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챗봇 테스트 프레임 워크 및 기술 2021 가이드

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아 ok 샤르마
벡터 주스

요즘은 거의 모든 사이트에서 봇봇, 소셜 네트워크, 웹 사이트 또는 전자 상거래 플랫폼이든 상관 없습니다. 봇봇 비즈니스를 확장하고 CRM(고객 유지 관리) 상호 작용을 전문가처럼 관리하는 데 도움이 됩니다.

미래의 이점과 적시 투자 잡담 많은 회사를 활용하여 잠재력을 최대한 실현했습니다. 챗봇은 탁월한 추가 기능으로 입증되었습니다. 마케팅 계획을 강화하고 올바르게 적용하면 조직에 도움이 됩니다.

그러나 성공적으로 배포 채팅 봇 목표 달성을 보증하지 않습니다. 적용하기 전에 철저한 테스트가 필요합니다. 마케팅 전략. 이 주제의 초보자라면 챗봇을 테스트하는 데 사용할 수 있는 기술이 궁금할 것입니다.

이 가이드는 관련 팁 및 기술에 대한 귀하의 우려를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 채팅 봇 테스트. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

테스트 프레임워크 규정

일반적으로 거의 모든 테스트 절차에는 표준화가 없습니다. 특히 봇을 시작하기 전에 테스트 사례에서 다루는 통신의 양을 측정하는 것이 어려워집니다. 테스트 절차의 목적은 가장 예상되는 사용 사례를 포함하는 것이어야 합니다.

개발된 테스트 프레임워크는 아래에 나열된 세 가지 범주를 광범위하게 따릅니다.

  • 예상 시나리오
  • 가능한 시나리오
  • 거의 불가능한 시나리오.

이러한 테스트 사용 사례는 시그마 거리로 차트로 표시할 수 있습니다. 세 번째 범주(거의 불가능한 사용 사례)에 대한 테스트가 완료되면(3시그마 거리로 알려짐) 챗봇의 성능은 99% 신뢰 구간에서 평가된다고 할 수 있습니다. 인간이 언어를 사용하는 무한한 가능성이 있기 때문에 이 수준을 넘는 테스트는 높은 비용이 발생합니다.

테스트 영역:

챗봇 테스트는 테스트를 위해 XNUMX가지 종류의 도메인을 제공합니다.

  • 대화의 흐름
  • 자연어 처리 모델
  • 인텔리전스 온보딩
  • 성격
  • 이해
  • 응답
  • 경비
  • 속도
  • 카테고리
  • 오류 관리
  • 인텔리전스
  • 응답 시간

민첩하고 정기적인 테스트

챗봇은 애자일 접근 방식을 사용하여 개발된 소프트웨어 기술의 좋은 예입니다. 모든 루프 후에 얻을 수 있는 가능한 최고의 실행 가능한 제품을 제공합니다. 오류 처리 기능을 사용하여 새로운 문구를 캡처합니다.

버그가 봇에 침투하는 것을 방지하려면 각 반복에서 테스트를 수행해야 합니다. 초기 단계에는 비즈니스 워크플로의 실행을 보장하는 수동 테스트가 포함됩니다. 마지막 단계에는 시간 낭비를 줄이고 프로그래머가 더 나은 버전을 출시할 수 있도록 도와주는 자동 테스트가 포함됩니다.

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개발자 테스트

이러한 종류의 테스트는 개발자에게 친숙한 간단하고 직접적입니다. 여기에는 유효성 검사 및 검증 테스트를 실행하고 챗봇의 답변과 사용자 질문을 미리 정의하는 작업이 포함됩니다. 이 테스트는 봇이 가상의 질문에 정확한 답변을 제공하는지 여부를 확인합니다.

챗봇 테스팅 프레임워크

개발자와 테스터는 챗봇이 작동하는 방식을 이해하기 위해 테스트 개체의 불확실성 요소를 극복하기 위해 분석적 사고를 따라야 합니다. 다음 목록은 테스터가 챗봇을 다룰 때 활용할 수 있는 몇 가지 기술을 보여줍니다.

  • 고급 자동화 프레임워크: 대화의 점대점 흐름, 자연어 이해력, 자기계발 범위 등을 테스트하는 것은 필수입니다.
  • 도메인별 테스트: 주로 비즈니스 및 소비자 최종 이익을 위해 선택된 제품 및 서비스를 평가하는 것은 테스트 범위를 제한합니다. 따라서 도메인 테스트는 가능한 모든 사용 사례를 테스트하는 데 도움이 됩니다.
  • 실시간 모니터링 및 KPI(핵심 성과 지표): 챗봇 성능 측정을 위한 KPI는 서로 다르며 목표 달성률, AI 및 기계 학습률, 셀프 서비스 비율, 대체 비율과 같은 매개변수를 포함합니다.
  • 고급 보안 메커니즘: 보안 메커니즘은 사용자 인증, 종단 간 암호화, XNUMX단계 인증, 규정 준수 검증, 인증 시간 초과, 채널 인증, 의도 승인 및 자체 파괴 메시지를 통합해야 합니다.

