Pernahkah Anda berharap memiliki CRM untuk Dialogflow? Kami juga, jadi kami membangunnya. Ini adalah artikel praktik terbaik untuk menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM. Kami akan membahas hal-hal seperti membuat Dialogflow Human Handoff, cara mengintegrasikan Dialogflow dengan situs web Anda, dan integrasi populer seperti Integrasi Chatbase Dialogflow kami. Lihat daftar isi di bawah ini untuk langsung menuju ke bagian yang Anda cari:
- Apa itu Dialogflow
- Mengapa Anda Membutuhkan CRM Dialogflow
- Menghubungkan Dialogflow ke respond.io
- Menghubungkan Saluran Pesan ke respond.io
- Menghubungkan Chatbase & Zapier ke respond.io
5 Cara Sederhana Menggunakan respond.io dengan Integrasi Dialogflow
- Rekam, Atribut & Ekspor Dialogflow Riwayat dengan respond.io
- Gunakan Dialogflow Untuk Menandai Kontak Secara Otomatis
- Kirim Dialogflow Siaran
- Berhenti berlangganan Dialogflow Kontak dari Siaran
- Buat Pemberitahuan Dialogflow Khusus
Membangun Pesan Penjualan & Dukungan Hybrid Manusia + AI Menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM
- Gunakan respond.io Otomatisasi untuk Menerima Kontak Baru
- Menangani FAQ & Menggunakan respond.io Sebagai Dialogflow CMS
- Fallback & Membangun Dialogflow Human Handoff
Apa itu Dialogflow
Sejak Facebook mengumumkan integrasi bot di platform Facebook Messenger , ide menggunakan bot untuk berbicara dengan manusia semakin populer. Pada saat yang sama, penggunaan aplikasi perpesanan telah menjadi lebih umum di kalangan bisnis untuk pemasaran perpesanan dan dukungan pelanggan perpesanan.
Alat yang paling populer untuk pemasaran messenger adalah pembangun bot seperti Chat Fuel & ManyChat. Alat-alat ini bekerja dengan baik untuk upaya pemasaran bervolume tinggi dan margin rendah tetapi tidak terlalu ramah. Mereka menyajikan pengguna dengan tombol yang dapat diklik di messenger, dan hanya itu saja.
Di situlah Dialogflow masuk. Dialogflow adalah Pemroses Bahasa Alami (NLP). Meskipun Dialogflow dapat memberikan opsi kepada pengguna untuk mengklik, seperti pembuat bot lainnya, keindahan sebenarnya dari alat ini adalah bahwa Dialogflow Chatbot dapat mengenali bahasa alami dan memutuskan bagaimana merespons manusia menggunakan Kecerdasan Buatan.
Dialogflow memungkinkan Anda untuk membuat serangkaian tanggapan, lalu menambahkan frasa pelatihan ke tanggapan ini. Jadi, ketika pengguna mengirim pesan, Dialogflow menggunakan pembelajaran mesin untuk memproses teks yang dikirim, memutuskan tanggapan mana yang paling cocok, dan mengirimkan tanggapan tersebut. Masing-masing tanggapan ini disebut maksud.
Dasar-dasarnya: Dialogflow Maksud
Blok bangunan dari agen Dialogflow adalah maksud. Setiap maksud berisi frasa pelatihan dan respons. Pikirkan tentang setiap maksud Dialogflow sebagai jawaban yang dapat diberikan oleh bot Anda. Jika Anda ingin membuat chatbot Dialoglow yang dapat memberikan tujuh jawaban berbeda, Anda akan membutuhkan tujuh maksud.
Untuk memicu respons, pengguna harus mengirim pesan yang mendekati salah satu frasa pelatihan yang Anda masukkan. Di sinilah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berperan. Karena pesan yang dikirim tidak harus sama persis. Dialogflow akan memeriksa secara real time apakah pesan yang dikirim pengguna mirip dengan salah satu frasa pelatihan yang telah Anda buat. Jika sangat mirip, Dialogflow akan mengirimkan respons kepada pengguna.
Lanjutan Dialogflow: Entitas dan Pemenuhan
Anda mungkin berpikir. Jika saya membutuhkan tujuh maksud yang berbeda untuk tujuh jawaban yang berbeda, saya akan membutuhkan ratusan maksud untuk membangun chatbot yang saya pikirkan. Di sinilah Dialogflow Entities & Dialogflow Fulfilment berperan.
