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Wie man respond.io als Dialogflow CRM verwendet [Juli 2023]

Iaroslav Kudritskiy
Juli 12, 2019

Haben Sie sich jemals gewünscht, ein CRM für Dialogflow zu haben? Wir auch, also haben wir eins gebaut. Dies ist ein Artikel über bewährte Verfahren für die Verwendung von respond.io als Dialogflow CRM. Wir besprechen Dinge wie die Erstellung eines Dialogflow Human Handoff, die Integration von Dialogflow mit Ihrer Website und beliebte Integrationen wie unsere Chatbase Dialogflow Integration. Schauen Sie sich das Inhaltsverzeichnis unten an, um zu dem zu springen, wonach Sie suchen:

5 einfache Möglichkeiten zur Verwendung von respond.io mit Dialogflow Integration

  1. Aufzeichnung, Attributierung und Export Dialogflow Historie mit respond.io
  2. Verwenden Sie Dialogflow , um Kontakte automatisch zu markieren.
  3. Senden Sie einen Dialogflow Broadcast
  4. Dialogflow Kontakte von Broadcasts abmelden
  5. Benutzerdefinierte Dialogflow Benachrichtigungen erstellen

Erstellen Sie hybrides Human + AI Sales & Support Messaging mit respond.io als Dialogflow CRM

  1. Verwenden Sie respond.io Automatisierungen für das Onboarding neuer Kontakte
  2. Umgang mit FAQs & Verwendung von respond.io als Dialogflow CMS
  3. Fallbacks und Aufbau eines Dialogflow Human Handoff

Was ist Dialogflow

Seit Facebook die Bot-Integration auf seiner Plattform Facebook Messenger angekündigt hat, hat die Idee, Bots für die Kommunikation mit Menschen einzusetzen, an Zugkraft gewonnen. Gleichzeitig hat sich die Nutzung von Messaging-Apps bei Unternehmen für Messenger-Marketing und Messenger-Kundensupport durchgesetzt.

Die beliebtesten Tools für das Messenger-Marketing sind Bot-Builder wie Chat Fuel und ManyChat. Diese Tools eignen sich gut für Marketingmaßnahmen mit hohem Volumen und geringer Gewinnspanne, sind aber nicht gerade elegante Gesprächspartner. Sie bieten den Nutzern anklickbare Schaltflächen in einem Messenger, und das war's auch schon.

Dialogflow

An dieser Stelle kommt Dialogflow ins Spiel. Dialogflow ist ein Natural Language Processor (NLP). Obwohl Dialogflow den Nutzern wie andere Bot-Builder Optionen zum Anklicken anbieten kann, besteht die wahre Schönheit des Tools darin, dass ein Dialogflow Chatbot natürliche Sprache erkennen und mithilfe künstlicher Intelligenz entscheiden kann, wie er auf den Menschen reagieren soll.

Dialogflow ermöglicht es Ihnen, eine Reihe von Antworten zu erstellen und diesen Antworten dann Trainingsphrasen hinzuzufügen. Wenn also ein Benutzer eine Nachricht sendet, verwendet Dialogflow maschinelles Lernen, um den gesendeten Text zu verarbeiten, zu entscheiden, welche Antwort am besten passt, und die Antwort zu senden. Jede dieser Antworten wird als Intent bezeichnet.

Die Grundlagen: Dialogflow Absichten

Die Bausteine eines Dialogflow Agenten sind Intents. Jeder Intent enthält Trainingsphrasen und eine Antwort. Stellen Sie sich jeden Dialogflow Intent als eine Antwort vor, die Ihr Bot geben kann. Wenn Sie einen Dialoglow-Chatbot bauen wollen, der sieben verschiedene Antworten geben kann, benötigen Sie sieben Intents.

Ein Dialogflow Intent besteht aus Trainingsphrasen und Antworten.
Dialogflow Absicht: Trainingsphrasen und Antworten

Um eine Antwort auszulösen, muss der Nutzer eine Nachricht senden, die einem der von Ihnen eingegebenen Trainingssätze ähnlich ist. Hier kommen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ins Spiel. Denn die gesendete Nachricht muss nicht exakt übereinstimmen. Dialogflow prüft in Echtzeit, ob die Nachricht, die der Nutzer sendet, einem der von Ihnen erstellten Trainingssätze ähnlich ist. Wenn sie genau übereinstimmt, sendet Dialogflow die Antwort an den Benutzer.

Fortgeschrittene Dialogflow: Entitäten und Erfüllungen

Vielleicht denken Sie jetzt. Wenn ich sieben verschiedene Intents für sieben verschiedene Antworten benötige, brauche ich Hunderte von Intents, um den Chatbot zu bauen, den ich mir vorstelle. An dieser Stelle kommen Dialogflow Entities & Dialogflow Fulfilment ins Spiel.

Dialogflow Entitäten

Dialogflow Entitäten ermöglichen es Ihnen, wichtige Informationen wie Farben, Städte, Produktnamen usw. zu erkennen und auszuwählen. Wenn Ihr Bot also eine Person nach ihrer Lieblingsfarbe fragt, müssen Sie nicht ein Dutzend Intents erstellen, um ein Dutzend Farben zu erkennen, sondern nur einen.

So funktioniert Dialogflow Entitäten
Dialogflow Entitäten

Wie ist das möglich? Dialogflow verfügt über eingebaute Systementitäten zur Erkennung der gängigsten Elemente wie Länder, Telefonnummern, E-Mails usw. Wenn Sie möchten, dass Dialogflow Ihre Produktnamen erkennt, können Sie eine Liste mit benutzerdefinierten Entitäten erstellen.

Mit benutzerdefinierten Entitäten können Sie eine Absicht erstellen, die erkennt, dass ein Benutzer nach dem Preis eines Produkts fragt, und Sie wissen, nach welchem Produkt er fragt. Die Frage ist dann, wo Sie die Antwort unterbringen? In den Antworten ist kein Platz, um verschiedene Antworten für verschiedene Entitäten hinzuzufügen. An dieser Stelle kommt Fulfilment ins Spiel.

Dialogflow Erfüllung

Dialogflow Fulfillment ermöglicht es Ihnen, einen Dienst mit Ihrem Dialogflow Agenten zu verbinden, um beispielsweise dynamische Antworten abzurufen oder eine Aktion in Ihrem ERP auszulösen.

