การใช้การกระทำของเอเจนท์ AI

ในขณะที่เอเจนต์ AI กำลังตอบผู้ติดต่อ สามารถดำเนินการบางอย่างบนแพลตฟอร์มได้ เช่น มอบหมายการสนทนา ปิดการสนทนา หรืออัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ. การเข้าใจการกระทำเหล่านี้จะช่วยให้คุณออกแบบเอเจนต์ AI ที่จัดการการสนทนาได้อย่างราบรื่นและเป็นระบบ.

คู่มือนี้อธิบายอย่างชัดเจนว่าแต่ละการกระทำทำงานอย่างไร วิธีเขียนคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพสำหรับการกระทำเหล่านั้น และวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป เช่น ความขัดแย้งกับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ.

ทำไมการกระทำถึงมีความสำคัญ

คำตอบของเอเจนต์ AI ของคุณช่วยให้การสนทนากับลูกค้าดำเนินไปอย่างราบรื่น. แต่บ่อยครั้ง การตอบกลับเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ—เอเจนต์ของคุณยังต้องดำเนินขั้นตอนถัดไปอย่างชัดเจนเพื่อย้ายลูกค้าเป้าหมายไปตามกระบวนการขายหรือการสนับสนุน.

นั่นคือหน้าที่ของ การกระทำ. สิ่งเหล่านี้ช่วยให้เอเจนต์ AI ของคุณก้าวไปไกลกว่าแค่การตอบกลับ — ทำให้การสนทนาดำเนินไปอย่างมีตรรกะในกระบวนการแปลง ข้อมูลลูกค้ายังคงถูกต้อง และทีมงานรู้เสมอว่าใครควรรับผิดชอบการสนทนาแต่ละรายการต่อไป.

โดยการใช้การกระทำที่ถูกต้อง เอเจนต์ AI ของคุณจะรู้ว่าต้องทำอะไรขณะตอบกลับ—ทำให้ทีมของคุณสบายใจ และช่วยให้การสนทนาเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ.

เวลาและพฤติกรรมการกระทำ

• AI Agents จะ ดำเนินการก่อนสร้างการตอบ เสมอ.

• การกระทำเช่น “Close Conversation” หรือ “Assign Conversation” จะมีผลเมื่อได้รับสถานการณ์. ตัวอย่างเช่น หากผู้ติดต่อกล่าวว่าไม่มีคำถามเพิ่มเติม AI Agent จะปิดบทสนทนาเป็นอันดับแรก แล้วจึงสร้างข้อความขอบคุณ.

วิธีการทำงานของการดำเนินการกับข้อความเสียง

AI Agents ตอนนี้สามารถ เข้าใจข้อความเสียง ที่ผู้ติดต่อแชร์ในบทสนทนาจริงได้.

เมื่อได้รับไฟล์เสียง:

• ไฟล์จะถูก ถอดความเป็นข้อความ โดยอัตโนมัติ เพื่อให้ AI Agent เข้าใจเนื้อหา.

• AI Agent จะ ประมวลผลข้อความที่ถอดความแล้ว และสามารถดำเนินการที่เกี่ยวข้อง เช่น มอบหมายบทสนทนา อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ หรือปิดบทสนทนา ตามสิ่งที่ถูกพูด.

• คุณสามารถดูบทรายการถอดเสียงของข้อความเสียงที่ส่งไปยัง AI Agents ได้ใต้ฟองข้อความ.

ข้อควรทราบสำคัญ:

• เอเจนต์ AI ใช้ข้อความถอดความจากข้อความเสียงก่อนหน้าเป็นส่วนหนึ่งของบริบท รวมถึงทรานสคริปต์ที่สร้างโดยเอเจนต์มนุษย์และ AI Assist.

• อย่างไรก็ตาม หากข้อความเสียงก่อนหน้านั้นยังไม่มีทรานสคริปต์ เอเจนต์ AI จะไม่ถอดเสียงข้อความเหล่านั้นหรือใช้เป็นบริบท.

• การถอดความอาจไม่ปรากฏทันที. รีเฟรชเบราว์เซอร์ของคุณหรือสลับไปยังบทสนทนาอื่นแล้วกลับมาเพื่อดูการถอดความ.

รูปแบบไฟล์เสียงและวิดีโอที่รองรับ:

• เสียง: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG/OGA, Opus, AAC, AIFF, WEBA

• วิดีโอ: AVI, M4V, MKV, MOV, MP4, MPEG, MPG, WEBM, WMV, 3GPP

การเขียนคำแนะนำเพื่อกระตุ้นการกระทำ

คำสั่งที่ดีสำหรับ AI Agent จะนำไปสู่การตอบที่ชัดเจนและปฏิบัติได้ทันที. เมื่อเขียนคำสั่ง ให้คำนึงถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้:

• ระบุเงื่อนไขและผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างชัดเจน. เช่น:

- หากลูกค้าสอบถามเกี่ยวกับราคา ตอบด้วยแพ็กเกจมาตรฐานของเรา และมอบหมายบทสนทนาให้ @Sales Team.

• ใช้ภาษาที่ชัดเจนและเรียบง่าย. หลีกเลี่ยงความกำกวม.

• คาดการณ์สถานการณ์ที่พบบ่อยและสร้างคำสั่งที่ชัดเจนและเรียบง่ายสำหรับแต่ละการกระทำ.

• คุณยังสามารถกำหนดว่าจะบอกลูกค้าอย่างไรเมื่อมีการใช้การกระทำหนึ่งๆ. เช่น:

- เมื่อตรวจสอบวันและเวลาการจองแล้ว ให้ตอบผู้ติดต่อว่า "ขอบคุณสำหรับการจองของคุณ. เราหวังว่าจะได้พบคุณในวันที่ $contact.bookingdate เวลา $contact.bookingtime."

