Prise en main de Bot Builder

Cette page présente les concepts de base de l’IA conversationnelle en relation avec Bot Builder. L’objectif est de vous aider à comprendre la raison des configurations Bot Builder et ce qu’elles vous aident à accomplir.

Une conversation entre un contact et un agent qui fait intervenir des robots peut être décomposée en trois éléments clés. Les éléments conversationnels clés ont des configurations correspondantes dans Bot Builder. Une fois que vous aurez compris ces configurations et leurs interactions, vous pourrez créer vos propres robots en toute confiance. Il s'agit de :

• Ce que le contact dit.
• Ce que le contact veut.
• Ce que l’agent ou le robot dit et fait.

Ce que le contact dit et veut est représenté dans Bot Builder avec les intentions, les entités et les slots. Ce que le robot dit et fait est représenté par des histoires, des règles et des actions de robot.

Ce que le contact dit et veut : Énoncés, Intentions, Entités et Slots

Le contact communique avec le robot en saisissant des messages dans la fenêtre de chat. Le bot reçoit les messages, également appelés énoncés, et agit en conséquence.

Concept	Définition	Exemple	Ce que fait le robot
Énoncé	Tout ce que dit un contact dans une interaction. Parfois appelé message.	"J'ai perdu mon mot de passe." « Quel est mon solde ? » "Etes-vous un robot?"	Le robot utilise la compréhension du langage naturel (NLU) pour analyser chaque énoncé du contact et en déterminer le sens, ou intention.
Intention	Ce que le contact veut communiquer ou accomplir. Chaque message envoyé par le contact a une intention.	"J'ai perdu mon mot de passe" a l'intention de "réinitialiser le mot de passe". "Bonjour" a l'intention de "saluer".	Le robot analyse le message d'un contact à l'aide de la NLU Ce processus étend le traitement du langage naturel (TAL) pour prendre des décisions ou agir en fonction de ce qu'il comprend. pour déterminer l'intention. Une fois qu'il connaît l’intention, il peut répondre par un message. Vous configurez la réponse que vous souhaitez que le robot utilise pour chaque intention.
Entité	Information définie dans le message d'un contact.	Nom de la personne ou du produit, numéro de téléphone, numéro de compte, emplacement, etc.	Le robot utilise la NLU pour identifier les entités dans le message d'un contact. Les entités aident le robot à comprendre la signification du message du contact.
Emplacement	Entité extraite du message d'un contact et enregistrée pour être utilisée dans les réponses du robot. Similaire à une variable.	La création d'un emplacement pour le nom du contact permet au bot d'utiliser ce nom dans les réponses lors d'une interaction, ce qui le rend plus personnel.	Lorsqu'il est configuré à cet effet, le robot extrait une entité d'un message du contact et l'enregistre dans un emplacement. Vous pouvez demander au robot d'utiliser ces informations plus tard dans la conversation.

Ce que le robot dit et fait : Histoires, Règles et Actions du robot

Les conversations humaines sont imprévisibles et diverses, contrairement aux réponses de votre robot. Cela signifie que votre robot doit être en mesure d’interpréter les nombreuses nuances du langage humain, sans toutefois avoir à « réfléchir » à la façon dont il répond. Les réponses du robot sont clairement définies et dépendent de l’intention qui est identifiée.

Concept	Définition	Exemple	Ce que fait le robot
Règle	Définit la réponse d'un robot aux messages dont le sens ne change pas en fonction du contexte.	Interactions à un tour avec des réponses fixes : Quels sont vos horaires ? Quelle est ton adresse? Blocs de construction de conversation : salutations, adieux, remerciements et transitions ; questions simples oui/non ; et remerciements. Bot Builder est livré avec des intentions et des règles par défaut pour plusieurs d'entre eux, y compris les salutations, demandes remettre Tout message de contact qui devrait déclencher le transfert vers un agent en direct et plus encore. FAQ Insultes et défis de bots classiques	Une règle est l'une des deux méthodes dont vous disposez pour configurer la façon dont le robot répond à une intention. Les règles sont utiles pour certains types d'intentions, mais pas pour toutes.
Histoire	Permet d’entraîner un robot à gérer une interaction en fonction de l'intention du message et du contexte conversationnel.	Lors d'une interaction à propos d'un mot de passe oublié, le bot répondrait à la question « Comment puis-je faire cela ? » d'une façon. Si l'interaction concernait la création d'un nouveau compte, la réponse serait assez différente même si dans les deux cas le contact utilise les mêmes mots avec la même intention : obtenir plus d'informations.	Une histoire est l’autre méthode vous permettant de configurer la façon dont le robot répond à une intention. Les histoires apprennent au robot à utiliser le contexte de la conversation pour y répondre de manière appropriée.
Action de robot	Tout ce qu'un bot dit ou fait lors de la gestion d'une interaction.	Lors d'une interaction concernant un mot de passe oublié, le robot répond en envoyant le lien vers la FAQ de réinitialisation du mot de passe sur le site Web. Lorsqu'un contact exprime sa frustration, par exemple « Je ne comprends pas. Cela ne fonctionne pas. », le robot répond « Je suis désolé. Voulez-vous que je transfère l’appel à un agent humain ? ». Si le contact répond par l'affirmative, le robot initie le transfert.	Les actions sont les options dont vous disposez pour définir le mode de réponse du robot à chaque intention. Elles vous donnent la possibilité de configurer chaque réponse pour obtenir le résultat qui répond aux besoins du contact.

