malaking chatbot project nila sa loob ng 2 linggo. At alam mo, muntik na niyang magawa.

Ang karaniwang timeline para sa enterprise chatbot — kung bibilisan mo — ay 1 buwan. Kapag mas maikli pa rito, malamang na a) hindi mo maabot ang deadline, o b) makapag-deploy ka ng hindi magandang bot.

Bagamat hindi aabutin ng isang buwan ang mismong paggawa, dapat maglaan ng dagdag na oras para sa testing at pag-uulit ng estruktura ng bot. Mas mabuti nang sobra ang oras kaysa kulang.

11. Umaasang may halaga ang no-code solution

Maraming chatbot platform sa merkado. At marami sa kanila ang nag-a-advertise na ‘no-code’ solution.

Pero para makapag-deploy ng kapaki-pakinabang na chatbot, kailangan mo talagang maging teknikal. Kung may nagsasabing hindi kailangan, ibinebenta ka lang nila sa limitadong solusyon.

Oo, puwede kang gumamit ng no-code na solusyon para gumawa ng FAQ bot. Pero anong halaga ba talaga ang naidudulot nito sa iyong negosyo?

Ang mga bot na may mataas na ROI ay naka-integrate sa mga sistema at araw-araw na gawain ng kumpanya mo. Ang paggawa ng kapaki-pakinabang at seamless na integration sa sariling proseso ng negosyo — huwag matakot — ay mangangailangan ng kaunting pagko-code.

Ayos lang ang mga no-code na solusyon para sa mga simpleng bot. Pero kung enterprise-level na bot ang gusto mong makapagbigay ng tunay na balik, kakailanganin mong humingi ng tulong sa iyong dev team.

Walang developer sa inyong grupo? Humingi ng tulong na makipag-ugnayan sa isa sa aming mga partner na organisasyon – ipapareha ka namin sa isang eksperto sa paggawa ng bot.

Gumagawa ng bot? Gawin nang tama

Kung gagawa at magpapalunsad ka ng chatbot, gawin ito nang maayos.

Kapag maayos ang pagkakagawa, maaaring maging pinakamataas na ROI na proyekto ang chatbot. Pero kung magkamali ang kumpanya sa ilan sa mga karaniwang pagkakamaling ito, magiging nakakainis na proyekto ito na hindi malinaw ang halaga.

Pitong taon na naming inilulunsad ang mga chatbot para sa mga enterprise. Alam namin kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi.

Kung naghahanap ka ng chatbot na mataas ang halaga, may karanasan kami para ihanda ka sa tagumpay.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

FAQs

1. Anong mga kasangkapan o plataporma ang pinakamainam para sa paggawa ng enterprise-grade na chatbot?

Kabilang sa pinakamahusay na mga kasangkapan para sa paggawa ng enterprise-grade na chatbot ang Botpress, Rasa, at Tidio, dahil nag-aalok ang mga ito ng mataas na scalability, advanced na pagpapasadya, integrasyon sa mga enterprise system (tulad ng CRM o ERP), at mga tampok sa seguridad gaya ng role-based access control.

2. Kailangan ko ba ng karanasan sa AI o machine learning para makagawa ng chatbot?

Hindi mo kailangan ng karanasan sa AI o machine learning para makagawa ng chatbot, dahil ang mga plataporma tulad ng Botpress at Manychat na ang bahala sa language model at training sa likod; pero makakatulong ang batayang teknikal na kaalaman kapag gumagawa ng mas komplikadong lohika o integrasyon.

3. Paano ko maikukumpara ang performance ng aking chatbot sa mga pamantayan ng industriya?

Para masukat ang performance ng iyong chatbot, sukatin ang mga KPI gaya ng NLU accuracy (karaniwang 75–85% para sa mahusay na na-train na bot), average handling time, goal completion rate, at kasiyahan ng user, at ihambing ang mga ito sa mga nailathalang benchmark sa iyong sektor.

4. Anong mga kasangkapan ang maaari kong gamitin para subaybayan at suriin ang mga metric ng performance ng chatbot?

Maaari kang gumamit ng analytics tools tulad ng built-in na dashboard ng Botpress, Dashbot, Google Analytics (gamit ang custom event tracking), o Mixpanel para subaybayan ang mga metric gaya ng retention, fallback rate, sentiment, at tagumpay ng usapan nang real time.

5. Paano ako magsusulat ng epektibong prompt at tugon para sa aking chatbot?

Para makagawa ng epektibong prompt at tugon para sa iyong chatbot, gumamit ng natural at maikling wika na sumasalamin sa boses ng iyong brand at ayusin ang mga sagot para linawin at gabayan ang usapan patungo sa solusyon.