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ボットコンテンツの計画

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。
  • ボット用語を説明する。
  • ボットコンテンツを計画する方法を説明する。
  • ボットコンテンツの考慮事項を挙げる。

チャットボット用語

Ursa Major Solar の CEO、Sita Nagappan-Alvarez は、Salesforce システム管理者の Maria Jimenez がチャットボットについて発見したことについてもっと知りたいと思いました。Maria がボットはスマートな顧客チャネルで多くのコンテンツが必要だと言ったとき、Sita は戸惑いました。ボットコンテンツ? ボットをリリースするには、ボタンをクリックするか、少しコードを書くだけで済むと思っていたのです。

Maria は Sita にボットのリリースは簡単だと言って安心させました。難しいのは、顧客にとって便利で役に立ち、関連性のあるボットを作成することです。ボットの目的と表示すべきコンテンツをはっきりさせることが重要です。ボットがすることとしないこと、言うことと言わないことを計画することで、不適切なカスタマーエクスペリエンスを回避できます。

どのようなボット操作にコンテンツを作成すればよいかを把握するために、Maria は次の Einstein ボット用語をサービスチームと一緒に確認しました。

ダイアログ
ダイアログは、ボットができることを制御する会話スニペットです。各ダイアログには、ダイアログ Intent が含まれます。これは、NLU トレーニングでさまざまな種類の顧客応答を理解するために必要に応じて使用できます。
顧客との会話中、ボットは複数の異なるダイアログ間を移動します。各ダイアログは会話の一部分を処理します。たとえば、[ようこそ]、[メインメニュー]、[注文状況]、[所在地と営業時間]、[エージェントに転送] は、顧客がボットとの 1 回の会話の中で体験する可能性のある個々のダイアログです。
[エージェントとチャット] のダイアログは、次のようになります。
顧客: エージェントに転送してください。[またはこのフレーズの任意のバリエーション]
ボット: 承知しました。少々お待ちください。エージェントにおつなぎします。
ダイアログ Intent
ダイアログ Intent は、顧客がボットとやりとりを行う理由です。たとえば、ソーラーパネルを購入する、ソーラーパネルを返品する、店舗の営業時間を問い合わせる、などです。ダイアログ Intent はアクションで、通常は、購入する、返品する、見つける、検索する、キャンセルする、編集するなどの動詞が含まれます。
必要に応じて、ダイアログ Intent をユーザのダイアログに追加します。次に、ボットをトレーニングして、ボットがダイアログ Intent を理解するために使用できる学習モデルを作成します。
顧客がチャットウィンドウにメッセージを入力してボットとやりとりを行う場合は、Intent を使用して、顧客が求めていることをボットが理解できるようにします。
メモ

メモ

顧客が自由形式のテキスト入力ではなくメニューまたはボタンのみを使用してボットとやりとりを行う場合は、Intent は必要ありません。

Intent と関連するか、Intent をトリガする顧客の入力は次のようになります。
顧客: 私の注文はどこですか?
エンティティ
エンティティは、顧客から収集するデータの種類です。Salesforce が提供するシステムエンティティには、テキスト、日付時刻、日付、金額、数値、人、場所、組織、パーセント、Boolean、オブジェクト (標準 Salesforce またはカスタム) があります。必要に応じてカスタムエンティティを作成できます。
エンティティの例として、次のようなものがあります。
  • 注文番号
  • メールアドレス
変数
変数とは、顧客から収集した特定のデータを保存するコンテナのことです。各変数はエンティティに関連付ける必要があります。変数は情報のコンテナであるため、ダイアログアクション内で入力と出力の両方として使用することができ、メッセージにテキストとして挿入できます。

チャットボットコンテンツの計画

チャットボット用語を理解できたので、Maria と Ursa Major Solar のサービスチームは、どのようなボットコンテンツを作成すればよいかを計画しやすくなりました。結局、顧客に何を言うかがはっきりしなければ、ボットに利点はありません。ボットが何を言うべきかがわかっていないのは、ボットが間違ったことを言うのと同じです。どちらもカスタマーエクスペリエンスの質を落とします。

