Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Erste Schritte mit Amazon Lex V2
## -Übersicht
Wenn Sie Amazon Lex V2 noch nicht kennen, empfehlen wir Ihnen, [Kernkonzepte von Amazon Lex V2](how-it-works.md) zuerst zu lesen.
## Checkliste für die Voraussetzungen
Bevor Sie mit der Erstellung Ihres ersten Amazon Lex V2-Bots beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
+ **AWS-Konto** — Sie benötigen ein aktives AWS-Konto. Wenn Sie noch kein Konto haben, können Sie es kostenlos erstellen und das kostenlose Kontingent für AWS nutzen, das 10.000 Textanfragen und 5.000 Sprachanfragen pro Monat für Amazon Lex V2 umfasst. Eine ausführliche Anleitung zur Einrichtung finden Sie unter[Anmelden bei AWS](gs-account.md#gs-account-create).
+ **IAM-Benutzer mit Berechtigungen** — Erstellen Sie einen IAM-Benutzer mit entsprechenden Amazon Lex V2-Berechtigungen. Für die ersten Schritte führen wir Sie durch die Erstellung eines Administratorbenutzers. Umfassende Informationen zu IAM-Berechtigungen und -Richtlinien finden Sie unter[Identitäts- und Zugriffsmanagement für Amazon Lex V2](security-iam.md).
+ **Unterstützter Browser** — Verwenden Sie einen modernen Webbrowser (Chrome, Firefox, Safari oder Edge), um auf die Amazon Lex V2-Konsole zuzugreifen.
+ **Zeitaufwand** — Nehmen Sie sich je nach Ihrem Erfahrungsstand 30-60 Minuten Zeit, um die Übungen für den Einstieg zu absolvieren.
**Kostenvoranschlag: Für** die Übungen in diesem Handbuch werden Ressourcen des kostenlosen Kontingents von AWS verwendet. Wenn Sie sich innerhalb der Limits des kostenlosen Kontingents befinden, sollten keine Gebühren anfallen. Andernfalls liegen die Kosten für das Abschließen aller Übungen in der Regel unter 1\$1.
## Einführung in Amazon Lex V2
Bevor Sie Amazon Lex V2 verwenden können, müssen Sie ein AWS-Konto erstellen und eine AWS-Konto-ID erhalten. Sie erstellen ein Benutzerkonto und eine IAM-Rolle, mit der Sie die für die Verwendung von Amazon Lex V2 erforderlichen Berechtigungen erhalten
Nachdem Sie Ihre Konten erstellt haben, können Sie Amazon Lex V2 mit der AWS-Konsole oder mit der API verwenden.
Amazon Lex V2 bietet API-Operationen, die Sie in Ihre vorhandenen Anwendungen integrieren können. Eine Liste der unterstützten Operationen finden Sie in der [API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/welcome.html). Sie können alle der folgenden Optionen verwenden:
+ AWS-SDK — Wenn SDKs Sie das verwenden, werden Ihre Anfragen an Amazon Lex V2 automatisch mit den von Ihnen angegebenen Anmeldeinformationen signiert und authentifiziert. Wir empfehlen, dass Sie ein SDK verwenden, um Ihre Anwendung zu erstellen.
+ AWS-CLI — Sie können die AWS-CLI verwenden, um auf jede Amazon Lex V2-Funktion zuzugreifen, ohne Code schreiben zu müssen.
**Topics**
# Schritt 1: Richten Sie ein AWS-Konto ein und erstellen Sie einen Administratorbenutzer
Bevor Sie Amazon Lex V2 zum ersten Mal verwenden, führen Sie die folgenden Aufgaben aus:
1. [Anmelden bei AWS](#gs-account-create)
1. [Erstellen eines IAM-Benutzers](#gs-account-user)
## Anmelden bei AWS
Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, überspringen Sie diese Aufgabe.
Wenn Sie sich für Amazon Web Services (AWS) registrieren, wird Ihr AWS-Konto automatisch für alle Services in AWS, einschließlich Amazon Lex V2, registriert. Berechnet werden Ihnen aber nur die Services, die Sie nutzen.
Mit Amazon Lex V2 zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie nutzen. Wenn Sie ein neuer AWS-Kunde sind, können Sie kostenlos mit Amazon Lex V2 beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS Free Usage Tier](https://aws.amazon.com/free/) (kostenloses Nutzungskontingent für AWS).
Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, wechseln Sie zur nächsten Aufgabe. Wenn Sie kein AWS-Konto haben, führen Sie die folgenden Schritte zum Erstellen eines Kontos aus.
**So erstellen Sie ein AWS-Konto**
+ Informationen zum Erstellen eines AWS-Kontos finden Sie unter [Wie erstelle und aktiviere ich ein neues AWS-Konto?](https://portal.aws.amazon.com/gp/aws/developer/registration/index.html) im AWS Knowledge Center.
Notieren Sie sich Ihre AWS-Konto-ID, da Sie sie für die nächste Aufgabe benötigen.
## Erstellen eines IAM-Benutzers
Dienste in AWS, wie Amazon Lex V2, erfordern, dass Sie beim Zugriff auf sie Anmeldeinformationen angeben, damit der Service feststellen kann, ob Sie über Berechtigungen für den Zugriff auf die Ressourcen verfügen, die diesem Service gehören.
Erstellen Sie ein IAM-Benutzerkonto, um auf Ihr Konto für Amazon Lex V2 zuzugreifen. Umfassende Anleitungen zur Erstellung von IAM-Benutzern finden Sie unter [Erste Schritte mit IAM im *IAM-Benutzerhandbuch*](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started.html).
+ Verwenden Sie AWS Identity and Access Management (IAM), um einen IAM-Benutzer zu erstellen
+ Fügen Sie den Benutzer einer IAM-Gruppe mit Administratorberechtigungen hinzu
+ Erteilen Sie dem IAM-Benutzer, den Sie erstellt haben, Administratorrechte.
Sie können dann mit einer speziellen URL und den Anmeldeinformationen des IAM-Benutzers auf AWS zugreifen.
Für die Erste-Schritte-Übungen in diesem Handbuch wird davon ausgegangen, dass Sie einen Benutzer namens (`adminuser`) mit Administratorrechten haben. Befolgen Sie die Schritte zum Einrichten des `adminuser` in Ihrem Konto.
**Erstellen eines Administrator-Benutzers und Anmelden in der Konsole**
1. Erstellen Sie einen Administrator-Benutzer namens `adminuser` in Ihrem AWS-Konto. Anweisungen finden Sie unter [Erstellen Ihres ersten IAM-Benutzers und Ihrer ersten Administratorgruppe](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started_create-admin-group.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.
1. Als Benutzer können Sie sich mit einer speziellen URL bei der AWS-Managementkonsole anmelden. Weitere Informationen finden Sie unter [Wie sich Benutzer in Ihrem Konto anmelden](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started_how-users-sign-in.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.
Weitere Informationen zu IAM finden Sie im [IAM-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/).
### Häufig auftretende Probleme bei der Einrichtung
Wenn Sie bei der Kontoeinrichtung auf Probleme stoßen, finden Sie hier häufig Lösungen:
+ **Fehler „Zugriff verweigert**“ — Stellen Sie sicher, dass Ihr IAM-Benutzer über die erforderlichen Amazon Lex V2-Berechtigungen verfügt. Für den Einstieg werden Administratorberechtigungen empfohlen. Ausführliche Informationen zu Amazon Lex V2-Berechtigungen finden Sie im Abschnitt Sicherheit in diesem Handbuch.
+ **Probleme mit dem Konsolenzugriff** — Stellen Sie sicher, dass Sie sich mit der richtigen IAM-Benutzer-URL für Ihr Konto anmelden, nicht mit der AWS-Stammkonsole. Weitere Informationen zu den bewährten Methoden für IAM finden Sie im Abschnitt Sicherheit in diesem Handbuch.
+ **Verfügbarkeit in der Region** — Amazon Lex V2 ist nicht in allen AWS-Regionen verfügbar. Überprüfen Sie die [Amazon Lex Lex-Endpunkte und Kontingente](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/lex.html), um die Verfügbarkeit in Ihrer bevorzugten Region zu überprüfen. Informationen zu den unterstützten Gebietsschemas finden Sie unter. [Von Amazon Lex V2 unterstützte Sprachen und Gebietsschemas](how-languages.md)
+ **Limits für das kostenlose Kontingent** — Überwachen Sie Ihre Nutzung, um innerhalb der Limits des kostenlosen Kontingents zu bleiben: 10.000 Textanfragen und 5.000 Sprachanfragen pro Monat. Detaillierte Preisinformationen finden Sie unter [Amazon Lex Pricing](https://aws.amazon.com/lex/pricing/).
+ **Kontingentbeschränkungen** — Wenn Sie auf Servicebeschränkungen stoßen, überprüfen Sie die aktuellen Kontingente und fordern Sie bei Bedarf eine Erhöhung an. Weitere Informationen finden Sie unter [Leitlinien und Bewährte MethodenKontingente](quotas.md).
Weitere Hilfe zur Problembehandlung finden Sie im Abschnitt Überwachung in diesem Handbuch mit Informationen zu Fehlerprotokollen und Debugging.
## Erteilen programmgesteuerten Zugriffs
Informationen dazu, wie Sie Ihre Zugriffsschlüssel-ID und Ihren geheimen Zugriffsschlüssel erhalten, finden Sie unter [Grundlegendes zu Ihren AWS-Anmeldeinformationen](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html#access-keys-and-secret-access-keys) in der AWS-Referenz.
### Einrichtung der Entwicklerumgebung
**Für Entwickler:** Wenn Sie die AWS-CLI oder verwenden möchten SDKs, sollten Sie auch Ihre Entwicklungsumgebung konfigurieren. Installieren Sie die AWS-CLI und konfigurieren Sie sie mit Ihren Zugriffsschlüsseln. Eine ausführliche Anleitung finden Sie unter [Installation der AWS-CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). SDK-Beispiele finden Sie unter[Bot-Beispiele](examples.md).
## Nächster Schritt
[Schritt 2: Erste Schritte (Konsole)](gs-console.md)
# Schritt 2: Erste Schritte (Konsole)
## Übersicht über die Konsole
Der einfachste Weg, die Verwendung von Amazon Lex V2 zu erlernen, ist die Verwendung der Konsole. Wählen Sie den Lernpfad, der Ihrer Rolle und Ihrem Erfahrungsniveau am besten entspricht:
## Wählen Sie Ihren Lernpfad
Wählen Sie den Lernpfad, der Ihrer Rolle und Ihrem Erfahrungsniveau am besten entspricht:
+ **No-Code-Pfad (Geschäftsanwender)** — Perfekt für Geschäftsanalysten, Produktmanager und technisch nicht versierte Benutzer, die Bots nur über die Konsolenoberfläche erstellen möchten.
