Simplifier le support client avec des agents AI pour Gmail et Slack
Dans le paysage commercial dynamique d’aujourd’hui, fournir un support client rapide et efficace est crucial pour le succès. Les agents AI offrent un moyen efficace d’automatiser les interactions avec les clients, permettant aux agents humains de traiter des problèmes complexes. Ce guide explique comment créer des agents AI qui s’intègrent parfaitement à Gmail et Slack en utilisant la plateforme Relevance AI, transformant le service client avec des solutions réactives pilotées par l’IA.
Points clés
Développer un agent AI pour gérer les demandes de support client.
Connecter l’agent AI à Gmail et Slack pour une communication fluide.
Utiliser une base de connaissances pour fournir des réponses précises aux questions des clients.
Rediriger les demandes complexes ou non résolues vers des agents humains pour une assistance personnalisée.
Exploiter les fonctionnalités de Relevance AI, y compris les déclencheurs et le constructeur d’outils, pour créer et gérer efficacement des agents AI.
Mettre en place des formulaires de retour pour améliorer la qualité du service client.
Comprendre les agents AI pour le support client
Que construisons-nous ?
L’objectif est de développer un agent AI qui gère de manière autonome les demandes des clients via Gmail et Slack.
Cet agent AI avancé répond instantanément aux questions simples et répétitives. Le processus consiste à concevoir un système robuste avec un flux de travail clair. En utilisant un outil comme Miro, nous cartographions l’expérience du service client, le flux de travail de l’agent incluant :
- Réception des demandes des clients via Gmail.
- Accès à une base de connaissances actualisée.
- Réponse aux questions répondables.
- Escalade des questions complexes ou sans réponse vers des agents humains via Slack.
- Intégration d’un système de retour pour maintenir la qualité du service.
L’objectif est de construire un système de support client efficace et fluide en utilisant Relevance AI, en tirant parti de la rapidité et de la cohérence de l’IA.
Définir le flux de travail de l’agent avec Miro
Avant d’utiliser la plateforme Relevance AI, cartographier le processus avec un outil comme Miro est crucial pour établir un flux de travail clair pour l’agent AI.
Le flux de travail Miro devrait :
- Commencer lorsque les clients initient des conversations via Gmail.
- Permettre à l’agent d’identifier les questions concernant l’application ou l’entreprise.
- Permettre à l’agent de vérifier la base de connaissances pour des paires question-réponse pertinentes.
- Inciter l’agent à demander des détails supplémentaires si la question est floue.
- Fournir des réponses rapides lorsqu’une réponse correspondante est trouvée.
- Escalader les questions sans réponse ou complexes vers des agents humains.
- Offrir un mécanisme de retour pour les clients.
Comprendre ces étapes garantit que les agents AI sont conçus pour répondre aux besoins des utilisateurs, offrant une expérience de support positive.
Concepts clés dans Relevance AI pour créer des agents AI
Avant de construire avec Relevance AI, il est essentiel de comprendre les concepts et outils clés.
Les éléments clés incluent :
- Fournir un accès à la connaissance à l’agent : Équiper l’agent AI d’informations pour répondre efficacement aux questions.
- Mettre à jour la base de connaissances : Actualiser régulièrement les connaissances de l’agent pour des réponses précises.
- Utiliser des déclencheurs : Configurer des déclencheurs pour activer l’agent AI aux moments appropriés.
- Utiliser des outils d’email : Utiliser les outils de Relevance AI pour permettre une communication par email fluide.
- Incitation de l’agent : Créer des invites efficaces pour améliorer la qualité des réponses.
- Garder les humains dans la boucle : S’assurer que les agents humains traitent les questions complexes que l’IA ne peut résoudre.
Profil de l’agent : Configuration des déclencheurs
Dans Relevance AI, la première étape consiste à configurer des déclencheurs pour permettre à l’agent de répondre aux demandes des clients.
Les déclencheurs sont généralement liés à un compte email spécifique recevant les messages de support client. Une configuration correcte des déclencheurs garantit que l’agent s’active lorsque de nouveaux messages arrivent, permettant des réponses rapides.
Ingénierie des invites et instructions de base pour l’excellence des agents AI
L’ingénierie des invites implique de créer des invites précises pour guider efficacement l’agent AI.
