Conversation Design ศาสตร์ที่ UX ในยุค AI ต้องรู้
จากครั้งที่แล้วเราลงลึกเรื่อง “Guard Rail” กัน ก็มีเพื่อนๆ ทักมาว่าให้เล่าเรื่องพื้นฐานของ Conversation Design ก่อน จะได้ย่อยเรื่องยากได้ง่ายขึ้น
ก็เลยเกิดเป็นคนความนี้ครับ คือเวลาเราคุยกับ Chatbot เราก็อยากรู้ว่าเราคุยกับ Bot แต่ในขณะเดียวกันก็ไม่อยาก รู้สึกเหมือนกำลังคุยกับหุ่นยนต์แข็งๆ เรายังอยากให้บทสนทนามันเป็นธรรมชาติ
นี่เหตุผลที่ว่าทำไม Conversation Design หรือ การออกแบบบทสนทนา ถึงมีความสำคัญขึ้นมา และเผลอๆ ในยุคนี้มันจะสำคัญยิ่งกว่าที่ผ่านมาซะอีก วันนี้ผมเลยอยากมาเล่าให้ฟังแบบสบายๆ ครับว่าศาสตร์นี้มันคืออะไร และทำไมมันถึงเป็นเรื่องที่น่าสนุกมากๆ (สำหรับผม 😋)
Conversation Design คืออะไร?
ง่ายๆ เลยครับ Conversation Design คือศาสตร์ของการออกแบบบทสนทนาระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ให้มันรู้สึกเป็นธรรมชาติ เข้าใจง่าย และได้คำตอบที่ต้องการจริงๆ มันไม่ใช่แค่การทำให้ Bot ตอบคำถามได้นะครับ แต่มันคือการทำให้ Bot คุยได้ ลองคิดดูว่า ถ้าลูกค้าทักมาถามร้านเรา เราคงไม่อยากให้ Bot ตอบแบบหุ่นยนต์ถามคำตอบคำใช่ไหมครับ…
ตัวอย่างที่ไม่ดี
ลูกค้า: "มีอาหารหมามั้ย?"
Bot: "มีครับ" (จบ.. เงียบกริบ 😅)แต่ถ้าเราออกแบบบทสนทนาดีๆ Bot ควรจะชวนคุยต่อเพื่อปิดการขายแบบนี้ครับ…
ตัวอย่างที่ดีขึ้นแล้ว แต่ยังไม่ Perfect
ลูกค้า: "มีอาหารหมามั้ย?"
Bot: "มีเพียบเลยครับ! น้องที่บ้านทานสูตรไหนอยู่ หรือมีแพ้อะไรมั้ยเอ่ย? เดี๋ยวผมช่วยแนะนำให้ครับ
🐶"หรือให้ดีกว่านั้น คำถามไม่ควรไปอยู่กลางประโยค
ตัวอย่างที่ดี
ลูกค้า: "มีอาหารหมามั้ย?"
Bot: "มีเพียบเลยครับ! เดี๋ยวผมช่วยแนะนำให้ น้องที่บ้านทานสูตรไหนอยู่ หรือมีแพ้อะไรมั้ยครับ?
🐶"หลักการบทสนทนาที่ดีของ Paul Grice
การสนทนาที่ดีมีหลักการง่ายๆ ที่นักภาษาศาสตร์ชื่อ Paul Grice เคยบอกไว้ว่า บทสนทนาที่ดีต้องมีความร่วมมือกัน ซึ่งประกอบไปด้วย 4 ข้อ:
- Quantity (ปริมาณ) - ให้ข้อมูลพอดี
- Quality (คุณภาพ) - พูดความจริง อย่าโกหก อย่าเดา ← AI ทำได้ยากมาก 🥲
- Relation (ความเกี่ยวข้อง) - พูดให้ตรงประเด็น
- Manner (วิธีการ) - ไม่อ้อมค้อม
และนี่แหละครับ คือพื้นฐานของ Conversation Design ที่จะทำให้ Bot ของเราคุยกับลูกค้าได้อย่างดี แต่จะทำให้มันได้แบบนี้ไม่ได้ง่าย เพราะเราไม่ใช่คนเขียนข้อความตอบกลับโดยตรง แต่เราต้องสอนให้ AI มันตอบคำถามแทนเราให้ได้
จะเข้าใจเรื่องนี้ต้องท้าวความประวัติของ Chat Bot กันหน่อย
ย้อนอดีตกันหน่อย: วิวัฒนาการของ Chat Bot 🕰
เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ผมขอเล่าผ่านตัวอย่าง “ร้านขายอาหารสัตว์” ร้านเดิม แต่เปลี่ยนไปตามยุคสมัย 3 ช่วงครับ
1. ยุค Decision Tree: ให้ผู้ใช้เลือกคำตอบที่เราเตรียมไว้แล้ว 🤖
ยุคนี้ถึงจะเป็น Chat Bot แต่กลับเหมือนเวลาเราโทรหา Call Center แล้วเจอระบบตอบรับอัตโนมัติ (IVR) ร้านอาหารสัตว์ในยุคนี้จะเป็นแบบนี้ครับ:
Bot: "สวัสดีครับ Pet Shop ยินดีต้อนรับ"
[สนใจอาหารสุนัข] [สนใจอาหารแมว] [ติดตามพัสดุ]
คือให้เราเลือกคำตอบเลยว่าเราจะถามอะไร แล้วระบบก็จะเตรียมคำตอบเอาไว้แล้วเนื่องจากยุคนี้คอมพิวเตอร์ต้องการความชัดเจน 100% ลูกค้าต้องเดินตามเส้นที่เราขีดไว้เป๊ะๆ ถ้าลูกค้าอยากได้ “ทรายแมว” แต่ไม่มีปุ่มให้กด ก็ไปต่อไม่ได้เลย
การออกแบบก็จะเน้น Information Architecture ครับ จัดหมวดหมู่คำถามให้ดีที่สุด ให้คนกดน้อยครั้งที่สุดเพื่อเจอข้อมูลที่อยากได้เร็วที่สุด
2. ยุค Intent-based: Bot เริ่มเดาใจได้บ้างแล้ว 🤔
ยุคนี้ AI เริ่มฉลาดขึ้น (เราใช้เครื่องมืออย่าง Dialogflow/Lex ในการออกแบบ) เมื่อผู้ใช้ถาม AI จะพอจับใจความได้ว่าลูกค้าพูดอะไร แล้วเลือกคำตอบที่ตรงกับความต้องการ แต่คำตอบยังคงเป็นสคริปต์ที่เราเตรียมไว้ก่อนครับ เช่น
ลูกค้า: "มีอาหารหมาสูตรแพ้ไก่ไหม?"
Bot จับ Intent ได้ว่าถามหา 'Dog Food'
ก็จะไปหยิบคำตอบเกี่ยวกับ Dog Food มา พร้อมปุ่มที่เตรียมไว้แล้ว
Bot: เรามีอาหารสุนัขหลายสูตรเลยครับ สนใจดูสูตรไหนเป็นพิเศษไหมครับ?
[สูตรลูกสุนัข] [สูตรสุนัขโต] [สูตรลดน้ำหนัก]
ในยุคนี้นักออกแบบต้องทำงานหนักในการเตรียมคำถามไว้ล่วงหน้า เพื่อให้เวลาที่ลูกค้าถามแล้วจะได้ไปจนจบ ในช่วงยุคนี้เราออกแบบ Conversation แทบไม่ได้เลยครับ แค่ให้ Bot พาลูกค้าไปจบได้ก็เหนื่อยมากละ จะให้บทสนทนาออกมาเป็นธรรมชาตินี่ลืมไปได้เลย
การทำ Conversation Design ในยุคนี้เลยไม่สนุกเท่าไหร (แต่ก็ท้าทายมากๆ ผมก็เข้าไปทำอยู่พักใหญ่เลยล่ะ)
3. ยุค Generative AI (LLM): ยุคที่ Bot เริ่ม “ด้นสด” ได้ 🚀
มาถึงยุคปัจจุบัน (ChatGPT) ยุคนี้เราไม่ต้องเตรียม Flow เป็นเส้นๆ แล้ว แต่เราออกแบบ “Character & Context” แทน เช่น
ลูกค้า: "สวัสดี น้องที่บ้านเบื่ออาหารเม็ดแล้ว มีอะไรแนะนำมั้ย?"
ในยุคนี้ เราจะเตรียม Prompt ให้ AI สวมบทบาท:
Prompt ของเรา: คุณคือน้องหมาเจ้าของร้านที่ร่าเริง ขี่เล่นและเชี่ยวชาญเรื่องโภชนาการ
ตอนนี้ลูกค้าพูดว่า "สวัสดี น้องที่บ้านเบื่ออาหารเม็ดแล้ว มีอะไรแนะนำมั้ย?"
เราก็ส่ง Prompt ของเราไปให้ ChatGPT หรือ LLM เจ้าอื่นๆ มันก็จะสร้างคำตอบมาให้:
LLM: "โฮ่ง! ปัญหาระดับชาติเลยครับนุด 🐶
ถ้าน้องเบื่อเม็ดเดิมๆ ลองเอา 'ซุปไก่ฉีก' ราดท็อปปิ้งดูไหมครับ?