Dialogflow Entitas
Dialogflow Entitas memungkinkan Anda untuk mengenali dan memilih bagian penting dari informasi, data seperti warna, kota, nama produk, dan banyak lagi. Jadi, jika bot Anda bertanya kepada seseorang tentang warna favorit mereka, Anda tidak perlu membuat selusin maksud untuk mengenali selusin warna, Anda hanya perlu satu.
Bagaimana mungkin? Dialogflow memiliki entitas sistem bawaan untuk mengenali item yang paling umum seperti negara, nomor telepon, email, dll. Jika Anda ingin Dialogflow mengenali nama produk Anda, Anda dapat membuat daftar entitas khusus.
Dengan menggunakan entitas khusus, Anda akan dapat membuat satu maksud yang mengenali bahwa pengguna bertanya tentang harga suatu produk, dan Anda akan tahu produk mana yang mereka tanyakan. Pertanyaannya kemudian, di mana Anda meletakkan respons? Tidak ada tempat dalam tanggapan untuk menambahkan jawaban yang berbeda untuk entitas yang berbeda. Di sinilah Fulfilment berperan.
Dialogflow Pemenuhan
Dialogflow Fulfillment memungkinkan Anda untuk menghubungkan layanan ke agen Dialogflow Anda untuk melakukan hal-hal seperti mengambil respons dinamis atau memicu tindakan di ERP Anda.
Untuk mengaktifkan Dialogflow Fulfillment, Anda harus menghubungkan layanan Anda menggunakan webhook dan mengaktifkan pemenuhan untuk tujuan yang memerlukannya. Logika pemenuhan harus dibangun di layanan yang Anda hubungkan.
Dialogflow adalah alat yang sangat ampuh. Anda mungkin berpikir, untuk apa saya membutuhkan respond.io ?
Mengapa Anda Membutuhkan CRM Dialogflow
Dialogflow adalah Natural Language Processor (NLP) yang sangat kuat, di situlah keunggulannya. Membuat antarmuka untuk bisnis adalah hal yang mengecewakan Anda. Dialogflow tidak menyediakannya:
- riwayat percakapan
- cara untuk menyimpan informasi pengguna
- cara untuk menyerahkan percakapan kepada manusia
- atau cara untuk menunjukkan kepada klien Anda seberapa baik kinerja bot Anda.
Singkatnya, Dialogflow melihat pengguna, tetapi bisnis ingin tahu tentang kontak mereka.
Dialogflow Pelatihan
Dialogflow memungkinkan Anda untuk melihat riwayat percakapan pada layar Pelatihan. Layar Pelatihan dioptimalkan untuk chatbot. Di sinilah Anda dapat memberi tahu agen apakah respons yang disampaikannya benar atau salah, dan apakah entitas diekstraksi dengan benar.
Pelatihan adalah fitur yang fantastis, tetapi tidak memberikan banyak informasi tentang percakapan setiap kontak karena obrolan bersifat anonim dan berbasis sesi. Dari layar pelatihan, Anda tidak akan bisa mengetahui apakah kontak yang sama memiliki sepuluh percakapan yang berbeda atau sepuluh kontak yang memiliki sepuluh percakapan.
Dialogflow Sejarah
Dialogflow juga menyediakan layar riwayat. Layar riwayat merupakan sedikit peningkatan dari pelatihan. Layar ini dapat menampilkan sesi yang disaring berdasarkan tanggal dan menampilkan respons yang dikirim, bukan maksud yang diaktifkan seperti yang dilakukan oleh layar Pelatihan.
Sekali lagi, informasi ini berbasis sesi dan anonim, jadi tidak ada cara untuk mengetahui kontak mana yang sedang melakukan percakapan dengan agen.
Dialogflow Analisis
Dialogflow Analisis dirancang untuk memberikan informasi secara agregat. Anda akan dapat mengetahui jumlah sesi dan kueri, maksud yang paling populer, serta aliran sesi selama periode waktu tertentu.
Angka-angka ini sedikit lebih baik untuk ditunjukkan kepada klien. Namun, hal-hal yang esensial tetap tidak terpenuhi. Tidak ada cara untuk melihat riwayat obrolan pengguna tunggal, tidak ada cara untuk mengubah pengguna menjadi kontak dengan mengumpulkan dan menyimpan informasi tentang mereka dan tidak ada cara untuk mengirim pesan balik ke pengguna jika bot gagal.
