Google Dialogflow CX

Google Dialogflow CX ist eine Drittanbieterplattform, die sprachbasierte virtuelle Agenten bereitstellt. Virtuelle Agenten interpretieren, was Ihre Kontakte sagen, und reagieren entsprechend. Sie nutzen dazu Technologien wie:

• Speech-to-Text Dieses Verfahren, auch STT genannt, wandelt gesprochene Sprache in Text um. (Sprache-zu-Text, STT)
• Text-to-Speech Ermöglicht den Benutzern die Eingabe von Ansagen als Text und die Verwendung einer computergenerierten Sprache für die Aussprache des Inhalts. (Text-zu-Sprache, TTS)
• Verarbeitung natürlicher Sprache Dieses auch als NLP bezeichnete Verfahren versteht menschliche Sprache oder Text und antwortet mit menschenähnlicher Sprache. (NLP)
• Künstliche Intelligenz (KI)

Virtuelle Agenten sind flexibel und können eine Reihe von Funktionen anbieten, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Sie können Ihren virtuellen Agenten zum Beispiel so gestalten, dass er einige einfache Aufgaben erledigt oder als komplexer interaktiver Agent fungiert.

Vergleich von Google Dialogflow CX und ES

CXone Mpower unterstützt Google Dialogflow ES und CX. Die beiden Versionen sind ähnlich, weisen aber einige wesentliche Unterschiede auf.

Dialogflow ES eignet sich für kleine, einfache virtuelle Agenten Eine Softwareanwendung, die Kundeninteraktionen anstelle eines Live-Mitarbeiters abwickelt.. Es simuliert nichtlineare Gesprächsverläufe unter Verwendung einer flachen Struktur von Intentionen und Kontext als Leitfaden. Dieser Ansatz eignet sich nicht für große oder komplexe Bots. Sie können Kontexte mit der customPayload-Eigenschaft der Virtual Agent Hub Studio-Aktion übergeben, die Sie in Ihren Skripten verwenden. Diese Bots verwenden Kontextdaten, um die Absichten des Kontakts zu ermitteln.

Dialogflow CX unterstützt komplexe, nichtlineare Gesprächsabläufe, die für große, komplexe Bots geeignet sind. Es ermöglicht die Wiederverwendung von Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. und erfordert keine Kontextinformationen. Sie können customPayload-Daten übergeben, müssen aber keine Kontextinformationen angeben.

Gesprächsablauf für sprach- virtuelle Agenten

Um eine Interaktion mit einem sprachbasierten virtuellen Agenten zu beginnen, rufen Kontakte Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. eine Telefonnummer an und erreichen Ihre Organisation. Der Kontakt wird dann möglicherweise direkt mit dem virtuellen Agenten verbunden, vielleicht muss er aber auch erst eine Option in einem IVR Interactive Voice Response (Interaktive Sprachausgabe). Automatisiertes Telefonmenü, mit dem Anrufer durch Sprachbefehle oder Tasteneingaben interagieren, um Informationen zu erhalten, einen eingehenden Sprachanruf zu routen oder beides.-Menü wählen. Die Äußerungen Was ein Kontakt sagt oder tippt. des Kontakts werden in Text transkribiert Dieses Verfahren, auch STT genannt, wandelt gesprochene Sprache in Text um., damit der virtuelle Agent sie verwenden kann.

Der virtuelle Agent analysiert die Äußerungen des Kontakts, um den Zweck oder die Bedeutung hinter den Worten zu verstehen. Dies wird als Absicht des Kontakts bezeichnet. Der Virtual Agent sendet eine entsprechende Antwort als Text. Die Antwort des virtuellen Agenten von einem Text-to-Speech Ermöglicht den Benutzern die Eingabe von Ansagen als Text und die Verwendung einer computergenerierten Sprache für die Aussprache des Inhalts.-Dienst in Audio umgewandelt. Das Skript sendet es an den Kontakt. Transkription und Sprachsynthese können in CXone Mpower oder in einigen Fällen auf der Plattform des Anbieters erfolgen.

Anfragen und Antworten können Zug um Zug über Virtual Agent Hub und das Skript gesendet werden. Mit dieser Option kann das Verhalten des Bots des virtuellen Agentenvon Runde zu Runde angepasst werden. Dies ist eine auf Äußerungen basierende Verbindungsmethode.

Am Ende des Gesprächs sendet der virtuelle Agent ein Signal an das Skript. Er kann signalisieren, dass das Gespräch abgeschlossen ist oder dass der Kontakt an einen Live-Agenten weitergeleitet werden muss. Wenn das Gespräch abgeschlossen ist, endet die Interaktion. Wenn ein Live-Agent benötigt wird, erstellt das Skript eine entsprechende Anforderung. Der Kontakt wird an einen verfügbaren Agenten weitergeleitet,

Wenn die Konversation abgeschlossen ist, kann das Skript Aufgaben nach der Interaktion ausführen, beispielsweise das Aufzeichnen von Informationen in einem CRM Systeme von Drittanbietern, die z. B. Kontakte, Vertriebsinformationen, Supportdetails und Fallgeschichten verwalten..

