Designing and building a customer service chatbot for student affairs office : Marmara University Faculty of Business Administration

Abstract

Rehber/ Sohbet robotları, internet üzerinden müşterilerle iletişimi geliştirmek, ilişkileri güçlendirmek, sorun çözmek, ve müşteri sorularına cevap vermek için kullanılan pratik yapay zekâ araçlarıdır. Son yıllarda, birçok endüstride daha fazla kullanılmaya başlamakta ve daha fazla önem verilmektedir. Raporlar yapay zekâ destekli rehber robotları müşteri hizmetlerinin geleceği olduğunu ortaya koymaktadır. Bazı başarılı rehber robot uygulamalarına rağmen, rehber robotların büyük bir kısmı başarısız olmakta ve çalışmalar olumsuz kullanıcı deneyimine sahip rehber robot kullanım sonuçlarını göstermektedir. Bizim bakış açımızdan, rehber robot başarısızlık vakaları üç faktörün sonucudur: (1) Tasarımcılar tarafından yapılan kötü tasarım, (2) Doğru yönetim eksikliği, (3) Tam otomasyon amacıyla rehber robotları güçlendirmek yerine insan çalışanların tamamen yerini alması anlayışıdır.Literatürdeki önemli sayıda çalışma, rehber robotu tasarımına çoğunlukla karşılıklı konuşma/ diyalog tasarımı açısından yaklaşmıştır. Bununla birlikte, endüstriyel ve performans yönetimi perspektifleri dahil olmak üzere rehber robotlarının tasarımında bütünsel bir yaklaşım eksikliği vardır. Bu nedenle, bu literatür boşluğunu doldurma çabası olarak, bu çalışma iyi bilinen iki yöntemi bütünleştiren bütünsel bir yaklaşım önermektedir: Aksiyomatik Tasarım Yöntemi ve Dengeli Puan Kartı modeli. Aksiyomatik Tasarım, diyalog oluşturmak için resmi bir çerçeve olarak kullanılmaktadır. Öte yandan, Dengeli Puan Kartı; uygulamadan önce robotu planlamak, performansını ölçmek ve robotu uygulamadan sonraki iyileştirme alanlarını belirlemek için, bir stratejik yönetim performans metriği olarak kullanılmaktadır. Önerilen yaklaşım, tipik bir üniversite öğrenci işleri ofisine uygulanmaktadır. Öğrencilerin şikayetleri, ihtiyaçları ve önceliklendirilmiş soruları, rehber robotun diyaloğunu tasarlamak, hedeflerini ve dahili özelliklerini belirlemek için kullanılmaktadır. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın rehber robot hizmetinin daha iyi tasarım ve yönetimine yardımcı olduğunu göstermektedir.

Chatbots are practical artificial intelligence tools for both improving communication and strengthening relationships with customers, solving problems, and replying to customers’ questions over the internet. In recent years, more users across many industries start to use and give more prominence. Reports reveal that AI-powered chatbots are the future of customer service. Despite several successful applications of chatbots, a large proportion of chatbots have failed, and studies have shown the use of chatbot results with negative user experience. From our point of view, chatbot failure cases are results of three factors: (1) The poor design made by designers, (2) The lack of proper management, (3) The conception that chatbots are used to replace human agents instead of empowering them.A significant number of existing studies in the literature have approached chatbot design mostly in terms of conversational design. However, there is a lack of a holistic approach to design chatbots, including industry and performance management perspectives. Therefore, as an effort to fill this literature gap, this study suggests a holistic approach integrating two well-known methods: The Axiomatic Design method and the Balanced Scorecard model. Axiomatic Design is used as a formal framework to construct the conversation. On the other hand, a Balanced Scorecard, a strategic management performance metric, is employed by the customer service department to plan for the chatbot before its launch, measure its performance, and identify the areas of improvements after the chatbot launch. The proposed approach is applied to a typical university student affairs office. Students’ complaints, needs, and prioritized queries are used to design the chatbot’s conversation and determine chatbot’s goals and internal features. Results show that the proposed approach help to make better design and management of chatbot service.