Dalam beberapa bagian berikutnya, kita akan membahas strategi dan integrasi yang memudahkan untuk memasukkan agen Dialogflow ke dalam aktivitas bisnis Anda dengan menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM.
Menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM
Cara Anda menggunakan konfigurasi respond.io dan Dialogflow akan bergantung pada apa yang Anda ingin Dialogflow lakukan untuk Anda. Dalam beberapa bagian berikutnya kita akan membahas cara terbaik untuk menghubungkan Dialogflow, saluran dan integrasi Anda.
Kemudian kami akan menyajikan beberapa kasus penggunaan yang sangat sederhana untuk Dialogflow dan akhirnya kami akan membahas cara menyiapkan agen tingkat lanjut yang dapat menangani banyak sekali kueri, menangkap informasi tentang kontak, merekam informasi tersebut dan menyerahkannya kepada manusia ketika agen Dialogflow tidak dapat menangani kueri tersebut.
Pengaturan: Menghubungkan Dialogflow, Aplikasi Perpesanan dan Integrasi dengan respond.io
respond.io dirancang untuk menjadi pusat infrastruktur chatbot Anda. Setelah Anda membuat akun respond.io , Anda dapat menghubungkan Dialogflow, saluran perpesanan, serta integrasi Chatbase & Zapier .
Dialogflow Pengaturan CRM: Menghubungkan Dialogflow ke respond.io
Untuk menyiapkan infrastruktur Dialogflow CRM, hubungkan Dialogflow ke respond.io Space terlebih dahulu. Untuk menghubungkan Dialogflow, ambil file JSON Integrasi Dialogflow dari Dialogflow Console, lalu unggah ke respond.io Space. Berikut adalah panduan langkah demi langkah:
Untuk menavigasi ke akun layanan Anda buka pengaturan di konsol Dialogflow > klik tautan akun layanan.
Untuk membuat kunci JSON, cari baris Dialogflow Integrasi di tabel akun layanan > buka menu tindakan > klik Buat kunci.
Kemudian pilih jenis kunci JSON > tekan Buat.
Untuk mengunggah kunci ke respond.io, buka Pengaturan > Hubungkan Dialogflow.
Lalu seret dan jatuhkan kunci JSON.
Selamat, respond.io Space kini telah terhubung dengan Agen Dialogflow Anda.
Tip Pro: Anda dapat menggunakan respond.io Space untuk menguji agen, otomatisasi, dan survei Dialogflow Anda dengan mensimulasikan percakapan dalam modul pesan.
Lebih suka menyelesaikan tutorial Integrasi Dialogflow melalui video? Ini dia.
Dialogflow Pengaturan CRM: Menghubungkan Saluran Pesan
Langkah selanjutnya dalam menyiapkan Dialogflow CRM adalah menghubungkan saluran pesan. Setelah saluran pesan terhubung, pengguna akan dapat mengobrol dengan Agen Dialogflow yang terhubung, kontak akan dibuat untuk setiap pengguna yang mengobrol dan riwayat obrolan mereka akan disimpan di bawah detail kontak mereka. Di bawah ini kami telah mencantumkan saluran yang kami dukung dan mengarahkan Anda ke dokumentasi yang relevan untuk menghubungkan setiap saluran.
Untuk Mengintegrasikan Dialogflow Dengan Situs Web melalui respond.io, gunakan widget Obrolan Web kami. Karena tidak ada opsi Obrolan Web yang disediakan langsung oleh Dialogflow, kami membuat integrasi situs web Dialogflow kami sendiri dengan menyediakan obrolan web untuk pengguna kami. Dokumen tersedia di sini.
Untuk menghubungkan Facebook Messenger , lihat dokumen Facebook Messenger kami di sini. Meskipun ada integrasi langsung Dialogflow Facebook Messenger , Anda sebaiknya terhubung melalui respond.io untuk melihat riwayat obrolan Anda. Untuk terhubung ke Facebook Messenger Anda memerlukan halaman Facebook, Anda dapat melihat panduan kami tentang membuat halaman Facebook di sini.
Untuk Menghubungkan WhatsApp, pilih salah satu dari dua Dialogflow Integrasi dengan WhatsApp. Masing-masing bekerja dengan cara yang sedikit berbeda. Silakan tinjau kedua opsi integrasi Dialogflow WhatsApp, Chat API, dan Twilio WhatsApp sebelum melanjutkan.