최신 기술을 테스트하고 실제로 구현하는 것은 흥미롭고 동시에 도전적일 수 있습니다. 특히 챗봇 테스트에서 자신에게 유리하게 작동했던 접근 방식과 도구를 보면 최고의 개발자들 사이에서 좌절감을 느낄 수 있습니다. 따라서 이러한 최신 전략을 고려하면 개발자가 챗봇을 더 나은 방식으로 테스트하는 데 도움이 됩니다.

식물학

Botanalytics는 사용자 수명 주기 전반에 걸쳐 참여를 캡처하는 데 도움이 되는 동적 AI 지원 대화식 분석 도구입니다. 최첨단 AI 기반 솔루션으로 감성분석, A/B 테스팅 등을 통한 상호작용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

챗봇테스트

Chatbottest는 챗봇의 사용자 경험을 평가하는 데 도움이 되는 120개의 질문이 포함된 무료 가이드입니다. 위에서 언급한 XNUMX가지 테스트 영역을 기반으로 봇을 평가합니다.

다이 먼

Dimon은 챗봇의 대화 흐름과 사용자 경험을 테스트하는 테스트 도구입니다. 의 기능까지 추가했습니다. 소셜 미디어 플랫폼과 통합 Facebook, Slack, Messenger, Telegram 및 WeChat과 같은

챗봇 테스트 기술

사용 중인 도구 유형에 따라 챗봇을 테스트하는 데 사용할 수 있는 다양한 기술이 있습니다. 간단한 방법은 모델에서 전체 교육 데이터를 시도하고 모델을 올바르게 예측하는 것입니다. 또한 테스트 기술은 크게 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다.

산업 표준 교차 검증 기법

MI(Machine Learning) 기반 모델은 교차 검증이라는 통계적 접근 방식을 사용하여 테스트됩니다. 이 테스트에서는 훈련에 사용된 것과 다른 새로운 데이터를 예측하는 모델의 기능이 평가됩니다. 대화형 AI 시스템에서 이러한 종류의 테스트는 훈련에 사용된 범위 예제의 쿼리를 사용하여 봇을 테스트하는 것을 의미합니다.

표준 관행에는 LOOCV(Leave-one-out cross-validation) 및 K-fold가 포함됩니다. K-fold 방법은 데이터를 k개의 그룹으로 나눕니다. 한 부분은 모델 테스트에 사용되고 나머지 부분(k-1)은 학습에 사용됩니다. 테스트에 사용할 때마다 모든 분할이 번갈아가며 k 번 반복됩니다.

LOOCV 접근 방식은 원래 샘플을 테스트 및 훈련 세트로 나눌 수 있는 가능한 조합에 대해 모델을 테스트하는 광범위한 방법입니다. 계산 비용이 적게 들고 작은 데이터 세트를 훈련하는 데 적합합니다. 전문가들은 블라인드 테스트로 전환하기 전에 교차 검증 기술을 사용할 것을 권장합니다.

블라인드 테스트 — 문장으로 데이터 세트 테스트하기

블라인드 테스트에는 사용자가 문의할 수 있는 발화 또는 질문이 포함된 테스트 데이터와 이에 상응하는 정확한 답변이 포함됩니다. 이러한 쿼리는 배치 테스트를 통해 모델을 통해 실행됩니다. 이 과정에서 모든 쿼리는 모델의 예측이 정확한지 여부에 대해 표시됩니다.

사용된 방법에 관계없이 결과에 따라 조치 단계를 감지하는 것이 중요합니다. 데이터 시각화 기술은 모델이 데이터를 가깝거나 멀리 표시하여 데이터를 유사하거나 유사하지 않게 이해하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

혼동 행렬은 또한 NLP 트레이너가 패턴을 감지하고 요구 사항에 따라 목표를 재교육할 수 있도록 모델에서 예측한 목표를 나타내는 데 매우 유용합니다.

모든 프로젝트는 두 종류의 테스트를 통해 평가할 필요가 없습니다. 선택은 테스트를 수행할 수 있는 개발자의 지식과 잠재력에 달려 있습니다.

현재 데이터를 사용할 수 없는 경우에 대비하여 좋은 테스트 세트 만들기

대화형 AI의 테스트와 성공적인 구현은 주로 선택한 데이터 세트에 달려 있습니다. AI에 대한 블라인드 테스트 세트를 준비하기 전에 다음 규칙을 염두에 두십시오.

  • 시나리오 기반 — 대화형 AI와 통신하는 동안 사용자가 접할 수 있는 가능한 많은 시나리오를 반영합니다. 고유한 답변에 매핑되는 의도 기반 질문을 그룹화하는 데 도움이 됩니다.
  • 잘 설명된 설명 — 봇이 사용자에게 솔루션을 제공해야 하기 때문에 문제에 대한 자세한 설명이 있는 것이 항상 더 나은 것으로 간주됩니다. 사용자 유형, 직면한 어려움, 사용자가 쿼리를 표현하는 방법 등을 통합해야 합니다.
  • 해석 정렬- 사용자가 봇에게 묻는 질문을 체계적인 순서로 배열하는 것이 좋습니다.
  • 잘 정의된 답변 — 훈련 세트에 사용된 쿼리가 적절한 솔루션을 전달하고 가치를 전달하는지 확인합니다.
  • 현실에 기반한 질문 — 항상 실제 사용자가 묻는 진정한 질문을 포함하는 테스트와 관련하여 최상의 데이터 소스를 선택합니다.

