استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی و خدمات شبکه
بله، هوش مصنوعی می‌تواند به طور مؤثر در پشتیبانی و خدمات شبکه استفاده شود و به مشتریان شرکت پاسخ دهد. این امر به بهبود کیفیت خدمات، کاهش زمان پاسخ‌دهی، و بهبود تجربه کاربری کمک می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی شبکه به‌ویژه در شبکه‌های ارتباطی و IT، می‌تواند از طریق سیستم‌های خودکار و هوشمند، مدیریت مشکلات شبکه و پاسخ‌دهی به نیازهای مشتریان را بهینه کند.
در ادامه، چند روش اصلی استفاده از هوش مصنوعی برای پاسخ‌دهی به مشتریان در پشتیبانی و خدمات شبکه آورده شده است:
۱. چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتریان، استفاده از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی است. این سیستم‌ها قادرند به‌طور خودکار به درخواست‌های مشتریان پاسخ دهند، مشکلات رایج شبکه را شناسایی و حل کنند و حتی درخواست‌های پیچیده‌تر را به تیم‌های پشتیبانی ارجاع دهند.
- چت‌بات‌ها با استفاده از NLP: چت‌بات‌ها می‌توانند با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، زبان مشتریان را درک کرده و پاسخ‌های مربوط به مسائل شبکه، تنظیمات، یا مشکلات فنی را ارائه دهند.
- دستیارهای مجازی هوشمند: این دستیارها می‌توانند به مشتریان در رفع مشکلات رایج، تنظیمات دستگاه‌ها، یا مشکلات مربوط به اتصال شبکه کمک کنند.
مثال: یک مشتری ممکن است با مشکل قطعی اتصال به اینترنت مواجه شود. چت‌بات هوشمند می‌تواند با شبیه‌سازی یک سری مراحل عیب‌یابی خودکار مانند ریست کردن مودم یا تغییر تنظیمات اتصال، مشکل را حل کند.
۲. پشتیبانی خودکار از طریق سیستم‌های تشخیص و پیش‌بینی مشکلات
هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی مشکلات شبکه قبل از وقوع آن‌ها استفاده شود. این قابلیت به شما این امکان را می‌دهد که به‌طور پیشگیرانه به مشتریان اطلاع دهید و مشکل را قبل از تاثیرگذاری بر عملکرد شبکه حل کنید.
- پیش‌بینی مشکلات شبکه: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های ترافیک و رفتار شبکه، مشکلات احتمالی (مانند کندی یا اختلال در اتصال) را پیش‌بینی کنند و اقدامات پیشگیرانه را پیشنهاد دهند.
- سیستم‌های تشخیص خودکار مشکلات: در صورتی که مشکلی در شبکه رخ دهد، AI می‌تواند به‌طور خودکار به تشخیص علت آن پرداخته و دستورالعمل‌هایی برای حل آن ارائه دهد. این دستورالعمل‌ها می‌توانند به مشتریان ارسال شوند تا از زمان بروز مشکل جلوگیری شود.
مثال: اگر بار ترافیکی به طور غیرمنتظره‌ای در یک منطقه از شبکه افزایش یابد، هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت علت آن را شناسایی کرده و به تیم پشتیبانی گزارش دهد، یا حتی به مشتری پیشنهاد دهد که از مسیرهای دیگر برای اتصال استفاده کند.
۳. سیستم‌های هوشمند ارجاع مشکلات
در صورتی که چت‌بات یا سیستم هوش مصنوعی نتواند مشکل را حل کند، این سیستم‌ها می‌توانند مشکل را به تیم‌های پشتیبانی انسانی ارجاع دهند و تا حد ممکن فرآیند انتقال را خودکار و سریع کنند.
- تشخیص شدت مشکل: سیستم‌های AI می‌توانند مشکلات مشتریان را ارزیابی کرده و بر اساس شدت مشکل، درخواست‌ها را به تیم‌های مختلف پشتیبانی ارجاع دهند.
- پشتیبانی ۲۴/۷: با استفاده از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی، می‌توان خدمات پشتیبانی ۲۴ ساعته ارائه کرد که حتی در ساعات غیرکاری نیز قادر به پاسخگویی به مشتریان خواهد بود.