หรือจะลองเปลี่ยนรสสัมผัสเป็นอาหารเปียกสูตร 'เนื้อแกะนุ่ม' ก็เด็ดนะ
รับรองน้องส่ายหางดิ๊กๆ แน่นอน สนใจรับไปลองสักซองไหมครับ?"
จากนั้นเราก็เอาคำตอบนี้ส่งไปให้กับผู้ใช้อีกที
เห็นไหมครับว่า ยุคนี้เราไม่ได้ออกแบบ ‘ประโยคคำตอบ’ แต่เราออกแบบ ‘บุคลิก’ ของ Bot แทน เพื่อให้ AI ไปด้นสดไปเอง ซึ่งทำให้ Bot ดูมีชีวิตชีวาขึ้นเยอะเลย ทีนี้จะตอบสวยขนาดไหนก็อยู่ที่ Prompt ของเราก่อนที่จะส่งไปให้ LLM ครับ
เราคาดหวังคำตอบจาก LLM ได้แค่ไหน
เอาจริงๆ คือคาดหวังคำตอบได้เลยครับ ว่าจะตรงประเด็น แต่ถ้าจะเอาให้ข้อความออกมาสวยงามตามหลัก Conversation Design แล้วยังอีกหากไกล
จุดที่เราต้องละลึกไว้คือ LLM ส่วนใหญ่มันเรียนรู้มาจาก “เอกสาร” (Document) ครับ มันไม่ได้เรียนรู้จากการ “แชท” (Chat) โดยตรง พอมันอ่านหนังสือมาเยอะ เวลาตอบ มันเลยชอบตอบแบบยัดเยียดข้อมูล (Info dump) ให้จบๆ ไป เช่น:
Bot: "เรามีอาหารสุนัขเกรดพรีเมียม 5 สูตรครับ ได้แก่ สูตรไก่, สูตรปลา,
สูตรเนื้อแกะ, สูตรเกรนฟรี และสูตรควบคุมน้ำหนัก ทั้งหมดทำจากวัตถุดิบธรรมชาติ
100% สนใจดูรายละเอียดสูตรไหนครับ? เดี๋ยวผมแนะนำเพิ่ม"ดูเหมือนจะดีนะครับ แต่มันเยอะไปหมด เหมือนยัดเยียดแคตตาล็อกใส่มือลูกค้า แถมเอาคำถามไว้ตรงกลางอีกต่างหาก ถ้าเราใช้หลัก Conversation Design เราจะปรับใหม่ครับ:
แบ่งเป็น 3 ขั้นตอนครับ:
1. แยก “คำถาม” ออกจาก “ข้อมูล”
แทนที่จะยัดเยียดข้อมูลยาวเหยียดพร้อมคำถาม ลองแยกประโยคบอกเล่ากับคำถามออกจากกันครับ
Bot: "เรามีอาหารสุนัขเกรดพรีเมียม 5 สูตร ทั้งหมดทำจากวัตถุดิบธรรมชาติ 100% ครับ
สนใจดูรายละเอียดสูตรไหนเป็นพิเศษไหมครับ?"2. ถามก่อนเอาข้อมูลก่อน แล้วค่อยตอบ
ถ้าจะให้เนียนกว่านั้น อย่าเพิ่งรีบขายครับ “ถาม” เพื่อแสดงความใส่ใจก่อน แล้วรอฟังคำตอบ จากนั้นค่อย “บอก” สิ่งที่เขาต้องการจริงๆ
Bot: "น้องที่บ้านแพ้อาหารประเภทไหนเป็นพิเศษไหมครับ? 🐶"
(รอให้ลูกค้าตอบ: "แพ้ไก่ครับ")
Bot: "โอเคครับ งั้นเราตัดสูตรไก่นะครับ! แนะนำเป็น สูตรเนื้อแกะ (Lamb & Rice) ตัวนี้เป็นสูตรย่อยง่ายครับ อยากรับไปลองซักถุงมั๊ยครับ?"แบบที่สองจะดีกว่าเพราะมันแสดงความใส่ใจ ไม่รีบเร่งขาย
3. ปรับเพิ่ม Value (ใส่ความพิเศษเข้าไป)
แทนที่จะบอกแค่ว่า “มีสินค้าครับ” ลองใส่คำขยายที่เพิ่มมูลค่า หรือกระตุ้นความสนใจเข้าไปครับ เช่น Best Seller, สูตรยอดฮิต, หรือ Limited Edition
แบบธรรมดา:
Bot: "เรามีสินค้าพร้อมส่งครับ สนใจดูเมนูไหมครับ?"
