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Desenvolva um chatbot para seu site e Facebook utilizando Watson Assistant

por Sidney Jhony Dias da Silva Quarta-feira, 16 de janeiro de 2019   Tempo de leitura: 11 minutos

Neste artigo demonstro como desenvolver um chatbot para o seu site e Facebook Messenger utilizando o IBM Watson Assistant. Toda a parte técnica computacional está implementada pelo serviço. O mais importante é entender a jornada do usuário para construir todo o fluxo do atendimento.

O que é um chatbot?

Chatbots são assistentes virtuais que visam agilizar as atividades de um atendimento.

Algumas vantagens do chatbot no e-commerce:

  • Atendimento 24 horas;
  • Diminuir incidência de erros no atendimento;
  • Respostas instantâneas;
  • Integração nas redes sociais;
  • Melhoria na experiência do usuário;
  • Redução de custos e mão de obra para realização do atendimento;
  • Mapear a jornada do consumidor;
  • Capacidade de aprendizado utilizando linguagem natural e automatizando o atendimento de forma contínua.

Antes de continuar lendo o artigo, veja e teste o resultado final. Criei uma página no Facebook e integrei o chatbot para vocês testarem a aplicação. Pelo o fato de ser apenas um introdução, o chatbot vai responder apenas perguntas simples e sobre o telefone, a localização e o contato do E-commerce Brasil. Testem à vontade.

Clique aqui para o chatbot no Facebook Messenger.

Clique aqui para o chat da página web.

Link para o download do skill que foi criado no artigo no formato json.

Existem diversas plataformas para o desenvolvimento de chatbot. Escolhi o IBM Watson Assistant devido à utilização da computação cognitiva, que permite treinar o chatbot para ele aprender cada vez mais.

Curiosidade: o nome “Watson” não tem relação ao parceiro do Sherlock Holmes da literatura. Na verdade é uma homenagem ao Thomas John Watson, primeiro CEO da IBM.

Criando o Chatbot

Crie sua conta no IBM Cloud e faça seu login.

Na próxima tela clique no menu hambúrguer, será mostrado uma lista com todos os serviços do IBM Cloud, escolha a opção “Watson”.

Na tela seguinte clique na opção “Construir um robô de bate-papo”.

Vamos configurar o serviço. Em “Nome do serviço” coloquei “chatbot-facebook” e não alterei as demais opções conforme apresentadas.

Na aba Home é apresentado o serviço e um passo a passo do desenvolvimento.

Aba Skills. É onde eu crio os workspaces para desenvolvimento do chatbot. Clique em create new:

Vamos criar nosso Skill preenchendo os campos. No campo “Name” digitei o nome “Mr. Robot”, nome que escolhi para o meu workspace e também vou utilizar para o nome do chatbot.

Nas aba “use sample skill” você pode utilizar um exemplo pré-definido e na aba “Import skill” você pode importar um chatbot completo.

Intents

Intenção é o objetivo ou propósito da entrada do usuário. Adicionar exemplos às intenções ajuda o seu assistente virtual a compreender as diferentes maneiras pelas quais as pessoas os diriam.

Entities

Entidades são uma parte da entrada do usuário que você pode usar para fornecer uma resposta diferente a uma determinada intenção. Adicionar valores e sinônimos a entidades ajuda seu assistente virtual a aprender e entender detalhes importantes que os usuários mencionam.

Dialog

Uma caixa de diálogo usa intenções, entidades e contexto da aplicação para definir uma resposta para a entrada do usuário. Criar um diálogo define como o assistente virtual responderá ao que seus usuários estão dizendo.

Content catalog

São intenções existentes no catálogo de conteúdo predefinidas. Essas intenções são treinadas em perguntas comuns que os usuários podem fazer.

Criando nossa primeira intenção. Clique na aba intents e digite um nome para sua intenção. No exemplo criei a intenção “cumprimentar”.

Neste exemplo, vou utilizar as intenções predefinidas. Cliquei na aba “Content catalog” e adicionei “Atendimento ao consumidor”. Apesar de praticamente não utilizar esse catálogo, inseri apenas para mostrar que é possível escolher intenções.

Na aba diálogo temos a árvore com os nós dos diálogos. Será o local que adicionaremos os nós para criar todo o fluxo da conversa de uma forma lógica.

Clique no botão “Create”. Assim será exibido sua árvore de dialogo, por padrão vem os nós “Bem-vindo” e “Em outros casos”.

Clicando no nó “Bem-vindo” será exibido a primeira resposta quando o usuário abrir a janela do chatbot. No meu caso, alterei a mensagem para “Bem-vindo ao nosso serviço de atendimento!”