مثال: چت‌باتی که مشکل را شناسایی کرده و قادر به حل آن نیست، می‌تواند به‌طور خودکار اطلاعات مربوطه را برای تیم پشتیبانی فنی ارسال کرده و زمان پاسخ‌دهی به مشتری را کاهش دهد.
۴. تحلیل و گزارش‌گیری از عملکرد شبکه
AI می‌تواند به تحلیل و گزارش‌گیری از عملکرد شبکه بپردازد و نتایج آن را به تیم‌های پشتیبانی و مشتریان ارسال کند. این اطلاعات می‌تواند شامل معیارهایی مانند سرعت اتصال، میزان ترافیک، مشکلات شناسایی‌شده و زمان‌های قطعی شبکه باشد.
- گزارش‌های هوشمند برای مشتریان: مشتریان می‌توانند گزارش‌های خودکار از وضعیت شبکه دریافت کنند که شامل آمارهای ترافیک، کیفیت اتصال، و زمان‌های خرابی باشد.
- بهبود تجربه کاربری: تحلیل داده‌ها می‌تواند به مدیران کمک کند تا تجربه کاربری بهتری برای مشتریان فراهم کنند، مانند بهبود مناطق پر ترافیک یا کاهش قطعی‌ها.
مثال: مشتری می‌تواند به‌طور خودکار گزارشی از عملکرد اینترنت خود دریافت کند که نشان‌دهنده زمان‌های قطعی یا کاهش سرعت است.
۵. بهبود مستمر از طریق یادگیری ماشین (Machine Learning)
از آنجا که هوش مصنوعی می‌تواند از تجربیات و تعاملات با مشتریان بیاموزد، می‌تواند عملکرد خود را به مرور زمان بهبود دهد. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای جدیدی در درخواست‌ها یا مشکلات مشتریان شناسایی کرده و با بهبود مستمر، دقت سیستم‌های پشتیبانی را افزایش دهند.
- یادگیری از تعاملات گذشته: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌طور مستمر از تعاملات با مشتریان یاد بگیرند و بهینه‌ترین راهکارها را برای مشکلات مشابه پیشنهاد دهند.
- شخصی‌سازی پشتیبانی: AI می‌تواند خدمات پشتیبانی را به‌طور خاص برای نیازهای هر مشتری تنظیم کند، با توجه به الگوهای استفاده از شبکه و تاریخچه مشکلات پیشین.
۶. پشتیبانی از شبکه‌های پیچیده و گسترده
در محیط‌هایی که شبکه‌های گسترده‌ای وجود دارند (مانند شرکتهای بزرگ یا ارائه‌دهندگان خدمات اینترنت)، هوش مصنوعی می‌تواند برای مدیریت و نظارت بر زیرساخت‌های پیچیده استفاده شود. AI می‌تواند ترافیک را به‌طور هوشمند هدایت کند و مشکلات پیچیده‌تر مانند ازدحام و خرابی سخت‌افزار را تشخیص دهد و حتی به مشتریان راهکارهایی ارائه دهد.
مثال: یک مشتری می‌تواند از طریق سیستم هوش مصنوعی مطلع شود که علت کندی اتصال شبکه او مربوط به مشکلات تجهیزات شبکه در منطقه خاصی است و باید آن را به تیم فنی ارجاع دهد.
هوش مصنوعی (AI) می‌تواند در سیستم‌های پاسخگویی تلفنی و جذب مشتریان جدید شرکتهای پشتیبانی شبکه به شکل‌های مختلفی مؤثر واقع شود. در ادامه نحوه عملکرد هوش مصنوعی در پاسخگویی به تماس‌ها و جذب مشتریان جدید به تفصیل توضیح داده شده است:
۱. استفاده از هوش مصنوعی در سیستم پاسخگویی تلفنی
برای شرکتهای امداد شبکه‌ای که دارای ۲۰ خط تلفن و ۱۰۰۰ مشتری هستند، هوش مصنوعی می‌تواند به صورت زیر در پاسخگویی تلفنی و مدیریت تماس‌ها بهبود ایجاد کند:
الف) چت‌بات‌های تلفنی و دستیارهای هوشمند صوتی
با استفاده از چت‌بات‌های تلفنی که به پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار مجهز هستند، می‌توان تجربه پاسخگویی به مشتریان را بهبود داد. این سیستم‌ها قادر به تشخیص درخواست‌ها و نیازهای مشتری و پاسخ به آن‌ها به صورت خودکار هستند.