Komponenten einer Integration

Zur Integration von Google Dialogflow CX gehören die folgenden Komponenten:

• CXone Mpower: CXone Mpower muss über einen konfigurierten Sprach- oder digitalen Chat-basierten Kanal Verschiedene telefonische und digitale Kommunikationsmedien, die Kundeninteraktionen in einem Contact Center ermöglichen. verfügen, um ihn mit der Integration verwenden zu können.
• Virtual Agent Hub in CXone Mpower: Virtual Agent Hub enthält die Konfigurationsinformationen für die Verbindung mit Ihrem virtuellen Agenten Eine Softwareanwendung, die Kundeninteraktionen anstelle eines Live-Mitarbeiters abwickelt.-Anbieter, beispielsweise die Anmeldeinformationen für das Dienstkonto. Dazu gehört auch die Auswahl der Optionen, die Sie für die Transkription Schriftliche Darstellung einer sprachlichen oder digitalen Interaktion bzw. eines Teils davon. verwenden möchten, falls Ihre Integration diesen Dienst erfordert.
• Studio-Skripte: Sie benötigen mindestens ein Skript, das eine Studio-Aktion des virtuellen Agenten von enthält. Die Aktion muss mit den Verbindungsinformationen für Ihren virtuellen Agenten konfiguriert werden. Die Kontaktstelle für den Kanal, die Sie mit der Integration verwenden, muss in diesem Skript konfiguriert sein.
• Google Dialogflow CX: Ihr virtueller Agent muss auf der Plattform des Anbieters vollständig konfiguriert sein. Im Abschnitt "Voraussetzungen" auf dieser Seite finden Sie Einzelheiten zu bestimmten Anforderungen.

Gesprächstranskripte

Sie können das Transkript und die Absichtsinformationen von allen Google Dialogflow CX Sprach- Gesprächen erfassen. erfassen. Die erfassten Daten können Sie auf beliebige Weise verwenden. Sie könnten sie zum Beispiel diesem Agenten anzeigen, wenn die Interaktion an einen Live-Agenten weitergeleitet wird. Eine andere Möglichkeit ist, die Daten als dauerhafte Aufzeichnung des Gesprächs zu speichern. Sie haben die Wahl, ob Sie nur das Transkript, nur die Absichtsinformationen, beides oder keins davon erfassen.

Wenn Sie diese Informationen erfassen möchten, müssen Sie sie in den Google Dialogflow CX Konfigurationseinstellungen in Virtual Agent Hub. Sie müssen auch ein Studio-Skript konfigurieren, das für Ihren virtuellen Agenten verwendet wird. Das Skript muss eine -Aktion enthalten, die für die Verwaltung der erfassten Daten konfiguriert wurde. Erfasste Daten werden temporär gespeichert, solange die Kontakt-ID besteht. Wenn Sie die Daten dauerhaft speichern möchten, können Sie das Skript so konfigurieren, dass es die Daten an ein Archiv sendet. Sie sind für das Bereinigen persönlich identifizierbarer Informationen (PII) aus allen gespeicherten Daten verantwortlich.

Contact Center AI Insights

Wenn Sie Google Dialogflow Contact Center AI Insights verwenden, müssen Sie eine zusätzliche Konfiguration an Ihrem Studio-Skript vornehmen. Die Contact Center AI Insights funktioniert nur bei Gesprächen, die als abgeschlossen markiert wurden.

Standardmäßig dauert es 24 Stunden, bis Dialogflow CX virtuelle Agenten Eine Softwareanwendung, die Kundeninteraktionen anstelle eines Live-Mitarbeiters abwickelt.-Konversationen als abgeschlossen markiert werden. Sie können das Schließen jedoch erzwingen, indem Sie am Ende jeder Interaktion eine automatisierte Absicht an Dialogflow senden.

Dazu müssen Sie den Wert conversation_complete über die Eigenschaft AutomatedIntent der Voicebot Exchange -Aktion nach Ende der Interaktion senden. Sie können diesen Wert in der Eigenschaft hartkodieren oder Sie können ihn in einer Variablen senden.

Hinweise zum Sprachkontext

Hinweise zum Sprachkontext sind Wörter und Ausdrücke, die an den Transkriptionsdienst gesendet werden. Sie sind hilfreich, wenn es Wörter oder Phrasen gibt, die auf eine bestimmte Weise transkribiert werden müssen. Hinweise zum Sprachkontext können zu einer höheren Genauigkeit der Spracherkennung beitragen. Sie können sie zum Beispiel verwenden, um die Transkription von Informationen wie Adressnummern oder Währungsausdrücke zu verbessern.

