Story's

Door middel van "story's" leert uw bot Een softwareapplicatie die klantinteracties afhandelt in plaats van een live (menselijke) agent. hoe hij moet reageren op berichten Alles wat een klant zegt in een interactie met een bot: een vraag of een uitspraak, geschreven of gesproken. in de context van een interactie. Gebruik story's als de context van de boodschap belangrijk is. Hierdoor leert de bot de juiste reactie te voorspellen op basis van de berichten die het contact eerder heeft verzonden.

De andere methode voor het configureren van de reacties van een bot is door regels te maken. Regels zijn handig voor berichten waarbij het antwoord elke keer hetzelfde is en de context er niet toe doet. Als context van belang is om te begrijpen wat het contact wil, gebruik dan een story. Als context niet van belang is en het bericht van het contact altijd hetzelfde betekent, gebruik dan een regel.

Als het contact bijvoorbeeld zegt: "Wat zijn jullie openingstijden," dan heeft de bot waarschijnlijk geen context nodig en kunt u een regel gebruiken. Maar als het contact zegt "Hoe doe ik dat?", dan moet de bot de context van het bericht begrijpen. Wat het contact eerder heeft gevraagd in de conversatie, helpt de bot begrijpen hoe hij juist moet antwoorden. In zo'n geval moet u een story gebruiken.

Glossary

Concept	Definitie	Voorbeeld	Wat de bot doet
Uiting	Alles wat een contact zegt in een interactie. Soms ook wel een Bericht genoemd.	"Ik ben mijn wachtwoord kwijt." "Wat is mijn saldo?" "Ben jij een robot?"	De bot gebruikt Begrip van natuurlijke taal (NLU) om de elke uiting van het contact te analyseren om diens betekenis of intentie te bepalen.
Intentie	Datgene wat de klant wil communiceren of bereiken. Elk bericht dat het contact verstuurt heeft een intentie.	"Ik ben mijn wachtwoord kwijt" heeft de intentie "Wachtwoordreset". "Hallo" heeft de intentie "Begroeting".	De bot analyseert het bericht van een contact aan de hand van NLU Dit proces is een uitbreiding op Natuurlijke taalverwerking (NLP) en kan beslissingen nemen of actie ondernemen op basis van wat er is begrepen. om de intentie te bepalen. Zodra het dat weet, kan het reageren met een eigen bericht. U kunt de reactie configureren die de bot voor elke intentie moet gebruiken.
Entiteit	Een gedefinieerd stukje informatie in het bericht van een contact.	De naam van een persoon of product, een telefoonnummer, een rekeningnummer, een locatie enzovoort.	De bot gebruikt NLU om entiteiten in het bericht van een contact te herkennen. Entiteiten helpen de bot te begrijpen wat het bericht van het contact betekent.
Slot	Een entiteit die uit het bericht van een contact wordt gehaald en wordt opgeslagen voor gebruik in reacties van de bot. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele.	Als u een slot maakt voor "klantnaam", kan de bot die naam gebruiken tijdens een interactie, waardoor het gesprek persoonlijker wordt.	Als de bot hiervoor is geconfigureerd, zal hij een entiteit uit een contactbericht extraheren en deze opslaan in een slot. De bot kan deze informatie later in de conversatie gebruiken.
Regel	Definieert een botrespons op berichten die niet afhankelijk zijn van de context.	Eenduidige interacties met vaste reacties: Wat zijn uw openingstijden? Wat is jullie adres? Conversatiebouwstenen: Begroeting, afscheid, dank of overgang; simpele Ja/Nee-vragen en bevestigingen. CXone Bot Builder wordt geleverd met standaard intenties en regels voor verschillende bouwstenen, zoals begroetingen, verzoeken om overdracht Een klantbericht dat een doorschakeling naar een live agent zou moeten activeren. en meer. Veelgestelde vragen Beledigingen en klassieke uitdagingen	Regels zijn een van twee manieren waarop u kunt configureren hoe een bot op een intentie reageert. Regels zijn nuttig voor bepaalde soorten intenties, maar niet alle intenties.
Story	Een story wordt gebruikt om een bot te trainen in het verwerken van interacties op basis van de intenties van de berichten en de conversatiecontext.	In een interactie over een vergeten wachtwoord reageerde de bot op de vraag "Hoe doe ik dat?" op een bepaalde manier. Als de interactie over het openen van een nieuwe rekening was gegaan, zou het antwoord heel anders zijn, hoewel in beide gevallen de klant dezelfde woorden met dezelfde intentie gebruikt: namelijk om meer informatie te krijgen over de manier waarop een taak kan worden uitgevoerd.	Story's zijn de andere manier waarop u kunt configureren hoe een bot op een intentie reageert. Story's leren de bot aan hoe hij de context van een conversatie moet gebruiken om correct te reageren.
Bot-actie	Alles wat een bot zegt of doet tijdens het afhandelen van een interactie.	In een interactie over een vergeten wachtwoord reageert de bot door een link te sturen naar de pagina Veelgestelde vragen over wachtwoorden wijzigen op de website. Wanneer een contact frustratie uit zoals: "Ik snap het niet! Het werkt niet!!!" dan reageert de bot met: "Het spijt me. Wilt u dat ik u doorschakel naar een menselijke agent?" Als het contact antwoordt met 'Ja', dan zal de bot het contact doorschakelen.	Acties zijn de opties die u hebt bij het definiëren van hoe u wilt dat de bot op elke intentie reageert. Ze geven u de flexibiliteit om elke reactie te configureren om de uitkomst te behalen die aan de behoeften van het contact voldoet.