Untuk menghubungkan WeChat, lihat dokumen WeChat kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow WeChat kami, Anda memerlukan Akun Resmi WeChat . Anda dapat melihat panduan kami untuk membuat Akun Resmi WeChat di sini.
Untuk menghubungkan LINE, lihat dokumen LINE kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow LINE kami, Anda memerlukan Akun Resmi LINE . Anda dapat melihat panduan kami untuk membuat Akun Resmi LINE di sini.
Untuk menghubungkan Telegram, lihat dokumen Telegram kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow Telegram kami, Anda memerlukan Bot Telegram . Anda dapat melihat panduan kami untuk membuat Bot Telegram di sini.
Untuk menghubungkan Viber, lihat dokumen Viber kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow Viber kami, Anda memerlukan Bot Viber . Anda dapat melihat panduan kami untuk membuat Bot Viber di sini.
Untuk menghubungkan SMS, lihat dokumen Twilio SMS kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow Twilio kami, Anda harus membeli nomor di platform Twilio .
Untuk menghubungkan Twitter DM, lihat dokumen Twitter kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow Twitter DM kami, Anda harus menyiapkan aplikasi di Twitter. Ada instruksi terperinci dalam dokumen tersebut.
Untuk menghubungkan Slack, lihat dokumen Slack kami di sini. Untuk menggunakan integrasi Dialogflow Slack kami, Anda harus menyiapkan aplikasi di Slack. Ada instruksi terperinci dalam dokumen.
Fiuh, itu banyak sekali salurannya. 😅
Sekarang setelah saluran pesan Anda terhubung, mari hubungkan beberapa integrasi tambahan yang akan membantu meningkatkan agen Anda dan memindahkan data yang Anda kumpulkan ke CRM luar.
Dialogflow Pengaturan CRM: Integrasi Chatbase & Zapier
Meskipun Anda bisa berhenti dengan saluran, Chatbase dan Zapier akan semakin memperkuat agen Dialogflow Anda.
Dengan Chatbase, Anda akan dapat melihat analisis mendalam mengenai aliran sesi agen Dialogflow Anda. Ini adalah alat yang luar biasa untuk membantu meningkatkan agen Anda dari waktu ke waktu.
Dengan Zapier, Anda akan dapat mendorong data yang Anda kumpulkan tentang kontak di respond.io ke CRM luar dengan integrasi satu klik yang sederhana.
Dialogflow Pengaturan CRM: Menghubungkan Chatbase ke respond.io
Kami tidak yakin mengapa tidak ada integrasi Dialogflow Chatbase yang bisa dilakukan dengan sekali klik karena keduanya adalah produk Google ¯\_(ツ)_/¯. Jadi kami membuat integrasi langsung sendiri. Untuk menghubungkan Chatbase, Anda perlu membuat akun, membuat bot di Chatbase, dan menyalin kunci API ke ruang respond.io Anda.
Untuk membuat bot di Chatbase, buat akun di Chatbase lalu tekan tambah bot baru.
Kemudian isi informasi yang diperlukan oleh Chatbase.
Perlu diingat bahwa fitur jalur pelaporan untuk situs akan ditinggalkan oleh Chatbase, jadi respond.io saat ini tidak mendukungnya.
Untuk mengambil kunci API tekan lanjutkan dan kunci tersebut akan tersedia di layar berikutnya.
Untuk menempelkan tombol API , arahkan ke Pengaturan > Chatbase > Hubungkan.
Lalu tempelkan tombol > Hubungkan.
Selamat, Anda baru saja menyelesaikan integrasi Dialogflow Chatbase melalui respond.io.
Sekarang Anda akan dapat melihat sekumpulan analisis agregat yang terperinci tentang Dialogflow Agent Anda, mirip dengan analisis yang dapat ditemukan di Google Analytics.
Sekarang setelah Anda menguasai seni Dialogflow Agen analitik agregat, saatnya untuk memperbesar data kontak.
Dialogflow Pengaturan CRM: Menghubungkan Zapier ke respond.io
Keindahan dari obrolan, baik dengan otomatisasi atau obrolan langsung, adalah Anda bisa mengumpulkan cukup banyak data tentang kontak Anda dari waktu ke waktu. Pada titik tertentu, Anda pasti ingin memindahkan data tersebut ke sistem lain. Karena tidak ada integrasi Dialogflow Zapier , kami membuat integrasi Zapier dengan respond.io.
