Bewährte Methoden für den Einstieg - Amazon Lex
Prinzipien der GesprächsgestaltungAnwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis

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Bewährte Methoden für den Einstieg

Prinzipien der Gesprächsgestaltung

Wenn Sie diese Prinzipien des Konversationsdesigns von Anfang an befolgen, können Sie effektivere, wartungsfreundlichere und benutzerfreundlichere Amazon Lex V2-Chatbots entwickeln, die natürliche Interaktionen ermöglichen.

Kernprinzipien des Designs

  • Beginnen Sie mit den Benutzerzielen — Gestalten Sie Ihren Bot danach, was die Benutzer erreichen möchten, und nicht danach, was Ihr System kann. Konzentrieren Sie sich auf die Reise des Benutzers und die gewünschten Ergebnisse.

  • Verwenden Sie natürliche Sprache — Schreiben Sie Eingabeaufforderungen und Antworten in Konversation. Vermeiden Sie Fachjargon und sprechen Sie so, wie es ein hilfsbereiter Mensch tun würde.

  • Stellen Sie klare Optionen bereit — Wenn Benutzer nicht weiterkommen, bieten Sie konkrete Beispiele dafür an, was sie sagen können, anstatt generischen Hilfetext.

  • Halten Sie es einfach — Beginnen Sie mit den grundlegenden Funktionen und erhöhen Sie die Komplexität schrittweise. Benutzer sollten in der Lage sein, häufig auftretende Aufgaben schnell zu erledigen.

  • Gehen Sie würdevoll mit Fehlern um — Wenn der Bot etwas nicht versteht, geben Sie hilfreiche Hinweise, anstatt einfach nur zu sagen: „Ich verstehe nicht“.

  • Bestätigen Sie wichtige Aktionen — Bestätigen Sie immer, bevor Sie Maßnahmen ergreifen, die nicht einfach rückgängig gemacht werden können, z. B. Bestellungen aufgeben oder Informationen löschen.

  • Fluchtwege bereitstellen — Bieten Sie Benutzern immer die Möglichkeit, von vorne zu beginnen, Hilfe zu erhalten oder sich bei Bedarf mit einem Menschen in Verbindung zu setzen.

Bewährte Methoden für den Gesprächsablauf

  • Klare Erwartungen setzen — Teilen Sie den Benutzern zu Beginn der Konversation mit, was der Bot tun kann und was nicht.

  • Verwenden Sie Progressive Disclosure — Fragen Sie Stück für Stück nach Informationen, anstatt Benutzer mit mehreren Fragen zu überfordern.

  • Geben Sie Kontext an — Erinnern Sie die Nutzer daran, welche Informationen Sie bereits gesammelt haben und welche Sie noch benötigen.

  • Machen Sie Korrekturen einfach — Erlauben Sie Benutzern, Informationen zu korrigieren, ohne komplett von vorne beginnen zu müssen.

Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis

Diese praktischen Beispiele zeigen, wie die Prinzipien des Konversationsdesigns auf allgemeine Szenarien angewendet werden können, denen neue Amazon Lex V2-Benutzer begegnen.

Anwendungsfall 1: Terminbuchung

Szenario: Eine Arztpraxis möchte die Terminplanung automatisieren.

Herausforderung: Benutzer müssen mehrere Informationen angeben (Art der Dienstleistung, Datum, Uhrzeit, Kontaktinformationen) und möchten möglicherweise Details ändern.

Lösungsansatz:

  • Start Broad: „Welche Art von Termin möchten Sie vereinbaren?“ (zahnärztliche Untersuchung, Augenuntersuchung, Beratung)

  • Eingrenzen: „Wann würden Sie Ihren Zahnarzttermin bevorzugen?“ (Akzeptieren Sie flexible Eingaben wie „nächste Woche“ oder „Freitagnachmittag“)

  • Bestätigung und Angebotsänderungen: „Ich habe für Freitag, den 15. März, um 14 Uhr eine Zahnreinigung für Sie geplant. Funktioniert das für dich?“

  • Änderungen bearbeiten: Wenn der Benutzer sagt: „Können wir stattdessen 15 Uhr nachholen?“ , aktualisieren Sie die Uhrzeit, ohne den gesamten Vorgang neu zu starten.

Wichtigste Techniken:

  • Verwenden Sie Amazon.date und Amazon.Zeit für flexible date/time Eingaben

  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Slot-Typen für Termintypen

  • Verwenden Sie die Bestätigungsaufforderungen, bevor Sie Buchungen abschließen

Anwendungsfall 2: Anfrage zum Bestellstatus

Szenario: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte, dass Kunden den Bestellstatus überprüfen, ohne den Support anrufen zu müssen.

