Процесс передачи от чат-бота к человеку стал проще
Эта статья является второй из серии, которая началась с объяснения того, как можно использовать чат-бота для улучшения обслуживания клиентов. В первой части мы рассказали, как представить чат-бота вашим клиентам, значительно сократив с его помощью операционные расходы. Здесь мы рассмотрим типичный сценарий, в котором вам необходимо передать запросы от чат-бота агенту-человеку с помощью компонента OutSystems.AI Chatbot, подчеркнув, насколько критичным является этот процесс.
Начало работы с чат-ботом OutSystems.AI
Мы создали наш компонент чат-бота, чтобы удовлетворить постоянно меняющиеся потребности рынка и предоставить вам средства для достижения наилучшего качества обслуживания клиентов. Внедрение его в ваши приложения OutSystems позволит клиентам взаимодействовать с вашими сервисами через интерфейс чата, сокращая время, необходимое для решения простых запросов.
Все, что вам нужно сделать, это создать ресурс бота веб-приложения на портале Azure, а затем перетащить веб-блок чат-бота на экран, где вы хотите добавить его в Service Studio. Этот простой шаг запустит ваш чат-бот. В дальнейшем вы также сможете настроить некоторые действия и создать логику для ответов ботов.
Если вам нужна помощь при выполнении начальной настройки или более сложных конфигураций, обязательно посетите нашу страницу документации о том, как создать своего первого чат-бота OutSystems.
Однако чаще всего чат-бот не может самостоятельно обрабатывать все запросы. Вот почему так важно предоставить им и человеческую сторону.
Когда чат-ботам нужно быть людьми
Итак, ваш чат-бот запущен, и вы уже видите преимущества его решения наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются ваши пользователи. Однако вы также можете заметить, что иногда возникают вопросы, с которыми чат-бот не может справиться, и для решения запроса требуется вмешательство агента-человека. Вот когда вам понадобится стратегия передачи обслуживания.
Такая передача не означает, что кому-то нужно постоянно читать каждую беседу с чат-ботом, чтобы знать, когда вмешиваться. Этот процесс можно и нужно автоматизировать с помощью служб языкового анализа и понимания языка (подробнее о них ниже).
В любом случае агенту-человеку нужна вся необходимая информация о каждом запросе, чтобы должным образом возобновить беседу. Сохранение информации о клиентах в процессе передачи обслуживания является ключом к отличному обслуживанию клиентов. Нет ничего хуже для пользователей, чем объяснять свою проблему во второй раз после взаимодействия с чат-ботом. Переход должен быть плавным.
Вы можете быстро разработать эту функцию для компонента чат-бота OutSystems, что позволит агентам по обслуживанию клиентов немедленно взять на себя управление и предоставлять более быстрое обслуживание, повышая удовлетворенность клиентов. Но сначала давайте разберемся, как автоматизировать процессы.
Автоматизировать процесс передачи обслуживания
Общаясь с пользователями, чат-бот должен понимать их потребности. Этот процесс важен для того, чтобы давать правильные ответы для каждой ситуации. Лучший способ сделать это - проанализировать удовлетворенность пользователей и ключевые фразы, позволяя им при необходимости инициировать передачу обслуживания агенту-человеку. Но как этого добиться?
Когда пользователь взаимодействует с чат-ботом, сообщение принимается и может быть интерпретировано службой понимания языка, такой как Azure LUIS. Эта служба уже имеет некоторые стандартные взаимодействия, настроенные по умолчанию, но ее можно оптимизировать для конкретных случаев использования. Обладая этой информацией, чат-бот может определить лучший ответ, который нужно доставить пользователю.
Это означает, что когда пользователь пишет чат-боту, он будет запрограммирован на определение поведения в соответствии с вводимыми данными. Таким образом, если пользователь пишет ключевую фразу, например «Мне нужна помощь от кого-то», служба понимания языка может предоставить чат-боту сообщение о передаче обслуживания, сигнализируя агенту-человеку о необходимости подключения к этому разговору.
Кроме того, вы также можете проанализировать настроения пользователя, чтобы определить, когда должен вмешаться агент-человек. Вот здесь и вступает в действие наш компонент анализа языка. С помощью этого компонента на базе искусственного интеллекта вы сможете извлекать ключевые фразы из разговоров чат-бота и определять автоматические реакции на различные эмоции, проявляемые пользователем.
На практике, если пользователь расстраивается или злится, когда пишет в чат-бот, компонент языкового анализа может определять настроение с помощью когнитивной службы, такой как анализ настроений. Затем вы можете увидеть визуальное представление этого процесса, который может привести к передаче обслуживания, если служба обнаружит, что пользователь недоволен.
Прогулка по разговору
До этого момента мы разъясняли, почему вам необходимо обеспечить единообразие взаимодействия через различные доступные каналы поддержки и как вы можете автоматизировать процесс передачи обслуживания. Пришло время показать, как вы можете достичь этого с помощью нашего компонента чат-бота, шаг за шагом.
После настройки вашего чат-бота вам необходимо создать объект в Service Studio для хранения идентификатора разговора. Этот идентификатор может быть получен из Azure Bot Framework и состоит из уникального идентификатора, который присваивается каждому диалогу уникального пользователя с чат-ботом.
Помимо идентификатора диалога, который вы получили, объект в Service Studio также хранит идентификатор, полученный со стороны приложения. Этот идентификатор может состоять, например, из рабочего задания в приложении выездного обслуживания или запроса в службе поддержки клиентов.
Сопоставив обе стороны беседы чат-бота в этом объекте, вы легко сможете контролировать его поведение. Здесь вы можете добавить атрибуты, которые разрешат процесс передачи и, например, отключить чат-бота при обработке передачи, чтобы избежать дальнейших попыток взаимодействия.
Действие SendToAgent имеет логику для отправки сообщения реальному агенту, который ответит пользователю, а не чат-боту.
Даже при четко определенных намерениях и большом количестве информации, доступной в базах знаний, которые может запрашивать чат-бот, важно помнить, что конечная цель - помочь пользователю. Целью реализации чат-бота является не чтобы положить конец необходимости человеческого взаимодействия.
Успешный чат-бот - это тот, который отвечает потребностям пользователей и позволяет агентам-людям вмешиваться, когда они нужны.
Что дальше?
Если вы выполните шаги, представленные здесь, вы уже на правильном пути к созданию отличного общения с чат-ботом OutSystems, позволяющим при необходимости передавать запросы агенту-человеку. Это гарантирует удовлетворенность пользователей и постоянное улучшение бизнес-процессов.
Для получения дополнительной информации о том, как работают наши компоненты или как вы можете добавить их в свои приложения, прочтите страницы документации компонентов Чат-бот и Анализ языка.
Если вы хотите всегда быть в курсе последних разработок в области искусственного интеллекта, следите за обновлениями. Нам не терпится поделиться всем, что мы готовили за последнее время, чтобы улучшить ваши процессы.
Первоначально опубликовано на https://www.outsystems.com.
