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Verwenden von generativer KI, um Kontakte semantisch mit Aussagen in natürlicher Sprache abzugleichen
Innerhalb einer Konversationsanalyseregel für Konversationsanalysen haben Sie die Möglichkeit, eine Bedingung für natürliche Sprache — semantische Übereinstimmung anzugeben, die mithilfe generativer KI Kontakte findet, die einer Aussage in natürlicher Sprache entsprechen. Natürliche Sprache — Die semantische Übereinstimmung wird verwendet, wenn Sie Kontakte kontextspezifischen Kriterien zuordnen möchten (z. B. wenn das Problem des Kunden während des Anrufs gelöst wurde) oder wenn es zu viele mögliche Wörter oder Ausdrücke gibt, als dass die Bedingungen für Wörter oder Ausdrücke verwendet werden könnten.
Profi-Tipp: Verwenden Sie generative AI-powered natürliche Sprache — Semantische Übereinstimmung, wenn Sie zuvor Wörter oder Sätze verwendet haben — Semantische Übereinstimmung.
So verwenden Sie die Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“
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Melden Sie sich bei Connect Customer mit einem Benutzer an, der über die Berechtigungen Rules and Rules — Generative AI Permissions verfügt.
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Wählen Sie im Navigationsmenü Analyse und Optimierung und dann Regeln aus.
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Wählen Sie als Nächstes Regel erstellen und Konversationsanalysen aus.
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Wählen Sie entweder „Eine Analyse der Konversationsanalyse nach einem Anruf ist verfügbar“ oder „Eine Analyse der Konversationsanalyse nach dem Chat ist verfügbar“.
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Wählen Sie Bedingung hinzufügen und anschließend Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung aus.
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Geben Sie eine Aussage in natürlicher Sprache ein, die von generativer KI als wahr oder falsch bewertet werden kann, indem sie mit dem Konversationstranskript abgeglichen wird.
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Fügen Sie zusätzliche Bedingungen hinzu, z. B. Warteschlangen, benutzerdefinierte Kontaktattribute.
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Wählen Sie Weiter und geben Sie einen Kategorienamen (ohne Leerzeichen) an, der verwendet werden soll, um Kontakte mit der Aussage in natürlicher Sprache zu kennzeichnen, z. B. CustomerAddressChange
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Sie können zusätzliche Aktionen angeben, etwa Aufgaben generieren, E-Mail-Benachrichtigungen senden und Bewertungen automatisch senden.
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Klicken Sie auf Weiter, um die Regel zu überprüfen, bevor Sie sie speichern und veröffentlichen. Wenn Sie die Regel noch nicht veröffentlichen möchten, können Sie sie auch als Entwurf speichern.
Leitfaden zur Verwendung von semantischen Übereinstimmungen
In der folgenden Liste wird beschrieben, wie die semantische Übereinstimmung am besten verwendet wird:
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Die Aussage sollte etwas sein, das als wahr oder falsch bewertet werden kann.
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Bei der Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ wird nur das Transkript der Konversation verwendet. Wenn Sie andere Kontaktattribute (etwa Warteschlangen) in den Übereinstimmungskriterien verwenden möchten, müssen diese als separate Bedingungen innerhalb der Regel angegeben werden.
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Verwenden Sie nach Möglichkeit den Begriff „Kundendienstmitarbeiter“ anstelle von „Kollege“, „Mitarbeiter“, „Vertreter“, „Berater“ oder „Agent“. Verwenden Sie entsprechend den Begriff „Kunde“ anstelle von Begriffen wie „Mitglied“, „Anrufer“, „Gast“ oder „Abonnent“.
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Verwenden Sie doppelte Anführungszeichen nur dann, wenn Sie die genauen Worte finden möchten, die der Kundendienstmitarbeiter oder der Kunde gesagt hat. Wenn die Anweisung beispielsweise darin besteht, zu überprüfen, ob der Kundendienstmitarbeiter „Schönen Tag noch“ gesagt hat, wird die Aussage „Schönen Nachmittag noch“ von der generativen KI nicht erkannt. Stattdessen sollte die Aussage in natürlicher Sprache lauten: „Der Kundendienstmitarbeiter wünschte dem Kunden einen schönen Tag.“
Beispielaussagen beim Verwenden der semantischen Übereinstimmung
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Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen.
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Der Kunde bedankte sich beim Kundendienstmitarbeiter für die Unterstützung.
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Der Kunde hat den Wunsch geäußert, seine aktuellen Dienste zu kündigen.
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Der Kunde hat um eine nachfolgende Interaktion gebeten.
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Der Kunde hat den Kundendienstmitarbeiter gebeten, Informationen zu wiederholen, was auf mangelndes Verständnis hindeutete.
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Der Kunde bat darum, mit dem Manager des Agenten zu sprechen.
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Der Kundendienstmitarbeiter hat den Kunden um zusätzliche Informationen oder eine Bestätigung gebeten, bevor er eine endgültige Antwort gab.
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Der Kundendienstmitarbeiter hat mehrere Zahlungsmöglichkeiten angeboten.
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Der Kundendienstmitarbeiter versicherte dem Kunden, dass sein Anruf wichtig war, und bat um zusätzliche Wartezeit.
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Der Agent hat alle Probleme des Kunden gelöst.