Untuk menghubungkan respond.io ke Zapier, Anda harus membuat Zap.
Untuk membuat Zap masuk ke akun Zapier > kemudian gunakan tautan akses awal kami untuk menemukan aplikasi respond.io di Zapier.
Kemudian pilih pemicu.
Pemicu Kontak Baru akan meneruskan informasi ke Zapier ketika kontak baru dibuat. Pemicu Bidang Khusus Baru atau Diperbarui akan meneruskan informasi ke Zapier setiap kali nilai di bidang khusus pilihan Anda diubah atau ditambahkan.
Setelah memilih pemicu, Anda harus menghubungkan Zapier ke akun respond.io .
Untuk mengambil token integrasi Zapier dari respond.io Space Anda, navigasikan ke Pengaturan > Integrasi > Zapier > Hubungkan.
Lalu tempelkan token > tekan Ya, Lanjutkan.
Jika Anda telah memilih pemicu bidang kustom yang baru atau yang diperbarui, Anda dapat memilih data tambahan yang akan diteruskan. Bersama dengan nilai bidang khusus yang diperbarui, Anda dapat meneruskan data dari bidang dan tag khusus lainnya.
Untuk memilih bidang tambahan pilih dari menu tarik-turun.
Selesai, sekarang Anda dapat membuat aksi Zap. Tindakan ini akan menentukan layanan yang Anda berikan data dan bagaimana data dilewatkan.
Jika Anda memiliki pertanyaan, lihat dokumentasi integrasi Zapier kami di sini.
Sekarang setelah Anda memiliki Dialogflow CRM yang siap, sekarang saatnya untuk menjelajahi berbagai kasus penggunaan dan keajaiban yang dapat Anda ciptakan dengannya.
5 Cara Sederhana Menggunakan respond.io dengan Integrasi Dialogflow
Kami selalu bertanya-tanya mengapa Dialogflow tidak mempertimbangkan kebutuhan bisnis seperti kebutuhan untuk mengetahui, memahami, dan berinteraksi lebih jauh dengan pelanggan atau bahkan diberi tahu ketika terjadi kesalahan. Berikut adalah lima cara sederhana untuk meningkatkan kekuatan obrolan pelanggan Anda dengan repsond.io dan Dialogflow:
- Gunakan Dialogflow Untuk Menandai Kontak Secara Otomatis
- Kirim Dialogflow Siaran
- Berhenti berlangganan Dialogflow Kontak dari Siaran
- Buat Pemberitahuan Dialogflow Khusus
1 Rekam, Atribut & Ekspor Dialogflow Riwayat dengan respond.io
Pertama kali kami menjalankan Dialogflow, pada masa API.AI, kami menyadari bahwa meskipun kami membuat chatbot terbaik yang pernah ada, hampir tidak mungkin untuk menunjukkan kepada klien tentang kesuksesan yang telah kami capai. Selain itu, akan lebih sulit lagi untuk menjelaskan ketika terjadi kesalahan.
Pertanyaan kritisnya adalah, bagaimana kami dapat memberikan transparansi kinerja agen Dialogflow kepada klien? Sangat mudah dengan respond.io. Buat ruang, hubungkan Dialogflow, lalu hubungkan akun bisnis aplikasi perpesanan klien.
Dengan respond.io yang terhubung, tidak diperlukan lagi fungsi riwayat ekspor Dialogflow .
Dengan integrasi respond.io & aplikasi perpesanan kami, seluruh riwayat obrolan Dialogflow direkam dan dikaitkan dengan kontak yang relevan. Yang perlu Anda lakukan adalah mengundang klien Anda ke platform.
Karena semua paket kami memiliki pengguna tak terbatas, dan integrasi Dialogflow disertakan, menciptakan transparansi untuk klien semudah beberapa klik saja.
Untuk mengundang klien Anda, buka Pengaturan > Pengguna > Tambah Pengguna.
Kemudian kemudian memilih tingkat akses mereka.
Itu saja, sekarang Anda telah membuat akun pengguna untuk klien Anda, tidak perlu lagi mengekspor riwayat obrolan Dialogflow . Sekarang klien Anda dapat mengakses percakapan apa pun yang dilakukan agen Dialogflow Anda dengan pengguna dan bahkan mengetahui kontak mana yang melakukan percakapan tersebut.
