Az utóbbi pár évben elterjedtek a chatbotok. Ma már rengeteg boltnak és szolgáltatásnak van chatbotja. Ezeknek az egyik legegyszerűbb változata a Facebook által kínált megoldás, melynek segítségével egyszerűen összekattinthatjuk saját chatbotunkat programozási tudás nélkül. Ezt az egyszerű chatbotot hívjuk szabály-alapúnak. Ennek a típusnak az az előnye, hogy gyorsan elkészíthető, de cserébe nem rugalmas. Rugalmasság alatt a helyesírási hibákkal és elgépelésekkel szembeni toleranciát, illetve szinonimák kezelését értjük.
Chatbot típusok
A chatbotok olyan eszközök, amik mesterséges intelligencia (a továbbiakban MI) segítségével imitálják az emberi kommunikációt.
Ebben a cikkben két típusra bontjuk a chatbotokat; az egyszerűbb, szabály-alapúakra, és a modernebb, MI technológiákat alkalmazókra. A szabály-alapú technikák előnye, hogy nem igényelnek nagy erőforrást, és bárki össze tud rakni egy primitív botot 1-2 nap alatt. Egy jól működő chatbot megtervezéséhez viszont elengedhetetlen, hogy a cikk további részében tárgyalt szempontokat figyelembe vegyük. Az NLP-t (natural language processing/természetes nyelvi feldolgozás) alkalmazó típus rugalmasabb, képes új fogalmak megtanulására, és fel tudja használni a kontextus adta információkat is az értelmezéshez. Ugyanakkor ehhez a típushoz szükség van programozási tudásra és nagy mennyiségű tanuló adatra is.
Ebben a cikkben a szabály-alapú chatbotok megtervezésére koncentrálunk.
Tervezés előtti lépések
Egyszerűségük ellenére jó szolgálatot tudnak tenni a szabályalapú chatbotok, ha tudjuk, hogy mikor és hogyan használjuk őket.
Át kell gondolnunk

• A célt, amit a felhasználó a chatbot segítségével ér majd el
• A feladatok körét, amit a chatbotunk végre tud hajtani
• A chatbot gyengeségeit (mint például a többszörösen elágazó párbeszédek kezelése)
• A chatbot kérdéseit és a lehetséges válaszokat

Mik egy szabály-alapú chatbot gyengeségei?
Rugalmatlan. Nem tudja kezelni a helyesírási hibákat, a rövidítéseket vagy a zsargont, hacsak nem adtuk már meg ezeket korábban a szinonima szótárjában.
Nem tudja értelmezni humort. 
Nincs memóriája, emiatt nem tudja megjegyezni, és később felhasználni a beszélgetés szempontjából lényeges információkat.  Az alábbi példa jól illusztrálja, hogy hogyan nehezíti meg a társalgást, ha az elhangzott információk elvesznek:

Nem tud tanulni, emiatt, ha a felhasználó mégegyszer begépeli a válaszát, sem fogunk tudni okosabb választ adni neki. Ez a probléma áthidalható Janis segítségével. Janis egy, a Slackbe integrálható eszköz, ami segít fejlődni a chatbotunknak a Slackes beszélgetések monitorozásával és közvetlen emberi tanítással. Ha a chatbot végképp elakad, Janis értesít minket, hogy emberi közbenjárásra van szükség. Így a felhasználó nem akad meg a folyamatban.
Az alábbi példában két hibát fedezhetünk fel: az egyik, hogy nem használják fel az azonnal elérhető információkat, mint a felhasználó földrajzi helyzete. A másik hiba, hogy a bot úgy kérdez vissza, hogy közben nem mondja el, hogy milyen információt hiányol.

Milyen esetekben használjunk szabály-alapú chatbotokat?
Vegyük az online banki felületeket! Ezek sok esetben összetett menüstruktúrával rendelkeznek. Például, ha egy egyszerű tranzakciót szeretnénk elindítani, sok lépésben tudjuk elérni az utalás funkciót. Maga a művelet egyszerű, de az elérése bonyolult. Ilyen helyzetekben segít az egyszerű társalgási (conversational) felhasználói felület.  A beszélgetést kiegészíthetjük a körülményektől függően linkekkel vagy galériákkal, ha ezek meggyorsítják a művelet elvégzését.
A szabály-alapú chatbot ismétlődő, monoton feladatokhoz is alkalmas eszköz. Ilyenkor minden kérdésünk előre meghatározott, mint például egy bankszámla nyitásakor. Ilyen ismétlődő tevékenységek banki környezetben gyakran előfordulnak. Design ügynökségünk egyik fő profilja a fintech, ezért tudjuk, hogy milyen esetekben jöhet számításba egy chatbot, és mikor jobb más megoldást keresni.
Jó példa az ismétlődő feladatok esetére ez a rendezvényre szánt bot, ami a programok áttekintésében, a helyszínek és egyéb helyiségek megtalálásában, illetve témák szerinti prezentációk keresésében nyújt segítséget.
Chatbotok a pénzügyi szolgáltatásokban
BankBot a K2 Banktól
A BankBot a banki felületeken leggyakrabban végrehajtott tevékenységek támogatására jött létre. Ezek az egyenleg megtekintése, a tranzakciólista áttekintése és az egyszerű tranzakciók elvégzése. Egy bank komplex menüstruktúrájában nehezebb megtalálni a szükséges funkciókat, mint egy chat ablakba beírni néhány szót.

Percek alatt megköthető biztosítás a Lemonade apptól
A Lemonade egy biztosítások kötésére szánt mobil alkalmazás. Rögtön megmutatja a bevitt adatokat. Amennyiben elrontottunk valamit, közvetlenül a chat ablakban módosíthatjuk ezeket.
Például, amikor megadjuk a Lemonade chatbotjának a címünket, a bot megjeleníti a beírt címet egy térképen, így elég egy pillantás, hogy ellenőrizzük,  helyesen adtuk-e meg az adatainkat.

