Exercice 3 : créer un chatbot de service client avancé - Amazon Lex
SmartCommerce Présentation du bot du service clientConfiguration détaillée des intentionsFlux de conversation à plusieurs toursFonctionnalités alimentées par l'IASystème de vérification et de confirmation des commandesIntégration au point de vente (POS)Système avancé de génération de prospectsStratégies d'optimisation des revenusProcédures d'implémentationAnalyse et optimisation des performancesConclusion de l'exercice

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Exercice 3 : créer un chatbot de service client avancé

Dans cet exercice avancé, vous allez créer un chatbot de service client sophistiqué pour une entreprise de commerce électronique. Ce bot présente des fonctionnalités au niveau de l'entreprise, notamment la gestion des commandes, la vente incitative intelligente, la génération de prospects et l'optimisation des revenus. Le chatbot utilise des fonctionnalités basées sur l'IA pour proposer des expériences client personnalisées et stimuler la croissance de l'entreprise.

SmartCommerce Présentation du bot du service client

Le SmartCommerce Customer Service Bot est conçu pour gérer les interactions complexes avec les clients tout en maximisant les opportunités de revenus. Cet exemple montre comment les entreprises peuvent automatiser le service client tout en stimulant la croissance des ventes grâce à une gestion intelligente des conversations.

  • Intentions personnalisées — Le bot inclut plusieurs intentions personnalisées pour un service client complet :

    • CheckOrderStatus- Vérifie et fournit des informations sur l'état de la commande

    • ProcessReturn- Gère les demandes de retour et les échanges

    • UpsellProducts- Recommande des produits et services supplémentaires

    • CaptureLeadInfo- Collecte des informations sur les clients pour la génération de prospects

    • ScheduleCallback- Organise les appels du service client

  • Intentions intégrées — Exploite les intentions intégrées d'Amazon Lex V2 pour les interactions courantes :

  • Types d'emplacements personnalisés : types d'emplacements spécialisés pour les données spécifiques à l'entreprise :

    • ProductCategories- Électronique, vêtements, maison, livres, sports

    • ReturnReasons- Défectueux, mauvaise taille, changement d'avis, non conforme à la description

    • ContactPreferences- E-mail, SMS, appel téléphonique, notification intégrée à l'application

    • CustomerTiers- Bronze, argent, or, platine

  • Types d'emplacements intégrés : utilise les emplacements intégrés Amazon Lex V2 pour les formats de données courants :

Configuration détaillée des intentions

CheckOrderStatus Intention

Cette intention gère la vérification des commandes et les demandes de statut, fournissant aux clients des informations sur les commandes en temps réel tout en identifiant les opportunités de vente incitative.

  • Machines à sous requises :

  • Exemples d'énoncés :

    • « Quel est le statut de ma commande {OrderNumber} »

    • « Je dois vérifier le numéro de commande {OrderNumber} »

    • « Où est mon colis ? »

    • « Suivre ma commande {OrderNumber} »

    • « Ma commande a-t-elle déjà été expédiée ? »

  • Fonctionnalités alimentées par l'IA :

    • Utilise le NLU assisté pour comprendre des variantes telles que « mon colis », « mes affaires », « ma livraison »

    • Extrait automatiquement les numéros de commande à partir de modèles de discours naturels

UpsellProducts Intention

Cette intention identifie de manière proactive les opportunités de revenus en recommandant des produits complémentaires et des services haut de gamme en fonction de l'historique des clients et du contexte d'interaction actuel.

  • Machines à sous requises :

    • ProductCategory(ProductCategories) - Catégorie d'intérêt

    • CustomerTier(CustomerTiers) - Niveau de fidélité de la clientèle

    • Budget(Numéro Amazon) - Fourchette budgétaire du client

  • Exemples d'énoncés :

    • « Montrez-moi les produits connexes »

    • « Qu'est-ce qu'il y aurait d'autre avec ça ? »

    • « Avez-vous des offres ? »

    • « Je suis intéressé par {ProductCategory} articles »

    • « Ce qui est en vente aujourd'hui »

  • Fonctionnalités d'optimisation des revenus :

    • Tarification dynamique basée sur le niveau du client

    • Recommandations personnalisées à l'aide de l'historique des achats

    • Création d'offres à durée limitée pour générer des achats immédiats

CaptureLeadInfo Intention

Cette intention collecte systématiquement des informations sur les clients pour la génération de prospects, créant ainsi des données précieuses qui peuvent être vendues à des agrégateurs ou utilisées pour des campagnes marketing ciblées.