So verbinden Sie Dialogflow Fulfilment über Webhook.
Dialogflow Erfüllung Webhook

Um Dialogflow Fulfillment zu aktivieren, müssen Sie Ihren Dienst mit einem Webhook verbinden und Fulfillment für die Intents aktivieren, die es erfordern. Die Erfüllungslogik sollte in dem Dienst, den Sie verbinden, integriert sein.

Wie Sie die Erfüllung Ihrer Absicht aktivieren
Absichtsvollstreckung

Dialogflow ist ein sehr leistungsfähiges Werkzeug. Sie fragen sich vielleicht: Wozu brauche ich respond.io ?

Warum Sie ein Dialogflow CRM benötigen

Dialogflow ist ein extrem leistungsfähiger Natural Language Processor (NLP), und das ist seine Stärke. Bei der Erstellung einer Schnittstelle für Unternehmen lässt es Sie im Stich. Dialogflow bietet keine:

  • eine Gesprächsgeschichte
  • eine Möglichkeit, Benutzerinformationen zu speichern
  • eine Möglichkeit, ein Gespräch an einen Menschen zu übergeben
  • oder eine Möglichkeit, Ihren Kunden zu zeigen, wie gut Ihr Bot funktioniert.

Kurz gesagt, Dialogflow sieht die Nutzer, aber die Unternehmen wollen über ihre Kontakte Bescheid wissen.

Dialogflow Ausbildung

Dialogflow ermöglicht es Ihnen, den Gesprächsverlauf auf dem Trainingsbildschirm zu sehen. Der Trainingsbildschirm ist für einen Chatbot optimiert. Hier können Sie dem Agenten mitteilen, ob die von ihm gegebenen Antworten richtig oder falsch waren und ob die Entitäten korrekt extrahiert wurden.

Sie können einen Dialogflow Agenten mit dem Modul Dialogflow Training schulen.
Dialogflow Ausbildung

Das Training ist eine phantastische Funktion, aber sie gibt nicht viel Aufschluss über die Unterhaltungen eines einzelnen Kontakts, da die Chats anonym und sitzungsbezogen sind. Auf dem Trainingsbildschirm können Sie nicht erkennen, ob es sich um ein und denselben Kontakt handelt, der zehn verschiedene Unterhaltungen geführt hat, oder um zehn Kontakte, die zehn Unterhaltungen geführt haben.

Dialogflow Geschichte

Dialogflow bietet auch einen Verlaufsbildschirm. Der Verlaufsbildschirm ist eine leichte Verbesserung gegenüber dem Trainingsbildschirm. Er kann nach Datum gefilterte Sitzungen anzeigen und zeigt die gesendeten Antworten anstelle der Absicht, die aktiviert wurde, wie es der Bildschirm "Schulung" tut.

Sie können die historischen Unterhaltungen Ihres Dialogflow Agenten unter Dialogflow Verlauf einsehen.
Dialogflow Geschichte

Auch hier handelt es sich um sitzungsbasierte und anonyme Informationen, so dass es keine Möglichkeit gibt, herauszufinden, mit welchem Kontakt der Agent ein Gespräch geführt hat.

Dialogflow Analytik

Dialogflow Die Analysen sind so konzipiert, dass sie Informationen in aggregierter Form liefern. Sie können die Anzahl der Sitzungen und Abfragen, die beliebtesten Absichten und den Sitzungsfluss für einen bestimmten Zeitraum ermitteln.

Aggregierte Dialogflow Agenteninformationen sind unter Dialogflow Analytvics einsehbar.
Dialogflow Analytik

Diese Zahlen sind ein wenig besser, um einen Kunden zu zeigen. Die wesentlichen Punkte bleiben jedoch unerfüllt. Es gibt keine Möglichkeit, den Chatverlauf eines einzelnen Nutzers einzusehen, keine Möglichkeit, Nutzer in Kontakte zu verwandeln, indem Informationen über sie gesammelt und gespeichert werden, und keine Möglichkeit, einen Nutzer zurückzuschreiben, wenn der Bot versagt.

In den nächsten Abschnitten werden wir uns mit Strategien und Integrationen befassen, die es einfacher machen, einen Dialogflow -Agenten in Ihre Geschäftsaktivitäten einzubinden, indem Sie respond.io als Dialogflow CRM verwenden.

Verwendung von respond.io als Dialogflow CRM

Die Art und Weise, wie Sie respond.io und Dialogflow konfigurieren, hängt davon ab, was Sie mit Dialogflow erreichen möchten. In den nächsten Abschnitten erfahren Sie, wie Sie Dialogflow, Ihre Kanäle und Ihre Integrationen am besten verbinden.

Anschließend werden wir einige sehr einfache Anwendungsfälle für Dialogflow vorstellen und schließlich erörtern, wie man einen fortgeschrittenen Agenten einrichtet, der eine Vielzahl von Abfragen bearbeiten kann, Informationen über Kontakte erfasst, diese Informationen aufzeichnet und an einen Menschen weitergibt, wenn der Agent Dialogflow die Abfrage nicht bearbeiten kann.

Die Einrichtung: Verbinden von Dialogflow, Messaging-Apps und Integrationen mit respond.io

respond.io ist so konzipiert, dass es das Zentrum Ihrer Chatbot-Infrastruktur bildet. Sobald Sie Ihr respond.io Konto erstellt haben, können Sie Dialogflow, Messaging-Kanäle sowie Chatbase- und Zapier -Integrationen verbinden.

Rocketbots funktioniert wie ein Dialogflow CRM, das Ihnen die Integration von Rocketbots, Dialogflow, Messaging-Kanälen und anderen Integrationen ermöglicht.
respond.io Dialogflow CRM

Dialogflow CRM-Einrichtung: Verbindung zwischen Dialogflow und respond.io

Um eine Dialogflow CRM-Infrastruktur einzurichten, verbinden Sie zunächst Dialogflow mit dem respond.io Space. Um Dialogflow zu verbinden, rufen Sie die Dialogflow Integrations-JSON-Datei von der Dialogflow Konsole ab und laden Sie sie dann in Ihren respond.io Space hoch. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

So navigieren Sie zu Ihrem Dienstkonto Öffnen Sie die Einstellungen in der Konsole Dialogflow > klicken Sie auf den Link Dienstkonto.

