Google CloudGCP200CCAI

Customer Experiences with Contact Center AI

4 jour(s) / 28h

Présentation du cours

Ce cours de 4 jours vous apprendra à concevoir, développer et déployer des solutions de conversation client à l’aide Centre de contact Intelligence artificielle (CCAI). Vous apprendrez également quelques bonnes pratiques pour intégrer des solutions conversationnelles à votre logiciel de centre de contact existant, établir un cadre pour l’assistance aux agents humains et mettre en œuvre des solutions en toute sécurité et à grande échelle.

Note: Ce cours ne rentre pas dans les détails de l’intégration avec les plateformes logicielles des partenaires téléphonie

Objectifs pédagogiques

  • Définir ce qu’est l’intelligence artificielle de Google Contact Center.
  • Expliquer comment Dialogflow peut être utilisé dans les applications de centre de contacts.
  • Décrire comment la compréhension du langage naturel (NLU) est utilisée pour activer les conversations Dialogflow.
  • Implémenter un agent virtuel de chat.
  • Implémenter un agent virtuel vocal.
  • Décrire les options pour stocker les paramètres et répondre aux demandes des utilisateurs.
  • Déployer un agent virtuel en production.
  • Identifier les meilleures pratiques pour la conception et le déploiement d’agents virtuels.
  • Identifier les aspects clés, tels que la sécurité et la conformité dans le contexte des centres de contact.

Public cible

  • Architectes conversationnels
  • Agent virtuel de centre de contact et développeurs d’applications
  • Directeurs d’activité

Prérequis

  • Avoir suivi un cours Google Cloud fundamentals ou avoir une expérience équivalente

Souhaitable mais pas obligatoire:

  • Connaissance d’un langage de programmation tel que Python ou JavaScript

Programme

Module 0: Présentation du cours

Module 1: Présentation de Contact Center AI

  • Définir ce qu’est l’IA du centre de contact (CCAI) et ce qu’elle peut faire pour les centres de contact.
  • Identifier chaque composant de l’architecture CCAI: reconnaissance vocale, Dialogflow, Synthèse vocale, aide aux agents et perspectives.
  • Décrire le rôle que joue chaque composant dans une solution CCAI.

Activités:

  • Quiz – Contact Center AI fundamentals

Module 2: Expériences conversationnelles

  • Énumérer les principes de base d’une expérience conversationnelle.
  • Expliquer le rôle des agents virtuels de conversation dans une expérience de conversation.
  • Articuler comment STT (speech to text) peut déterminer la qualité d’une conversation expérience.
  • Démontrer et tester comment l’adaptation vocale peut améliorer la reconnaissance vocale l’exactitude de l’agent.
  • Reconnaître les différentes NLU (compréhension du langage naturel) et PNL (traitement du langage naturel) et le rôle qu’elles jouent dans la conversation sur les expériences.
  • Expliquer les différents éléments d’une conversation (intentions, entités, etc.).
  • Utiliser l’analyse des sentiments pour vous aider à obtenir une qualité supérieure expérience de conversation.
  • Améliorer les expériences de conversation en choisissant différentes voix TTS (Wavenet vs Standard).
  • Modifier la vitesse et la hauteur d’une voix synthétisée.
  • Décrire comment tirer parti de SSML pour modifier le ton et l’accentuation d’une synthèse passage.

Actvités:

  • Quiz – Expériences conversationnelles

Module 3: Principes de base de la création de conversations avec Dialogflow

  • Identifier les rôles des utilisateurs et leurs parcours.
  • Ecrire des personas pour les agents virtuels et les utilisateurs.
  • Modéliser les interactions utilisateur-agent.
  • Répertorier les éléments de base de l’interface utilisateur de Dialogflow.
  • Créer un agent virtuel pour gérer les parcours des utilisateurs identifiés.
  • Entraîner le modèle NLU via la console Dialogflow.
  • Définir et tester les intentions d’un agent de base.
  • Former l’agent à gérer les scénarios utilisateur attendus et inattendus.
  • Reconnaître les différents types d’entités et quand les utiliser.
  • Créer des entités.
  • Définir et tester des entités sur un agent de base.
  • Implémenter le remplissage des emplacements à l’aide de l’interface utilisateur de Dialogflow.
  • Décrire quand Mega Agent peut être utilisé.
  • Montrer comment ajouter un accès à une base de connaissances pour votre agent virtuel pour répondre aux questions des clients directement à partir d’une FAQ d’entreprise

Activités:

  • Quiz – Principes fondamentaux de DF: intentions et entités
  • Lab – Principes de base de DF: créer un agent de conversation virtuel de base qui utilise des intentions et entités
  • Lab – Création d’un connecteur de base de connaissances

Module 4: Maintenir le contexte dans une conversation

  • Créer des intentions de suivi.
  • Reconnaître les scénarios dans lesquels le contexte doit être utilisé.
  • Identifier les statuts possibles d’un contexte (contexte actif ou inactif).
  • Implémenter des dialogues en utilisant des contextes d’entrée et de sortie.

Activités:

  • Quiz – Contexte
  • Lab – Contexte: ajouter à votre agent de chat virtuel en utilisant des contextes d’entrée et de sortie pour mapper des scénarios conversationnels plus complexes

Module 5: Passer de l’agent de chat à l’agent vocal

  • Décrire deux façons qui font que le type de média modifie la conversation
  • Configurer la passerelle de téléphonie pour les tests
  • Tester un agent vocal de base
  • Modifier la voix de l’agent
  • Montrer comment les différents types de médias peuvent avoir des réponses différentes
  • Tenir compte des modifications nécessaires lors du passage à la production
  • Être conscient de l’intégration de la téléphonie pour la voix dans un environnement de production

Activités:

  • Quiz – Chat vs agent vocal.
  • Lab – Agent vocal: ajoutez de la voix à votre agent virtuel.