Um Sprachkontexthinweise zu verwenden, müssen Sie diese im Benutzerdefinierten Payload-Snippet in Ihrem Studio-Skript konfigurieren.

Übertragen Sie Kontakte zwischen Dialogflowvirtuellen CX-Agenten

Sie können mehr als einen Dialogflowvirtuellen CX-Agenten in derselben Interaktion verwenden. Beispielsweise kann ein virtueller Agent zu Beginn einer Interaktion ermitteln, welche Art von Hilfe der Kontakt benötigt. Je nach Bedarf könnte der Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. dann an einen anderen Dialogflowvirtuellen CX-Agenten weitergeleitet werden.

Um dies einzurichten, müssen Sie:

• Lassen Sie zwei oder mehr Dialogflow virtuelle CX-Agenten in Ihrem Google-Projekt konfigurieren und testen.

• Fügen Sie in Virtual Agent Hub Konfigurations-App-Profile für jeden Dialogflow virtuellen CX-Agenten hinzu, an den Sie Kontakte übertragen möchten.

• Konfigurieren Sie das benutzerdefinierte Payload-Snippet in jedem Studio Skript, das Kontakte an einen anderen Dialogflow virtuellen CX-Agenten überträgt.

Richtlinien für eigene Skripte

Bevor Sie einen Virtual Agent Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. einbinden, müssen Sie wissen:

• Welches Skript Sie um einen Virtual Agent erweitern möchten.

• Die Studio -Aktion des virtuellen Agenten, die Sie verwenden müssen.

• Wo die Studio Aktionen in Ihrem Skriptablauf platziert werden müssen.
• Die Konfigurationsanforderungen, die für den von Ihnen verwendeten Virtual Agent gelten.
• Anbieterspezifische Anforderungen. Nur für Autopilot Amelia gelten für das Skript die folgenden Anforderungen:

  • Beim Verschachteln von JavaScript in der JSON-Payload in virtuellen Agenten von Amelia verwenden Sie einzelne Anführungszeichen statt doppelter Escape Anführungszeichen mit einem Backslash-Zeichen ( \" ).

  • Die JSON-Struktur muss "contentType": "dfoMessage" lauten, wobei M in Message großgeschrieben wird. Es funktioniert mit einem kleingeschriebenen m nicht.

• So schließen Sie das Skript ab, nachdem Sie die Aktion des Virtual Agent hinzugefügt haben. Sie müssen eventuell:
  • Fügen Sie dem Skript mithilfe von Snippet-Aktionen nach Bedarf Snippets für die Initialisierung hinzu. Dies ist erforderlich, falls Sie das Verhalten Ihres virtuellen Agenten anpassen möchten.
  • Konfigurieren Sie die Studio Aktionskonnektoren Führt einen Prozess innerhalb eines Studio-Skripts durch, wie z. B. das Erfassen von Kundendaten oder das Abspielen von Musik neu, um einen ordnungsgemäßen Kontaktfluss sicherzustellen und mögliche Fehler zu beheben.
  • Verwenden Sie die OnReturnControlToScript-Verzweigung, um das Auflegen oder das Beenden der Interaktion zu handhaben. Wenn Sie für das Auflegen oder Beenden der Interaktion die Default-Verzweigung verwenden, funktioniert Ihr Skript möglicherweise nicht wie vorgesehen. StandardBot Verhaltensweisen. Weitere Informationen zum Umgang mit dem Ende der Interaktion finden Sie in der Online-Hilfe zu learn more about handling the end of the interaction in the online help about
  • Vervollständigen und testen Sie das Skript.

Möglicherweise können Sie von CXone Mpower Expert Services Vorlagenskripts zur Verwendung mit virtuellen Agentenintegrationen erhalten. Wenn Sie Hilfe bei der Skripterstellung in Studio benötigen, wenden Sie sich an Kundenbetreuer, lesen Sie den Abschnitt Technisches Referenzhandbuch in der Online-Hilfe oder besuchen Sie die Website der CXone Mpower Community .

Studio-Aktion für sprachbasierte virtuelle Agenten

Die Voicebot Exchange Aktion ist für komplexe virtuelle Agenten gedacht oder wenn Sie das Verhalten des virtuellen Agenten von Runde zu Runde anpassen müssen. Es überwacht Schritt für Schritt das Gespräch zwischen dem Kontakt und dem virtuellen Agenten. Es sendet jede transkribierte Äußerung Was ein Kontakt sagt oder tippt. an den virtuellen Agenten. Der virtuelle Agent analysiert die Äußerung hinsichtlich Absicht Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. und Kontext und bestimmt die passende Antwort. Die Aktion gibt die Antwort des virtuellen Agenten an den Kontakt weiter. Wenn das Gespräch beendet ist, fährt die Aktion mit dem Skript fort.

Wenn Sie "barge in" oder "no input" konfigurieren möchten, ist eine zusätzliche Skripterstellung erforderlich.