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mars 22, 2022

Lexique avancée : collecte de numéros de pièces alphanumériques


Les entreprises disposant de techniciens de service peuvent tirer parti d'une technique Lex avancée pour permettre à leur IVR d'accepter des numéros de pièce alphanumériques sans schémas de numérotation compliqués. Un IVR qui peut accepter facilement et avec précision les numéros de pièce, les numéros de facture et divers autres identifiants complexes peut accélérer le traitement et accroître la satisfaction des clients.

Les identifiants numériques sont faciles pour Lex. L'appelant peut prononcer les numéros ou utiliser le pavé numérique. Les caractères alphabétiques, cependant, nécessitent une approche différente, que nous décrirons ici. Lex peut lutter avec précision lors de l'interprétation des lettres parlées de l'alphabet. La technique ci-dessous améliore considérablement la précision, et bien qu'elle ne gère pas tous les cas d'utilisation, elle gère les plus courants.

Les lecteurs doivent avoir de l'expérience avec la console Lex et les fichiers zip avant d'essayer cette technique. Pour ceux qui ne le font pas, un bon point de départ est ici :Qu'est-ce qu'Amazon Lex

Pour cet exemple, nous supposerons que notre flux de contacts doit collecter un numéro de pièce composé d'un préfixe de 3 caractères alphabétiques suivi d'un suffixe de 6 caractères numériques. Disons qu'il y a trois préfixes possibles : DRL, CTR et RTR. La plupart des entreprises auront plus de trois préfixes. La technique présentée ici prendra en charge jusqu'à 10 000 préfixes.

Nous couvrirons uniquement le bot alphabétique dans cet article de blog, car la collecte de chiffres numériques est couverte dans le matériel d'introduction lié ci-dessus.

Nous allons créer un nouveau bot Lex avec une seule intention appelée "AlphaIntent" qui va collecter la valeur d'emplacement "PartNumberAlpha". Voici à quoi cela ressemble dans la console Lex :

 

1" width="600" height="144" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1-7.jpg?resize=300%2C72&ssl=1 300w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1-7.jpg?resize=768%2C184&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1 -7.jpg?resize=750%2C180&ssl=1 750w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1-7.jpg?resize=600%2C144&ssl=1 600w, https:/ /i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1-7.jpg?resize=640%2C153&ssl=1 640w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1- 7.jpg?resize=500%2C120&ssl=1 500w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/1-7.jpg?w=780&ssl=1 780w" tailles="(max- largeur : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1"/></p><p> </p><p style= Cette intention nécessitera un emplacement personnalisé, et c'est là que nous emploierons des techniques avancées. Tout d'abord, nous allons créer un nouveau type d'emplacement personnalisé appelé "PartAlpha" et le configurer comme suit. Notez que "Restrict to Slot values ​​and Synonyms" est sélectionné et que "dummy" a été ajouté comme valeur d'emplacement :

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2" width="600" height="661" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/2-8.jpg?resize=272%2C300&ssl=1 272w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/2-8.jpg?resize=499%2C550&ssl=1 499w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/2 -8.jpg?resize=545%2C600&ssl=1 545w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/2-8.jpg?resize=500%2C551&ssl=1 500w, https:/ /i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/2-8.jpg?w=590&ssl=1 590w" sizes="(max-width : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1 "/></p><p style= Nous allons cliquer sur "Ajouter un emplacement à l'intention" afin de pouvoir utiliser cet emplacement dans notre bot Lex. Nous pouvons maintenant configurer le slot unique du bot comme ceci :

3" width="600" height="171" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-11.jpg?resize=300%2C86&ssl=1 300w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-11.jpg?resize=500%2C143&ssl=1 500w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3 -11.jpg?w=596&ssl=1 596w" tailles="(largeur max : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1"/></p><p style= Ensuite, nous retournerons à la console principale Lex et cliquerons sur "Types de machines à sous". Ensuite, nous pouvons télécharger la représentation json de l'emplacement en sélectionnant l'emplacement "PartAlpha" et en choisissant "Exporter" dans le menu déroulant "Actions". Extrayez le fichier json du fichier zip et placez-le dans un éditeur de texte. Vous devriez voir quelque chose comme ceci :

3" width="600" height="394" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-19.png?resize=300%2C197&ssl=1 300w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-19.png?resize=600%2C394&ssl=1 600w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3 -19.png?resize=640%2C420&ssl=1 640w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-19.png?resize=500%2C328&ssl=1 500w, https:/ /i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/3-19.png?w=699&ssl=1 699w" sizes="(max-width : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1 "/></p><div class=

Nous pouvons remplacer la ligne 13 pour créer les trois valeurs d'emplacement requises – DRL, CTR et RTR :

 

4" width="600" height="512" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4-17.png?resize=300%2C256&ssl=1 300w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4-17.png?resize=645%2C550&ssl=1 645w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4 -17.png?resize=600%2C512&ssl=1 600w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4-17.png?resize=640%2C546&ssl=1 640w, https:/ /i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4-17.png?resize=500%2C426&ssl=1 500w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/4- 17.png?w=706&ssl=1 706w" tailles="(largeur max : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1"/></p><p style=Notez que chaque lettre d'un préfixe est séparée par un point et un espace, et notez également les virgules sur les lignes 14 et 17. Une fois que nous avons fait ces mises à jour, nous pouvons compresser le fichier et utiliser la console Lex pour importer cet emplacement mis à jour définition, remplaçant la définition d'emplacement existante.

Ce changement devrait entraîner une augmentation significative de la précision de Lex, mais un autre paramètre peut influencer l'efficacité de cette technique. Dans l'onglet Paramètres du bot Lex, définissez les options avancées sur "Non". Cela produit généralement les meilleurs résultats, mais vous pouvez également expérimenter avec l'option "Oui":

6" largeur="600" hauteur="280" srcset="https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/6-8.jpg?resize=300%2C140&ssl=1 300w, https : //i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/6-8.jpg?resize=600%2C280&ssl=1 600w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/6 -8.jpg?resize=640%2C298&ssl=1 640w, https://i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/6-8.jpg?resize=500%2C233&ssl=1 500w, https:/ /i0.wp.com/blogs.perficient.com/files/6-8.jpg?w=676&ssl=1 676w" sizes="(max-width : 600px) 100vw, 600px" data-recalc-dims="1 "/></p><p style= Un inconvénient de cette approche est que la mise à jour de Lex devient un processus manuel. Si votre organisation ajoute régulièrement de nouveaux préfixes, la mise à jour de Lex peut poser des problèmes. Une approche consiste à mettre à jour Lex par programmation chaque fois qu'un nouveau préfixe est ajouté. Vous pouvez trouver un appel à l'API Lex pour cela ici :https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/AWS/LexModelBuildingService.html#putSlotType-property

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Perficient est fier de notre approche personnelle du parcours client où nous aidons les entreprises clientes à transformer et à moderniser leur centre de contact et leur expérience CRM avec des plateformes comme Amazon Connect, Service.

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A propos de l'auteur

Warren Spencer est un développeur de centres de contact pour Perficient, avec 40 ans d'expérience dans divers secteurs, notamment la fabrication, les médias et le gouvernement. Il a travaillé aux États-Unis et au Canada et a collaboré avec des équipes mondiales.

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