Aprenda a conectar seu chatbot a fontes de dados e fornecer respostas relevantes e personalizadas.
Parabéns! Seu negócio está crescendo rapidamente e cada vez mais clientes estão pedindo uma demonstração ou ligação.
Você tem um sistema implementado para monitorar esses novos leads e entrar em contato com eles, certo?
Não? Nem mesmo uma resposta automatizada para cada contato?
Sabemos que este é um assunto complicado para qualquer empresa que queira crescer exponencialmente. Bancos de dados, automações, CRMs, quanto tempo pode levar para implementar tudo isso? Vale a pena?
Bem, aqui trazemos uma solução mais simples e rápida para gerenciar essa questão: chatbots que se conectam ao seu banco de dados e respondem aos seus clientes de forma personalizada.
Os chatbots são uma excelente ferramenta para interagir com os clientes, oferecer atendimento instantâneo e fornecer respostas úteis às suas perguntas. No entanto, não vamos mentir, fazer com que respondam de maneira precisa pode ser um desafio.
Isso se deve, principalmente, ao fato de eles precisarem acessar fontes de dados que nem sempre estão atualizadas, o que pode afetar a qualidade e a relevância das respostas que eles fornecem aos usuários.
Este é um problema enfrentado pela maioria das empresas, mas que pode ser solucionado com a implementação da tecnologia adequada. O ideal é ter um chatbot que colete dados e os utilize de forma coerente em cada uma das interações que possa ter com os clientes.
Para integrar o chatbot a uma fonte de dados, a primeira coisa é saber bem qual delas usar. Existem diferentes fontes de dados que podem ajudá-lo a criar um chatbot que responda de forma personalizada e que possa manter um diálogo coerente com os usuários, embora todas envolvam um trabalho manual significativo para estabelecer e manter a conexão.
Cada uma tem suas próprias vantagens e desvantagens, e seu uso pode ser mais ou menos difícil para pessoas que não se especializam em ciência de dados.
Esse trabalho inclui a configuração inicial, a escrita de código para integração e tarefas de manutenção para garantir que os dados estejam sempre atualizados e sejam precisos. Vamos contar quais são as fontes de dados que você pode usar para conseguir isso.
Uma das fontes de dados mais comuns e valiosas para chatbots são os bancos de dados internos. Dentro deles, você pode encontrar desde respostas pré-projetadas para perguntas frequentes até informações sobre produtos, detalhes sobre os clientes e registros de vendas, entre outros.
Graças a eles, é possível que o chatbot use dados para responder, embora com o tempo eles possam ficar desatualizados, e é provável que não forneçam respostas oportunas às perguntas dos usuários.
A integração com esses bancos de dados internos requer conhecimentos profundos em ciência de dados, pois é necessário criar o código SQL para conectar a consulta do usuário com bancos de dados MySQL, SQLite ou MongoDB.
Outra alternativa para fazer um chatbot usar dados para responder são as APIs de aplicações externas. Isso pode ser muito útil para resolver as perguntas dos usuários, embora também tenha algumas limitações importantes.
Para responder de maneira precisa, é fundamental coletar dados, pois só assim é possível fornecer informações de maneira dinâmica e atualizada. O problema de usá-las, em casos específicos como o de Chat GPT, é que os dados são enviados aos servidores da Open AI, o que pode ter algumas implicações legais, dependendo da empresa e do tipo de dados que ela gerencia.
Por fim, temos o banco de dados dos usuários, que pode ser muito útil no momento de automatizar as interações, mas que requer muito trabalho. Nesses bancos de dados, geralmente são incluídos dados importantes sobre cada pessoa, como seu histórico de interações, suas preferências, as compras que realizou - caso seja um ecommerce -, e o comportamento de navegação, entre outros.
Nessa fonte de dados, também deve-se prestar muita atenção à privacidade e à segurança dos dados dos usuários, para cumprir algumas regulamentações como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados ou GDPR.
Em alguns casos, embora não seja tão comum, também é possível realizar uma integração com documentos e arquivos. Isso significa que você pode fornecer dados ao seu chatbot em PDF, em texto simples ou em um documento Excel.
Após selecionar a fonte de dados, você pode prosseguir para fazer a integração entre ela e o chatbot. Trata-se de um processo que envolve diferentes etapas, que podem variar em complexidade e que requerem um certo grau de experiência e conhecimento em diferentes áreas.
