Kongsi melalui


Concierge perjalanan menggunakan AI generatif dengan Copilot Studio

Dalam artikel ini, anda belajar tentang agensi pelancongan yang menggunakan penyelesaian dipacu AI untuk mengurangkan interaksi pusat panggilan, meningkatkan pengurusan data dan mengoptimumkan penglibatan pelanggan.

Tip

Artikel ini menerangkan idea penyelesaian. Arkitek awan anda boleh menggunakan panduan ini untuk membantu menggambarkan komponen utama untuk pelaksanaan biasa seni bina ini. Gunakan artikel ini sebagai titik permulaan untuk mereka bentuk penyelesaian yang direka bentuk dengan baik yang sejajar dengan keperluan khusus beban kerja anda.

Diagram seni bina

Gambar rajah seni bina penyelesaian pusat panggilan yang menyepadukan Microsoft dan sumber data dan pengetahuan lain dengan model AI dan aliran kerja automatik.

Workflow

  • Sokongan pelanggan dipacu AI: Ejen Copilot Studio direka bentuk untuk membantu pelanggan dengan pertanyaan berkaitan perjalanan, termasuk semakan tempahan dan pertanyaan baki, mengurangkan keperluan untuk interaksi pusat panggilan.
  • Pengurusan data: Seni bina digunakan Microsoft Dataverse sebagai repositori pusat untuk data pelanggan dan lokasi, dan pangkalan data SQL untuk menjejaki tempahan dan transaksi.
  • Tadbir urus platform: Pusat Power Platform pentadbiran digunakan untuk mengurus dan memantau komponen untuk mengekalkan kecekapan operasi, dengan Microsoft Entra ID memastikan akses selamat kepada data pelanggan yang sensitif.
  • Pengoptimuman prestasi: Seni bina menekankan pengoptimuman pengalaman melalui penyatuan data, analisis sentimen dan pemperibadian pengguna.

Komponen

Penyelesaian yang diterangkan dalam artikel ini termasuk komponen berikut.

Antara Muka pengguna

Copilot Studio ejen: Ejen dipacu AI yang membantu pelanggan dengan soalan perjalanan biasa, memberikan respons mendalam dan membolehkan pelanggan menyemak tempahan dan baki terhutang mereka.

Laman web awam: Laman web sedia ada agensi pelancongan yang menghadap pelanggan, yang ingin dipertingkatkan dengan ejen tersuai.

Pengetahuan

"Pengetahuan" merujuk kepada maklumat dan sumber data yang digunakan oleh ejen untuk memberikan respons yang relevan dan tepat.

Penjadualan semula dokumen: Dokumen yang mengandungi maklumat tentang cara menjadualkan semula percutian.

Dokumen perjalanan: Dokumen yang mengandungi maklumat tentang destinasi, seperti cadangan, pengenalan diri yang diperlukan dan visa.

Dokumen polisi insurans: Dokumen yang mengandungi maklumat tentang polisi insurans.

Laman web perkhidmatan pelanggan: Pautan ke maklumat perkhidmatan pelanggan di laman web.

Dokumen lokasi: Dokumen yang mengandungi maklumat tentang setiap lokasi yang dilayani oleh agensi pelancongan.

Dokumen lapangan terbang: Dokumen yang mengandungi maklumat tentang setiap lapangan terbang yang dilayani oleh agensi pelancongan.

Perkhidmatan lain

Carian tersuai Bing: Senarai lokasi yang ditapis daripada tapak web awam untuk mengehadkan maklumat yang dirujuk apabila menggunakan AI generatif.

Dalam proses

AI Builder: Untuk menambah model sentimen tersuai.

Power Automate aliran awan: Mengautomasikan aliran kerja seperti jadual perjalanan, tarikh pembayaran dan status tempahan.

Sumber data

Microsoft Dataverse: Digunakan sebagai repositori pusat untuk data pelanggan dan lokasi serta maklumat maklum balas pelanggan. Dataverse adalah bahagian asas dan Power Platform disepadukan dengan lancar dengan Copilot Studio.

Pangkalan data Azure SQL: Digunakan untuk menjejaki tempahan dan transaksi pembayaran.

Tadbir urus, pematuhan dan asas platform

Power Platform pusat pentadbiran: Mengurus dan memantau semua Power Platform komponen untuk kecekapan operasi. Dipilih kerana keupayaannya untuk menguatkuasakan tadbir urus dan mengekalkan pematuhan merentas penyelesaian.

Power Fx: Mendayakan logik tersuai untuk kefungsian lanjutan dalam apl dan aliran kerja. Dipilih kerana kesederhanaan dan penyepaduannya dengan komponen lain Power Platform .