+ Fangen Sie an mit: [Schnellstart: Erstellen Sie einen Chatbot in 5 Minuten](quick-start.md)
+ Dann versuche es mit: [Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen](exercise-1.md)
+ Lerne: [Bewährte Methoden für den Einstieg](getting-started-best-practices.md)
+ **Entwicklerpfad** — Ideal für Softwareentwickler, die Amazon Lex V2 in Anwendungen integrieren und benutzerdefinierte Geschäftslogik verwenden APIs und implementieren möchten.
+ Beginnen Sie mit: [Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen](exercise-1.md)
+ Advanced: [Übung 3: Erstellen Sie einen fortschrittlichen Kundenservice-Chatbot](exercise-3.md)
+ Dann erkunde: [Integration einer AWS Lambda Funktion in Ihren Amazon Lex V2-Bot](lambda.md)
+ Rezension: [Bot-Beispiele](examples.md)
+ Fortgeschritten: API-Integration und SDK-Nutzung
+ **Enterprise Path** — Konzipiert für Architekten und Ingenieure, die umfangreiche Implementierungen mit Sicherheits-, Compliance- und Skalierbarkeitsanforderungen planen.
+ Beginnen Sie mit: [Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen](exercise-1.md)
+ Beispiel für ein Unternehmen: [Übung 3: Erstellen Sie einen fortschrittlichen Kundenservice-Chatbot](exercise-3.md)
+ Rückblick: Bewährte Methoden für Sicherheit und IAM
+ Erkunden Sie: [Verwenden Sie Global Resiliency, um Bots in anderen Regionen einzusetzen](global-resiliency.md)
+ Plan: Überwachung, Protokollierung und Kostenoptimierung
## Grundlegende Übungen
Unabhängig von Ihrem gewählten Weg empfehlen wir, mit diesen Grundübungen zu beginnen:
+ Übung 1 — Erstellen Sie einen Amazon Lex V2-Bot mithilfe einer Vorlage, einem vordefinierten Bot, der die gesamte erforderliche Bot-Konfiguration bereitstellt. Sie müssen nur ein Minimum an Arbeit aufwenden, um das end-to-end Setup zu testen.
+ Übung 2 — Überprüfen Sie die JSON-Strukturen, die zwischen Ihrer Client-Anwendung und einem Amazon Lex V2-Bot gesendet wurden.
+ Übung 3 — Erstellen Sie einen fortschrittlichen Chat-Bot für den Kundenservice, der Funktionen auf Unternehmensebene demonstriert, darunter Auftragsmanagement, intelligentes Up-Selling, Lead-Generierung und KI-gestützte Funktionen für personalisierte Kundenerlebnisse.
**Topics**
# Schnellstart: Erstellen Sie einen Chatbot in 5 Minuten
Diese Schnellstartanleitung hilft Ihnen dabei, mithilfe vorgefertigter Vorlagen in nur 5 Minuten einen funktionierenden Amazon Lex V2-Chatbot zu erstellen. Sie erhalten einen funktionierenden Chatbot, den Sie sofort testen und an Ihre Bedürfnisse anpassen können.
## Schritt 1: Wählen Sie eine Vorlage
Amazon Lex V2 bietet mehrere vorgefertigte Vorlagen für gängige Anwendungsfälle:
+ **Häufig gestellte Fragen zum Kundensupport** — Bearbeitung häufiger Kundendienstanfragen
+ **Terminbuchung** — Termine planen und verwalten
+ **Bestellstatus** — Überprüfen Sie die Bestellinformationen und den Lieferstatus
+ **IT-Helpdesk** — Bieten Sie technischen Support und Problembehebung
**Um eine Vorlage auszuwählen**
1. Öffnen Sie die Amazon Lex V2-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lexv2/](https://console.aws.amazon.com/lexv2/).
1. Wählen Sie **Create bot** aus.
1. Wählen Sie **Mit einer Vorlage beginnen aus**.
1. Wählen Sie für diesen Schnellstart die Vorlage für **häufig gestellte Fragen zum Kundensupport**.
1. Geben Sie einen Bot-Namen ein, z. **MyFirstChatbot** B.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus.
## Schritt 2: Schnelle Anpassung (optional)
Die Vorlage ist vorkonfiguriert, aber Sie können sie schnell an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen:
**So passen Sie Ihren Chatbot an**
1. Überprüfe in der Bot-Übersicht die vorkonfigurierten Absichten.
1. Wählen Sie eine Absicht aus, die geändert werden soll, z. B. **GetAccountInfo**
1. Fügen Sie Ihre eigenen Beispieläußerungen hinzu, die der Art und Weise entsprechen, wie Ihre Kunden Anfragen formulieren könnten.
1. Aktualisieren Sie die Antwortnachrichten so, dass sie zu Ihrer Markensprache passen.
1. Wählen Sie **Absicht speichern**.
## Schritt 3: Testen Sie Ihren Bot
Testen Sie Ihren Chatbot sofort mit der integrierten Testkonsole:
**Um deinen Chatbot zu testen**
1. Wählen Sie **Build**, um Ihren Bot zu kompilieren.
1. Warten Sie, bis der Build abgeschlossen ist (normalerweise 1—2 Minuten).
1. Geben Sie in der Testkonsole auf der rechten Seite Folgendes ein: **I need help with my account**
1. Drücken Sie die Eingabetaste und beobachten Sie die Reaktion des Bots.
1. Probieren Sie andere Ausdrücke aus, um das Verständnis des Bots zu testen.
## Schritt 4: Stellen Sie Ihren Bot bereit
Sobald Sie mit den Antworten Ihres Chatbots zufrieden sind, stellen Sie ihn zur Verwendung bereit:
**Um Ihren Chatbot einzusetzen**
1. Wählen Sie im Menü „Bot-Aktionen“ die Option **Veröffentlichen** aus.
1. Erstellen Sie eine neue Version, indem **Sie Version erstellen** wählen.
1. Erstellen Sie einen Alias (z. B. „Production“), der auf Ihre Version verweist.
1. Wählen Sie Ihre Integrationsmethode.
## Nächste Schritte
Herzlichen Glückwunsch\$1 Sie haben jetzt einen funktionierenden Amazon Lex V2-Chatbot. Folgendes können Sie als Nächstes tun:
+ **Unterstütztes NLU aktivieren** — Verbessern Sie das Verständnis mit KI-gestützter Verarbeitung natürlicher Sprache.
+ **Mehr Intents hinzufügen** — Erweitern Sie die Fähigkeiten Ihres Chatbots um zusätzliche Anwendungsfälle.
+ **Integration mit Lambda** — Fügen Sie Geschäftslogik und externe Systemintegration hinzu. Siehe [Integration einer AWS Lambda Funktion in Ihren Amazon Lex V2-Bot](lambda.md).
+ **Überwachung einrichten** — Verfolgen Sie Nutzung und Leistung. Siehe [Messung betrieblicher Kennzahlen mit Amazon CloudWatch](monitoring-cloudwatch.md).
+ **Erfahren Sie mehr über erweiterte Funktionen** — Lernen Sie die Verwaltung von Konversationsabläufen, Multi-Turn-Dialoge und Kontextwechsel kennen.
Eine detailliertere Anleitung finden Sie unter. [Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen](exercise-1.md)
# Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen
In dieser Übung erstellen Sie Ihren ersten Amazon Lex V2-Chatbot und testen ihn in der Amazon Lex V2-Konsole. Für diese Übung verwenden Sie die **OrderFlowers**Vorlage, die einen praktischen, realen Anwendungsfall für E-Commerce demonstriert.
## OrderFlowers Bot-Beispiel
Sie verwenden die **OrderFlowers**Vorlage, um einen Amazon Lex V2-Chatbot zu erstellen, der Blumenbestellanfragen bearbeiten kann. Dieses Beispiel zeigt, wie Unternehmen die Auftragsannahme mit intelligenten Chatbots automatisieren können. Weitere Informationen zur Struktur eines Bots finden Sie unter[Kernkonzepte von Amazon Lex V2](how-it-works.md).
+ **Absichten** — Der Bot beinhaltet eine Hauptabsicht:
+ `OrderFlowers`- Bearbeitet Anfragen zur Blumenbestellung, indem Blumentyp, Abholdatum und Abholzeit erfasst werden
+ **Slot-Typen** — Der Bot verwendet integrierte Slot-Typen, die gängige Datenformate automatisch erkennen und verarbeiten:
+ [Amazon.date](built-in-slot-date.md)- Erkennt Daten wie „morgen“, „nächsten Freitag“ oder „15. März“
+ [Amazon.Zeit](built-in-slot-time.md)- Erkennt Zeiten wie „14 Uhr“, „Mittag“ oder „Quartal nach drei“
+ `FlowerTypes`(benutzerdefiniert) — Bestimmte Blumensorten wie „Rosen“, „Tulpen“, „Lilien“
+ **Spielautomaten** — Der OrderFlowers Intent benötigt die folgenden Informationen, bevor der Bot die Blumenbestellung ausführen kann:
+ `FlowerType`(FlowerTypes benutzerdefinierter Typ) — Die Art der Blumen, die bestellt werden sollen
+ `PickupDate`([Amazon.date](built-in-slot-date.md)Typ) — Wann sollen die Blumen abgeholt werden
+ `PickupTime`([Amazon.Zeit](built-in-slot-time.md)Typ) — Wann sollen die Blumen abgeholt werden
+ **Beispieläußerungen** — Die folgenden Beispieläußerungen zeigen, wie Benutzer auf natürliche Weise Blumenbestellungen anfordern könnten:
+ "Ich möchte Blumen abholen"
+ „Ich möchte ein paar Blumen bestellen“
+ „Kann ich Blumen zur Abholung bekommen?“
+ „Ich muss Blumen kaufen“
+ **fordert** - Nachdem der Bot die Absicht identifiziert, verwendet er die folgenden Anweisungen zum Ausfüllen der Slots:
+ Anforderung für den `FlowerType` Slot - "Was für Blumen möchten Sie bestellen?"
