Genesys 聊天机器人

使用聊天机器人自动化客户对话，并在需要时无缝移交给聊天代理。

有什么挑战？

许多客户服务、销售或支持对话都是重复的——这让客户和员工都感到沮丧。如果您可以插入更好的自动化功能，那么许多对话可能会在输入过程中得到处理，从而节省时间，同时提高客户满意度。

解决方案是什么？

混合人工智能聊天机器人可以自动化自然语言对话，甚至跨渠道。Genesys 混合聊天机器人查找客户信息和活动来回答问题。他们可以在需要时将对话连同上下文转交给客服人员，甚至可以提供回电在工作时间内或工作时间外。

用例概述

故事和商业背景

数字渠道的激增导致客户期望更高，公司在为客户提供服务时处理的互动次数也增加。再加上人工智能 (AI) 在商业应用中的使用增加，这种变化导致组织实施可以与客户互动的聊天机器人，以自动执行任务并在网络、移动、社交、短信和消息应用程序等数字渠道上协助他们的查询。聊天机器人可以减轻联络中心员工的压力，同时改善客户体验并控制成本。聊天机器人始终处于打开状态并可用状态，并且可以在需要时随时移交给现场代理。虽然聊天机器人也可以供员工用于业务优化目的，但本文档的其余部分指的是客户参与背景下的全渠道机器人。聊天机器人的主要好处是提高自助服务的成功率、转移来自联络中心的互动、并改善客户体验。

Genesys 聊天机器人使用本机和第三方机器人统一和协调自助服务体验 - 提供卓越的客户和员工体验。Genesys 支持机器人“一次设计，随处部署”的概念，使组织能够通过语音和数字渠道提供无缝的客户体验。该用例专注于在网络聊天、移动聊天、Facebook Messenger、Twitter Direct Message、Line Messaging、WhatsApp 或 SMS 上部署机器人。

用例优势

益处 解释
提高遏制率 增加自助服务互动，以减少重复或常见请求的代理辅助互动。
改善客户体验 减少满足客户请求、处理非工作时间联系、提供即时选项并改善结果所需的时间。
提高首次联系解决率 根据客户身份、客户互动原因以及联络中心的状态，为客户量身定制个性化体验

摘要

Genesys Chatbots 支持原生平台 Dialog Engine Bot Flows 和第三方平台，如亚马逊、谷歌等。由于每个聊天机器人和第三方都有自己特定的功能，因此此用例涵盖了广泛可用的功能，有关最新的参考资料，请访问资源中心。

聊天机器人支持或协调以下功能：

  • 个性化——根据当前交互或之前交互的内容定制体验
  • 自然语言理解——获取意图和实体
  • 简单的机器人编排使客户能够使用最适合工作的机器人。例如，Google Dialogflow 具有最高的字母数字识别率
  • Genesys Cloud CX Architect 可以轻松集成到新的机器人提供商、在机器人提供商之间切换或在单次交互中使用多个机器人提供商
  • 使用 Genesys Cloud CX Architect 进行 AB 测试有助于确定哪种机器人对特定业务用例最有效
  • 在合适的时间优雅地升级到现场代理

用例定义

业务流程

当客户通过支持的 Genesys 数字渠道进行互动时，聊天机器人就会启动。聊天机器人首先尝试使用上下文来预测客户参与的原因，然后提供个性化消息来解决查询。如果不存在个性化选项，聊天机器人会向客户询问一个开放式问题，例如“我能帮上什么忙？”。

一旦客户回复，聊天机器人就会尝试解释请求以确定意图，然后决定下一步做什么。例如，如果客户回复“我想查看我的余额”，聊天机器人会先识别并验证他们，然后显示他们的余额。

任务完成后，聊天机器人会询问客户是否需要更多帮助。客户可以通过提出另一个问题、请求与顾问聊天或回答“不”来回应。如果客户回答“否”，聊天机器人可以根据上下文提供调查。

