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Biblioteca de amostra para Digital Contact Center Platform

  • Artigo

Para ajudar os parceiros e os clientes a começar a trabalhar com a Digital Contact Center Platform, a Microsoft fornece uma biblioteca de componentes de amostra no GitHub. É uma coleção de códigos de amostra, componentes (soluções) e documentos que podem ajudar os projetos do Digital Contact Center em várias tarefas. Estas tarefas incluem personalização, configuração e operação da plataforma. O objetivo da biblioteca é oferecer recursos reutilizáveis e fáceis de seguir para programadores e utilizadores do Digital Contact Center.

Áreas

Queremos capacitar os clientes e os parceiros a criarem e a implementarem soluções de uma forma rápida e fácil, utilizando as nossas tecnologias de última geração. Para alcançar este objetivo, criámos um conjunto de produtos que abrangem as seguintes áreas principais:

  • Microsoft Copilot Studio

    Saiba como criar e gerir chatbots que podem processar consultas de linguagem natural e fornecer respostas personalizadas. Comece aqui.

  • Encaminhamento Unificado

    Saiba como encaminhar interações com clientes em diferentes canais e agentes com base em competências, disponibilidade e prioridade. Comece aqui.

  • Omnicanal

    Saiba como fornecer uma experiência de cliente integrada e consistente em vários canais, tais como voz, chat, e-mail, SMS e redes sociais. Comece aqui.

  • IA

    Saiba como tirar partido da inteligência artificial para melhorar o suporte ao cliente. Comece aqui.

A biblioteca é open source e está hospedada no GitHub na Biblioteca de componentes no GitHub. Aqui, encontra a documentação, exemplos e o código de origem. Também pode contribuir para o projeto reportando problemas, sugerindo caraterísticas ou submetendo pedidos pull.

Importante

Os códigos de amostra, componentes (soluções) e documentos criados pela comunidade não são suportados pela Microsoft. Se tiver perguntas ou problemas com as ferramentas da comunidade, contacte o respetivo editor.

Biblioteca de conteúdo

As secções seguintes descrevem o conteúdo que partilhamos na Biblioteca de componentes no GitHub. Cada secção inclui uma ligação para o ficheiro relevante no GitHub.

Microsoft Copilot Studio

Encaminhamento Unificado

  • Presença baseada no canal

    Uma caraterística central deste cenário é a flexibilidade da gestão da presença de canal para os agentes. Dependendo do volume e da urgência dos diferentes tipos de consultas de clientes, os agentes podem ajustar o fluxo de pedidos de canal de entrada para se adequar às suas preferências e disponibilidade. Por exemplo, um agente pode colocar em pausa o canal de chamadas de entrada se quiser concentrar-se em chats ou casos, ou ao contrário. Desta forma, os agentes podem otimizar a sua própria produtividade e a satisfação dos clientes.

    Saiba mais em Presença baseada no Canal.

    Esta abordagem de amostra é para utilizar uma solução centrada no canal ao configurar uma Fila Avançada separada para cada canal relevante. Isto permite a utilização da funcionalidade Assignment MethodAssignment Ruleset e reduz a latência entre a seleção e as atribuições do Canal do Agente. Consulte também Descrição geral do encaminhamento unificado.

  • Configurar a capacidade do agente para entidades personalizadas

    No Dynamics 365 Customer Service, pode configurar o reencaminhamento baseado na capacidade para entidades para complementar a entidade de caso (incidente). Saiba mais em Configurar a capacidade do agente para entidades personalizadas, onde fornecemos duas abordagens, uma sem código e outra com low-code para realizar as ações mencionadas anteriormente.

Omnicanal

  • Identificação de Registos Personalizados

    Para identificar um cliente no centro de contactos, poderá ter de aplicar um critério de pesquisa personalizado com base nas informações fornecidas pelo cliente. Esta abordagem irá ajudá-lo a encontrar rápida e eficazmente o perfil do cliente e a aceder aos respetivos registos. No OOB, pode pesquisar pelo nome, número de telefone e endereço de e-mail. No entanto, poderá querer pesquisar pelo número da conta ou outros dados relevantes. Este artigo explica como personalizar os critérios de pesquisa.