Um zu Ihrem Dienstkonto zu navigieren, öffnen Sie die Einstellungen in Ihrer Dialogflow Konsole und klicken Sie auf den Link Dienstkonto.
Navigieren zum Dialogflow Servicekonto

Um den JSON-Schlüssel zu erstellen, suchen Sie in der Tabelle der Dienstkonten die Zeile Dialogflow Integrationen > öffnen Sie das Aktionsmenü > klicken Sie auf Schlüssel erstellen.

Um Ihren JSON-Schlüssel zu erstellen, suchen Sie in der Tabelle Ihrer Servicekonten die Zeile Dialogflow Integrations > öffnen Sie das Aktionsmenü > klicken Sie auf Schlüssel erstellen.
Erstellen eines Dialogflow Servicekontos Schlüssel

Dann wählen Sie den JSON-Schlüsseltyp aus > drücken Sie auf Erstellen.

Um Ihren JSON-Schlüssel zu erstellen, suchen Sie in der Tabelle Ihrer Servicekonten die Zeile Dialogflow Integrationen > öffnen Sie das Aktionsmenü > klicken Sie auf Schlüssel erstellen. Wählen Sie dann den JSON-Schlüsseltyp aus > drücken Sie auf Erstellen.
Erstellen eines Dialogflow Servicekontos Schlüssel

Um den Schlüssel auf respond.io hochzuladen, navigieren Sie zu Einstellungen > Verbinden Dialogflow.

Um den Dialogflow Service Account Schlüssel auf Rocketbots hochzuladen, navigieren Sie zu Einstellungen > Verbinden Dialogflow.
Hochladen des Dialogflow Service-Kontoschlüssels auf respond.io

Dann ziehen Sie den JSON-Schlüssel und legen ihn ab.

Um den Schlüssel zu Rocketbots hochzuladen, navigieren Sie zu Einstellungen > Verbinden Dialogflow. Ziehen Sie dann den JSON-Schlüssel per Drag & Drop.
Hochladen des Dialogflow Service-Kontoschlüssels auf respond.io

Herzlichen Glückwunsch, der respond.io Space ist jetzt mit Ihrem Dialogflow Agent verbunden.

Pro-Tipp: Sie können den respond.io Space nutzen, um Ihre Dialogflow Agenten, Automatisierungen und Umfragen zu testen, indem Sie eine Konversation im Messaging-Modul simulieren.

Sie können Rocketbots verwenden, um eine Konversation mit Ihrem Dialogflow Agenten zu simulieren.
Simulieren eines Gesprächs über respond.io

Sie ziehen es vor, das Dialogflow Integrationstutorial per Video zu absolvieren? Hier ist es.

Verbindung zwischen Dialogflow und respond.io

Dialogflow CRM-Einrichtung: Messaging-Kanäle miteinander verbinden

Der nächste Schritt bei der Einrichtung von Dialogflow CRM ist die Verbindung von Messaging-Kanälen. Sobald die Messaging-Kanäle verbunden sind, können die Benutzer mit dem verbundenen Dialogflow Agenten chatten. Für jeden Benutzer, der chattet, wird ein Kontakt erstellt und sein Chat-Verlauf wird unter seinen Kontaktdetails gespeichert. Im Folgenden haben wir die von uns unterstützten Kanäle aufgelistet und verweisen Sie auf die entsprechende Dokumentation für die Verbindung der einzelnen Kanäle.

Um Dialogflow über respond.ioin eine Website zu integrieren, verwenden Sie unser Webchat-Widget. Da es keine direkte Web-Chat-Option von Dialogflow gibt, haben wir eine eigene Dialogflow Website-Integration erstellt, indem wir unseren Benutzern einen Web-Chat zur Verfügung stellen. Die Dokumente sind hier verfügbar.

Um Facebook Messenger zu verbinden, sehen Siesich unsere Facebook Messenger Dokumente hier an. Obwohl es eine direkte Dialogflow Facebook Messenger Integration gibt, sollten Sie sich über respond.io verbinden, um Ihren Chatverlauf zu sehen. Um sich mit Facebook Messenger zu verbinden, benötigen Sie eine Facebook-Seite. Hier finden Sie unsere Anleitung zur Erstellung einer Facebook-Seite.

Um WhatsApp zu verbinden, wählen Sie zwischen zwei unserer Dialogflow Integrationen mit WhatsApp. Jede funktioniert ein wenig anders. Bitte lesen Sie beide Dialogflow WhatsApp-Integrationsoptionen, Chat API und Twilio WhatsApp, bevor Sie fortfahren.

Um WeChat zu verbinden, lesen Sie unsere WeChat Dokumente hier. Um unsere Dialogflow WeChat Integration zu nutzen, benötigen Sie einen WeChat Official Account. Sie können unsere Anleitung zur Erstellung eines offiziellen WeChat Kontos hier einsehen.

Um LINE zu verbinden, lesen Sie unsere LINE Dokumente hier. Um unsere Dialogflow LINE Integration zu nutzen, benötigen Sie einen LINE Official Account. Sie können unsere Anleitung zur Erstellung eines offiziellen LINE Kontos hier einsehen.

Um Telegram zu verbinden, lesen Sie unsere Telegram Dokumente hier. Um unsere Dialogflow Telegram Integration zu nutzen, benötigen Sie einen Telegram Bot. Sie können unsere Anleitung zur Erstellung eines Telegram Bot hier einsehen.

Um Viber zu verbinden, lesen Sie unsere Viber Dokumente hier. Um unsere Dialogflow Viber Integration zu nutzen, benötigen Sie einen Viber Bot. Sie können unsere Anleitung zur Erstellung eines Viber Bot hier einsehen.

Um SMS zu verbinden, lesen Sie unsere Twilio SMS Dokumente hier. Um unsere Dialogflow Twilio Integration zu nutzen, müssen Sie eine Nummer auf der Twilio Plattform kaufen.

Um Twitter DM zu verbinden, lesen Sie unsere Twitter Dokumente hier. Um unsere Dialogflow Twitter DM-Integration zu nutzen, müssen Sie eine App auf Twitter einrichten. Detaillierte Anweisungen finden Sie in den Dokumenten.

