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Benjamin AronovはVonageの開発者支援者です。彼はRuby on Railsのバックグラウンドを持つ実績のあるコミュニティ・ビルダーです。Benjaminは故郷であるテルアビブのビーチを楽しんでいる。テルアビブを拠点に、世界最高のスタートアップの創設者たちと出会い、学ぶことができる。技術以外では、完璧なパン・オ・ショコラを求めて世界中を旅するのが好き。
チャットボットのROIを高める：人間のエージェントによるリクエストの偏向
所要時間：1 分
今日のデジタル時代において、顧客は迅速で効率的なサポートを期待しています。会話型AIエージェントは、人間のカスタマーサポートエージェントの必要性を減らしながら、まさにそれを提供することができます。会話型AIエージェントは、迅速な作業によって顧客体験を向上させるだけでなく、貴社のビジネスを大幅に節約することができます！
2024年2月、 Klarnaは、同社の新しいAIアシスタントが、わずか1カ月で顧客サービスのチャットの3分の2を処理していると報告した。これは人間のエージェント700人分に相当する。同社は、このアウトソーシングによって今年さらに4000万ドルの利益がもたらされると見積もっている。
AIスタジオと呼ばれるVonageのノーコード／ローコードプラットフォームを使えば、どんなに小さな会社でも大企業と同じように振る舞い、バーチャルアシスタントを活用して大きな節約をすることができる。しかし、最高の設計のエージェントであっても、一部のユーザーはシステムを操作して人間のエージェントと直接話そうとする。
ありがたいことに、Vonageのチームは、人間のエージェントに対する即時のリクエストをそらすための非常に効果的な戦略を実装しています。実際のエージェントでは、この戦略によってエージェントのリクエストが最大30%減少しました！さらに、即時エージェントリクエストは2%未満でした。つまり、発信者はまずバーチャルエージェントによっていくつかの質問に答えてもらい、その後人間のエージェントにフォローアップしてもらうことができたのです。
このチュートリアルでは、このような人間のエージェントからの要求をそらし、代わりにバーチャルアシスタントと対話するようにユーザーを誘導するエージェントを構築するための私たちの戦略を紹介します。
TLDR; 完全に構築されたエージェントは ビルドアウトされたエージェントをGithubで見つけることができます。 インポート方法.
この作戦の天才であるケイラ・Sに大きな拍手を送りたい！
エージェントを作成するには、AI Studio ドキュメントに記載されている手順に従ってください。 こちら.エージェントには3つの重要なオプションがあります：
タイプ テレフォニー
テンプレート ゼロから始める
イベント アウトバウンド
この例では、ピザ屋のエージェントを作成します。ユーザーはいくつかのことができます：
注文する
店舗検索
現在のクーポン情報について
ポイント残高を確認する
人間のエージェントに依頼する
人間によるエージェントの偏向がない通常のエージェントは、このようになる：
Simple Inbound Virtual Agent with Subflows
このフローでは、ユーザーの問い合わせを収集し、パラメータとして 入力を収集するノードを使用します。次に 分類ノードを使用して、定義された インテント.各インテントに対して、ユーザーを対応する サブフロー各フローのロジックは適宜処理される。例：注文フロー、場所検索フロー、ヒューマンエージェントフローなど。
このチュートリアルでは、これらのビジネス固有のサブフローの内部で何が起こるかは気にしません。その代わりに、これらのサブフローを取り囲むAgent Deflectionアーキテクチャに焦点を当てます。
これは素晴らしい第一歩です。しかし、「人間と話したい」と即座にリクエストするのではなく、音声エージェントと実際に対話するようにユーザーを促すにはどうしたらいいでしょうか？
すぐに人間のエージェントに接続されるのではなく、バーチャルアシスタントと対話するようにユーザーを誘導するために、私たちの戦略は、バーチャルアシスタントが助けることができることをユーザーに2回提案し、問い合わせを再入力する機会を与えます。もしユーザーが3回続けてエージェントに問い合わせた場合は、直接人間に問い合わせさせる。
まず、新しい パラメータを作成し、デフォルトを0に設定する。
Create a New Custom Parameter to Track Virtual Interactions
次に、フローを更新するために 条件ノードを作成することでフローを更新します。このノードはVirtual_agent_interaction?と呼ばれ、virtual_agent_interactionsが2以下であることをチェックする1つの条件だけを持ちます。
Create a Conditional to Check User Interactions
