Meilleures pratiques pour CXone Bot Builder

Cette page présente les meilleures pratiques recommandées pour l’utilisation de Bot Builder.

Nommer et créer votre robot

N’utilisez pas un nom d’un agent réel pour votre robot. Si vous utilisez un nom à consonance humaine, choisissez-en un qui n’appartiendra probablement pas à une personne réelle.
N’utilisez pas le même profil d’employé pour plusieurs robots. Chaque robot doit avoir son propre profil à des fins de routage et de rapports.
Utilisez le même nom pour le robot et le profil de l’employé du robot. Cela simplifie les choses lorsque vous gérez plusieurs robots logiciels.
Utilisez une adresse courriel à laquelle vous avez accès. Cela vous permet de recevoir l’invitation pour CXone et d’y répondre. Vous pouvez utiliser la même adresse courriel pour plusieurs profils d’employés de robots.

Écrire pour votre robot

Déterminez à l’avance la personnalité et le vocabulaire de votre robot. N’oubliez pas que votre robot est un visage de votre organisation, au même titre que les agents humains. Veillez à ce que sa présentation donne la bonne impression. Soyez clair sur le maniérisme que vous souhaitez reproduire dans les réponses du robot.
Rédigez tous les dialogues à l’avance. Cela vous permet de vous assurer que la façon de parler du robot est cohérente tout au long de la conversation. Lorsque vous travaillez sur un nouveau cas d’utilisation, passez en revue le dialogue que vous avez déjà écrit afin de conserver la persona dans tous les cas d’utilisation.
Connaissez le public pour lequel vous écrivez. Le langage et la terminologie que vous utilisez pour le grand public peuvent différer de ceux que vous utiliseriez avec un public spécialisé.
Les messages du robot doivent être brefs. De nombreuses personnes n’aiment pas lire de longs blocs de texte. Plus votre robot envoie de texte, moins il est susceptible d’engager l’interlocuteur. Si vous avez beaucoup d’informations à envoyer, envisagez de les répartir en plusieurs réponses plus courtes.
Utilisez des variations lorsque vous ajoutez des messages à une histoire. Cela vous permet d’ajouter des versions supplémentaires du même message. Le robot utilise l’une des versions de manière aléatoire à chaque fois qu’il utilise cette réponse. Les variations donnent à votre robot une apparence plus humaine et améliorent l’expérience du contact lorsqu’il interagit avec le robot.
Utilisez la saisie intelligente pour afficher des points indicateurs de frappe pour le contact. Cela crée une expérience positive pour l’utilisateur, car un robot qui répond instantanément donne l’impression d’être un robot, ce que beaucoup de gens n’apprécient pas. Après avoir activé la frappe intelligente, vous pouvez personnaliser la durée pendant laquelle le robot affiche l’indicateur de frappe pour chaque message qu’il envoie.
Lisez la conversation à haute voix plusieurs fois. Vous pouvez envisager de simuler la conversation avec quelqu’un d’autre. Vous pouvez également vous enregistrer en train de lire les réponses du robot, puis vous écouter. Ce sont là de bons moyens de repérer les points à améliorer dans les réponses du robot.

Intentions

Les intentions ne sont pas toujours claires. Deux objectifs d'utilisateur peuvent sembler différents, mais commencent à rassembler des exemples similaires au fil du temps. Distinguez vos intentions et les données d’entraînement correspondantes. Si vous souhaitez réutiliser des exemples d’entraînement pour plus d’une intention, c’est un signe que vous pourriez fusionner les intentions en une seule intention plus générale. Cela vous permet d’éviter toute confusion en ce qui concerne les intentions.
Incluez toujours une intention hors du champ d’application. Les intentions hors du champ d’application permettent à votre robot de répondre à des demandes de contact qui ne relèvent pas des tâches pour lesquelles il a été entraîné.Elles vous permettent de récupérer la conversation et se traduisent souvent par une amélioration des performances.
Utilisez les multi-intentions avec parcimonie. N’utilisez les multi-intentions que lorsqu’elles sont vraiment nécessaires au déroulement naturel de la conversation. Trop de multi-intention peuvent rendre votre robot logiciel trop compliqué à gérer facilement.

Messages enrichis

Vérifiez la prise en charge du canal. Tous les types de médias enrichis ne sont pas pris en charge par tous les canaux numériques. Vous pouvez consulter la matrice de prise en charge actuelle.
Utilisez une solution de repli pour les messages enrichis. Ce type de repli vous permet de fournir une solution de secours aux canaux qui ne prennent pas en charge les options de messages enrichis que vous utilisez dans une réponse de robot.
Soyez conscient des limites en ce qui concerne le type et la taille des fichiers. Bot Builder prend en charge une variété de types de supports multimédias, y compris l’audio et les vidéos. Les tailles et les types de fichiers pris en charge sont limités pour tous les supports multimédias.

Règles

N’abusez pas des règles. Le robot ne peut pas les utiliser pour généraliser des chemins de conversation imprévus. Elles ne doivent être utilisées que pour les petits modèles de conversation spécifiques.
N’utilisez les règles que lorsque la réponse est toujours la même. S’il est possible que certains contextes exigent une réponse différente, utilisez plutôt une histoire.
N’utilisez pas de règles si vous souhaitez que les réponses varient. Même si une règle est un outil approprié pour un message particulier, vous pouvez souhaiter que votre robot varie ses réponses afin de paraître plus humain. Si c’est le cas, utilisez plutôt des histoires.
Utilisez des conditions avec une règle si vous souhaitez décrire quand elle doit être appliquée. Les conditions peuvent être définies en fonction du formulaire actif, d’un emplacement spécifique ou d’une valeur d’emplacement spécifique.