  • Machines à sous requises :

    • CustomerFirstName(AMAZON. FirstName) - Prénom du client pour la personnalisation

    • CustomerLastName(AMAZON. LastName) - Nom de famille du client pour la recherche de l'historique des ventes

    • CustomerEmail(AMAZON. EmailAddress) - Adresse e-mail

    • CustomerPhone(AMAZON. PhoneNumber) - Numéro de téléphone

    • InterestCategory(ProductCategories) - Intérêts liés aux produits

    • ContactPreference(ContactPreferences) - Méthode de contact préférée

  • Exemples d'énoncés :

    • « Je veux en savoir plus sur les nouveaux produits »

    • « Inscrivez-moi pour recevoir des mises à jour »

    • « Je suis intéressé par {InterestCategory} »

    • « Tenez-moi au courant des ventes »

    • « Je souhaite m'inscrire sur votre liste d'envoi »

    • « Je m'appelle {CustomerFirstName} {CustomerLastName} »

    • « Je suis {CustomerFirstName} {CustomerLastName} et je souhaite des recommandations personnalisées »

  • Fonctionnalités de génération de prospects :

    • Collecte de données structurée pour l'intégration du CRM

    • Notation des leads basée sur la qualité des interactions

    • Qualification et routage automatisés des prospects

    • Formatage des données pour les ventes par agrégateur

  • Intégration de l'historique des ventes :

    • Recherche du nom du client dans les tables d'historique des achats stockées dans S3

    • Analyse des habitudes d'achat pour des recommandations personnalisées

    • Identification du comportement d'achat entre catégories

    • Analyse des tendances d'achat saisonnières pour des offres ciblées

    • Calcul de la valeur à vie du client pour une tarification par niveaux

Flux de conversation à plusieurs tours

Le SmartCommerce bot est conçu pour gérer des conversations complexes à plusieurs tours qui couvrent plusieurs objectifs et maintenir le contexte tout au long de l'interaction. Cela crée une expérience naturelle et humaine tout en maximisant les opportunités de revenus.

Exemple de flux de conversation

Jours 1 à 3 : vérification de l'état de la commande


Customer: "Hi, I need to check on my order"
Bot: "I'd be happy to help you check your order status. Can you provide your order number?"
Customer: "It's order 12345"
Bot: "Thank you. To verify your identity, can you provide the email address associated with this order?"
Customer: "john.doe@email.com"
Bot: "Perfect! Order #12345 is currently being prepared for shipment. You should receive it by tomorrow. 
     Since you're a Gold tier customer, would you like to hear about some exclusive deals on related items?"

Étape 4-6 : opportunité de vente incitative


Customer: "Sure, what do you have?"
Bot: "Based on your Electronics purchase, I can offer you a 20% discount on premium accessories. 
     What's your budget range for additional items?"
Customer: "Maybe around $50"
Bot: "Excellent! I have a wireless charging pad normally $60, now $48 with your Gold discount. 
     Plus, if you add it to your current order, shipping is free. Should I add this to your cart?"

Tour 7 à 11 : génération de prospects avec recherche de l'historique des ventes


Customer: "Not right now, but I'd like to hear about future deals"
Bot: "Absolutely! I can set you up to receive personalized offers. What's your first name?"
Customer: "John"
Bot: "Thanks John! And your last name so I can look up your purchase history for better recommendations?"
Customer: "Smith"
Bot: "Perfect! Let me check your purchase history... I see you've bought electronics and home items before. 
     Based on your past purchases, I can offer you exclusive deals on smart home accessories. 
     How would you prefer to be contacted?"
Customer: "Email is fine"
Bot: "Great! I'll make sure john.doe@email.com gets personalized deals based on your purchase history. 
     You're all set for our premium recommendations program!"