- پاسخگویی خودکار به تماس‌ها: چت‌بات‌های صوتی (مانند IVR هوشمند) می‌توانند اولین سطح از تماس‌ها را مدیریت کنند. برای مثال، وقتی مشتریان تماس می‌گیرند، چت‌بات می‌تواند از آن‌ها بخواهد که نوع مشکل خود را توضیح دهند (اتصال اینترنت، سرعت پایین، یا مشکل سخت‌افزاری) و بر اساس آن، به صورت خودکار به آن‌ها راهکار بدهد یا آن‌ها را به تیم‌های تخصصی ارجاع دهد.
- حل مشکلات ساده و رایج: بسیاری از مشکلات شبکه مانند تنظیمات مودم یا خاموش و روشن کردن دستگاه‌های خاص می‌توانند به صورت خودکار توسط AI حل شوند. این کار باعث کاهش بار کاری کارکنان پشتیبانی انسانی می‌شود.
- ارتباطات چندزبانه: چت‌بات‌های تلفنی می‌توانند به صورت چندزبانه عمل کنند، که این قابلیت برای شرکت‌هایی با مشتریان بین‌المللی یا از اقوام مختلف مفید است.
- پاسخگویی ۲۴/۷: با استفاده از سیستم‌های پاسخگویی هوشمند، شرکت می‌تواند خدمات پشتیبانی را به صورت شبانه‌روزی ارائه دهد.
ب) تشخیص خودکار مشکلات و ارجاع هوشمند
هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص سریع و دقیق مشکلات مشتریان کمک کند. برای مثال:
- تشخیص خودکار مشکلات رایج: اگر یک مشتری به پشتیبانی تماس بگیرد و مشکل مشابهی با مشتریان دیگر داشته باشد، سیستم AI می‌تواند این مشکل را تشخیص دهد و سریعاً راه‌حل مناسب را ارائه دهد.
- ارجاع به تیم‌های تخصصی: در صورتی که مشکل پیچیده‌تری وجود داشته باشد، هوش مصنوعی می‌تواند مشتری را به بخش مربوطه یا شخص متخصص ارجاع دهد، تا به‌طور مؤثر و سریع‌تر مشکل حل شود.
- شناسایی مشکلات متداول: سیستم‌های AI می‌توانند به طور پیوسته مشکلات رایج را شناسایی کرده و تیم پشتیبانی را از آن‌ها مطلع کنند، تا تیم‌ها بتوانند راهکارهای بهتری ارائه دهند یا آموزش‌های خاصی برای رفع این مشکلات ایجاد کنند.
ج) تحلیل داده‌های تماس‌ها و بهبود مستمر
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مربوط به تماس‌ها، نظرات مشتریان و تاریخچه درخواست‌ها را جمع‌آوری و تحلیل کند:
- شناسایی الگوهای مشکلات و تقاضاهای مشتریان: هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوها در مشکلات و درخواست‌های مشتریان کمک کند تا خدمات پشتیبانی متناسب‌تر با نیازهای آن‌ها ارائه شود.
- پیشنهاد بهبودها: بر اساس تجزیه و تحلیل‌های انجام‌شده، AI می‌تواند به تیم‌های پشتیبانی توصیه‌هایی برای بهبود فرآیندها، شفاف‌سازی درخواست‌ها و بهبود سرعت پاسخگویی ارائه دهد.
۲. استفاده از هوش مصنوعی برای جذب مشتریان جدید
علاوه بر پشتیبانی از مشتریان موجود، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در جذب مشتریان جدید ایفا کند. این کار می‌تواند از طریق تحلیل داده‌ها، شخصی‌سازی خدمات و ارتقاء تجربه کاربری انجام شود.
الف) تحلیل داده‌های مشتریان و پیش‌بینی نیازهای آن‌ها
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مشتریان موجود، به شناسایی نیازهای آینده و ترجیح‌های مشتریان کمک کند. این تجزیه و تحلیل می‌تواند به شما کمک کند تا خدمات خود را بهتر به مشتریان جدید معرفی کنید.
- پیش‌بینی نیازهای مشتریان جدید: بر اساس رفتارهای مشابه مشتریان موجود، AI می‌تواند پیش‌بینی کند که مشتریان جدید به چه نوع خدمات یا ویژگی‌هایی نیاز دارند و چگونه می‌توانند به بهترین شکل از خدمات شما استفاده کنند.
