Customer Experiences with Contact Center AI - Dialogflow ES

Acerca de este curso

En este curso, el alumno aprenderá a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de conversación con el cliente utilizando la Inteligencia Artificial de Contact Center (CCAI). En este curso, el desarrollo de agentes virtuales utiliza Dialogflow ES.

También aprenderá algunas de las mejores prácticas para integrar soluciones conversacionales con su software de centro de contacto existente, establecer un marco para la asistencia de agentes humanos e implementar soluciones de manera segura y a escala.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

• Defina qué es Contact Center AI (CCAI) y qué puede hacer por los centros de contacto.
• Explique cómo se puede utilizar Dialogflow en aplicaciones de centros de contacto.
• Describe cómo se usa la comprensión del lenguaje natural (NLU) para habilitar las conversaciones de Dialogflow.
• Implemente un agente virtual de chat con Dialogflow ES.
• Describe cómo se usa la comprensión del lenguaje natural (NLU) para habilitar las conversaciones de Dialogflow.
• Describa las opciones para almacenar parámetros y cumplir con las solicitudes de los usuarios.
• Describa cómo implementar agentes virtuales en producción.
• Identificar las mejores prácticas para el desarrollo de agentes virtuales en Dialogflow ES.
• Identificar aspectos clave, como la seguridad y el cumplimiento, en el contexto de los centros de contacto.

Contenidos

Módulo 1: Descripción general de la IA del centro de contacto

• Defina qué es Contact Center AI (CCAI) y qué puede hacer por los centros de contacto.
• Identifique cada componente de la arquitectura CCAI: reconocimiento de voz, flujo de diálogo, síntesis de voz, asistencia de agente e inteligencia artificial.
• Describa el papel que juega cada componente en una solución CCAI.

Módulo 2: Experiencias conversacionales

• Enumere los principios básicos de una experiencia conversacional.
• Explique el papel de los agentes virtuales de conversación en una experiencia de conversación.
• Exprese cómo STT (Speech to Text) puede determinar la calidad de una experiencia de conversación.
• Demuestre y pruebe cómo la adaptación de voz puede mejorar la precisión del reconocimiento de voz del agente.
• Reconocer las diferentes técnicas de NLU (comprensión del lenguaje natural) y NLP (procesamiento del lenguaje natural) y el papel que desempeñan en las experiencias de conversación.
• Explica los diferentes elementos de una conversación (intenciones, entidades, etc.).
• Utilice el análisis de sentimientos para ayudar a lograr una experiencia de conversación de mayor calidad.
• Mejore las experiencias de conversación eligiendo diferentes voces TTS (Wavenet vs Standard).
• Modifica la velocidad y el tono de una voz sintetizada.
• Describe cómo aprovechar SSML para modificar el tono y el énfasis de un pasaje sintetizado.

Módulo 3: Fundamentos del diseño de conversaciones

• Identifique los roles de los usuarios y sus recorridos.
• Escriba personas para agentes y usuarios virtuales.
• Modele las interacciones entre el usuario y el agente.

Módulo 4: Opciones de producto de Dialogflow

• Describe dos diferencias principales entre Dialogflow Essentials (ES) y Dialogflow Customer Experience (CX).
• Identifique dos principios de diseño para su agente virtual que se apliquen independientemente de si lo implementa en Dialogflow ES o CX.
• Identifique dos formas en que cambia la implementación de su agente virtual en función de si lo implementa en Dialogflow ES o CX.
• Enumere los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow.

Módulo 5: Revisión del curso

• Revise lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.

Módulo 6: Fundamentos de la creación de conversaciones con Dialogflow ES

• Enumere los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow ES.
• Cree un agente virtual para manejar los viajes de los usuarios identificados.
• Entrena el modelo de NLU a través de la consola de Dialogflow.
• Defina y pruebe las intenciones de un agente básico.
• Entrene al agente para manejar escenarios de usuarios esperados e inesperados.
• Reconocer los diferentes tipos de entidades y cuándo utilizarlas.
• Crea entidades.
• Definir y probar entidades en un agente básico.
• Implemente el llenado de espacios con la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Describe cuándo se puede utilizar Mega Agent.
• Demuestre cómo agregar acceso a una base de conocimientos para que su agente virtual responda las preguntas de los clientes directamente desde las preguntas frecuentes de la empresa.

Módulo 7: Mantener el contexto en una conversación

• Crea intenciones de seguimiento.
• Reconozca los escenarios en los que se debe utilizar el contexto.
• Identificar los posibles estados de un contexto (contexto activo o inactivo).
• Implementar diálogos usando contextos de entrada y salida.