피해야 할 몇 가지 일반적인 오류

봇 훈련과 관련하여 훈련 테스트 데이터 세트가 기대치를 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 다음과 같은 일반적인 오류로 인해 발생합니다.

  • 시나리오 해결을 위한 관련 없는 테스트 문제 — 부적절한 준비로 인해 테스트 참가자는 대화형 AI를 테스트하거나 재미를 위해 독특하고 임의적인 질문을 하게 될 수 있습니다.
  • 비슷한 표현에는 다른 의도가 있습니다. 갈등과 혼란을 야기합니다.
  • 시나리오에 대한 설명은 매우 일반적입니다.
  • 질문이 길고 명확하지 않음 — 종종 교육용 데이터 세트를 준비하는 동안 질문이 장황해지고 필요하지 않은 콘텐츠가 포함될 수 있습니다.

적용 비율 - 중요한 분석 매개변수

분석 도구의 지속적인 모니터링은 소프트웨어 배포 프로젝트에서 필수적입니다. 챗봇의 성능에 대한 반복적인 검토 및 테스트와 관련하여 더욱 중요해집니다.

커버리지 비율을 추적하기 위해 분석을 조정하십시오. 사용자가 어떤 질문을 하고 그 질문 중 올바르게 대답하도록 훈련된 AI 기반 비서에 몇 개나 포함되어 있는지 알 수 있습니다.

  • 적용 범위가 최소 70~80% 이상인 경우 챗봇 교육을 위해 선택한 질문이 좋고 실제 사용자가 질문할 수 있는 방법을 밀접하게 나타냅니다.
  • 커버리지 값이 위 제한보다 낮다는 것은 챗봇에 대한 훈련 세트에 포함되는 쿼리가 거의 없지만 실제 사용자가 요구하는 것과 정확히 일치하지 않는다는 것을 의미합니다.
  • 이러한 시나리오의 경우 가장 좋은 방법은 이러한 부적절한 쿼리 중 일부를 삭제하고 사용자가 도움이 필요한 관련 질문을 많이 포함하는 것입니다.
  • 의도당 더 적은 수의 예제와 다른 목적으로 그룹화된 유사한 표현이 잘못된 예측의 가장 일반적인 원인입니다.
  • 미리 정의된 테스트 세트에 따라 봇을 훈련시키기 위해서는 좋은 예를 수집하는 것이 필수적입니다. 규칙에 따라 인텐트당 10~20개의 예시를 타겟팅해야 합니다.

챗봇과 이메일 및 SMS 통합

이메일

요즘 사용할 수 있는 고급 기술 프레임워크를 사용하면 챗봇은 이메일 마케팅과 연계될 수 있습니다. 용이하게. 다음 사용 사례에서 볼 수 있듯이 이 두 기술은 함께 잘 작동하며 챗봇이 이메일 마케팅과 동기화할 수 있는 세 가지 상황을 강조합니다.

  • 이메일 구독 목록용 챗봇
  • 이메일 마케팅을 위한 대화형 챗봇
  • 온라인 구매를 위한 챗봇

다음은 메일링 리스트에 가입하도록 지시할 수 있는 가장 간단한 사용 사례입니다. 리드가 성공적으로 변환되면 봇은 구독자의 이메일 주소와 함께 몇 가지 기본 세부 정보를 요청할 수 있습니다.

따라서 기본적으로 전체 워크플로는 다음으로 구성됩니다.

  • 이메일 — 고객이 결정을 내리는 데 필요한 데이터 및 필수 문서
  • 챗봇 — 리드가 전환되려고 할 때 쿼리에 응답하고 정보를 즉시 전달합니다.
  • 챗봇은 온라인 구매 관리에도 사용됩니다.

SMS 챗봇 - 문자를 통한 마케팅

이메일 마케팅 챗봇과 마찬가지로 SMS 챗봇도 브랜드 마케팅 및 홍보에 활용되고 있습니다. SMS 마케팅 서비스는 사용자와 반복적으로 재참여하기 때문에 일관된 마케팅 채널을 제공합니다.

권한 기반 문자 메시지를 사용하여 신제품 출시, 분석 또는 피드백과 같은 마케팅 메시지를 전파합니다.

결론

그것은 결국 대화형 AI의 원하는 기능을 포함하기 위한 기초를 형성하는 테스트로 귀결됩니다. 그러나 이러한 기능은 지속적인 노력과 적절한 기술의 배포로 향상될 수 있습니다.

챗봇 테스트는 전체 챗봇 수명 주기에서 가장 중요한 특성을 형성합니다. 위에서 언급한 기술과 도구는 모든 플랫폼에서 봇을 시작하기 전에 봇을 광범위하게 검사하도록 안내합니다.

봇이 충분히 대화식인지 확인하고, 도메인별 테스트를 실행하고, 결과를 주의 깊게 검토하는 것이 좋습니다. 봇이 예기치 않은 쿼리를 얼마나 잘 처리하는지 알려야 합니다.

