ChatCompose是一個用於營銷和支持的ChatBot平台。通過該平台，您可以創建自己的聊天機器人，設計對話腳本並安裝機器人以通過諸如Facebook，Slack，WhatsApp，WordPress網站，Shopify等流行渠道與客戶進行交互。
借助這項技術，您可以生成潛在客戶，自動化客戶支持和銷售流程，並總體上改善客戶體驗。
該平台非常直觀，它為您提供了模擬不同類型腳本的可能性，因此您可以嘗試最適合您業務的模型，然後可以隨時對其進行編輯或補充。
該平台生成的機器人使用人工智能和機器學習以及自然語言處理技術。這意味著他們經過專門設計，可以了解用戶在基於聊天的場景中所說的話。
聊天機器人易於實現，只需複制和粘貼幾行代碼，便可以將其安裝在站點上。此外，ChatCompose提供了"測試"選項，您可以使用該選項在面板中測試機器人，然後再將其投入生產以確保其正常運行。
ChatBots是使客戶服務自動化的技術，同時可以根據需要幫助產生潛在客戶或增加銷售額。基本上，從餐廳到醫療辦公室的所有類型的機器人都可以使用此技術。以下是一些常見的用例：
機器人提供了實際的支持，否則這些支持會很昂貴。客戶有時會在不聯繫他人的情況下快速回答一些想要回答的問題，例如：這種鞋子型號有哪些尺寸？或者醫生什麼時候去看病？您的網站提供什麼服務？以及您業務類型中常見的其他類型的查詢。
潛在客戶是向公司或企業提供必要數據的用戶，這樣他就可以與他聯繫並進行購買或簽訂合同。這對於人類來說可能是非常耗時的過程，但是機器人會對其進行自動化和簡化。
企業通過電話或實時聊天支持花費大量金錢，其中涉及僱用員工。您創建的漫遊器可以處理這些任務，也可以與物理代理一起操作以優化您的業務日常運營。
就像我們說過的，飯店或醫療機構等企業在機器人中找到了一個盟友，因為它們可以使用高效的數據庫系統自動執行預訂和約會過程，而不會出現人為錯誤。
許多企業需要進行調查以提高生產力或效率。在這些過程中，漫遊器可以作為一種媒介，不會使訪問您網站或消息傳遞應用程序的人感到不適。
您的ChatBot可以使用從數據庫或某些外部應用程序編程接口獲取的數據來回答用戶的查詢。換句話說，您可以將您的漫遊器與外部數據庫或API鏈接，以提供最適當的答案。
您創建的聊天機器人允許您的用戶使用PayPal購買。請記住，許多站點使客戶的購買過程繁瑣或令人困惑。機器人可以逐步指導您，直到他們付款並完成購買。
機器人基於機器學習，捕獲並保存有關用戶及其偏好的重要數據。因此，當用戶返回您的站點時，他們可以使用先前的信息以獲得更好的體驗。
通過該界面，您可以創建自己的腳本，其中包含針對您的業務定制的選項，HTML代碼，多媒體工具或簡單的文本答案等。這樣，您可以自動化任何特定過程。
聊天機器人所做的是以一種實用的方式並出於特定目的與用戶進行對話。
機器人是一種與計算機一樣古老的技術（已有50多年的歷史了），但是，自2016年以來，公司和企業意識到基於革命性AI的程序化響應技術可以提供令人驚訝的結果。
實際上，機器人提供了所有類型的業務用例，並且還有更多正在試用中。
創建機器人時，企業可以採用兩種對話方法：定向對話和公開對話。
一個是助手，另一個是在自然語言處理的幫助下。了解每個人接下來的意思。
這種對話方法也稱為"助手模式"。它以有限的方式使用自然語言處理（甚至可以不使用它），但是消息和響應的編程使聊天機器人可以執行引導用戶進入對話路徑的任務，而對話路徑是為準確預測需求而計劃的每個用戶。
假設有一個用戶進入您商店的網站，並且您有一個處於"助手"模式的機器人，其功能是幫助客戶準確找到他們想要的東西併購買而不會帶來麻煩。
在下圖中，我們看到了機器人如何通過提供用戶選項來查找他正在尋找的內容來引導對話。
從現在開始，機器人可以詢問用戶想要哪種產品，什麼顏色，尺寸，材料，價格以及所有必要的參數，以找到所需的東西。
顯然，自由是有限的，但是用戶會繼續通過選擇滿足其需求和偏好的選項來確定對話的方向。通過這種方式，機器人對客戶請求的響應更加準確和有意義。