2 Gunakan Dialogflow Untuk Menandai Kontak Secara Otomatis
Sekarang, mengizinkan klien Anda untuk menyaring semua percakapan adalah satu hal, tetapi itu membutuhkan waktu yang lama, terutama jika Anda memiliki agen Dialogflow yang sukses. Bukankah akan fantastis jika Anda bisa secara otomatis menambahkan tag ke kontak berdasarkan minat mereka?
Dengan Dialogflow Entitas Pengembang & respond.io Dialogflow Parameter, Anda dapat melakukan hal tersebut.
Untuk membuat Dialogflow Kembangkan Entitas, buka Dialogflow Konsol > Entitas > +.
Saya telah menggunakan entitas khusus untuk membuat daftar mobil yang dijual oleh klien dealer saya. Sekarang mari kita membuat maksud dengan frasa pelatihan yang relevan.
Saya telah menambahkan beberapa frasa pelatihan dan memberi keterangan pada entitas saya. Sekarang, saya akan menggunakan RB_ADDTAGS untuk mengirimkan tag tersebut di respond.io.
Sekarang, mari kita uji percakapan kita.
Sesederhana itu. Jika kontak mengobrol tentang salah satu produk, sebuah tag akan ditambahkan ke profil mereka di respond.io. Memungkinkan klien Anda untuk menerima analisis minat kontak yang kuat di dasborrespond.io , sesuatu yang tidak dapat dilakukan dengan Dialogflow Analytics.
Satu hal lagi, jika Anda tidak ingin menggunakan Dialogflow Developer Entities, tag sederhana dapat digunakan seperti di bawah ini.
Dalam hal ini, dua tag akan ditambahkan ke kontak respond.io Anda: BMW X5 & Harga.
Sekarang klien chatbot Anda secara otomatis menandai kontak mereka berdasarkan minat produk, bukankah lebih baik jika Anda dapat mengirim pesan massal ke kontak berdasarkan minat yang ditandai?
3 Kirim Siaran Dialogflow
Anda telah menggunakan Dialogflow untuk menandai semua kontak Anda dengan minat produk mereka, sekarang bukankah lebih baik jika Anda dapat mengirim pesan massal ke kontak yang ditandai dengan BMW X5? Sayang sekali Dialogflow Siaran tidak ada. respond.io untuk menyelamatkan, kirimkan siaran dari respond.io.
Untuk mengirim siaran, buka Modul Siaran > Tambah Siaran > isi preferensi siaran Anda.
Dengan menggunakan siaran respond.io , Anda akan melibatkan kembali pengguna yang ditandai oleh agen Dialogflow Anda. Dengan cara ini, Anda dapat mengirim kontak yang secara khusus dirancang untuk mendorong segmen kontak tersebut merespons.
Pembuat konten siaran memungkinkan pesan yang mencakup teks, gambar, file, pertanyaan pilihan ganda, atau bahkan survei. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuan siaran obrolan di respond.io, lihat dokumentasi siaran kami.
4 Berhenti berlangganan Dialogflow Kontak dari Siaran
Sekarang Anda memiliki cara untuk membuat Dialogflow Broadcast, Anda pasti ingin mengelola pengalaman pengguna kontak Anda. Meskipun Anda mengirim pesan yang ditargetkan dengan sempurna ke kelompok kecil kontak, beberapa pengguna masih ingin berhenti menerima siaran, dan mereka akan mengetik "STOP".
Kami telah menciptakan cara mudah bagi Anda untuk memastikan pengguna ini tidak pernah menerima siaran lagi menggunakan Parameter Langganan. Parameter Langganan memungkinkan Anda untuk berhenti berlangganan kontak respond.io dari semua siaran di masa mendatang.
Untuk menggunakan Parameter Langganan, buka Dialogflow Console > buka Dialogflow Intent > tambahkan "STOP" pada frasa latihan Anda > tambahkan RB_SUBSCRIBE ke Dialogflow Parameters > atur nilainya menjadi false.
Setelah kontak mengirimkan "STOP", mereka akan berhenti berlangganan dari semua siaran, tetapi mereka masih dapat berkomunikasi dengan Agen Dialogflow .
Berikut ini sebuah tip. Buat bidang khusus untuk status langganan, sehingga Anda dapat memeriksa apakah kontak telah berhenti berlangganan. Atau, Anda bisa membuat notifikasi khusus untuk memberi tahu Anda ketika seseorang berhenti berlangganan.