Happy-paden, unhappy-paden en paden buiten de scope

Bij het plannen van story's is het handig om in termen van paden te denken:

Happy-pad: Story's die het happy-pad trainen, beschrijven hoe het contact de conversatieflow volgt zoals u zou verwachten. Het contact geeft altijd de verwachte informatie en antwoordt wanneer daarom wordt gevraagd. In het happy-pad gebeurt er niets ongewoons.
Unhappy-pad: Unhappy-paden beschrijven situaties waarin het contact afwijkt van het 'script' en de flow verstoort door te reageren met onverwachte vragen of opmerkingen.
Pad buiten de scope: Story's voor paden buiten de scope leren uw bot hoe deze moet omgaan met scenario's waarin de verzoeken van het contact buiten de mogelijkheden van uw bot vallen.

Het is belangrijk dat u story's ontwerpt voor zowel happy- als unhappy-paden voor al uw intenties. Happy-paden zorgen ervoor dat de bot weet hoe hij de klus voor elke intentie moet klaren. Unhappy-paden zorgen ervoor dat de bot niet van zijn stuk wordt gebracht door iets onverwachts. Het kan altijd gebeuren dat de bot niet met zekerheid kan voorspellen hoe hij moet reageren en een pad moet volgen dat buiten de scope valt. Door veel unhappy-paden te trainen, kunt u de bot manieren te leren om de conversatie weer op koers te krijgen.

Paden buiten de scope

Paden buiten de scope zijn niet hetzelfde als fallback. Fallback wordt gebruikt wanneer de bot niet zeker weet of hij met een bepaalde actie of intentie moet doorgaan. Paden buiten de scope komen van pas wanneer contacten uw bot vragen om dingen te doen waarvoor hij niet getraind is. Voor dergelijke verzoeken kunt u intenties buiten de scope aanmaken, zodat de bot ze herkent. Vervolgens kunt u de intenties in story's gebruiken om de bot te leren hoe hij op zulke verzoeken moet reageren.

Contacten kunnen uw bot bijvoorbeeld vaak vragen om hun accountinformatie bij te werken, maar uw bot is nog niet geconfigureerd om dat te doen. U kunt de intentie accountUpdates maken, trainingsvoorbeelden geven en de bot laten reageren met de tekst: "Het spijt me, ik weet nog niet hoe dat moet. Ik kan u helpen met [taken] of doorschakelen naar een menselijke agent om u te helpen met uw account."