Egy másik UX szempontból lényeges  dolog – amit láthatóan a Lemonade megalkotói is számításba vettek – a bot stílusa. A Lemonade chatbot udvarias, mégis lényegretörő, ami illik a feladatköréhez. Aki elkezdi használni a szolgáltatást, meghatározott céllal érkezik a Lemonade felületére, a botnak hatékonynak kell lennie.

A chatbot készítésekor lényeges UX alapelvek:

1. Hangsúlyoznunk kell a bot-ember párbeszéd elején, hogy a beszélgetőpartner egy robot. Ez segít abban, hogy az ember megengedőbb legyen a chatbot hibáit illetően, és egyszerűbb nyelvezetet használjon. Így a chatbotnak valóban lesz esélye megérteni azt, amit a beszélgetőpartnere próbál elmondani neki
2. Tolerálnunk kell a helyesírási és a félregépelési hibákat
3. Meg kell engednünk a felhasználónak, hogy több módon is kapcsolatba léphessen a chatbottal (pl. szabadkezes bevitel és választható linkek)
4. Meg kell találnunk az ideális  időtartamot, minek elteltével a bot válasza megjelenik; ha ez az idő túl rövid, akkor mesterségesnek hat, ha pedig túl hosszú, akkor a a chatpartner elbizonytalanodhat, hogy mi történik, ez pedig frusztrációt okozhat
5. Engedjük meg, hogy a felhasználók válogatni és szűrni tudjanak a találati listában
6. Segítsük a felhasználót a folyamatban okos, alapértelmezett kitöltésekkel
7. Minden olyan adatot használjunk, ami nem igényel közvetlen bevitelt a felhasználótól, mint a földrajzi helyzet vagy az idő és a dátum, és igazítsuk a beszélgetéseket (és lehetséges válaszainkat) is ezekhez
8. Ruházzuk fel memóriával a chatbotunkat; ha a felhasználó egyszer megad egy információt magáról, akkor mentsük el
9. Szorítsuk keretek közé a lehetséges válaszokat; például ne kérdezzünk rá, hogy “Mit szeretnél enni?” ha csak pizzából és tésztából áll a kínálatunk
10. Válaszuk meg a bot “hangját” a kontextus alapján, amiben alkalmazni fogjuk; egy pénzügyi chatbot legyen tömör és udvarias, egy viccmesélő chatbot pedig legyen mókás
11. Mutassuk meg a válaszokat, amiket a chatbotunk inputként fogadott, hogy a felhasználó le tudja ellenőrizni, hogy minden adat helyes
12. Segítsünk a felhasználóknak korábbi lépéseikhez visszatérni
13. Legyünk őszinték, ha a chatbotunk nem ért valamit. Ajánljunk fel egérutat a felhasználónak ami egy másik kommunikációs csatornához vezeti

További UX megoldások chatbotokban
Kiehl’s Messenger chatbot: A felhasználók nemcsak szöveg begépelésével, de a képernyőn megjelenő opciókból válogatva  is válaszolhatnak a kérdésekre, amikor az gyorsabb, mint a gépelés.

Az emberek inkább választottak az előre megadott lehetőségek közül (bal oldali kép, a Domino chatbotja), minthogy egy hosszabb szöveget gépeltek volna be (jobbra, Booking.com). Hozzunk létre gombokat a leggyakoribb válaszoknak.

A Booking.com botja: Túl sok hotel felel meg a keresési feltételeknek; néhány eredményt carouselben (bal oldali példa) jelenít meg, viszont összesen 80 eredmény van középső kép). Ugyan van lehetőség rendezésre és szűrésre, valószínűtlen, hogy a találati listát annyira lerövidítsük, hogy a carouselből ki lehessen választani a megfelelő elemet.

Néhány esetben a linkek az üzenet mező alatt jelentek meg. Ezek a linkek viszonylag jól felfedezhetőek voltak. A beviteli szövegmező melletti ikont sokkal kevesebbszer használták
CNN bot: Az üzenet alatt lévő linkek már mutatják a chatbot fő feladatait (Legnépszerűbb hírek, Témák, Beállítások).

Összefoglalás
Annak ellenére, hogy az NLP és más gépi tanulási technológiák, melyek segítségével intelligens chatbotokat építhetünk, folyamatosan fejlődnek, a legtöbb helyzetben az egyszerűbb, szabály-alapú technológián alapuló botok is elegendőek. Igaz ez akkor, ha alapos kutatás és tervezés előzi meg a megvalósítást.
Az alapján, amit a UX ügynökségünknél látunk és tapasztalunk, a chatbotokban nagy potenciál van. A felhasználó gyorsabban elérheti célját, kötetlen, bárhonnan elérhető módon intézheti az ügyeit egy egyszerű chat ablakban, nincs szükség sem alkalmazások letöltésére, sem a böngészőben való navigálásra. A chatbotok alkalmasak olyan feladatok elvégzésére, amelyek egy lineáris folyamaton vezetik végig a felhasználót, illetve, ahol egyszerű és ismétlődő feladatok végrehajtása a cél. Ilyen feladat a bankszámla egyenleg lekérése, a pénzküldés, vagy egyszerűbb ügyfélszolgálatos tevékenységek.
Üzleti szempontból is előnyt jelent egy jól, a UX alapelvek mentén megtervezett chatbot, mert képes kiváltani az emberi munkát monoton és ismétlődő feladatok esetében, így segíthet az erőforrások hatékonyabb elosztásában és a költségek csökkentésében.