Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
غالبًا ما تكون الطرق القياسية مثل BLEU و ROUGE غير كافية لروبوتات الدردشة المتخصصة. بدلاً من ذلك، تركز المقاييس الخاصة بالمهمة على مدى نجاح روبوت المحادثة في تحقيق الغرض المقصود منه، مثل حل المشكلات أو إكمال المهام أو تحقيق أهداف المستخدم.
المقاييس الرئيسية التي يجب معرفتها:
لماذا يهم: شركات مثل كلارنا توفير الملايين سنويًا عن طريق تقليل الاستفسارات المتكررة من خلال التقييمات المستهدفة. تعمل الأدوات المتقدمة، مثل منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، على تبسيط العملية وتقديم رؤى في الوقت الفعلي وتحليلات فعالة من حيث التكلفة.
الوجبات الجاهزة: استخدم المقاييس المخصصة والأدوات المتقدمة لتحسين أداء chatbot وتقليل التكاليف وتعزيز رضا المستخدم.
عندما يتعلق الأمر بتقييم فعالية برنامج الدردشة الآلي، فمن الضروري تجاوز المقاييس القياسية. تركز القياسات الأساسية على مدى جودة أداء روبوت المحادثة لمهام محددة، مما يوفر صورة واضحة عما إذا كان يحقق أهدافه أم لا.
يتتبع معدل نجاح المهام النسبة المئوية لتفاعلات العملاء التي يكملها برنامج الدردشة الآلي الخاص بك بنجاح دون الحاجة إلى مساعدة بشرية. يُعد هذا المقياس مؤشرًا مباشرًا على مدى فعالية برنامج الدردشة الآلي الخاص بك في حل مشكلات العملاء من تلقاء نفسه.
«يقيس معدل نجاح المهام النسبة المئوية لتفاعلات العملاء الناجحة التي أكملها مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك دون أي مساعدة من فرقك. سيساعدك هذا المقياس على قياس كفاءة الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي في إكمال المهام للعملاء على الفور، وبالتالي الأداء العام لخدمة العملاء.» - لويس هندرسون، مستكشف الجيل الخامس للذكاء الاصطناعي في EBI.AI
على سبيل المثال، يبلغ متوسط معدل نجاح مساعدي الذكاء الاصطناعي في EBI.AI 96٪. حققت عبّارات Stena Line نسبة نجاح مذهلة بلغت 99.88٪، بينما حافظت شركة Legal & General Insurance ومجلس Barking & Dagenham على معدل نجاح 98٪ باستخدام نفس المنصة.
ومع ذلك، فإن قياس النجاح يتضمن أكثر من مجرد حساب المهام المكتملة. يتعلق الأمر بضمان معالجة النية الأصلية للمستخدم بشكل كامل. تراقب Klarna، على سبيل المثال، ما إذا كان المستخدمون سيعيدون زيارة نفس الموضوع في غضون أسبوع. وقد ساعدهم هذا التركيز على حل النوايا على خفض الاستفسارات المتكررة بنسبة 25٪ وتوفير 40 مليون دولار سنويًا.
بالنسبة إلى روبوتات المحادثة التي تتعامل مع المهام المعقدة، يمكن أن يساعد تقسيم معدلات النجاح حسب نوع المهمة والاستفادة من التحليلات في الوقت الفعلي والتعلم الآلي في تحسين أدائها. في النهاية، لا يتعلق الأمر فقط بإكمال المهام - بل يتعلق بتلبية توقعات المستخدم.
معدل إنجاز الهدف يحول التركيز من تفاعلات المهام إلى النتائج. وهي تقيس عدد المرات التي يحقق فيها المستخدمون أهدافهم المقصودة - سواء كان ذلك حجز خدمة أو العثور على معلومات أو إجراء عملية شراء - عند التفاعل مع برنامج الدردشة الآلي الخاص بك.
على عكس مقاييس المشاركة العامة، تؤكد GCR على النتائج الهادفة. لا تزال المحادثة الطويلة التي لا تؤدي إلى هدف فاشلة. يمكن أن يؤثر تحسين GCR بشكل كبير على أرباحك النهائية. يمكن أن تؤدي الردود التلقائية على الاستفسارات الشائعة إلى تقليل تكاليف دعم العملاء بنسبة تصل إلى 30٪. في صناعات مثل الخدمات المصرفية والرعاية الصحية، توفر روبوتات المحادثة للشركات ما يقدر بـ 0.50 دولار إلى 0.70 دولار لكل استعلام.