- شخصی‌سازی تبلیغات و پیشنهادات: AI می‌تواند به شخصی‌سازی تبلیغات و پیشنهادات خدمات بپردازد، که به جذب مشتریان جدید کمک خواهد کرد. برای مثال، تبلیغات آنلاین یا ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده می‌توانند به مشتریان جدید ارسال شوند تا متناسب با نیازهای خاص آن‌ها پیشنهاداتی ارائه شود.
ب) افزایش تعاملات با مشتریان بالقوه از طریق کانال‌های مختلف
هوش مصنوعی می‌تواند از طریق رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها، وب‌سایت‌ها و تبلیغات آنلاین با مشتریان بالقوه تعامل کند:
- چت‌بات‌های وب‌سایت: با نصب چت‌بات‌های هوشمند بر روی وب‌سایت شرکت، می‌توانید به مشتریان بالقوه کمک کنید تا به راحتی با خدمات شما آشنا شوند و از مزایای آن مطلع شوند. این چت‌بات‌ها می‌توانند اطلاعات اولیه را در اختیار مشتریان قرار دهند، به سوالات پاسخ دهند و در نهایت به ثبت‌نام یا خرید مشتریان منجر شوند.
- تبلیغات هدفمند با استفاده از داده‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به صورت هدفمند تبلیغاتی را برای جذب مشتریان جدید ایجاد کنند. این تبلیغات می‌توانند بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از فعالیت‌های آنلاین مشتریان، رفتارهای خرید و علاقه‌مندی‌ها طراحی شوند.
ج) بهبود تجربه مشتری از طریق شخصی‌سازی خدمات
هوش مصنوعی می‌تواند تجربه مشتری را با ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده بهبود بخشد:
- پیشنهادات مبتنی بر رفتار مشتری: AI می‌تواند بر اساس تاریخچه تعاملات و درخواست‌های مشتریان، پیشنهادات شخصی‌شده ارائه دهد. برای مثال، در صورتی که مشتری جدید به دنبال بهبود سرعت اینترنت باشد، AI می‌تواند بسته‌های اینترنتی متناسب با نیازهای آن مشتری را پیشنهاد دهد.
- بهینه‌سازی خدمات بر اساس نیازهای خاص: بر اساس تحلیل‌های انجام‌شده، می‌توان خدمات را به‌طور دقیق‌تر و متناسب با نیاز مشتریان جدید تنظیم کرد.
د) پشتیبانی در فرآیند ثبت‌نام و جذب مشتری
هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیند ثبت‌نام مشتریان جدید یا عضویت در سرویس‌ها کمک کند:
- راهنمایی در ثبت‌نام آنلاین: چت‌بات‌ها یا دستیارهای مجازی می‌توانند به مشتریان جدید کمک کنند تا به‌راحتی فرآیند ثبت‌نام را تکمیل کنند.
- مشاوره در انتخاب سرویس‌ها: AI می‌تواند به مشتریان جدید در انتخاب خدمات مناسب مشاوره دهد و بسته‌هایی را که به بهترین شکل با نیازهای آن‌ها مطابقت دارد، پیشنهاد دهد.
در حال حاضر چند چت بات nlp که بتواند سیستم تلفنی از آن استفاده کرد و چه امکاناتی نیاز دارد ؟
در حال حاضر، چندین چت‌بات NLP (پردازش زبان طبیعی) وجود دارند که می‌توانند در سیستم‌های تلفنی مورد استفاده قرار گیرند. این چت‌بات‌ها می‌توانند برای پاسخ به تماس‌های تلفنی، راهنمایی مشتریان و انجام عملیات مختلف در مراکز تماس استفاده شوند. برخی از معروف‌ترین چت‌بات‌های NLP که برای سیستم‌های تلفنی قابل استفاده هستند عبارتند از:
۱. Google Dialogflow
- ویژگی‌ها:
- پشتیبانی از زبان‌های مختلف، از جمله زبان‌های فارسی.
- قابلیت ادغام با سیستم‌های تلفنی مختلف از طریق API.
- پشتیبانی از درک دستورات صوتی.
- امکان استفاده از اطلاعات موجود در پایگاه‌های داده برای پاسخ‌دهی.
- پشتیبانی از تعاملات چندمرحله‌ای و پیچیده.