개발자의 도움말을 통해 수동으로 확인하거나 설명된 도구를 사용하여 평가할 수 있습니다. 마지막으로 중요한 것은, 챗봇을 보다 인터랙티브하게 만들기 위해, 항상 잡담을 장려하고 일치하는 의도를 찾고 탁월한 탐색과 함께 대체를 정의하십시오.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
Source: https://chatbotslife.com/a-guide-to-chatbot-testing-framework-techniques-2021-7b894313fd87?source=rss—-a49517e4c30b—4

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머신 비전이 비즈니스에 중요한 이유

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인공 지능의 가장 중요한 종류 중 하나는 컴퓨터 비전이라고도 하는 머신 비전일 수 있습니다. 이는 기계가 사람처럼 세상을 "볼" 수 있게 하는 이미지 처리 기술입니다.

이 기술은 이미 업계, 특히 소매, 창고 및 제조 부문에 큰 영향을 미치고 있습니다. 모든 비즈니스 소유자는 머신 비전이 향후 몇 년 동안 경제를 재편하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아야 합니다.

머신 비전이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

가장 간단한 머신 비전은 시각 정보와 인공 지능을 사용하여 이미지를 처리할 수 있는 알고리즘을 만드는 것입니다. 즉, 이미지를 식별 가능한 개체로 분해하고, 패턴을 스캔하고, 중요한 정보를 찾는 것입니다.

머신 비전 기술은 수십 년 동안 존재해왔지만 영상 처리 기술의 한계와 높은 센서 비용으로 인해 거의 사용되지 않았습니다.

최근 인공 지능은 머신 비전을 훨씬 더 실용적으로 만들었습니다.

기계 학습과 같은 AI 기반 접근 방식을 사용하면 사진 및 녹화된 비디오와 같은 시각적 정보가 충분하다면 카메라가 보는 것을 분해하고 기계나 로봇이 식별할 수 있는 구별되는 식별 가능한 물체를 골라낼 수 있는 알고리즘을 훈련할 수 있습니다. 사용.

예를 들어, 식료품점의 정보에 대해 훈련된 머신 비전 알고리즘은 선반, 바코드, 디스플레이, 고객 및 바닥 공간과 같은 물체뿐만 아니라 사진 또는 비디오 피드에서 볼 수 있는 다양한 제품을 식별할 수 있습니다.

머신 비전의 가장 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나는 자율 주행 자동차입니다. 이 자동차에는 카메라를 포함하여 주변 환경을 스캔하는 여러 센서가 장착되어 있습니다. 이 카메라의 영상은 기계 학습 알고리즘에 의해 처리됩니다.

이 알고리즘은 카메라의 시각적 데이터를 도로 위치, 다른 운전자의 위치, 자동차가 탐색해야 하는 장애물과 같은 자율 주행 시스템이 사용할 수 있는 정보로 분해합니다.

완전 자율 주행 자동차는 아직 시장에 출시되지 않았지만 유사한 기술을 사용하는 스마트 운전자 지원 시스템이 고급 차량에서 보편적으로 제공되기 시작했습니다.

그러나 머신 비전의 가장 큰 수혜자는 기술을 사용하여 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있는 회사일 것입니다.

AI 기반 이미지 처리가 비즈니스를 혁신하는 방법

경제 전반에 걸쳐 머신 비전은 몇 가지 다른 방식으로 사용되고 있습니다.

소매업에서 머신 비전은 종종 네트워크 센서와 AI를 사용하여 고객의 쇼핑 경험을 간소화하는 "스마트 매장"을 지원하는 데 도움이 됩니다.

이러한 스마트 스토어에는 다음이 포함됩니다. 계산대 없는 상점 지금 아마존이 개척하고 있습니다. 이 매장에서 카메라는 선반 무게 센서 및 동작 감지기와 같은 다른 센서와 결합되어 고객이 매장을 돌아다니며 카트를 채울 때 추적합니다.

유사한 기술을 사용하여 스마트하지 않은 기존 매장을 보다 지능적으로 만들 수도 있습니다. 예를 들어 여러 회사가 머신비전을 이용한 실험 테이크 아웃 방식을 채택하지 않는 매장에서 스마트 계산대를 만들 수 없습니다.

이는 스마트 매장에서 요구하는 것과 동일한 투자 없이 기존 셀프 체크아웃 시스템에 대한 보다 간소화된 대안을 제공할 수 있습니다.

제조에서 머신 비전은 종종 품질 보증 목적으로 사용됩니다.

예를 들어, 제조업체가 컨베이어 벨트 로봇에서 머신 비전을 사용하여 명백한 결함이 있는 제품에서 이상적인 제품을 분류하는 것을 볼 수 있습니다.

완제품의 색상 검사에만 다른 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 제조업체는 때때로 색상을 기준으로 색상을 사용하여 페인트의 칩, 색상으로 구분된 와이어와 같은 구성 요소의 결함 또는 오류를 찾기 위해 품질 보증 프로세스에 색상 검사를 사용합니다.