لتحسين GCR، ابدأ بتحديد أهداف واضحة وقابلة للقياس بناءً على غرض روبوت الدردشة الخاص بك. قم بتبسيط المحادثات لتجنب إرباك المستخدمين واستخدامها أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية لتقديم استجابات مخصصة. آليات التغذية الراجعة ضرورية أيضًا لتحديد سبب عدم تحقيق الأهداف. يمكن أن تساعد المراجعة المنتظمة لهذه البيانات جنبًا إلى جنب مع المقاييس الأخرى في تحديد الأنماط ومجالات التحسين.
يقيس Bot Automation Score عدد المرات التي يحل فيها برنامج الدردشة الآلي احتياجات العملاء دون الانتقال إلى وكيل مباشر. يحدد هذا المقياس الثنائي ما إذا كان التفاعل مؤتمتًا بالكامل أم لا.
تبدأ النتيجة بنسبة 100٪ وتخصم العقوبات عن قضايا مثل التصعيد والإيجابيات الكاذبة والتعليقات السلبية. أصبحت الأتمتة ذات أهمية متزايدة عبر الصناعات. على سبيل المثال، سالسفورس تُظهر البيانات أن النسبة المئوية للشركات التي تعطي الأولوية لانحراف الحالة كمؤشر أداء رئيسي نمت من 36٪ في عام 2018 إلى 67٪ في عام 2022. ويعكس هذا الإدراك المتزايد بأن الأتمتة الفعالة تعمل على تحسين تجربة المستخدم والكفاءة التشغيلية.
«هناك شيء لا يدركه الناس غالبًا وهو أنه عند زيادة تفاعلات روبوتات الدردشة (عادةً لأنك تدرب مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك جيدًا وأنه قادر على الإجابة على المزيد من استفسارات العملاء من البداية إلى النهاية)، تنخفض تفاعلات الدردشة المباشرة. يعد هذا أمرًا مربحًا للجانبين، نظرًا لأن عملائك يحصلون على المزيد من الإجابات الفورية على استفساراتهم ويتعين على فرقك الإجابة على استفسارات أقل روتينية، مما يمنحهم مزيدًا من الوقت للعمل على مهام مربحة للمساعدة في زيادة إيراداتك.» - آرون جليسون، قائد التنفيذ في EBI.AI
لقياس BAS بدقة، من المهم تجاوز معدلات التشغيل الآلي البسيطة. يجب مراعاة عوامل مثل اتجاهات التصعيد ومعدلات التخلي وتعليقات المستخدمين وما إذا كان الروبوت يحقق قرارات ذات مغزى. يمكن للتحليلات المتقدمة أيضًا تتبع المشاعر والإيجابيات الكاذبة، مما يوفر رؤية أكثر دقة لأداء الأتمتة.
يكمن النجاح الحقيقي في تحقيق التوازن - ضمان أن المحادثات الآلية تلبي أهداف المستخدم مع الحفاظ على تجربة إيجابية. يساعد هذا النهج في تحديد مجالات التحسين دون المساس بجودة الخدمة.
قد تخبرك مقاييس المهام ما إذا كان روبوت المحادثة ينجز المهمة أم لا، ولكن مقاييس المشاركة تتعمق أكثر. إنها تكشف كيف يشعر المستخدمون تجاه التجربة وتحدد المجالات التي يمكن أن تكون فيها الأمور أكثر سلاسة.
يقيس معدل التنشيط عدد المستخدمين الذين يتخذون إجراءً محددًا يشير إلى أنهم اكتشفوا قيمة حقيقية في روبوت الدردشة الخاص بك. قد يكون هذا إكمال استعلام ناجح أو استخدام ميزة رئيسية أو تجاوز التحية الأولية.