如果未能建立或理解意图，聊天机器人会将客户转交给顾问。

如果客户选择与代理交谈或聊天，并且等待时间很长或超出营业时间，那么聊天机器人可以显示合适的消息。

聊天机器人以这种方式继续，创建对话循环并在其自身和客户之间建立上下文，以更好地解决他们的疑问。

  1. 通过支持的渠道发起聊天互动（被动或主动）。
  2. 客户会收到来自聊天机器人的标准欢迎信息。
  3. 客户信息和/或上下文可从以下来源检索：
    • 外部联系人中的客户资料信息
    • 第三方数据源API调用
  4. 客户会收到个性化消息或被转交给代理。示例包括：
    • 自定义消息或更新：“您的下一份订单预计将于周四中午 12 点之前送达。”
    • 由于客户欠有未偿余额，因此将其直接移交给代理。
    • 如果客户没有被交给代理，客户可以结束聊天，确认联系原因，或继续。
  5. 假设客户已经从个性化阶段继续前进，交互将被发送到聊天机器人（例如 Genesys 对话引擎），该聊天机器人会提出一个开放式问题，例如：“我能为您做些什么？” 来确定意图并吸引顾客的回应。 [基础1]
    • 如果返回了意图和槽位，对话就会移动到交互流中的正确点，例如；
      • 自动通知任务（如显示余额）
      • 移交给人工客服
    • 如果未返回意图和时隙，对话将返回到交互流，并且客户将交给代理。
  6. 完成任务后，交互被发送到聊天机器人（例如 Genesys 对话引擎）询问后续问题如下：“还有什么我可以帮忙的吗？”
    • 如果客户回答“是”，则返回步骤 5：“我怎样能帮到你？”
    • 如果客户回答“否”，那么对话将返回到交互流程
    • 如果客户以更高级的答案回应，则确定意图和实体以进行进一步处理。
  7. 检索客户信息和/或上下文来确定是否提供调查。 [基础2]
    • 如果提供调查，则互动被发送到聊天机器人。
    • 如果没有提供调查，交互流程将显示一条告别消息并结束
  8. 調查已執行。调查问题可通过以下方式配置：客户在聊天机器人中按照常规方式进行业务往来，因此这里没有定义对话流。
  9. 交互流程发送告别消息并结束聊天

商业和分销逻辑

商业逻辑

自然语言理解（NLU）：

  • 意图互动的目标。例如，NLU 返回的“更改航班”意图表示客户收到付款业务流程。
  • 老虎机： NLU 返回的附加关键信息。这些部分可以通过预先填充后续问题的答案来加速对话。

基本层1：代理交接： 客户可以请求连接到可用的代理。此时，聊天机器人断开连接，聊天记录（不包括敏感数据）出现在代理桌面上。

基本2：民意调查： 客户可以决定是否接受调查。此项调查可基于：

  • 外部联系人中的客户资料信息
  • 客户行程数据
  • 第三方数据源API调用

用户界面和报告

话务员 ID

客户和聊天机器人之间的聊天记录填充在代理桌面的聊天交互窗口中。

报告

实时报告

使用 Genesys Cloud CX，您可以进行流程报告并使用流程结果来报告聊天机器人意图。

查看流程绩效摘要视图并使用流程结果统计数据可帮助您确定特定聊天机器人流程的性能问题，并收集有关自助服务成功的数据。使用聊天机器人流数据来改善结果。

使用流程绩效详细信息视图查看特定聊天机器人流程按间隔划分的指标细目，以及查看聊天机器人交互如何进入和离开聊天流程。

这流程结果摘要视图显示进入 Architect 流程的聊天相关的统计数据。这些统计数据可以帮助您确定聊天机器人流程为客户提供服务的效果如何，并收集有关自助服务成功的数据。

历史报告

我们正在努力在未来提供更多的聊天机器人报告，包括构建您自己的聊天机器人报告。

面向客户的考虑事项

相互依赖

以下全部需要： 至少需要以下其中一项： 可选 例外

一般假设

  • 与代理的交接在同一频道上。
  • 客户负责构建自然语言机器人模型并为机器人提供话语、意图或时隙的训练。可以聘请专业服务来开发该模型。
  • 调查功能由聊天机器人提供商 QA 功能（例如 Amazon Lex）提供，并且需要定制。
  • 聊天机器人集成不符合 HIPAA 标准。
  • 第三方聊天机器人通过 Integrations Registry 启用，并通过 AppFoundry 获取信息。
  • 客户使用自己的第三方聊天机器人账户进行集成服务。

客户的责任

不适用

相关文档

文档版本

版本 1.4.0最近更新时间2021 年 11 月 9 日