このチュートリアルでは、Finをトレーニングして、会社独自の声、プロセス、サポートポリシーに合わせて最適化する基本を学びます。
ステップ1： Finはブランド独自の声やプロセスを反映するようにトレーニングできます。例えば、会社が顧客プランをサブスクリプションと呼ぶ場合、Finにも同じ用語を使うように指示できます。
ステップ2： Finに与えられる4種類のガイダンスに注目してください。最初のコミュニケーションスタイルでは、Finが使う用語や口調を指定できます。ここでFinが顧客と話す方法を指示します。
ステップ3： ガイダンスを追加したら、最適化をクリックします。これによりAIライティングアシスタントが問題をチェックし、改善案を提案します。
ステップ4： プレビューで洗練されたバージョンをテストします。満足できれば、Fin Mainに公開をクリックしてガイダンスをライブにします。リリースで先にテストする場合は、ボタン横の矢印をクリックし、リリースドラフトに保存を選択してください。
ステップ5： ガイダンスにデータ属性を追加して文脈に応じた動作を作成できます。例えば、顧客がアイルランドにいる場合はFinにハイバーノ英語を使うよう指示できます。そのためには、Finが属性をチェックできるアイコン、ここでは顧客の国をクリックします。
ステップ6： 再度、最適化をクリックし、プレビューで変更を確認します。満足できれば、Fin Mainに公開をクリックします。
ステップ7： よりパーソナライズされた顧客体験を作るために、Finに会話で顧客の名前を定期的に使わせたい場合があります。ガイダンスカテゴリでテンプレートを見つけられます。テンプレートを選択したらテストし、結果に満足したらFin Mainに公開してください。
ステップ8： Finはチャネル別のガイダンスも提供できます。例えば、顧客がすでにメールチャネルにいる場合、サポートへのメール送信を勧めないようにできます。これを有効にするには、適切なテンプレートを見つけてFin Mainに公開してください。
ステップ9： 文脈に応じてFinの口調を変えるよう指示することもできます。例えば、クレームの場合はより共感的な口調にすることが考えられます。このガイダンスを設定したら、最適化をクリックし、変更をプレビューして満足できればFin Mainに公開します。
ステップ10： コンテキストと明確化の下で、あいまいな質問への対応方法をFinに指示できます。例えば、トラブルシューティング手順が顧客の使用デバイスによって異なる場合、回答を生成する前にプラットフォームを特定するよう指示できます。このガイダンスを設定したら、最適化をクリックし、変更をプレビューして満足できればFin Mainに公開します。
ステップ11： 同様に、割引に関する質問に答える前にコンテキストを確立するようFinに指示できます。このガイダンスを設定したら、最適化をクリックし、変更をプレビューして満足できればFin Mainに公開します。
ステップ12： 人間の介入が必要な場合、Finに問い合わせをチームに回すよう指示できます。例えば、顧客がアカウントのキャンセルを言及した場合、チームメンバーにエスカレーションしたいかもしれません。このガイダンスを設定したら、最適化をクリックし、変更をプレビューして満足できればFin Mainに公開します。
ステップ13： 複雑または緊急のケースは、チームに直接回すようにシナリオを説明して確実に対応できます。チームへの引き継ぎは、DeployでFinに設定した割り当てルールに従います。
ステップ14： 最後のカテゴリは、上記のカテゴリに当てはまらないFinへの追加ガイダンスです。これらはあなたのビジネス、業界、顧客がよく尋ねる質問の種類に特有のものです。
ステップ15： Finのパフォーマンスを最適化し続ける中で、問い合わせを望む方法で処理するためにガイダンスを追加してください。各ガイダンスのパフォーマンスを追跡し、発動タイミング、解決またはルーティング頻度、個別の会話を確認できます。
最後に、不要になったガイダンスは無効化または削除することを忘れないでください。