Um Slack zu verbinden, lesen Sie unsere Slack Dokumente hier. Um unsere Dialogflow Slack Integration zu nutzen, müssen Sie eine App auf Slack einrichten. Eine ausführliche Anleitung finden Sie in den Dokumenten.

Puh, das waren ganz schön viele Kanäle. 😅

Nun, da Ihre Messaging-Kanäle verbunden sind, können wir einige zusätzliche Integrationen verbinden, die zur Verbesserung Ihres Agenten beitragen und die gesammelten Daten in ein externes CRM übertragen.

Dialogflow CRM-Einrichtung: Chatbase & Zapier Integrationen

Obwohl Sie mit den Kanälen aufhören könnten, werden Chatbase und Zapier Ihren Dialogflow -Agenten noch stärker machen.

Mit Chatbase können Sie den Sitzungsverlauf Ihrer Agenten auf Dialogflow genauestens analysieren. Es ist ein fantastisches Tool, das Ihnen hilft, Ihren Agenten im Laufe der Zeit zu verbessern.

Mit Zapier können Sie Daten, die Sie über Kontakte in respond.io gesammelt haben, mit einem einfachen Mausklick in ein externes CRM-System übertragen.

Dialogflow CRM-Einrichtung: Verbindung von Chatbase mit respond.io

Wir sind uns nicht sicher, warum es keine Dialogflow Chatbase-Integration mit einem Klick gibt, da beides Google-Produkte sind. Deshalb haben wir selbst eine unkomplizierte Integration vorgenommen. Um Chatbase zu verbinden, müssen Sie ein Konto erstellen, einen Bot auf Chatbase erstellen und den API Schlüssel in Ihren respond.io Bereich kopieren.

Um einen Bot auf Chatbase zu erstellen , erstellen Sie ein Konto auf Chatbase und klicken Sie dann auf "Neuen Bot hinzufügen".

Um eine Dialogflow Chatbase-Integration einzurichten, müssen Sie zunächst einen Bot auf Chatbase erstellen.
Einen Bot auf Chatbase erstellen

Geben Sie dann die von Chatbase geforderten Informationen ein.

Denken Sie daran, dass die Funktion "Berichtswege für Websites" von Chatbase veraltet sein wird und daher von respond.io derzeit nicht unterstützt wird.

Um eine Dialogflow Chatbase-Integration einzurichten, müssen Sie zunächst einen Bot auf Chatbase erstellen und die erforderlichen Angaben machen.
Einen Bot auf Chatbase erstellen

So rufen Sie den Schlüssel API auf drücken Sie auf Weiter und er wird auf dem nächsten Bildschirm angezeigt.

Um eine Dialogflow Chatbase-Integration einzurichten, müssen Sie zunächst einen Bot auf Chatbase erstellen und die erforderlichen Angaben machen. Anschließend rufen Sie den API -Schlüssel ab.
Abrufen des API Schlüssels von Chatbase

Um den Schlüssel API einzufügen, navigieren Sie zu Einstellungen > Chatbase > Verbinden.

Um die Dialogflow Chatbase-Integration zu aktivieren, fügen Sie den Schlüssel API ein, indem Sie zu Einstellungen > Chatbase > Verbinden navigieren.
Hinzufügen des Chatbase API Schlüssels zu respond.io

Dann den Schlüssel einfügen > Verbinden.

Um die Dialogflow Chatbase-Integration zu aktivieren, fügen Sie den Schlüssel API ein, indem Sie zu Einstellungen > Chatbase > Verbinden navigieren, dann den Schlüssel einfügen und erneut auf Verbinden drücken.
Hinzufügen des Chatbase API Schlüssels zu respond.io

Herzlichen Glückwunsch, Sie haben soeben Ihre Dialogflow Chatbase-Integration über respond.io abgeschlossen.

Jetzt können Sie eine detaillierte Reihe von aggregierten Analysen über Ihren Dialogflow Agent sehen, ähnlich wie bei Google Analytics.

Ein Bild der Beispiel-Analysen, die nach Abschluss der Dialogflow Chatbase-Integration zu finden sind.
Beispiel Chatbase Analytics

Nun, da Sie die Kunst der Dialogflow Agenten-Aggregat-Analyse beherrschen, ist es an der Zeit, die Kontaktdaten zu vergrößern.

Dialogflow CRM-Einrichtung: Verbindung zwischen Zapier und respond.io

Das Schöne am Chat, ob mit Automatisierung oder Live-Chat, ist, dass Sie im Laufe der Zeit eine ganze Menge Daten über Ihre Kontakte sammeln können. Irgendwann werden Sie diese Daten in ein anderes System übertragen wollen. Da es keine Dialogflow Zapier Integration gibt, haben wir eine Zapier Integration mit respond.io erstellt.

Um respond.io mit Zapier zu verbinden, müssen Sie einen Zap erstellen.

Um einen Zap zu erstellen loggen Sie sich in Ihr Zapier Konto ein > dann benutzen Sie unseren Link für den frühen Zugang, um die respond.io App auf Zapier zu finden.

Dann wählen Sie einen Auslöser.

Um eine Dialogflow Zapier  Integration mit Rocketbots zu erstellen, müssen Sie einen Zap erstellen und dann einen Auslöser auswählen.
Auswahl eines Auslösers

Der Auslöser "Neuer Kontakt" übergibt die Informationen an Zapier , wenn ein neuer Kontakt erstellt wird. Der Auslöser "Neues oder aktualisiertes benutzerdefiniertes Feld" gibt jedes Mal Informationen an Zapier weiter, wenn ein Wert in einem benutzerdefinierten Feld Ihrer Wahl geändert oder hinzugefügt wird.

Nachdem Sie nun Ihren Auslöser ausgewählt haben, müssen Sie Zapier mit Ihrem respond.io Konto verbinden.

Um das Zapier Integrationstoken von Ihrem respond.io Space abzurufen, navigieren Sie zu Einstellungen > Integrationen > Zapier > Verbinden.

Um eine Dialogflow Zapier  Integration mit Rocketbots zu erstellen, müssen Sie das Zapier Token von Ihrem Rocketbots Space abrufen
Abrufen des Tokens Zapier

Dann fügen Sie den Token ein > drücken Sie Ja, Weiter.