머신 비전을 사용하면 특정 조명 사용 이 프로세스를 더욱 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 순수한 백색광 대신 유색광을 사용하여 특정 색상을 강조 표시하고 알고리즘이 이를 추적하도록 도울 수 있습니다.

제조업체는 또한 머신 비전을 사용하여 새로운 자체 조종 로봇을 지원합니다. 예를 들어 창고가 있는 공장에서 일부 제조업체는 자동 이동 로봇(AMR)을 사용하여 피킹 및 포장을 부분적으로 자동화합니다.

이 로봇은 자율 주행 자동차와 같은 머신 비전을 사용하여 감독이 거의 또는 전혀 없이 공장 현장을 탐색합니다. 또한 머신 비전을 사용하여 바코드를 읽고 팔레트와 같은 개별 물체를 식별하여 공장 주변으로 운송할 품목을 선택할 수 있습니다.

비즈니스가 머신 비전을 통해 얻을 수 있는 이점

머신 비전이 대중화됨에 따라 경제 전반에 걸쳐 기업은 이 기술을 사용하는 새로운 장치와 플랫폼의 혜택을 누릴 수 있습니다.

이 기술의 일부 첨단 응용 프로그램은 이미 널리 사용 가능합니다. 이는 많은 기업이 이전에 자동화할 수 없었던 프로세스를 자동화하거나 지루하고 어려운 작업의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, AI 기반 광학 문자 인식(OCR)을 사용하는 필기 분석 및 디지털화 도구가 시장에 점점 더 많이 출시되고 있습니다. 이러한 도구는 손글씨의 스캔 또는 사진을 디지털 텍스트로 변환하여 필사에 대한 필요성을 줄이고 메모에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

소매업체는 머신 비전 구동 로봇의 이점을 누릴 수 있습니다. Walmart에서 사용하는 것과 같이 재고 관리를 위해. 이 로봇은 카메라를 사용하여 재입고가 필요한 제품을 스캔하여 통로를 위아래로 움직입니다.

소규모 기업은 또한 이 기술을 채택한 대규모 제조업체와 협력하여 이점을 얻을 수 있습니다. 머신 비전은 비용을 절감하고 제품 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. SMB의 경우 이 파트너십을 통해 제조 비용과 제품 결함 위험을 낮출 수 있습니다.

경우에 따라 품질 보증 프로세스를 개선하기 위해 이 기술을 사내에 도입하는 것이 가능할 수도 있습니다.

머신 비전의 중요성 증가

AI는 앞으로 몇 년 동안 비즈니스 세계에서 훨씬 더 중요해질 것입니다. 머신 비전과 같은 인공 지능으로 구동되는 기술은 동시에 더욱 정교해질 것입니다.

현재 기업은 품질 관리 개선 또는 재고 확인과 같은 프로세스 자동화와 같은 몇 가지 다른 방식으로 머신 비전을 사용할 수 있습니다. 복잡한 AI 기반 솔루션을 위한 리소스가 없는 소규모 비즈니스도 필기 OCR 앱과 같은 도구를 통해 머신 비전의 이점을 누릴 수 있습니다.

Eleanor Hecks는 디자이너 잡지. 그녀는 전임 프리랜서 디자이너가되기 전에 디지털 마케팅 대행사의 크리에이티브 디렉터였습니다. Eleanor는 남편이자 강아지 Bear와 함께 Philly에 살고 있습니다.

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코인베이스 보고서: 2021년 상반기에 ETH 거래량이 비트코인보다 더 많이 증가했습니다.

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그는 페니 주식을 거래하고 시장을 조작하여 많은 돈을 벌었지만 상징적인 영화 "더 울프 오브 월스트리트"에 영감을 준 트레이더인 Jordan Belfort는 현재 암호화 산업에서 벌어지고 있는 많은 일에 그다지 만족하지 않습니다.

최근에 회견 그는 암호화 공간에 대해 무엇이 그를 흥분시키고 무엇이 그를 괴롭히는지 자세히 설명했습니다.

좋은 점: 비트코인과 DeFi

Belfort는 낙관적인 Bitcoiner임을 고백합니다. 그는 비트코인을 발견한 이후로 흥미로운 아이디어를 발견했다고 설명했습니다.

그는 곧 비트코인과 암호화폐 산업에 대한 규제가 더 많아지기를 희망합니다. 그의 관점에서 보면 규제가 많을수록 미래에 암호화폐 사용자와 거래자에게 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

“대규모 규제가 시장에 빨리 나올수록 비트코인, 스테이블코인 및 기타 모든 것이 더 좋습니다. 사람들이 규제를 두려워해서는 안 된다고 생각합니다. 역사를 돌이켜보면… 정크본드 시장이라고 하면 모두가 '아, 규제당국이 온다! [하지만 궁극적으로] 시장이 훨씬 더 커져서 좋은 일이라고 생각한다”고 말했다.

Belford는 Bitcoin이 "밝은 미래"를 가지고 있으며 업계가 시간이 지남에 따라 유리하게 진화하여 지금은 훨씬 더 성숙해졌다고 말했습니다. 그는 BTC가 금의 심각한 대체품이 될 수 있다고 믿고 있으며 암호화폐가 올해를 $45,000에서 $70,000 사이에서 끝날 것으로 예상합니다.


