Überprüfen und verbessern Sie Ihre Mpower-Agenten

Auf dieser Seite finden Sie Informationen zum Überprüfen von Konversationsdaten in Agent Builder, um die Leistung Ihres Mpower-Agents Ein virtueller Agent, der mit CXone Mpower Agent Builder erstellt wird und Sprach- oder Chatinteraktionen bearbeiten kann.zu verbessern. Dies ist der fünfte Schritt im Mpower-Agenten Implementierungsprozess. Es handelt sich außerdem um eine fortlaufende Wartungsarbeit, die erforderlich ist, damit Ihr Mpower-Agenten optimal funktioniert.

Nachdem Sie die ersten Anwendungsfälle für Ihr Mpower-Agentenkonfiguriert und getestet haben, verfügt Agent Builder über Daten, mit denen Sie untersuchen können, wie effektiv die aktuellen Konfigurationen sind. Die Daten stammen zunächst aus Testgesprächen mit den Mpower-Agenten. Später, nach der Freigabe der Mpower-Agenten für die Produktion, werden die Daten Live-Gespräche mit Kontakten Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert.enthalten.

Durch die Überprüfung dieser Daten können Sie Bereiche erkennen, in denen Sie die Leistung Ihres Mpower-Agenten verbessern können. Seine Leistung wird daran gemessen, wie gut es Absichten richtig vorhersagt. Wenn Mpower-Agenten die falsche Absicht vorhersagt, ist es für Kontakte schwieriger, ihre Ziele zu erreichen.