Um eine Dialogflow Zapier  Integration mit Rocketbots zu erstellen, müssen Sie das Zapier Token aus Ihrem Rocketbots Space einfügen.
Einfügen des Tokens Zapier

Wenn Sie den Auslöser für ein neues oder aktualisiertes benutzerdefiniertes Feld ausgewählt haben, können Sie zusätzliche Daten auswählen, die übergeben werden sollen. Neben dem Wert des aktualisierten benutzerdefinierten Feldes können Sie auch Daten aus anderen benutzerdefinierten Feldern und Tags übergeben.

Um weitere Felder auszuwählen wählen Sie diese aus der Dropdown-Liste aus.

Nachdem Sie die Dialogflow Zapier  Integration mit Rocketbots erstellt haben, werden Sie gefragt, ob Sie Daten aus zusätzlichen Feldern übergeben möchten.
Auswählen zusätzlicher Felder

Fertig, jetzt können Sie die Zap-Aktion erstellen. Die Aktion bestimmt den Dienst, an den Sie die Daten übergeben, und wie die Daten übergeben werden.

Wenn Sie Fragen haben, finden Sie hier unsere Zapier Integrationsdokumentation.

Nachdem Sie nun Dialogflow CRM eingerichtet haben, ist es an der Zeit, die verschiedenen Anwendungsfälle und die Magie, die Sie damit erzeugen können, zu erkunden.

5 einfache Möglichkeiten zur Verwendung von respond.io mit Dialogflow Integration

Wir haben uns schon immer gefragt, warum Dialogflow nicht die Bedürfnisse von Unternehmen berücksichtigt hat, z. B. das Bedürfnis, Kunden zu kennen, zu verstehen und mit ihnen zu interagieren oder sogar benachrichtigt zu werden, wenn etwas schief läuft. Hier sind fünf einfache Möglichkeiten, um die Leistung Ihrer Kundenchats mit repsond.io und Dialogflow zu erhöhen:

  1. Verwenden Sie Dialogflow , um Kontakte automatisch zu markieren.
  2. Senden Sie einen Dialogflow Broadcast
  3. Dialogflow Kontakte von Broadcasts abmelden
  4. Benutzerdefinierte Dialogflow Benachrichtigungen erstellen

1 Aufzeichnung, Attributierung und Export Dialogflow Historie mit respond.io

Als wir Dialogflow zum ersten Mal starteten, damals in den API.AI-Tagen, stellten wir fest, dass es, selbst wenn wir den besten Chatbot aller Zeiten gebaut hätten, fast unmöglich wäre, einem Kunden den Erfolg zu zeigen, den wir erzielt hatten. Außerdem wäre es noch schwieriger zu erklären, wenn etwas schief gegangen wäre.

Die entscheidende Frage lautete: Wie können wir unseren Kunden mit Dialogflow Transparenz über die Leistung der Vermittler bieten? Mit respond.io ist das ganz einfach. Erstellen Sie einen Bereich, verbinden Sie Dialogflow und verbinden Sie dann die Messaging-App-Geschäftskonten der Kunden.

Wenn respond.io angeschlossen ist, besteht keine Notwendigkeit für die Funktion Dialogflow export history.

Sie brauchen keine Dialogflow Exportfunktion für den Chatverlauf. Verbinden Sie sich einfach mit Rocketbots mit unserer Dialogflow Integration und Sie werden Ihren Chatverlauf pro Kontakt angezeigt bekommen.
respond.io Attribute Dialogflow Chat-Verlauf

Mit unseren respond.io & Messaging-App-Integrationen wird der gesamte Dialogflow Chatverlauf aufgezeichnet und dem jeweiligen Kontakt zugeordnet. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihre Kunden auf die Plattform einzuladen.

Da alle unsere Tarife eine unbegrenzte Anzahl von Nutzern haben und die Integration von Dialogflow enthalten ist, ist die Schaffung von Transparenz für Kunden so einfach wie ein paar Klicks.

Um Ihre Kunden einzuladen, gehen Sie zu Einstellungen > Benutzer > Benutzer hinzufügen.

Anstatt Ihren Dialogflow Chatverlauf für Kunden zu exportieren, verbinden Sie sich einfach mit der Rocketbots-Plattform, laden Sie Ihre Kunden als Benutzer ein und lassen Sie sie Ihre Dialogflow Agentengespräche erkunden.
Hinzufügen eines Benutzers zu respond.io

Dann wählen Sie ihre Zugriffsstufe.

Anstatt Ihren Dialogflow Chatverlauf für Kunden zu exportieren, verbinden Sie sich einfach mit der Rocketbots-Plattform, laden Sie Ihre Kunden als Benutzer ein und lassen Sie sie Ihre Dialogflow Agentengespräche erkunden.
Hinzufügen eines Benutzers zu respond.io

Das war's. Jetzt, wo Sie ein Benutzerkonto für Ihren Kunden erstellt haben, besteht keine Notwendigkeit mehr, den Dialogflow Chatverlauf zu exportieren. Jetzt kann Ihr Kunde auf jede Unterhaltung zugreifen, die Ihr Dialogflow -Agent mit dem Benutzer geführt hat, und sogar erfahren, mit welchem Kontakt er die Unterhaltung geführt hat.

2 Verwenden Sie Dialogflow , um Kontakte automatisch zu markieren.

Es ist eine Sache, Ihrem Kunden die Möglichkeit zu geben, alle Unterhaltungen zu sichten, aber das dauert sehr lange, vor allem, wenn Sie einen erfolgreichen Dialogflow Agenten haben. Wäre es nicht fantastisch, wenn Sie den Kontakten automatisch Tags auf der Grundlage ihrer Interessen hinzufügen könnten?

Mit Dialogflow Developer Entities & respond.io Dialogflow Parameters können Sie genau das tun.

Zum Erstellen von Dialogflow Develop Entities navigieren Sie zu Dialogflow Console > Entities > +.

Um Kontakt-Tags auf Basis von Dialogflow Developer Entities zu erstellen, erstellen Sie zunächst Ihre Entitätenliste.
Benutzerdefinierte Entitäten erstellen

Ich habe benutzerdefinierte Entitäten verwendet, um die Autos aufzulisten, die mein Autohauskunde verkauft. Lassen Sie uns nun eine Absicht mit relevanten Schulungsphrasen erstellen.

