Use Cases
Dynamische Suche
Spezifischere, natürlichere Antworten mit Hilfe von AI geben.
Herkömmliche Suchen auf Webseiten, Online-Shops oder auch Desktop-Anwendungen basieren meist auf reinem Zeichenvergleich. Die Intention des/der UserIn wird dabei nicht betrachtet, was zu schlechten Suchergebnissen führen kann.
Durch den Einsatz von Machine Learning-basierten NLUs (Natural Language Understanding) im Ubitec Bot Framework können qualitativ bessere Suchergebnisse erzielt werden, ohne ein komplett neues Suchsystem aufbauen zu müssen.
Die Analyse der User-Eingabe auf Basis von Aspekten natürlicher Sprache erkennt zB. Filter, Kategorien, Markennamen und weitere Eigenschaften Ihrer Produkte oder Dokumente, um eine bessere und natürlichere Suche zu ermöglichen.
Auch Such-Eingaben, die keinen eigentlichen Treffer im Such-Index erzielen, kann mit Hilfe des Ubitec Bot Frameworks die Intention des/der UserIn erkannt werden, und somit zum Beispiel auch den Lieferstatus oder die Bestellkosten in einem Webshop via Such-Eingabefeld erfragbar machen.
Features
- Ergebnisse reduzieren
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Dynamische Suchen ermöglichen abhängig von der Eingabe der Nutzer spezifischere Ergebnisse anzuzeigen.
- Schrittweise zum Ergebnis
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Je nachdem wie viele "Variablen" in einer Suchanfrage eingegeben werden kann der Chatbot spzifische Rückfragen stellen um das Ergebnis zu verbessern.
- Drittsysteme verbessern
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Im Regelfall muss ein Suchsystem nicht neu gebaut werden. Normalerweise reicht es aus mittels NLU dem Suchalgorithmus den Weg zu weisen.
- Dynamische Konversation
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Der Chatbot erkennt beim Prozess der Terminvereinbarung spezielle Anforderungen (zB. Dokumente) und weist die Personen darauf hin.