Nello strumento di creazione dialoghi, i blocchi condizionali attivano i rami di dialogo in base alle informazioni nella conversazione. Questo articolo descrive alcuni modi utili per usare i blocchi condizionali nei flussi conversazionali per gli agenti di AI avanzati.
Questo articolo contiene le seguenti sezioni:
- Prevenzione loop
- Elenchi di entità
- Personalizzazione del tipo/valore del cliente
- Personalizzazione del valore di integrazione API
- Rilevamento della lingua preferita
- Convenzioni numeriche
- Informazioni specifiche sul brand
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Prevenzione loop
I loop in genere non sono utili. Se un cliente ha seguito un percorso conversazionale una volta, è probabile che abbia bisogno di maggiori informazioni per poter proseguire con successo nel resto della conversazione.
Per evitare cicli infiniti, esiste un limite al numero di volte in cui una conversazione può scorrere lo stesso blocco in un dialogo. Quando un agenti AI tenta di generare una risposta, se il flusso della conversazione attraversa lo stesso blocco tre volte (cosa che potrebbe accadere se ti sei collegato a blocchi precedenti), l’ agenti AI interrompe il tentativo di generare una risposta.
Puoi anche impostare il valore di un parametro che funga da interruttore per quello che altrimenti diventerebbe un ciclo frustrante per un cliente. Considera l’immagine di esempio qui sotto, che mostra la finestra di dialogo di un cliente che chiede di parlare con un essere umano. La prima volta che il cliente chiede di parlare con un essere umano, l’ agenti AI dice al cliente che gli agenti umani potrebbero essere occupati e suggerisce di lavorare prima con lui. Dopo questo primo messaggio, la finestra di dialogo imposta il valore del parametro passato, ovvero l’interruttore. Se il cliente chiede una seconda volta di parlare con un essere umano, il dialogo verifica il valore passato e, dopo averlo visto, il cliente passa a un essere umano.
Elenchi di entità
Se preferisci non usare o non puoi usare i pulsanti, i blocchi condizionali sono ideali per diversi casi d'uso, come i metodi di contatto, in cui è improbabile che tu possa addestrare uno scopo specifico.
Usando gli elenchi, puoi segmentare le informazioni e quindi indirizzare gli utenti a un percorso più specifico e personalizzato.
L’esempio seguente si basa sui metodi di contatto, tuttavia potresti averne un altro in base a informazioni come il punto in cui il cliente ha riscontrato il problema. Caricando un elenco di browser e sistemi operativi, puoi personalizzare la guida alla risoluzione dei problemi.
Personalizzazione del tipo/valore del cliente
A seconda del tipo di cliente che sta contattando, potrebbero esserci procedure o politiche diverse, come commerciante e clienti premium o nuovi clienti. Pertanto, estraendo queste informazioni puoi fornire un’esperienza più accurata e appropriata in base al valore della vita del cliente o alla relazione commerciale. Un esempio è l’estrazione delle informazioni sull’organizzazione se ti occupi di casi d’uso B2B, B2C o D2C, nella schermata seguente con Zendesk, che possono quindi essere suddivise con il parametro orgCustom.
Personalizzazione del valore di integrazione API
Personalizza ulteriormente le risposte agenti AI in base alle informazioni specifiche del cliente restituite, che possono essere praticamente qualsiasi cosa, a seconda del caso d’uso, dell’API e delle informazioni a nostra disposizione. Ad esempio; Lo stato del pacco è “Spedito” + il corriere è “DHL” + la modalità di spedizione è “Express”
In primo luogo, qui puoi fornire informazioni più accurate all’utente, ma anche nell’esempio della spedizione espressa, se restituisci solo il valore di spedito, potresti fornire una risposta generica come "attendi 2-5 giorni affinché il tuo ordine ti raggiunga " che potrebbe causare insoddisfazione ai clienti quando sono clienti premium che lo ottengono come parte di un programma fedeltà o pagano personalmente per la consegna in 1 giorno.
Rilevamento della lingua preferita
Quando qualcuno nel tuo centro assistenza sta guardando contenuti in una determinata lingua, è fantastico poter mantenere un’esperienza senza interruzioni mantenendo la lingua in cui visualizza la pagina.
Un esempio è l’uso del tag get a seconda del centro assistenza in cui viene caricato il widget.
Abbiamo avviato un’azione per chat per ottenere i tag e quindi usare tali tag per attivare la lingua corretta. Le schermate seguenti sono un esempio di Zendesk.
Convenzioni numeriche
Esistono diversi esempi in cui i numeri sono specifici di un prodotto (SKU basati sul brand, destinazioni), Paese (come codice postale o numero di telefono) o qualche tipo di convenzione implementata presso la tua azienda (numeri d’ordine regionali o premium). Questo è il punto in cui l’operatore inizia con è ottimo per personalizzare la comunicazione.
Informazioni specifiche sul brand
A seconda del tipo di prodotto richiesto dal cliente, potresti avere accordi di merchandising specifici che autorizzano l’utente a assistenza più specifica , quindi potresti voler dividere questo in base a un blocco condizionale a livello di brand. A seconda dello scopo, potresti avere delle risposte da fornire, come Istruzioni per la cura, Prodotto danneggiato e Pre-ordine.
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