Pour optimiser l’ingénierie des invites pour votre agent de service client AI :
- Attribuer à l’agent un rôle spécifique.
- Fournir des procédures opérationnelles standard (SOPs).
- Valider les réponses pour leur exactitude.
Expérimenter et affiner les invites améliore la qualité des réponses de l’agent à travers différents modèles.
Le Flow Builder : Orchestrer les actions des agents AI pour un support client amélioré
Le Flow Builder fournit un cadre fiable pour l’ingénierie des invites, guidant l’agent du contact client à la résolution du problème. Il permet aux agents de :
- Prendre des décisions éclairées.
- Exécuter des actions spécifiques.
- Créer des arbres de décision logiques qui imitent les approches humaines.
Cela garantit que les agents AI offrent des interactions similaires à celles des humains avec un ton naturel.
Exploiter les outils pour les agents AI
L’utilisation d’outils dans Relevance AI améliore les capacités de l’agent AI. Les outils courants incluent :
- Envoyer des réponses aux clients.
- Demander des clarifications aux clients.
- Fournir des messages de fin d’état.
- Envoyer des formulaires de retour aux clients.
Ces outils permettent à l’agent AI de gérer efficacement diverses interactions avec les clients.
Mise en œuvre pratique d’un agent de support client AI
Étape par étape : Construire un agent de support client pour le commerce électronique
Pour un détaillant de commerce électronique, l’agent AI devrait :
Configurer un déclencheur Gmail : Détecter les nouvelles demandes des clients envoyées à l’email de support, lançant les procédures de l’agent.
Instruire les agents : Saisir ces paramètres dans la section Prompt :
- Rôle : Vous êtes un représentant du service client courtois et accessible.
- Tâche : Répondre aux demandes et messages des clients.
- Procédure opérationnelle standard :
- Recevoir les messages des clients.
- Identifier les messages de fin d’état (par exemple, « merci »).
- Rechercher dans la base de connaissances des réponses pertinentes.
- Répondre de manière appropriée si une correspondance est trouvée.
- Escalader vers un manager si nécessaire.
Configurer les capacités : Activer la planification des messages et l’escalade vers des agents humains pour les questions complexes.
Configurer les outils de l’agent : Les options incluent l’envoi de messages de fin d’état, de formulaires de retour, l’ajout de réponses humaines à la base de connaissances, et la vérification des réponses.
Concevoir le flux : Utiliser le Flow Builder dans Relevance AI pour créer un flux de travail gérant tous les scénarios, y compris des étapes personnalisées comme :
- Envoyer des questions de suivi ou de clarification pour les demandes floues.
- Vérifier si une solution est trouvée.
- Résoudre les problèmes ou escalader vers des spécialistes du support.
Comment configurer un déclencheur dans Relevance AI
Configurer le déclencheur
Pour créer un agent AI automatisé, définir le profil de l’agent en accédant aux déclencheurs dans Relevance AI, en se connectant à des plateformes, des webhooks ou des API. Les étapes incluent :
- Créer une application partageable dans Google Gmail, éventuellement en utilisant un compte administrateur.
- Accorder à Relevance AI l’accès à votre email.
- Enregistrer les modifications pour activer le déclencheur.
Les nouveaux emails des clients déclenchent maintenant une réponse de l’agent dans Relevance AI.
Comprendre la tarification de Relevance AI
Fonctionnalités clés
Concevoir des flux de travail d’agents AI efficaces implique d’exploiter des outils comme :
- Activer les outils clés.
- Configurer des paramètres spécifiques.
Relevance AI prend en charge les grands modèles de langage (LLMs) avec des coûts variables basés sur l’utilisation et les capacités.
Avantages et inconvénients de l’utilisation des agents AI pour le support client
Avantages
Disponibilité 24/7.
Temps de réponse plus rapides.
Évolutivité pour des volumes élevés.
Satisfaction client améliorée.
Efficacité des coûts.
Inconvénients
Défis avec les questions complexes.
Dépendance à des données précises et à l’entraînement.
Risque de problèmes techniques.
Intelligence émotionnelle limitée.
Fonctionnalités essentielles
Mettre en avant les instructions de base et le Flow Builder
Les instructions de base et le Flow Builder offrent des outils pour optimiser les agents. Assurez des descriptions détaillées des agents et des paramètres de connaissances précis. Testez pour :
- Exactitude : Les réponses sont-elles pertinentes et correctes ?