Histoires

Utilisez des histoires lorsque le contexte est important. Même si une conversation ne comporte qu’un seul échange entre le robot et le contact, si le robot a besoin d’un contexte pour comprendre comment répondre, utilisez une histoire. Par exemple, si vous avez une intention lookup_balance, mais que certains contacts veulent connaître le solde d’un compte courant et d’autres celui d’un compte d’épargne, vous pouvez créer une histoire pour aider votre robot à apprendre à répondre de manière appropriée en fonction du compte que l’utilisateur spécifie.
Utilisez des histoires pour aider votre robot à apprendre à faire des prédictions. Choisissez soigneusement le sujet de chaque histoire. Veillez à ce qu’il soit conçu pour aider le robot à apprendre à prédire correctement les réponses à des conversations qu’il n’a jamais vues auparavant.
Basez vos histoires sur des conversations réelles. N’inventez pas d’histoires dont vous pensez qu’elles pourraient arriver. Utilisez plutôt des interactions réelles pour les créer.
Concevez des histoires qui suivent soit un chemin heureux Histoire qui produit le résultat correct pour l’intention, soit un chemin malheureux Histoire qui produit un mauvais résultat pour l’intention.
Utilisez des histoires pour gérer les changements de contexte. Cela permet à votre robot d’apprendre à passer d’un flux de conversation à l’autre ou à gérer les interruptions qui nécessitent plus d’un tour de conversation pour y répondre. Si la réponse à une interruption ne prend qu’un seul tour et ne dépend pas du contexte, une règle peut être plus appropriée.
Certaines intentions nécessitent plusieurs histoires. Créez plusieurs histoires pour la même intention s’il y a des variations dans la façon dont la conversation pourrait se dérouler, en fonction de la situation et des besoins uniques du contact.
- N’incluez pas de variations dans le flux de conversation dans la même histoire. Cela pourrait perturber le robot.
- S’il existe des variations dans la manière dont un contact peut formuler un message ou des messages similaires qui signifient tous essentiellement la même chose, vous pouvez les ajouter en tant qu’exemples d’intention dans un message de contact.
Pensez en termes de chemins heureux et malheureux. Chaque intention peut avoir plus d’un chemin heureux et plus d’un chemin malheureux.
Créez une histoire pour votre intention hors du champ d’application. Cela vous permet de former votre robot aux façons les plus courantes dont les contacts présentent des informations hors du champ d’application.
Au besoin, incluez d’autres échanges avec le contact. Les histoires et les règles ne doivent pas être des conversations complètes. Si la déclaration suivante dans la conversation déclenche nécessairement une nouvelle intention, il est temps de s’arrêter et de créer une nouvelle histoire.
Décomposez vos histoires en sous-tâches logiques. Il est tentant de créer une longue histoire qui englobe toute la conversation du début à la fin. Cela peut toutefois augmenter le nombre d’histoires dont vous avez besoin. Au lieu de cela, décomposez vos histoires en sous-tâches logiques. Si certaines sous-tâches sont très étroitement liées, vous pouvez les relier par des points de contrôle.
N’abusez pas des points de contrôle. Ils peuvent simplifier vos données de formation. Trop de points de contrôle rendent vos histoires difficiles à comprendre et ralentissent la formation de votre robot.

Données de formation et exemples

Privilégiez toujours la qualité à la quantité. Vous pouvez commencer par un petit ensemble de données et l’étoffer au fur et à mesure que vous recueillez d’autres exemples de haute qualité.
Utilisez des exemples tirés de conversations réelles. Cela permet de s’assurer que les données que vous utilisez sont réalistes. Elles proviennent de ce que de vrais contacts ont dit.
N’utilisez pas d’outils qui génèrent automatiquement des données et prétendent former votre robot Une application logicielle qui traite les interactions avec les clients à la place d’un agent en chair et en os. plus rapidement. Ils produisent souvent des exemples qui ne reflètent pas vraiment ce que les contacts disent. Ils peuvent également entraîner un robot logiciel qui perd sa capacité à généraliser. Au fil du temps, le robot logiciel atteint un point où il ne reconnaît que les phrases qu’il a vues auparavant.
N’utilisez pas les mêmes données de formation pour plus d’une intention. Si vous avez réutilisé des données de formation, le robot ne sera pas en mesure de déterminer de manière fiable l’intention lors des interactions en direct avec les contacts.
Restez flexible et prêt à ajuster les intentions et les histoires au fil du temps. En examinant les données de conversation, vous découvrirez peut-être que ce que vous pensiez être deux intentions distinctes sont en fait des nuances d’une même intention plus générale. Il se peut aussi qu’une intention soit trop vaste et que vous deviez la décomposer en plusieurs intentions distinctes.
N’ajoutez de nouveaux exemples de formation que s’ils sont utiles.
- N’ajoutez pas de nouveaux exemples de formation qui sont très similaires aux exemples existants. Si le robot prédit correctement l’intention d’un énoncé avec un degré de confiance élevé, il n’est pas utile d’ajouter d’autres exemples similaires.
- Ajoutez plus d’exemples de formation pour les énoncés que le robot a précédemment prédits de manière incorrecte ou avec un faible niveau de confiance.