هذا المقياس هو انعكاس مباشر لمدى فعالية عملية الإعداد الخاصة بك. إذا كان معدل التنشيط منخفضًا، فهذه علامة حمراء تشير إلى أن المستخدمين لا يرون القيمة بسرعة كافية، مما يؤدي غالبًا إلى تخليهم عن روبوت الدردشة تمامًا.
لماذا هذا مهم؟ لأن المخاطر عالية. تتمتع الشركات ذات معدلات المشاركة العالية بمزيد من العملاء المتكررين بنسبة 50٪، وينفق هؤلاء العملاء 67٪ أكثر من المرة الأولى. والأفضل من ذلك، أن زيادة المشاركة بنسبة 10٪ فقط يمكن أن تؤدي إلى زيادة الإيرادات بنسبة 21٪.
لقد نجحت بعض الشركات في تحقيق ذلك. بصندوق الإسقاط، على سبيل المثال، شهدت نموًا هائلاً من خلال التلاعب ببرنامج الإحالة الخاص بها، وتقديم مساحة تخزين إضافية كحافز. سلاك، من ناحية أخرى، يتأكد من أن المستخدمين الجدد بدأوا في العمل من خلال توجيههم عبر الميزات الرئيسية منذ البداية. ساعدت كلتا الاستراتيجيتين المستخدمين على فهم القيمة التي توفرها هذه المنصات بسرعة.
إذا كنت ترغب في تحسين معدل تنشيط برنامج الدردشة الآلي الخاص بك، فابدأ بتبسيط عملية الإعداد. تخلص من الخطوات غير الضرورية واستخدم الجولات المصحوبة بمرشدين أو الإرشادات التفاعلية لعرض الميزات الأساسية. قم بتخصيص التجربة لتتناسب مع احتياجات المستخدم، وتأكد من أن الواجهة بديهية وجذابة بصريًا. قبل كل شيء، قم بتسليط الضوء على الفوائد الفورية التي سيحصل عليها المستخدمون من التفاعل مع برنامج الدردشة الآلي الخاص بك.
الآن، دعونا نلقي نظرة على المدة التي يستغرقها المستخدمون أثناء المحادثة.
يوضح متوسط مدة الجلسة مقدار الوقت الذي يقضيه المستخدمون في التفاعل مع روبوت الدردشة الخاص بك في محادثة واحدة. لكن هذا المقياس ليس بسيطًا كما يبدو - فالجلسات القصيرة والطويلة يمكن أن تعني أشياء مختلفة.
غالبًا ما تشير الجلسات القصيرة إلى أن برنامج الدردشة الآلي يحل المشكلات بسرعة، وهو أمر رائع لرضا العملاء. على الجانب الآخر، قد تشير الجلسات الطويلة إلى أن روبوت المحادثة يعاني من الاستفسارات المعقدة أو عدم الكفاءة في إجاباته. يعد فهم ما هو طبيعي لمجال عملك أمرًا أساسيًا.
على سبيل المثال، يهدف دعم التجارة الإلكترونية عادةً إلى جلسات دردشة تدوم من 5 إلى 10 دقائق، بينما يمكن أن يتراوح الدعم الفني من 10 إلى 20 دقيقة نظرًا لطبيعة المشكلات. تقع الخدمات المالية في مكان ما بينهما، وعادة ما تستغرق من 8 إلى 15 دقيقة.
هناك عدة عوامل تؤثر على طول الجلسة: مدى تعقيد المشكلة، ومدى تدريب روبوت الدردشة الخاص بك جيدًا، وأداء النظام، وحتى مدى وضوح توصيل المستخدمين لاحتياجاتهم. روبوتات المحادثة جيدة بشكل خاص في التعامل مع المهام الروتينية، وإدارة حوالي 80٪ منها بكفاءة، وتلقي 30٪ من تفاعلات الدردشة الحية.
يمكن أن يكون تأثير تحسين مدة الجلسة كبيرًا. على سبيل المثال، فارما، وهي شركة لخدمات التقاعد، وفرت 330 ساعة في الشهر باستخدام روبوت محادثة اسمه حلمي. أدى ذلك إلى تحرير اثنين من وكلاء الخدمة لمسؤوليات أخرى. بصفتها تينا كوركي، نائبة الرئيس الأولى لخدمات التقاعد وتكنولوجيا المعلومات في فارما، أوضح:
«روبوت الدردشة GetJenny الخاص بنا، Helmi، يكمل قسم خدمة العملاء لدينا. لقد تغيرت جودة خدمة العملاء عبر الهاتف لدينا؛ حيث تم تقليل المشكلات الشائعة، بينما تهيمن المكالمات التي تتطلب خبرة بشرية».