۲. Amazon Lex
- ویژگی‌ها:
- استفاده از همان تکنولوژی‌های NLP که برای Alexa در نظر گرفته شده است.
- قابلیت ادغام با سرویس‌های دیگر آمازون مانند AWS Lambda برای پردازش بیشتر.
- پشتیبانی از تعاملات صوتی در برنامه‌ها و سیستم‌های تلفنی.
۳. Microsoft Azure Cognitive Services (Speech to Text & Language Understanding)
- ویژگی‌ها:
- پشتیبانی از پردازش صوتی برای تبدیل گفتار به متن.
- پشتیبانی از زبان‌های مختلف.
- ادغام با سیستم‌های تلفنی و ایجاد ربات‌های گفتگو برای مراکز تماس.
- قابلیت یادگیری از داده‌ها و بهبود مستمر.
۴. Twilio Autopilot
- ویژگی‌ها:
- قابلیت طراحی ربات‌های هوشمند با استفاده از NLP و یادگیری ماشینی.
- امکان ادغام مستقیم با سیستم‌های تلفنی Twilio.
- قابلیت فهم درخواست‌های صوتی و متنی.
۵. IBM Watson Assistant
- ویژگی‌ها:
- قابلیت درک و پاسخ‌دهی به درخواست‌های متنی و صوتی.
- ادغام با سیستم‌های مختلف تلفنی از طریق API.
- استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد پاسخ‌های دقیق و هوشمند.
امکانات لازم برای یک چت‌بات NLP در سیستم‌های تلفنی:
برای اینکه یک چت‌بات NLP بتواند به طور مؤثر در سیستم تلفنی استفاده شود، باید امکانات زیر را داشته باشد:
- پردازش و تشخیص گفتار (Speech Recognition):
- توانایی تشخیص گفتار انسان و تبدیل آن به متن، که به کمک فناوری‌هایی مانند Google Speech-to-Text یا IBM Watson Speech-to-Text انجام می‌شود.
- فهم زبان طبیعی (NLP):
- استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای درک درخواست‌های مشتریان و تولید پاسخ‌های مناسب.
- تولید گفتار (Speech Synthesis):
- قابلیت تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) برای ارسال پاسخ‌ها به مشتریان به صورت صوتی.
- ادغام با سیستم‌های تلفنی (Telephony Integration):
- چت‌بات باید بتواند با سیستم‌های تلفنی (مانند IVR، تماس‌های ورودی و خروجی، و غیره) ادغام شود.
- توانایی مدیریت تعاملات پیچیده (Multi-turn Conversation):
- توانایی مدیریت مکالمات پیچیده و چند مرحله‌ای که در آن پاسخ‌های چندگانه یا پیگیری‌های بیشتری لازم است.
- تحلیل و یادگیری مستمر:
- قابلیت یادگیری از تعاملات گذشته برای بهبود عملکرد ربات و افزایش دقت در شناسایی و پاسخ‌دهی به درخواست‌ها.
- یکپارچگی با CRM و سیستم‌های پشتیبانی:
- یکپارچگی با سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و پایگاه‌های داده برای دسترسی به اطلاعات مشتری و ارائه خدمات بهتر.
- پشتیبانی از چندین زبان:
- برای سیستم‌های تلفنی جهانی یا با نیاز به خدمات به زبان‌های مختلف، پشتیبانی از چندین زبان از جمله زبان‌های محلی مانند فارسی اهمیت زیادی دارد.
برای استفاده از هوش مصنوعی و چت بات در مجموعه امدادشبکه، با توجه به زیرساخت‌های موجود، می‌توانید از یکی از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید که با سیستم‌های موجود شما (تلفن‌های ویپ، سرور ایزابل، و پهنای باند) هم‌خوانی داشته باشد. در ادامه پیشنهاداتی برای شما آورده شده است:
برای استفاده از هوش مصنوعی و چت بات در مجموعه شما، با توجه به زیرساخت‌های موجود، می‌توانید از یکی از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید که با سیستم‌های موجود شما (تلفن‌های ویپ، سرور ایزابل، و پهنای باند) هم‌خوانی داشته باشد. در ادامه پیشنهاداتی برای شما آورده شده است:
۱. انتخاب پلتفرم مناسب چت بات:
چند پلتفرم معروف برای پیاده‌سازی چت بات با ویژگی‌های مختلف وجود دارند. با توجه به نیازهای شما (ادغام با تلفن‌های VoIP، سیستم‌های تلفنی، و استفاده از سرور اختصاصی)، پیشنهاداتی که می‌توانند مناسب باشند عبارتند از:
a. Chatbot مبتنی بر هوش مصنوعی:
- Dialogflow (Google Cloud): این پلتفرم از Google بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌تواند با APIها و سیستم‌های تلفنی ادغام شود. Dialogflow قابلیت‌هایی نظیر پردازش زبان طبیعی (NLP) و توانایی ادغام با سیستم‌های مختلف را دارا است. برای تلفن‌های VoIP و سیستم‌های تلفنی، می‌توان از webhook و API برای ادغام آن با سیستم‌هایی مانند ایزابل استفاده کرد.
