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Lo que dice o escribe un contacto. y determina la coincidencia más cercana a las intenciones configuradas. Posteriormente, el bot puede responder al contacto, utilizando la respuesta configurada en una historia Se utiliza para entrenar al bot para el manejo de interacciones según la intención y el contexto o regla Se usa para definir la respuesta del bot a los mensajes que no cambian con el contexto. para la intención coincidente.
Cada enunciado que envía un contacto tiene una intención. Muchos mensajes están relacionados con la razón por la que el contacto se pone en contacto con su organización. Las intenciones de esos mensajes están relacionadas con las tareas que gestiona su bot, como restablecer contraseñas o dar direcciones y horarios de atención. Otros mensajes siguen scripts sociales en los que las intenciones son saludos, despedidas, agradecimientos, conversaciones triviales, etc.
Las intenciones son el punto de partida para configurar un nuevo bot. Se crea una intención y proporciona ejemplos de mensajes que los contactos utilizan para transmitir esa intención. A continuación, configure cómo quiere que responda el bot a la intención. Por ejemplo, puede hacer que su bot haga preguntas de seguimiento, responda con una respuesta, ofrezca opciones al contacto o lo transfiera a un agente humano.
Trabajar con intenciones es una parte importante de la configuración de su bot durante el proceso de implementación. Después de la implementación, es fundamental seguir trabajando con las intenciones como parte de la gestión continua de su bot.
Glossary
| Concepto | Definición | Ejemplo | Qué hace el bot |
|---|---|---|---|
Enunciado |
Cualquier cosa que dice un contacto en una interacción. A veces se le llama mensaje. |
"Perdí mi contraseña". "¿Cuál es mi saldo?" "¿Eres un bot?" |
El bot utiliza la Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) para analizar cada enunciado de contacto y determinar su significado o intención. |
Intención |
Lo que el contacto quiere comunicar o lograr. Cada mensaje que envía el contacto tiene una intención. |
"Perdí mi contraseña" tiene la intención de "restablecer la contraseña". "Hola" tiene la intención de "saludar". |
El bot analiza el mensaje de un contacto utilizando NLU |
Entidad |
Información definida en el mensaje de un contacto. | Nombre de la persona o del producto, número de teléfono, número de cuenta, ubicación, etc. | El bot utiliza NLU para identificar entidades en el mensaje de un contacto. Las entidades ayudan al bot a comprender qué significa el mensaje del contacto. |
Extracto |
Una entidad extraída del mensaje de un contacto y almacenada para su uso en las respuestas del bot. Similar a una variable. | La creación de un espacio para el nombre del contacto le permite al bot usar ese nombre en las respuestas durante una interacción, haciéndola más personal. | Cuando se configura para esto, el bot extrae una entidad de un mensaje de contacto y la guarda en un espacio. Puede hacer que el bot utilice esta información más adelante en la conversación. |
Regla |
Define la respuesta de un bot a los mensajes que no cambian de significado con el contexto. |
|
Las reglas son una de las dos formas en que puede configurar cómo responde el bot a una intención. Las reglas son útiles para ciertos tipos de intenciones, pero no para todas. |
Historia |
Entrena a un bot para manejar una interacción según la intención del mensaje y el contexto conversacional. | En una interacción sobre una contraseña olvidada, el bot respondería a "¿Cómo hago eso?" de una manera. Si la interacción fuera para crear una nueva cuenta, la respuesta sería bastante diferente, aunque en ambos casos el contacto usa las mismas palabras con la misma intención, para obtener más información. | Las historias son la segunda de las dos formas en las que puede configurar cómo responde el bot a una intención. Las historias enseñan al bot cómo usar el contexto de la conversación para responder adecuadamente. |
Acción del Bot |
Todo lo que un bot dice o hace mientras maneja una interacción. |
En una interacción sobre una contraseña olvidada, el bot responde enviando el enlace a las preguntas frecuentes para restablecer contraseñas en el sitio web. Cuando un contacto expresa frustración, como por ejemplo: "¡No entiendo! ¡¡¡No está funcionando!!!" El bot responde con "Lo siento. ¿Quiere que le transfiera a un agente humano?" Cuando el contacto dice que sí, el bot inicia la transferencia. |
Las acciones son las opciones que tiene al definir cómo quiere que el bot responda a cada intención. Le brindan la flexibilidad de configurar cada respuesta para lograr el resultado que satisfaga las necesidades del contacto. |
Ejemplos de entrenamiento de intenciones
Los ejemplos de Intenciones El significado o propósito detrás de lo que dice/escribe un contacto; lo que el contacto quiere comunicar o lograr entrenan a su bot en las distintas formas en que un contacto podría expresar una intención. Cuantos más ejemplos tenga una intención, más variaciones podrá identificar correctamente su bot de esa intención. Utilice datos de conversaciones del mundo real para
Durante la fase de planificación del proceso de implementación, se recopilan registros de conversaciones reales que los agentes han mantenido con los contactos. Use estas conversaciones como fuente de ejemplos de entrenamiento de intenciones para agregar a su bot.
