TEKNOLOJİ

DigitalAge | 22.05.2017 - 15:06

Chatbot ve (Conversational) UI

Technavio’nun araştırması chatbot’ların sektörel penetrasyon yüzdeleri ve 2017-2021 arasındaki büyüme oranlarına dair çarpıcı bir özet sunuyor. Önümüzdeki yıllarda özellikle BFSI’da, yani banka, finansal kuruluşlar ve sigorta şirketleri grubunda, chatbot’larla çok daha fazla sohbet edeceğimizi peşin peşin kabul etmemizde yarar var.

Facebook
Twitter
Linkedin
+

Chatbotlar ile hayatımıza giren Conversational UX kavramı, an itibarıyla “2017’nin hype’ı olmaya aday” chatbot’un, etkili bir kullanıcı deneyimi ile tasarlanması için kullanılan yaklaşımı tanımlıyor diyebiliriz. Türkçesi ise “(bir otomasyon yazılımı ile yapacağınız) sohbetin ara birimini tasarlamak”…

Oldum olası hype’lara mesafeli yaklaşmış bir insan olarak chatbot’ların hype olmaktan çıkarak artık hayatlarımızın bir parçası haline geldiklerini itiraf etmem gerekir. Aşağıdaki grafik bunun B2B eksenindeki en somut kanıtı.

Business Wire’da yayımlanmış olan Technavio’nun araştırması chatbot’ların sektörel penetrasyon yüzdeleri ve 2017-2021 arasındaki büyüme oranlarına dair çarpıcı bir özet sunuyor. Önümüzdeki yıllarda özellikle BFSI’da, yani banka, finansal kuruluşlar ve sigorta şirketleri grubunda, chatbot’larla çok daha fazla sohbet edeceğimizi peşin peşin kabul etmemizde yarar var.

Conversational UI deneyimini tasarlarken nelere dikkat etmeliyiz? 

“İşi olabildiğince sofistike göster ki, sadece senin yapabileceğini sansınlar”cıların aksine Conversation UI tasarımında, metodolojinizi ne kadar karmaşık kurgularsanız chatbot’unuzun da o kadar robotik olması mümkün. Temel kurgunun aşağıdaki saç ayaklarına sahip olması yeterli:

Sohbetin çerçevesini tanımlama

Taslak bir şekilde chatbot’un hangi bağlamda nasıl bir deneyim sunacağını netleştirmek adına yürütülen çalışma

Senaryo
Chatbot tasarlarken belki de en eğlenceli bölüm; sohbetin senaryosunu yazılı hale getirme (Aslında bu bölümün hiç de göründüğü kadar eğlenceli olmadığını, istisnai durumlarda chatbot’un ne yazmasını bulmaya çalıştığınızda anlayacaksınız.)

Söz dizimi
TDK’nın tanımıyla söz dizimi, “Bir cümleyi oluşturan kelime türlerinin arasındaki ilişkileri inceleyen ve sınıflamalar yapan dil bilgisi kolu” ve bana güvenin, bir chatbot deneyimi tasarlarken, onu başarılı kılması en muhtemelen faktör, unsur söz dizimi…

Chatbot mesajları
(Nihayet UI’ya geldik) İşin, chatbot’unuzun cümleleri hangi formatta ara birime indirdiğini tanımlamanız ve sonrasında da tasarlamanız gereken bölüm

Kullanıcı mesajları
Kullanıcının sohbete ne zaman, ne ölçüde ve formatta katılımını sağlayabileceğini belirleyeceğiniz “sohbet girdilerinin tasarlandığı bölüm”

Dolgu mesajları (benim tanımımla)
Genelde sözlük karşılığı olmayan, sohbetin yapaylık oranını kırmak için kullanacağınız nida, mutluluk veya belirsizlik ifadelerini kullanıcıya aksettirebileceğiniz terimlerle oluşan mesajlar (Örnek: “Hmmm”, “Offff”, “Hah!”, vb.)

Sohbetin ara birimdeki gösterimi düzeni
Kullanıcının alışık olduğu doğal mesajlaşma düzenine (Alıcı->Verici, Alıcı->Verici) adaptasyon sağlamak adına en çok eforu sağlamanız gereken, görsel düzen kararını alacağınız bölüm

Chatbot’un görünümü ve ifadeleri (emoji destekli)
“Chatbot’u avatar’ı olarak marka logosu kullanır geçeriz.” deneyimin üzerine yeterince kafa patlatmadığınız birincil kanıtı olabilir.

(Phatic) ilişkisel ifadelerin animasyonu
Bu bölüm gerçekten ileri seviye bir chatbot deneyimi sunmak isteyen tasarımcıların belki de üzerinde en uzun süre çalıştığı alan: Kullanıcı girdisine göre chatbot’un nasıl bir ifadeye sahip olacağı, chatbot’un giriş yapılan bilgiye yanıt vermeye çalışırken bekleyen kullanıcının nasıl bir animasyon göreceği, kapalı uçlu sorularda kullanılan butonların stilleri ve tıklanma durumunda nasıl tepki verdikleri, ilişkisel ifadelerin nasıl anime edileceğine karar verilen kritik durumlara örnek teşkil edebilir.

Dönüşüm oranları ve performans optimizasyonu
Her chatbot deneyimi, kullanıcısının bir mikro veya makro dönüşüme uğramasını hedefler. “Kullanıcı, mesajlaşma sonucunda, aradığı bilgiye ulaşabildi mi, rezervasyonu yapabildi mi veya web sitemizdeki doğru alana yönlendirilebildi mi?” sorularının yanıtlarını ölçümlenebilir hale getirmediğimiz, performanslarını gözlemlemediğimiz ve topladığımız veriye göre chatbot’un deneyiminde optimizasyona gitmediğimiz tüm durumlarda “Ehmmm, bizim de bir chatbot’umuz var, tıkır tıkır çalışıyor”dan öte bir noktaya ulaşmamız mümkün olamıyor.

Türkiye’deki chatbot’lar için henüz “en iyiler” listesi yok

İç görüsel bir deneyimle tekil bir problemi doğru mecrada optimum eforla çözmek, iyi tasarlanmış bir conversational UI’ya ve istisnaî durumları da kapsayacak titizlikte yazılmış bir senaryoya sahip olmak, yaratıcı bir iş modeli ile hareket etmek ve nihayetinde üzerine titrenmesi gerektiğini düşündüğüm erişim / dönüşüm performansı eksenlerinde Türkiye’deki chatbot’ları değerlendirdiğimde, ne yazık ki henüz kayda değer bir “En iyiler” listesi çıkartabilecek kadar örneğimiz olmadığını görüyorum.

2017’nin özellikle son çeyreğinde özellikle turizm ve finans sektörlerinde yayına girmiş çok daha fazla yerli chatbot olacağından emin olduğumdan, “2017’nin en başarılı chatbot’ları” başlıklı bir yazı daha hazırlayacağıma söz vererek, huzurlarınızdan ayrılıyorum.