ChatCompose是一个用于营销和支持的ChatBot平台。通过该平台，您可以创建自己的聊天机器人，设计对话脚本并安装机器人，以通过诸如Facebook，Slack，WhatsApp，WordPress网站，Shopify等流行渠道与客户进行交互。
借助这项技术，您可以生成潜在客户，自动化客户支持和销售流程，并总体上改善客户体验。
该平台非常直观，它为您提供了模拟不同类型脚本的可能性，因此您可以尝试最适合您业务的模型，然后可以随时对其进行编辑或补充。
该平台生成的机器人使用人工智能和机器学习以及自然语言处理技术。这意味着他们经过专门设计，可以了解用户在基于聊天的场景中所说的话。
聊天机器人易于实现，只需复制和粘贴几行代码，便可以将其安装在站点上。此外，ChatCompose提供了"测试"选项，您可以使用该选项在面板中测试机器人，然后再将其投入生产以确保其正常运行。
ChatBots是使客户服务自动化的技术，同时可以根据需要帮助产生潜在客户或增加销售额。基本上，从餐厅到医疗办公室的所有类型的机器人都可以使用此技术。以下是一些常见的用例：
机器人提供了实际的支持，否则这些支持会很昂贵。客户有时会在不联系他人的情况下快速回答一些想要回答的问题，例如：这种鞋子型号有哪些尺寸？或者医生什么时候去看病？您的网站提供什么服务？以及您业务类型中常见的其他类型的查询。
潜在客户是向公司或企业提供必要数据的用户，这样他就可以与他联系并进行购买或签订合同。这对于人类来说可能是非常耗时的过程，但是机器人会对其进行自动化和简化。
企业通过电话或实时聊天支持花费大量金钱，其中涉及雇用员工。您创建的漫游器可以处理这些任务，也可以与物理代理一起操作以优化您的业务日常运营。
就像我们说过的，饭店或医疗机构等企业在机器人中找到了一个盟友，因为它们可以使用高效的数据库系统自动执行预订和约会过程，而不会出现人为错误。
许多企业需要进行调查以提高生产力或效率。在这些过程中，漫游器可以作为一种媒介，不会使访问您网站或消息传递应用程序的人感到不适。
您的ChatBot可以使用从数据库或某些外部应用程序编程接口获取的数据来回答用户的查询。换句话说，您可以将您的漫游器与外部数据库或API链接，以提供最适当的答案。
您创建的聊天机器人允许您的用户使用PayPal购买。请记住，许多站点使客户的购买过程繁琐或令人困惑。机器人可以逐步指导您，直到他们付款并完成购买。
机器人基于机器学习，捕获并保存有关用户及其偏好的重要数据。因此，当用户返回您的站点时，他们可以使用先前的信息以获得更好的体验。
通过该界面，您可以创建自己的脚本，其中包含针对您的业务定制的选项，HTML代码，多媒体工具或简单的文本答案等。这样，您可以自动化任何特定过程。
聊天机器人所做的是以一种实用的方式并出于特定目的与用户进行对话。
机器人是一种与计算机一样古老的技术（已有50多年的历史了），但是，自2016年以来，公司和企业意识到基于革命性AI的程序化响应技术可以提供令人惊讶的结果。
实际上，机器人提供了所有类型的业务用例，并且还有更多正在试用中。
创建机器人时，企业可以采用两种对话方法：定向对话和公开对话。
一个是助手，另一个是在自然语言处理的帮助下。了解每个人接下来的意思。
这种对话方法也称为"助手模式"。它以有限的方式使用自然语言处理（甚至可以不使用它），但是消息和响应的编程使聊天机器人可以执行引导用户进入对话路径的任务，而对话路径是为准确预测需求而计划的每个用户。
假设有一个用户进入您商店的网站，并且您有一个处于"助手"模式的机器人，其功能是帮助客户准确找到他们想要的东西并购买而不会带来麻烦。
在下图中，我们看到了机器人如何通过提供用户选项来查找他正在寻找的内容来引导对话。
从现在开始，机器人可以询问用户想要哪种产品，什么颜色，尺寸，材料，价格以及所有必要的参数，以找到所需的东西。
显然，自由是有限的，但是用户会继续通过选择满足其需求和偏好的选项来确定对话的方向。通过这种方式，机器人对客户请求的响应更加准确和有意义。