- Sécurité : Les réponses sont-elles non toxiques et sûres ?
- Vitesse : À quelle vitesse l’agent répond-il ?
- Complétude : L’agent peut-il gérer la plupart des tâches de manière autonome ?
- Efficacité des coûts : Les opérations peuvent-elles être optimisées ?
Cas d’utilisation efficaces pour les agents de support client AI
Applications pratiques
Les agents AI créent des systèmes évolutifs et efficaces. Les cas d’utilisation incluent :
- Fournir des réponses automatisées 24/7.
- Assurer des interactions cohérentes et amicales.
- Économiser du temps pour les spécialistes du support pour se concentrer sur les questions complexes.
Questions fréquemment posées
L’agent AI peut-il gérer diverses demandes des clients ?
Oui, avec une base de connaissances robuste et un traitement avancé du langage naturel, l’agent AI fournit des réponses précises à des questions variées.
Comment l’agent AI gère-t-il les questions complexes ou techniques ?
Pour les questions sans réponse, l’IA escalade vers des agents humains, garantissant un service fluide et fiable.
D’autres canaux de communication peuvent-ils être connectés en dehors de Gmail et Slack ?
Oui, les webhooks et les API permitem une intégration avec la plupart des canaux. Contactez notre équipe pour plus de détails.
Former les agents est-il difficile ?
Non, l’interface de flux de travail conviviale simplifie le processus.
Comment l’agent peut-il être utilisé au-delà de Gmail et Slack ?
Des interfaces API étendues prennent en charge des applications plus larges.
Questions connexes
Comment améliorer l’ingénierie des invites dans Relevance AI ?
Définir le rôle et la tâche du LLM, en fournissant des instructions détaillées pour des réponses complètes.
L’incitation LLM est-elle simple ?
Non, l’ingénierie des invites est complexe avec de nombreux cas limites. Utilisez des outils pour guider le processus.
Le bot peut-il gérer des milliers d’utilisateurs ?
Oui, il est conçu pour l’évolutivité.
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Dans le paysage commercial dynamique d’aujourd’hui, fournir un support client rapide et efficace est crucial pour le succès. Les agents AI offrent un moyen efficace d’automatiser les interactions avec les clients, permettant aux agents humains de traiter des problèmes complexes. Ce guide explique comment créer des agents AI qui s’intègrent parfaitement à Gmail et Slack en utilisant la plateforme Relevance AI, transformant le service client avec des solutions réactives pilotées par l’IA.
Points clés
Développer un agent AI pour gérer les demandes de support client.
Connecter l’agent AI à Gmail et Slack pour une communication fluide.
Utiliser une base de connaissances pour fournir des réponses précises aux questions des clients.
Rediriger les demandes complexes ou non résolues vers des agents humains pour une assistance personnalisée.
Exploiter les fonctionnalités de Relevance AI, y compris les déclencheurs et le constructeur d’outils, pour créer et gérer efficacement des agents AI.
Mettre en place des formulaires de retour pour améliorer la qualité du service client.
Comprendre les agents AI pour le support client
Que construisons-nous ?
L’objectif est de développer un agent AI qui gère de manière autonome les demandes des clients via Gmail et Slack.
Cet agent AI avancé répond instantanément aux questions simples et répétitives. Le processus consiste à concevoir un système robuste avec un flux de travail clair. En utilisant un outil comme Miro, nous cartographions l’expérience du service client, le flux de travail de l’agent incluant :
- Réception des demandes des clients via Gmail.
- Accès à une base de connaissances actualisée.
- Réponse aux questions répondables.
- Escalade des questions complexes ou sans réponse vers des agents humains via Slack.
- Intégration d’un système de retour pour maintenir la qualité du service.
L’objectif est de construire un système de support client efficace et fluide en utilisant Relevance AI, en tirant parti de la rapidité et de la cohérence de l’IA.
Définir le flux de travail de l’agent avec Miro
Avant d’utiliser la plateforme Relevance AI, cartographier le processus avec un outil comme Miro est crucial pour établir un flux de travail clair pour l’agent AI.
Le flux de travail Miro devrait :
- Commencer lorsque les clients initient des conversations via Gmail.
- Permettre à l’agent d’identifier les questions concernant l’application ou l’entreprise.