Predicción de intenciones y confianza
Su bot analiza cada mensaje que envía el contacto. Determina hasta qué punto el mensaje coincide con cada una de sus intenciones configuradas y calcula el grado de confianza que tiene en cada coincidencia. Cuanto mayor sea el porcentaje de confianza, mejor será la coincidencia. El bot utiliza la intención con el mayor porcentaje de confianza por encima del umbral configurado.
Si el nivel de confianza del bot cae por debajo del umbral de todas las intenciones configuradas, se activa la opción de alternativa NLU Este proceso se expande en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para tomar decisiones o actuar en función de lo que entiende.. Puede configurar el umbral que activa la alternativa en la pestaña NLU > Alternativa en Bot Builder.
Intenciones fuera del alcance
Puede haber tareas para las que aún no haya configurado el bot, pero sobre las que sabe que los contactos le van a preguntar. Las intenciones fuera del alcance ayudan a su bot a reconocer preguntas sobre tareas en las que no puede ayudar y proporciona al contacto información sobre cómo puede realizar la tarea. También pueden proporcionar listas de aquello en lo que pueden ayudar.
Por ejemplo, si los contactos le piden regularmente a su bot que realice comprobaciones de saldo, pero aún no ha configurado esta tarea, puede crear una intención balance_check. Agregue ejemplos de datos de entrenamiento a partir de las solicitudes realizadas por los contactos. A continuación, cree una regla para la intención con respuestas del bot como:
- “Lo siento, todavía no puedo hacer una comprobación de saldo. ¿Te gustaría que te transfiriera a alguien que pueda ayudarte con eso?”
- “Lo siento, todavía no puedo hacer una comprobación de saldo. Puedo ayudarte a actualizar tu dirección, a restablecer la contraseña y a encontrar sucursales. ¿Qué quieres hacer?”
Junto con una intención fuera de alcance, también necesita crear una historia para entrenar al bot para una ruta fuera del alcance. Esto enseña al bot cómo manejar diversas situaciones que no están cubiertas por otras intenciones.
Las intenciones fuera del alcance son similares a las alternativas, pero pueden proporcionar una mejor experiencia al cliente. Tener intenciones para las preguntas más comunes que la gente le hace a su bot y que están fuera del alcance le permite proporcionar respuestas personalizadas para cada pregunta. Esto ayuda a que su bot parezca más humano y conversacional.
Confusión de intenciones
A veces, un bot puede elegir la intención El significado o propósito detrás de lo que dice/escribe un contacto; lo que el contacto quiere comunicar o lograr incorrecta para el mensaje del contacto. Esto puede ocurrir cuando dos intenciones son tan similares que al bot le cuesta diferenciarlas. Esto es confusión de intenciones y puede ocurrir si utiliza los mismos datos de entrenamiento para más de una intención. Dos objetivos de usuario pueden parecer diferentes, pero comienzan a recopilar ejemplos similares con el tiempo.
Mantenga sus intenciones y sus datos de entrenamiento por separado. Si desea reutilizar los ejemplos de entrenamiento para más de una intención, es una señal de que podría ser posible fusionar las intenciones en una única intención más general.
Hay dos escenarios comunes en los que se produce la confusión de intenciones:
- Suministrar información: El bot puede pedir al contacto que proporcione información en varios momentos de la conversación, por lo que podría acabar con intenciones como provide_email y provide_name. Sin embargo, los ejemplos de datos de entrenamiento para estas variaciones son demasiado similares:
- "Me llamo Sherry Khan".
- “Mi correo electrónico es sherry.khan@email.com".
- "Es Nathoo Mannkind".
- "Es nathoo@otheremail.com".
- Pedir información: Un contacto puede pedir información al bot, como el saldo de una cuenta. Si hay varios tipos de información sobre los que un contacto podría preguntar, podría tener una intención para cada tipo. Por ejemplo, para una solicitud de saldo de cuenta, podría tener intenciones para balance_checking y balance_savings. Sin embargo, los ejemplos de datos de entrenamiento para estas variaciones son demasiado similares:
- "¿Cuál es el saldo de mi cuenta corriente?”
- "¿Cuál es mi saldo de ahorros?”
- "¿Puedes decirme el saldo de mi cuenta corriente?”
La única diferencia real en los ejemplos de datos de entrenamiento para cada uno de los escenarios anteriores es la entidad Palabra clave o frase definida en el perfil de la empresa en Interaction Analytics. Relacionado con un tipo de entidad. Puede incluir variantes. que se proporciona.