لتحسين مدة الجلسة، ركز على تحسين قدرة برنامج الدردشة الآلي الخاص بك على التعامل مع الاستعلامات بكفاءة. استخدم نماذج ما قبل الدردشة لجمع المعلومات الأساسية مقدمًا، وتأكد من تشغيل النظام بسلاسة لتجنب التأخير.
لكن مدة الجلسة ليست الشيء الوحيد الذي يجب مشاهدته - فالإنزال المبكر يمكن أن يكون بنفس القدر من الدلالة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه معدل الارتداد.
يقيس معدل الارتداد النسبة المئوية للمستخدمين الذين يبدأون التفاعل ولكن لا يستمرون لفترة كافية للتفاعل بشكل هادف. إنه مقياس قيم لاكتشاف مشكلات قابلية الاستخدام أو معرفة ما إذا كانت الردود الأولية لبرنامج الدردشة الآلي الخاص بك تفتقد الهدف.
غالبًا ما يشير معدل الارتداد المرتفع إلى أن المستخدمين لا يجدون ما يحتاجون إليه بسرعة أو أن الرسائل الافتتاحية لروبوت المحادثة ليست جذابة بدرجة كافية. على الجانب الآخر، عند القيام بذلك بشكل صحيح، يمكن لروبوتات المحادثة خفض معدلات الارتداد بشكل ملحوظ. أبلغت بعض مواقع الويب عن تحسن يصل إلى 30٪ بعد تنفيذ روبوتات المحادثة.
توضح الأرقام مدى أهمية هذا الأمر. على سبيل المثال، يبلغ متوسط معدل الارتداد لمواقع التجارة الإلكترونية 47٪، لكنه يقفز إلى 51٪ على الأجهزة المحمولة. وإذا استغرق تحميل صفحة الجوّال أكثر من عشر ثوانٍ، فقد ترتفع معدلات الارتداد بنسبة 123%.
يمكن أن يساعد وضع روبوت الدردشة الاستراتيجي. من خلال نشر روبوتات المحادثة على الصفحات ذات معدلات الارتداد العالية، يمكنك تقديم المساعدة في الوقت المناسب لمنع الزوار من المغادرة. غالبًا ما تشهد الشركات التي تستخدم تسويق chatbot زيادة بنسبة 55٪ في العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية.
أمثلة من العالم الحقيقي تدعم هذا. استخدمت إحدى شركات التجارة الإلكترونية برنامج الدردشة الآلي لاقتراح المنتجات استنادًا إلى سجل التصفح، مما أدى إلى زيادة الوقت الذي يقضيه المستخدمون على موقعهم. ستاربكس اتخذت خطوة إلى الأمام من خلال تطبيق My Barista، مما يسمح للعملاء بتقديم الطلبات عبر الصوت أو الرسائل النصية، مما يقلل أوقات الانتظار ويحسن سرعة الخدمة.
لخفض معدلات الارتداد، قم بتخصيص رسالة الترحيب الخاصة بـ chatbot لتتناسب مع الصفحة أو التركيبة السكانية للمستخدم. استخدم رسائل موجزة وسهلة القراءة وقم بتضمين عناصر تفاعلية مثل الأزرار أو خيارات الرد السريع. يمكنك أيضًا برمجة روبوت الدردشة الخاص بك لاكتشاف عدم النشاط أو نية الخروج وإرسال مطالبات مخصصة لإعادة إشراك المستخدمين.