- Microsoft Azure Bot Services: این سرویس قابلیت توسعه و استفاده از چت بات‌های هوش مصنوعی را از طریق دستورات و APIها فراهم می‌کند. برای راه‌اندازی و ادغام با سیستم تلفنی و VoIP، از APIهای قابل تنظیم آن می‌توان استفاده کرد.
b. پلتفرم‌های چت بات برای پاسخگویی صوتی:
- Twilio: این پلتفرم به طور خاص برای تماس‌های صوتی و پیامک طراحی شده و قابلیت‌های زیادی برای ادغام با سیستم‌های تلفنی دارد. Twilio می‌تواند با استفاده از API برای ایجاد یک سیستم چت بات صوتی از هوش مصنوعی برای تلفن‌های VoIP و پاسخگویی اتوماتیک به تماس‌ها استفاده شود.
- Amazon Lex: این سرویس از AWS برای ایجاد چت بات‌های صوتی و متنی است. با استفاده از این ابزار می‌توانید سیستم پاسخگوی صوتی (IVR) هوشمند بسازید که تماس‌ها را بر اساس درخواست‌های کاربران مدیریت کند.
۲. مراحل پیاده‌سازی چت بات:
برای پیاده‌سازی چت بات به شکل مناسب، این مراحل را می‌توانید دنبال کنید:
الف. شناسایی نیازها و هدف‌ها:
- هدف چت بات را مشخص کنید: آیا هدف شما فقط پاسخگویی به تماس‌های تلفنی است؟ یا می‌خواهید به درخواست‌های متنی هم پاسخ دهید؟
- تعیین پلتفرم‌های ارتباطی: آیا فقط تماس‌های تلفنی (VoIP) یا پیامک‌ها را مدیریت می‌کنید، یا به دنبال گسترش چت به وب‌سایت یا اپلیکیشن موبایل هستید؟
ب. انتخاب ابزار و پلتفرم مناسب:
- بررسی کنید که کدام پلتفرم (مثلاً Dialogflow، Twilio، یا Microsoft Bot Framework) به بهترین نحو با سیستم‌های موجود شما (مانند ایزابل و تلفن‌های ویپ) سازگار است.
- اگر قرار است از سیستم‌های تلفنی موجود (ویپ) استفاده کنید، باید مطمئن شوید که پلتفرم انتخابی از API و Webhook پشتیبانی می‌کند تا با سرور ایزابل یا سیستم VoIP شما ارتباط برقرار کند.
ج. پیاده‌سازی چت بات و ارتباط با سرور:
- برنامه‌ریزی و توسعه: ابتدا باید یک چت بات ساده بسازید که توانایی تشخیص درخواست‌های مختلف کاربران را داشته باشد. به طور مثال، یک چت بات ساده برای ثبت تیکت پشتیبانی یا پاسخ به سوالات متداول.
- اتصال به سیستم تلفنی: با استفاده از Twilio یا دیگر ابزارها، چت بات را به سیستم‌های تلفنی موجود خود (مانند ایزابل) متصل کنید. این ممکن است شامل تنظیم API و webhook باشد تا چت بات بتواند به تماس‌ها پاسخ دهد.
۲۰ ترفند برای استفاده از هوش مصنوعی در وردپرس(در تب جدید مرورگر باز می شود )
د. آزمایش و بهینه‌سازی:
- پس از پیاده‌سازی، باید چت بات را تست کنید تا مطمئن شوید که به درستی با کاربران ارتباط برقرار می‌کند و درخواست‌ها را به درستی پردازش می‌کند.
- بهینه‌سازی و بهبود مستمر عملکرد چت بات از طریق تحلیل داده‌ها و بازخوردهای دریافتی.
