Révisez et améliorez votre Agent Mpower

Cette page fournit des informations sur la révision des données de conversation dans Agent Builder pour améliorer les performances de votre Agents MpowerFermé Un agent virtuel créé avec CXone Mpower Agent Builder qui peut gérer des interactions vocales ou de clavardage.. Il s’agit de la cinquième étape du processus de mise en œuvre Agent Mpower . Il s’agit également d’un travail de maintenance continu nécessaire pour que votre Agent Mpower fonctionne de manière optimale.

Après avoir configuré et commencé à tester les cas d'utilisation initiaux de votre Agent Mpower, Agent Builder disposera de données que vous pourrez utiliser pour examiner l'efficacité des configurations actuelles. Dans un premier temps, les données proviennent de conversations de test avec le Agent Mpower. Plus tard, après la mise en production du Agent Mpower, les données incluront des conversations en direct avec des contactsFermé La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels..

En examinant ces données, vous pouvez identifier les domaines dans lesquels vous pouvez améliorer les performances de votre Agent Mpower. Ses performances sont indiquées par la façon dont il prédit correctement les intentions. Si le Agent Mpower prédit une mauvaise intention, il est plus difficile pour les contacts d’atteindre leurs objectifs.

Examiner les données de conversation

Vous pouvez consulter chaque conversation que votre Agent Mpower gère. Cela vous permet de voir de première main comment il réagit, où il rencontre des difficultés, ainsi que la manière dont les contactsFermé La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels. interagissent avec lui et les problèmes qu'ils rencontrent. Ces informations sont précieuses, car vous pouvez les utiliser pour améliorer les performances de votre Agent Mpower en mettant à jour ses intentionsFermé La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir., ses règlesFermé Utilisées pour définir une réponse de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas en fonction du contexte.et ses histoiresFermé Utilisées pour former un Agent Mpower au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte..

Les options suivantes dans Agent Builder vous permettent d’examiner les données de conversation :

  • Insights : Fournit des rapports et des analyses interactives en temps réel pour votre Agents Mpower : 
      • Tableau de bord : Fournit des widgets qui affichent des données en temps réel sur les conversations et les messages des contacts.
      • Parcours : Fournit des analyses détaillées sur le flux d'intentions au cours des conversations de vos contacts.
      • Conversations : Affiche toutes les Agent Mpower conversations pour que vous puissiez les consulter. Vous pouvez rechercher, ajouter des balises ou créer des données de formation à partir de ces conversations réelles.
  • Boîte de réception NLU : vous aide à gérer vos données NLUFermé Ce processus étend le traitement du langage naturel (TLN) pour prendre des décisions ou agir en fonction de ce qu’il comprend.pour améliorer la qualité de votre Agent Mpower. Elle affiche tous les nouveaux messages des contacts.
  • Recherche par requête : Utilisez les de la barre de recherche pour affiner les résultats dans la boîte de réception NLU ou la section Insights.

Évaluer les intentions

L'évaluation et l'ajustement des intentionsFermé La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir. peuvent vous aider à traduire les défis du contactFermé La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels. en solutions lorsque vous modifiez vos Agent Mpower réponses. Bien que vous ne puissiez pas répondre à tous les comportements des utilisateurs, vous pouvez essayer de résoudre les points de friction ou de frustration courants.

Lorsque vous examinez les conversations, évaluez les données relatives aux intentions afin de déterminer si elles sont efficaces. Le contact obtient-il facilement le résultat souhaité? Si ce n’est pas le cas, déterminez si les intentions ne sont pas assez spécifiques, si elles sont trop spécifiques ou si les données d’entraînement sont inadéquates :

  • Le Agent Mpower comprend-il de manière fiable ce que le contact veut ? Sinon, ajoutez plus d'exemples de formation aux intentions où le Agent Mpower n'est pas sûr.
  • Les intentions sont-elles suffisamment similaires pour être essentiellement les mêmes? Si tel est le cas, envisagez de les combiner sous une intention plus générale et d'utiliser les exemples pour entraîner votre Agent Mpower à reconnaître les différents scénarios.
  • Les contacts disent-ils des choses qui ne sont pas couvertes par les intentions existantes? Si c’est le cas, envisagez d’ajouter d’autres intentions ou d’ajouter des données d’entraînement à vos intentions actuelles.