    Saiba mais em Identificar clientes automaticamente.

  • Análise de Contexto de exemplo do JavaScript

    Variáveis de contexto são dados que fornecem informações sobre a conversação antes de ela começar, como o canal, o perfil do cliente e as definições personalizadas.

    Pode usar variáveis de contexto para criar regras de reencaminhamento que atribuam conversações a diferentes filas com base nestes dados. Também pode usar variáveis de contexto em ferramentas que ajudam os agentes a trabalhar com mais eficiência, como macros e scripts.

    Além disso, pode querer aceder a variáveis de contexto do código JavaScript personalizado em recursos web.

    O Microsoft.Apm.getFocusedSession()

    A API é um método útil para aceder ao objeto de sessão da sessão que está em foco. Isto faz parte da Referência da API JavaScript do gestor de perfil da aplicação que inclui métodos e propriedades para gerir separadores e sessões no Customer Service workspace.

    O exemplo um seguinte devolve a variável de contexto customerName no evento onLoad:

    function parseContextVariables(executionContext) {
  var formContext = executionContext.getFormContext();
  Microsoft.Apm.getFocusedSession().getContext().then((context) => {
          var customerName = context.parameters.customerName;
          alert(customerName);
  }
);
}

    Outro método útil é Microsoft.Omnichannel.getConversationId(). Esta função pode ser chamada para obter o GUID exclusivo da conversação atual em curso numa sessão. Devolve uma promessa resolvida com o ID da conversação em curso. O identificador pode ser usado para obter o registo da conversação programaticamente.

    Microsoft.Omnichannel.getConversationId();

  • Exemplos de personalização de Widgets do LiveChat

    Amostras de personalização LCW é uma coleção de exemplos de código JavaScript prontos a utilizar para personalizar o Widget de Chat em Direto do Omnicanal.

    A coleção de fragmentos de código JavaScript pode ser copiada e aplicada para modificar o Widget de Chat em Direto do Omnicanal.

  • Exemplos de AgentScript e Macro

    Os scripts de agente desempenham um papel pivotal na redução do risco de erros humanos durante todo o processo de resolução. Servem de estruturas orientadoras, direcionando os agentes sobre as ações necessárias a serem tomadas durante as interações com os clientes. Este alinhamento com os processos de negócios estabelecidos capacita os agentes a entregar resoluções rápidas e padronizadas, reduzindo consequentemente o tempo médio de atendimento e aumentando a satisfação do cliente.

    Os diferentes tipos de scripts de agente incluem orientações baseadas em texto e macros. As macros automatizam tarefas repetitivas, reduzindo ações complexas a um único clique. Ao integrar estes elementos, as equipas podem agilizar os fluxos de trabalho e aumentar a eficiência operacional geral.

    Transfeira uma solução Power Platform pronta para utilização em https://github.com/microsoft/Dynamics-365-FastTrack-Implementation-Assets/blob/master/Customer%20Service/ComponentLibrary/Omnichannel/CommonAgentScriptsAndMacros/ que inclui ações de exemplo. O ficheiro PDF associado na mesma pasta contém um guia passo a passo sobre como criar uma macro. Este guia faz parte do Customer Service Workspace num dia laboratório prático com instruções detalhadas.

IA

  • Deflexão de Casos de IA

    Os e-mails têm conteúdo não estruturado. As regras de encaminhamento baseadas no texto do assunto/corpo não são eficazes.

    A intervenção humana é necessária para uma categorização adequada. O caso precisaria de ser reatribuído ao proprietário correto. O cliente poderá querer implementar um modelo de IA personalizado antes de ativar o Encaminhamento Unificado.

    Este conteúdo descreve uma abordagem de proposta utilizando regras ARC e o AI Builder.

  • Resumir Artigos da BDC do Dynamics 365 com o ChatGPT

    A integração atual do Copilot Studio com bases de dados de conhecimento só oferece ligações a artigos, sem fornecer um resumo que possa ser utilizado em conversações de chat.

    Ao integrar o ChatGPT com a plataforma Copilot Studio existente, a lacuna é fechada. Deste modo, os artigos de conhecimento são resumidos diretamente na conversa.