Détecter les impasses dans le Chatbot Conversation Flow

Les chatbots basés sur des règles sont un bon point de départ pour acquérir de l'expérience dans la conception de chatbots. Ces robots basés sur un arbre de décision suivent un ensemble de règles et utilisent un dialogue planifié et guidé.

Derrière l'apparente simplicité, il y a beaucoup de difficultés au niveau opérationnel pour les concepteurs de conversation dans la maintenance. Lorsqu'un chatbot atteint une certaine taille, il devient extrêmement difficile à gérer et à suivre les modifications du modèle de conversation. Sauts logiques (pour créer des chemins différents sous conditions) et boucles (pour revenir à un élément de conversation précédent) vous offrent une grande marge de manœuvre dans cet environnement fermé, mais ils rendent souvent la conversation difficile à gérer.

Une fois qu'un changement a été mis en œuvre, vous devez vous assurer qu'il n'a causé aucune confusion dans d'autres conversations et que chaque chemin de conversation est resté "sain".

Botium Crawler est le nouveau membre du Botium ensemble d'outils. Il a été conçu pour imiter les utilisateurs passant par toutes les combinaisons possibles de la structure de dialogue en même temps. Il détecte automatiquement tous les chemins de conversation pour naviguer dans l'ensemble du modèle de conversation.

Le graphique suivant montre le concept d'un chatbot de commerce électronique et l'un des chemins possibles qu'un utilisateur peut parcourir (flèches rouges).

Botium Crawler simule les clics de l'utilisateur sur toutes les options en parallèle, en suivant tous les chemins vers le bas jusqu'à ce qu'il atteigne la fin de la conversation ou un certain critère.

Dans l'option de flux, vous pouvez voir la représentation visuelle du modèle de conversation de votre chatbot.

C'est quelque chose que vous pouvez très probablement voir également sur votre plate-forme de conception de conversation.

Dans la vue du script Crawler, vous pouvez voir chaque chemin de convo séparément.

Tant que vous avez une coche verte sur le côté, cela signifie que le crawler a atteint avec succès la fin du chemin actuel, sans aucun échec. Cela suggère que l'utilisateur pourra également faire de même en production.

D'autres cas avec un point d'exclamation méritent d'être examinés. Dans ce cas, le robot n'a pas pu atteindre la profondeur prédéfinie dans le chemin de conversation. Il pourrait y avoir plus de raisons derrière cela :

1. La conversation est arrêtée avant d'avoir atteint le nombre maximal d'étapes de conversation

Avant de démarrer la session du crawler, vous pouvez ajouter plusieurs critères. L'un d'eux est le nombre prédéfini d'étapes de conversation que le crawler doit atteindre. Si les critères spécifiés ne sont pas remplis, le robot échouera.

2. Attendez l'invite

Vous pouvez définir le temps maximum pendant lequel un utilisateur doit attendre un message du Chatbot. Il y a plusieurs étapes de conversation où le Chatbot envoie plus d'une demande. Dans ce cas, il est conseillé de définir un temps d'attente plus long, mais suffisamment court pour donner le sentiment d'une conversation dynamique. Si le temps d'attente dépasse le délai prédéfini, la conversation sera marquée d'un point d'exclamation

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1. Critères de sortie

Vous avez la possibilité de donner un certain message comme critère de sortie. Cela signifie que lorsque le crawler atteint cette étape, il n'ira pas plus loin. Cette fonction est extrêmement utile si votre chatbot traite un grand nombre de conversations, mais que vous n'avez fait qu'un petit changement dans le modèle de conversation et que vous ne voulez pas attendre que le crawler suive tous les chemins de conversation. Si le crawler s'arrête en remplissant les critères de sortie, il sera fermé réussir.

2. Point d'entrée

Le message de début de conversation est un paramètre similaire aux critères de sortie, sauf qu'il ne spécifie pas quand arrêter la session du robot, mais par où commencer. Vous souhaiterez peut-être utiliser cette fonctionnalité dans des situations où vous avez apporté des modifications à la fin d'un modèle de conversation et qu'il n'est pas logique d'exécuter le robot d'exploration depuis le début de la conversation. Dans le cas où vous établissez un point d'entrée, que le crawler ne peut pas trouver, la conversation s'arrêtera à la première étape et il échouer.

Une session de crawler défaillante peut également entraîner des cas où le chatbot ne répond pas !

Botium Crawler vous aidera à identifier les chemins manquants et les impasses dans le flux de conversation et vous aidera à offrir une expérience utilisateur exceptionnelle, quel que soit le chemin emprunté par l'utilisateur.

L'avantage supplémentaire du crawler est que tous les flux de conversation détectés le long de tous les chemins peuvent être enregistrés en tant que cas de test Botium et listes d'énoncés et peuvent être utilisés comme base pour un ensemble de tests de régression.

En fin de compte, Botium Crawler aide les concepteurs de conversations à dénouer les fils impénétrables des communications humaines et à examiner chaque chemin de conversation comme une partie individuelle de l'expérience utilisateur finale.

Source: https://chatbotslife.com/detecting-dead-ends-in-the-chatbot-conversation-flow-caadd8fdbb29?source=rss—-a49517e4c30b—4