Evitar la confusión de intención
La regla general que hay que seguir para solucionar la confusión de intenciones, o para evitarla, es fusionar las intenciones y entrenar las entidades. Es mejor tener una única intención general a la que aplicar todos los ejemplos de entrenamiento y, a continuación, utilizar las historias para entrenar al bot para que reconozca las entidades. Cuando el bot puede reconocer las entidades en los enunciados de contacto, puede tomar la ruta adecuada.
La siguiente tabla muestra los escenarios comunes de la sección anterior. Muestra las intenciones originales, la nueva intención general y ejemplos de historias de entrenamiento que se pueden utilizar.
| Escenario | Intenciones originales | Intención general nueva | Entrenar con historias |
|---|---|---|---|
| Proporcionar información |
provide_address provide_email provide_name |
provide_info |
Crea varias historias que comiencen con ejemplos de mensajes de contacto que contengan os distintos tipos de información que el bot puede recopilar:
Todas las historias activan la misma intención, provide_info. Cada historia utiliza una entidad diferente, como accountAddress, accountEmail y accountName. En el último ejemplo, "Necesito actualizar mis datos", no se indica un tipo específico de información, por lo que es posible que el bot tenga que hacer una pregunta de seguimiento. |
|
Solicitar información |
balance_checking balance_savings balance_giftcard |
balance_checks |
Crea varias historias que empiecen con ejemplos de mensajes de contacto como:
Todas las historias activan la misma intención, balance_checks. Cada historia utiliza una entidad diferente, como balanceChecking, balanceSavings, balanceGiftCard. El último ejemplo, "¿Cuál es el saldo de mi cuenta?", no especifica un tipo de cuenta, por lo que es posible que el bot tenga que hacer una pregunta de seguimiento. |
Multi-intentos
Bots Una aplicación de software que maneja las interacciones del cliente en lugar de un agente humano en vivo. construidos con CXone Bot Builder pueden identificar una o varias intenciones El significado o propósito detrás de lo que dice/escribe un contacto; lo que el contacto quiere comunicar o lograr en un mensaje Cualquier cosa que diga un contacto en una interacción de bot, ya sea una pregunta o declaración, escrita o hablada. del contacto. Identificar más de una intención en un mensaje permite a su bot manejar correctamente solicitudes como "Muéstrame mi saldo y transfiere 200 dólares a mi cuenta de ahorros".
Si usted crea un propósito múltiple a partir de dos intenciones únicas existentes, no es necesario que proporcione muchos ejemplos. Su bot puede reconocer las intenciones únicas en el mensaje y manejarlas como una intención múltiple.
Utilice las intenciones múltiples solo cuando sean realmente necesarias para el flujo natural de la conversación. Demasiados intentos múltiples pueden hacer que su bot sea demasiado complicado de administrar fácilmente.
Revisión y gestión de las intenciones
Cada intención de la pestaña Intenciones de la sección NLU 
tiene un número al lado. El número indica cuántos ejemplos de entrenamiento tiene esa intención. Los números están codificados por colores para indicar si los ejemplos de entrenamiento son suficientes:
-
Rojo: La intención se utiliza hasta siete veces. Agregar más ejemplos de entrenamiento.
-
Naranja: La intención se utiliza entre ocho y catorce veces. Si es posible, agregue más ejemplos de entrenamiento.
-
Verde: La intención se utiliza más de quince veces. No se necesitan más ejemplos de entrenamiento.
Algunas intenciones pueden tener un triángulo amarillo 
junto al número de ejemplos de entrenamiento. Esto indica que no hay diálogos Historias y reglas de bots en CXone Bot Builder. que incluyan esta intención. Si tiene intenciones con este símbolo, agréguelos a las historias o reglas según corresponda.
En la pestaña Intenciones, también puede realizar las siguientes tareas de gestión de intenciones:
- Ver los diálogos (historias y reglas) en los que aparece una intención.
- Ver mensajes de contacto recientes y la intención prevista para cada uno.
- Ocultar una intención del entrenamiento.
Prácticas recomendadas para las intenciones
Siga estas prácticas recomendadas al crear intenciones:
- Las intenciones no siempre son claras. Dos objetivos de usuario pueden parecer diferentes, pero comienzan a recopilar ejemplos similares con el tiempo. Mantenga sus intenciones y sus datos de entrenamiento por separado. Si desea reutilizar los ejemplos de entrenamiento para más de una intención, es una señal de que podría ser posible fusionar las intenciones en una única intención más general. Esto le ayuda a evitar confusiones con las intenciones.
- Incluya siempre una intención fuera del alcance. Las intenciones fuera de alcance permiten que su bot responda a solicitudes de contacto que estén fuera de las tareas que esté entrenado el bot a realizar.Le permiten recuperar la conversación y, con frecuencia, mejoran el rendimiento.
- Use las intenciones múltiples con moderación. Utilice las intenciones múltiples solo cuando sean realmente necesarias para el flujo natural de la conversación. Demasiados intentos múltiples pueden hacer que su bot sea demasiado complicado de administrar fácilmente.