+ Aufforderung zur Eingabe des `PickupDate` Automaten — „An welchem Tag soll der \$1FlowerType\$1 abgeholt werden?“
+ Aufforderung zur Eingabe des `PickupTime` Automaten — „Um wie viel Uhr soll der \$1FlowerType\$1 abgeholt werden?“
+ Bestätigungserklärung — „Okay, Ihr \$1FlowerType\$1 wird bis \$1PickupTime\$1 am \$1PickupDate\$1 zur Abholung bereit sein. Ist das OK?"
## Erstelle deinen Bot
**So erstellen Sie einen Amazon Lex V2-Bot (Konsole)**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie **Create bot** aus.
1. Wählen Sie für die **Methode Creation** die Option **Mit einem Beispiel beginnen** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Beispiel-Bots **OrderFlowers****aus der Liste aus.
1. Geben Sie dem **Bot im Abschnitt Bot-Konfiguration** einen Namen und eine optionale Beschreibung. Der Name muss in Ihrem Konto eindeutig sein.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Berechtigungen** die Option **Neue Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen erstellen** aus. Dadurch wird eine AWS Identity and Access Management (IAM) -Rolle mit den Berechtigungen erstellt, die Amazon Lex V2 benötigt, um Ihren Bot auszuführen.
1. Treffen Sie im Abschnitt **Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Kindern im Internet (COPPA)** die entsprechende Wahl.
1. Behalten Sie in den Abschnitten **Sitzungs-Timeout** und **Erweiterte Einstellungen** die Standardeinstellungen bei.
1. Wählen Sie **Weiter** aus. Amazon Lex V2 erstellt Ihren Bot.
## Fügen Sie Ihrem Bot eine Sprache hinzu
Nachdem Sie Ihren Bot erstellt haben, müssen Sie eine oder mehrere Sprachen hinzufügen, die der Bot unterstützt. Eine Sprache enthält die Absichten, Slot-Typen und Slots, die der Bot verwendet, um mit Benutzern zu kommunizieren.
**Um einem Bot eine Sprache hinzuzufügen**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Sprache** eine unterstützte Sprache aus und fügen Sie eine Beschreibung hinzu.
1. Behalten Sie die Standardwerte für die Felder **Sprachinteraktion** und **Intent Classification Confidence Score** bei.
1. Wählen Sie **Fertig**, um die Sprache zum Bot hinzuzufügen.
## Testen Sie Ihren Bot
Nachdem Sie „**Fertig“ ausgewählt haben**, öffnet die Konsole den Intent-Editor. Sie können den Intent-Editor verwenden, um die vom Bot verwendeten Absichten zu untersuchen. Wenn Sie mit der Untersuchung des Bots fertig sind, können Sie ihn testen.
**Um den OrderFlowers Bot zu testen**
1. Wählen Sie oben auf der Seite **Build** aus. Warte, bis der Bot gebaut hat.
1. Wenn der Build abgeschlossen ist, wählen Sie **Test**, um das Testfenster zu öffnen.
1. Testen Sie den Bot. Beginnen Sie das Gespräch mit einer der Beispieläußerungen, z. B. „Ich würde gerne Blumen pflücken“.
## Aktivieren Sie NLU, um das Verständnis zu verbessern
Nun, da Sie über einen funktionierenden Chatbot verfügen, möchten wir ihn mit Assisted NLU erweitern, um die Erkennung von Absichten und die Slot-Auflösung zu verbessern. Assisted NLU verwendet Large Language Models (LLMs), um Benutzeranfragen besser zu verstehen, auch wenn sie anders formuliert sind als Ihre Trainingsbeispiele.
**Um Assisted NLU zu aktivieren**
1. Navigieren Sie in der Amazon Lex V2-Konsole zu den Einstellungen Ihres Bots.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Bot-Einstellungen** aus.
1. Wählen Sie unter **Assisted NLU** die Option **Aktivieren** aus.
1. Wählen Sie **Speichern**, um die Änderungen zu übernehmen.
1. Erstellen Sie Ihren Bot erneut, um die Assisted NLU-Erweiterung anzuwenden.
**Testen Sie die Verbesserung:** Probieren Sie diese Varianten in Ihrer Testkonsole aus, um zu sehen, wie Assisted NLU mit verschiedenen Formulierungen umgeht:
+ „Ich möchte ein paar Rosen kaufen“ (sollte OrderFlowers Vorsatz auslösen und einfangen) FlowerType
+ „Kann ich morgen Blumen liefern lassen?“ (sollte OrderFlowers Intent und Capture auslösen PickupDate)
+ „Ich benötige Tulpen zur Abholung um 15 Uhr“ (sollte OrderFlowers Intent und Capture auslösen FlowerType und PickupTime)
Beachten Sie, wie der Chatbot diese natürlichen Variationen verstehen kann, ohne dass Sie sie als explizite Beispieläußerungen hinzufügen müssen. Dies wird von Assisted NLU unterstützt, das KI verwendet, um das Verständnis natürlicher Sprache zu verbessern.
## Nächste Schritte
Nachdem Sie Ihren ersten Bot mithilfe einer Vorlage erstellt haben, können Sie mit der Konsole Ihren eigenen Bot erstellen. Anweisungen zum Erstellen eines benutzerdefinierten Bots und weitere Informationen zum Erstellen von Bots finden Sie unter[Arbeiten mit Amazon Lex V2-Bots](building-bots.md).
# Übung 2: Überprüfen Sie den Gesprächsablauf
In dieser Übung überprüfen Sie die JSON-Strukturen, die zwischen Ihrer Client-Anwendung und dem Amazon Lex V2-Bot, in dem Sie erstellt haben, gesendet [Übung 1: Einen Chatbot aus einer Vorlage erstellen](exercise-1.md) werden. Die Konversation verwendet den [RecognizeText](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeText.html)Vorgang, um die JSON-Strukturen zu generieren. Das [RecognizeUtterance](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeUtterance.html)gibt dieselben Informationen zurück wie HTTP-Header in der Antwort.
Die JSON-Strukturen werden bei jeder Runde der Konversation unterteilt. Ein *Turn* ist eine Anfrage von der Client-Anwendung und eine Antwort vom Bot.
## Turn 1
Während der ersten Runde der Konversation initiiert die Client-Anwendung die Konversation mit Ihrem Bot. Sowohl der URI als auch der Hauptteil der Anfrage enthalten Informationen über die Anfrage.
```
POST /bots/botId/botAliases/botAliasId/botLocales/localeId/sessions/sessionId/text HTTP/1.1
Content-type: application/json
{
"text": "I would like to order flowers"
}
```
+ Der URI identifiziert den Bot, mit dem die Client-Anwendung kommuniziert. Er enthält auch eine von der Client-Anwendung generierte Sitzungs-ID, die eine bestimmte Konversation zwischen einem Benutzer und dem Bot identifiziert.
+ Der Hauptteil der Anfrage enthält den Text, den der Benutzer in die Client-Anwendung eingegeben hat. In diesem Fall wird nur der Text gesendet, Ihre Anwendung kann jedoch zusätzliche Informationen wie Anforderungsattribute oder den Sitzungsstatus senden. Weitere Informationen finden Sie unter dem Vorgang [RecognizeText](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeText.html).
Von aus `text` erkennt Amazon Lex V2 die Absicht des Benutzers, Blumen zu bestellen. Amazon Lex V2 wählt einen der Intent-Slots (`FlowerType`) und eine der Prompts für den Slot aus und sendet dann die folgende Antwort an die Client-Anwendung. Der Client zeigt dem Benutzer die Antwort an.
```
{
"interpretations": [
{
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": null,
"PickupDate": null,
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"nluConfidence": {
"score": 0.95
}
},
{
"intent": {
"name": "FallbackIntent",
"slots": {}
}
}
],
"messages": [
{
"content": "What type of flowers would you like to order?",
"contentType": "PlainText"
}
],
"sessionId": "bf445a49-7165-4fcd-9a9c-a782493fba5c",
"sessionState": {
"dialogAction": {
"slotToElicit": "FlowerType",
"type": "ElicitSlot"
},
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": null,
"PickupDate": null,
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"originatingRequestId": "9e8add70-4106-4a10-93f5-2ce2cb959e5f"
}
}
```
## Runde 2
In Runde 2 antwortet der Benutzer auf die Aufforderung des Amazon Lex V2-Bots in Runde 1 mit einem Wert, der den `FlowerType` Slot füllt.
```
{
"text": "1 dozen roses"
}
```
In der Antwort für Runde 2 wird angezeigt, dass der `FlowerType` Slot gefüllt ist, und Sie werden aufgefordert, den nächsten Slot-Wert zu ermitteln.
```
{
"interpretations": [
{
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": null,
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"nluConfidence": {
"score": 0.98
}
},
{
"intent": {
"name": "FallbackIntent",
"slots": {}
}
}
],
"messages": [
{
"content": "What day do you want the dozen roses to be picked up?",
"contentType": "PlainText"
}
],
"sessionId": "bf445a49-7165-4fcd-9a9c-a782493fba5c",
"sessionState": {
"dialogAction": {
"slotToElicit": "PickupDate",
"type": "ElicitSlot"
},
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": null,
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"originatingRequestId": "9e8add70-4106-4a10-93f5-2ce2cb959e5f"
}
}
```
## Dreh dich um
In Runde 3 antwortet der Benutzer auf die Aufforderung des Amazon Lex V2-Bots in Runde 2 mit einem Wert, der den `PickupDate` Slot füllt.
```
{
"text": "next monday"
}
```
Bei der Antwort für Runde 3 werden sowohl die `FlowerType` Slots als auch die `PickupDate` Slots gefüllt und Sie werden aufgefordert, den letzten Slot-Wert ausfindig zu machen.
```
{
"interpretations": [
{
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2022-12-28",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"nluConfidence": {
"score": 1.0
}
},
{
"intent": {
"name": "FallbackIntent",
"slots": {}
}
}
],
"messages": [
{
"content": "At what time do you want the 1 dozen roses to be picked up?",
"contentType": "PlainText"
}
],
"sessionId": "bf445a49-7165-4fcd-9a9c-a782493fba5c",
"sessionState": {
"dialogAction": {
"slotToElicit": "PickupTime",
"type": "ElicitSlot"
},
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2021-01-04",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": null
},
"state": "InProgress"
},
"originatingRequestId": "9e8add70-4106-4a10-93f5-2ce2cb959e5f",
"sessionAttributes": {}
}
}
```
## Runde 4
In Runde 4 gibt der Benutzer den endgültigen Slot-Wert für die Absicht an, also den Zeitpunkt, zu dem die Blumen abgeholt werden.