Vamos confirmar nossa mensagem de bem-vindo testando nosso chatbot. Clique em “Try-it” no campo direito superior.

Veja que nosso chatbot já enviou a mensagem do nó bem-vindo. Sempre será nessa janela que vamos experimentar e ensinar o nosso chatbot.


O nó “em outros casos” será a resposta do chatbot quando ele não entender o texto que for digitado na caixa de mensagem. Neste momento ainda não adicionamos os nós com as intenções que criamos.

Caso digite algo para o nosso chatbot, ele vai responder com algumas das mensagens predefinidas conforme na imagem abaixo.

Veja no exemplo abaixo, o retorno foi que não entendeu a frase, porém sua inteligência cognitiva entendeu que digitei uma forma de cumprimento e sugeriu a intenção que criei #cumprimentar.

Agora vamos incluir um novo nó. Lembre-se que o fluxo é sempre em cascata. Dessa forma, quero que a nossa intenção #cumprimentar venha após o nó “Bem-vindo”.Para isso, clique em “Add node below”.

Preenchi os campos da seguinte forma:

  • Nome do nó: Cumprimento;
  • Intenção: #Cumprimentar;
  • Texto de resposta: “Olá, tudo bem com você?”( Além do text, existem outros tipos de resposta).

Agora quando o usuário digitar uma das palavras de cumprimento, o chatbot vai responder com o texto da resposta.

Agora vamos a aba “Intents”  adicionar uma intenção padrão do próprio Watson Assistant. No meu caso, vou utilizar a intenção #Customer_Care_Contact_Us. Preenchi os campos com as informações marcadas em vermelho.

A partir de agora, toda interação do usuário refente as informações de contato o chatbot vai responder para entrar em contato pelo o e-mail “contato@ecommercebrasil.com.br “.

Veja que o chatbot respondeu de forma correta:

Caso ele não responda da forma correta, então este é o momento de treiná-lo. Clique no “combobox” e escolha a intenção correta. Dessa forma, você ensinará seu chatbot.

Na aba “Entities” eu cliquei em “add entity”.

Vou criar uma entidade para o nosso fluxo de contato e vou escolher algumas palavras que supostamente os usuários procuram para obter informações do site:

Criei minha entidade com o nome @informacoes e inseri os valores com seus respectivos sinônimos, caso o usuário pergunte pelo o telefone com outros termos, exemplo: fone, tel e phone.

Lembre-se sempre de deixar aquela opção do canto direito superior marcada “Fuzzy Matching”. Essa função permite ao chatbot entender as palavras que contém algum erro ortográfico.

Agora, na aba diálogo, eu vou melhorar o fluxo do nó contato inserido várias condições de respostas, que serão exibidas dependendo do contexto que o usuário digitar. Vou criar 3 nós-filhos para as pesquisas pelo termo: telefone, e-mail e endereço:

Nossa árvore de diálogo vai ficar assim:

Vou personalizar as respostas através de condições referente a jornada do usuário. Veja a configuração do nó-filho “telefone”.

Agora, apenas aponto o nó contato para o nó-filho “telefone” utilizando a opção “Jump to” e escolho “If assistant recognizes (condition)”.


O fluxo vai ficar assim:

Repito os passos anteriores para os outros nós-filhos “e-mail” e “endereço”.

Agora vamos ter respostas diferentes dependendo da jornada do usuário. Vejam que fantástico o Mr. Robot respondendo às 3 jornadas e ainda exibindo a imagem com a localização do E-commerce Brasil:

Integração do chatbot

Para finalizar precisamos fazer a integração do chatbot. Volto à página inicial do projeto e clico na aba “Assistant” e clico em “Create new”.

Na nova janela preencho os campos para a criação do assistente e clico em “create”.

Nessa próxima tela vou clicar em “adicionar o skill” (workspace).

Seleciono a aba “Add existing Skill” e escolho o workspace Mr Robot:

E para finalizar clico em “Add Integration” e escolho em qual plataforma desejo integrar o chatbot:

Clicando em “Preview Link” será criado um widget do chatbot que você pode incorporar no seu site. No meu caso foi gerado esse link.

Para integrar com o Facebook, eu clico em “Facebook Messenger” e apenas sigo o passo a passo fornecido pelo IBM Watson.

Converse com o Mr. Robot clicando aqui no link do Facebook messenger.

Foi apenas uma introdução sobre IBM Watson Assistant. No próximo post vou abordar uma ferramenta fantástica para Marketing de Dados.

Você recomendaria esse artigo para um amigo?

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