Retail business chatbot implementation with Dialogflow and IBM Watson
11
5
Issued Date
2023
Copyright Date
2023
Resource Type
Language
eng
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
xiii, 79 leaves : ill.
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ขอสงวนไว้สำหรับเพื่อการศึกษาเท่านั้น ต้องอ้างอิงแหล่งที่มา ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และห้ามนำไปใช้เพื่อการค้า
Rights Holder(s)
Mahidol University
Bibliographic Citation
Thematic Paper (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2023
Suggested Citation
Kritima Klomnoi Retail business chatbot implementation with Dialogflow and IBM Watson. Thematic Paper (M.Sc. (Information Technology Management))--Mahidol University, 2023. Retrieved from: https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/123456789/117660
Title
Retail business chatbot implementation with Dialogflow and IBM Watson
Alternative Title(s)
การสร้างแชทบอทสำหรับธุรกิจค้าปลีกด้วย กูเกิ้ล ไดอะล็อกโฟลว์ และไอบีเอ็ม วัตสัน
Author(s)
Advisor(s)
Abstract
This study focuses on integrating chatbots, a popular artificial intelligence tool, with social and business channels to alleviate human workload by providing frequently asked questions and practical solutions. The research proposes a two-phase method for evaluating chatbot platforms. In the first phase, the chatbot is designed, and results are collected with confidence values. Two prominent chatbot platforms, IBM Watson and Google Dialogflow, are selected for evaluation using a test set comprising 57 questions from nineteen intents. The results of the first phase reveal that Dialogflow exhibits higher confidence values and intent classification. However, both platforms demonstrate similar accuracy results for context testing. The second phase employs Nielsen's heuristics and the Analytic Hierarchy Process (AHP) method to compare and evaluate the chatbot platforms. Ten conversation designers participated in this evaluation process. The AHP survey results indicate that intent and flow accuracy are considered the most critical criteria, whereas aesthetic and minimalist design receive the lowest significance. Google Dialogflow achieves the first rank with a score of 0.55, while IBM Watson achieves a score of 0.44. Overall, this research contributes to understanding chatbot integration in businesses and provides insights into the evaluation of chatbot platforms based on confidence values, intent classification, accuracy, and user perceptions. Implication of the Thematic Paper: The findings of this study suggest that when evaluating chatbot platforms, aesthetic and minimalist design should be given less importance compared to other metrics. On the other hand, intent and context accuracy emerge as the most crucial factors to consider. These results can serve as a valuable guideline for designing chatbot interfaces focusing on core features that enhance flow accuracy, provide helpful error messages, and offer user control freedom. Beyond platform providers, conversation designers can leverage these findings to develop their methods and forms for evaluating chatbots. Designers can create chatbot systems that better meet user needs and expectations by emphasizing intent and context accuracy. Overall, this research provides practical implications for the design and evaluation of chatbots, emphasizing the significance of core functionality and accuracy while highlighting the need for user-friendly interfaces that prioritize seamless user experiences.
งานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแชทบอท ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับความนิยม เพื่อนำมาใช้ลดจำนวนงานของมนุษย์ ด้วยการตอบคำถาม และการเสนอวิธีการแก้ปัญหา ผ่านช่องทางการสื่อสารต่าง ๆ ของแต่ละธุรกิจ การดำเนินการประเมินแชทบอทแพลตฟอร์มแบ่งออกเป็นสองส่วน ในส่วนแรก สร้างแชทบอทบนกูเกิลไดอะล็อกโฟลว์และไอบีเอ็มวัตสัน โดยออกแบบประโยคทดสอบทั้งหมด 57 ประโยค และเก็บผลค่าความเชื่อมั่น ซึ่งผลที่ได้ไดอะล็อกโฟลว์ได้รับค่าความเชื่อมั่นที่สูง และผลการจำแนกหัวข้อสนทนาแม่นยากว่าไอบีเอ็มวัตสัน ในส่วนของการจำแนกเนื้อหาบทสนทนาทั้งสองแพลตฟอร์มมีผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกัน ส่วนที่สอง นำปัจจัยของนิวสันฮิวริสติกมาจำแนกความสำคัญ โดยผ่านกระบวนการ Analytic Hierarchy Process (AHP) เพื่อประเมินความเหมาะสมการใช้งานของแชทบอท ทดสอบโดยนักออกแบบแชทบอทสิบคน ผลคือนักออกแบบให้ความสนใจต่อความแม่นยำในการจำแนกบทสนทนาเป็นอันดับแรก และให้ความสวยงามของแชทบอทแพลตฟอร์มเป็นลำดับสุดท้าย กูเกิลไดอะล็อกโฟลว์ได้คะแนน 0.55 ในขณะที่ไอบีเอ็มวัตสันได้คะแนน 0.44 งานวิจัยนี้ช่วยให้เข้าใจการนำแชทบอทมาประยุกต์กับธุรกิจ และการประเมินแชทบอทด้วยค่าความเชื่อมั่น การจำแนกหัวข้อสนทนา ค่าความแม่นยำ และมุมมองของผู้ใช้งาน การนำผลของสารนิพนธ์ไปใช้ จากการวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า ความน่าใช้งานของแชทบอทควรให้ความสำคัญน้อยสุด เมื่อเปรียบเทียบกับปัจจัยด้านต่าง ๆ ในทางกลับกันปัจจัยด้านการจำแนกหัวข้อ ลำดับบทสนทนาและความแม่นยำของแชทบอทเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการพิจารณา ผลของงานวิจัยนี้สามารถนำมาเป็นแนวทางสำหรับออกแบบหน้าต่างการใช้งานแชทบอทแพลตฟอร์ม เน้นไปที่ฟังก์ชันหลัก ซึ่งส่งผลให้แชทบอทมีความแม่นยำ มีคำแนะนำที่มีประโยชน์ต่อผู้ใช้งานเมื่อมีข้อผิดพลาดระหว่างการใช้งาน และการควบคุมการออกแบบแชทบอทได้ตามวัตถุประสงค์ของผู้ใช้งาน นอกจากผู้ให้บริการแชทบอทแพลตฟอร์ม ผู้สร้างและออกแบบแชทบอทก็สามารถนำผลของงานวิจัยนี้ มาประยุกต์กับวิธีการประเมินและจัดทำเป็นแบบฟอร์มสำหรับประเมินแชทบอท โดยผู้ออกแบบสามารถสร้างแชทบอทที่เหมาะสมกับผู้ใช้งานให้เหมาะสมขึ้น ได้ด้วยการพิจารณาการจำแนกหัวข้อสนทนาและลำดับหัวข้อบทสนทนาเป็นปัจจัยหลัก โดยสรุปแล้วงานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับออกแบบและการประเมินแชทบอททั้งด้านการใช้งานและความแม่นยำ ในขณะเดียวกันก็ให้ความสำคัญต่อความสำคัญของหน้าต่างการใช้งานที่สะดวกและราบรื่นสำหรับผู้ใช้งาน
งานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแชทบอท ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับความนิยม เพื่อนำมาใช้ลดจำนวนงานของมนุษย์ ด้วยการตอบคำถาม และการเสนอวิธีการแก้ปัญหา ผ่านช่องทางการสื่อสารต่าง ๆ ของแต่ละธุรกิจ การดำเนินการประเมินแชทบอทแพลตฟอร์มแบ่งออกเป็นสองส่วน ในส่วนแรก สร้างแชทบอทบนกูเกิลไดอะล็อกโฟลว์และไอบีเอ็มวัตสัน โดยออกแบบประโยคทดสอบทั้งหมด 57 ประโยค และเก็บผลค่าความเชื่อมั่น ซึ่งผลที่ได้ไดอะล็อกโฟลว์ได้รับค่าความเชื่อมั่นที่สูง และผลการจำแนกหัวข้อสนทนาแม่นยากว่าไอบีเอ็มวัตสัน ในส่วนของการจำแนกเนื้อหาบทสนทนาทั้งสองแพลตฟอร์มมีผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกัน ส่วนที่สอง นำปัจจัยของนิวสันฮิวริสติกมาจำแนกความสำคัญ โดยผ่านกระบวนการ Analytic Hierarchy Process (AHP) เพื่อประเมินความเหมาะสมการใช้งานของแชทบอท ทดสอบโดยนักออกแบบแชทบอทสิบคน ผลคือนักออกแบบให้ความสนใจต่อความแม่นยำในการจำแนกบทสนทนาเป็นอันดับแรก และให้ความสวยงามของแชทบอทแพลตฟอร์มเป็นลำดับสุดท้าย กูเกิลไดอะล็อกโฟลว์ได้คะแนน 0.55 ในขณะที่ไอบีเอ็มวัตสันได้คะแนน 0.44 งานวิจัยนี้ช่วยให้เข้าใจการนำแชทบอทมาประยุกต์กับธุรกิจ และการประเมินแชทบอทด้วยค่าความเชื่อมั่น การจำแนกหัวข้อสนทนา ค่าความแม่นยำ และมุมมองของผู้ใช้งาน การนำผลของสารนิพนธ์ไปใช้ จากการวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า ความน่าใช้งานของแชทบอทควรให้ความสำคัญน้อยสุด เมื่อเปรียบเทียบกับปัจจัยด้านต่าง ๆ ในทางกลับกันปัจจัยด้านการจำแนกหัวข้อ ลำดับบทสนทนาและความแม่นยำของแชทบอทเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการพิจารณา ผลของงานวิจัยนี้สามารถนำมาเป็นแนวทางสำหรับออกแบบหน้าต่างการใช้งานแชทบอทแพลตฟอร์ม เน้นไปที่ฟังก์ชันหลัก ซึ่งส่งผลให้แชทบอทมีความแม่นยำ มีคำแนะนำที่มีประโยชน์ต่อผู้ใช้งานเมื่อมีข้อผิดพลาดระหว่างการใช้งาน และการควบคุมการออกแบบแชทบอทได้ตามวัตถุประสงค์ของผู้ใช้งาน นอกจากผู้ให้บริการแชทบอทแพลตฟอร์ม ผู้สร้างและออกแบบแชทบอทก็สามารถนำผลของงานวิจัยนี้ มาประยุกต์กับวิธีการประเมินและจัดทำเป็นแบบฟอร์มสำหรับประเมินแชทบอท โดยผู้ออกแบบสามารถสร้างแชทบอทที่เหมาะสมกับผู้ใช้งานให้เหมาะสมขึ้น ได้ด้วยการพิจารณาการจำแนกหัวข้อสนทนาและลำดับหัวข้อบทสนทนาเป็นปัจจัยหลัก โดยสรุปแล้วงานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับออกแบบและการประเมินแชทบอททั้งด้านการใช้งานและความแม่นยำ ในขณะเดียวกันก็ให้ความสำคัญต่อความสำคัญของหน้าต่างการใช้งานที่สะดวกและราบรื่นสำหรับผู้ใช้งาน
Degree Name
Master of Science
Degree Level
Master's degree
Degree Department
Faculty of Engineering
Degree Discipline
Information Technology Management
Degree Grantor(s)
Mahidol University