```
{
"text": "5 in the evening"
}
```
In der Antwort sendet Amazon Lex V2 eine Bestätigungsaufforderung an den Benutzer, um zu bestätigen, dass die Bestellung korrekt ist. Das `dialogAction` ist auf eingestellt `ConfirmIntent` und das `confirmationState` ist`None`.
```
{
"interpretations": [
{
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2021-01-04",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": {
"value": {
"interpretedValue": "17:00",
"originalValue": "5 evening",
"resolvedValues": [
"17:00"
]
}
}
},
"state": "InProgress"
},
"nluConfidence": {
"score": 1.0
}
},
{
"intent": {
"name": "FallbackIntent",
"slots": {}
}
}
],
"messages": [
{
"content": "Okay, your dozen roses will be ready for pickup by 17:00 on 2021-01-04. Does this sound okay?",
"contentType": "PlainText"
}
],
"sessionId": "bf445a49-7165-4fcd-9a9c-a782493fba5c",
"sessionState": {
"dialogAction": {
"type": "ConfirmIntent"
},
"intent": {
"confirmationState": "None",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2021-01-04",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": {
"value": {
"interpretedValue": "17:00",
"originalValue": "5 evening",
"resolvedValues": [
"17:00"
]
}
}
},
"state": "InProgress"
},
"originatingRequestId": "9e8add70-4106-4a10-93f5-2ce2cb959e5f"
}
}
```
## Biegen Sie 5 ab
In der letzten Runde reagiert der Benutzer mit der Bestätigungsaufforderung.
```
{
"text": "yes"
}
```
In der Antwort, die Amazon Lex V2 sendet, wird angezeigt, dass die Absicht erfüllt wurde, indem die Optionen `confirmationState` An `Confirmed` und `dialogAction` Bis geschlossen gesetzt wurden. Alle Slot-Werte sind für die Client-Anwendung verfügbar.
```
{
"interpretations": [
{
"intent": {
"confirmationState": "Confirmed",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2021-01-04",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": {
"value": {
"interpretedValue": "17:00",
"originalValue": "5 evening",
"resolvedValues": [
"17:00"
]
}
}
},
"state": "Fulfilled"
},
"nluConfidence": {
"score": 1.0
}
},
{
"intent": {
"name": "FallbackIntent",
"slots": {}
}
}
],
"messages": [
{
"content": "Thanks. ",
"contentType": "PlainText"
}
],
"sessionId": "bf445a49-7165-4fcd-9a9c-a782493fba5c",
"sessionState": {
"dialogAction": {
"type": "Close"
},
"intent": {
"confirmationState": "Confirmed",
"name": "OrderFlowers",
"slots": {
"FlowerType": {
"value": {
"interpretedValue": "dozen roses",
"originalValue": "dozen roses",
"resolvedValues": []
}
},
"PickupDate": {
"value": {
"interpretedValue": "2021-01-04",
"originalValue": "next monday",
"resolvedValues": [
"2021-01-04"
]
}
},
"PickupTime": {
"value": {
"interpretedValue": "17:00",
"originalValue": "5 evening",
"resolvedValues": [
"17:00"
]
}
}
},
"state": "Fulfilled"
},
"originatingRequestId": "9e8add70-4106-4a10-93f5-2ce2cb959e5f"
}
}
```
# Übung 3: Erstellen Sie einen fortschrittlichen Kundenservice-Chatbot
In dieser Übung für Fortgeschrittene entwickeln Sie einen ausgeklügelten Kundenservice-Chatbot für ein E-Commerce-Unternehmen. Dieser Bot demonstriert Funktionen auf Unternehmensebene, darunter Auftragsmanagement, intelligentes Upselling, Lead-Generierung und Umsatzoptimierung. Der Chatbot nutzt KI-gestützte Funktionen, um personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten und das Geschäftswachstum voranzutreiben.
## SmartCommerce Überblick über den Kundenservice-Bot
Der **SmartCommerce Kundenservice-Bot** wurde entwickelt, um komplexe Kundeninteraktionen zu bewältigen und gleichzeitig die Umsatzchancen zu maximieren. Dieses Beispiel zeigt, wie Unternehmen den Kundenservice automatisieren und gleichzeitig das Umsatzwachstum durch intelligentes Konversationsmanagement steigern können.
+ **Benutzerdefinierte Absichten** — Der Bot enthält mehrere benutzerdefinierte Absichten für einen umfassenden Kundenservice:
+ `CheckOrderStatus`- Überprüft und stellt Informationen zum Bestellstatus bereit
+ `ProcessReturn`- Verwaltet Rücksendeanfragen und Umtausch
+ `UpsellProducts`- Empfiehlt zusätzliche Produkte und Dienstleistungen
+ `CaptureLeadInfo`- Sammelt Kundeninformationen zur Lead-Generierung
+ `ScheduleCallback`- Bucht Kundendienst-Rückrufe
+ **Integrierte Intents** — Nutzt die in Amazon Lex V2 integrierten Intents für allgemeine Interaktionen:
+ [AMAZON.HelpIntent](built-in-intent-help.md)- Bietet Hilfe und Anleitung
+ [AMAZON.CancelIntent](built-in-intent-cancel.md)- Behandelt Stornierungsanfragen
+ [AMAZON.StopIntent](built-in-intent-stop.md)- Beendet Konversationen elegant
+ **Benutzerdefinierte Steckplatztypen** — Spezialisierte Steckplatztypen für geschäftsspezifische Daten:
+ `ProductCategories`- Elektronik, Kleidung, Haushalt, Bücher, Sport
+ `ReturnReasons`- Defekt, falsche Größe, meine Meinung geändert, nicht wie beschrieben
+ `ContactPreferences`- E-Mail, SMS, Telefonanruf, In-App-Benachrichtigung
+ `CustomerTiers`- Bronze, Silber, Gold, Platin
+ **Integrierte Steckplatztypen** — Verwendet die integrierten Steckplätze von Amazon Lex V2 für gängige Datenformate:
+ [Amazon.date](built-in-slot-date.md)- Für Liefertermine und die Planung von Rückrufen
+ [Amazon.Zeit](built-in-slot-time.md)- Für Rückrufzeiten und Lieferfenster
+ [AMAZON. EmailAddress](built-in-slot-email.md)- Für die Abholung von Kunden-E-Mails
+ [AMAZON. PhoneNumber](built-in-slot-phone.md)- Für Kunden-Telefonnummern
+ [Amazon.Nummer](built-in-slot-number.md)- Für Bestellnummern und Mengen
## Detaillierte Intent-Konfiguration
### CheckOrderStatus Absicht
Dieser Intent kümmert sich um Anfragen zur Auftragsverifizierung und zum Status, versorgt Kunden mit Bestellinformationen in Echtzeit und identifiziert gleichzeitig Upselling-Möglichkeiten.
+ **Erforderliche Steckplätze:**
+ `OrderNumber`([Amazon.Nummer](built-in-slot-number.md)) - Die Bestellnummer des Kunden
+ `CustomerEmail`([AMAZON. EmailAddress](built-in-slot-email.md)) - E-Mail zur Überprüfung
+ **Beispiele für Äußerungen:**
+ „Was ist der Status meiner Bestellung \$1OrderNumber\$1“
+ „Ich muss die Bestellnummer \$1OrderNumber\$1 überprüfen“
+ „Wo ist mein Paket“
+ „Meine Bestellung verfolgen \$1OrderNumber\$1“
+ „Wurde meine Bestellung schon versandt“
+ **KI-gestützte Funktionen:**
+ Nutzt Assisted NLU, um Varianten wie „Mein Paket“, „Meine Sachen“, „Meine Lieferung“ zu verstehen
+ Extrahiert automatisch Bestellnummern aus natürlichen Sprachmustern
### UpsellProducts Absicht
Diese Absicht identifiziert proaktiv Umsatzmöglichkeiten, indem ergänzende Produkte und Premium-Services auf der Grundlage der Kundenhistorie und des aktuellen Interaktionskontextes empfohlen werden.
+ **Erforderliche Steckplätze:**
+ `ProductCategory`(ProductCategories) - Interessenkategorie
+ `CustomerTier`(CustomerTiers) - Grad der Kundenbindung
+ `Budget`([Amazon.Nummer](built-in-slot-number.md)) - Budgetspanne des Kunden
+ **Beispiele für Äußerungen:**
+ „Zeige mir verwandte Produkte“
+ „Was würde sonst noch dazu passen“
+ „Hast du irgendwelche Angebote“
+ „Ich bin an \$1ProductCategory\$1 Artikeln interessiert“
+ „Was ist heute im Angebot“
+ **Funktionen zur Umsatzoptimierung:**
+ Dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage der Kundenstufe
+ Personalisierte Empfehlungen anhand der Kaufhistorie
+ Zeitlich begrenzte Angebotserstellung, um sofortige Käufe zu fördern
### CaptureLeadInfo Absicht
Diese Absicht sammelt systematisch Kundeninformationen zur Lead-Generierung und generiert so wertvolle Daten, die an Aggregatoren verkauft oder für gezielte Marketingkampagnen verwendet werden können.
+ **Erforderliche Steckplätze:**
+ `CustomerFirstName`([AMAZON. FirstName](built-in-slot-first-name.md)) — Vorname des Kunden für die Personalisierung
+ `CustomerLastName`([AMAZON. LastName](built-in-slot-last-name.md)) — Nachname des Kunden für die Suche nach der Verkaufshistorie
+ `CustomerEmail`([AMAZON. EmailAddress](built-in-slot-email.md)) - E-Mail-Adresse
+ `CustomerPhone`([AMAZON. PhoneNumber](built-in-slot-phone.md)) - Telefonnummer
+ `InterestCategory`(ProductCategories) - Produktinteressen
+ `ContactPreference`(ContactPreferences) - Bevorzugte Kontaktmethode
+ **Beispiele für Äußerungen:**
+ „Ich möchte mehr über neue Produkte erfahren“
+ „Melde mich für Updates an“
+ „Ich bin interessiert an \$1InterestCategory\$1“
+ „Halten Sie mich über Verkäufe auf dem Laufenden“
+ „Ich möchte Ihrer Mailingliste beitreten“
+ „Mein Name ist \$1CustomerFirstName\$1 \$1CustomerLastName\$1“
+ „Ich bin \$1CustomerFirstName\$1 \$1CustomerLastName\$1 und möchte personalisierte Empfehlungen“
+ **Funktionen zur Lead-Generierung:**
+ Strukturierte Datenerfassung für die CRM-Integration
+ Lead-Scoring auf der Grundlage der Interaktionsqualität
+ Automatisierte Qualifizierung und Weiterleitung von Leads
+ Datenformatierung für Aggregator-Verkäufe
+ **Integration der Verkaufshistorie:**
+ Suche nach Kundennamen in in S3 gespeicherten Tabellen zur Kaufhistorie
+ Analyse des Kaufmusters für personalisierte Empfehlungen
+ Identifizierung des kategorienübergreifenden Kaufverhaltens
+ Saisonale Kauftrendanalyse für gezielte Angebote
+ Berechnung des Kundennutzens während der gesamten Nutzungsdauer bei gestaffelter Preisgestaltung
## Gesprächsablauf mit mehreren Turns
Der SmartCommerce Bot ist darauf ausgelegt, komplexe Konversationen zu führen, die sich über mehrere Absichten erstrecken und während der gesamten Interaktion den Kontext beibehalten. Dies schafft ein natürliches, menschenähnliches Erlebnis und maximiert gleichzeitig die Umsatzchancen.