الهدف هو إنشاء تجربة تبدو سهلة وقيمة على الفور. كما قال جيسي:
«من خلال تقديم تجربة أكثر تخصيصًا وجاذبية للمستخدمين، يمكن للشركات تقليل معدلات الارتداد بشكل كبير، وتعزيز التحويلات، وبناء علاقات عملاء دائمة.» - جيسي
لا بد أن تواجه روبوتات المحادثة أخطاء. ما يهم حقًا هو مدى فعالية تعاملهم مع هذه الأخطاء ومتى يعرفون أن الوقت قد حان لإشراك عامل بشري. توفر مقاييس معالجة الأخطاء والتصعيد رؤى حول الأماكن التي تعاني فيها روبوتات المحادثة وما إذا كانت تجري المكالمات الصحيحة عند تصعيد المحادثات إلى الدعم البشري.
تقيس دقة تنبؤ Handoff قدرة روبوت المحادثة على تحديد اللحظة المناسبة لتصعيد المحادثة إلى وكيل بشري. التوقيت هو كل شيء هنا - التصعيد في وقت مبكر جدًا يمكن أن يهدر الموارد البشرية، بينما الانتظار لفترة طويلة قد يؤدي إلى إحباط المستخدمين. يقيّم هذا المقياس مدى جودة اكتشاف الروبوت عندما يكون التدخل البشري ضروريًا. ومن المثير للاهتمام أن 44٪ فقط من الشركات تراقب أداء برامج الدردشة الآلية من خلال تحليلات الرسائل.
لتحسين دقة التسليم، قم بتحليل الأنماط في المحادثات التي تتطلب مشاركة بشرية. قم بتدريب روبوت الدردشة الخاص بك على اكتشاف علامات الإنذار المبكر مثل الطلبات المتكررة للتوضيح أو التعبيرات عن الإحباط أو الاستفسارات المعقدة التي تتطلب حكمًا بشريًا. من خلال ضبط هذه المهارة، يمكنك تحقيق التوازن بين الكفاءة ورضا المستخدم.
ترتبط مراقبة دقة التسليم أيضًا بتتبع الثقة المفرطة، وهنا يأتي دور المعدل الإيجابي الكاذب.
يقيس المعدل الإيجابي الكاذب عدد المرات التي يدعي فيها روبوت المحادثة بشكل غير صحيح أن المهمة قد اكتملت أو يفشل في معالجة المشكلات التي لم يتم حلها. في الأساس، يسلط الضوء على لحظات الثقة المفرطة. يعد هذا مقياسًا مهمًا لأن المستخدمين قد يعتقدون أن مشكلتهم قد تم حلها عندما لا يتم حلها، مما قد يؤدي إلى مشاكل أكبر في المستقبل.
على سبيل المثال، واجه بائع تجزئة عبر الإنترنت ذات مرة رد فعل عنيف من العملاء عندما قام نظام اكتشاف الاحتيال الخاص به بوضع علامة عن طريق الخطأ على المعاملات المشروعة. لم يتسبب هذا في إلغاء الطلبات فحسب، بل أدى أيضًا إلى زيادة عبء العمل لفرق الدعم. تنطبق نفس المخاطر على روبوتات المحادثة - عندما تبلغ بثقة عن الحل دون حل المشكلة فعليًا، تتأثر ثقة المستخدم.
كما يشير توماس دولمانتاس:
«بالنسبة للتطبيقات الرقمية الحديثة، فإن الدقة ليست اختيارية؛ إنها أساس الثقة والموثوقية. هذا هو السبب في أن معالجة الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة في اختبار البرامج أمر بالغ الأهمية - لأنه إذا لم يتمكن تطبيقك من التمييز بين رفع الأثقال ورفع الوجبات الخفيفة، فما الخطأ الآخر؟»
لتقليل الإيجابيات الكاذبة، قم بتطبيق حدود الثقة التي تتطلب قدرًا أكبر من اليقين قبل تأكيد إكمال المهمة. قم بتحديث حالات الاختبار بانتظام واستخدم بيئات اختبار مستقرة لمنع الأخطاء الناتجة عن الاختبارات غير الموثوقة.
في حين أن دقة التنبؤ والثقة المفرطة ضروريان للتتبع، فإن تعليقات المستخدمين توفر عدسة أخرى لفهم أداء روبوتات المحادثة.
