¿Cómo podemos ayudar?

¿Por qué debo utilizar las mejores prácticas al gestionar Intents?

Cada vez que un cliente llama a su empresa, lo hace con un objetivo en mente. Intents identifica estos objetivos por categorías y le permite ser más eficaz.

Ejemplos

Un cliente podría:

1. Comprobar la hora estimada de llegada de la entrega.
2. Pedir ayuda para registrarse.
3. Solicitar información sobre el producto.
4. Informar de una mercancía dañada.

¿Qué es una Intent en los productos de Talkdesk AI?

Una intent está formada por un conjunto de training phrases, que son ejemplos de distintas formas de expresar la motivación que hay detrás de una intent. Esta motivación (o las propias training phrases) debe permanecer en el ámbito de la intent concreta a la que pertenece.

Nota: Evite tener training phrases similares con diferentes intents. Esto evitará la colisión de intents (que una intent sea detectada incorrectamente cuando los ejemplos o frases facilitados no son claros y pueden estar contenidos en otras intents).

Si aún no he configurado una intent, ¿por dónde debo empezar? ¿Qué hay que hacer y qué no hay que hacer al configurar la intención?

Cuando los clientes llamen a su empresa, haga una lista de los motivos por los que se ponen en contacto con usted y priorícelos en función de las necesidades de su empresa. Esas razones pueden convertirse en sus primeras intents. Puede tener más de una intent para cada prioridad empresarial.

1. Cree entre tres y cinco intents que sean relevantes para su empresa. Por ejemplo: escalado, reembolso y pedir un producto.
2. Sepárelas en temas más específicos (en 50 intents).
3. Añada un mínimo de nueve training phrases por intent para asegurarse de que el modelo está correctamente entrenado.
4. Evite intents demasiado generales o amplias. Por ejemplo, problemas generales y preguntas generales sobre productos.
5. Pero tampoco sea demasiado preciso, como crear intents para ramas o ring groups específicos.
6. Evite solapamientos entre intents manteniendo un alcance definido y training phrases concisas.
7. Para una mayor precisión, no subentrene ni sobreentrene el modelo.

¿Cómo puedo buscar buenas training phrases para una intent en Interaction Analytics?

1. En primer lugar, identifique las palabras clave de las intents para las que aún no tiene training phrases. Para la intent "escalar", las palabras clave podrían ser "agente", "servicio de atención al cliente" y "déjeme hablar con alguien".
2. Haga clic en la pestaña Search en Talkdesk Interaction Analytics™ (IA).
3. Haga clic en Enter entre cada palabra clave para que se reconozcan como elementos de búsqueda.

4. Puede seleccionar Y para realizar la búsqueda con todas las palabras clave en las frases u O para tener al menos una palabra clave en las frases. Pulse Enter.

5. Luego, copie la training phrase y vaya a Talkdesk AI Trainer™ (AIT). Utilice el ícono de la flecha de volumen para inspeccionar el número de ocurrencias a lo largo del tiempo.

6. Una vez que las expresiones alcancen el volumen deseado, cree la intent.

7. Posteriormente, copie las frases que mencionan el asunto y vaya a Talkdesk AI Trainer™ (AIT).

8. Elija o cree la intent deseada y añada una training phrase haciendo clic en New phrase.

9. Edite la frase, guárdela y publíquela para finalizar la acción.

Si desea más información sobre las training phrases en AI Trainer, haga clic aquí.

¿Qué se debe y qué no se debe hacer en las training phrases?

1. Utilice frases:

• Lo más parecidas posible a lo que dicen las personas que llaman.
• Sin interjecciones ni repetición de palabras.
• Tan específicas como sea posible para evitar solapamientos con otras intents.

Ejemplo: "Necesito reservar un vuelo" en lugar de "Necesito reservar un vuelo, el mío se ha cancelado hoy" (hay un solapamiento con cancelación).

2. Equilibre el número de training phrases en las intents.
3. Evite:

• Frases de 1 a 3 palabras sin contexto.
• Repetición de la misma palabra clave o training phrases similares en la misma intent. Puede sesgar la intent en determinados casos o palabras.
• Errores tipográficos e interjecciones, aunque existan en las transcripciones.
• Frases largas.

¿Cómo puedo reducir las coincidencias incorrectas?

• Identifique las palabras clave que se repiten en una intent y sustitúyalas por sinónimos.
• Elimine algunas menciones de las palabras clave.
• Elimine toda la training phrase que contenga esas palabras clave.
• Publique la intent con los cambios.
• Espere nuevos datos para ver las mejoras.

Ejemplo de coincidencias incorrectas:

Necesito registrarme.

Alternativa: Recibimos un correo electrónico pidiéndonos que nos registremos.

¿Cómo puedo informar de las discordancias en AI Trainer?

En la herramienta de búsqueda Interaction Analytics, haga clic en el botón Intent detectado o "Suggest Intent" junto a una frase.

Elija la intent correcta de la lista de intents.

Vaya a la bandeja de entrada de AI Trainer para ver la frase corregida y utilícela para entrenar el modelo. Elija únicamente frases de buena calidad y diversas para evitar un entrenamiento excesivo del modelo.

¿Cómo puedo gestionar Intents?

1. Identifique los patrones erróneamente coincidentes utilizando Interaction Analytics.
2. Divida la intent.
3. Utilice la intent Default Fallback. Aquí no debe añadir ningún valor ni coincidencias incorrectas que se produzcan (como mensajes y menús automatizados).

Una intent puede dividirse en dos o más nuevas intents separadas:

•  Cree nuevas intents con un valor empresarial diferente.
•  Cree nuevas intents con las frases que no desee detectar en la intent principal.

¿Cómo puedo dividir intents en AI Trainer?

1. En AI Trainer, divida las training phrases originales entre las antiguas y las nuevas intents sin superponer las training phrases.
2. En la herramienta de búsqueda de Interaction Analytics, filtre por la intent original para encontrar buenas coincidencias que tengan un patrón similar para las nuevas intents independientes.

¿Puedo aumentar el confidence threshold de AI Trainer por intent?

Sí. Cada detección tiene una puntuación de confidence threshold en el AI Trainer que mejora la precisión al cortar las detecciones que son poco fiables.

Empiece por identificar el confidence threshold por intent, que permite el mejor equilibrio entre buena calidad y cantidad de buenas coincidencias. Después, seleccione la intent que desea editar en AI Trainer y modifique el confidence threshold al valor elegido. Publique la intent y compruebe los resultados para verificar cómo han influido las mejoras a su rendimiento.

Tendrá:

• Un threshold más bajo cuando haya:
  • Detección sensible.
  • Más coincidencias.
  • Menor rendimiento.

• Threshold alto.
  • Detección conservadora.
  • Mayor rendimiento.
  • Menos coincidencias.

Mientras añado vocabulario personalizado, ¿cómo puedo condicionar el modelo para que reconozca correctamente las expresiones transcritas erróneamente?

En la página Models, seleccione el Speech-to-text model, y haga clic en New phrase.

En la sección de frases, escriba la expresión tal y como se transcribe, separada por guiones.

En la sección Sounds like, escriba la expresión tal y como suena en las grabaciones de voz, separada por guiones.

En la sección Display as, escriba la expresión de la forma en que desea que aparezca y haga clic en Create.

Para más información sobre Interaction Analytics, haga clic aquí.