### Beispiel für einen Gesprächsablauf
**Runde 1—3: Überprüfung des Bestellstatus**
```
Customer: "Hi, I need to check on my order"
Bot: "I'd be happy to help you check your order status. Can you provide your order number?"
Customer: "It's order 12345"
Bot: "Thank you. To verify your identity, can you provide the email address associated with this order?"
Customer: "john.doe@email.com"
Bot: "Perfect! Order #12345 is currently being prepared for shipment. You should receive it by tomorrow.
Since you're a Gold tier customer, would you like to hear about some exclusive deals on related items?"
```
**Runde 4-6: Gelegenheit zum Upselling**
```
Customer: "Sure, what do you have?"
Bot: "Based on your Electronics purchase, I can offer you a 20% discount on premium accessories.
What's your budget range for additional items?"
Customer: "Maybe around $50"
Bot: "Excellent! I have a wireless charging pad normally $60, now $48 with your Gold discount.
Plus, if you add it to your current order, shipping is free. Should I add this to your cart?"
```
**Runde 7-11: Lead-Generierung mit der Suche nach der Verkaufshistorie**
```
Customer: "Not right now, but I'd like to hear about future deals"
Bot: "Absolutely! I can set you up to receive personalized offers. What's your first name?"
Customer: "John"
Bot: "Thanks John! And your last name so I can look up your purchase history for better recommendations?"
Customer: "Smith"
Bot: "Perfect! Let me check your purchase history... I see you've bought electronics and home items before.
Based on your past purchases, I can offer you exclusive deals on smart home accessories.
How would you prefer to be contacted?"
Customer: "Email is fine"
Bot: "Great! I'll make sure john.doe@email.com gets personalized deals based on your purchase history.
You're all set for our premium recommendations program!"
```
### Funktionen für das Kontextmanagement
+ **Sitzungspersistenz: Verwaltet** Kundeninformationen über mehrere Zwecke hinweg
+ **Intent Chaining: Reibungsloser** Übergang zwischen Auftragsprüfung, Upselling und Lead-Erfassung
+ **Dynamische Personalisierung:** Passt Angebote an die Kundenstufe und die Kaufhistorie an
+ **Umsatzverfolgung:** Überwacht die Erfolgsquoten von Upsells und die Bewertung der Lead-Qualität
## KI-gestützte Funktionen
Dieser Chatbot nutzt mehrere KI-Funktionen, um einen intelligenten, personalisierten Kundenservice zu bieten und gleichzeitig das Geschäftswachstum voranzutreiben.
### Unterstützte NLU-Implementierung
Assisted NLU verwendet Large Language Models, um die Absicht der Kunden zu verstehen, auch wenn sie ungewöhnliche Formulierungen verwenden oder mehrere Anfragen in einer einzigen Äußerung kombinieren.
+ **Natürliches Sprachverständnis:**
+ „Meine Sachen sind noch nicht da“ → CheckOrderStatus Absicht
+ „Ich möchte diesen Müll zurückgeben“ → Absicht ProcessReturn
+ „Zeig mir, was du sonst noch hast“ → Absicht UpsellProducts
+ **Erkennung mehrerer Absichten:**
+ „Überprüfe meine Bestellung 12345 und melde mich für Angebote an“ → \$1 CheckOrderStatus CaptureLeadInfo
### Generative Steckplatzauflösung
Nutzt KI, um Slot-Werte aus komplexen, natürlichen Spracheingaben zu extrahieren, ohne dass exakte Übereinstimmungen mit Trainingsdaten erforderlich sind.
+ **Intelligente Extraktion:**
+ „Ich habe letzte Woche Elektronik gekauft, die Bestellnummer war etwa 12345" → OrderNumber: 12345,: Elektronik ProductCategory
+ „Rufen Sie mich auf meinem Handy unter 555-123-4567 an oder senden Sie mir eine E-Mail an john@company.com" → Telefon: 555-123-4567, E-Mail: john@company.com
### Integration der Stimmungsanalyse
Überwacht die Stimmung der Kunden während des gesamten Gesprächs, um den Ansatz anzupassen und gegebenenfalls zu eskalieren.
+ **Stimmungsbasiertes Routing:**
+ Positive Stimmung → Aggressiver Upselling-Ansatz
+ Neutrale Stimmung → Standardservice mit sanftem Upselling
+ Negative Stimmung → Konzentrieren Sie sich auf die Problemlösung, minimales Upselling
## System zur Überprüfung und Bestätigung von Bestellungen
Der Bot umfasst ein umfassendes Bestätigungssystem, das die Kundenidentität überprüft, Bestelldetails bestätigt und Bestätigungen über mehrere Kanäle sendet.
### Mehrstufiger Überprüfungsprozess
+ **Primäre Überprüfung:**
+ Bestätigung der Bestellnummer
+ Bestätigung der E-Mail-Adresse
+ Die letzten 4 Ziffern der Zahlungsmethode (für sensible Transaktionen)
+ **Sekundäre Überprüfung:**
+ Bestätigung der Lieferadresse
+ Bestätigung des Kaufdatums
+ Überprüfung der Produktdetails
### Mehrkanal-Bestätigungssystem
Der Bot sendet je nach Kundenpräferenzen und Aktionstyp automatisch Bestätigungen über mehrere Kanäle.
+ **E-Mail-Bestätigungen:**
+ Aktualisierungen des Bestellstatus mit Informationen zur Sendungsverfolgung
+ Autorisierung für Rücksendungen mit frankierten Versandetiketten
+ Upsell-Kaufbestätigungen mit Lieferdetails
+ Bestätigung der Lead-Erfassung mit Willkommensangeboten
+ **SMS-Bestätigungen:**
+ Sofortige Aktualisierungen des Bestellstatus
+ Lieferbenachrichtigungen mit Zeitfenstern
+ Flash-Verkaufswarnungen für interessierte Kunden
+ **In-App-Benachrichtigungen:**
+ Bestellaktualisierungen in Echtzeit
+ Personalisierte Produktempfehlungen
+ Aktualisierungen des Treueprogramms
## Integration von Verkaufsstellen (POS)
Der Chatbot lässt sich direkt in POS-Systeme integrieren, um Transaktionen zu verarbeiten, Rabatte zu gewähren und das Inventar in Echtzeit zu aktualisieren.
### Transaktionsverarbeitung in Echtzeit
+ **Ablauf der Upsell-Transaktion:**
```
1. Customer accepts upsell offer
2. Bot validates inventory availability
3. Bot applies customer-tier discount
4. Bot processes payment using stored payment method
5. Bot updates order with additional items
6. Bot sends confirmation via preferred channel
7. Bot updates customer profile with purchase data
```
+ **Umsatzverfolgung:**
+ Upselling-Konversionsraten nach Kundengruppe
+ Durchschnittlicher Anstieg des Bestellwerts pro Interaktion
+ Zuordnung des Umsatzes zu Chatbot-Interaktionen
+ Auswirkung auf den Wert der Kunden während der gesamten
### Dynamische Preisfindungsmaschine
+ **Staffelbasierte Preisgestaltung:**
+ Bronze: Standardpreise
+ Silber: 5% discount auf Upsells
+ Gold: 10-20% discount auf Upsells
+ Platin: 25% discount \$1 kostenloser Versand
+ **Kontextuelle Preisgestaltung:**
+ Problemlösungsszenarien: Zusätzlicher discount, um die Zufriedenheit aufrechtzuerhalten
+ Hochwertige Kunden: Exklusive Preisstufen
+ Lagerabfertigung: Aggressive Rabatte für Artikel, die sich nur langsam bewegen
## Fortschrittliches System zur Lead-Generierung
Der Chatbot umfasst ein ausgeklügeltes System zur Lead-Generierung, das Kundendaten über mehrere Einnahmequellen erfasst, qualifiziert und monetarisiert.
### Strategie zur Erfassung von Leads mit mehreren Berührungen
+ **Opportunistische Erfassung:**
+ Bei der Überprüfung des Bestellstatus: „Möchten Sie Updates zu ähnlichen Produkten erhalten?“
+ Nach der Problemlösung: „Können wir Sie über Produktverbesserungen informieren?“
+ Bei Upsell-Interaktionen: „Sollen wir Sie über future Angebote in dieser Kategorie informieren?“
+ **Erfassung von Mehrwert:**
+ Exklusiver Zugang zu den Preisen für Mitglieder
+ Frühzeitiger Zugang zu neuen Produkteinführungen
+ Personalisierte Produktempfehlungen
+ Sonderangebote für Geburtstage und Jubiläen
### Automatisierte Lead-Qualifizierung
+ **Bewertungskriterien:**
+ Wert der Kaufhistorie: 0-25 Punkte
+ Engagement-Level: 0-20 Punkte
+ Vollständigkeit der Kontaktinformationen: 0-15 Punkte
+ Breite des Interesses an der Produktkategorie: 0-15 Punkte
+ Reaktion auf Upsell-Versuche: 0-25 Punkte
+ **Hauptkategorien:**
+ Hot Leads (80-100 Punkte): Sofortiger Kontakt mit dem Vertriebsteam
+ Warm Leads (60-79 Punkte): Automatisierte Pflegesequenz
+ Cold Leads (40-59 Punkte): Monatlicher Newsletter
+ Interessenten (0-39 Punkte): Vierteljährliche Werbe-E-Mails
### Monetarisierung von Lead-Daten für Aggregatoren
Die Systemformate und -pakete leiten Daten zum Verkauf an Aggregatoren von Drittanbietern weiter, wodurch eine zusätzliche Einnahmequelle geschaffen wird.