根据用户表达的需求，可以逐渐加深主题。以一种简单的方式进行解释，我们可以从询问用户他想在我们的商店中购买什么开始，最后像店员在商店中那样建议特殊的印刷品或季节性折扣。
这就是为什么引导式对话被称为"助手模式"的原因。
ChatCompose允许您生成这些类型的对话。导航到导航栏上的"创建脚本"部分。
输入脚本名称，描述，然后开始构建脚本。
您可以基于消息（您将在其中插入问题）和选项（您将向用户提供所有类型的选项）构建整个机器人。
在右侧边栏中，您只需单击一下就可以插入所有组件，以建立指导性对话，使用户朝着特定目标迈进。
对话通常以问候语开始，然后您可以为用户提供选项，可以插入表格，付款格式等。
这是基于自然语言处理的对话方法。它允许用户提出他们想要的问题，在这种情况下，机器人试图理解他们在说什么。
请记住，自然语言处理是计算语言学的分支，其寻求解决方案以允许人类和机器使用自然语言进行交互。
与这些系统进行交互非常令人兴奋，但是，存在很大的误解用户在聊天中写的内容的风险。因此，由于用户的需求可能与机器人真正理解的有所不同，因此响应的内容可能仅部分令人满意。
同样，编写消息的用户可能不清楚聊天机器人会回答什么样的问题。也就是说，用户可以在机器人无法执行的域之外提出问题。
可以确定的是，您的聊天机器人训练得越好，答案达到目标的机会就越大。
在ChatCompose中，您可以通过三个选项来训练您的聊天机器人：使用自己的一对问题和答案，加载主题，导入问题和答案。
要开始使用自己的问题和答案对聊天机器人进行培训，请访问数据库>响应部分。在此部分中，您可以输入要回复的消息。
在本部分中，您可以使用文本或脚本（包含HTML，视频，照片，选项，表单，链接等的脚本）进行响应。在文本回复中，放置您希望聊天机器人回答的问题。
例：
通过将此问题和答案上传到数据库，您的机器人可以回答完全相同的问题或其变体之一。例如："我如何与您联系？"，"我想与您联系"。您可以通过单击角落的"编辑"按钮来测试答案。
组件的响应也非常简单。假设用户说出类似"我想与您联系"之类的字样，则该短语将作为激活器来执行您创建的捕获用户数据的脚本。它的工作方式相同：输入触发消息，然后选择先前创建的组件或脚本。
要加载技能，请转到数据库>主题。您可以在其中找到各种主题，这些主题通常是用户通常会问的每个问题：
基本信息 ：配置您的机器人的最基本的响应，例如问候，告别，感谢，用户可用性等。
个性 ：在这里，您可以赋予机器人以个性，从幽默感到现实生活中问题的平凡答案。
社交 ：您可以让漫游器回答常见的社交问题。
销售 ：您可以配置最常见的销售问题。
支持 ：配置您的机器人以回答企业中常见的支持问题。
入门 ：允许您在入门期间配置针对人力资源的常见问题。
例
您只需要选择感兴趣的主题并填写这些常见问题的表格即可。因此，您的机器人将被训练来回答它们。
查看适用于"销售类别"的此示例：
您还可以在"数据库">"导入CSV"部分中导入成对的问题和答案。 ChatCompose允许您在本部分中加载CSV文件，然后只需选择"问题和答案"列并继续。
您的文件数据将被加载到您的聊天机器人中。建议您一次使用50行的模板。
脚本化对话的主要好处是该机器人更加准确，它可以提供用户立即需要的答案。
所有漫游器响应均旨在引导用户做出有意义的响应。
劣势在于体验，因为尽管用户可以控制对话的进行方向，但他们不会像使用人工代理那样感觉到这种体验是自然的。
使用训练有素的开放式对话机器人，用户甚至可能会认为他们正在通过界面与人交谈。
但是必须澄清的是，这不是在欺骗用户，而是使用户对响应的自然性和准确性感到惊讶。
但是，这种对话模型的缺点是，机器人受其理解的内容和受其训练的对话类型的限制。
因此，并非所有答案都百分百令人满意。与这种类型的聊天机器人进行交互时，用户可能会感到非常兴奋，但是出错的风险要大得多。