根據用戶表達的需求，可以逐漸加深主題。以一種簡單的方式進行解釋，我們可以從詢問用戶他想在我們的商店中購買什麼開始，最後像店員在商店中那樣建議特殊的印刷品或季節性折扣。
這就是為什麼引導式對話被稱為"助手模式"的原因。
ChatCompose允許您生成這些類型的對話。導航到導航欄上的"創建腳本"部分。
輸入腳本名稱，描述，然後開始構建腳本。
您可以基於消息（您將在其中插入問題）和選項（您將向用戶提供所有類型的選項）構建整個機器人。
在右側邊欄中，您只需單擊一下就可以插入所有組件，以建立指導性對話，使用戶朝著特定目標邁進。
對話通常以問候語開始，然後您可以為用戶提供選項，可以插入表格，付款格式等。
這是基於自然語言處理的對話方法。它允許用戶提出他們想要的問題，在這種情況下，機器人試圖理解他們在說什麼。
請記住，自然語言處理是計算語言學的分支，其尋求解決方案以允許人類和機器使用自然語言進行交互。
與這些系統進行交互非常令人興奮，但是，存在很大的誤解用戶在聊天中寫的內容的風險。因此，由於用戶的需求可能與機器人真正理解的有所不同，因此響應的內容可能僅部分令人滿意。
同樣，編寫消息的用戶可能不清楚聊天機器人會回答什麼樣的問題。也就是說，用戶可以在機器人無法執行的域之外提出問題。
可以確定的是，您的聊天機器人訓練得越好，答案達到目標的機會就越大。
在ChatCompose中，您可以通過三個選項來訓練您的聊天機器人：使用自己的一對問題和答案，加載主題，導入問題和答案。
要開始使用自己的問題和答案對聊天機器人進行培訓，請訪問數據庫>響應部分。在此部分中，您可以輸入要回复的消息。
在本部分中，您可以使用文本或腳本（包含HTML，視頻，照片，選項，表單，鏈接等的腳本）進行響應。在文本回復中，放置您希望聊天機器人回答的問題。
例：
通過將此問題和答案上傳到數據庫，您的機器人可以回答完全相同的問題或其變體之一。例如："我如何與您聯繫？"，"我想與您聯繫"。您可以通過單擊角落的"編輯"按鈕來測試答案。
組件的響應也非常簡單。假設用戶說出類似"我想與您聯繫"之類的字樣，則該短語將作為激活器來執行您創建的捕獲用戶數據的腳本。它的工作方式相同：輸入觸發消息，然後選擇先前創建的組件或腳本。
要加載技能，請轉到數據庫>主題。您可以在其中找到各種主題，這些主題通常是用戶通常會問的每個問題：
基本信息 ：配置您的機器人的最基本的響應，例如問候，告別，感謝，用戶可用性等。
個性 ：在這裡，您可以賦予機器人以個性，從幽默感到現實生活中問題的平凡答案。
社交 ：您可以讓漫遊器回答常見的社交問題。
銷售 ：您可以配置最常見的銷售問題。
支持 ：配置您的機器人以回答企業中常見的支持問題。
入門 ：允許您在入門期間配置針對人力資源的常見問題。
例
您只需要選擇感興趣的主題並填寫這些常見問題的表格即可。因此，您的機器人將被訓練來回答它們。
查看適用於"銷售類別"的此示例：
您還可以在"數據庫">"導入CSV"部分中導入成對的問題和答案。 ChatCompose允許您在本部分中加載CSV文件，然後只需選擇"問題和答案"列並繼續。
您的文件數據將被加載到您的聊天機器人中。建議您一次使用50行的模板。
腳本化對話的主要好處是該機器人更加準確，它可以提供用戶立即需要的答案。
所有漫遊器響應均旨在引導用戶做出有意義的響應。
劣勢在於體驗，因為儘管用戶可以控制對話的進行方向，但他們不會像使用人工代理那樣感覺到這種體驗是自然的。
使用訓練有素的開放式對話機器人，用戶甚至可能會認為他們正在通過界面與人交談。
但是必須澄清的是，這不是在欺騙用戶，而是使用戶對響應的自然性和準確性感到驚訝。
但是，這種對話模型的缺點是，機器人受其理解的內容和受其訓練的對話類型的限制。
因此，並非所有答案都百分百令人滿意。與這種類型的聊天機器人進行交互時，用戶可能會感到非常興奮，但是出錯的風險要大得多。