Comment le robot apprend : entraînement et tests

L’entraînement permet à votre robot de prédire correctement les intentions La signification ou le but derrière ce qu'un contact dit/tape ; ce que le contact veut communiquer ou accomplir de vos contacts. Pour commencer, il faut fournir au robot de nombreux exemples haute qualité de chaque intention dans un contexte réel. Cela s’appelle les données d’entraînement. Lorsqu’elles sont combinées avec les dialogues Histoires et règles des robots dans Bot Builder. d’entraînement, les données aident votre robot à apprendre à reconnaître ce que le contact dit, puis y répondre de façon correcte.

Pour tester votre robot, vous devez créer un modèle Version d'un bot qui a été formé et mis en scène des données dans les configurations du robot. Dans Bot Builder, l’option Entraîner et préparer déclenche la création d’un modèle. Ce processus s’exécute en tâche de fond.

Un modèle est créé à partir de l’analyse des intentions configurées, des histoires, des règles, des exemples et d’autres données d’entraînement. Le modèle est le cœur de ce qu'est votre bot : un programme logiciel qui analyse le discours humain conversationnel pour déterminer la correspondance la plus proche à partir de son ensemble de points de données, puis exécute l'action correspondante.

Vous pouvez créer un nouveau modèle aussi souvent que vous le souhaitez. Chaque version du modèle est numérotée et il y a une liste comportant l’historique des anciens modèles.

Une fois le modèle créé, vous pouvez tester votre robot. Le test consiste à avoir une conversation avec votre robot. Cela permet d’identifier les points qu’il ne comprend pas ou ce qui provoque des prédictions hasardeuses. Vous pouvez corriger les configurations, créer un autre modèle et le tester.

Bot Builder intègre un programme de chat que vous pouvez utiliser pour avoir des conversations de test avec votre robot. Vous pouvez également partager votre robot avec d’autres personnes pour en accélérer le test. Ces personnes ne doivent pas nécessairement vous faire part de leur expérience, car toutes les conversations de votre robot sont enregistrées dans Bot Builder. Vous pouvez les examiner pour identifier les difficultés qui nécessitent de l’attention.

La vérification des données de conversation est importante aussi bien pendant le processus de développement de votre robot qu’après sa mise en production. Il est important de procéder constamment à l’ajustement des intentions, des histoires et des règles pour vous assurer que votre robot continue de bien fonctionner.

Comment gérer les difficultés

Bot Builder fournit deux configurations qui vous permettent de traiter d’éventuels problèmes de robot :

• Solution de repli : apprend au robot ce qu’il doit faire lorsqu’il ne sait pas comment poursuivre. Il existe deux types de replis :
  • Repli NLU : utilisé lorsque le robot n’est pas sûr de comprendre le contact.
  • Repli d’action : utilisé lorsque le robot n’a pas sûr d’être en mesure de prédire l’action suivante.
• Filet de sécurité : un filet de sécurité vous permet de configurer ce qui arrive en cas de problème avec le robot ou le système auquel il se connecte. Par exemple, le robot prend plus de temps que d’ordinaire pour répondre au contact.

Il est important de prévoir des solutions de repli et de disposer d’un filet de sécurité, mais il est impossible de tout prévoir. Il est important d’examiner régulièrement les données de conversation pour identifier les difficultés rencontrées par les contacts.

Supervision et gestion de vos robots

Bot Builder fournit de nombreux outils permettant de suivre les performances de votre robot. Il s’agit d’un aspect essentiel et constant de la gestion de vos robots. Le suivi régulier des performances de votre robot avec ces outils permet d’identifier les difficultés et de revoir la configuration du robot pour y remédier.

