Hoe maak je vraagvariaties voor een AI chatbot?
Alexander Wijninga
| 3 min
Je bent er helemaal klaar voor: het bouwen van een chatbot! Die virtuele collega kan je nog wel eens veel werk gaan schelen, dus je kunt niet wachten om te starten. Voordat je aan de slag gaat met je chatbot, is het wel belangrijk dat je jouw klantvragen in kaart brengt en goede vraagvariaties opstelt. In deze blog leggen we je uit hoe je dit doet!
Wat is een vraagvariatie?
De naam zegt het al: een vraagvariatie is een variant op een bepaalde klantvraag. De vraag is anders gesteld, maar heeft dezelfde intentie. Laten we je een voorbeeld geven. De hoofdvraag kan zijn: “wat zijn jullie openingstijden?”. Een vraagvariatie hierop is: “op welke tijden zijn jullie geopend?”. De vraag is op een andere manier gesteld, maar de klant bedoelt hetzelfde.
Onze AI chatbot werkt met een Bag-of-Words model. Dit model kijkt naar het aantal keer dat een woord in een tekst voorkomt. We zullen je verder niet vervelen met de technische aspecten van dit model, want dat zou deze blog onnodig ingewikkeld maken. Waar het feitelijk gezien op neerkomt, is dit: hoe hoger het aantal verschillende woorden dat jouw chatbot in zijn “brein” heeft zitten, hoe beter de chatbot antwoord kan geven op klantvragen. Wanneer de chatbot dus meer vraagvariaties kent, zal hij ook meer combinaties van woorden begrijpen en dus slimmer worden.
Hoe maak je vraagvariaties?
1. Maak een lijst met veelgestelde vragen
Allereerst is het belangrijk om inzicht te krijgen in de veelgestelde vragen van jouw klanten. Misschien heb je al een FAQ op de website staan, maar het kan ook zijn dat je je deze nog moet opstellen. In het laatste geval: verzamel zoveel mogelijk vragen die gesteld zijn via de e-mail, WhatsApp, de chat en telefoongesprekken. Noteer al deze vragen in één bestand. Betrek ook collega’s en klantenservicemedewerkers in dit proces: welke vragen zien zij zoal voorbij komen?
2. Cluster de veelgestelde vragen per onderwerp
Probeer de veelgestelde vragen nu de clusteren per onderwerp. Zo geef je op de vraag “wat is de levertijd?” waarschijnlijk hetzelfde antwoord als op de vraag “hoe lang duurt de bezorging?”. Deze vragen cluster je onder bijvoorbeeld het label bezorging. Zo krijg je een lijst met onderwerpen van veelgestelde vragen.
3. Gebruik een synoniemenwoordenboek
Om goede vraagvariaties te maken, zal je verschillende synoniemen moeten gebruiken. Laten we eens kijken naar de vraag: “hoe verstuur ik een afbeelding?”. Niet elke klant zal het woord afbeelding gebruiken. Om meer inzicht te krijgen in wat klanten kunnen vragen, openen we een synoniemenwoordenboek, en gaan we op zoek naar synoniemen voor afbeelding. Synoniemen van afbeelding zijn bijvoorbeeld: foto, illustratie, of bijlage. Doe hetzelfde voor het woord versturen, verzenden, toevoegen, et cetera.
4. Vervoegingen van het werkwoord
Naast het gebruiken van synoniemen, is het ook belangrijk dat je de vervoegingen van het werkwoord in kaart brengt. Een klant kan vragen: “hoe verstuur ik een afbeelding?”, maar het kan ook zo zijn dat de klant de zoekopdracht expres kort houdt, bijvoorbeeld: “afbeelding versturen”. Je wilt dat de chatbot allebei de werkwoorden herkent.
5. Schrijf vraagvariaties uit
In de vorige twee alineas hebben verschillende (werk)woorden en synoniemen de revue gepasseerd. Wanneer je voor jezelf de variaties hebt genoteerd, probeer je vervolgens zoveel mogelijk manieren op te schrijven waarop de klant een vraag zou kunnen stellen. Houd hierbij ook de vervoegingen van werkwoorden en synoniemen in gedachten. Probeer woorden niet te vaak dubbelop te gebruiken en stel minimaal 6 vraagvariaties op.
Voorbeeld:
“Hoe verstuur ik een afbeelding?”
“Kan ik een foto verzenden?”
“Is het mogelijk om een bijlage te sturen?”
“Waar voeg ik een illustratie toe?”
“Mag ik een mediabestand toevoegen?”
“Waar kan ik foto’s toevoegen?”
6. Test de chatbot intern en extern
Wanneer je de lijst met vraagvariaties hebt toegevoegd aan de chatbot, kan het testen beginnen! Laat zoveel mogelijk (onafhankelijke) personen de chatbot testen. Denk hierbij aan collega’s van andere afdelingen, maar ook familieleden of vrienden. Iedereen heeft zijn eigen manier van vragen stellen en je wilt er zoveel mogelijk in kaart brengen. De vragen die de chatbot niet herkent (en dus niet kan matchen met een antwoord), zullen in het Watermelon platform zichtbaar worden onder “mismatches”. Voeg deze toe aan de vraagvariaties en de chatbot is ready to go live!
Zelf aan de slag te gaan met vraagvariaties?
Wil jij aan de slag met het bouwen van een AI chatbot? En zelf vraagvariaties gaan opstellen en verzamelen? Vraag dan een demo aan! Liever nog even doorlezen over succesvolle voorbeelden van chatbots? Vraag dan een whitepaper aan!
Gerelateerde artikelen
Best practices
GPT-3: De meest recente ontwikkeling in digitale Klantenservice - Impact, risico's en mogelijkheden
GPT-3, de nieuwste versie van OpenAI's 'Generative Pretrained Transformer' -model, is een belangrijke ontwikkeling in de wereld van kunstmatige intelligentie en chatbots.
Product
De introductie van Watermelon Pulse
Waarom LLM's belangrijk zijn voor chatbots: LLM's (Large Language Models); de toekomst om chatbots aanzienlijk te verbeteren, waardoor ze intelligenter, efficiënter.