workflowsにおけるFin属性

Fin Attributesは、会話のカテゴリや意図などのAI検出属性を使用してworkflowsを自動化できます。正しく設定すると、Finは会話中にこれらの属性を自動検出し、分岐やエスカレーションロジックを含む後続のworkflowステップで使用可能にします。

注意: Fin Attributesを効果的に適用するには、必ずworkflowに「Let Fin handle」ステップを含めてください。Finはアクティブな会話に関与している場合にのみ属性を検出・割り当てます。この重要なステップがないworkflowでは属性はトリガーされません。

workflowsでのFin属性の使い方

Fin Attributesの設定
検出したいFin Attributes（例：UrgencyやTopic）を設定します。これにより、Finは顧客との会話中に分析を行います。
エスカレーションルールの作成（任意）
- Fin AI Agent > トレーニング > エスカレーションに移動します。
- エスカレーションルールを作成し、1つ以上のFin Attributesを自動引き継ぎの条件として使用します。
- Tag、User、Company属性などの追加属性も含めることができます。
workflowにFinブロックを追加
workflowにLet Fin handleステップを挿入します。Finはこのブロック中に設定された属性を自動検出し、「属性検出」ステップは不要です。
重要: Fin属性はFinブロックが実行された後にのみ検出可能であり、それ以前やブロックなしでは検出できません。これによりFinが会話に関与できます。
Fin属性に基づくトリアージ
Finブロックの後にBranchステップを追加します。
- 分岐条件をFin Attributesのいずれかに設定し、名前で検索します。
- 次に何をするかを定義します。例：
  - Finが検出したトピックがProjectsの場合、Projects teamに割り当てます。
  - それ以外の場合は、会話をTier 2 Supportに割り当てます。
エスカレーションルールに基づく分岐
Finブロックの後にEscalation triggeredステップを追加します。
- 作成したエスカレーションルールを選択します。
- 次に何をするかを定義します。例：
  - エスカレーション = プランキャンセルの場合、アカウントのOwnerに割り当てます。
  - それ以外の場合は、会話をTier 2 Supportに割り当てます。

ヒント: 分岐条件でFin Attributesを検索する際は、属性名（例：「Issue」）を直接使用し、「Detect」や「AI」は検索しないでください。

さらに、Fin設定のプレビューツールを使って属性検出やworkflow条件をテストしてください。

レポートにおけるFin属性

Fin Attributeデータを使ってIntercomレポートを自動的にフィルタリング・セグメント化し、会話の傾向を分析します。Topic、Sentiment、UrgencyなどのAI検出データをフィルターに使い、強力でターゲットを絞ったレポートを作成して傾向を分析し、問題を特定し、実用的な洞察を得られます。

請求に関する会話があるかだけでなく、顧客がそれに対して不満を持っているかも知りたい場合を想像してください。

Imagine you need to know not just if customers are talking about billing, and if they're upset about it.

2つのFin Attributesを組み合わせて、まさにこれを追跡するレポートを作成できます：

Issueでフィルター: Issue is Billingでフィルターしたレポートを作成します。これにより、そのトピックに関連するすべての会話が抽出されます。
Sentimentを重ねる: 次に、Sentiment is Negativeの2つ目のフィルターを追加します。

レポートはノイズを即座に除外し、顧客がフラストレーションや怒りを感じている、または解約リスクのある高優先度の会話のみを表示します。

高価値顧客からの機能リクエストを追跡するためのレポートの使用例

最も重要な顧客からの最も緊急な機能リクエストを見つけて製品ロードマップの優先順位付けに役立てたい場合、Fin Attributesと自社データを組み合わせてレポートを作成できます：

Topicでフィルター: まず、Topic is Feature Requestでフィルターしたレポートを作成します。これにより、顧客が新機能を提案しているすべての会話が集まります。
Urgencyを重ねる: 次に、Urgency is HighのFin Attributeフィルターを追加します。これにより、顧客が重要と感じているリクエストだけに絞り込まれます。
顧客フィルターを追加: 最後に、Company size is Enterpriseなどの自社データを使ったフィルターを追加します。

ここから、リスト内の特定の会話を詳細表示したり、集計データをエクスポートしてさらに分析できます。

inboxにおけるFin属性

inboxで作業するチームメンバーは、Finが属性を検出したことを2か所で確認できます：

会話スレッド内の会話イベント: Finが分類した理由はInboxで会話を表示するときに見え、Finがいつどのように属性値を適用したかがわかります。
inboxサイドバー（会話属性がピン留めされている場合）。

チームメンバーは以下が可能です：

inboxサイドバーで属性値を編集
マクロを適用して属性を素早く更新
会話を解決する前に必須属性を手動で完了

注意: 会話イベントと理由ログを見るには「会話イベントを表示」を有効にしてください。

よくある質問

Finが顧客に回答しなくてもFin Attributesを検出できますか？

はい、「Let Fin answer」ブロックの直後にエスカレーションルールを使うことで、AIの返信なしに会話を分類できます。これによりFinは属性を検出し、顧客にメッセージを送る前にすぐにチームに会話を引き継ぎます。

「Let Fin answer」ブロックを追加: これはAIの検出エンジンを起動するために必要です。
エスカレーションルールの設定: Fin AI Agent設定で、検出したい属性に基づいてすぐにトリガーされるルールを設定します（例：「Category」が「Billing」または「Channel」が「Email」）。
自動退出: workflowがFinブロックに到達すると、Finは属性を特定し、該当するエスカレーションルールを見つけると、返信を送る前にすぐに会話から退出します。
会話のルーティング: Finが退出すると、会話は適用された属性を使って次のworkflowステップ（例：「Route to Team」）に進みます。