Fonctionnalités de gestion du contexte

  • Persistance des sessions : conserve les informations sur les clients à plusieurs fins

  • Chainage des intentions : transition fluide entre la vérification des commandes, la vente incitative et la capture de prospects

  • Personnalisation dynamique : ajuste les offres en fonction du niveau du client et de l'historique des achats

  • Suivi des revenus : surveille les taux de réussite des ventes incitatives et les scores de qualité des prospects

Fonctionnalités alimentées par l'IA

Ce chatbot exploite de multiples capacités d'intelligence artificielle pour fournir un service client intelligent et personnalisé tout en stimulant la croissance de l'entreprise.

Implémentation assistée du NLU

Le NLU assisté utilise de grands modèles linguistiques pour comprendre les intentions des clients, même lorsqu'ils utilisent un phrasé non standard ou combinent plusieurs demandes en un seul énoncé.

  • Compréhension du langage naturel :

    • « Mes affaires ne sont pas encore arrivées » → CheckOrderStatus intention

    • « Je veux retourner ce courrier indésirable » → intention ProcessReturn

    • « Montre-moi ce que tu as d'autre » → UpsellProducts intention

  • Reconnaissance multi-intentions :

    • « Vérifiez ma commande 12345 et inscrivez-moi pour recevoir des offres » → + CheckOrderStatus CaptureLeadInfo

Résolution générative des emplacements

Utilise l'IA pour extraire les valeurs des créneaux à partir d'entrées complexes en langage naturel sans nécessiter de correspondance exacte avec les données d'entraînement.

  • Extraction intelligente :

    • « J'ai acheté des appareils électroniques la semaine dernière, le numéro de commande était quelque chose comme 12345" → OrderNumber : 12345, : Électronique ProductCategory

    • « Appelez-moi sur mon mobile au 555-123-4567 ou envoyez-moi un e-mail à john@company.com » → Téléphone : 555-123-4567, Email : john@company.com

Intégration de l'analyse des sentiments

Surveille le sentiment des clients tout au long de la conversation afin d'ajuster l'approche et d'intensifier les efforts si nécessaire.

  • Routage basé sur les sentiments :

    • Sentiment positif → Approche agressive de la vente incitative

    • Sentiment neutre → Service standard avec de légères ventes incitatives

    • Sentiment négatif → Concentrez-vous sur la résolution des problèmes, minimisez les ventes incitatives

Système de vérification et de confirmation des commandes

Le bot comprend un système de confirmation complet qui vérifie l'identité du client, confirme les détails de la commande et envoie des confirmations via plusieurs canaux.

Processus de vérification multifactoriel

  • Vérification principale :

    • Validation du numéro de commande

    • Confirmation de l'adresse e-mail

    • 4 derniers chiffres du mode de paiement (pour les opérations sensibles)

  • Vérification secondaire :

    • Confirmation de l'adresse de livraison

    • Validation des dates d'achat

    • Vérification des détails du produit

Système de confirmation multicanal

Le bot envoie automatiquement des confirmations via plusieurs canaux en fonction des préférences du client et du type d'action.

  • Confirmations par e-mail :

    • Mises à jour du statut des commandes avec informations de suivi

    • Autorisation de retour avec étiquettes d'expédition prépayées

    • Confirmations d'achat incitatif avec détails de livraison

    • Confirmation de la capture de prospects avec offres de bienvenue

  • Confirmations par SMS :

    • Mises à jour immédiates du statut des commandes

    • Notifications de livraison avec fenêtres horaires

    • Alertes de vente flash pour les clients intéressés

  • Notifications intégrées à l'application :

    • Mises à jour en temps réel

    • Recommandations de produits personnalisées

    • Mise à jour du programme de fidélité

Intégration au point de vente (POS)

Le chatbot s'intègre directement aux systèmes de point de vente pour traiter les transactions, appliquer des remises et mettre à jour l'inventaire en temps réel.