5 Membuat Notifikasi Dialogflow Khusus
Agen Dialogflow yang sangat sukses akan memiliki ratusan atau ribuan kontak yang mengobrol setiap hari. Dalam beberapa situasi, Anda akan ingin diperingatkan ketika ada maksud tertentu. Kontak yang berhenti berlangganan sepenuhnya dari siaran bisa menjadi salah satu dari kasus-kasus ini.
Dengan menggunakan Parameter Pemberitahuan, Anda dapat mengirim pemberitahuan ke Platform respond.io dengan pesan tertentu.
Untuk membuat Notifikasi Dialogflow khusus, buka Dialogflow Console > buka Dialogflow Intent > tambahkan RB_NOTIFY ke Dialogflow Parameter > atur nilai ke notifikasi yang ingin Anda kirim.
Saat membuat pesan notifikasi, Anda dapat menggunakan variabel dinamis untuk mengirimkan nama kontak, telepon, email, dan bidang khusus lainnya yang Anda buat di platform respond.io .
Kami telah membahas beberapa cara sederhana untuk meningkatkan pesan bisnis Anda dengan Dialogflow dan respond.io.
Sekarang, mari kita lihat bagaimana sistem pesan bisnis hibrida manusia + AI yang lengkap dan mendukung penjualan dan dukungan bisnis akan terlihat dengan Dialogflow dan respond.io CRM.
Membangun Pesan Penjualan & Dukungan Hybrid Manusia + AI Menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM
Membangun pesan bisnis penjualan dan dukungan hibrida manusia + AI yang andal melibatkan beberapa bagian yang bergerak, termasuk manusia. Di bagian selanjutnya, kami akan menjelaskan cara membuat semuanya bekerja sama dengan baik dengan menjelajahi kasus pengguna dealer mobil.
Kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana cara menerima kontak dengan andal, memandu mereka, dan melakukan handoff ke anggota staf klien:
- Gunakan respond.io Otomatisasi untuk Menerima Kontak Baru
- Menangani FAQ & Menggunakan respond.io Sebagai Dialogflow CMS
- Fallback & Membangun Dialogflow Human Handoff
1 Gunakan respond.io Otomatisasi untuk Menerima Kontak Baru
Kami telah mencoba membangun layanan penerimaan kontak menggunakan Dialogflow sebelumnya, dan semuanya bekerja dengan baik ketika menggunakan pesan ucapan sederhana. Namun, ketika mengumpulkan data, akan lebih mudah untuk membuat otomatisasi berbasis aturan di respond.io.
Anda dapat membangun percakapan orientasi di respond.io dengan membuat survei untuk mengumpulkan email dan telepon. Kemudian buat otomatisasi untuk memicu survei untuk setiap kontak baru.
Untuk membuat pertanyaan orientasi, buka Survei > Tambah Survei > tambahkan pertanyaan.
Kita telah membuat survei sederhana yang meminta email dan nomor telepon kontak, serta mengaturnya untuk dikumpulkan di bidang yang relevan. Sekarang, mari kita kirimkan survei secara otomatis ke setiap kontak baru.
Untuk mengotomatiskan survei orient asi, buka Otomatisasi > Tambahkan Aturan > gunakan Percakapan Mulai sebagai Pemicu > tambahkan 3 Tindakan: kirim pesan, kirim survei, dan kirim pesan.
Di atas, kami telah membuat aturan otomatisasi yang membantu dalam beberapa hal. Pertama, aturan ini akan menyambut kontak dengan salam. Kemudian akan menyajikan survei kepada kontak tersebut. Terakhir, ini akan memberi mereka pertanyaan pilihan ganda.
Kami membiarkan bagian terakhir sebagai pilihan ganda (bukan survei) karena kami tidak perlu mengumpulkan data atau memaksa mereka untuk menjawab pertanyaan tersebut. Kami ingin jawaban dari pertanyaan pilihan ganda dikirim ke Dialogflow.
Jika kontak mengklik tunjukkan mobil atau janji temu servis, mereka akan memicu maksud yang sesuai. Jenis pertanyaan seperti ini merupakan kesempatan yang tepat untuk menggunakan Dialogflow Fulfilment untuk menjangkau layanan luar dan membawa kembali korsel mobil atau mengizinkan kontak untuk membuat janji temu.