Módulo 8: Pasar del chat al agente virtual de voz

• Describe dos formas en que el tipo de medio cambia la conversación.
• Configure la puerta de enlace de telefonía para realizar pruebas.
• Pruebe un agente de voz básico.
• Modifica la voz del agente.
• Muestre cómo los diferentes tipos de medios pueden tener diferentes respuestas.
• Tenga en cuenta las modificaciones necesarias al pasar a producción.
• Tenga en cuenta la integración de telefonía para voz en un entorno de producción.

Módulo 9: Revisión del curso

• Revise lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.

Módulo 10: Prueba y registro

• Utilice las herramientas de Dialogflow para solucionar problemas.
• Utilice las herramientas de Google Cloud para depurar su agente virtual.
• Revise los registros generados por la actividad del agente virtual.
• Reconocer las formas en que se puede realizar una auditoría.

Módulo 11: Tomar acciones con cumplimiento

• Caracterizar el rol del cumplimiento con respecto a Contact Center AI.
• Implemente un agente virtual con Dialogflow ES.
• Usa Cloud Firestore para almacenar datos de clientes.
• Implementa el cumplimiento con Cloud Functions para leer y escribir datos de Firestore.
• Describe el uso de Apigee para la implementación de aplicaciones.

Módulo 12: Integración de agentes virtuales

• Describe cómo usar la API de Dialogflow para crear y modificar mediante programación el agente virtual.
• Describa los protocolos de conectividad: gRPC, REST, terminales SIP y números de teléfono a través de PSTN.
• Describe cómo reemplazar la detección de intenciones de cabeza existente en IVR con intenciones de Dialogflow.
• Describe la integración del agente virtual con el Asistente de Google.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de mensajería.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas CRM (como Salesforce y Zendesk).
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de comunicación empresarial (como Genesys, Avaya, Cisco y Twilio).
• Explique la capacidad que tienen los proveedores de telefonía para identificar a la persona que llama y cómo eso puede modificar el diseño del agente.
• Describe cómo incorporar funciones de IVR en el agente virtual.

Módulo 13: Revisión del curso

• Revise lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.

Módulo 14: Gestión del medio ambiente

• Cree versiones en Draft y Published de su agente virtual.
• Crea entornos donde se publicará tu agente virtual.
• Cargue una versión guardada de su agente virtual en Draft.
• Cambie la versión que se carga en un entorno.

Módulo 15: Extracción de conocimientos a partir de grabaciones con SAF

• Analice grabaciones de audio utilizando Speech Analytics Framework (SAF).

Módulo 16: Asistencia de inteligencia para agentes activos

• Reconozca los casos de uso en los que Agent Assist agrega valor.
• Identificar, recopilar y seleccionar documentos para la construcción de la base de conocimientos.
• Describe cómo crear bases de conocimiento.
• Describe cómo funciona FAQ Assist.
• Describe cómo funciona Document Assist.
• Describe cómo funciona la interfaz de usuario de Agent Assist.
• Describe cómo funciona Dialogflow Assist.
• Describe cómo funciona la Smart Reply.
• Describe cómo funciona la extracción de entidades en tiempo real.

Módulo 17: Cumplimiento y seguridad

• Describa dos formas en que se puede implementar la seguridad en una integración CCAI.
• Identifique las medidas de cumplimiento actuales y los escenarios donde se necesita el cumplimiento.

Módulo 18: Mejores prácticas

• Convierta los árboles de decisiones y la coincidencia de patrones en un diseño conversacional inteligente.
• Reconocer situaciones que requieren escalada a un agente humano.
• Admite múltiples plataformas, dispositivos, idiomas y dialectos.
• Utilice los análisis integrados de Diagflow para evaluar el estado del agente virtual.
• Realice la validación del agente a través de la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Supervise las conversaciones y la asistencia del agente.
• Instituya un marco de DevOps y control de versiones para el desarrollo y mantenimiento de agentes.
• Considere habilitar la corrección ortográfica para aumentar la precisión del agente virtual.

Módulo 19: Metodología de implementación

• Identificar las etapas del proceso de ventas de Google Enterprise.
• Describa el rol del socio en el proceso de ventas empresariales.
• Detalla los pasos en un proyecto de IA de Contact Center usando el ESP de Google.
• Describa las actividades clave de la fase de implementación en ESP.
• Busque y comprenda cómo utilizar los recursos de asistencia de Google para socios.

Módulo 20: Revisión del curso

• Revise lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.