Traitement des transactions en temps réel

  • Flux de transactions de vente incitative :

    
1. Customer accepts upsell offer
2. Bot validates inventory availability
3. Bot applies customer-tier discount
4. Bot processes payment using stored payment method
5. Bot updates order with additional items
6. Bot sends confirmation via preferred channel
7. Bot updates customer profile with purchase data

  • Suivi des recettes :

    • Taux de conversion des ventes incitatives par niveau de clientèle

    • Augmentation de la valeur moyenne des commandes par interaction

    • Attribution des revenus aux interactions avec les chatbots

    • Impact sur la valeur à vie du client

Moteur de tarification dynamique

  • Tarification basée sur les niveaux :

    • Bronze : prix standard

    • Argent : 5 % de réduction sur les ventes incitatives

    • Or : 10 à 20 % de réduction sur les ventes incitatives

    • Platinum : 25 % de réduction + livraison gratuite

  • Tarification contextuelle :

    • Scénarios de résolution de problèmes : discount supplémentaire pour maintenir la satisfaction

    • Clients à forte valeur ajoutée : niveaux de tarification exclusifs

    • Liquidation des stocks : remises agressives pour les articles à évolution lente

Système avancé de génération de prospects

Le chatbot inclut un système sophistiqué de génération de prospects qui capture, qualifie et monétise les données des clients via de multiples sources de revenus.

Stratégie de capture de prospects Multi-Touch

  • Capture opportuniste :

    • Lors de la vérification de l'état de la commande : « Souhaitez-vous des mises à jour sur des produits similaires ? »

    • Après résolution du problème : « Pouvons-nous vous informer des améliorations apportées au produit ? »

    • Lors des interactions de vente incitative : « Devons-nous vous avertir des futures offres dans cette catégorie ? »

  • Capture de valeur ajoutée :

    • Accès exclusif aux tarifs réservés aux membres

    • Accès anticipé aux lancements de nouveaux produits

    • Recommandations de produits personnalisées

    • Offres spéciales d'anniversaire et d'anniversaire

Qualification automatisée des prospects

  • Critères de notation :

    • Valeur de l'historique des achats : 0 à 25 points

    • Niveau d'engagement : 0 à 20 points

    • Exhaustivité des informations de contact : 0 à 15 points

    • Étendue des intérêts de la catégorie de produits : 0 à 15 points

    • Réponse aux tentatives de vente incitative : 0 à 25 points

  • Catégories de prospects :

    • Hot Leads (80-100 points) : contact immédiat avec l'équipe commerciale

    • Warm Leads (60 à 79 points) : séquence de soins automatisée

    • Cold Leads (40-59 points) : newsletter mensuelle

    • Prospects (0 à 39 points) : e-mails promotionnels trimestriels

Monétisation des données de plomb pour les agrégateurs

Le système formate et regroupe les données des prospects pour les vendre à des agrégateurs tiers, créant ainsi une source de revenus supplémentaire.

  • Packages de données :

    • Package Premium : coordonnées complètes, historique des achats, préférences, scores d'engagement

    • Package standard : coordonnées, préférences de base, catégories d'intérêts

    • Package de base : adresse e-mail, catégorie d'intérêt principale

  • Caractéristiques de conformité :

    • Conformité au RGPD avec suivi explicite du consentement

    • Conformité au CCPA avec les mécanismes de désinscription

    • Conformité à la norme CAN-SPAM pour le marketing par e-mail

    • Politiques de conservation et de suppression des données

  • Optimisation des revenus :

    • Tarification dynamique basée sur les scores de qualité des prospects

    • Partenariats de données exclusifs avec des agrégateurs haut de gamme

    • Enchères en temps réel pour les prospects de grande valeur

Stratégies d'optimisation des revenus

Chaque interaction est conçue pour maximiser les revenus grâce à des ventes incitatives intelligentes, à des ventes croisées et à une optimisation de la valeur sur le cycle de vie des clients.