Story's en wisselen van context

Story's zijn nuttig om de bot te trainen in het wisselen van context wanneer de conversatie meerdere beurten vereist. In het volgende voorbeeld komt een conversatie aan bod waarbij het contact van gedachten verandert en twee intenties na elkaar opgeeft:

Contact: Hallo, ik wil mijn factuur betalen.

Bot: Natuurlijk, geen probleem. Wat is uw factuurnummer?

Contact: Bij nader inzien wil ik eigenlijk geld overmaken.

Bot: Geen probleem, ik help u graag. Naar welke bankrekening wilt u een bedrag overmaken?

Contact: Maak 200 euro over van de spaarrekening naar de betaalrekening.

Bot: Oké. De overboeking is uitgevoerd. Ik heb 200 euro overgeboekt van uw spaarrekening naar uw betaalrekening.

Bot: Wilt u nu doorgaan met het betalen van uw factuur?

Via unhappy-paden kunt u uw bot trainen om situaties af te handelen waarin het contact niet op de verwachte manier antwoordt.

Voor bepaalde soorten contextwisselingen zijn regels Regels bepalen de reactie van een bot op berichten die niet veranderen met de context. wellicht geschikter. Soms doet een contact één interactie die niks met het onderwerp te maken heeft. Als het bericht iets is waar de bot in één beurt op kan reageren, om vervolgens dan terug te gaan naar de vorige intentie, dan kunt u een regel gebruiken. Dit is een voorbeeld van een conversatie waarin het contact plots een vraag stelt over het weer:

Contact: Hallo, ik wil mijn factuur betalen.

Bot: Natuurlijk, geen probleem. Wat is uw factuurnummer?

Contact: Wat voor weer is het bij jullie?

Bot: De zon schijnt.

Contact: Lekker! Oh, en mijn factuurnummer is 123456.

Bot: Bedankt. Hoe wilt u die factuur betalen?

De vraag van het contact over het weer is gemakkelijk te beantwoorden met een regel. Het antwoord van de bot kan elke keer hetzelfde zijn.

Checkpoints

Checkpoints zijn een bot-actie die u kunt toewijzen aan de reacties van een bot in een story. Hiermee kunt u story's vereenvoudigen door ze op te splitsen in kleinere subtaken en de relevante delen aan elkaar te koppelen. Dit is handig wanneer een contact één van meerdere vervolgvragen kan stellen. In plaats van een hele story van begin tot eind te maken voor elk scenario op basis van de vervolgvraag die het contact stelt, kunt u kleinere story's maken voor elk deel van de conversatie.

U kunt ook checkpoints gebruiken die niet zijn gebaseerd op berichten van klanten. Uw bedrijf wil bijvoorbeeld de geldigheidsduur van een speciale aanbieding verlengen voor alle klanten. U kunt de berichten en acties voor de speciale aanbieding toevoegen aan elk van uw bot-story's en dat gedeelte later uit alle story's verwijderen wanneer de aanbieding afloopt. Een eenvoudigere methode zou zijn om een aparte story te maken voor de speciale aanbieding, en vervolgens aan elke story een checkpoint toe te voegen voor de looptijd van de aanbieding.

Zoals te zien in de afbeelding, heeft een checkpoint altijd een klein blauw cirkeltje met een krom pijltje aan het begin. Dit laat zien dat het checkpoint is verbonden met een of meer andere story's. Checkpoints beëindigen altijd de story, ook als u acties toevoegt na het checkpoint.

Omdat veel contacten vragen stellen over Classics, Inc.- accounts, voegt Akela Wolfe een intentie aan haar bot toe om deze vragen af te handelen. Er zijn verschillende vragen die contacten vaak stellen over accounts. Akela besluit checkpoints te gebruiken om dergelijke vragen af te handelen.

Ze maakt de volgende hoofdstory voor de intentie explain_account:

Contact: Hallo, wat is een Classics, Inc.-account?