Glossar

Konzept	Definition	Beispiel	Was Mpower-Agenten macht
Äußerung	Alles, was ein Kontakt Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. in einer Interaktion Das vollständige Gespräch mit einem Agenten über einen Kanal. Eine Interaktion kann zum Beispiel ein Anruf, eine E-Mail, ein Chat oder eine Unterhaltung in den sozialen Medien sein.sagt. Ein Synonym ist Nachricht.	"Ich habe mein Passwort vergessen." "Wie hoch ist mein Saldo?" "Bist du ein Bot?"	Der Mpower-Agenten verwendet Natural Language Understanding (NLU), um jede Kontaktäußerung zu analysieren und ihre Bedeutung oder Absichtzu bestimmen.
Absicht	Was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. In jeder Nachricht, die der Kontakt sendet, ist eine Absicht enthalten.	"Ich habe mein Passwort vergessen" hat die Bedeutung von "Passwort zurücksetzen". "Hallo" hat die Bedeutung von "Gruß".	Der Mpower-Agenten analysiert die Nachricht eines Kontakts mithilfe von NLU Dieser Prozess baut auf der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) auf, um Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen, die auf dem basieren, was er versteht., um die Absicht zu ermitteln. Wenn er die Absicht erkannt hat, kann er mit einer eigenen Nachricht antworten. Sie konfigurieren die Antwort, die Ihr Mpower-Agenten für jede Absicht verwenden soll.
Entität	Eine definierte Informationseinheit in der Nachricht eines Kontakts.	Name der Person oder des Produkts, Telefonnummer, Kontonummer, Standort und so weiter.	Mpower-Agenten verwendet NLU, um Entitäten in der Nachricht eines Kontakts zu identifizieren. Entitäten helfen dem Mpower-Agenten zu verstehen, was die Nachricht des Kontakts bedeutet.
Slot	Eine Entität, die aus der Nachricht eines Kontakts extrahiert und zur Verwendung in Mpower-Agenten Antworten gespeichert wird. Ähnlich wie eine Variable.	Durch das Erstellen eines Slots für den Kontaktnamen kann Mpower-Agenten diesen Namen in Antworten während einer Interaktion verwenden und so die Interaktion persönlicher gestalten.	Bei entsprechender Konfiguration extrahiert Mpower-Agenten eine Entität aus einer Kontaktnachricht und speichert sie in einem Slot. Sie können Ihre Mpower-Agenten diese Informationen später im Gespräch verwenden lassen.
Regel	Definiert Mpower-Agenten Antworten auf Nachrichten, deren Bedeutung sich nicht im Kontext ändert.	Single-Turn-Interaktionen mit festen Antworten: Wann sind Ihre Öffnungszeiten? Wie lautet Ihre Adresse? Gesprächsbausteine: Begrüßung, Verabschiedung, Danke und Überleitungen; einfache Ja/Nein-Fragen und Bestätigungen. Mpower-Agents verfügen über Standardabsichten und -regeln für mehrere dieser Elemente, darunter Begrüßungen, Übergabeanfragen Die Weiterleitung eines Kontakts von einem virtuellen Agenten an einen Live-Agenten. und mehr. FAQs Beleidigungen und klassische Bot-Herausforderungen	Regeln sind eine von zwei Möglichkeiten, wie Sie konfigurieren können, wie Ihr Mpower-Agenten auf eine Absicht reagiert. Regeln sind für bestimmte Arten von Absichten hilfreich, aber nicht für alle.
Story	Trainiert einen Mpower-Agenten, um eine Interaktion basierend auf der Nachrichtenabsicht und dem Gesprächskontext zu handhaben.	In einer Interaktion über ein vergessenes Passwort würde Mpower-Agenten auf „Wie mache ich das?“ antworten. in eine Richtung. Wenn es bei der Interaktion um die Erstellung eines neuen Kontos ginge, wäre die Antwort ganz anders, obwohl der Kontakt in beiden Fällen dieselben Wörter mit derselben Absicht verwendet – mehr Informationen zu erhalten.	Stories sind die zweite von zwei Möglichkeiten, wie Sie konfigurieren können, wie Ihr Mpower-Agenten auf eine Absicht reagiert. Geschichten lehren die Mpower-Agenten, wie sie den Kontext des Gesprächs nutzen können, um angemessen zu reagieren.
Mpower-Agenten Aktion	Alles, was ein Mpower-Agenten während der Bearbeitung einer Interaktion sagt oder tut.	Bei einer Interaktion bezüglich eines vergessenen Passworts antwortet Mpower-Agenten mit dem Senden des Links zu den FAQ zum Zurücksetzen des Passworts auf der Website. Wenn ein Kontakt seinen Ärger ausdrückt, zum Beispiel durch "Ich verstehe das nicht! Das funktioniert doch gar nicht!!!", der Mpower-Agenten antwortet mit „Es tut mir leid. Soll ich Sie an einen meiner menschlichen Kollegen weiterleiten?" Wenn der Kontakt „Ja“ sagt, leitet Mpower-Agenten die Übertragung ein.	Mpower-Agenten-Aktionen sind die Optionen, die Sie haben, wenn Sie definieren, wie Ihr Mpower-Agenten auf jede Absicht reagieren soll. Mit diesen Aktionen können Sie jede Antwort flexibel konfigurieren, damit im Ergebnis die Kundenanforderungen erfüllt werden.

Gesprächsdaten überprüfen

Sie können jede Konversation überprüfen, die Ihr Mpower-Agenten führt. Auf diese Weise können Sie aus erster Hand sehen, wie es reagiert, wo es Schwierigkeiten gibt und wie Kontakte Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. mit ihm interagieren und welche Probleme sie haben. Diese Informationen sind wertvoll, da Sie sie verwenden können, um die Leistung Ihres Mpower-Agenten zu verbessern, indem Sie seine Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte., Regeln Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern.und Storys Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren.aktualisieren.

Mit den folgenden Optionen in Agent Builder können Sie Unterhaltungsdaten überprüfen:

Insights: Bietet Berichte und interaktive Echtzeitanalysen für Ihre Mpower-Agents:
NLU-Posteingang: Hilft Ihnen, Ihre NLU-Daten, um die Qualität Ihrer zu verbessern. Dieser Prozess baut auf der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) auf, um Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen, die auf dem basieren, was er versteht.Mpower-Agenten Hier werden alle neuen Nachrichten von Kontakten angezeigt.
Abfrage: Verwenden Sie die Suchleiste, um die Ergebnisse im NLU-Posteingang oder im Bereich "Insights" einzugrenzen.

Auswerten von Absichten

Durch die Auswertung und Anpassung der Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte. können Sie die Herausforderungen des Kontakts Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. in Lösungen umsetzen, wenn Sie Ihre Mpower-Agenten Antworten ändern. Sie können zwar nicht jedes Benutzerverhalten berücksichtigen, aber Sie können häufige Ursachen für Probleme oder Konflikte umgehen.

