Fin AI Agent と Copilot が顧客セグメントとデータに基づいて回答をカスタマイズするには、オーディエンスを作成して適用できます。

Fin オーディエンスは、People と Company のデータを使って定義する再利用可能な顧客セグメントです。これらのオーディエンスは、さまざまな Fin 機能で適用してパーソナライズされた体験を提供できます。

オーディエンスの仕組みの主な原則:

以下は、属性を組み合わせて Fin オーディエンスを作成し、適切な顧客にヘルプコンテンツ、ガイダンス、データ、自動化をターゲット設定する一般的な方法です。

新しい Fin オーディエンスを定義するには、設定 > AI & Automation > Audiences に移動します。New audience をクリックして名前を付けます。

次に、データ属性を使ってそのオーディエンスを定義するターゲティングルールを設定します。会話属性が選択されている場合はプレビューは利用できませんが、マッチするオーディエンスのプレビューを確認できます。

現在サポートされているのは:

このオーディエンスを保存すると、Fin のブランドアイデンティティ、コンテンツ、ガイダンス、データコネクタ、タスク、workflows 全体で再利用できます。

既存のオーディエンスカードの...ボタンをクリックしてDuplicateを選択すると、同じルールの新しいオーディエンスを複製できます。新しいオーディエンスは元のコンテンツ、ガイダンス、データコネクタ、タスク、workflows にはリンクされていないため、別途割り当てが必要です。

Fin オーディエンスを作成したら、さまざまな Intercom 機能で特定の顧客グループに合わせたサポートを提供できます。

Fin オーディエンスをコンテンツに適用することで、Fin が特定の顧客グループに対して適切なソースのみを使用するようにできます。これにより、Fin はカスタマイズされ正確なサポートを提供できます。

Fin オーディエンスをコンテンツに適用するには、Fin AI Agent > Train > Content でコンテンツ項目を選択し、More actions をクリックして Change audience を選択します。

Fin audienceをガイダンスに適用することで、Finのトーンやポリシーが話している顧客グループに合致するようにできます。

Fin audienceをエスカレーションルールとエスカレーションガイダンスに適用することで、Finが会話をチームに引き継ぐタイミングを制御できます。これにより、顧客データを使った決定的なEscalation Rulesの定義や、柔軟なシナリオ向けの自然言語Escalation Guidanceの作成が可能です。

Fin audienceをデータコネクターに適用することで、店舗やCRMなどの外部データソースを各顧客グループごとにFinが使用できるように選択できます。

Fin audienceをタスクに適用することで、各顧客グループにトリガーされるタスクを選択できます。

Fin audienceをworkflowsに適用することで、各顧客グループにトリガーされるworkflowsを選択できます。

Workflows概要ページでは、Fin Audiencesでフィルターでき、特定のaudienceを使うworkflowsを簡単に確認できます。

特定のタスクやworkflowに対してカスタムaudienceを属性や述語を使って作成できます。また、すべてのusers、訪問者、leadsを含めるために選択できるEveryoneオプションもあります。

Fin audiencesを使ってAIによる推奨をより正確かつ関連性の高いものにします。audienceごとに推奨をセグメント化することで、Finは特定の顧客グループの会話を分析し、自動化のギャップを特定するのに役立ちます。これにより、各audienceの正確なニーズに合わせてサポートコンテンツやデータを調整できます。ステップバイステップのガイドは、audience別のRecommendationsに関する完全な記事をご覧ください。

Finでターゲティングする際に複数のaudiencesを選択可能で、この場合は「OR」ルールとして扱われます。例えば、Audience AとAudience Bが同じコンテンツに選択されている場合、FinはAudience A、またはAudience B、または両方に該当する任意のuserにそのコンテンツを使用できます。

Finのコンテンツ利用可能性はFin AudiencesとBrandの両方の情報でフィルターされます。

顧客が会話を開始すると、IntercomはまずページURLに基づくMessengerをマッチングします。Messengerはその会話のアクティブなBrandを決定します。

Finが使用できるのは：

ワークスペースに複数のHelp Centersがあっても、FinはすべてのHelp Centersを横断検索しません。会話がBrand Aに関連付けられている場合、FinはBrand BのHelp Centerにのみ存在する記事を使用できません。

Finに複数のHelp Centersのコンテンツを使わせたい場合は、次のいずれかを行う必要があります：

audienceターゲティングはBrandのスコーピングを上書きしません。両方が一致して初めてコンテンツが利用可能になります。

顧客がFinとやり取りする前にaudience設定を確認できます。これにより、audienceがどこで使われているか正確に把握できます。

Fin AI Agent > Fin settings > Audiencesにアクセスし、audienceを選択すると、Finがそのaudienceを使用しているすべての項目の概要が表示されます。

特定のオーディエンスに合ったコンテンツを見つけるには、Audienceフィルターを< a href="https://app.intercom.com/a/apps/_/automation/fin-ai-agent/content">Fin AI Agent > Train > Contentのコンテンツリストの上部で使用してください。

特定のオーディエンスに合ったガイダンスを見るには、Audienceフィルターを< a href="https://app.intercom.com/a/apps/_/automation/fin-ai-agent/guidance">Fin AI Agent > Train > Guidanceのガイダンスリストの上部で使用してください。

Batch Testingを使って特定のオーディエンスに対するFinの回答を確認できます。

Fin previewsを使って、特定のオーディエンスに基づくFinの回答や動作を素早く確認することもできます。

Copilotが回答を提供する際、過去4か月の会話も使用できます。しかし、Copilotにすべての過去の会話を使用させると、顧客の文脈を考慮していないため、回答に不正確さや矛盾が生じることがあります。

Copilot用に会話を有効にしている場合、ここでFinが過去の会話とマッチングするための属性を選択できます。

過去の会話に対するターゲットオーディエンスは異なって適用されます。なぜなら、Copilotが利用できる過去の会話は数千件に及び、Knowledge Hubには表示されず、それぞれにユニークなオーディエンスを定義することができないためです。

代わりに、現在対応している会話と過去の会話をマッチングする際にCopilotに使用してほしい属性を選択できます。

Knowledge > Sourcesに移動し、For AI Copilotタブを開きます。次に「Conversations」までスクロールし、Manageをクリックしてください。

「属性が一致する会話」の下で+ 属性を追加をクリックしてください。

使用したい属性を選択してください。この例では、現在対応している会話と同じ製品領域の過去の会話をCopilotに使用してほしいので、「Product Area」を選択します。

複数の属性をマッチングする際に「And」/「Or」ルールを組み合わせることもできます。例えば、Copilotに同じ製品領域かつプランの過去の会話を使用させたい場合です。

属性の選択が終わったら、必ず保存をクリックしてください。

Copilotに質問すると、顧客の会話にその属性が定義されているか確認します。定義されていれば、マッチする属性を持つ過去の会話のみを使って回答します。