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Belfort는 또한 그가 매우 혁신적이라고 믿는 산업인 DeFi에 대해 매우 열광적입니다. 그는 심지어 오늘날 DeFi 회사에 조언을 제공합니다.

나쁜 것: Shitcoin ≠ 암호화폐

Belfort는 결국 돈을 잃는 많은 부주의한 사람들을 끌어들이기 위해 생성되는 무가치한 암호 화폐의 수가 증가하는 것에 대해 우려했습니다.

그의 관점에서 이러한 사기는 일반적으로 암호화 산업에 해를 끼칩니다.

너무 많은 사기가 있습니다. 정말 슬픈 일입니다 ... 당신은이 모든 똥 코인을 가지고 있습니다. 말 그대로 매일 새로운 것이 인쇄되고 있습니다. 그들은 단순히 돈에서 사람들을 분리하도록 설계되었습니다.

그러나 그는 현재 법적 허점으로 인해 자유롭게 걷고 있지만 모든 범죄는 흔적을 남기고 결국에는 이러한 사기의 조직자가 비용을 지불할 것이라고 확신했습니다.

그는 어떤 암호화폐가 사기라고 생각하는지 명시하는 것을 거부했지만 암호화폐 시장을 정리할 것을 촉구했습니다.

더 어글리: 테더

Belfort에게 현재 생태계의 최고 스테이블 코인은 암호화 산업의 신뢰성에 대한 오점입니다. 테더를 사기라고 생각하느냐는 질문에 노련한 트레이더는 USDT에 대한 의심에 대해 몇 년 동안 경고했다고 강조했습니다.

2017년부터 테더에 큰 문제가 있는 줄 알았다고 하던데요... 테더 공급이 확장이 필요할 때 확장이 되니 꽤 편리한 것 같았습니다. 그리고 그들이 민사적으로 뭔가를 해결했을 때 나는 와우, 그들은 어떻게 그것을 빠져 나갔습니까?

그는 Tether를 사기 또는 똥 코인이라고 부르기를 거부했습니다. 그럼에도 불구하고 그는 테더가 현재 정상적으로 작동할 수 있습니다., 과거의 실수 복구할 수 없을 정도로 비용이 많이 들 수 있습니다.

그러나 이 시나리오가 암호화 생태계에 부정적인 결과를 가져올 수 있지만 그의 관점에서 볼 때 시장 균형이 다른 스테이블 코인으로 마이그레이션하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 입증된 합법성.

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출처: https://coingenius.news/coinbase-report-eth-trading-volume-increased-more-than-bitcoins-in-first-half-of-2021-30/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=coinbase-report -eth-trading-volume-increased-in-bitcoins-in-first-half-of-2021-30

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최근에 회견 그는 암호화 공간에 대해 무엇이 그를 흥분시키고 무엇이 그를 괴롭히는지 자세히 설명했습니다.

좋은 점: 비트코인과 DeFi

Belfort는 낙관적인 Bitcoiner임을 고백합니다. 그는 비트코인을 발견한 이후로 흥미로운 아이디어를 발견했다고 설명했습니다.

그는 곧 비트코인과 암호화폐 산업에 대한 규제가 더 많아지기를 희망합니다. 그의 관점에서 보면 규제가 많을수록 미래에 암호화폐 사용자와 거래자에게 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

“대규모 규제가 시장에 빨리 나올수록 비트코인, 스테이블코인 및 기타 모든 것이 더 좋습니다. 사람들이 규제를 두려워해서는 안 된다고 생각합니다. 역사를 돌이켜보면… 정크본드 시장이라고 하면 모두가 '아, 규제당국이 온다! [하지만 궁극적으로] 시장이 훨씬 더 커져서 좋은 일이라고 생각한다”고 말했다.

Belford는 Bitcoin이 "밝은 미래"를 가지고 있으며 업계가 시간이 지남에 따라 유리하게 진화하여 지금은 훨씬 더 성숙해졌다고 말했습니다. 그는 BTC가 금의 심각한 대체품이 될 수 있다고 믿고 있으며 암호화폐가 올해를 $45,000에서 $70,000 사이에서 끝날 것으로 예상합니다.


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Belfort는 또한 그가 매우 혁신적이라고 믿는 산업인 DeFi에 대해 매우 열광적입니다. 그는 심지어 오늘날 DeFi 회사에 조언을 제공합니다.

나쁜 것: Shitcoin ≠ 암호화폐

Belfort는 결국 돈을 잃는 많은 부주의한 사람들을 끌어들이기 위해 생성되는 무가치한 암호 화폐의 수가 증가하는 것에 대해 우려했습니다.

그의 관점에서 이러한 사기는 일반적으로 암호화 산업에 해를 끼칩니다.

너무 많은 사기가 있습니다. 정말 슬픈 일입니다 ... 당신은이 모든 똥 코인을 가지고 있습니다. 말 그대로 매일 새로운 것이 인쇄되고 있습니다. 그들은 단순히 돈에서 사람들을 분리하도록 설계되었습니다.

