CXone Mpower Agent Builderのベストプラクティス

このページでは、Agent Builderを使用する際に推奨されるベストプラクティスを紹介します。

ボットの命名と作成

  • "Mpowerエージェント実際のエージェント名を使用しないでください。" 人間らしい名前を使用しますが、実際の人のものである可能性が低い名前を選択してください。
  • "同じ従業員プロファイルを複数のMpowerエージェントで使用しないでください。" 各Mpowerエージェントには、ルーティングとレポート作成のために、独自のプロファイルが必要です。
  • 実行Mpowerエージェントとその従業員プロファイルに同じ名前を使用します。 これにより、複数のMpowerエージェントを管理する場合に物事がシンプルに保たれます。
  • お客様がアクセスできるメールアドレスを使用すること。 これにより、 CXone Mpowerへの招待状を受け取り、それに応答することができます。 複数のMpowerエージェント従業員プロファイルに同じEメールアドレスを使用できます。

あなたのMpowerエージェントのために書く

  • Mpowerエージェントの性格とその語彙を事前に決定してください。 Mpowerエージェントは、人間のエージェントと同じように、組織の顔であることを忘れないでください。 マナーが正しい印象を与えるように確実を期してください。 その応答で再現したいマニエリスムを明確にしてください。
  • すべてのダイアログを前もって書いておきます。 これにより、Mpowerエージェントの話し方が会話全体で一貫していることを確認できます。 新しいユースケースに取り組むときは、すべてのユースケースで人格を維持するために、すでに書いたダイアログを見直します。
  • 自分がどんな読者に向けて書いているのかを知ることです。 一般の人々に使う言葉や用語は、専門的な視聴者に使う言葉とは異なる場合があります。
  • Mpowerエージェントからのメッセージは短くしてください。 多くの人は長いテキストを読むのが好きではありません。 Mpowerエージェント送信するテキストが多ければ多いほど、魅力的でなくなる可能性があります。 送信する情報が多い場合は、いくつかの短い返答に分けることを検討してください。
  • ストーリーにメッセージを追加する際は、バリエーションのオプションを使用してください。 これにより、同じメッセージの追加バージョンを追加することができます。 Mpowerエージェントは、その応答を使用するたびに、いずれかのバージョンをランダムに使用します。 バリエーションは、Mpowerエージェントをより人間らしく見せ、コンタクト閉じた コンタクトセンターでエージェント、IVR、またはボットとやり取りする人。と対話する際のMpowerエージェントの体験を向上させます。
  • スマートタイピングを使用して、コンタクトのタイピングインジケーターのドットを表示します。 これにより、ポジティブなユーザーエクスペリエンスが生まれます。 即座に返信するMpowerエージェントは、あまりにも「ボットのよう」に感じられ、多くの人はそれを好まない。 スマートタイピングを有効にした後、Mpowerエージェントが送信するすべてのメッセージの入力インジケーターを表示する時間をカスタマイズできます。
  • 会話を何度か声に出して読みます。 誰かと会話のロールプレイングをしてみるのもいいかもしれません。 また、Mpowerエージェント用に台本化された回答を読んでいる自分を録音して、それを聞くこともできます。 これらはすべて、スクリプト化された応答の中で改善が必要な場所を見つけるための良い方法です。

インテント

  • インテントは必ずしも明確ではありません。 2 つのユーザー目標は、最初は異なるように見えるかもしれませんが、時間が経つにつれて似たような例を集め始めます。インテントとそのトレーニングデータは区別しておくこと。 もし複数のインテントにトレーニング例を再利用したいのであれば、それはインテントを1つの、代わりにより一般的なインテントにマージできるかもしれないというサインです。これはインテントの混乱を避けるのに役立ちます。
  • 常に範囲外のインテントを含めてください。 範囲外のインテントにより、Mpowerエージェントはトレーニングされたタスクの範囲外のコンタクトリクエストに応答できます。彼らはあなたが会話を回復することを可能にし、多くの場合パフォーマンスの改善をもたらします。
  • テストとトレーニング。 Mpowerエージェントをテストして、問題の意図を明らかにします。 たとえば、正しくない応答を提供したり、別のインテントを選択すべきだったと思われるときに範囲外のインテントを選択したりする場合があります。
  • マルチインテントを控えめに使用します。 マルチインテントは、会話の自然な流れに本当に必要な場合にのみ使用してください。 マルチインテントが多すぎると、Mpowerエージェントが複雑になりすぎて簡単に管理できなくなる可能性があります。

リッチメッセージ

ルール

  • ルールを使いすぎないこと。 Mpowerエージェントそれらを使用して、予期しない会話パスを一般化することはできません。 それらは、少人数の特定の会話パターンにのみ使用することが推奨されます。
  • レスポンスが常に同じ場合にのみルールを使用します。 文脈によっては別の答えが必要になる可能性がある場合は、代わりにストーリー閉じた 意図と文脈に基づくインタラクション処理のためにMpowerエージェントをトレーニングする目的で使用されます。を使用してください。
  • レスポンスにバリエーションが欲しいなら、ルールは使わないこと。 ルールが特定のメッセージに適したツールであっても、より人間的に聞こえるように、Mpowerエージェントの応答を変化させたい場合があります。 その場合は、代わりにストーリーを使います。
  • ルールを適用するタイミングをMpowerエージェントに教えたい場合は、ルールで条件を使用します。 条件は、アクティブなフォーム、特定のスロット、または特定のスロット値に基づいて設定することができます。

