Il test A/B è un meccanismo che consente di separare i visitatori per differenziare l’esperienza. I test A/B ti aiutano a comprendere l’impatto delle modifiche all’esperienza agenti AI sui KPI CX più importanti prima di rimuovere una versione precedente, creando così iterazioni basate sui dati.
Esistono diversi modi per eseguire i test A/B nello spazio di lavoro Agenti AI .
Separazione basata su API/etichetta
In base a un campo proveniente da un’API o all’impostazione di un’etichetta all’interno del flusso di dialogo, puoi quindi usarlo in un blocco condizionale per indirizzare i visitatori su percorsi diversi.
Esempi di criteri di separazione potrebbero essere basati su:
Se qualcuno attiva una risposta predefinita, dopo quel momento riceve risposte diverse.
Se i pulsanti vengono usati dopo il messaggio di benvenuto anziché il riconoscimento dello scopo, vengono visualizzati messaggi diversi.
Nel CRM puoi usare qualsiasi campo per dividere il gruppo. Potrebbe essere una scelta personalizzata come lo stato del cliente o qualcosa di più casuale come la posizione.
Separazione basata su agenti AI/canale
La differenziazione delle esperienze in base ai canali è già una raccomandazione che forniamo. Tuttavia, lo stile di comunicazione può essere testato A/B sui canali social utilizzando agenti AI diversi o separandoli in base all’origine della messaggistica, ad esempio Facebook o Whatsapp.
API Traffic_split
Nota: se vuoi usare questa funzionalità, contatta il tuo CSM per abilitare questa funzione.
Viene eseguita usando un’integrazione, che stiamo falsificando, quindi non vengono trasferiti dati effettivi poiché la logica è ospitata nel nostro dashboard, chiamata trafficSplit per compilare test A/B basati sui contenuti. L’integrazione falsa è necessaria per assistenza la randomizzazione dell’associazione dei gruppi di controllo.
Impostazione della divisione dei gruppi
Questa falsa integrazione usa un parametro chiamato split .
Il parametro [split] distribuirà dinamicamente l’utente in base alla quantità e alla quota di gruppi di controllo di tua scelta: non è necessario aggiungere personalmente la condivisione fino a 100, ma assicurati che siano proporzionali. Di seguito puoi trovare alcuni esempi di proporzioni divise.
1 = 1 gruppo di controllo del 100%
1,1 = 2 gruppi di controllo con una quota uguale del 50% ciascuno
1,1,1 = 3 gruppi di controllo con una quota uguale del 33,3333333333333% ciascuno
1,2,1 = 3 gruppi di controllo, uno del 50% di condivisione, gli altri 2 del 25% ciascuno: il gruppo di controllo e 1 variante avranno la suddivisione del 25%.
Puoi anche impostarli come percentuali (ad es. 50,50), importante è la relazione tra loro.
I gruppi saranno sempre denominati in questo modo: Il primo gruppo è [controllo], il secondo [variante_1] e il terzo [variante_2] ad infinitum.
Il primo gruppo sarà sempre il gruppo [controllo].
Configurazione dialogo
Puoi impostare questo parametro al più tardi dopo la chiamata di integrazione falsa; per garantire che la base di utenti sia distribuita in modo uniforme senza distorsioni, è consigliabile aggiungerla alla risposta di benvenuto, se supportata dal CRM, tuttavia, può essere impostata sulla singola risposta o sulle singole risposte su cui eseguire i test.
- Imposta il parametro di suddivisione come una stringa nei dati della conversazione e un’etichetta per identificare le conversazioni che portano alla suddivisione dei visitatori.
- Aggiungi un blocco del flusso di integrazione o azione e seleziona trafficSplit come origine dell’integrazione
Raccogli la suddivisione dei parametri : Se non hai già impostato questo parametro, devi selezionarlo nel branch Raccogli parametri. A meno che non sia necessario, puoi nascondere questo branch eliminando il messaggio agenti AI e comprimendo la raccolta.
Risultati dello scenario : Usa come preferisci. Questo scenario ha una sola funzione: assegnare la conversazione a un gruppo di controllo.
Scenario apiError : È molto improbabile che si attivi in quanto non si tratta di una vera API, tuttavia, assicurati di aggiungere un fallback in modo che l’esperienza del cliente sia perfetta e l’ agenti AI possa continuare a funzionare anche se l’integrazione falsa è inibita. Puoi fornire una risposta di benvenuto come qualsiasi altro, assicurati solo di impostare tutti i parametri richiesti che potrebbero essere necessari per avanzare nelle finestre di dialogo in un secondo momento.- Salva il parametro nei dati della conversazione aggiungendo un’etichetta per il valore{{variant}} .
All’interno del percorso di esito positivo dello scenario, è consigliabile aggiungere un’etichetta del documento di conversazione per identificare l’intero batch di conversazioni assegnate a un gruppo di controllo durante il test A/B.
Usa le varianti trafficSplit
Tecnicamente puoi diramare immediatamente dopo l’applicazione dei risultati falsi dell’integrazione, ma non è necessario. Ora che hai un parametro [split] con i singoli risultati [variant] di [control], [variant_1], [variant_2] e così via, puoi diramarlo in qualsiasi momento tramite Blocchi condizionali.
In questo trafficSplit, forniamo al cliente tre diverse soluzioni: due diversi link self-service e un’API agenti AI . Tutti gli utenti verranno assegnati a un blocco condizionale in base alla loro assegnazione casuale{{variant}} risultato. Il fallback è qui per assistenza un caso limite ApiError: crealo in modo che sia perfettamente accessibile ai clienti e taggalo nei registri delle conversazioni per individuarlo facilmente e risolverlo in futuro.
Ora dovrai solo definire una metrica di successo, ad esempio CSAT o agenti AI-Handled, ed eseguire i risultati [variant] in base a essa usando un’etichetta impostata nei percorsi delle varianti. In alternativa, tramite Tableau.
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