그러나 그는 현재 법적 허점으로 인해 자유롭게 걷고 있지만 모든 범죄는 흔적을 남기고 결국에는 이러한 사기의 조직자가 비용을 지불할 것이라고 확신했습니다.

그는 어떤 암호화폐가 사기라고 생각하는지 명시하는 것을 거부했지만 암호화폐 시장을 정리할 것을 촉구했습니다.

더 어글리: 테더

Belfort에게 현재 생태계의 최고 스테이블 코인은 암호화 산업의 신뢰성에 대한 오점입니다. 테더를 사기라고 생각하느냐는 질문에 노련한 트레이더는 USDT에 대한 의심에 대해 몇 년 동안 경고했다고 강조했습니다.

2017년부터 테더에 큰 문제가 있는 줄 알았다고 하던데요... 테더 공급이 확장이 필요할 때 확장이 되니 꽤 편리한 것 같았습니다. 그리고 그들이 민사적으로 뭔가를 해결했을 때 나는 와우, 그들은 어떻게 그것을 빠져 나갔습니까?

그는 Tether를 사기 또는 똥 코인이라고 부르기를 거부했습니다. 그럼에도 불구하고 그는 테더가 현재 정상적으로 작동할 수 있습니다., 과거의 실수 복구할 수 없을 정도로 비용이 많이 들 수 있습니다.

그러나 이 시나리오가 암호화 생태계에 부정적인 결과를 가져올 수 있지만 그의 관점에서 볼 때 시장 균형이 다른 스테이블 코인으로 마이그레이션하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 입증된 합법성.

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출처: https://coingenius.news/coinbase-report-eth-trading-volume-increased-more-than-bitcoins-in-first-half-of-2021-31/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=coinbase-report -eth-trading-volume-increased-in-bitcoins-in-first-half-of-2021-31

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강력한 Shopify 챗봇을 구축하는 방법

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챗봇을 사용하여 Shopify 전자 상거래 플랫폼에서 판매를 늘릴 수 있습니다. 어떻게 물어볼 수 있습니까? 음, 전환을 달성하는 가장 좋은 방법은 고객이 만족하는지 확인하는 것입니다. 구매 프로세스를 원활하고 고통 없이 만듦으로써 이를 가능하게 할 수 있습니다. 

쿼리에 대한 즉각적인 응답을 확인하는 것이 중요합니다. 연중무휴로 고객 서비스를 이용할 수 있어 대기 시간이 단축됩니다. 구매 주기 내 적시에 잠재 고객을 포착하지 못하면 잠재 고객을 잃을 수 있습니다.

또 다른 효과적인 방법은 제품 권장 사항으로 의사 결정을 안내하는 것입니다. 과거 쇼핑 행동을 기반으로 서비스를 개인화하면 고객이 귀하가 자신을 소중하게 생각한다고 느끼게 합니다. Shopify와 챗봇 통합 이 모든 것 등을 달성할 수 있습니다.

이 기사에서는 강력한 Shopify 챗봇을 구축하는 방법을 살펴봅니다. 따라야 할 중요한 단계를 안내해 드립니다.

  1. 챗봇 vs. 라이브 채팅: 어느 것이 더 나은 선택입니까?

라이브 채팅은 Shopify 플랫폼에서 고객 서비스를 처리할 수 있습니다. 라이브 에이전트는 고객이 도움이 필요할 때마다 디지털 통화를 받습니다. 많은 회사에서 이러한 작업을 콜센터에 아웃소싱합니다. 장점은 기계로 달성할 수 없는 인간 대 인간 상호 작용입니다. 

상담원은 대화의 성격에 따라 판매를 시작할 수도 있습니다. 단점은 많은 기업이 연중무휴로 팀을 대기시킬 여유가 없다는 것입니다. 전화가 많은 경우에는 고객의 대기 시간이 귀속됩니다. 

상담원도 고객을 잘못 관리할 수 있습니다. 우리는 모두 무례하고 무관심하거나 무지한 에이전트를 경험했습니다. 이런 식으로 많은 사업을 잃을 수 있습니다.

챗봇은 밤낮으로 사용할 수 있습니다. AI 챗봇에 투자하면 인간과 같은 능력을 가진 기계에 접근할 수 있습니다. 고객 문제를 신속하게 처리하므로 많은 양의 작업을 관리할 수 있습니다. 

AI 챗봇도 상황에 따라 반응을 조정할 수 있다. 챗봇도 우수 리드 생성. 데이터 기반 통찰력을 통해 기업은 추구하거나 폐기해야 할 리드를 알 수 있습니다.

그러한 기술에 대한 초기 투자는 실제로 약간 높을 수 있습니다. 그러나 장기적으로 비용을 계산하면 절감 효과를 볼 수 있습니다. 

밤낮으로 에이전트가 있다는 것이 무엇을 의미하는지 체크리스트를 작성하십시오. 귀하의 목록에는 급여, 보험, 간접비 및 사무 장비가 포함되어야 합니다.

  1. 챗봇의 직무 설명 결정

챗봇에 투자할 때 챗봇이 비즈니스를 위해 무엇을 하기를 원하는지 명확하게 하십시오. 기본적인 챗봇은 간단한 고객 지원 작업을 처리할 수 있습니다.