- Permettre à l’agent de vérifier la base de connaissances pour des paires question-réponse pertinentes.
- Inciter l’agent à demander des détails supplémentaires si la question est floue.
- Fournir des réponses rapides lorsqu’une réponse correspondante est trouvée.
- Escalader les questions sans réponse ou complexes vers des agents humains.
- Offrir un mécanisme de retour pour les clients.
Comprendre ces étapes garantit que les agents AI sont conçus pour répondre aux besoins des utilisateurs, offrant une expérience de support positive.
Concepts clés dans Relevance AI pour créer des agents AI
Avant de construire avec Relevance AI, il est essentiel de comprendre les concepts et outils clés.
Les éléments clés incluent :
- Fournir un accès à la connaissance à l’agent : Équiper l’agent AI d’informations pour répondre efficacement aux questions.
- Mettre à jour la base de connaissances : Actualiser régulièrement les connaissances de l’agent pour des réponses précises.
- Utiliser des déclencheurs : Configurer des déclencheurs pour activer l’agent AI aux moments appropriés.
- Utiliser des outils d’email : Utiliser les outils de Relevance AI pour permettre une communication par email fluide.
- Incitation de l’agent : Créer des invites efficaces pour améliorer la qualité des réponses.
- Garder les humains dans la boucle : S’assurer que les agents humains traitent les questions complexes que l’IA ne peut résoudre.
Profil de l’agent : Configuration des déclencheurs
Dans Relevance AI, la première étape consiste à configurer des déclencheurs pour permettre à l’agent de répondre aux demandes des clients.
Les déclencheurs sont généralement liés à un compte email spécifique recevant les messages de support client. Une configuration correcte des déclencheurs garantit que l’agent s’active lorsque de nouveaux messages arrivent, permettant des réponses rapides.
Ingénierie des invites et instructions de base pour l’excellence des agents AI
L’ingénierie des invites implique de créer des invites précises pour guider efficacement l’agent AI.
Pour optimiser l’ingénierie des invites pour votre agent de service client AI :
- Attribuer à l’agent un rôle spécifique.
- Fournir des procédures opérationnelles standard (SOPs).
- Valider les réponses pour leur exactitude.
Expérimenter et affiner les invites améliore la qualité des réponses de l’agent à travers différents modèles.
Le Flow Builder : Orchestrer les actions des agents AI pour un support client amélioré
Le Flow Builder fournit un cadre fiable pour l’ingénierie des invites, guidant l’agent du contact client à la résolution du problème. Il permet aux agents de :
- Prendre des décisions éclairées.
- Exécuter des actions spécifiques.
- Créer des arbres de décision logiques qui imitent les approches humaines.
Cela garantit que les agents AI offrent des interactions similaires à celles des humains avec un ton naturel.
Exploiter les outils pour les agents AI
L’utilisation d’outils dans Relevance AI améliore les capacités de l’agent AI. Les outils courants incluent :
- Envoyer des réponses aux clients.
- Demander des clarifications aux clients.
- Fournir des messages de fin d’état.
- Envoyer des formulaires de retour aux clients.
Ces outils permettent à l’agent AI de gérer efficacement diverses interactions avec les clients.
Mise en œuvre pratique d’un agent de support client AI
Étape par étape : Construire un agent de support client pour le commerce électronique
Pour un détaillant de commerce électronique, l’agent AI devrait :
Configurer un déclencheur Gmail : Détecter les nouvelles demandes des clients envoyées à l’email de support, lançant les procédures de l’agent.
Instruire les agents : Saisir ces paramètres dans la section Prompt :
- Rôle : Vous êtes un représentant du service client courtois et accessible.
- Tâche : Répondre aux demandes et messages des clients.
- Procédure opérationnelle standard :
- Recevoir les messages des clients.
- Identifier les messages de fin d’état (par exemple, « merci »).
- Rechercher dans la base de connaissances des réponses pertinentes.
- Répondre de manière appropriée si une correspondance est trouvée.
- Escalader vers un manager si nécessaire.
Configurer les capacités : Activer la planification des messages et l’escalade vers des agents humains pour les questions complexes.
Configurer les outils de l’agent : Les options incluent l’envoi de messages de fin d’état, de formulaires de retour, l’ajout de réponses humaines à la base de connaissances, et la vérification des réponses.