Stratégies de vente incitative intelligentes

  • Ventes incitatives contextuelles :

    • Vérification de l'état de la commande → « Votre commande est prête ! Ajouter la livraison accélérée pour seulement 5$ ? »

    • Demande de retour → « Au lieu de retourner, souhaitez-vous l'échanger contre notre modèle amélioré ? »

    • Demande de produit → « Cet article se marie parfaitement avec [produit complémentaire] - regroupez et économisez 15 % »

  • Vente en cas d'urgence :

    • « Cette offre expire dans 24 heures »

    • « Il n'en reste que 3 en stock à ce prix »

    • « La vente flash se termine à minuit »

Opportunités de ventes croisées

  • Vente par écosystème de produits :

    • Électronique → Accessoires, garanties, services d'installation

    • Vêtements → Articles assortis, produits d'entretien, services de coiffage

    • Produits pour la maison → Articles complémentaires, produits d'entretien, consultations de conception

  • Service de vente incitative :

    • Garanties prolongées et plans de protection

    • Niveaux d'assistance client premium

    • Services d'abonnement et livraison automatique

    • Installation et configuration professionnelles

Optimisation de la valeur à vie du client

  • Intégration du programme de fidélité :

    • Mises à niveau automatiques basées sur les interactions du chatbot

    • Points bonus en participant à des offres de vente incitative

    • Récompenses et remises exclusives réservées aux chatbots

  • Stratégies de rétention :

    • Résolution proactive des problèmes pour éviter le taux de désabonnement

    • Offres de retrouvailles personnalisées pour les clients inactifs

    • Offres d'anniversaire et de célébration d'événements marquants

Procédures d'implémentation

Suivez ces step-by-step procédures pour créer votre chatbot de service client avancé avec toutes les fonctionnalités d'optimisation des revenus.

Prérequis et exigences de configuration

Avant de créer le SmartCommerce bot, assurez-vous que vous disposez de la configuration du compte AWS et des autorisations nécessaires, et que vous comprenez les considérations relatives au service.

Compte AWS et exigences d'accès

  • Compte AWS : vous devez disposer d'un compte AWS actif avec facturation activée. Si vous n'en avez pas, inscrivez-vous sur aws.amazon.com.

  • Autorisations IAM : votre utilisateur ou rôle AWS doit disposer des autorisations suivantes :

    • lex:*- Autorisations Amazon Lex V2 complètes pour la création et la gestion de robots

    • iam:CreateRole- Pour créer des rôles de service pour le bot

    • iam:AttachRolePolicy- Pour associer des politiques aux rôles de service

    • lambda:CreateFunction- Pour l'intégration Lambda (facultatif)

    • logs:CreateLogGroup- Pour la journalisation d'Amazon CloudWatch Logs

  • Sélection de la région : Choisissez une région AWS qui prend en charge Amazon Lex V2 et votre public cible. Les régions recommandées sont les suivantes :

    • USA Est (Virginie du Nord) - us-east-1

    • USA Ouest (Oregon) - us-west-2

    • Europe (Irlande) – eu-west-1

    • Asie-Pacifique (Sydney) - ap-southeast-2

Limites de service et quotas

Amazon Lex V2 impose plusieurs limites de service susceptibles d'affecter le développement et le déploiement de votre bot :

  • Limites du bot :

    • Maximum de 100 robots par compte et par région

    • Maximum de 100 intentions par bot

    • 100 types de machines à sous maximum par bot

    • 200 emplacements maximum par intention

  • Limites d'exécution :

    • Durée maximale d'une session de 15 minutes

    • Maximum de 1 000 demandes par seconde (peut être augmenté)

    • Maximum de 1 500 caractères par saisie de texte

  • Limites relatives aux données d'entraînement :

    • Maximum de 1 500 échantillons d'énoncés par intention

    • Maximum de 10 000 valeurs de type de slot

    • 140 caractères maximum par extrait d'énoncé

Note

Si vous avez besoin de limites d'utilisation en production plus élevées, vous pouvez demander des augmentations de quotas par le biais du centre de support AWS.

Considérations de coût

Comprendre la tarification d'Amazon Lex V2 vous permet de planifier et de budgétiser le déploiement de votre chatbot :

  • Tarification basée sur les demandes :

    • Demandes de texte : 0,00075$ par demande après les 10 000 premières demandes par mois

    • Demandes vocales : 0,004$ par demande après les 1 000 premières demandes par mois

  • Niveau gratuit :

    • 10 000 demandes de SMS par mois pendant la première année

    • 1 000 demandes vocales par mois pendant la première année

  • Coûts supplémentaires :

    • Fonctions Lambda (si utilisées) : 0,20 USD par 1 million de requêtes + temps de calcul

    • CloudWatch Logs Amazon Logs : 0,50$ par Go ingéré

    • Coûts de transfert de données pour les intégrations externes

  • Conseils d'optimisation des coûts :

    • Utiliser les attributs de session pour réduire les appels d'API redondants

    • Implémentez des flux de conversation efficaces pour minimiser le nombre de tours

    • Surveillez l'utilisation grâce aux CloudWatch journaux pour identifier les opportunités d'optimisation

Important

Pour obtenir les informations tarifaires actuelles, rendez-vous sur la page de tarification d'Amazon Lex, car les tarifs peuvent changer.