Um Kontakt-Tags auf der Basis von Dialogflow Entwickler-Entitäten zu erstellen, erstellen Sie zunächst Ihre Entitätenliste und fügen dann Trainingssätze hinzu, wobei die Dialogflow Entwickler-Entitäten markiert sind.
Erstellen von Trainingsphrasen mit benutzerdefinierten Entitäten

Ich habe einige Trainingsphrasen hinzugefügt und meine Entitäten mit Anmerkungen versehen. Jetzt verwende ich RB_ADDTAGS, um das Tag an respond.io zu senden.

Um Kontakt-Tags auf der Basis von Dialogflow Developer Entities zu erstellen, erstellen Sie zunächst Ihre Entitätenliste, fügen Sie dann Trainingsphrasen mit den hervorgehobenen Dialogflow Developer Entities hinzu und fügen Sie dann RB_ADDTAGS zu den Parametern hinzu
Hinzufügen eines Rockebots Tagging-Parameters zu Dialogflow

Lassen Sie uns nun unser Gespräch testen.

Um Kontakt-Tags auf der Grundlage von Dialogflow Developer Entities zu erstellen, erstellen Sie zunächst Ihre Entitätenliste, fügen Sie dann Trainingssätze mit den hervorgehobenen Dialogflow Developer Entities hinzu, fügen Sie dann RB_ADDTAGS zu den Parametern hinzu und testen Sie die Konvertierung.
Testen der Gespräche

So einfach ist das. Wenn ein Kontakt über eines der Produkte chattet, wird ein Tag zu seinem Profil in respond.io hinzugefügt. So kann Ihr Kunde auf dem respond.io Dashboard zuverlässige Analysen des Kontaktinteresses erhalten, was mit Dialogflow Analytics nicht möglich ist.

Ein letzter Punkt: Wenn Sie die Dialogflow Developer Entities nicht verwenden möchten, können Sie einfache Tags wie unten beschrieben verwenden.

Dies zeigt, wie zwei einfache Tags von Dialogflow an den entsprechenden Kontakt in Rocketbots gesendet werden können, um leistungsstarke Dialogflow Analytics zu erstellen.
Senden von zwei Tags von Dialogflow an respond.io

In diesem Fall werden zwei Tags zu Ihrem respond.io Kontakt hinzugefügt: BMW X5 & Preisgestaltung.

Nun, da Ihr Chatbot-Client seine Kontakte automatisch nach Produktinteressen markiert, wäre es nicht toll, wenn Sie Massennachrichten an Kontakte auf der Grundlage ihrer markierten Interessen senden könnten?

3 Senden Sie einen Dialogflow Broadcast

Sie haben Dialogflow verwendet, um alle Ihre Kontakte mit ihren Produktinteressen zu markieren. Wäre es jetzt nicht toll, wenn Sie Massennachrichten an Kontakte senden könnten, die mit dem BMW X5 markiert sind? Schade, dass es Dialogflow Broadcasts nicht gibt. respond.io ist die Rettung, senden Sie den Broadcast von respond.io.

Um einen Broadcast zu senden, navigieren Sie zum Broadcast-Modul > Broadcast hinzufügen > geben Sie Ihre Broadcast-Einstellungen ein.

Es gibt keine Möglichkeit, einen Dialogflow Broadcast von der Dialogflow Konsole aus zu senden, aber Sie können einen Broadcast an Ihre Dialogflow Benutzer von Rocketbots aus senden.
Senden eines Broadcasts

Mit respond.io können Sie die von Ihrem Dialogflow -Agenten markierten Nutzer erneut ansprechen. Auf diese Weise können Sie Kontakte senden, die speziell darauf zugeschnitten sind, dieses Kontaktsegment zu einer Antwort zu bewegen.

Die Inhaltserstellung für Broadcasts ermöglicht es, eine Nachricht mit Text, Bildern, Dateien, Multiple-Choice-Fragen oder sogar Umfragen zu erstellen. Um mehr über die Möglichkeiten von Chat-Broadcasts auf respond.io zu erfahren, lesen Sie unsere Broadcast-Dokumentation.

4 Abbestellen von Dialogflow Kontakten aus Broadcasts

Jetzt, wo Sie die Möglichkeit haben, Dialogflow Broadcasts zu erstellen, möchten Sie die Nutzererfahrung Ihrer Kontakte verwalten. Auch wenn Sie zielgerichtete Nachrichten an kleine Gruppen von Kontakten senden, werden einige Benutzer den Empfang von Rundschreiben beenden wollen und "STOP" eingeben.

Mit dem Abonnement-Parameter können Sie auf einfache Weise sicherstellen, dass diese Benutzer nie wieder eine Sendung erhalten. Mit dem Abonnement-Parameter können Sie einen respond.io -Kontakt von allen zukünftigen Broadcasts abmelden.

Um den Abonnement-Parameter zu verwenden, navigieren Sie zur Dialogflow Konsole > öffnen Sie eine Dialogflow Absicht > fügen Sie "STOP" zu Ihren Trainingsphrasen hinzu > fügen Sie RB_SUBSCRIBE zu Dialogflow Parameter hinzu > setzen Sie den Wert auf false.

Wenn Sie Rocketbots verwenden, um Dialogflow Broadcasts zu erstellen, werden Sie gelegentlich Benutzer sehen, die "Stop" tippen. Dieses Bild zeigt, wie Sie den RB_SUBSCRIBE-Parameter für Dialogflow Parameter verwenden können.
Verwenden des Abonnementparameters zum Abbestellen von Kontakten aus Broadcasts

Sobald der Kontakt "STOP" gesendet hat, wird er von allen Sendungen abgemeldet, kann aber immer noch mit dem Dialogflow Agent kommunizieren.

Hier ist ein Tipp. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Feld für den Abonnementstatus, damit Sie überprüfen können, ob sich ein Kontakt abgemeldet hat. Alternativ können Sie auch eine benutzerdefinierte Benachrichtigung erstellen, die Sie benachrichtigt, wenn sich jemand abgemeldet hat.

