Привіт! 1. В клієнта є були структуровані дані по всіх entities. (жанри, виконавці, місця проведення і т.д.). Це хороший фундамент для шкидкого «холодного старту», коли тренінг сету нема. Є можливість розробити онтологію та додати синоніми. 2. Так! Ми користувалися dashbot.io, google analytics, facebook anaytics. Також ми групували нерозпізнанні повідомлення для подальшого аналізу. Для візуалізації та аналізу флову, інструментів подібних до Chatbase в цьому проекті ми не використовували. 3. Клієнт не має департаменту який займається продажем квитків. Все відбувається виключно онлайн без залучення людей. Не було змісту «здорожчувати» вартість продажі квитків. 4. Не можу, NDA

Проект під NDA. На жаль, не можу дати більше інформації.

Це альтернативний підхід. Є два види взаємодії із користувачем «Guided discovery» з використанням клавіш. Цей підхід корисний, коли користувач не визначився чого хоче. Альтернативний підхід «Direct discovery» — користувач знає продукт який хоче купити. Тут краще застосовувати NLP, оскільки можна зразу найти що цікавить,

Ми використали гібридний підхід. Наприклад: користувач цікавиться, які фільми він зможе подивитися на вихідних. Фільмів більше 40. Чат бот запитує в користувача жанр, який йому більше цікавий (комедія, драма).

Кожне рішення має свої переваги. Наприклад, чат-бот woebot — бот-психотерапевт. Дуже успішний в світі. Використовує лише кнопки та в деяких випадках keyword matching.

Чат-боти та віртуальні асистенти достатньо нова технологія для користувачів. Ще нема чітко сформованих «best practices». Тому є високий ризик, що користувачі не будуть взаємодіяти і спілкуватися із чат-ботом як було це спроектовано під час розробки. Через велику к-сть зворотнього звязку під час UAT було прийнято рішення з замовником виділити до 50% об’єму спрінтів на вирішення найважливіших користувацьких проблем.