Affinez vos Agent Mpower réponses

Agent Builder possède des fonctionnalités qui peuvent vous aider à améliorer les performances de votre Agent Mpower. Votre premier ensemble de intentionsFermé La signification ou le but derrière ce qu’un contact dit/tape; ce que le contact veut communiquer ou accomplir., d'histoiresFermé Utilisées pour former un Agent Mpower au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte.et de règlesFermé Utilisées pour définir une réponse de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas en fonction du contexte. n'a peut-être pas tiré parti de ces fonctionnalités. Alors que vous travaillez à améliorer la façon dont votre Agent Mpower répond, les fonctionnalités suivantes peuvent être utiles :

  • Examinez vos réponses pour voir si vous pourriez utiliser différentes actions dans Agent Mpower les réponses pour rendre la réponse plus fluide, plus humaine ou plus conviviale.
  • Examinez si les intentions pourraient être des multi-intentions. Les intentions multiples sont utiles lorsque le contact combine deux intentions dans un seul énoncéFermé Ce qu’un contact dit ou tape.. Par exemple, lorsqu’un contact dit Merci. Au revoir comme message unique, ils combinent une intention de remerciement et une intention d'adieu.
  • Identifiez les chemins malheureuxFermé Histoire qui produit un mauvais résultat pour l’intention. qui correspondent aux chemins heureux que vous avez déjà tracés dans vos intentions, si vous ne l’avez pas encore fait. Planifiez la manière de les traiter, puis ajoutez des histoires ou des règles au besoin, ainsi que les exemples d’entraînement nécessaires.
  • Examinez les entités ou les emplacements nécessaires. Les entités sont des éléments d’information recueillis au cours d’une conversation. Les emplacements sont similaires à des variables et peuvent contenir les entités collectées.
  • Déterminez si un formulaire est nécessaire pour simplifier le processus de collecte d’informations auprès du contact afin de remplir les emplacements. Un Agent Mpower peut suivre un formulaire pour poser des questions et recueillir des informations auprès du contact. Vous pouvez aussi demander au Agent Mpower d'afficher un formulaire au contact.
  • Configurez des options supplémentaires dans vos Agent Mpower réponses, telles que la messagerie enrichie, les variantes de Agent Mpower messages, la saisie intelligente, la solution de secourset les filets de sécurité.

Situations dans lesquelles vous pouvez améliorer votre Agent Mpower

Pendant la révision, vous pouvez prendre des mesures pour apprendre à votre Agent Mpower comment être encore plus performant lors des conversations futures. La liste suivante décrit les situations qui nécessitent une amélioration et ce que vous pouvez faire :

  • Faible confiance dans la classification de l'intention : si la classification de l'intention est correcte mais que votre Agent Mpower a une faible confiance dans sa prédiction, ajoutez plus de données d'entraînement pour l'intention afin de rendre le Agent Mpower plus confiant. Les données de formation incluent des exemples d'intention et des histoiresFermé Utilisées pour former un Agent Mpower au traitement des interactions en fonction de l’intention et du contexte.. Si la classification de l'intention n'est pas correcte, modifiez-la.
  • Faible Agent Mpower confiance dans la prédiction d'action : examinez vos données d'entraînement et recherchez les intentions qui sont trop similaires. Si vous avez des intentions trop semblables, combinez-les. Ou ajoutez plus de données de formation aux intentions existantes pour rendre votre Agent Mpower plus confiant quant à l'action à entreprendre dans cette situation.
  • Frustration de l'utilisateur : cela peut inclure des demandes de transfert vers un agent en direct (transfertFermé Le transfert d’un contact d’un agent virtuel à un agent réel.), la répétition de ce qu'ils ont déjà dit précédemment ou des insultes. Ajouter plus de données de formation sur leur problème, ou ajuster le Seuil de confiance CLN dans se retirer. Cela peut indiquer à votre Agent Mpower d'utiliser le transfert plus tôt s'il n'est pas certain de la manière d'aider l'utilisateur.
  • ?Intention hors de portée ? ou comportement de secours : cela peut inclure un utilisateur demandant quelque chose que vous Agent Mpower n'êtes pas capable de faire, ou que vous Agent Mpower utilisez le recours de secours trop tôt. Vérifiez et corrigez toutes les intentions mal classées pour vérifier que votre Agent Mpower n'a pas simplement mal compris la situation. Ajoutez une nouvelle histoire ou une règleFermé Utilisées pour définir une réponse de l’agent Mpower aux messages qui ne changent pas en fonction du contexte. pour montrer à votre Agent Mpower enfant quoi faire la prochaine fois.

Solutions de repli et filets de sécurité

Au fur et à mesure que vous révisez et améliorez votre Agent Mpower, vous commencerez à identifier les endroits où les contactsFermé La personne qui interagit avec un agent, un IVR ou un robot dans votre centre d’appels. sont susceptibles d'être frustrés par votre Agent Mpower. C'est le moment d'y ajouter des mesures de repli et des filets de sécurité.

  • Repli : ça apprend à votre Agent Mpower ce qu'il doit faire quand il ne sait pas comment procéder. Il existe deux types de solutions de repli :
    • Repli NLU :
    • Action de secours :
  • Filet de sécurité : un filet de sécurité vous permet de configurer ce qui se passe lorsqu'un autre problème survient avec le Agent Mpower ou les systèmes auxquels il se connecte. Cela pourrait inclure des choses comme le fait que le Agent Mpower prenne plus de temps que la normale pour répondre au contact.

De plus, c'est le bon moment pour vous assurer que vous disposez de chemins hors de portée afin que votre Agent Mpower puisse répondre aux messages de contact qui se trouvent en dehors de son domaine.