+ **Datenpakete:**
+ *Premium-Paket:* Vollständige Kontaktinformationen, Kaufhistorie, Präferenzen, Interaktionswerte
+ *Standardpaket:* Kontaktinformationen, grundlegende Einstellungen, Interessen der Kategorie
+ *Basispaket:* E-Mail-Adresse, primäre Interessenkategorie
+ **Funktionen zur Einhaltung der Vorschriften:**
+ Einhaltung der DSGVO mit Nachverfolgung ausdrücklicher Einwilligungen
+ Einhaltung der CCPA-Bestimmungen mit Opt-Out-Mechanismen
+ CAN-SPAM-Konformität für E-Mail-Marketing
+ Richtlinien zur Aufbewahrung und Löschung von Daten
+ **Umsatzoptimierung:**
+ Dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage von Lead-Qualitätswerten
+ Exklusive Datenpartnerschaften mit Premium-Aggregatoren
+ Bieten in Echtzeit für hochwertige Leads
## Strategien zur Umsatzoptimierung
Jede Interaktion ist darauf ausgerichtet, den Umsatz durch intelligentes Upselling, Cross-Selling und Optimierung des Kundennutzens während der gesamten Lebensdauer zu maximieren.
### Intelligente Upselling-Strategien
+ **Kontextuelles Upselling:**
+ Überprüfung des Bestellstatus → „Ihre Bestellung ist fertig\$1 Expressversand für nur 5\$1 hinzufügen?“
+ Rücksendeanfrage → „Möchten Sie statt einer Rücksendung lieber unser aktualisiertes Modell eintauschen?“
+ Produktanfrage → „Dieser Artikel passt perfekt zu [ergänzendem Produkt] — bündeln und 15% sparen“
+ **Verkauf auf Dringlichkeitsbasis:**
+ „Dieses Angebot läuft in 24 Stunden ab“
+ „Zu diesem Preis sind nur noch 3 auf Lager“
+ „Der Flash-Sale endet um Mitternacht“
### Cross-Selling-Möglichkeiten
+ **Verkauf von Produkten aus dem Ökosystem:**
+ Elektronik → Zubehör, Garantien, Installationsservices
+ Kleidung → Passende Artikel, Pflegeprodukte, Styling-Dienstleistungen
+ Haushaltswaren → Ergänzungsartikel, Wartungsprodukte, Designberatung
+ **Upselling von Dienstleistungen:**
+ Erweiterte Garantien und Schutzpläne
+ Premium-Stufen für den Kundensupport
+ Abonnementdienste und automatische Lieferung
+ Professionelle Installation und Einrichtung
### Wertoptimierung während der gesamten Lebensdauer des Kunden
+ **Integration des Treueprogramms:**
+ Automatische Tier-Upgrades auf der Grundlage von Chatbot-Interaktionen
+ Bonuspunkte für die Nutzung von Upsell-Angeboten
+ Exklusive Prämien und Rabatte nur für Chatbots
+ **Strategien zur Kundenbindung:**
+ Proaktive Problemlösung zur Vermeidung von Kundenabwanderung
+ Personalisierte Win-Back-Angebote für inaktive Kunden
+ Angebote für Jubiläen- und Meilensteinfeiern
## Verfahren zur Umsetzung
Folgen Sie diesen step-by-step Verfahren, um Ihren fortschrittlichen Kundenservice-Chatbot mit allen Funktionen zur Umsatzoptimierung zu erstellen.
### Voraussetzungen und Einrichtungsanforderungen
Bevor Sie den SmartCommerce Bot erstellen, stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen AWS-Kontoeinstellungen und Berechtigungen verfügen und die Überlegungen zum Service verstehen.
#### AWS-Konto- und Zugriffsanforderungen
+ **AWS-Konto:** Sie benötigen ein aktives AWS-Konto mit aktivierter Abrechnung. Wenn Sie noch keines haben, melden Sie sich bei [aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/) an.
+ **IAM-Berechtigungen:** Ihr AWS-Benutzer oder Ihre AWS-Rolle muss über die folgenden Berechtigungen verfügen:
+ `lex:*`- Vollständige Amazon Lex V2-Berechtigungen für die Erstellung und Verwaltung von Bots
+ `iam:CreateRole`— Um Servicerollen für den Bot zu erstellen
+ `iam:AttachRolePolicy`- Um Richtlinien an Servicerollen anzuhängen
+ `lambda:CreateFunction`- Für die Lambda-Integration (optional)
+ `logs:CreateLogGroup`- Für die Protokollierung von Amazon CloudWatch Logs
+ **Regionsauswahl:** Wählen Sie eine AWS-Region, die Amazon Lex V2 und Ihre Zielgruppe unterstützt. Zu den empfohlenen Regionen gehören:
+ USA Ost (Nord-Virginia) – us-east-1
+ USA West (Oregon) – us-west-2
+ Europa (Irland) – eu-west-1
+ Asien-Pazifik (Sydney) – ap-southeast-2
#### Servicebeschränkungen und Kontingente
Amazon Lex V2 hat mehrere Servicebeschränkungen, die sich auf Ihre Bot-Entwicklung und -Bereitstellung auswirken können:
+ **Bot-Beschränkungen:**
+ Maximal 100 Bots pro Konto und Region
+ Maximal 100 Absichten pro Bot
+ Maximal 100 Slot-Typen pro Bot
+ Maximal 200 Slots pro Intent
+ **Laufzeitbegrenzungen:**
+ Maximales Sitzungs-Timeout von 15 Minuten
+ Maximal 1.000 Anfragen pro Sekunde (kann erhöht werden)
+ Maximal 1.500 Zeichen pro Texteingabe
+ **Grenzwerte für Trainingsdaten:**
+ Maximal 1.500 Beispieläußerungen pro Absicht
+ Maximal 10.000 Slot-Typ-Werte
+ Maximal 140 Zeichen pro Beispieläußerung
**Anmerkung**
Wenn Sie höhere Limits für den produktiven Einsatz benötigen, können Sie über das AWS Support Center eine Erhöhung der Kontingente beantragen.
#### Kostenüberlegungen
Wenn Sie die Preise von Amazon Lex V2 verstehen, können Sie Ihre Chatbot-Bereitstellung besser planen und budgetieren:
+ **Preisgestaltung auf Anfrage:**
+ Textanfragen: 0,00075 USD pro Anfrage nach den ersten 10.000 Anfragen pro Monat
+ Sprachanfragen: 0,004 USD pro Anfrage nach den ersten 1.000 Anfragen pro Monat
+ **Kostenloses Kontingent:**
+ 10.000 Textanfragen pro Monat für das erste Jahr
+ 1.000 Sprachanfragen pro Monat für das erste Jahr
+ **Zusätzliche Kosten:**
+ Lambda-Funktionen (falls verwendet): 0,20 USD pro 1 Mio. Anfragen \$1 Rechenzeit
+ Amazon CloudWatch Logs-Protokolle: 0,50\$1 pro aufgenommenem GB
+ Kosten für die Datenübertragung für externe Integrationen
+ **Tipps zur Kostenoptimierung:**
+ Verwenden Sie Sitzungsattribute, um redundante API-Aufrufe zu reduzieren
+ Implementieren Sie effiziente Konversationsabläufe, um Abbiegungen zu minimieren
+ Überwachen Sie die Nutzung anhand von CloudWatch Protokollen, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren
**Wichtig**
Aktuelle Preisinformationen finden Sie auf der [Preisseite von Amazon Lex](https://aws.amazon.com/lex/pricing/), da sich die Preise ändern können.
#### Überblick über die Lambda-Integration
Während sich diese Übung auf die Lex-Bot-Konfiguration konzentriert, würden die beschriebenen erweiterten Funktionen (POS-Integration, Lead-Generierung, Umsatzoptimierung) in der Regel Lambda-Funktionen für die Backend-Verarbeitung erfordern.
+ **Wenn Lambda benötigt wird:**
+ Überprüfung des Bestellstatus anhand externer Datenbanken
+ Inventarprüfungen in Echtzeit für Upselling
+ Speicherung und Abruf von Kundendaten
+ Suche nach Verkaufsverläufen in S3-Tabellen anhand des Vor- und Nachnamens des Kunden
+ Analyse des Kaufmusters für personalisierte Empfehlungen
+ Integration der Zahlungsabwicklung
+ Versand von Bestätigungen per E-Mail und SMS
+ **Integration der S3-Verkaufshistorie:**
+ Fragen Sie S3-Tabellen mithilfe von CustomerFirstName CustomerLastName and-Slots ab
+ Analysieren Sie die Kaufhistorie, um Kaufmuster und Präferenzen zu identifizieren
+ Generieren Sie personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage früherer Käufe
+ Berechnen Sie den Kundenlebenszeitwert für dynamische Preisstrategien
+ Identifizieren Sie Cross-Selling-Möglichkeiten anhand der Kaufkorrelationsanalyse
+ **Grundlegende Lambda-Setup-Anforderungen:**
+ Lambda-Ausführungsrolle mit entsprechenden Berechtigungen
+ VPC-Konfiguration für den Zugriff auf private Ressourcen
+ Umgebungsvariablen für die Konfiguration
+ Implementierung der Fehlerbehandlung und Protokollierung
+ **Integrationspunkte:**
+ Erfüllung von Absichten — Abgeschlossene Absichten verarbeiten
+ Slot-Validierung — Validieren Sie Benutzereingaben in Echtzeit
+ Dialogmanagement — Steuern Sie den Gesprächsfluss
**Anmerkung**
In dieser Übung konzentrieren wir uns auf die Lex-Bot-Konfiguration. Die Lambda-Integration kann später hinzugefügt werden, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln. Der Bot arbeitet zu Test- und Demonstrationszwecken mit statischen Antworten.
#### Checkliste vor der Implementierung
Bevor Sie mit der Erstellung des Bots fortfahren, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
+ ✓ Aktives AWS-Konto mit aktivierter Abrechnung
+ ✓ Entsprechende IAM-Berechtigungen für Lex und verwandte Dienste
+ ✓ Ausgewählte AWS-Zielregion
+ ✓ Servicelimits und -kontingente wurden überprüft
+ ✓ Die Auswirkungen auf die Kosten wurden verstanden
+ ✓ Geplanter Lambda-Integrationsansatz (falls erforderlich)
+ ✓ Zugriff auf die AWS-Managementkonsole
### Erstelle den SmartCommerce Bot
**Um den SmartCommerce Kundenservice-Bot zu erstellen**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie **Create bot** aus.