การทำให้การกระทำเหล่านี้เชื่อมโยงกัน

คุณสามารถรวมการกระทำหลายอย่างในสถานการณ์เดียว โดยมีตัวอย่างทั่วไปดังด้านล่าง.

สำหรับการกระทำที่เชื่อมโยงกัน (เช่น 1️⃣ อัปเดตขั้นตอนการดำเนินงาน → 2️⃣ อัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ → 3️⃣ ปิดการสนทนา) ให้ระบุให้ชัดเจนว่าองค์ประกอบเหล่านั้นจะสิ้นสุดได้เมื่อใด และ โปรดตรวจสอบว่าการกระทำเหล่านี้ถูกเปิดใช้งาน

ตัวอย่าง:

อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ + มอบหมายบทสนทนา

- รวบรวมและบันทึกหมายเลขโทรศัพท์ จากนั้นมอบหมายบทสนทนาให้ @Sales Team แบบวนรอบ.

อัปเดตสถานะ Lifecycle + ปิดบทสนทนา

- อัปเดต Lifecycle เป็น "Issue Resolved" และปิดบทสนทนาด้วยการสรุปปัญหาของลูกค้าและวิธีแก้ที่ให้ไว้.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ทำให้เป็นตรรกะและมุ่งเน้นเป้าหมาย: เชื่อมการกระทำเข้าด้วยกันเฉพาะเมื่อทำตามกันโดยธรรมชาติ (เช่น กรองลูกค้าเป้าหมาย → ปิดบทสนทนา → มอบหมายให้ทีมขาย).

• จัดลำดับให้ชัดเจน: วางการกระทำตามลำดับที่สะท้อนการไหลของบทสนทนาในโลกจริง — อย่ามอบหมายบทสนทนาก่อนเก็บข้อมูลสำคัญ.

• อย่าทำให้สถานการณ์หนึ่งเกินความจำเป็น: จำกัดไว้ที่ 2–3 การกระทำสูงสุด. การเชื่อมการกระทำมากเกินไปอาจทำให้ AI Agent ทำนายและแก้ปัญหาได้ยากขึ้น.

• ระบุขั้นตอนในคำสั่งให้ชัดเจน: ระบุแต่ละขั้นตอนอย่างชัดเจน แทนที่จะปล่อยให้ AI Agent “เดา” ว่าขั้นตอนต่อไปคืออะไร.

สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง:

• คำสั่งที่คลุมเครือ

- ถ้าดูเหมือนปัญหาได้รับการแก้ไข อาจอัปเดต Lifecycle หรืออะไรทำนองนั้น.

ปัญหา: AI Agent จะไม่รู้ว่าจะใช้สถานะ Lifecycle ใดหรือเมื่อใดควรเรียกใช้งานการกระทำ.

• การกระทำที่ขัดแย้งกัน

- มอบหมายให้ @Sales Team แล้วยกเลิกมอบหมายหากไม่จำเป็น.

ปัญหา: สิ่งนี้สร้างความสับสนให้ AI Agent และทำให้บทสนทนาอยู่ในสถานะไม่กำหนด.

• การทำให้สถานการณ์หนึ่งมีภาระมากเกินไป

- อัปเดต Lifecycle เป็น Qualified, รวบรวมหมายเลขโทรศัพท์, อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อด้วยตำแหน่ง, มอบหมายให้ @Sales Team, มอบหมายอีกครั้งให้ @Support Team, และปิดบทสนทนา.

ปัญหา: ขั้นตอนมากเกินไปในหนึ่งลำดับทำให้การไหลไม่คาดเดาและยากต่อการดีบัก. ควรแยกขั้นตอนออกและทำตามลำดับที่เป็นธรรมชาติ. ตัวอย่าง: ขั้นแรก ขอหมายเลขโทรศัพท์ แล้วจึงบันทึก. ถัดมา อัปเดต Lifecycle เป็น “Qualified", เป็นต้น

หลีกเลี่ยงการเกิดความขัดแย้งในเวิร์กโฟลว์และการมอบหมาย

เมื่อตั้งค่าการกระทำ ให้แน่ใจว่าไม่ขัดแย้งกับ Workflows ที่มีอยู่หรือการมอบหมายทีมด้วยตนเองของคุณ:

• ตรวจสอบการมอบหมาย Workflow: หากคุณมี Workflows ที่มอบหมายบทสนทนาโดยอัตโนมัติ ให้แน่ใจว่าสิ่งเหล่านี้ไม่เขียนทับการมอบหมายของ AI Agent ของคุณโดยไม่ตั้งใจ.

• ข้อพิจารณาสำหรับ AI Agent เริ่มต้น: หากใช้ AI Agent เริ่มต้น ให้แน่ใจว่าการกระทำของมันสอดคล้องกับ Workflows อัตโนมัติใดๆ ที่ถูกทริกเกอร์เมื่อเปิดบทสนทนา.

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ของคุณควบคู่กับการตั้งค่า AI Agent เป็นประจำเพื่อตรวจสอบความขัดแย้งและพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด

การกระทำที่เอเจนต์ AI ทำได้

เอเจนต์ AI สามารถทำการกระทำต่อไปนี้ขณะตอบกลับ:

• ปิดการสนทนา

• มอบหมายให้เอเจนท์หรือทีม

• อัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ

• อัปเดตสถานะวงจรชีวิต

• เพิ่มความคิดเห็น

• เรียกใช้งาน Workflow

• จัดการการโทร