Module 6: Agir avec satisfaction

  • Définir le rôle de la réalisation par rapport à l’IA du centre de contact.
  • Caractériser ce qui doit être collecté pour répondre à une demande.
  • Identifier les systèmes backend existants sur l’infrastructure client.
  • Utiliser Firestore pour stocker les mappages renvoyés par les fonctions.
  • Savoir que l’interaction avec le stockage des données des clients varie en fonction sur leurs entrepôts de données.
  • Mettre en œuvre l’exécution à l’aide de Cloud Functions.
  • Mettre en œuvre l’exécution en utilisant Python sur AppEngine.
  • Décrire l’utilisation d’Apigee pour le déploiement d’applications.

Activités:

  • Quiz – Réalisation
  • Lab – Fulfillment: Utilisation des fonctions cloud pour conserver et interroger les données d’une base de données

Module 7: Test et journalisation

  • Déboguer un agent virtuel en testant la précision de l’intention.
  • Accomplir le débogage en testant les différentes fonctions et intégrations avec le backend systèmes via des appels API.
  • Implémenter le contrôle de version pour obtenir une collaboration plus évolutive.
  • Enregistrer les conversations à l’aide de Cloud Logging.
  • Reconnaître les façons dont les audits peuvent être effectués.

Activités:

  • Quiz – Test et journalisation
  • Lab – Journalisation: utilisez Cloud Logging pour déboguer le code de votre agent virtuel

Module 8 Assistance intelligente pour les agents en direct

  • Reconnaitre les cas d’utilisation dans lesquels Agent Assist ajoute de la valeur.
  • Identifier, collecter et organiser des documents pour la construction de la base de connaissances.
  • Mettre en place des bases de connaissances.
  • Décrire le fonctionnement de FAQ Assist.
  • Décrire le fonctionnement de Document Assist.
  • Décrire le fonctionnement de l’interface utilisateur d’Agent Assist.
  • Décrire le fonctionnement de Dialogflow Assist.
  • Décrire le fonctionnement de Smart Reply.
  • Décrire le fonctionnement de l’extraction d’entités en temps réel.

Activités:

  • Quiz – Aider les agents à améliorer l’expérience client avec des bases de connaissances, réponses intelligentes et assistance documentaire

Module 9: Dessin d’insights à partir d’enregistrements

  • Analysez les enregistrements audio à l’aide du Speech Analytics Framework (SAF).

Activités:

  • Lab: utiliser Speech Analytics Framework pour tirer des informations à partir des journaux du centre de contact

Module 10: Intégration d’un agent virtuel avec des tiers

  • Utiliser l’API Dialogflow pour créer et modifier par programme l’agent virtuel.
  • Décrire les protocoles de connectivité: gRPC, REST, points de terminaison SIP et numéros de téléphone sur PSTN.
  • Remplacer la détection d’intention de tête existante sur les IVR par des intentions de Dialogflow.
  • Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec l’Assistant Google.
  • Décriver l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes de messagerie.
  • Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes CRM (comme Salesforce et Zendesk).
  • Décrire l’intégration de l’agent virtuel avec les plates-formes de communication d’entreprise (comme Genesys, Avaya, Cisco et Twilio).
  • Expliquer la capacité des fournisseurs de téléphonie d’identifier l’appelant et comment cela peut modifier la conception de l’agent.
  • Incorporer les fonctionnalités IVR dans l’agent virtuel.

Activités:

  • Quiz – IVR Features
  • Quiz – Common platforms of integration
  • Quiz – Contact Center AI integration points

Module 11: Gestion de l’environnement

  • Créer des versions brouillon et publiée de votre agent virtuel.
  • Créer des environnements dans lesquels votre agent virtuel sera publié.
  • Charger une version enregistrée de votre agent virtuel dans Draft.
  • Changer la version chargée dans un environnement.

Activités:

  • Quiz – Gestion de l’environnement
  • Travaux pratiques – Utilisez la fonction de gestion de l’environnement de Dialogflow pour déployer une version provisoire de votre agent virtuel dans un nouvel environnement

Module 12: Méthodes de conformité aux réglementations fédérales

  • Décrire deux façons dont la sécurité peut être mise en œuvre sur un centre de contacts Intégration IA.
  • Identifier les mesures de conformité actuelles et les scénarios où la conformité est nécessaire.

Activités:

  • Quiz – Audit

Module 13: Meilleures pratiques pour les agents virtuels

  • Convertir la correspondance de modèles et les arbres de décision en conception conversationnelle intelligente.
  • Reconnaître les situations qui nécessitent une escalade vers un agent humain.
  • Prendre en charge plusieurs plates-formes, appareils, langues et dialectes.
  • Utiliser les analyses intégrées de Diagflow pour évaluer l’intégrité de l’agent virtuel.
  • Effectuer la validation de l’agent via l’interface utilisateur de Dialogflow.
  • Surveiller les conversations et Agent Assist.
  • Instaurer un DevOps et un cadre de contrôle de version pour le développement d’agents et entretien.
  • Penser à activer la correction orthographique pour augmenter la précision de l’agent virtuel.

Activités:

  • Quiz – Best practices

Module 14: Méthodologie de mise en œuvre de Google (partenaires uniquement)

  • Identifier les étapes de la méthodologie de mise en œuvre de Google.
  • Énumérer les activités clés de chaque étape de mise en œuvre.
  • Reconnaitre comment utiliser les ressources d’assistance de Google pour les partenaires.

Module 15: Résumé du cours

  • Récapitulation de ce qui a été couvert pendant ce cours.

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