5 Benutzerdefinierte Dialogflow Benachrichtigungen erstellen

Ein sehr erfolgreicher Dialogflow Agent hat täglich Hunderte oder Tausende von Kontakten im Chat. In manchen Situationen möchten Sie benachrichtigt werden, wenn eine Absicht ausgelöst wird. Ein Kontakt, der sich komplett von den Sendungen abmeldet, könnte einer dieser Fälle sein.

Mit dem Parameter Benachrichtigung können Sie eine Benachrichtigung mit einer bestimmten Nachricht an die respond.io Plattform senden.

Um eine benutzerdefinierte Dialogflow Benachrichtigung zu erstellen, navigieren Sie zur Dialogflow Konsole > öffnen Sie eine Dialogflow Absicht > fügen Sie RB_NOTIFY zu Dialogflow Parameter hinzu > setzen Sie den Wert auf die Benachrichtigung, die Sie senden möchten.

Die Abbildung zeigt, wie Sie eine Dialogflow Benachrichtigung erstellen können, indem Sie den RB_NOTIFY-Parameter und die zu sendende Benachrichtigung im Wert Ihrer Dialogflow Parameter verwenden.
Benutzerdefinierte Benachrichtigungen erstellen

Bei der Erstellung einer Benachrichtigung können Sie dynamische Variablen verwenden, um den Namen, die Telefonnummer, die E-Mail-Adresse und andere benutzerdefinierte Felder zu senden, die Sie in der Plattform respond.io erstellen.

Wir haben ein paar einfache Möglichkeiten vorgestellt, wie Sie Ihre Unternehmensnachrichten mit Dialogflow und respond.io aufwerten können.

Sehen wir uns nun an, wie ein vollwertiges hybrides, menschliches + KI-basiertes Vertriebs- und Support-Business-Messaging-System mit Dialogflow und respond.io CRM aussehen würde.

Erstellen Sie hybrides Human + AI Sales & Support Messaging mit respond.io als Dialogflow CRM

Der Aufbau eines zuverlässigen hybriden Vertriebs- und Supportsystems mit menschlicher und künstlicher Intelligenz erfordert einige bewegliche Teile, darunter auch Menschen. Im nächsten Abschnitt beschreiben wir anhand eines Autohauses, wie alles gut zusammenarbeitet.

Wir zeigen Ihnen, wie Sie Kontakte zuverlässig einbinden, sie leiten und eine menschliche Übergabe an einen Kundenmitarbeiter erreichen:

  1. Verwenden Sie respond.io Automatisierungen für das Onboarding neuer Kontakte
  2. Umgang mit FAQs & Verwendung von respond.io als Dialogflow CMS
  3. Fallbacks und Aufbau eines Dialogflow Human Handoff

1 Verwenden Sie respond.io Automationen, um neue Kontakte einzubinden.

Wir haben bereits versucht, das Onboarding von Kontakten mit Dialogflow zu erstellen, und alles funktioniert gut, wenn man eine einfache Begrüßungsnachricht verwendet. Bei der Datenerfassung ist es jedoch einfacher, eine regelbasierte Automatisierung auf respond.io zu erstellen.

Sie können eine Onboarding-Konversation in respond.io aufbauen, indem Sie eine Umfrage zur Erfassung von E-Mail und Telefon erstellen. Erstellen Sie dann eine Automatisierung, um die Umfrage für jeden neuen Kontakt auszulösen.

Um die Einführungsfragen zu erstellen, navigieren Sie zu Umfragen > Umfrage hinzufügen > Fragen hinzufügen.

Manchmal kann das Sammeln von Informationen in Dialogflow , insbesondere beim Onboarding von Kontakten, mühsam sein. Manchmal ist es einfacher, eine Rocketbots-Umfrage zu erstellen.
Erstellen einer Onboarding-Umfrage

Wir haben eine einfache Umfrage erstellt, in der wir einen Kontakt nach seiner E-Mail-Adresse und seiner Telefonnummer fragen und sie in dem entsprechenden Feld erfassen lassen. Jetzt können wir die Umfrage automatisch an jeden neuen Kontakt senden.

Um die Onboarding-Umfrage zu automatisieren, navigieren Sie zu Automatisierungen > Regel hinzufügen > Gesprächsbeginn als Auslöser verwenden > 3 Aktionen hinzufügen: Nachricht senden, Umfrage senden und Nachricht senden.

Manchmal kann das Sammeln von Informationen in Dialogflow , insbesondere beim Onboarding von Kontakten, mühsam sein. Manchmal ist es einfacher, eine Rocketbots-Umfrage zu erstellen und diese dann für alle neuen Kontakte mit einer Automatisierungsregel auszulösen.
Erstellen einer Automatisierung

Oben haben wir eine Automatisierungsregel erstellt, die bei einigen Dingen hilft. Zunächst wird der Kontakt mit einer Begrüßung begrüßt. Dann wird die Umfrage an den Kontakt übermittelt. Zum Schluss erhält er eine Multiple-Choice-Frage.

Wir haben den letzten Teil als Multiple-Choice-Frage (statt als Umfrage) belassen, weil wir die Daten nicht erfassen und die Teilnehmer nicht zwingen müssen, die Frage zu beantworten. Wir möchten, dass die Antwort auf die Multiple-Choice-Frage an Dialogflow gesendet wird.

Wenn der Kontakt auf "Autos zeigen" oder "Servicetermin" klickt, wird die entsprechende Absicht ausgelöst. Diese Art von Fragen sind die perfekte Gelegenheit, Dialogflow Fulfilment zu nutzen, um einen externen Service zu erreichen und ein Karussell von Autos zu zeigen oder dem Kontakt zu ermöglichen, einen Termin zu buchen.

Nehmen wir an, der Kontakt ist nicht kooperativ und stellt stattdessen eine Frage. Sagen wir, es ist auch eine FAQ. Wie geht man am besten damit um, wenn man Rockebots als Dialogflow CRM verwendet.

2 Umgang mit FAQs und Verwendung von respond.io als Dialogflow CMS

Wenn Sie mit Dialogflow vertraut sind, haben Sie es wahrscheinlich zur Beantwortung häufig gestellter Fragen verwendet. Denken Sie daran, dass jedes Mal, wenn ein Kontakt eine neue Nachricht sendet, respond.io diesen Kontakt automatisch als ausstehend markiert, bis ein Mensch, eine Automatisierung oder Dialogflow den Kontakt als erledigt markiert.