Katakanlah kontak tersebut tidak mau bekerja sama dan mengajukan pertanyaan. Katakanlah itu adalah FAQ juga. Apa cara terbaik untuk menanganinya saat menggunakan Rockebots sebagai Dialogflow CRM.
2 Menangani FAQ & Menggunakan respond.io Sebagai CMS Dialogflow
Jika Anda terbiasa dengan Dialogflow, Anda mungkin pernah menggunakannya untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan. Ingat, setiap kali kontak mengirimkan pesan baru, respond.io akan secara otomatis menandai kontak tersebut sebagai tertunda hingga manusia, otomatisasi, atau Dialogflow menandai kontak tersebut selesai.
Untuk menandai kontak telah selesai dari Dialogflow, buka Dialogflow Console > buka maksud > tambahkan RB_MARKDONE ke Parameter > atur nilainya menjadi false.
Untuk menjaga kontak tetap terorganisir di respond.io tambahkan Parameter Ditandai Selesai ke maksud yang berhasil menjawab pertanyaan kontak. Dengan begitu, kontak yang telah berhasil dijawab tidak mengotori daftar tertunda.
Manfaat lain dari menggunakan respond.io sebagai Dialogflow CRM adalah kemampuan untuk memiliki Dialogflow CMS yang sederhana. Saat membangun Agen Dialogflow untuk klien, Anda pasti ingin klien Anda dapat mengubah respons untuk beberapa tujuan. Hal ini dapat dicapai dengan membuat Cuplikan di Rockebots, kemudian menggunakan Parameter Cuplikan di Dialogflow.
Untuk membuat cuplikan di Dialogflow, buka Cuplikan > Tambahkan Cuplikan > buat Cuplikan > simpan > lalu salin ID Cuplikan dari tabel Cuplikan.
Setiap Snippet yang Anda buat memiliki ID permanen, namun pengguna respond.io dengan tingkat akses manajer dapat mengubah pesan yang dikirimkan. Jika klien Anda perlu mengubah jam buka yang mereka kirimkan ke pengguna, mereka dapat melakukannya dari modul Snippets.
Untuk Dialogflow Intent untuk mengirim Cuplikan ini, Anda harus menambahkan ID Cuplikan sebagai parameter.
Untuk menambahkan Parameter dan ID Snippet, buka Dialogflow Console > buka maksud > tambahkan RB_SNIPPET ke Parameter > atur nilainya ke ID Snippet.
Luar biasa, sekarang Anda telah memiliki miniatur Dialogflow CMS di mana Anda dapat mengedit Dialogflow Agent untuk klien Anda, dan mereka dapat mengubah respons bila diperlukan.
3 Fallback & Membangun Dialogflow Human Handoff
Memulai handoff manusia Dialogflow cukup mudah ketika menggunakan respond.io. Jika Anda ingin membuat serah terima manusia, Anda harus menambahkan prompt bicara ke manusia di fallback. Kemudian buatlah maksud bicara ke manusia menggunakan Status Bot dan Parameter Pemberitahuan.
Untuk membuat perintah bicara ke manusia, bukaDialogflow Console > buka Fallback Intent > tambahkan bicara ke manusia sebagai balasan cepat dalam respons.
Setelah Anda menambahkan perintah ini ke Intent fallback Anda, buatlah sebuah maksud di mana serah terima dapat terjadi. Maksud harus menyertakan Talk to Human dalam frasa pelatihan dan berisi Status Bot dan Parameter Pemberitahuan.
Untuk menambahkan Parameter Bot Status & Notifikasi, buka Dialogflow Konsol > buka Intent > Tambahkan RB_BOTSTATUS ke Parameter dengan nilai false > Tambahkan RB_NOTIFY ke Parameter dengan pesan notifikasi yang diinginkan sebagai nilainya.
Sebaiknya tambahkan respons terhadap maksud ini yang memberi tahu kontak apa yang sedang terjadi. Sesuatu seperti, seseorang akan segera menemui Anda. Setelah maksud ini dipicu, notifikasi akan dikirim ke pengguna platform di dasbor dan sebagai notifikasi email.
Setelah pengguna platform diberitahu dan membantu kontak tersebut, mereka dapat menyalakan bot lagi dari modul perpesanan.
Fiuh, kita sudah selesai. Dengan menggunakan teknik yang dijelaskan dalam posting ini, Anda akan dapat membangun agen yang fantastis dengan Dialogflow kemampuan Human Handoff.
Bacaan Lebih Lanjut