يُظهر معدل التعليقات السلبية عدم رضا المستخدم الصريح، مما يوفر عرضًا مباشرًا لأوجه قصور برنامج الدردشة الآلي. على الرغم من أن كل مستخدم لن يعبر عن إحباطه، إلا أن أولئك الذين يقدمون غالبًا رؤى قيمة حول مشكلات محددة - سواء كان ذلك سوء فهم أو استجابات غير ذات صلة أو الفشل في تنفيذ مهمة.
هذا المقياس مفيد بشكل خاص لتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين. من خلال تصنيف الشكاوى بناءً على النوع والتكرار، يمكنك الكشف عن الأنماط التي تشير إلى مشاكل نظامية أوسع. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأفكار لتحسين بيانات التدريب وتحسين تدفقات المحادثة.
الهدف من معالجة الأخطاء ليس القضاء على جميع الأخطاء ولكن إدارتها بطريقة تحافظ على ثقة المستخدم مع تعزيز قدرات روبوت المحادثة باستمرار.
يصبح تقييم مقاييس chatbot يدويًا غير عملي مع توسع العمليات. تعالج منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي هذا التحدي من خلال أتمتة العمليات المعقدة لتتبع بيانات الأداء وتحليلها وتحسينها. تستخدم هذه المنصات أدوات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والمنطق القائم على القواعد للاتصال بسلاسة عبر مختلف الأنظمة والفرق ومصادر البيانات. تضع هذه الأتمتة الأساس لتحليل متري أكثر كفاءة ودقة.
إن تأثير الأتمتة على العمليات التجارية موثق جيدًا. على سبيل المثال، ترى 75٪ من الشركات الأتمتة كميزة تنافسية، وأبلغت 91٪ عن تحسن الرؤية التشغيلية بعد اعتماد الأنظمة الآلية. من المتوقع أن يصل سوق التشغيل الآلي لسير العمل العالمي إلى 23.77 مليار دولار بحلول عام 2025.
تعمل منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي على التخلص من الحاجة إلى المهام اليدوية الشاقة مثل تصنيف البيانات واستخراجها. بدلاً من ذلك، يقومون تلقائيًا بتنظيم الطلبات وتحديد أولويات سير العمل واستخراج البيانات الهامة وإنشاء تقارير الأداء.
على سبيل المثال، يستخدم مزود برامج عالمي مساعد الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر في تذاكر الدعم الواردة. يقوم النظام بوضع علامة على الرسائل العاجلة أو السلبية وتوجيهها إلى كبار الوكلاء، بينما يتم التعامل مع الاستفسارات الروتينية عن طريق روبوتات المحادثة أو الدعم من المستوى الأول. يقلل هذا النهج أوقات الاستجابة ويضمن حصول المشكلات الحرجة على اهتمام فوري.
تراقب هذه المنصات أيضًا التفاعلات في الوقت الفعلي، وتقدم رؤى حول معدلات نجاح المهام ومستويات المشاركة وأنماط الخطأ. يسمح هذا التتبع المستمر بإجراء تعديلات سريعة على الأداء عند الحاجة.
بالإضافة إلى ذلك، يؤدي دمج نماذج اللغة المتقدمة إلى نقل التحليل المتري إلى المستوى التالي.
توفر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مستوى أعمق من الفهم لتقييم أداء روبوتات المحادثة، بما يتجاوز الأساليب التقليدية القائمة على القواعد. ويقومون بتقييم الجوانب المختلفة لتفاعلات روبوتات المحادثة، مثل إكمال المهام، والذكاء السياقي، والملاءمة، وحتى اكتشاف الهلوسة. إن قدرتها على فهم السياق واكتشاف المشاعر وتفسير التعبيرات الاصطلاحية تجعلها لا تقدر بثمن لتحليل الأداء الدقيق.
بفضل مليارات المعلمات، تتفوق LLMs في تحديد إشارات المحادثة الدقيقة. تشير الأبحاث إلى أن LLMs تتوافق مع التقييمات البشرية بنسبة 81٪ من الوقت، مما يجعلها أدوات موثوقة للغاية للتقييم.