1. Wählen Sie für die **Erstellungsmethode** **Create a blank bot** aus.
1. Gehen Sie im Abschnitt **Bot-Konfiguration** wie folgt vor:
+ Bot-Name: **SmartCommerceBot**
+ Beschreibung: **Advanced customer service chatbot with upselling, lead generation, and revenue optimization**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Berechtigungen** die Option **Neue Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen erstellen** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Kindern im Internet (COPPA)** die Option **Nein** aus.
1. Stellen Sie im Bereich **Sitzungs-Timeout** die Option auf ein, **15 minutes** um komplexe Multi-Turn-Konversationen zu ermöglichen.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. **Fügen Sie Englisch (USA) als Sprache hinzu und wählen Sie Fertig.**
### Erstellen Sie benutzerdefinierte Slot-Typen
**Um die benutzerdefinierten Slot-Typen zu erstellen**
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Slot-Typen** aus.
1. Wählen Sie **Slot-Typ hinzufügen** und erstellen Sie die folgenden Slot-Typen:
1. **ProductCategories:**
+ Elektronik
+ Kleidung
+ Startseite
+ Bücher
+ Sport
+ Schönheit
+ Automobilbranche
1. **ReturnReasons:**
+ Defekt
+ Falsche Größe
+ Hat meine Meinung geändert
+ Nicht wie beschrieben
+ Beim Versand beschädigt
+ Besserer Preis gefunden
1. **ContactPreferences:**
+ Email
+ SMS
+ Telefonanruf
+ In-App-Benachrichtigung
+ Mail
1. **CustomerTiers:**
+ Bronze
+ Silber
+ Gold
+ Platin
### Erstellen Sie benutzerdefinierte Absichten
**Um die Absicht zu erstellen CheckOrderStatus**
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Intents aus.**
1. Wählen Sie **Absicht hinzufügen** und geben Sie ihr **CheckOrderStatus** einen Namen.
1. Fügen Sie die folgenden Beispieläußerungen hinzu:
+ „Was ist der Status meiner Bestellung \$1OrderNumber\$1“
+ „Ich muss die Bestellnummer \$1OrderNumber\$1 überprüfen“
+ „Wo ist mein Paket“
+ „Meine Bestellung verfolgen \$1OrderNumber\$1“
+ „Wurde meine Bestellung schon versandt“
+ „Wann wird meine Bestellung ankommen“
+ „Ich möchte mehr über meine Lieferung erfahren“
1. Fügen Sie die folgenden Steckplätze hinzu:
+ `OrderNumber`([Amazon.Nummer](built-in-slot-number.md)) — Erforderlich
Aufforderung: „Können Sie Ihre Bestellnummer angeben?“
+ `CustomerEmail`([AMAZON. EmailAddress](built-in-slot-email.md)) - Erforderlich
Aufforderung: „Um Ihre Identität zu überprüfen, geben Sie bitte die E-Mail-Adresse an, die mit dieser Bestellung verknüpft ist.“
1. Stellen Sie die Bestätigungsaufforderung wie folgt ein: „Lassen Sie mich die Bestellung Nr. \$1OrderNumber\$1 für \$1CustomerEmail\$1 überprüfen. Ist das richtig?“.
1. Stellen Sie die Versandnachricht ein: „Ich habe Ihre Bestellung gefunden\$1 Bestellung Nr. \$1OrderNumber\$1 ist \$1OrderStatus\$1. \$1UpsellMessage\$1“
**Um die UpsellProducts Absicht zu erstellen**
1. Erstellen Sie eine neue Absicht mit dem Namen**UpsellProducts**.
1. Fügen Sie Beispieläußerungen hinzu:
+ „Zeige mir verwandte Produkte“
+ „Was würde sonst noch dazu passen“
+ „Hast du irgendwelche Angebote“
+ „Ich bin an \$1ProductCategory\$1 Artikeln interessiert“
+ „Was ist heute im Angebot“
+ „Zeig mir mehr Optionen“
1. Steckplätze hinzufügen:
+ `ProductCategory`(ProductCategories) - Erforderlich
Aufforderung: „An welcher Art von Produkten sind Sie interessiert?“
+ `Budget`([Amazon.Nummer](built-in-slot-number.md)) — Fakultativ
Eingabeaufforderung: „Was ist Ihr Budgetrahmen für zusätzliche Artikel?“
**Um die CaptureLeadInfo Absicht zu erstellen**
1. Erstellen Sie eine neue Absicht mit dem Namen**CaptureLeadInfo**.
1. Fügen Sie Beispieläußerungen hinzu:
+ „Ich möchte mehr über neue Produkte erfahren“
+ „Melde mich für Updates an“
+ „Ich bin interessiert an \$1InterestCategory\$1“
+ „Halten Sie mich über Verkäufe auf dem Laufenden“
+ „Ich möchte Ihrer Mailingliste beitreten“
+ „Schicken Sie mir Deals und Angebote“
+ „Mein Name ist \$1CustomerFirstName\$1 \$1CustomerLastName\$1“
+ „Ich bin \$1CustomerFirstName\$1 \$1CustomerLastName\$1 und möchte personalisierte Empfehlungen“
1. Steckplätze hinzufügen:
+ `CustomerFirstName`([AMAZON. FirstName](built-in-slot-first-name.md)) - Erforderlich
Aufforderung: „Wie lautet Ihr Vorname für personalisierten Service?“
+ `CustomerLastName`([AMAZON. LastName](built-in-slot-last-name.md)) — Erforderlich
Aufforderung: „Und Ihr Nachname, damit ich Ihre Kaufhistorie nachschlagen kann?“
+ `CustomerEmail`([AMAZON. EmailAddress](built-in-slot-email.md)) — Erforderlich
+ `CustomerPhone`([AMAZON. PhoneNumber](built-in-slot-phone.md)) - Fakultativ
+ `InterestCategory`(ProductCategories) - Erforderlich
+ `ContactPreference`(ContactPreferences) - Erforderlich
### Aktivieren Sie KI-gestützte Funktionen
**Um Assisted NLU und andere KI-Funktionen zu aktivieren**
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Bot-Einstellungen** aus.
1. Wählen Sie unter **Assisted NLU** die Option **Aktivieren** aus.
1. Aktivieren Sie unter **Generative KI**:
+ Unterstützte Steckplatzauflösung
+ Beschreibender Bot-Aufbau
1. **Wählen Sie unter **Stimmungsanalyse** die Option Aktivieren aus.**
1. Wählen Sie **Speichern**.
### Testen und implementieren Sie den Bot
**Um den SmartCommerce Bot zu testen**
1. Wählen Sie **Build**, um Ihren Bot zu kompilieren.
1. Sobald der Build abgeschlossen ist, wähle **Test**.
1. Testen Sie die folgenden Konversationsabläufe:
1. **Ablauf des Bestellstatus:**
+ Benutzer: „Überprüfe meine Bestellung 12345"
+ Bot: Fordert eine E-Mail-Bestätigung an
+ Benutzer: Stellt E-Mail bereit
+ Bot: Stellt Status bereit und bietet Upsell
1. **Ablauf des Upsellings:**
+ Benutzer: „Zeige mir Angebote“
+ Bot: Fragt nach der Produktkategorie
+ Benutzer: „Electronics“
+ Bot: Präsentiert personalisierte Angebote
1. **Ablauf der Lead-Generierung:**
+ Benutzer: „Melde mich für Updates an“
+ Bot: Sammelt Kontaktinformationen
+ Benutzer: Stellt Einzelheiten bereit
+ Bot: Bestätigt das Abonnement und bietet sofortigen discount
1. Stellen Sie sicher, dass die KI-Funktionen funktionieren:
+ Testen Sie natürliche Sprachvariationen wie „Meine Sachen sind nicht angekommen“
+ Stellen Sie sicher, dass die Stimmungsanalyse die Bot-Antworten anpasst
+ Stellen Sie sicher, dass die Steckplatzauflösung bei komplexen Eingaben funktioniert
1. Sobald der Test abgeschlossen ist, wählen Sie **Veröffentlichen**, um Ihren Bot bereitzustellen.
## Leistungsanalyse und Optimierung
Überwachen und optimieren Sie die Leistung Ihres SmartCommerce Bots mithilfe umfassender Analysen und Umsatzverfolgung.
### Wichtige Leistungskennzahlen
+ **Umsatzkennzahlen:**
+ Upselling-Konversionsrate nach Kundengruppe
+ Durchschnittlicher Anstieg des Bestellwerts pro Interaktion
+ Umsatz pro Konversation
+ Auswirkung auf den Wert des Kunden während der gesamten
+ **Kennzahlen zur Lead-Generierung:**
+ Lead-Erfassungsrate nach Interaktionstyp
+ Qualitätswerte für Leads und Konversionsraten
+ Einnahmen aus dem Verkauf von Aggregatoren aus der Monetarisierung von Daten
+ Wachstumsrate der E-Mail-Abonnements
+ **Operative Kennzahlen:**
+ Genauigkeit bei der Erkennung von Absichten
+ Erfolgsquote beim Ausfüllen von Slots
+ Abschlussrate der Konversation
+ Ergebnisse bei der Kundenzufriedenheit
### Kontinuierliche Optimierungsstrategien
+ **A/B-Tests:**
+ Testen Sie verschiedene Upsell-Messaging-Ansätze
+ Vergleichen Sie aggressive und schonende Techniken zur Gewinnung von Leads
+ Optimieren Sie die Rabattprozentsätze für maximale Konversionsrate
+ **Optimierung des Machine Learning:**
+ Analysieren Sie erfolgreiche Gesprächsmuster
+ Identifizieren Sie den optimalen Zeitpunkt für Upsell-Angebote
+ Verfeinern Sie die Algorithmen zur Klassifizierung auf Kundenebene
## Fazit der Übung
Herzlichen Glückwunsch\$1 Sie haben erfolgreich einen fortschrittlichen Kundenservice-Chatbot entwickelt, der Funktionen zur Umsatzoptimierung und Kundenbindung auf Unternehmensebene demonstriert. Dieser SmartCommerce Bot zeigt, wie Unternehmen die KI-gestützten Funktionen von Amazon Lex V2 nutzen können, um:
+ **Umsatz maximieren:** Durch intelligente Upselling-, Cross-Selling- und dynamische Preisstrategien
+ **Generieren Sie Leads:** Durch die systematische Erfassung und Qualifizierung von Kundeninformationen für mehrere Einnahmequellen
+ **Verbessern Sie das Kundenerlebnis:** Einsatz von KI, um natürliche Sprache zu verstehen und personalisierte Interaktionen zu ermöglichen
+ **Optimieren Sie den Betrieb:** Durch einen automatisierten Kundenservice, der effizient skaliert und gleichzeitig die Qualität beibehält
Die in dieser Übung vorgestellten Techniken können für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle angepasst und erweitert werden und bieten so eine Grundlage für die Entwicklung ausgeklügelter Konversations-KI-Lösungen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.