แบบใส่ Value:
Bot: "เราคัด 3 สูตรที่เหมาะกับหมาแพ้ง่าย มาให้แล้วครับ
สนใจลองดูเมนูแนะนำไหมครับ? 🍖"
ความรู้สึกต่างกันใช่ไหมครับ? แบบหลังดูใส่ใจและเป็นธรรมชาติมากกว่า กระชับมากกว่า (Clear, Concise, Useful) นี่แหละครับคือหน้าที่ของ Designer ที่ต้องเข้ามาตบๆ ให้ AI คุยรู้เรื่อง
❤️ เทคโนโลยีเปลี่ยน แต่ “จิตวิทยาคน” ไม่เคยเปลี่ยน
ไม่ว่า AI จะฉลาดแค่ไหน พื้นฐานของ Conversation Design ก็ยังคงเป็นเรื่องของ “คน” ครับ เรายังสามารถนำหลักจิตวิทยามาใช้เพื่อให้ Bot ของเราน่าคุยและปิดการขายอาหารสัตว์ได้ดีขึ้น
1. สร้างแรงจูงใจ (Motivation) 🔥
ทำให้เขารู้สึก “อยาก” ซื้อเดี๋ยวนี้
- Scarcity (ของจะหมดแล้ว): “สูตรแซลมอนตัวนี้เหลือ 2 ถุงสุดท้ายของล็อตนี้แล้วนะครับ”
- Social Proof (ใครๆ ก็ใช้กัน): “นี่คือรสที่น้องหมาโหวตว่าอร่อยที่สุดในร้านเราเดือนนี้เลยครับ!”
- และอีกมากมาย เช่น Commitment/consistency, Reasons why, Positive feedback, Loss aversion, Perceived value, Anticipatory enthusiasm, Ask again, Expectation management etc.
2. เพิ่มความสามารถ (Ability) ✅
ทำให้มัน “ง่าย” ที่สุดสำหรับผู้ใช้
- Reduce Choice: อย่าโยนไป 10 รสชาติ ให้คัดมาเน้นๆ “สำหรับน้องหมาพันธุ์เล็ก แนะนำ 2 สูตรนี้ครับที่เม็ดเล็กเคี้ยวง่าย”
- Default: สำหรับลูกค้าเก่า “รับสูตรเดิม 2 ถุงเหมือนเดือนที่แล้วเลยไหมครับ? เดี๋ยวผมเปิดบิลให้เลย”
- และอีกมากมายเช่นเดียวกัน เช่น Remove distraction, Don’t make me think, Nudging, Extreme aversion, Lower price perception, Soft call-to-action, Choice architecture, Anchoring etc.
ของพวกนี้เป็นศาสตร์ที่เราคุ้นเคยกันดีในงานออกแบบ UI/UX หรือ UX Writing อยู่แล้วครับ พอมาอยู่ใน Chatbot ร้านค้า มันก็จะมีบริบทของมัน และเป็นหัวข้อใหญ่มากๆ ให้พวกเราได้ศึกษากันครับ
โอกาสทองของ UX ที่เป็นคนออกแบบ Chatbot
โลกของ Chatbot ตอนนี้ เหมือนกับยุคแรกๆ ของการทำเว็บไซต์เลยครับ ที่ช่วงแรกจะมีแต่ Engineer หรือ Programmer เข้ามาทำ หน้าตาเว็บก็จะแข็งๆ ทื่อๆ หน่อย… แต่พอ Designer กระโดดลงมา เว็บไซต์ก็สวยงามและใช้งานง่ายขึ้นจนกลายเป็นมาตรฐาน
Conversation Design ก็เช่นกันครับ… ตอนนี้เครื่องมือ AI พร้อมแล้ว แต่มันยังขาด “ศิลปะ” ในการสื่อสาร งานออกแบบเพื่อให้ Bot คุยกับมนุษย์ได้ลื่นไหล เป็นธรรมชาติ เข้าอกเข้าใจคน จึงเป็นงานที่ลึกซึ้งและมีมูลค่ามากๆ ครับ
สำหรับใครที่สนใจ หรือกำลังลังเล ผมบอกเลยครับว่า “ลุยเลยครับ” พื้นที่ตรงนี้ยังเปิดกว้าง และมีคนที่พร้อมจะจ่ายให้กับประสบการณ์ดีๆ แบบนี้แน่นอน
ไว้คราวหน้าเรามาเจาะลึกแต่ละกันครับ ช่วงนี้ผมสนุกมากๆๆๆ ก็อยากชวนทุกคนมาสนุกกับการทำ Conversation Design กันนะครับ! 😊
Comments