Bot: Hallo. Een Classics Inc.-account geeft u toegang tot alle e-books die u bij Classics, Inc. hebt gekocht.

Daarnaast maakt ze ook story's voor drie veelgestelde vervolgvragen:

Kunt u wat meer vertellen over de voordelen van de account?
Hoe maak ik een account?
Moet ik hiervoor betalen of is het gratis?

Akela gaat terug naar de story voor de intentie explain_account. Aan het einde voegt ze checkpoints toe die naar de story's verwijzen voor de vervolgvragen.

Best Practices voor storyplanning

Volg deze best practices bij het plannen van story's:

Gebruik story's als de context belangrijk is. Dit geldt ook als een conversatie alleen plaatsvindt tussen de bot en het contact: als de bot context nodig heeft om te weten hoe hij moet reageren, gebruik dan een story. Als u bijvoorbeeld de intentie 'lookup_balance' hebt, maar sommige contacten willen een betaalrekening inzien waar andere contacten juist een spaarrekening willen zien, dan kunt u een story maken om uw bot te leren hoe deze gepast moet reageren op basis van welke rekening een gebruiker aangeeft.
Gebruik story's om uw bot te helpen aan te leren voorspellingen te maken. Kies het onderwerp voor elke story zorgvuldig. Zorg ervoor dat deze ontworpen is om de bot te helpen aanleren hoe hij reacties correct kan voorspellen in conversaties die hij nog niet heeft gezien.
Baseer story's op echte conversaties. Verzin niet zelf story's waarvan u denkt dat ze kunnen gebeuren. Gebruik echte interacties om story's te maken.
Ontwerp story's die een happy Een story die de juiste uitkomst oplevert voor de aanwezige intentie.-pad of een unhappy-pad Een story die een verkeerde uitkomst oplevert voor de aanwezige intentie. volgen.
Gebruik story's om van context te wisselen. Dit helpt uw bot om te leren wisselen tussen twee conversatieflows of onderbrekingen af te handelen die meer dan één conversatiebeurt vereisen om op te reageren. Als een onderbreking maar één beurt duurt om op te reageren en niet afhangt van context, dan is een regel misschien beter.
Sommige intenties hebben meerdere story's nodig. Maak meerdere story's voor dezelfde intentie als er verschillende varianten zijn van hoe de conversatie kan verlopen, op basis van de unieke situatie en behoeften van het contact.
- Neem geen variaties van de conversatieflow op in dezelfde story. Dit kan de bot verwarren.
- Als er variaties zijn waarop een contact een bericht zou verwoorden of als er vergelijkbare berichten zijn die in principe hetzelfde betekenen, dan kunt u deze toevoegen als voorbeelden van de intentie voor een contactbericht.
Denk in happy- en unhappy-paden. Elke intentie kan beschikken over meer dan één happy-pad en meer dan één unhappy-pad.
Een story maken voor uw 'buiten-de-scope'-intentie. Op die manier kunt u uw bot trainen om op meerdere algemene manieren te reageren wanneer een contact informatie 'buiten-de-scope' biedt.
Neem indien nodig de conversatie met het contact mee. Story's en regels moeten conversaties niet voltooien. Als de volgende uitspraak in de conversatie noodzakelijkerwijs een nieuwe intentie start, dan is het tijd om te stoppen en om een nieuwe story te maken.
Verdeel uw story's in logische subtaken. Het is verleidelijk om één lange story te maken die de gehele conversatie van begin tot eind omvat. Maar dit kan echter alleen maar het aantal nodige story's vergroten. Verdeel in plaats daarvan uw story's in logische subtaken. Als u over subtaken beschikt die nauw verwant zijn, dan kunt u deze aan elkaar koppelen met checkpoints.
Gebruik checkpoints niet te veel. Ze kunnen uw trainingsgegevens vereenvoudigen. Te veel checkpoints zorgen er alleen maar voor dat story's moeilijk te begrijpen zijn kunnen de training van uw bot vertragen.