ここで、Classification ノードの Human Agent Intent を Virtual_agent_interaction 条件に接続します。しかし、新しい条件フローはどうでしょうか？それはどこに接続すべきだろうか？そのために、Agent Deflection Flowという新しいサブフローを作成します。
このサブフローでは、まずvirtual_agent_interactionsを更新し、その値を1増やす。これは カスタムコードノード:
Use Custom Code to Increment User Interactions
次に、別のCollect Inputノードで、ユーザーに何をしたいかを再度尋ね、前と同じ問い合わせパラメーターを再利用します。しかし、今度は次のようなプロンプトでユーザーを後押しします：
Use Nudging Language to Collect Inquiries
これでAgent Deflectionサブフローを終了し、分類ノードに接続することができる。こうすることで、ユーザがHuman Agent Intentに到達する最初の2回は、Agent Deflectionサブフローに送られます。しかし、2回到達すると、条件によりHuman Agentサブフローに送られるようになる。
しかし、ちょっとした問題がある。ユーザーが他のフローに入るときはどうでしょうか？彼らは複数の質問をしたいかもしれませんよね？そのたびにバーチャル・アシスタントにリダイヤルさせるべきではありません。
別の問い合わせ」というサブフローでエージェントを更新することができます。このサブフローは、別の質問をしたいかどうかをユーザに尋ね、別の問い合わせを収集するか、エージェントを終了するかのいずれかの条件を使用し、最後に新しい問い合わせを分類ノードに再度送信します。
Additional Request Flow
しかし、何が問題なのでしょうか？ユーザが2回目の問い合わせをしたとき、virtual_agent_interactionsは0に設定されたままです。ピザを注文したユーザにペナルティを与えたくありません。
単純に パラメータを設定するノードを追加するだけです。フローを実行します。ここでは、virtual_agent_interactionsを2に設定し、ユーザーを分類ノードに戻します。
Agent Deflection with Repeat Inquiry Flow
多くのヒューマン・エージェントのリクエストのもう一つの原因は、あなたの意図の多くに合致し、エージェントを混乱させるかもしれない、非常に広範な質問をするユーザーから来るものです。通常、エージェントは "申し訳ありません、理解できませんでした "と答えるでしょう。これは、バーチャルエージェントに対する発信者の信頼を低下させ、その時点で人間に転送するように要求することになります。
その代わりに、「幅広い問い合わせ」インテントを作成することができます。これは、より優しいメッセージを与え、ユーザーの問い合わせを再度尋ねます。しかし、ユーザーはエージェントが実際に自分のことを理解してくれていると思うので、自信を得ることができます。
ピザエージェントの例では、"pizza"、"help"、"question"、"pizza question "などの入力が幅広いクエリーとなる。
ここでも、Broad Queriesというサブフローを作成する。もう一度、Collect Inputノードを使用して、問い合わせパラメータを収集する。ただし、ここでは「いい質問ですね！もっと具体的に教えてください。ご質問は何ですか？
Deflecting Broad Queries with a Nudge
しかし、サブフローを離れ、Classificationノードに接続する前に、setパラメータを使用し、virtual_agent_interactionsパラメータを1に更新します。これは、ユーザがバーチャルエージェントを使おうとしたことを評価します。もしユーザがすぐに人間のエージェントを要求した場合、2回ではなく1回だけプッシュバックします。エージェントに応答するように要求されるのは3回目なので、これは公平です。
Full Agent Deflection Flow
ここまで、バーチャルエージェントを介した非常に強力なカスタマーエクスペリエンス・インタラクションの実装方法を見てきました。私たちのチャットボットは、高価な人間の従業員を加えることなく、ユーザーに要求を解決するよう促すことで、ビジネスの効率を高めるのに役立ちます。AI Studioのローコードプラットフォームを使用することで、あらゆる規模の企業がこのような有利なコスト削減策を利用できるようになります。
この記事が面白かったら、Vonage Developerまでお知らせください。 コミュニティSlack.この投稿は、実際に大規模に使用されているエージェントに触発されたものです。AI Studioを使用した戦略や経験を共有し、皆で改善していきましょう！また X（旧 Twitterでフォローすることもできます。