منصات مثل prompts.ai تسخير هذه الإمكانية من خلال دمج LLMs لإنشاء مطالبات مخصصة مصممة وفقًا لمعايير تقييم محددة. يتيح ذلك تحليلًا متطورًا لجودة المحادثة ورضا المستخدم واتجاهات إكمال المهام. توضح أمثلة العالم الحقيقي فعاليتها: شركة هيلفيتيا للتأمين في سويسرا يستخدم روبوت دردشة يسمى Clara للإجابة على استفسارات العملاء حول التأمين، بينما ضخم، وهو تاجر تجزئة سويسري يعمل يدويًا، يستخدم روبوت دردشة مدعوم من LLM لمساعدة زوار الموقع في تقديم توصيات المنتج.
يساعد هذا التكامل المتقدم أيضًا المؤسسات على إدارة التكاليف بفعالية، كما هو موضح لاحقًا.
مع نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي، يصبح الحفاظ على التكاليف التشغيلية تحت السيطرة أمرًا ضروريًا. يوفر تتبع الترميز رؤية واضحة لتكاليف الاستخدام، مما يتيح إدارة دقيقة للميزانية وتحليل عائد الاستثمار. تستخدم منصات مثل prompts.ai نماذج الدفع أولاً بأول لمراقبة استهلاك الرموز، مما يساعد الشركات على تحقيق التوازن بين جودة الأداء والكفاءة المالية.
من خلال تحليل أنماط استخدام الرمز المميز، يمكن للمؤسسات تحديد أوجه القصور، مثل المطالبات المطولة للغاية أو خطوات التقييم الزائدة عن الحاجة. يمكن أن يؤدي إجراء تعديلات صغيرة - مثل تحسين التصميم الفوري أو تعيين حدود طول الاستجابة أو التخزين المؤقت للسياقات الشائعة الاستخدام - إلى تقليل عبء الرمز المميز بشكل كبير.
الفوائد واضحة: 74٪ من الشركات التي تستخدم عائد الاستثمار الخاص بتقرير الذكاء الاصطناعي التوليدي خلال السنة الأولى، ويلاحظ 64.4٪ من المستخدمين اليوميين مكاسب كبيرة في الإنتاجية. يؤدي الجمع بين التتبع الآلي وتكامل LLM والترميز الفعال من حيث التكلفة إلى إنشاء نهج قابل للتطوير يراعي الميزانية لتقييم روبوتات المحادثة.
عندما يتعلق الأمر بتحسين روبوتات المحادثة للاستخدام في العالم الحقيقي، فإن مقاييس التقييم الخاصة بالمهمة هي العمود الفقري للنجاح. إن معرفة كيفية قياس أدائهم وتحسينه أمر بالغ الأهمية للبقاء في المقدمة في المشهد التنافسي.
تنقسم هذه المقاييس عمومًا إلى ثلاث فئات رئيسية: إكمال المهمة (مثل معدل نجاح المهمة ومعدل إنجاز الهدف)، مشاركة المستخدم (مثل معدل التنشيط ومتوسط مدة الجلسة)، و معالجة الأخطاء (بما في ذلك دقة توقع التسليم والمعدل الإيجابي الكاذب). توفر كل منطقة من هذه المجالات عدسة لتقييم مدى جودة أداء برنامج الدردشة الآلي الخاص بك وأين يلزم إجراء تحسينات.
إن تقييم روبوتات المحادثة بشكل فعال لا يؤدي فقط إلى تحسين تجربة المستخدم - بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى تخفيضات ملحوظة في تكاليف الدعم. لكن المدخرات الحقيقية وتحسينات الأداء لا تأتي إلا عندما يتم تقييم روبوتات المحادثة وضبطها باستمرار.
على نطاق أوسع، تفتح هذه التحسينات أيضًا الفرص المالية، مما يجعل حلول التقييم القابلة للتطوير أكثر جدوى. تعمل منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير قواعد اللعبة هنا، حيث تقدم أدوات لأتمتة تتبع الأداء وتحليله وتحديثاته. يتوسع سوق التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي بسرعة، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 21.5٪، من 20.1 مليار دولار في عام 2023 إلى 78.6 مليار دولار بحلول عام 2030. تعمل هذه المنصات على تبسيط العمليات المعقدة التي تنطوي عليها مراقبة أداء روبوتات المحادثة وتحسينه، مما يجعل قابلية التوسع قابلة للتحقيق وفعالة من حيث التكلفة.