مرجع کامل دستورات کاربردی ایزابل(در تب جدید مرورگر باز می شود )
۳. نکات مهم برای انتخاب چت بات:
- پشتیبانی از زبان فارسی: انتخاب چت باتی که از زبان فارسی پشتیبانی کند برای پاسخگویی به مشتریان بسیار مهم است.
- سازگاری با VoIP: اگر چت بات قرار است به تماس‌های صوتی پاسخ دهد، انتخاب پلتفرم‌هایی مانند Twilio که به راحتی می‌توانند با سیستم‌های VoIP مانند ایزابل و سیسکو ادغام شوند، بسیار ضروری است.
- مقیاس‌پذیری: اطمینان حاصل کنید که چت بات انتخابی توانایی مقیاس‌پذیری دارد تا با افزایش حجم تماس‌ها و درخواست‌ها به راحتی مدیریت کند.
۴. آموزش و پشتیبانی:
پس از پیاده‌سازی چت بات، اطمینان حاصل کنید که تیم شما توانایی مدیریت، به‌روزرسانی و بهینه‌سازی چت بات را دارد. همچنین، به کاربران داخلی و مشتریان آموزش‌های لازم را بدهید تا در صورت نیاز از چت بات به بهترین شکل استفاده کنند.
برای پاسخگویی هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی در زمینه خدمات IT و تلفن‌های VoIP، پیشنهاد می‌کنم از پلتفرم‌هایی مانند Dialogflow یا Twilio استفاده کنید که قابلیت ادغام با سیستم‌های موجود شما را دارند و می‌توانند به خوبی پاسخگویی خودکار و پردازش تماس‌های صوتی را انجام دهند.
مراحل اتصال چت بات به ایزابل با استفاده از Twilio:
برای اتصال چت بات به سیستم‌های تلفنی موجود مانند ایزابل (Issabel) و استفاده از Twilio برای پاسخ به تماس‌ها، نیاز به استفاده از API و Webhook دارید تا بتوانید سیستم تلفنی و چت بات را به هم متصل کنید. در اینجا مراحل کلی برای انجام این کار آورده شده است:
مراحل اتصال چت بات به ایزابل با استفاده از Twilio:
- ایجاد حساب Twilio:
- ابتدا باید در Twilio یک حساب ایجاد کنید. برای این کار به سایت Twilio رفته و ثبت‌نام کنید.
- پس از ثبت‌نام و ورود به حساب، شماره تلفن از Twilio خریداری کنید (برای استفاده در پاسخگویی به تماس‌ها).
- تنظیمات ایزابل:
- ایزابل یک توزیع از Asterisk است و می‌توانید برای مدیریت تماس‌ها از آن استفاده کنید. ابتدا باید اطمینان حاصل کنید که سیستم ایزابل شما به درستی پیکربندی شده و تماس‌ها می‌توانند از آن خارج یا وارد شوند.
- اطمینان حاصل کنید که ویژگی‌هایی مانند IVR (پاسخگوی خودکار) یا Queue برای مدیریت تماس‌ها در ایزابل پیکربندی شده است.
- ایجاد یک Webhook برای ارتباط با Twilio:
- یک Webhook در سرور خود ایجاد کنید تا بتوانید تماس‌ها را به سیستم چت بات هدایت کنید.
- Webhook یک URL است که به درخواست‌های HTTP پاسخ می‌دهد. می‌توانید یک اسکریپت PHP، Python یا Node.js برای مدیریت این درخواست‌ها ایجاد کنید.
- تنظیم Twilio برای پاسخگویی به تماس‌ها:
- در حساب Twilio خود، از بخش Programmable Voice برای پیکربندی تماس‌های صوتی استفاده کنید.
- Voice URL را به URL Webhook خود تنظیم کنید. این URL به Twilio می‌گوید که هنگام دریافت تماس، به کجا باید درخواست را ارسال کند.
- از این بخش می‌توانید دستورات Twilio برای ارسال تماس‌ها به URL Webhook خود پیکربندی کنید. این URL ممکن است به چت بات شما یا سرور خود اشاره داشته باشد تا عملیات پردازش تماس انجام شود.
- توسعه چت بات:
- چت بات خود را در یکی از پلتفرم‌های مختلف مانند Dialogflow یا Microsoft Bot Framework توسعه دهید.