Um einen Kontakt über Dialogflow als erledigt zu markieren, navigieren Sie zur Dialogflow Konsole > öffnen Sie die Absicht > fügen Sie RB_MARKDONE zu Parameter hinzu > setzen Sie den Wert auf false.

Wenn Sie Rocketbots als Dialogflow CRM verwenden, sollten Sie den Marked Done Parameter zu allen Absichten hinzufügen, die keine menschliche Aufmerksamkeit erfordern, damit die Kontakte nicht in der Warteschleife stecken bleiben.
Kontakte als erledigt markieren

Um die Kontakte in respond.io zu organisieren, fügen Sie den "Marked Done"-Parameter zu den Intents hinzu, die erfolgreich Kontaktfragen beantworten. Auf diese Weise verschmutzen Kontakte, die erfolgreich beantwortet wurden, nicht die Liste der ausstehenden Anfragen.

Ein weiterer Vorteil der Verwendung von respond.io als Dialogflow CRM ist die Möglichkeit, ein einfaches Dialogflow CMS zu haben. Wenn Sie einen Dialogflow Agent für einen Kunden erstellen, möchten Sie, dass Ihr Kunde die Antwort für bestimmte Zwecke ändern kann. Dies kann erreicht werden, indem man ein Snippet in Rockebots erstellt und dann den Snippet Parameter in Dialogflow verwendet.

Um ein Snippet in Dialogflow zu erstellen, navigieren Sie zu Snippets > Snippets hinzufügen > erstellen Sie das Snippet > speichern > kopieren Sie dann die Snippet-ID aus der Snippet-Tabelle.

Sie können Rocketbots als Dialogflow CMS verwenden, indem Sie ein Snippet und den Snippet Parameter verwenden, um Antworten zu liefern.
Erstellen eines Snippets

Jedes Snippet, das Sie erstellen, hat eine permanente ID, aber respond.io Benutzer mit der Zugriffsstufe Manager können die Nachricht, die es übermittelt, ändern. Wenn Ihr Kunde die Öffnungszeiten, die er an die Nutzer sendet, ändern muss, kann er dies über das Modul Snippets tun.

Damit ein Dialogflow Intent dieses Snippet senden kann, müssen Sie die Snippet-ID als Parameter hinzufügen.

Um den Snippet-Parameter und die ID hinzuzufügen, navigieren Sie zur Dialogflow Konsole > öffnen Sie eine Absicht > fügen Sie RB_SNIPPET zum Parameter hinzu > setzen Sie den Wert auf die Snippet-ID.

Sie können Rocketbots als Dialogflow CMS verwenden, indem Sie ein Snippet und den Snippet Parameter verwenden, um Antworten zu liefern.
Hinzufügen der Snippet-ID zu einem Dialogflow Intent

Hervorragend, jetzt haben Sie ein kleines Dialogflow CMS, in dem Sie den Dialogflow Agent für Ihren Kunden bearbeiten können, und dieser kann die Antworten bei Bedarf ändern.

3 Fallbacks und Aufbau einer Dialogflow Human Handoff

Das Einleiten einer Dialogflow Übergabe an einen Menschen ist recht einfach, wenn Sie respond.io verwenden. Wenn Sie eine Übergabe an einen Menschen durchführen möchten, müssen Sie in Fallback eine Aufforderung zum Gespräch mit einem Menschen hinzufügen. Erstellen Sie dann eine Gesprächsabsicht mit Hilfe der Bot-Status- und Benachrichtigungsparameter.

Um eine Aufforderung zum Gespräch mit einem Menschen zu erstellen, navigieren Sie zur Dialogflow Konsole > öffnen Sie den Fallback-Intent > fügen Sie Gespräch mit einem Menschen als Schnellantwort in die Antwort ein.

Um einen Dialogflow Human Handover zu erstellen, ändern Sie zunächst die Rückfallabsicht
Hinzufügen einer Aufforderung zum Sprechen mit einem Menschen in der Fallback-Intention

Sobald Sie diese Aufforderung zu Ihrem Fallback-Intent hinzugefügt haben, erstellen Sie einen Intent, in dem die Übergabe stattfinden kann. Der Intent sollte in den Trainingssätzen "Talk to Human" enthalten und Ihren Bot-Status und Ihre Benachrichtigungsparameter beinhalten.

Um Parameter für Bot-Status und -Benachrichtigung hinzuzufügen, navigieren Sie zu Dialogflow Console > öffnen Sie den Intent> Fügen Sie RB_BOTSTATUS zu den Parametern mit dem Wert false hinzu > Fügen Sie RB_NOTIFY zu den Parametern mit der gewünschten Benachrichtigung als Wert hinzu.

Um einen Dialogflow Human Handover zu erstellen, ändern Sie zunächst den Fallback Intent und erstellen Sie dann einen Talk to Human Intent.
Die Übergabeabsicht erstellen

Am besten fügen Sie dieser Absicht eine Antwort hinzu, die dem Kontakt mitteilt, was vor sich geht. Zum Beispiel: "Jemand wird sich gleich bei Ihnen melden. Sobald diese Absicht ausgelöst wird, wird eine Benachrichtigung an die Plattformnutzer im Dashboard und als E-Mail-Benachrichtigung gesendet.

So wird Ihre Dialogflow Human Handoff Notification auf der Plattform aussehen.
Übergabe-Benachrichtigung

Sobald der Plattformnutzer benachrichtigt wurde und dem Kontakt geholfen hat, kann er den Bot über das Nachrichtenmodul wieder einschalten.

Puh, wir sind fertig. Mit den in diesem Beitrag beschriebenen Techniken werden Sie in der Lage sein, einen fantastischen Agenten mit Dialogflow Human Handoff-Funktionen zu erstellen.

Weitere Lektüre

Iaroslav Kudritskiy
Operativer Geschäftsführer
Iaroslav Kudritskiy ist Chief Operating Officer und Mitbegründer von respond.io. Er ist Absolvent des MBA-Programms an der Chinese University of Hong Kong und war zuvor unter anderem bei Kodak Alaris, Xaxis und Light Reaction tätig.
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