### Nächste Schritte
Um Ihren SmartCommerce Bot weiter zu verbessern, sollten Sie die Implementierung von Folgendem in Betracht ziehen:
+ **Fortgeschrittene Integrationen:**
+ CRM-Systemintegration für vollständige Kundenprofile
+ Verbindungen zum Inventarverwaltungssystem für Verfügbarkeit in Echtzeit
+ Integration der Zahlungsabwicklung für reibungslose Transaktionen
+ **Einsatz auf mehreren Kanälen:**
+ Integration des Chat-Widgets auf der Website
+ Verbindungen zu Social-Media-Plattformen
+ Implementierung der Sprachschnittstelle
+ **Fortgeschrittene Analytik:**
+ Entwicklung kundenspezifischer Dashboards für Geschäftskennzahlen
+ Prädiktive Analysen für das Kundenverhalten
+ ROI-Tracking und Attributionsmodellierung
# Bewährte Methoden für den Einstieg
## Prinzipien der Gesprächsgestaltung
Wenn Sie diese Prinzipien des Konversationsdesigns von Anfang an befolgen, können Sie effektivere, wartungsfreundlichere und benutzerfreundlichere Amazon Lex V2-Chatbots entwickeln, die natürliche Interaktionen ermöglichen.
### Kernprinzipien des Designs
+ **Beginnen Sie mit den Benutzerzielen** — Gestalten Sie Ihren Bot danach, was die Benutzer erreichen möchten, und nicht danach, was Ihr System kann. Konzentrieren Sie sich auf die Reise des Benutzers und die gewünschten Ergebnisse.
+ **Verwenden Sie natürliche Sprache** — Schreiben Sie Eingabeaufforderungen und Antworten in Konversation. Vermeiden Sie Fachjargon und sprechen Sie so, wie es ein hilfsbereiter Mensch tun würde.
+ **Stellen Sie klare Optionen** bereit — Wenn Benutzer nicht weiterkommen, bieten Sie konkrete Beispiele dafür an, was sie sagen können, anstatt generischen Hilfetext.
+ **Halten Sie es einfach** — Beginnen Sie mit den grundlegenden Funktionen und erhöhen Sie die Komplexität schrittweise. Benutzer sollten in der Lage sein, häufig auftretende Aufgaben schnell zu erledigen.
+ **Gehen Sie würdevoll mit Fehlern um** — Wenn der Bot etwas nicht versteht, geben Sie hilfreiche Hinweise, anstatt einfach nur zu sagen: „Ich verstehe nicht“.
+ **Bestätigen Sie wichtige Aktionen** — Bestätigen Sie immer, bevor Sie Maßnahmen ergreifen, die nicht einfach rückgängig gemacht werden können, z. B. Bestellungen aufgeben oder Informationen löschen.
+ **Fluchtwege bereitstellen** — Bieten Sie Benutzern immer die Möglichkeit, von vorne zu beginnen, Hilfe zu erhalten oder sich bei Bedarf mit einem Menschen in Verbindung zu setzen.
### Bewährte Methoden für den Gesprächsablauf
+ **Klare Erwartungen setzen** — Teilen Sie den Benutzern zu Beginn der Konversation mit, was der Bot tun kann und was nicht.
+ **Verwenden Sie Progressive Disclosure** — Fragen Sie Stück für Stück nach Informationen, anstatt Benutzer mit mehreren Fragen zu überfordern.
+ **Geben Sie Kontext** an — Erinnern Sie die Nutzer daran, welche Informationen Sie bereits gesammelt haben und welche Sie noch benötigen.
+ **Machen Sie Korrekturen einfach** — Erlauben Sie Benutzern, Informationen zu korrigieren, ohne komplett von vorne beginnen zu müssen.
## Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis
Diese praktischen Beispiele zeigen, wie die Prinzipien des Konversationsdesigns auf allgemeine Szenarien angewendet werden können, denen neue Amazon Lex V2-Benutzer begegnen.
### Anwendungsfall 1: Terminbuchung
**Szenario:** Eine Arztpraxis möchte die Terminplanung automatisieren.
**Herausforderung:** Benutzer müssen mehrere Informationen angeben (Art der Dienstleistung, Datum, Uhrzeit, Kontaktinformationen) und möchten möglicherweise Details ändern.
**Lösungsansatz:**
+ **Start Broad:** „Welche Art von Termin möchten Sie vereinbaren?“ (zahnärztliche Untersuchung, Augenuntersuchung, Beratung)
+ **Eingrenzen:** „Wann würden Sie Ihren Zahnarzttermin bevorzugen?“ (Akzeptieren Sie flexible Eingaben wie „nächste Woche“ oder „Freitagnachmittag“)
+ **Bestätigung und Angebotsänderungen:** „Ich habe für Freitag, den 15. März, um 14 Uhr eine Zahnreinigung für Sie geplant. Funktioniert das für dich?“
+ **Änderungen bearbeiten:** Wenn der Benutzer sagt: „Können wir stattdessen 15 Uhr nachholen?“ , aktualisieren Sie die Uhrzeit, ohne den gesamten Vorgang neu zu starten.
**Wichtigste Techniken:**
+ Verwenden Sie [Amazon.date](built-in-slot-date.md) und [Amazon.Zeit](built-in-slot-time.md) für flexible date/time Eingaben
+ Erstellen Sie benutzerdefinierte Slot-Typen für Termintypen
+ Verwenden Sie die Bestätigungsaufforderungen, bevor Sie Buchungen abschließen
### Anwendungsfall 2: Anfrage zum Bestellstatus
**Szenario:** Ein E-Commerce-Unternehmen möchte, dass Kunden den Bestellstatus überprüfen, ohne den Support anrufen zu müssen.
**Herausforderung:** Benutzer haben ihre Bestellnummer möglicherweise nicht griffbereit oder fragen auf unterschiedliche Weise.
**Lösungsansatz:**
+ **Mehrere Einstiegspunkte:** Akzeptiere „Wo ist meine Bestellung?“ , „Mein Paket verfolgen“ oder „Bestellstatus“
+ **Flexible Identifizierung:** „Ich kann Ihnen helfen, Ihre Bestellung zu verfolgen. Haben Sie Ihre Bestellnummer oder möchten Sie lieber Ihre E-Mail-Adresse verwenden?“
+ **Hilfreiche Hinweise:** „Ihre Bestellnummer befindet sich normalerweise in Ihrer Bestätigungs-E-Mail und beginnt mit 'ORD-'“
+ **Klare Ergebnisse:** „Ihre Bestellung \$1ORD -12345 wurde gestern versandt und wird morgen um 20 Uhr eintreffen. Möchten Sie Einzelheiten zur Sendungsverfolgung?“
**Wichtigste Techniken:**
+ Verwenden Sie integrierte Slot-Typen wie AMAZON. AlphaNumeric für Bestellnummern
+ Bieten Sie mehrere Möglichkeiten zur Identifizierung von Bestellungen an (E-Mail, Telefon, Bestellnummer)
+ Geben Sie in Ihren Antworten klare, umsetzbare Informationen
### Anwendungsfall 3: Häufig gestellte Fragen und Support
**Szenario:** Ein Softwareunternehmen möchte häufig gestellte Support-Fragen automatisch beantworten.
**Herausforderung:** Benutzer stellen dieselben Fragen auf viele verschiedene Arten, und einige Probleme erfordern menschliche Hilfe.
**Lösungsansatz:**
+ **Umfassende Erkennung von Absichten:** Trainieren Sie Ihre Absichten darin, Varianten wie „Ich kann mich nicht anmelden“, „Anmeldeprobleme“ und „Passwort funktioniert nicht“ zu erkennen
+ **Geführte Fehlerbehebung:** „Versuchen wir es mit ein paar schnellen Schritten. Haben Sie zunächst versucht, Ihr Passwort zurückzusetzen?“
+ **Eskalationspfad:** „Wenn diese Schritte nicht funktionieren, kann ich Sie mit unserem Support-Team verbinden. Möchtest du, dass ich das mache?“
+ **Follow-up:** „Hat das Ihr Problem gelöst? Du kannst immer „Hilfe“ sagen, wenn du Hilfe bei etwas anderem benötigst.“
**Die wichtigsten Techniken:**
+ Verwenden Sie viele Beispieläußerungen, um zu erfassen, wie Benutzer Probleme äußern
+ Bieten Sie eher step-by-step Anleitungen als lange Erklärungen
+ Bieten Sie immer einen Weg zur menschlichen Unterstützung an, wenn automatisierte Hilfe nicht ausreicht
### Umgang mit komplexen Szenarien
Selbst einfache Bots stoßen auf komplexe Situationen. So gehen Sie elegant mit ihnen um:
+ **Wenn Benutzer ihre Meinung ändern:**
+ Nutzer: „Eigentlich will ich Rosen statt Tulpen“
+ Bot: „Kein Problem\$1 Ich habe deine Bestellung auf Rosen aktualisiert. Ihre Rosen sind am Freitag um 14 Uhr zur Abholung bereit. Ist das richtig?“
+ **Wenn Informationen unklar sind:**
+ Nutzer: „Ich brauche Blumen für nächste Woche“
+ Bot: „Ich helfe gerne\$1 Welcher Tag nächste Woche passt am besten zu dir? Du kannst so etwas wie „Montag“ oder „nächsten Dienstag“ sagen.“
+ **Wenn der Bot es nicht versteht:**
+ Benutzer: „Ich will die lila mit den langen Stielen“
+ Bot: „Ich möchte sichergehen, dass ich das richtig mache. Suchst du nach lila Blumen? Wir haben lila Rosen, lila Tulpen und lila Iris im Angebot.“
+ **Wenn Benutzer von vorne beginnen müssen:**
+ Benutzer: „Stornieren Sie das, ich möchte von vorne beginnen“
+ Bot: „Natürlich\$1 Ich habe deine aktuelle Bestellung gelöscht. Welche Art von Blumen möchten Sie heute bestellen?“