Historische gegevens importeren om de agent te trainen

Eerdere gesprekken kunnen de agent leren hoe je klanten werkelijk vragen. Krachtig, en het vraagt een besluit over wat je hem voert.

Eerdere gesprekken kunnen de agent leren hoe je klanten werkelijk vragen. Krachtig, en het vraagt een besluit over wat je hem voert.

Ze importeren

1. Open de trainingsinstellingen van de AI-agent.
2. Kies de historische gesprekken die je wilt gebruiken.
3. Start de import.
4. Bekijk wat eruit is afgeleid voordat je ernaar handelt.

Wat dit je oplevert

De formuleringen die klanten werkelijk gebruiken, en hoe vaak elk onderwerp voorkomt. Dat is informatie die je niet uit je verbeelding haalt, en ze spreekt de interne namen voor dingen meestal tegen.

Het is net zoveel waard om te bepalen wat je documenteert als voor de agent zelf.

Kies de periode bewust

Recente gesprekken weerspiegelen het huidige product; oude beschrijven hoe het vroeger werkte. Een jaar is meestal het juiste venster, en korter als je iets wezenlijks hebt gewijzigd.

Oude antwoorden waren niet allemaal juist

In historische uitwisselingen zitten agents die zich vergisten, beleid dat sindsdien is gewijzigd, en omwegen die niet meer nodig zijn. Behandel de import als een bron van vragen en niet als een bron van antwoorden.

Denk na over wat erin staat

Echte gesprekken bevatten echte klantgegevens. Bekijk wat er in je tickets staat voordat je ze importeert, en betrek degene die daar in je organisatie over gaat.

Lees wat eruit kwam

De onderwerpen die eruit zijn gehaald zijn een rapport over je supportafdeling. Alles wat vaak voorkomt en niet is gedocumenteerd is een artikel om te schrijven, en die lijst is meer waard dan de training zelf.

Zie ook

• Use cases maken
• Hoe Zendesk omgaat met je gegevens in AI-functies
• Inhoud voor het helpcenter maken uit ticketgegevens