由于人类可以相对轻松地自然地相互交谈，因此人类对话的复杂性最初可能看起来不直观。然而，从科学角度来看，将人类的对话技巧转化为机器一直是一项具有挑战性的任务。我们对话的三个特点通常会造成这种障碍：人类经常会根据上下文改变单词的含义。让我们从日常用语中举一个简单的例子：
“我的笔记本电脑无法开机。”和“我的电脑死机了。”在意义上是同一句话，但描述却完全不同。
添加口语和 AAVE 以及短语
例如“直火”、“点燃”和“无上限”。这些短语和单词的含义与这些概念的字典定义无关。
虽然您的客户可能会使用不同的术语，但他们与您的企业的互动方式也会有所不同。对话设计和 NLP 在构建聊天机器人时必须考虑到这种差异。
人与人之间的交往，往往蕴含着深意。
我们来看一个简单的例子：
如果你让一个学生告诉你“2+2”的答案，你希望他能回答。
但是如果你在计算机
程序中输入“2+2”，则必须指定它必须打印答案。
计算机无法理解句子背后的多层含义，这可能会带来问题。当客户问“你能帮我解决这个问题吗？”时，人们期望聊天机器人会 学生资料 立即开始提供帮助，而不是回答问题。
如果聊天机器人不能对多层次的问题做出适当的回应，您的客户可能会感到沮丧。
模糊性问题和陈述在人
类对话中是比较标准的。你可能想和店主交谈，告诉他们你不喜欢每天吃巧克力，同时让他给你巧克力。
这些都是自相矛盾的陈述，当你说出这些话时，你希望店主能理解。然而，聊天机器人无法很好地处理这些自相矛盾的陈述。
为了帮助聊天机器人解决这个问题，需要对它们进行训练，让它们在回答问题时理解一定程度的模糊性。
这三点增加了人类对话的复杂性，使对话设计成为一项具有挑战性的任务。然而，设计一个能够完美模仿人类的聊天机器人还是有好处的。让我们来谈谈这些好处。
对话设计的重要性是什么？
对话式设计可让您的聊天机器人听起来更加自然和人性化。当然，它整体上提高了聊天机器人的可信度和有效性。
因此，对话设计的基本竞争优势是：
您的客户希望您的 AI 聊天机器人能够解决他们的问题。训练有素的聊天机器人能够理解用户意图、利用 NLP 进行客户互动并提供 AI 驱动的 移动应用增长策略经过验证的技术及实例 客户支持自动化，这也能提高客户满意度。由于 AI 聊天机器人可以大规模工作并提供一致的全渠道客户服务，因此它们可以显著提高您的 CSAT 分数。
客户努力分数衡量客户为解决问题所付出的努力。有了能够理解人类语言并能更好地交流的聊天机器人，这一努力分数会大大降低。
总的来说通过精心设计的聊天机器人
您的客户可以花费更少的精力和时间获得答案。
更少的努力和更自然的对话意味着更快的问题解决。这可以帮助您的客户更快地找到解决方案，而不会干扰他们的工作流程。
在电子商务环境中，更好的对话设 瑞典商业名录 计直接转化为更多的大规模转化。这是因为当您的聊天机器人能够理解并回答客户的产品问题时，它可以提供更好的建议并销售更多产品。
鉴于CSAT 的提高也会增加收入，企业有适当的动力去创造更好的对话设计。
在下一节中，我们将讨论如何进行对话设计。