Concevoir le flux : Utiliser le Flow Builder dans Relevance AI pour créer un flux de travail gérant tous les scénarios, y compris des étapes personnalisées comme :
- Envoyer des questions de suivi ou de clarification pour les demandes floues.
- Vérifier si une solution est trouvée.
- Résoudre les problèmes ou escalader vers des spécialistes du support.
Comment configurer un déclencheur dans Relevance AI
Configurer le déclencheur
Pour créer un agent AI automatisé, définir le profil de l’agent en accédant aux déclencheurs dans Relevance AI, en se connectant à des plateformes, des webhooks ou des API. Les étapes incluent :
- Créer une application partageable dans Google Gmail, éventuellement en utilisant un compte administrateur.
- Accorder à Relevance AI l’accès à votre email.
- Enregistrer les modifications pour activer le déclencheur.
Les nouveaux emails des clients déclenchent maintenant une réponse de l’agent dans Relevance AI.
Comprendre la tarification de Relevance AI
Fonctionnalités clés
Concevoir des flux de travail d’agents AI efficaces implique d’exploiter des outils comme :
- Activer les outils clés.
- Configurer des paramètres spécifiques.
Relevance AI prend en charge les grands modèles de langage (LLMs) avec des coûts variables basés sur l’utilisation et les capacités.
Avantages et inconvénients de l’utilisation des agents AI pour le support client
Avantages
Disponibilité 24/7.
Temps de réponse plus rapides.
Évolutivité pour des volumes élevés.
Satisfaction client améliorée.
Efficacité des coûts.
Inconvénients
Défis avec les questions complexes.
Dépendance à des données précises et à l’entraînement.
Risque de problèmes techniques.
Intelligence émotionnelle limitée.
Fonctionnalités essentielles
Mettre en avant les instructions de base et le Flow Builder
Les instructions de base et le Flow Builder offrent des outils pour optimiser les agents. Assurez des descriptions détaillées des agents et des paramètres de connaissances précis. Testez pour :
- Exactitude : Les réponses sont-elles pertinentes et correctes ?
- Sécurité : Les réponses sont-elles non toxiques et sûres ?
- Vitesse : À quelle vitesse l’agent répond-il ?
- Complétude : L’agent peut-il gérer la plupart des tâches de manière autonome ?
- Efficacité des coûts : Les opérations peuvent-elles être optimisées ?
Cas d’utilisation efficaces pour les agents de support client AI
Applications pratiques
Les agents AI créent des systèmes évolutifs et efficaces. Les cas d’utilisation incluent :
- Fournir des réponses automatisées 24/7.
- Assurer des interactions cohérentes et amicales.
- Économiser du temps pour les spécialistes du support pour se concentrer sur les questions complexes.
Questions fréquemment posées
L’agent AI peut-il gérer diverses demandes des clients ?
Oui, avec une base de connaissances robuste et un traitement avancé du langage naturel, l’agent AI fournit des réponses précises à des questions variées.
Comment l’agent AI gère-t-il les questions complexes ou techniques ?
Pour les questions sans réponse, l’IA escalade vers des agents humains, garantissant un service fluide et fiable.
D’autres canaux de communication peuvent-ils être connectés en dehors de Gmail et Slack ?
Oui, les webhooks et les API permitem une intégration avec la plupart des canaux. Contactez notre équipe pour plus de détails.
Former les agents est-il difficile ?
Non, l’interface de flux de travail conviviale simplifie le processus.
Comment l’agent peut-il être utilisé au-delà de Gmail et Slack ?
Des interfaces API étendues prennent en charge des applications plus larges.
Questions connexes
Comment améliorer l’ingénierie des invites dans Relevance AI ?
Définir le rôle et la tâche du LLM, en fournissant des instructions détaillées pour des réponses complètes.
L’incitation LLM est-elle simple ?
Non, l’ingénierie des invites est complexe avec de nombreux cas limites. Utilisez des outils pour guider le processus.
Le bot peut-il gérer des milliers d’utilisateurs ?
Oui, il est conçu pour l’évolutivité.
Agents Vocaux IA Révolutionnent les Appels à Froid avec Retell AI & Automatisation n8n
L'Avenir des Appels à Froid : Construire des Agents Vocaux IA avec Retell AI et n8nLes appels à froid ont toujours été l'un des aspects les plus difficiles mais essentiels des ventes et du marketing.
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