Byg en chatbot i dag

Vi talte med Linea Svendsen, social medie-ansvarlig i Topdanmark, om hvilke overvejelser man med fordel kan gøre sig, inden man går i gang med at bygge en chatbot, og hvordan en chatbot bliver i stand til at svare kunderne, så det giver mening. Vi spurgte også om, hvordan chatbots har udviklet sig og - meget vigtigt - hvad Topdanmark har lært af at lave deres egen.

Linea Svendsen, social medie-ansvarlig i Topdanmark og chatbot-bygger.

Hvad var jeres overvejelser i opstartsfasen?

Det var svært at tage beslutningen om selve setuppet. Vi vidste, at den skulle ligge på Facebook, men hvad skulle den kunne hjælpe vores kunder med? Hvor meget skulle chatbotten vide? Skulle den vide lidt om alting? Eller meget om ganske få ting? Og hvis den kun kunne svare på tre ting, ville den så være noget værd for kunderne?

Topdanmark har et samarbejde med et bilmærke. Vi talte derfor også om, at det kunne være smart med en formularagtig chatbot, der kunne svare på alle kundernes spørgsmål om deres bil. Men man kan kun have én bot pr. Facebook-side, og så ville botten blive for enstrenget.

Vi startede med at bygge en, der hentede al sin viden om forsikring fra hjemmesiden, men det blev simpelthen for bredt. Ulempen ved at vide noget om alt er, at man ikke ved ret meget om noget. De svar, chatbotten derfor ville være i stand til at give, ville være meget generiske, og de kunne sandsynligvis ikke hjælpe kunderne.

At opbygge en chatbot er ligesom at opbygge en hjemmeside. Hvad skal siden kunne? Hvem skal den hjælpe? Hvor meget information skal den indeholde og i hvilke clusters?

Chatbotten dækker, som den er nu, udelukkende rejseforsikringsspørgsmål. Og så er den blevet knapbaseret. Når kunden klikker sig ind på samtalefeltet, bliver hun præsenteret for en række knapper med faste spørgsmål og svar, der i store træk dækker det, kunden vil vide.

Under arbejdet med at udvikle knapperne fandt jeg i øvrigt ud af, at den FAQ, vi havde på vores hjemmeside slet ikke dækkede de spørgsmål, vores kunder stillede oftest. Arbejdet med chatbotten kan også medføre den slags findings.

Topdanmarks knapbaserede chatbot i Messenger.

Hvordan får en chatbot sit ordforråd?

Jeg startede med at lytte til kundesamtaler. Jeg lyttede til omkring 200 samtaler om rejseforsikring. Folk, der synes, at machine learning lyder kompliceret, skal vide, at jeg bare sidder og skriver udvalgte formuleringer fra chatten på hjemmesiden ind i et excelark, som jeg så med jævne mellemrum sender til vores samarbejdspartner Botsupply, som så opdaterer NLP'en (Natural Language Processing. Den model, der gør at chatbotten 'forstår' hvad man spørger den om. Red.) med dem. Det er vildt lavpraktisk.

Det komplicerede ligger i at opdyrke et dækkende ordforråd. Spørgsmålene må ikke være særlig komplicerede. Eller rettere: Spørgsmål kan stilles på utrolig mange måder, og det handler om at dække de oftest brugte. Hvis kunden fx vil vide noget om, hvordan rejseforsikringen dækker, hvis man er blevet gravid, kan det jo skrives på et utal af måder: " Angående graviditet og rejse", "Jeg har termin om fem uger", "Jeg er i lykkelige omstændigheder", "Min kæreste og jeg venter barn" etc.

Af og til omhandler spørgsmålene sager, jeg ikke har nogen indsigt i overhovedet - og her må jeg hente eksterne ind for at kunne give chatbotten et ordforråd for det emne.

Hvis chatbotten skal forstå domænet 'rejseforsikring' rigtigt, skal den have været igennem 10.000 spørgsmål.

