审查和改进您的Mpower 坐席

本页提供有关在 Agent Builder 中查看对话数据以提高 Mpower 坐席关闭 通过 CXone MpowerAgent Builder 创建的可处理语音或聊天交互的虚拟坐席。性能的信息。 这是Mpower 坐席 实施过程的第五步。 这也是让您的Mpower 坐席保持最佳工作状态所需的持续维护工作。

在配置并开始测试 Mpower 坐席的初始使用案例后，Agent Builder将获得可用于检查当前配置有效性的数据。 起初，数据来自与 Mpower 坐席的测试对话。 稍后，在将Mpower 坐席发布到生产环境后，数据将包括与 联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。的实时对话。

通过查看这些数据，您可以发现可以改进 Mpower 坐席 表现的地方。 它的性能由它正确预测意图的程度来表示。 如果Mpower 坐席预测了错误的意图，联系人就更难实现他们的目标。

概念 定义 示例 Mpower 坐席 的作用
邮件信封图标

话语

联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。在 交互中说的任何话关闭 通过某个渠道与坐席进行的完整对话。 例如，交互可以是语音呼叫、电子邮件、聊天或社交媒体对话。。 有时称为消息。

“我丢失了密码。”

“我的余额是多少？”

“你是机器人吗？”

 Mpower 坐席 使用自然语言理解 （NLU） 来分析每个联系人话语，以确定其含义或意图。
放大镜图标

意图

联系人想要传达或完成的内容。 联系人发送的每条消息都有一个意图。

“我丢失了密码”具有“重置密码”的意图。

“你好”有“打招呼”的意思。

Mpower 坐席 使用 NLU关闭 该流程扩展了自然语言处理 (NLP)，以根据它所理解的内容做出决定或采取行动。分析联系人的消息以确定意图。 一旦它知道这一点，它就可以用自己的消息进行响应。 您可以配置希望 Mpower 坐席 用于每个目的的响应。
信息图标

实体

联系人消息中定义的一条信息。 个人或产品名称、电话号码、帐号、位置等。 Mpower 坐席 使用 NLU 来标识联系人消息中的实体。 实体帮助Mpower 坐席了解联系人消息的含义。
时间段图标

插槽

从联系人的消息中提取并保存以供Mpower 坐席响应中使用的实体。 类似于变量。 为联系人姓名创建插槽可让Mpower 坐席在交互期间在响应中使用该姓名，使其更加个性化。 配置为执行此作时，Mpower 坐席 会从联系人消息中提取实体并将其保存在插槽中。 您可以让Mpower 坐席稍后在对话中使用此信息。
规则图标

规则

定义对不随上下文改变含义的消息的Mpower 坐席响应。
  • 包含固定响应的单回合交互：您的工作时间是几点？ 你的地址是什么？
  • 对话积木：问候、再见、谢谢和过渡；简单的是/否问题；和致谢。 Mpower 坐席 为其中一些请求提供了默认 intent 和规则，包括问候、handover关闭 将联系人从虚拟坐席转移给人工坐席的操作。 请求等。
  • 常见问题解答
  • 侮辱和经典机器人挑战
规则是配置 Mpower 坐席 响应目的方式的两种方法之一。 规则对于某些类型的意图有用，但不适用于所有意图。
故事图标

故事

训练Mpower 坐席以根据消息意图和对话上下文处理交互。 在关于忘记密码的交互中，Mpower 坐席 会回答“我该怎么做？ “我该怎么做？”。 如果交互是关于创建新帐户，则响应会大不相同，即使在这两种情况下，联系人都使用相同的词语和相同的意图 - 获取更多信息。 Stories 是配置 Mpower 坐席 响应 intent 的两种方式中的第二种。 故事教会Mpower 坐席如何利用对话的上下文来做出适当的回应。
操作图标，由三个齿轮表示

Mpower 坐席作

Mpower 坐席在处理交互时所说或所做的任何事情。

在有关忘记密码的交互中，Mpower 坐席通过发送指向网站上密码重置常见问题解答的链接来做出响应。

当联系人表达沮丧时，例如“我不明白！ 没用啊！！！”时， Mpower 坐席回应说“对不起。 您想让我把您转给人工坐席吗？” 当联系人说 Yes 时，Mpower 坐席 将发起转移。

Mpower 坐席作是定义希望 Mpower 坐席 如何响应每个目的时拥有的选项。 它们可使您灵活地配置每个响应，以实现满足联系人需求的结果。

查看对话数据

您可以查看 Mpower 坐席 处理的每次对话。 这使您可以直接看到它的响应方式、遇到困难的地方，以及联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。与它的交互方式以及他们遇到的任何问题。 此信息非常有价值，因为您可以使用它来通过更新Mpower 坐席意图关闭 联系人所说/所输入内容背后的含义或目的；联系人想要传达或达成的事情。、rules关闭 用于定义 Mpower 坐席的 对不受上下文影响的消息的响应。和 stories关闭 用于基于意图和上下文训练 Mpower 坐席 处理交互。来提高其性能。