Beim Überprüfen von Unterhaltungen sollten Sie die Absichtsdaten auswerten, um zu bestimmen, ob die Absichten effektiv und effizient sind. Kann der Kontakt das gewünschte Ergebnis einfach erreichen? Ist dies nicht der Fall, sollten Sie überlegen, ob die Absichten zu spezifisch oder nicht spezifisch genug sind oder ob die Trainingsdaten unzureichend sind.

Versteht der Mpower-Agenten zuverlässig, was der Kontakt möchte? Wenn nicht, fügen Sie den Absichten, bei denen Mpower-Agenten unsicher ist, weitere Trainingsbeispiele hinzu.
Sind manche Absichten so ähnlich, dass sie mehr oder weniger identisch sind? Wenn ja, ziehen Sie in Erwägung, sie unter einer allgemeineren Absicht zu kombinieren und die Beispiele zu verwenden, um Ihr Mpower-Agenten zu trainieren, die verschiedenen Szenarien zu erkennen.
Äußern Kontakte Themen oder Anliegen, die nicht von den vorhandenen Absichten abgedeckt werden? Falls ja, sollten Sie weitere Absichten hinzufügen oder den vorhandenen Absichten Trainingsdaten hinzufügen.

Verfeinern Sie Ihre Mpower-Agenten Antworten

Agent Builder verfügt über Funktionen, die Ihnen helfen können, die Leistung Ihres Mpower-Agentenzu verbessern. Ihr erster Satz von Absichten Die Bedeutung oder der Zweck hinter dem, was ein Kontakt sagt/tippt; was der Kontakt mitteilen oder erreichen möchte., Storys Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren.und Regeln Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern. hat diese Funktionen möglicherweise nicht genutzt. Wenn Sie daran arbeiten, die Reaktion Ihres Mpower-Agenten zu verbessern, können die folgenden Funktionen hilfreich sein:

Untersuchen Sie Ihre Antworten, um festzustellen, ob Sie in den AntwortenMpower-Agenten andere Aktionen verwenden könnten, um die Antwort eleganter, menschlicher oder benutzerfreundlicher zu gestalten.
Überlegen Sie, ob bestimmte Absichten zu Mehrfach-Absichten zusammengefasst werden könnten. Mehrere Absichten sind nützlich, wenn der Kontakt zwei Absichten in einer Äußerung Was ein Kontakt sagt oder tippt.kombiniert. Wenn der Kontakt beispielsweise Danke. Bye als einzelne Nachricht, sie kombinieren die Absicht, sich zu bedanken und sich zu verabschieden.
Bestimmen Sie ggf. die nicht planmäßigen Pfade Geschichte, die ein falsches Ergebnis für die Absicht liefert., die den planmäßigen Pfaden entsprechen, die Sie bereits in Ihren Absichten erstellt haben. Planen Sie die entsprechende Handhabung und fügen Sie die erforderlichen Storys oder Regeln sowie Trainingsbeispiele hinzu.
Überlegen Sie, welche Entitäten oder Slots erforderlich sind. Entitäten sind Informationseinheiten, die aus einer Unterhaltung erfasst werden. Slots ähneln Variablen und können die erfassten Entitäten enthalten.
Bestimmen Sie, ob ein Formular erforderlich ist, damit die Informationen zum Ausfüllen der Slots einfacher vom Kontakt erfasst werden können. Ein Mpower-Agenten kann ein Formular ausfüllen, um Fragen zu stellen und Informationen vom Kontakt zu sammeln. Sie können dem Kontakt auch ein Formular von Mpower-Agenten anzeigen lassen.
Konfigurieren Sie zusätzliche Optionen in Ihren Mpower-Agenten Antworten, wie z. B. Rich Messaging, Variationen von Mpower-Agenten Nachrichten, Smart Typing, Fallbackund Sicherheitsnetze.

