Como lidar com entradas inesperadas do usuário usando os planos alternativos do AI Studio

Os loops infinitos em agentes de IA conversacional podem levar a uma experiência do usuário frustrante e desmotivadora, prendendo-o em um ciclo de perguntas repetidas sem saída. Isso muitas vezes deixa os usuários com a sensação de estarem presos e desamparados, como se estivessem percorrendo um labirinto burocrático que nunca chega a uma solução. Não é de se admirar que eles acabem gritando: “TRANSFERAM-ME PARA UMA PESSOA!”

A origem desse problema geralmente decorre de casos extremos que passam despercebidos em que o agente não foi projetado para lidar com a entrada do usuário. Felizmente, o AI Studio da Vonage oferece uma solução poderosa: planos alternativos. No entanto, sem uma estratégia de planos alternativos bem projetada, você corre o risco de criar ainda mais loops infinitos.

Nesta postagem, você aprenderá a usar de forma eficaz os fallbacks e contadorese transferências para operadores humanos para quebrar esses loops e criar uma experiência de usuário mais fluida no Vonage AI Studio.

O que são os planos alternativos do AI Studio?

No Vonage AI Studio, há dois cenários em que os usuários podem fornecer dados problemáticos:

1. A entrada do usuário é, de certa forma, inesperada:

   • No agentes de SMS, um nó “Coletar Entrada” pode resultar em um único tipo de fallback: “Missed”. “Missed” significa que a resposta do usuário não correspondeu ao tipo de entidade esperado.
     

   • Em Agentes de voz, um nó “Coletar Entrada” pode resultar em dois tipos de resultados alternativos. Além de “Perdeu”, pode resultar em “Sem entrada”. “Sem entrada” significa que o usuário não digitou nem disse uma resposta.
     

   • No agentes do WhatsApp, um nó “Collect Input” também pode resultar em dois tipos de falhas: “Missed” ou “Unexpected Input Type”. “Missed” é o mesmo que nos agentes de SMS e Voice. No entanto, “Unexpected Input Type” significa que o usuário respondeu com um tipo de mídia diferente. Por exemplo, se o seu agente estiver esperando um texto, mas o usuário responder com uma imagem.

2. O usuário informou que um nó de classificação não consiga classificar:

• Isso ocorre quando o agente consegue descobrir como associar a entrada do usuário a uma das Intents que você definiu.

Para cada um desses cenários, o AI Studio cria automaticamente pontos de saída nos nós. Isso nos permite definir o que deve acontecer quando esses cenários ocorrerem no seu agente.

Mecanismo de nova tentativa integrado ao AI Studio

Os nós de entrada do Collect incluem um recurso de nova tentativa, permitindo que você defina o “Número de novas tentativas” para tentativas de entrada válidas e forneça um “Aviso de nova tentativa” para informar aos usuários quando eles precisarem digitar novamente a informação.

Built-in Retry Feature in a WhatsApp Collect Input Node

Então, por que precisamos criar fluxos alternativos se já temos tentativas de repetição integradas? As tentativas de repetição são ótimas, mas cobrem todos os erros, seja uma entrada ausente ou nenhuma entrada/entrada inesperada. Portanto, ficamos um pouco limitados ao explicar ao usuário como corrigir sua resposta. Não importa quantas tentativas permitamos, o usuário pode continuar inserindo dados incorretos repetidamente. Que experiência de usuário um pesadelo! 

Em segundo lugar, ainda temos o caso de erros na classificação de intenções nos nós de classificação. Felizmente, o AI Studio oferece pontos de saída para criar uma experiência de usuário mais intuitiva e orientar nossos usuários.

Como criar um fluxo alternativo

Como criar um tipo de entrada inesperado ou um plano alternativo em caso de ausência de entrada

Seja para coletar entradas de agentes de Voice, SMS ou WhatsApp, essa é uma ótima maneira de lidar com aqueles problemas incômodos de entrada de dados. Vou usar um fluxo do WhatsApp, mas você pode adaptá-lo às suas necessidades. Passo 1: Adicione um Nó Contador

Vou adicionar um contador e aumentar o “Número de tentativas” para 2. Em seguida, clico em “Salvar e sair”.

increase_number_of_retries

Agora você pode ver que meu contador tem dois pontos de saída: 1 e 2. Com vários pontos de saída, posso criar vários cenários, dependendo se esta é a primeira ou a segunda vez que o usuário insere dados incorretos.

Create Different Flows Based on Different Iterations of the Counter

Para meu primeiro ponto de saída, vou conectá-lo de volta ao nó “Collect Input” para que o usuário possa tentar novamente. No entanto, o usuário pode ficar bastante confuso se for perguntado: “Como posso ajudá-lo?”, depois que ele digitar uma resposta, e novamente for perguntado: “Como posso ajudá-lo?”. Para resolver isso, vou adicionar um nó “Send Message” para explicar o problema.

Example of a Fallback ExplanationAgora, posso conectar o nó “Explicação” de volta ao nó “Coleta de Entrada” original.

A etapa final é lidar com o caso em que o contador está em 2, ou seja, na segunda vez que um usuário inserir uma entrada inesperada. Nesse caso, vou conectar o usuário a uma equipe de suporte por meio do nó “Live Agent Routing”. Você pode integrar o Slack e o WhatsApp por meio do nó Live Agent Routing. A implementação completa está além do escopo deste artigo. Você também pode usar o nó “Send Email” aqui, para que o usuário possa deixar seus dados e perguntas, e sua equipe responda por e-mail.

Collect Input Node Fallback Flow Example

Como criar uma opção alternativa em caso de falha na classificação

Agora, vamos lidar com o cenário em que o usuário insere um tipo de entrada esperado. Para isso, vou adicionar um nó de Classificação e atribuir a ele algumas intenções. Assim como tínhamos anteriormente o ponto de saída “Tipo de entrada inesperado”, agora temos o ponto de saída “Não identificado”.

Classification of Collect Input Example

Agora vou repetir os passos que fiz antes:

1. Crie um nó contador com pontos de saída para 1 e 2 tentativas.

2. Crie uma mensagem explicativa para ajudar o usuário a entender por que sua entrada apresentou problemas. Por exemplo: “Desculpe, tivemos dificuldade em entender sua pergunta. Por favor, repita com mais detalhes.”

3. Conecte-os aos nós “Collect Input” e “Live Agent Routing”, respectivamente.

O fluxo completo fica assim:

Classification Node Fallback Flow Example

Conclusão

Os fluxos de fallback são bastante simples, mas muito poderosos. Eles podem determinar se um usuário considera os agentes automatizados úteis ou frustrantes. Como você está utilizando os fluxos de fallback em seus agentes? Em que pontos seus usuários estão enfrentando dificuldades? Quero saber mais sobre isso! Junte-se a mim no Slack da Comunidade Vonage. Temos até um canal dedicado exclusivamente ao AI Studio. Você também pode seguir o o VonageDev no X para ficar por dentro das últimas notícias, eventos e atualizações da Vonage.