前回のサービスチームとの計画ミーティングで、Maria はボットの挨拶を作成し、顧客が支援を求める方法のリストをまとめることに同意しました。

Maria は Sita とサービスチームに、調べたことから総合的に考えると、ボットコンテンツの調査と提案に最適なのは、日々顧客に対応しているサポートエージェントであると説明しました。エージェントは顧客を知っています。最前線にいるため、顧客の質問、懸念事項、一般的な問題を把握しています。ただし、実際にボットコンテンツの記述に最適なのはライターです。ライターは言葉の重要性を知っています。ライターは会社のブランドと語調を反映した言葉の使い方を知っています。何よりも重要なのは、ライターは言葉でカスタマーエクスペリエンスを作り出す方法を知っています。入力される言葉、出力する言葉... 言葉が与える影響を知ることが、顧客の役に立つコンテンツを書く最もよい方法です。

Maria は次のトピックと質問でコンテンツ計画を進めました。

トピック 質問 回答
ボットのコンテキストを定義する 会社名と業種は何ですか? Ursa Major Solar、再利用エネルギー業界
最も一般的なカスタマーサービスシナリオは何ですか? 注文状況、予定のスケジュール、価格、店舗の営業時間、所在地などの問い合わせ
ボットに個性を与える ボットの名前は? Solar Sammy
1 ~ 3 個の形容詞を使用してボットの個性を説明してください。 スマート、快活、誠実
これは会社のブランドとどの程度似ていますか、または違っていますか? ブランドに似ているが、スマートが傲慢になってはならない
ボットは開始の挨拶にこの個性をどう反映しますか? たとえば、こんにちは、今日は、こんにちは!、「どうしました?」 「こんにちは、私はボットの Solar Sammy です!」
ボットは終了の挨拶にこの個性をどう反映しますか? 「お役に立てば幸いです。ご利用ありがとうございました!」
感謝に対する応答にこの個性をどう反映しますか? 「どうもありがとうございます!」
謝罪にこの個性をどう反映しますか? 「申し訳ありません。お役に立てるように努力いたします。」
どのような場合に、ボットは謝罪の個性を変える必要がありますか? Solar Sammy が 3 回目の謝罪をしたら、直ちにサポートエージェントにリダイレクトする必要がある。
会話を設計する 挨拶でボットを人間ではないと識別できますか? はい: 「こんにちは、私はボットの Solar Sammy です! 私がお手伝いします。ただし、いつでも人間のエージェントに交替できます。」
期待を設定するためのメニューオプションがありますか? はい: いつでもエージェントに転送、会話を終了、永続的なメニューを表示できるオプションが必要。

チャットボットコンテンツの考慮事項

チャットボットの会話のコンテンツを計画するのと同時に、Maria とサービスチームはこれらのコンテンツに関する考慮事項についても話し合いました。すでに全員が知っているとおり、ボットによる不適切なカスタマーエクスペリエンスを避ける最もよい方法は、前もって計画することです。

開始の挨拶
「どうなさいましたか?」のような質問でチャットを開始すると、すぐに用件に入ることができます。
終了の挨拶
「ありがとうございました」でチャットを終了できます。顧客は、会話を終える準備ができていることを「わかりました」、「これで大丈夫だと思います」などの言葉で示すことがあります。
応答遅延
会話スニペットの間の一時停止が非常に短いと (1 秒未満など)、人工的に聞こえる場合があります。人間の場合、テキストチャットでの平均的な一時停止時間は約 2 ~ 4 秒です。
絵文字と顔文字
絵文字は積極的で熱心です: 。顔文字はやや積極的で、少しだけ熱心です (例: :) ^_^ >_>)。言葉全体の代わりに絵文字を使用できます ( = 「OK」、「すばらしい」)。
テキストスタイル
Roboto Mono や Orbitron のような機械的なフォントを使用すると、顧客に相手がボットであることを明確にすることができます。すべて大文字にするのは叫ぶのと同じで、すべて小文字はくだけた口調、最後のピリオド (「I'm fine.」など) は真剣さ、形式的、よそよそしさ、皮肉と同義に取られることがあります。
メモ

メモ

サンプルのコンテンツまたはボットを拡張するアプリケーションを探している場合は、Salesforce AppExchange をチェックしてみてください。Salesforce には、Salesforce プラットフォームの柔軟性を活かして Salesforce を簡単に拡張できる素晴らしいアプリケーションを構築しているパートナーのエコシステムがあります。

役に立つボットコンテンツの特徴について理解を深めることができたので、Maria とサービスチームは、次のステップに進んで Einstein ボットについてさらに学ぶ準備ができました。

リソース