A primeira coisa a fazer é definir os requisitos do chatbot, levando em consideração as funcionalidades que ele terá, o tipo de perguntas que deve responder e os dados que deve usar para todas as suas interações.
Por exemplo, ele poderia ser configurado para ajudar os usuários numa compra, fornecer suporte técnico em tempo real ou fazer um orçamento. Tudo depende das necessidades e expectativas de cada empresa.
É importante enfatizar que a qualidade e a disponibilidade dos dados são determinantes na capacidade do chatbot de fornecer respostas precisas e úteis.
Nesta etapa, o processo se torna um pouco mais técnico, pois devem ser usadas algumas ferramentas e bibliotecas para programação e gerenciamento de dados. Vale ressaltar que para isso é necessário ter conhecimento sobre linguagens de programação como Python, JavaScript ou Java
Se o chatbot precisa acessar dados específicos para suas interações, é importante garantir que ele tenha acesso adequado a esses dados durante o desenvolvimento e os testes. Isso pode envolver configurar conexões a bancos de dados internos, estabelecer permissões de acesso a APIs externas ou carregar conjuntos de dados de teste para simular diferentes cenários de uso.
Ter habilidades de programação é apenas um dos requisitos que você deve cumprir para fazer um chatbot que use dados para responder aos usuários. É essencial ter conhecimentos de lógica que ajudem no design dos fluxos de conversa, pois as intenções e as entidades devem ser definidas, e diálogos estruturados criados que permitam responder adequadamente a qualquer pergunta.
Esses fluxos com diálogos estruturados costumam ser complexos, porque requerem múltiplos passos e decisões. Geralmente, essa parte é tratada pelo redator UX, um especialista que não só analisa a dinâmica da interação entre o usuário e o chatbot, mas também se encarrega de redigir os diálogos de maneira que sejam intuitivos, coerentes e atraentes.
Nesta etapa, deve-se definir como as entradas do usuário devem interagir com as fontes de dados. O ponto chave dessa parte do processo é desenhar diálogos que sejam naturais, coerentes e que guiem o usuário para o resultado desejado de forma clara e eficiente.
Outra etapa sobre a qual você deve ter controle para fazer um chatbot usar dados para responder é a de testes e validação. A ideia é avaliar se o chatbot acessa adequadamente as fontes de dados e gera respostas precisas e relevantes para as perguntas dos usuários.
Estamos falando de testes de usabilidade com os quais se mede a capacidade do chatbot de realizar consultas à fonte de dados, coletar dados do usuário e fazer atualizações, se necessário.
Este processo não só leva tempo, como também pode ser caro, especialmente porque requer a participação de profissionais de várias áreas e de usuários reais que testem o chatbot em diferentes cenários, com o objetivo de medir sua eficácia.
Se resultados positivos forem obtidos na fase de testes e validação, você pode avançar para uma das últimas etapas, a de implementação.
Passar para o ambiente de produção é algo que pode ser feito manualmente, embora para isso seja necessário configurar servidores ou serviços na nuvem para executar o chatbot, estabelecer medidas de segurança para proteger os dados do usuário e realizar a integração com aplicações de mensagens instantâneas, CRMs ou plataformas de onde serão gerenciadas as interações com o público.
Em alguns casos, é possível usar plataformas de terceiros para simplificar o processo. No entanto, a maioria dessas plataformas tem limitações quanto ao treinamento do chatbot, o que faz com que suas respostas não sejam as mais apropriadas.
É crucial contar com uma plataforma que use algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para o treinamento ou treinamento do chatbot, pois desta forma se melhora a experiência do usuário e se oferecem respostas personalizadas e úteis a cada consulta que se recebe.
Com os smart fields da Darwin AI você não só evita todas as complicações que vêm com a configuração de um chatbot do zero, mas também pode armazenar dados estruturados com informações relevantes para que a interação com seus clientes seja natural.
Ao integrar os smart fields na conversa com os clientes, seu chatbot se torna um FUNCIONÁRIO AI que pode oferecer respostas altamente personalizadas e adaptadas a cada conversa. Trata-se de uma solução que permite armazenar dados como a data de um teste de condução, a data de visita a uma propriedade ou informações relevantes para a elaboração automatizada de um orçamento.
Desta forma, seu chatbot pode ser integrado como mais um funcionário da empresa, e melhorar a eficiência e a experiência do cliente.