Agent Builder 中的以下选项可使您查看对话数据：

  • Insights： 提供报告和实时交互式分析为您的Mpower 坐席： 
      • Dashboard：提供显示有关联系人对话和消息的实时数据的小组件。
      • Journeys：提供有关联系人对话期间意图流的详细分析。
      • Conversations：显示所有Mpower 坐席对话供您查看。 您可以从这些真实对话中搜索、标记或创建培训数据。
  • NLU 收件箱：帮助您管理NLU关闭 该流程扩展了自然语言处理 (NLP)，以根据它所理解的内容做出决定或采取行动。数据，以提高Mpower 坐席的质量。 它显示来自联系人的所有新消息。
  • 查询搜索：使用搜索栏缩小 NLU 收件箱或 Insights 部分中的结果范围。

评估意图

评估和调整意图关闭 联系人所说/所输入内容背后的含义或目的；联系人想要传达或达成的事情。可以帮助您在修改响应时将关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。联系人Mpower 坐席 的挑战转化为解决方案。 虽然您无法迎合每一个用户的行为，但您可以解决常见分歧或挫折点。

当您查看对话时，评估意图数据可查看意图是否有效。 联系人是否能够轻松实现他们想要的结果？ 如果不是，请确定意图是否不够具体、过于具体，或者训练数据是否不足：

  • Mpower 坐席是否可靠地了解联系人想要什么？ 如果没有，请向 Mpower 坐席 不确定的 intent 添加更多训练示例。
  • 是否有任何意图实际上足够相似以致于它们本质上是相同的？ 如果是这样，请考虑将它们组合在更一般的意图下，并使用示例来训练您的Mpower 坐席识别不同的场景。
  • 联系人是否说了现有意图未涉及的内容？ 如果是这样，请考虑添加更多意图，或将训练数据添加到当前意图中。

优化 Mpower 坐席 响应

Agent Builder 具有可帮助您提高 Mpower 坐席性能的功能。 您的第一组 意图关闭 联系人所说/所输入内容背后的含义或目的；联系人想要传达或达成的事情。、stories关闭 用于基于意图和上下文训练 Mpower 坐席 处理交互。和 rules关闭 用于定义 Mpower 坐席的 对不受上下文影响的消息的响应。可能没有利用这些功能。 当您努力改进 Mpower 坐席 的响应方式时，以下功能可能会有所帮助：

  • 检查您的响应，看看您是否可以在响应中使用不同的 Mpower 坐席作以使响应更加流畅、更像人类或用户友好。
  • 考虑是否有任何意图可以是多意图。 当联系人将两个意图合并到一个 utterance关闭 联系人所说或输入的内容。中时，多意图非常有用。 例如，当联系人说谢谢。 Bye作为一条消息，他们结合了感谢意图和再见意图。
  • 确定与您已在意图中绘制的愉快路径相对应的不愉快路径关闭 针对意图产生错误结果的故事。（如果您尚未这样做）。 计划如何处理它们，然后根据需要添加故事或规则，以及必要的训练示例。
  • 考虑需要什么实体或插槽。 实体是从对话中收集的数条信息。 插槽就像变量一样，可保存收集到的实体。
  • 确定是否需要表单来简化从联系人收集信息以填充插槽的过程。 Mpower 坐席可以按照表单提出问题并从联系人那里收集信息。 您还可以让 Mpower 坐席 向联系人显示表单。
  • 在Mpower 坐席响应中配置其他选项，例如富消息收发、Mpower 坐席消息的变体、智能键入、fallback和 安全网。

可以提高 Mpower 坐席的情况

在审查时，您可以采取行动教您的Mpower 坐席如何在未来的对话中表现得更好。 以下列表描述了需要改进的情况以及您可以采取的措施：

  • 低意向分类置信度：如果意向分类正确，但Mpower 坐席的预测置信度较低，请为意向添加更多训练数据，以使Mpower 坐席更具置信度。 训练数据包括 intent examples 和 stories关闭 用于基于意图和上下文训练 Mpower 坐席 处理交互。。 如果意向分类不正确，更改它。
  • Mpower 坐席作预测置信度低：查看您的训练数据并查找太相似的意图。 如果您的意图过于相似，请将它们合并。 或者向现有 intent 添加更多训练数据以使您的Mpower 坐席对在这种情况下应采取的行动更有信心。
  • 用户挫败感：这可能包括请求转接到实时代理 （handover关闭 将联系人从虚拟坐席转移给人工坐席的操作。）、重复他们之前已经说过的话或侮辱。 添加有关其问题的更多训练数据，或在回退中调整 NLU 置信度阈值。 这可以告诉您的 Mpower 坐席 如果不确定如何帮助用户，请尽早使用 handover。
  • “Out_of_scope”意图或后备行为：这可能包括用户请求您的Mpower 坐席无法完成的任务，或者您的Mpower 坐席过早使用后备。 检查并修复任何分类错误的意图，以验证您的Mpower 坐席是否只是误解了情况。 添加新故事或 rule关闭 用于定义 Mpower 坐席的 对不受上下文影响的消息的响应。 以向Mpower 坐席展示下次该做什么。

回退和安全网

当您审查和改进您的Mpower 坐席时，您将开始确定联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。可能会对您的Mpower 坐席感到沮丧的地方。 现在是向其添加后备和安全网的时候了。

  • Fallback：这将指导您的Mpower 坐席在不确定如何进行时该怎么做。 回退有两种类型：
    • NLU fallback：
    • Action fallback：
  • 安全网：安全网允许您配置当 Mpower 坐席 或其连接的系统出现其他问题时会发生什么。 这可能包括 Mpower 坐席 响应时间比平时长等。

此外，这是确保您具有范围外路径的好时机，以便您的 Mpower 坐席 可以响应其域之外的联系人消息。