ストーリー

  • コンテキストが重要な場合はストーリーを使います。 Mpowerエージェントが対応方法を理解するためにコンテキストが必要な場合は、ストーリーを使用します。 これは、会話にMpowerエージェントとcontact閉じた コンタクトセンターでエージェント、IVR、またはボットとやり取りする人。の間の1つのやり取りしか含まれていない場合にも当てはまります。 たとえば、lookup_balanceインテントがあるが、一部のコンタクトが当座預金口座の残高を希望し、他のコンタクトが普通預金口座について知りたい場合、ユーザーが指定したアカウントに基づいて適切に応答する方法をMpowerエージェント学習するのに役立つストーリーを作成できます。
  • ストーリーを使用して、Mpowerエージェント予測方法を学ぶのに役立ちます。 各ストーリーの件名は慎重に選ぶこと。 Mpowerエージェントがこれまでに見たことのない会話の応答を正しく予測することを学習できるように設計されていることを確認します。
  • 実際の会話に基づいたストーリーを採用します。 起こるかもしれないと思うストーリーを作り上げないでください。 代わりに、実際の対話を使用して作成してください。

  • ハッピーパス閉じた 意図に対して正しい結果を生み出すストーリー。またはアンハッピーパス閉じた 意図に対して誤った結果を生み出すストーリー。のいずれかをたどるストーリーを設計します。 ストーリーでパスを組み合わせると、意図の混乱につながる可能性があります。

  • コンテキストの切り替えを処理するためにストーリーを使用します。 これにより、Mpowerエージェント 2 つの会話フローを切り替えたり、応答するのに複数の会話ターンが必要な中断を処理したりする方法を学習できます。 割り込みに応答するのに1ターンしかかからず、コンテキストに左右されない場合は、ルールの方が適切かもしれません。

  • インテントによっては、複数のストーリーが必要です。 コンタクトのユニークな状況やニーズに応じて、会話の進め方にバリエーションがある場合は、同じインテントに対して複数のストーリーを作成します。

    • 同じストーリーの中に、会話の流れのバリエーションを含めないこと。 これはMpowerエージェントを混乱させる可能性があります。
    • コンタクトがメッセージを表現する方法にバリエーションがある場合、または本質的に同じことを意味する類似のメッセージがある場合、コンタクトメッセージのインテントの例として追加することができます。

    ハッピーパスとアンハッピーパスという観点から考えます。 それぞれのインテントには、ハッピーパスとアンハッピーパスがあります。

  • 範囲外のインテントのストーリーを作成します。 これにより、コンタクトが範囲外の情報を提示するより一般的な方法についてMpowerエージェントをトレーニングできます。
  • 必要に応じて、しかし慎重にコンタクト間のやり取りを含めます。 ストーリーとルールは完全な会話であることは推奨されません。 会話の中で次の発言が必然的に新規インテントを始めることになるなら、立ち止まって新規ストーリーを作成する時です。
  • ストーリーを論理的なサブタスクに分割します。 最初から最後まで、会話全体を網羅するような長いストーリーを作りたくなるものです。 しかしながら、これは実際には必要なストーリーの数を増やすことになります。 その代わりに、ストーリーを論理的なサブタスクに分割します。 密接に関連するサブタスクがいくつかある場合は、チェックポイントでリンクさせることができます。
  • チェックポイントを使いすぎないこと。 トレーニングデータを簡素化することができます。 チェックポイントが多すぎると、ストーリーが理解しにくくなり、Mpowerエージェントトレーニングのプロセスが遅くなります。

トレーニングデータと例

  • 常に量より質を選ぶ。 小規模なデータセットから始めて、時間をかけてより質の高い事例を集めながら構築していくのが好ましいです。
  • 実際の会話の例を使います。 これにより、使用するデータが現実的なものとなります。 それは発話閉じた コンタクトが発言または入力すること。実際の接触から来ています。
  • データを自動生成し、Mpowerエージェントをより速くトレーニングすると主張するツールは使用しないでください。 彼らはしばしばコンタクトが実際に言っていることを反映していない例を生み出します。 また、一般化する能力を失うMpowerエージェントをもたらす可能性もあります。 時間が経つにつれて、Mpowerエージェントは以前に見たことのあるフレーズしか認識しなくなります。
  • 同じトレーニングデータを複数のインテントに使用しないでください。 トレーニングデータを再利用すると、Mpowerエージェントコンタクトとのライブインタラクションのインテント閉じた コンタクトが発言または入力した内容の背後にある意味や目的。コンタクトが伝えたいことや達成したいこと。を確実に判断できなくなります。
  • 柔軟性を保ち、進んで経時的にインテントやストーリーを調整します。 会話データを確認すると、2つの別々のインテントだと思っていたものが、実際にはより一般的なインテントの色合いであることに気付くかもしれません。 または、インテントが広すぎるため、より具体的なインテントに分割する必要がある場合もあります。
  • 新規トレーニング例を追加するのは、それが役に立つ場合に限ります。
    • 既存の例と非常によく似た新規トレーニング例を追加しないでください。 Mpowerエージェントが1つの発話に対して高い信頼度でインテントを正しく予測した場合、Mpowerエージェント非常に類似した例をさらに追加することは役に立ちません。
    • 以前に誤って予測した、または信頼度が低い発話のトレーニング例をさらに追加してくださいMpowerエージェント。