Mon édition
Module supplémentaire Agents IA - avancé

Dans le créateur de dialogue, les blocs conditionnels activent des branches de dialogue en fonction des informations contenues dans la conversation. Cet article explique plusieurs méthodes d’utilisation des blocs conditionnels dans les workflows de conversation pour les agents IA - avancé.

Cet article contient les sections suivantes :

  • Prévention des boucles
  • Listes d’entités
  • Personnalisation de la valeur/du type de client
  • Personnalisation de la valeur d’intégration d’API
  • Détection de la langue préférée
  • Conventions pour les nombres
  • Informations propres à la marque

Articles connexes :

  • Utilisation des blocs conditionnels dans les workflows de conversation pour les agents IA - avancé

Prévention des boucles

En règle générale, les boucles sont inutiles. Si un client a déjà suivi un chemin conversationnel, il a probablement besoin de plus d’informations pour avancer dans la conversation.

Pour éviter des boucles infinies, il y a une limite du nombre de fois qu’une conversation peut utiliser le même bloc d’un dialogue en boucle. Quand un agent IA essaie de générer une réponse, si le workflow de conversation utilise le même bloc trois fois (ce qui peut arriver si vous êtes revenu à certains blocs précédents), l’agent IA arrête d’essayer de générer une réponse.

Vous pouvez aussi configurer une valeur de paramètre qui jouera le rôle de « disjoncteur » et interrompra ce qui deviendrait autrement une boucle frustrante pour le client. Regardez l’exemple présenté dans l’illustration ci-dessous, qui montre un dialogue dans lequel un client demande à parler à un agent humain. La première fois que le client demande à parler à un agent humain, l’agent IA lui répond que les agents humains sont probablement occupés et lui suggère de travailler avec lui. Après ce premier message, le dialogue configure une valeur de paramètre comme passed, c’est le « disjoncteur ». Si le client demande une seconde fois à parler à un agent humain, le dialogue recherche la valeur passed et en la trouvant, transfère le client à un agent humain.

Listes d’entités

Si vous ne voulez ou ne pouvez pas utiliser de boutons, les blocs conditionnels sont idéaux pour divers cas d’utilisation pour lesquels il est peu probable que vous formiez une intention spécifique, comme les modes de contact.

En utilisant des listes, vous pouvez segmenter les informations, puis faire suivre un chemin personnalisé, plus spécifique, aux utilisateurs.

L’exemple ci-dessous est fondé sur les modes de contact, mais vous pourriez en avoir un autre fondé sur des informations comme l’endroit où le client rencontre le problème. En chargeant une liste de navigateurs et de systèmes d’exploitation, vous pouvez personnaliser l’aide au dépannage.

Personnalisation de la valeur/du type de client

Selon le type de client qui vous contacte, les politiques ou procédures peuvent être différentes (p. ex., fournisseurs, VIP, nouveaux clients, etc.). En exploitant ces informations, vous pouvez fournir une expérience plus précise et plus appropriée, fondée sur la valeur client ou la relation commerciale. Vous pouvez, par exemple, utiliser l’information sur l’organisation si vous travaillez dans le secteur B2B, B2C ou D2C (exemple de Zendesk dans la capture d’écran ci-dessous) et vous servir du paramètre orgCustom pour segmenter ces valeurs.

Personnalisation de la valeur d’intégration d’API

Personnalisez encore plus les réponses des agents IA en fonction d’informations spécifiques au client (il peut s’agir de quasiment n’importe quoi selon le cas d’utilisation, l’API et les informations dont nous disposons). Exemple : Statut du colis est « Expédié » + Livreur est « DHL » + Mode de livraison est « Express ».

D’abord, vous pouvez fournir des informations plus précises à l’utilisateur, mais aussi, dans l’exemple de la livraison express, si vous renvoyez seulement la valeur « expédié », vous fournirez probablement une réponse générique du style « Comptez 2-5 jours pour recevoir votre colis », qui peut provoquer le mécontentement des clients premium pour lesquels la livraison express est incluse ou de ceux qui ont payé pour en bénéficier.

Détection de la langue préférée

Quand un utilisateur consulte le contenu de votre centre d’aide dans une langue spécifique, il est conseillé d’essayer de lui offrir une expérience fluide en conservant la langue dans laquelle il consulte la page.

Exemple : utilisation de la balise get en fonction du centre d’aide dans lequel le widget est chargé.

Nous avons une action pour que les chats commencés obtiennent les balises, puis que ces balises soient utilisées pour déclencher la bonne langue. Les captures d’écran ci-dessous utilisent l’exemple de Zendesk :

Conventions pour les nombres

Il existe plusieurs cas où les nombres sont spécifiques à un produit (références de la marque, destinations), à un pays (code postal, numéro de téléphone) ou à une convention que vous avez mise en place dans votre entreprise (numéros de commande régionaux ou premium). Ici, l’opérateur « commence par » est idéal pour personnaliser les communications.

Informations propres à la marque

Selon le type de produit pour lequel le client a des questions, il est possible que vous ayez des accords spécifiques qui lui donnent le droit à une assistance particulière et vous pouvez donc vouloir effectuer une segmentation basée sur un bloc conditionnel au niveau de la marque. Selon l’intention, vous pouvez avoir diverses réponses, par exemple, Instructions d’entretien, Produit endommagé ou Précommande.

Réalisé par Zendesk