Situationen, in denen Sie Ihre Mpower-Agentenverbessern können

Während der Überprüfung können Sie Maßnahmen ergreifen, um Ihrem Mpower-Agenten beizubringen, wie er in zukünftigen Gesprächen noch bessere Leistungen erbringen kann. In der folgenden Liste sind Situationen aufgeführt, bei denen Verbesserungsbedarf besteht, sowie Vorschläge für Abhilfemaßnahmen:

Geringe Zuversicht bei der Absichtsklassifizierung: Wenn die Absichtsklassifizierung richtig ist, Ihr Mpower-Agenten jedoch wenig Vertrauen in seine Vorhersage hat, fügen Sie mehr Trainingsdaten für die Absicht hinzu, um die Mpower-Agenten sicherer zu machen. Zu den Trainingsdaten gehören Intent-Beispiele und Storys Wird verwendet, um einen Mpower-Agenten für die Bearbeitung von Interaktionen auf der Grundlage von Absicht und Kontext zu trainieren.. Wenn die Absichtsklassifizierung nicht korrekt ist, ändern Sie sie.
Geringe Mpower-Agenten Zuverlässigkeit bei der Aktionsvorhersage: Überprüfen Sie Ihre Trainingsdaten und suchen Sie nach Absichten, die zu ähnlichsind. Wenn Ihre Absichten zu ähnlich sind, kombinieren Sie sie. Oder fügen Sie den vorhandenen Absichten weitere Trainingsdaten hinzu, um Ihr Mpower-Agenten sicherer zu machen, welche Maßnahmen es in dieser Situation ergreifen sollte.
Benutzerfrustration: Hierzu können Anfragen zur Weiterleitung an einen Live-Agenten (Handover Die Weiterleitung eines Kontakts von einem virtuellen Agenten an einen Live-Agenten.), Wiederholungen bereits Gesagten oder Beleidigungen gehören. Fügen Sie weitere relevante Trainingsdaten hinzu oder passen Sie die NLU-Konfidenzschwelle in Fallback an. Dadurch kann Ihr Mpower-Agenten angewiesen werden, die Übergabe früher durchzuführen, wenn es nicht sicher ist, wie es dem Benutzer helfen kann.
?Out_of_scope?-Absicht oder Fallback-Verhalten: Dies kann beispielsweise der Fall sein, dass ein Nutzer etwas verlangt, wozu Sie Mpower-Agenten nicht in der Lage sind, oder dass Sie Mpower-Agenten zu früh auf Fallback zurückgreifen. Suchen Sie nach falsch klassifizierten Absichten und beheben Sie diese, um sicherzustellen, dass Ihr Mpower-Agenten die Situation nicht einfach falsch verstanden hat. Fügen Sie eine neue Geschichte oder Regel Wird verwendet, um die Reaktion eines Mpower-Agenten auf Nachrichten zu definieren, die sich nicht mit dem Kontext ändern. hinzu, um Ihrem Mpower-Agenten zu zeigen, was es das nächste Mal tun soll.

Fallback und Sicherheitsnetze

Wenn Sie Ihre Mpower-Agentenüberprüfen und verbessern, werden Sie feststellen, wo Kontakte Die Person, die mit einem Agenten, IVR oder Bot in Ihrem Contact Center interagiert. wahrscheinlich mit Ihrer Mpower-Agentenunzufrieden sind. Jetzt ist es an der Zeit, Fallback- und Sicherheitsnetze hinzuzufügen.

Fallback: Hiermit lernen Sie, wie Ihr Mpower-Agenten vorgehen soll, wenn es sich nicht sicher ist, wie es weiter vorgehen soll. Es gibt zwei Fallback-Arten:
- NLU-Fallback:
- Aktions-Fallback:
Sicherheitsnetz: Mit einem Sicherheitsnetz können Sie konfigurieren, was passiert, wenn ein weiteres Problem mit dem Mpower-Agenten oder den Systemen auftritt, mit denen es verbunden ist. Hierzu könnte beispielsweise gehören, dass Mpower-Agenten länger als normal braucht, um auf den Kontakt zu reagieren.

Darüber hinaus ist dies ein guter Zeitpunkt, um sicherzustellen, dass Sie über Pfade außerhalb des Geltungsbereichs verfügen, damit Ihr Mpower-Agenten auf Kontaktnachrichten antworten kann, die außerhalb seiner Domäne liegen.