Mulighederne på Topdanmarks knapbaserede chatbot.

Derudover er NLP næsten umuligt på dansk, og derfor har Botsupply udviklet deres egen NLP-model til dansk, som vi giver et vokabularium om rejseforsikringer. Vi bruger enormt meget tid på at teste, om man rammer rigtigt i formuleringen?

Hvordan har chatbots udviklet sig?

Det var i april 2016, at Facebook lancerede muligheden for at bruge chatbots i Messenger, og allerede i november 2016 var der 33.000 chatbots worldwide. Og tallet hed 100.000 i april 2017. Så interessen er stor.

Når man bruger en platform som Facebook, er man underlagt helt andre restriktioner og forretningsideer, end når man befinder sig på sit eget site. Og Facebook udvikler sig hele tiden. Engang var der fx altid et skrivefelt i Messenger, men nu kan man klikke den fra. Derfor må man konstant være opmærksom på nedlukning af gamle funktioner og åbning af nye.

Herhjemme kom interessen i efteråret. Når man som kunde bruger en chatbot, forventer man meget hurtigt, at den kan alting, men det tager altså tid at udvikle en chatbot. Især nu, hvor det ikke længere er supernørderne, der driver udviklingen. Nu er udviklingen kommet på alles hænder - både sprogmodeller og interface. Mennesker uden særlige it-kundskaber kan bygge chatbots i Facebook og Slack. Man behøver ikke kunne noget særligt.

Og derfor bliver det også en mere intuitiv opbygning, som kræver tid til at kunne udvikles i takt med, at man får mere indsigt i kunderne, og at den teknologiske platform giver flere og flere muligheder.

Arbejdet med chatbotten slutter ikke ved lancering. Tværtimod.

Hvad har I lært af at bygge jeres egen chatbot?

Mange har svært ved overhovedet at få lov til at lave en chatbot. Chefen kan måske ikke rigtig se, hvad fordelene kunne være, og forestiller sig et stort projekt med uoverskuelige konsekvenser økonomisk og driftsmæssigt. Men man skal simpelthen bare gå i gang. Byg den i din fritid, og vis din chef den, når der er noget at se. Så bliver det konkret.

En chatbot bliver aldrig færdig. Man erfarer jo løbende, hvordan den bliver brugt, og derigennem kender man sine kunder bedre og bedre. En chatbot er relationsarbejde. Den kræver løbende optimering, præcis som en hjemmeside. Derfor kan jeg også kun anbefale, at man begynder med at bygge den inhouse, så enhver udvikling ikke skal købes i byen af dem, der udviklede den.

Man skal være villig til at turde eksperimentere på sin Facebook-side. Min chef var klar til at tage slagene, men jeg må indrømme, at jeg svedte i hænderne, da vi lagde chatbotten på efter en måneds arbejde. Men det var jo først, da den kom live, at vi kunne se, hvad kunderne havde brug for.

Man lærer ikke noget i et lab. Man skal gå live med sin chatbot, før man kan sige noget som helst om, hvordan den virker.

Men hvordan vil det gå med udviklingen af chatbots i fremtiden - og hvem er firstmover-virksomhederne? Det har vi talt om med Mikkel Wolf Rasmussen, Studio Lead, og Natalia Barbour, UX'er, begge hos Jayway Copenhagen, der udvikler softwaredesign.

Natalia Barbour, Lead UX designer, og Mikkel Wolf Rasmussen, Studio Lead, hos Jayway Copenhagen.

Hvordan ser I udviklingen inden for chatbots?

Der sker rigtig meget inden for chatbots lige nu. Der er mange, der eksperimenterer med det, og vi støder hele tiden på sjove eksempler på, hvordan man kan bruge chatbots i forskellige kontekster. Teknologien er moden nok til, at man kan prøve det af, men det er stadig svært at skabe en chatbot, der er helt gennemført. Vi mangler en del inden for Natural Language Processing, machine learning og AI, for at chatbots kan leve op til deres fulde potentiale.