Herausforderung: Benutzer haben ihre Bestellnummer möglicherweise nicht griffbereit oder fragen auf unterschiedliche Weise.

Lösungsansatz:

  • Mehrere Einstiegspunkte: Akzeptiere „Wo ist meine Bestellung?“ , „Mein Paket verfolgen“ oder „Bestellstatus“

  • Flexible Identifizierung: „Ich kann Ihnen helfen, Ihre Bestellung zu verfolgen. Haben Sie Ihre Bestellnummer oder möchten Sie lieber Ihre E-Mail-Adresse verwenden?“

  • Hilfreiche Hinweise: „Ihre Bestellnummer befindet sich normalerweise in Ihrer Bestätigungs-E-Mail und beginnt mit 'ORD-'“

  • Klare Ergebnisse: „Ihre Bestellung #ORD -12345 wurde gestern versandt und wird morgen um 20 Uhr eintreffen. Möchten Sie Einzelheiten zur Sendungsverfolgung?“

Wichtigste Techniken:

  • Verwenden Sie integrierte Slot-Typen wie AMAZON. AlphaNumeric für Bestellnummern

  • Bieten Sie mehrere Möglichkeiten zur Identifizierung von Bestellungen an (E-Mail, Telefon, Bestellnummer)

  • Geben Sie in Ihren Antworten klare, umsetzbare Informationen

Anwendungsfall 3: Häufig gestellte Fragen und Support

Szenario: Ein Softwareunternehmen möchte häufig gestellte Support-Fragen automatisch beantworten.

Herausforderung: Benutzer stellen dieselben Fragen auf viele verschiedene Arten, und einige Probleme erfordern menschliche Hilfe.

Lösungsansatz:

  • Umfassende Erkennung von Absichten: Trainieren Sie Ihre Absichten darin, Varianten wie „Ich kann mich nicht anmelden“, „Anmeldeprobleme“ und „Passwort funktioniert nicht“ zu erkennen

  • Geführte Fehlerbehebung: „Versuchen wir es mit ein paar schnellen Schritten. Haben Sie zunächst versucht, Ihr Passwort zurückzusetzen?“

  • Eskalationspfad: „Wenn diese Schritte nicht funktionieren, kann ich Sie mit unserem Support-Team verbinden. Möchtest du, dass ich das mache?“

  • Follow-up: „Hat das Ihr Problem gelöst? Du kannst immer „Hilfe“ sagen, wenn du Hilfe bei etwas anderem benötigst.“

Die wichtigsten Techniken:

  • Verwenden Sie viele Beispieläußerungen, um zu erfassen, wie Benutzer Probleme äußern

  • Bieten Sie eher step-by-step Anleitungen als lange Erklärungen

  • Bieten Sie immer einen Weg zur menschlichen Unterstützung an, wenn automatisierte Hilfe nicht ausreicht

Umgang mit komplexen Szenarien

Selbst einfache Bots stoßen auf komplexe Situationen. So gehen Sie elegant mit ihnen um:

  • Wenn Benutzer ihre Meinung ändern:

    • Nutzer: „Eigentlich will ich Rosen statt Tulpen“

    • Bot: „Kein Problem! Ich habe deine Bestellung auf Rosen aktualisiert. Ihre Rosen sind am Freitag um 14 Uhr zur Abholung bereit. Ist das richtig?“

  • Wenn Informationen unklar sind:

    • Nutzer: „Ich brauche Blumen für nächste Woche“

    • Bot: „Ich helfe gerne! Welcher Tag nächste Woche passt am besten zu dir? Du kannst so etwas wie „Montag“ oder „nächsten Dienstag“ sagen.“

  • Wenn der Bot es nicht versteht:

    • Benutzer: „Ich will die lila mit den langen Stielen“

    • Bot: „Ich möchte sichergehen, dass ich das richtig mache. Suchst du nach lila Blumen? Wir haben lila Rosen, lila Tulpen und lila Iris im Angebot.“

  • Wenn Benutzer von vorne beginnen müssen:

    • Benutzer: „Stornieren Sie das, ich möchte von vorne beginnen“

    • Bot: „Natürlich! Ich habe deine aktuelle Bestellung gelöscht. Welche Art von Blumen möchten Sie heute bestellen?“