Popis flow
Účel a výhody
Tento workflow implementuje sofistikovaného chatbota navrženého k odpovídání na uživatelské dotazy s využitím interní znalostní báze. Pokud narazí na dotazy, které jsou příliš složité nebo mimo rozsah jeho znalostí, plynule eskaluje dotaz lidskému agentovi přes Tawk, což zajistí kvalitní podporu za všech okolností. Flow je navrženo pro efektivní škálování a automatizaci, což ho činí ideálním pro firmy, které chtějí optimalizovat procesy zákaznické podpory.
Kroky workflow a komponenty
1. Zahájení chatovací relace a uvítací zpráva
- Spouštěč: Workflow začíná, když uživatel otevře chatovací relaci.
- Akce: Chatbot automaticky odešle uživateli uvítací zprávu, představí se a vysvětlí své možnosti včetně schopnosti odpovídat na dotazy a případně předávat lidskému agentovi (přes Tawk).
Krok | Komponenta | Účel |
---|
Chat otevřen | ChatOpenedTrigger | Detekuje zahájení nové chatovací relace |
Uvítací zpráva | MessageWidget | Odesílá uvítací/úvodní zprávu uživateli |
Zobrazení zprávy | ChatOutput | Zobrazí uvítací zprávu v chatovacím rozhraní |
2. Zachycování vstupu uživatele a historie chatu
- Vstup uživatele: Uživatel zadá svůj dotaz nebo zprávu do chatu.
- Historie chatu: Workflow udržuje historii konverzace v reálném čase, čímž zajišťuje plný kontext pro přesné odpovědi i případnou eskalaci.
Krok | Komponenta | Účel |
---|
Zachycení vstupu | ChatInput | Přijímá uživatelovu zprávu |
Uložení historie | ChatHistory | Uchovává kontext konverzace |
3. Automatizovaná odpověď s napojením na znalostní bázi
- Vyhledávání znalostí: Když uživatel položí dotaz, chatbot (Tool Calling Agent) se dotáže interního Document Retrieveru na relevantní informace v organizaci.
- Generování odpovědi: AI použije nalezené znalosti k sestavení užitečné odpovědi. Pokud je kontext nedostatečný nebo je dotaz nejasný, chatbot požádá uživatele o upřesnění.
Krok | Komponenta | Účel |
---|
Vyhledání dokumentů | DocumentRetriever | Hledá ve vnitřní znalostní bázi relevantní obsah |
Vytvoření odpovědi | ToolCallingAgent | Využije AI k odpovědi či rozhodnutí o předání dál |
4. Inteligentní eskalace na lidskou podporu (integrace Tawk)
- Logika eskalace:
- Pokud není možné odpovědět na dotaz na základě znalostní báze a otázka se týká softwaru, chatbot zohledňuje jazyk:
- Pokud v angličtině: nabídne spojení s reálným agentem.
- Pokud v jiném jazyce: zeptá se, zda si uživatel přeje být spojen s podporou v angličtině.
- Plynulé předání: Chatbot nabídne tlačítko nebo výzvu (pomocí TawkHumanAssistTool) k propojení s lidským agentem přes Tawk, případně včetně relevantní historie chatu pro usnadnění lidskému operátorovi.
- Zobrazení: Výsledek (odpověď AI nebo výzva k eskalaci) se zobrazí v chatu.
Krok | Komponenta | Účel |
---|
Předání člověku | TawkHumanAssistTool | Umožňuje kontaktovat lidského agenta přes Tawk |
Zobrazení odpovědi | ChatOutput | Zobrazí uživateli odpověď AI nebo výzvu k eskalaci |
Klíčové vlastnosti a výhody
- Automatizovaná podpora první linie: Automatizovaně zvládá většinu rutinních a znalostních dotazů, čímž snižuje zátěž lidských agentů.
- Porozumění v kontextu: Udržuje historii chatu a využívá interní dokumentaci pro přesné odpovědi.
- Inteligentní eskalace: Zajišťuje, že uživatelé nejsou zklamáni limity AI—složitější nebo nejasné případy jsou předány lidem.
- Podpora více jazyků: Chatbot odpovídá v jazyce uživatele a inteligentně řeší předání pro neanglicky hovořící.
- Lepší uživatelská zkušenost: Uživatelé získají rychlé, užitečné odpovědi a jasné instrukce v případě nutnosti eskalace.
Proč je tento workflow užitečný pro škálování a automatizaci
- Škálovatelnost: Zvládne více chatů najednou bez nutnosti navyšovat lidské zdroje.
- Konzistence: Poskytuje standardizované, přesné odpovědi podle nejnovějších interních znalostí.
- Efektivita: Zkracuje časy odezvy a zajišťuje, že lidským agentům se dostanou jen dotazy, které skutečně vyžadují jejich expertízu.
- Spokojenost zákazníků: Uživatelé mají vždy cestu k personalizované podpoře, pokud je potřeba, a nikdy nezůstanou „na mrtvém bodě“.
Tento workflow je ideální pro firmy, které chtějí automatizovat podporu v první linii, maximalizovat produktivitu agentů a udržet kvalitní zákaznickou komunikaci i ve velkém měřítku.