Microsoft Entra ID: Memastikan bahawa hanya pengguna yang disahkan mempunyai akses kepada data. Dipilih untuk penyepaduannya dengan perkhidmatan Microsoft dan keupayaan untuk mengurus identiti dan akses pengguna.

Application Insights: Digunakan untuk Copilot Studio menyampaikan telemetri masa nyata dan diagnostik proaktif, mengoptimumkan prestasi dan pengalaman pengguna.

Pelaporan

Power BI papan pemuka: Visualisasikan data operasi dan berpusatkan pelanggan untuk memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan. Power BI disepadukan dengan lancar dan Dataverse boleh membawa data daripada sumber storan lain ke dalam laporan.

Butiran senario

Kes penggunaan ini berdasarkan pendekatan syarikat pelancongan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka dengan perkhidmatan pelanggan, maklumat dan proses penukaran.

Nota

Idea penyelesaian ini diilhamkan oleh Holland America Line, yang membangunkan ejen maya menggunakan Microsoft Copilot Studio yang bertindak sebagai concierge digital di tapak webnya untuk menyokong pelanggan dan penasihat perjalanan. Ketahui lebih lanjut di Holland America Line melihat tanda-tanda awal pembelian yang lebih termaklum menggunakan Microsoft Copilot Studio.

Masalah perniagaan

Pelanggan sering menghubungi pusat panggilan untuk meminta maklumat yang tersedia di tapak web. Walau bagaimanapun, maklumat di tapak disimpan di pelbagai lokasi, menyukarkan pelanggan untuk mencari maklumat yang mereka perlukan.

Ramai pelanggan hanya mahu menyemak baki baki mereka, yang memerlukan banyak interaksi perkhidmatan pelanggan dan memakan masa apabila pekerja mencari tempahan.

Pertimbangan

Pertimbangan ini melaksanakan tonggak Power Platform Well-Architected, satu set prinsip panduan yang meningkatkan kualiti beban kerja. Ketahui lebih lanjut dalam Microsoft Power Platform Well-Architected.

Kebolehpercayaan

Prinsip "sampah masuk, sampah keluar" amat penting bagi ejen dan menekankan keperluan untuk data berkualiti tinggi. Memberikan maklumat yang tepat kepada ejen memastikan respons yang boleh dipercayai dan betul.

Keselamatan

Melaksanakan keselamatan peringkat baris membolehkan Dataverse kawalan yang tepat ke atas akses kepada data pelanggan sensitif, memastikan bahawa hanya individu yang diberi kuasa boleh melihat atau mengemas kini rekod tertentu. Digabungkan dengan ciri Power Platform keselamatan, pendekatan ini bukan sahaja melindungi maklumat pelanggan tetapi juga memudahkan pematuhan dan audit, meningkatkan kepercayaan terhadap perkhidmatan digital anda. Ketahui lebih lanjut dalam artikel berikut:

Kecekapan Prestasi

Menjejaki penggunaan, keciciran, kesukaran teknikal dan skor kepuasan pelanggan (CSAT) memaklumkan pelarasan kepada pendekatan, tawaran dan struktur ejen. Ketahui lebih lanjut dalam Mengukur penglibatan ejen.

Power Automate Aliran boleh digunakan untuk mengendalikan proses secara tak segerak. Ketahui lebih lanjut dalam Gunakan corak aliran tak segerak.

Carian Tersuai Bing boleh menapis dan mengurus bahagian lokasi tapak web yang dibenarkan dan disekat. Ketahui lebih lanjut dalam Cari data awam atau gunakan Carian Tersuai Bing untuk nod jawapan generatif.

Pengoptimuman Pengalaman

Satukan data pada satu platform berpusat, seperti Dataverse, untuk menyelaraskan akses dan pengurusan. Pertimbangkan untuk menggunakan jadual maya untuk Dataverse menyepadukan data luaran. Ketahui lebih lanjut dalam Mulakan dengan jadual maya.

Semak dokumen yang digunakan untuk pengetahuan AI generatif dan alih keluar sebarang data yang tidak diperlukan.

Minta nama pelanggan pada permulaan pengalaman ejen untuk membina pendekatan yang diperibadikan.

Ketahui lebih lanjut dalam Pengenalan kepada pengalaman perbualan dan Cadangan untuk mereka bentuk pengalaman pengguna perbualan.

AI Yang Bertanggungjawab

Pastikan layanan yang adil merentas semua segmen pelanggan dengan menangani berat sebelah secara aktif dan mengekalkan ekuiti dalam setiap interaksi. Dedahkan sumber data secara telus dengan pautan yang sesuai, kuatkuasakan protokol privasi dan keselamatan data yang ketat, dan gabungkan pengawasan manusia untuk memantau proses ini secara berterusan. Ketahui lebih lanjut dalam Pertimbangan AI yang bertanggungjawab untuk beban kerja aplikasi pintar.