다른 옵션은 더 많은 기능을 제공하는 판매 봇입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 리드 생성 및 검증
  • 개인화된 제품 또는 서비스 추천
  • 회의 및 영업 전화 예약
  • CRM에 데이터 입력 등.

세 번째 옵션은 두 기능을 모두 통합하는 챗봇을 구축하는 것입니다. 예산이 허락한다면 이것이 바람직한 선택일 수 있습니다. 하나의 강력한 플랫폼에서 고객 서비스와 판매를 관리할 수 있습니다.

  1. Shopify 스토어와 챗봇 통합

챗봇을 Shopify 스토어와 통합하는 방법에는 세 가지가 있습니다.

  • 용도 쇼피파이 앱. Shopify 스토어에는 수많은 옵션이 있습니다. 여기에는 Ochatbots, Relish, Acobot 및 Octane이 포함됩니다. 시간을 내어 무엇을 선택하든지 읽어보십시오. 비용 영향 및 구성 요구 사항과 같은 사항을 살펴보십시오. 실사에는 고객 리뷰 읽기도 포함되어야 합니다.
  • 타사 시스템을 통한 통합. 가장 인기 있는 옵션 중 하나는 Facebook Messenger 챗봇 시스템입니다.
  • 맞춤형 챗봇 시스템을 개발하십시오. 이 옵션을 사용하면 훨씬 더 많은 자유를 얻을 수 있습니다. 고유한 비즈니스 요구 사항에 응답하는 기능을 포함할 수 있습니다.
  1. 챗봇 대화 개발

시스템을 결정하면 진정한 작업이 시작됩니다.

고객이 많이 묻는 경향이 있는 질문 유형을 분석하는 것부터 시작하십시오. FAQ 스크립트를 개발하는 것과 같다고 생각하십시오. 

공통 문제의 범주와 지도를 개발하는 것이 중요합니다. 시스템이 고객 쿼리를 기반으로 응답을 제공하기가 더 쉽습니다.

다음으로 챗봇이 처리할 영역을 결정합니다. 여기에는 영업 지원, 캠페인, 쿠폰 평가판 및 할인 코드와 같은 프로모션이 포함됩니다.

다음은 대화의 흐름에 초점을 맞춥니다. 흐름은 다음과 같이 시작해야 합니다.  인사 > 지금 통화 중입니다 > 어떻게 도와드릴까요?

참고하세요, 챗봇 대화 만들기 매우 도전적일 수 있습니다. 고객을 이해하고 관련 페르소나를 개발해야 합니다. 명확한 기대와 따르기 쉬운 지침을 갖는 것이 도움이 됩니다. 또한 방향 신호, 대체 답변 등을 제공합니다.

모든 스크립트와 좋은 흐름이 있으면 카피 라이팅 부분이옵니다. 고객의 입장에 서십시오. 상호 작용이 어떻게 들리기를 원하십니까? 한 가지 확실한 팁은 대화를 인간화하는 것입니다.

  1. 챗봇 설정 및 구성

챗봇을 설정하고 구성하려면 전문가 수준의 조언이 필요할 수 있습니다. 고급 기능으로 챗봇을 사용자 정의한 경우 특히 중요합니다. 

올바른 스크립트와 코드가 있는지 확인하려고 합니다. 그렇지 않으면 고객 경험이 매우 불쾌할 수 있습니다. 제품에 대한 정보를 얻으려고 하지만 챗봇에 올바른 정보가 없다고 상상해 보십시오. 

잘못된 코딩으로 인해 챗봇이 긴급 문제를 실시간 상담원에게 리디렉션할 수 없으면 어떻게 됩니까? 당신은 예쁜 것을 찾을 수 있습니다 그러한 상황의 재미있거나 신랄한 예 온라인.

챗봇이 고객과 직접 소통한다는 사실을 항상 염두에 두십시오. 경험은 좋은 관계를 시작할 수 있습니다. 동전의 반대편에서는 전환을 달성하기 전에 동전을 끝낼 수 있습니다.

최종 생각

챗봇은 Shopify 플랫폼에서 많은 기능을 제공합니다. 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 신속한 문의를 제공하고 개인화 및 제품 추천에 탁월합니다. 

영업 팀은 봇을 사용하여 리드를 생성하고 검증할 수도 있습니다. 그런 다음 그들은 인기 있는 리드를 찾거나 따뜻한 리드를 육성하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 실제 판매로 전환될 가능성이 더 높습니다.

우리 기사에서는 강력한 Shopify 챗봇을 구축하기 위해 취해야 할 단계를 살펴보았습니다. 이와 같은 기사는 훌륭한 출발점이 됩니다. 그러나 더 많은 연구를 하는 데 시간을 들이는 것이 중요합니다. 챗봇에 대해 밝혀낼 흥미로운 것들이 너무 많습니다.

또한 프로세스를 도와줄 전문가를 고용하는 것이 투자라고 생각하십시오. 은행에 가지고 갈 수 있는 것은 이것입니다. 챗봇은 Shopify 전자 상거래 플랫폼을 위한 탁월한 투자입니다. 그러니 건물을 지어라!

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