Nogle brugere - især de teknologi-begejstrede early adopters - køber nemt ind i chatbotkonceptet, men der er også mange, der finder det unaturligt og grænseoverskridende at tale med en maskine. Det er heller ikke alle, der kan forstå idéen i at se, og måske købe, produkter i en samtale med en robot.

For user experience-designeren betyder det, at vi skal være omhyggelige med at skabe rammer og kommunikation omkring chatbots, der hjælper brugeren til at forstå konceptet. Vi er også nødt til at forsøge at kontrollere samtalen ved at guide brugeren og fx bruge knapper i stedet for fritekst, så brugeren ikke får en dårlig oplevelse.

Hvad skal de kunne i fremtiden?

Chatbots skal være intelligente inden for den kontekst, de taler inden for. En chatbot, der 'arbejder' inden for fx restaurationsbranchen skal kunne forstå og besvare (næsten) alt, en bruger kunne finde på at skrive inden for denne kontekst.

Chatbots skal kunne simulere en samtale mellem mennesker - jo mere fritekst, de kan forstå, jo bedre, så brugeren kan kommunikere med dem i menneskets naturlige samtaleformat. Jeg synes dog, det er vigtigt, at chatbots ikke lader, som om de er mennesker. Der skal være en ærlig transparens omkring dem, så brugerens forventninger er afstemt fra starten - man har andre forventninger til et menneske, end man har til en maskine.

Hvilke brancher kunne med fordel begynde at bruge chatbots?

Virksomheder eller organisationer, der har kundeservice-telefon eller -chatfunktion kan få stor glæde af chatbots. En bot kan sættes til at besvare de nemme henvendelse fra kunder, så kundeservicemedarbejderen kan fokusere på de mere komplekse.

Derudover kan chatbots supportere små opgaver, mennesket udfører i hverdagen: bestilling af takeaway, taxa, biografbilletter etc.

Endelig er nyhedsbranchen et stort potentielt marked.

Hvilke virksomheder skal vi holde øje med? Hvem har de seje chatbots?

Inden for e-commerce er H&M's chatbot et godt eksempel. Den ligger på Kik, som er en chat-platform for teenagere. Den giver ikke samme produktoverblik som en webshop eller en tur i den fysiske butik, men den er frisk i sin måde at snakke på og god til at spore sig ind på brugerens tøjstil.

H&M's chatbot på deres platform Kik.

Vores egne favoritter er single-purpose chatbots - de er skabt til ét formål og arbejder inden for en meget begrænset kontekst. Hello Jarvis, for eksempel, kan sættes til at give én reminders på helt præcise tidspunkter: "hey, you asked me to remind you to pick up books". Det er det eneste, den kan, men til gengæld er den rigtig god til det - hvis man altså bruger det sætningsformat, den forstår.

Vi er også rigtig glade for CNN's nyhedschatbot, som serverer daglige nyheder i vores Facebook Messenger. Det er et mere overskueligt nyhedsformat end lange nyhedswebsites eller daglige nyhedsbreve på e-mail.

Selve samtaledesignet halter bagud på både CNN og Hello Jarvis - og generelt på de fleste chatbots, vi er stødt på.

Man har stadig rigtig meget at lære omkring samtaleopbygning, både inden for design af en god, naturlig samtale og inden for teknisk udvikling af en bot, som kan forstå og besvare det uberegnelige menneske.

Men vi er godt på vej, og jeg er overbevist om, at vi meget snart kommer til at se bedre og bedre bots inden for mange brancher.

Her finder du opskriften på, hvordan du bygger en chatbot.

Vi fandt vores eksperter på Tech-ups konference om chatbots 16. maj. Konferencen blev arrangeret af Medlemsorganisation.