Um die beste Leistung von Fin bei der Klassifizierung von Gesprächen zu erzielen, ist es wichtig, klare und unterscheidbare Attribute zu erstellen. Die Befolgung dieser Best Practices hilft Fin, Eingaben zuverlässiger zu interpretieren und erhöht Ihre Erfolgsquote bei der Klassifizierung.
Best Practices zur Definition von Attributwerten
Erstellen Sie kurze, beschreibende Wertnamen
Halten Sie Ihre Attributnamen prägnant und leicht verständlich. Ein guter Name signalisiert sofort den Zweck des Attributs.
Halten Sie Namen unter etwa 25 Zeichen.
Verwenden Sie kurze, beschreibende Sprache (z. B. „Login Issues“, „Billing Questions“).
Vermeiden Sie interne Fachbegriffe, ticket IDs oder mehrdeutige Begriffe.
Schreiben Sie detaillierte Beschreibungen für Werte
Eine detaillierte Beschreibung ist entscheidend, um Fin die Nuancen jedes Attributwerts zu vermitteln.
Beschreiben Sie, was der Wert repräsentiert und wann Fin ihn auswählen sollte.
Fügen Sie Schlüsselwörter oder Phrasen ein, die der Kunde verwenden könnte.
Geben Sie Beispiele für Fragen oder Absichten an (z. B. „Wie setze ich mein Passwort zurück?“).
Fügen Sie bei Bedarf Klarstellungen hinzu, was nicht zum Attribut gehört.
Machen Sie Attributwerte unterscheidbar
Stellen Sie sicher, dass es nur minimale Überschneidungen zwischen Ihren Attributwerten gibt. Wenn Attribute zu ähnlich sind, könnte Fin Schwierigkeiten haben, das richtige auszuwählen.
Fragen Sie sich vor der Finalisierung: „Würde ein Mensch es schwer finden, zwischen diesen Attributen zu wählen?“
Vermeiden Sie die Erstellung redundanter oder zu enger Attribute, die zusammengefasst werden könnten.
Erstellen Sie einen ‚Other‘ Attributwert, um falsche Klassifizierungen zu vermeiden
Wir empfehlen, ein allgemeines ‚Other‘ Attribut einzubeziehen. Dies gibt Fin eine sichere Option, wenn ein Gespräch nicht eindeutig in eines Ihrer definierten Attribute passt, sodass jedes Gespräch klassifiziert wird und keines leer bleibt.
Dies ist besonders nützlich, wenn Ihre anderen Attribute nur für einen bestimmten Teil der Gespräche gelten sollten (z. B. Gespräche über ein bestimmtes Produkt oder eine Funktion).
Wenn Sie diese Richtlinien befolgen, helfen Sie Fin, Eingaben zuverlässiger zu interpretieren, Verwirrung zwischen Attributen zu reduzieren und Ihre Erfolgsquote bei der Klassifizierung zu erhöhen.
Beispiele für gute Attributwertbeschreibungen
Beispiel 1
Account Access
This value covers conversations where customers cannot log into their account, have forgotten their password, or are locked out for security reasons. Customers often express urgency since they cannot use the product until access is restored.
Applies if the customer:
- Says they cannot log in to their account.
- Reports a forgotten or incorrect password.
- Mentions being locked out or account suspended.
Does not apply if the customer:
- Is asking about subscription or billing without mentioning login.
- Is requesting account deletion or GDPR/Privacy help.
- Is reporting a technical bug inside the app after logging in.
Likely Keywords: login, password, locked out, sign in, access denied
Beispiel 2
Refund Requests
Covers conversations where customers explicitly request a refund, mention overcharges, or ask about cancelling payments. This includes disputes over being incorrectly charged or needing money returned.
Applies if the customer:
- Requests a refund directly (“I want my money back”).
- Mentions being charged incorrectly (“I was charged twice”).
- Asks about refund status or refund timelines.
Does not apply if the customer:
- Is reporting a failed payment or declined card.
- Is asking about subscription cancellation but not refunds.
- Is asking about financial hardship or restructuring options.
Likely Keywords: refund, charged, cancel payment, overcharged, money back, refund status
Profi-Tipp: Versuchen Sie, Ihre Attributnamen und Beschreibungen mit einem Schreibwerkzeug wie ChatGPT oder Claude zu überprüfen, um sie klarer zu definieren.
Beispielaufforderung: Schreiben Sie umfassende Beschreibungen für alle aufgeführten Attributwerte – Fügen Sie alle relevanten Details darüber ein, was zum Attribut gehört. Denken Sie an alle Arten von Gesprächen, die unter dieses Attribut fallen sollten, und beschreiben Sie diese in der Beschreibung. Eine detaillierte Beschreibung hilft unserem KI-Agenten, Supportgespräche korrekt zu klassifizieren. Fügen Sie Schlüsselwörter und Beispiele dessen ein, was nicht enthalten sein sollte, falls relevant.