Les outils suivants permettent de vérifier les données de conversation :

• Insights : fournit des rapports et des analyses interactives en temps réel pour vos robots : 
  • Tableau de bord : fournit des widgets qui affichent des données en temps réel sur les conversations des clients et les messages.
  • Parcours : fournit des analyses détaillées sur le flux des intentions pendant les conversations avec les clients.
  • Conversations : affiche toutes les conversations du robot pour vous permettre de les examiner. Vous pouvez rechercher, baliser ou créer des données de formation à partir de ces conversations réelles.
• Boîte de réception NLU : vous permet de gérer vos données NLU Ce processus étend le traitement du langage naturel (TAL) pour prendre des décisions ou agir en fonction de ce qu'il comprend. pour améliorer la qualité de votre robot. Elle affiche tous les nouveaux messages des contacts.
• Recherche par requête : utilisez les balises pour préciser les résultats dans la boîte de réception NLU ou la section Insights.

Les outils suivants vous permettent de gérer et d’organiser les données de votre robot :

• Balises : vous pouvez utiliser les balises à tous les niveaux de Bot Builder. Elles peuvent être appliquées automatiquement ou manuellement au robot.
• Compétences du robot : utilisez les compétences du robot pour organiser les données d’entraînement en fonction de ce que votre robot peut faire. Vous pouvez filtrer les données d’entraînement pour limiter ce qui est visible par vous.

Les outils suivants vous permettent d’afficher des informations sur votre robot :

• Moniteur d’intégrité : affiche affiche des informations sur l’entraînement du robot les modèles qu’il utilise et les modifications apportées à sa configuration.
• Outils d’importation et d’exportation : importez ou exportez certaines données de vos robots. Vous pouvez utiliser cela comme une option de sauvegarde.
• Journal d’activité : fournit un historique de ce que les utilisateurs font lorsqu’ils sont connectés à Bot Builder.

Obtenir le meilleur de Bot Builder

Lorsque vous commencez à planifier l’introduction des robots dans votre centre de contact, tenez compte des idées suivantes. Elles peuvent vous aider à profiter du meilleur de Bot Builder.

• Créez plusieurs robots Une application logicielle qui gère les interactions avec les clients à la place d'un agent humain en direct. pour différents cas d’utilisation, canaux ou audiences. Vous pourrez ensuite les faire travailler ensemble, comme des agents humains, en utilisant des compétences ACD numériques Tout canal, contact ou compétence associé à Digital Experience. . CXone Mpower considère votre robot comme une entité utilisateur, par conséquent le routage fonctionne de la même manière, qu’il s’agisse d’un robot ou d’un agent humain.

• Il existe de nombreux cas d’utilisation pour les robots. Par exemple, vous pouvez :

  • Collecter des informations avant de transférer le contact à un agent humain.

  • Réaliser un triage au début des interactions pour router les contacts vers un agent plus spécifique.

  • Utiliser les robots pour traiter les questions les plus communes et les plus simples que vos agents reçoivent, telles que la vérification de l’état d’une commande ou les dates de facturation, la mise à jour des informations de contact ou les questions concernant l’adresse et les horaires de l’entreprise.

  • Laisser les robots gérer votre quart de nuit pour fournir un service client 24h/24 et 7j/7. Créez une compétence ACD numérique pour les interactions de nuit, puis configurez votre script pour envoyer les interactions entrantes à un robot la nuit. Le bot peut soit gérer l’interaction, soit l’acheminer vers un agent pour qu’il la gère le lendemain matin.

  • Utilisez Autopilot Knowledge pour fournir des réponses extraites directement de votre centre de gestion des connaissances Expert.
  • Configurer des intégrations entre Bot Builder et d’autres systèmes via une API pour rendre votre robot plus utile.
  • Configurer des intégrations de script pour créer des actions de robot personnalisées en utilisant JavaScript.

Comment commencer un projet de nouveau robot

Si vous découvrez Bot Builder, nous vous invitons à suivre le tutoriel. Il détaille les étapes de création d’un exemple de robot.

Une fois que vous serez à l’aise avec l’interface et les concepts Bot Builder, vous pouvez appliquer le processus de mise en œuvre pour commencer la planification et la création de votre premier robot. Ce processus couvre toutes les tâches à réaliser lors de la création d’un robot.

Une fois que vous disposez d’un modèle de travail stable pour votre robot, vous pouvez commencer à l’utiliser pour les interactions avec vos clients. Évitez de basculer directement vers une charge complète d’interactions. Par exemple, vous pouvez :

• Diriger un faible pourcentage du trafic vers votre robot pour commencer en douceur. Augmentez ensuite progressivement ce pourcentage, à mesure que le robot devient plus intelligent et mieux à même de gérer plus de cas d’utilisation. Dans votre script Studio, utilisez la logique de script pour définir des conditions spécifiant quelle partie du trafic doit être acheminée vers le robot.

• Utilisez les compétences numérique et la logique de script pour répartir le trafic entre deux robots pour les tests A/B. Cela vous aide à valider quel robot fonctionne le mieux.