Secara otomatis mengkategorikan kontak dengan mencocokkan percakapan dengan pernyataan bahasa alami, atau kata dan frasa tertentu

1. Masuk ke Menghubungkan Pelanggan dengan akun pengguna yang ditetapkan profil CallCenterManager keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin Aturan.

2. Pada menu navigasi, pilih Analytics dan optimasi, A turan.

3. Pilih Buat aturan, Analisis percakapan.

4. Tetapkan nama untuk aturan.

5. Di bawah Kapan, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis pasca-panggilan, analisis waktu nyata, analisis pasca- obrolan, analisis obro lan waktu nyata, atau analisis email.

   

6. Pilih Tambahkan kondisi, lalu pilih jenis kecocokan:

   • Kata atau Frasa - Pencocokan Per sis: Menemukan kontak yang cocok dengan kata atau frasa yang tepat. Masukkan kata atau frasa, dipisahkan oleh koma.

   • Pencocokan Pola Kata atau Frasa: Menemukan kontak dengan mencari pola kata atau frasa. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, jika Anda mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit”, Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak berada dalam jarak satu kata dari “kartu.”

   • Bahasa Alami - Pencocokan Semantik: Gunakan AI generatif untuk menemukan kontak yang cocok dengan pernyataan bahasa alami yang disediakan. Pernyataan itu harus dijawab dengan jawaban ya atau tidak. Bahasa alami - Pencocokan semantik digunakan ketika Anda ingin mencocokkan kontak dengan kriteria spesifik konteks atau ketika ada terlalu banyak kata atau frasa yang mungkin untuk dicocokkan. Berikut ini adalah beberapa contohnya:

     • “Pelanggan ingin membuat perubahan pada paket langganan mereka.”

     • “Pelanggan menunjukkan keinginan untuk menghentikan layanan mereka saat ini.”

     • “Agen menawarkan beberapa opsi pembayaran.”

     • “Agen meyakinkan pelanggan bahwa panggilan mereka penting dan meminta waktu tunggu tambahan.”

     • “Agen menyelesaikan semua masalah pelanggan.”

     catatan

     • Bahasa Alami - Kondisi Pencocokan Semantik tidak dapat digunakan untuk analisis real-time.

     • Untuk membuat aturan yang menggunakan AI generatif memerlukan izin tambahan: A turan - AI Generatif.

     Kiat Pro: Gunakan AI-powered bahasa Al ami generatif- Kecocokan semantik jika sebelumnya Anda menggunakan Kata atau Frasa - Pencocokan Semantik.

   • Kata atau Frasa - Pencocokan Semantik: Menemukan kata-kata yang mungkin sinonim. Misalnya, jika Anda memasukkan “marah” itu bisa cocok dengan “tidak bahagia,” atau “hampir tidak dapat diterima” dapat cocok dengan “tidak dapat diterima,” dan “berhenti berlangganan” dapat cocok dengan “batalkan langganan.” Demikian pula, secara semantik dapat mencocokkan frasa. Misalnya, “terima kasih banyak telah membantu saya,” “terima kasih banyak dan ini sangat membantu,” dan “Saya sangat senang Anda dapat membantu saya.”

     Ini menghilangkan kebutuhan untuk menentukan daftar kata kunci yang lengkap saat membuat kategori, dan memberi Anda kemampuan untuk menayangkan jaring yang lebih luas untuk mencari frasa serupa yang penting bagi Anda. Untuk hasil pencocokan semantik terbaik, berikan kata kunci atau frasa dengan makna serupa dalam kartu pencocokan semantik. Saat ini, Anda dapat memberikan maksimal empat kata kunci dan frasa per kartu pencocokan semantik.

7. Menggunakan Kata atau Frasa - Pencoco kan Persis sebagai contoh, masukkan kata atau frasa, dipisahkan oleh koma, yang ingin Anda sorot dan pilih Tam bah. Setiap kata atau frasa yang dipisahkan oleh koma mendapatkan barisnya sendiri di kartu.

   
   

   Logika yang digunakan analitik percakapan untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN memanggil AND Example AND Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN MEMBANTU DAN Anda).

   Atau, gunakan kondisi Natural Language - Semantic Match dan masukkan pernyataan bahasa alami di kotak teks, yang harus dapat dievaluasi oleh AI Generatif sebagai Benar atau Salah.

   

8. Untuk menambahkan lebih banyak kata atau frasa, pilih Tambahkan grup kata atau frasa. Pada gambar berikut, kelompok kata atau frasa pertama adalah apa yang mungkin diucapkan agen. Kelompok kedua adalah apa yang mungkin diucapkan pelanggan.

   

   1. Logika yang digunakan analitik percakapan untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN memanggil AND Example AND Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda DAN) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN membantu DAN Anda).

   2. Kedua kartu dihubungkan dengan AND. Ini berarti, salah satu baris di kartu pertama perlu diucapkan DAN kemudian salah satu frasa di kartu kedua perlu diucapkan.

   Logika yang digunakan analitik percakapan untuk membaca dua kartu kata atau frasa adalah (kartu 1) DAN (kartu 2).

9. Pilih Tambahkan kondisi untuk menerapkan aturan ke:

   • Antrian khusus

   • Ketika atribut kontak memiliki nilai tertentu

   • Ketika skor sentimen memiliki nilai tertentu

   Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen bekerja di antrian Pen BasicQueue agihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen berlokasi di Seattle.

   

Selain mengkategorikan kontak, Anda dapat menentukan tindakan apa yang harus dilakukan Connect Customer:

1. Menghasilkan EventBridge acara

2. Buat Tugas

3. Buat Kasus

4. Kirim pemberitahuan email

5. Membuat aturan yang mengirimkan evaluasi otomatis

1. Setelah selesai, pilih S impan.

2. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analisis percakapan Connect Customer menganalisis percakapan.

   Anda tidak dapat menerapkan aturan ke percakapan sebelumnya yang disimpan.