يؤدي دمج نماذج اللغات الكبيرة في هذه الأنظمة إلى زيادة دقة تحليل الأداء، بينما تضمن أدوات مثل تتبع الترميز بقاء التكاليف قابلة للإدارة. تعمل المنصات مثل prompts.ai، مع تسعير الدفع أولاً بأول، على تحقيق التوازن بين الحفاظ على الأداء عالي الجودة وإدارة النفقات، مما يوفر طريقة ذكية لزيادة استثماراتك في برامج الدردشة الآلية.
في نهاية المطاف، المراقبة المستمرة والتحديثات المنتظمة غير قابلة للتفاوض. إنها تضمن تطور روبوتات الدردشة الخاصة بك لتلبية احتياجات المستخدم بشكل فعال مع تقديم نتائج أعمال قابلة للقياس. الهدف ليس فقط تتبع الأداء - بل استخدام هذه الأفكار لبناء روبوتات محادثة تحدث فرقًا حقيقيًا للمستخدمين والشركات على حد سواء.
تم تصميم مقاييس تقييم روبوتات المحادثة الخاصة بالمهمة لقياس مدى فعالية روبوت المحادثة في أداء دوره المقصود. تؤكد هذه المقاييس على جوانب مثل صحة، صلة، و رضا المستخدم، مما يوفر طريقة أكثر تركيزًا لقياس الأداء. من ناحية أخرى، تُستخدم المقاييس القياسية مثل BLEU و ROUGE بشكل أساسي لتقييم تشابه النص من خلال تحليل تداخلات n-gram مع النصوص المرجعية.
على الرغم من أن BLEU و ROUGE يعملان جيدًا لمهام مثل الترجمة أو التلخيص، إلا أنهما غالبًا ما يقصران في تقييم ردود روبوتات المحادثة، حيث يميلان إلى معاقبة الاختلافات الصحيحة في الصياغة. تعالج المقاييس الخاصة بالمهمة هذا القيد من خلال التركيز على فهم سياقي وبشكل عام جودة المحادثات، وكلاهما مهم لتقييم مدى تفاعل الذكاء الاصطناعي التحادثي مع المستخدمين.
لتعزيز روبوتات المحادثة معدل إنجاز الهدف (GCR)، ابدأ بتحديد أهدافها بوضوح وضمان توافقها مع ما يحتاجه المستخدمون بالفعل. يعد تدفق المحادثة المخطط جيدًا أمرًا أساسيًا - يجب أن يوجه المستخدمين دون عناء نحو إكمال مهامهم دون تحويلات غير ضرورية.
تعمق في سجلات المحادثة بانتظام لتحديد أي نقاط أو مناطق عالقة قد يشعر فيها المستخدمون بالارتباك. يمكن لأدوات التعليقات، مثل تقييمات المستخدمين أو الاستطلاعات السريعة، أن توفر أيضًا رؤى قيمة حول ما يعمل وما لا يعمل. علاوة على ذلك، فإن تحسين إجابات برنامج الدردشة الآلي استنادًا إلى أسئلة المستخدم وسلوكياته المتكررة يمكن أن يجعله أكثر كفاءة وفائدة.
من خلال التركيز على هذه الخطوات، ستقوم بإنشاء تجربة أكثر سلاسة وبديهية تساعد روبوت الدردشة الخاص بك على تحقيق أهدافه باستمرار.
تعمل منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تبسيط مهمة مراقبة أداء روبوت المحادثة وتحسينه من خلال توفير أدوات مدمجة لتتبع المقاييس المهمة مثل مشاعر المستخدم ودقة الاستجابة ومعدلات نجاح المهام. تقوم هذه المنصات بجمع البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي، مما يوفر صورة واضحة عن كيفية تفاعل المستخدمين مع روبوت الدردشة.
من خلال ميزات مثل التقارير التلقائية ولوحات معلومات الأداء، تسهل هذه الأدوات تحديد مناطق المشكلات ومعالجة أوجه القصور وضبط سير العمل. من خلال تبسيط عملية التحليل، تساعد منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي على تحسين وظائف روبوتات الدردشة مع تعزيز رضا المستخدم.