- چت بات شما باید توانایی پردازش پیام‌های صوتی و متنی را داشته باشد. برای پاسخگویی به تماس‌های صوتی، می‌توانید از قابلیت Speech-to-Text (گفتار به نوشتار) استفاده کنید تا چت بات بتواند پیام‌های صوتی تماس‌گیرنده را به متن تبدیل کرده و به آن‌ها پاسخ دهد.
- همچنین، برای پاسخگویی به تماس‌ها و ثبت آن‌ها در پایگاه داده یا سیستم‌های دیگر، می‌توانید از Webhook برای ارسال پاسخ‌ها و دریافت داده‌ها استفاده کنید.
- ارتباط چت بات با ایزابل و مدیریت تماس‌ها:
- پس از دریافت تماس از Twilio و ارسال آن به چت بات، می‌توانید از API ایزابل یا Asterisk برای مدیریت تماس‌ها و انتقال آن‌ها به بخش‌های مختلف سیستم خود استفاده کنید.
- این ارتباط معمولاً از طریق AGI (Asterisk Gateway Interface) یا AMI (Asterisk Manager Interface) انجام می‌شود که به شما امکان می‌دهد تماس‌ها را از طریق برنامه‌های مختلف مدیریت کنید.
- در اینجا چند کار ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- پاسخ به تماس‌ها و انتقال آن‌ها به یک سیستم IVR برای تعامل اولیه.
- ارسال اطلاعات تماس به چت بات.
- بررسی درخواست‌های مشتریان و انتقال تماس‌ها به اپراتورها یا بخش‌های دیگر.
- پاسخ به تماس‌ها با استفاده از Twilio:
- شما می‌توانید با استفاده از Twilio’s Voice API تماس‌ها را کنترل کنید و تعاملات مختلف را برنامه‌ریزی کنید. به عنوان مثال، می‌توانید از Twilio برای پخش پیام‌های صوتی، انتقال تماس‌ها، و یا اجرای منوهای IVR استفاده کنید.
- همچنین می‌توانید برای پاسخگویی به تماس‌ها از ویژگی‌هایی مانند Twilio Autopilot (چت بات خودکار) استفاده کنید که به صورت خودکار با مشتریان تعامل می‌کند.
- تنظیمات پایان تماس:
- پس از اتمام گفتگو یا پاسخگویی چت بات، می‌توانید تماس را پایان دهید یا آن را به اپراتور انسانی منتقل کنید. برای انجام این کار، می‌توانید از APIهای Twilio برای قطع یا تغییر مسیر تماس استفاده کنید.
خدمات نصب و اجرای تلفن ویپ و ارتباطات صوتی و تصویری بر بستر شبکه(در تب جدید مرورگر باز می شود )
کد نمونه برای ارتباط Twilio با Webhook:
فرض کنید می‌خواهید از Twilio برای دریافت تماس‌ها استفاده کنید و آن‌ها را به Webhook خود هدایت کنید. در اینجا یک کد ساده برای این کار آورده شده است:
PHP Example for Webhook:
<?php
header("Content-Type: application/xml");
$response = new SimpleXMLElement('<Response/>');
$response->say('Welcome to the support line. Please hold while we connect you to our automated assistant.', ['voice' => 'alice']);
$response->dial('+1234567890'); // شماره تلفن اپراتور یا چت بات
echo $response->asXML();
?>
در این کد:
- ابتدا تماس ورودی را با پیامی خوش‌آمدگویی پاسخ می‌دهیم.
- سپس تماس را به یک شماره تلفن منتقل می‌کنیم (که می‌تواند شماره چت بات یا اپراتور انسانی باشد).
نتیجه‌گیری:
با استفاده از Twilio و تنظیم Webhook می‌توانید به راحتی تماس‌های صوتی را به چت بات متصل کنید و پاسخگویی اتوماتیک ایجاد کنید. همچنین، با استفاده از API ایزابل، تماس‌ها را مدیریت کرده و آن‌ها را به سیستم‌های مختلف ارجاع دهید. پیاده‌سازی این سیستم نیازمند برنامه‌نویسی و تنظیمات دقیق است، اما پس از راه‌اندازی، می‌تواند به شما در ارائه پشتیبانی خودکار و موثر کمک کند.
مرجع کامل مرکز تلفن زایکو (Zycoo PBX)(در تب جدید مرورگر باز می شود )