Présentation de l'intégration Lambda

Bien que cet exercice se concentre sur la configuration du bot Lex, les fonctionnalités avancées décrites (intégration au point de vente, génération de prospects, optimisation des revenus) nécessitent généralement des fonctions Lambda pour le traitement du backend.

  • Quand Lambda est nécessaire :

    • Vérification du statut des commandes par rapport à des bases de données externes

    • Contrôles d'inventaire en temps réel pour les ventes incitatives

    • Stockage et récupération des données clients

    • Recherche de l'historique des ventes dans les tables S3 à l'aide du prénom et du nom de famille du client

    • Analyse des habitudes d'achat pour des recommandations personnalisées

    • Intégration du traitement des paiements

    • Envoi de confirmation par e-mail et SMS

  • Intégration de l'historique des ventes S3 :

    • Interrogez les tables S3 à l'aide CustomerFirstName des CustomerLastName emplacements et

    • Analyser l'historique des achats pour identifier les habitudes et les préférences d'achat

    • Générez des recommandations de produits personnalisées en fonction des achats antérieurs

    • Calculez la valeur du cycle de vie du client pour les stratégies de tarification dynamiques

    • Identifiez les opportunités de ventes croisées à partir d'une analyse de corrélation des achats

  • Exigences de configuration de base de Lambda :

    • Rôle d'exécution Lambda avec les autorisations appropriées

    • Configuration VPC en cas d'accès à des ressources privées

    • Variables d'environnement pour la configuration

    • Gestion des erreurs et implémentation de la journalisation

  • Points d'intégration :

    • Réalisation des intentions - Traiter les intentions terminées

    • Validation des créneaux : validez les entrées utilisateur en temps réel

    • Gestion des dialogues - Contrôlez le flux des conversations

Note

Dans le cadre de cet exercice, nous allons nous concentrer sur la configuration du bot Lex. L'intégration Lambda peut être ajoutée ultérieurement en fonction de l'évolution de vos besoins. Le bot fonctionnera avec des réponses statiques à des fins de test et de démonstration.

Liste de contrôle préalable à la mise en œuvre

Avant de procéder à la création du bot, vérifiez que vous disposez des éléments suivants :

  • ✓ Compte AWS actif avec facturation activée

  • ✓ Autorisations IAM appropriées pour Lex et les services associés

  • ✓ Région AWS cible sélectionnée

  • ✓ Limites et quotas de service révisés

  • ✓ Implications financières comprises

  • ✓ Approche d'intégration Lambda planifiée (si nécessaire)

  • ✓ Accès à AWS Management (AWS Management Console)

Créez le SmartCommerce bot

Pour créer le bot SmartCommerce du service client

  1. Connectez-vous à la console de gestion AWS et ouvrez la console Amazon Lex à l'adresse https://console.aws.amazon.com/lex/.

  2. Choisissez Créer un bot.

  3. Pour la méthode de création, choisissez Create a blank bot.

  4. Dans la section Configuration du bot :

    • Nom du bot : SmartCommerceBot

    • Descriptif : Advanced customer service chatbot with upselling, lead generation, and revenue optimization

  5. Dans la section Autorisations, choisissez Créer un nouveau rôle avec des autorisations Amazon Lex de base.

  6. Dans la section Loi sur la protection de la vie privée en ligne des enfants (COPPA), choisissez Non.

  7. Dans la section Délai d'expiration de la session, définissez ce paramètre sur 15 minutes pour autoriser les conversations complexes à plusieurs tours.

  8. Choisissez Suivant.

  9. Ajoutez l'anglais (États-Unis) comme langue et choisissez OK.

Création de types de machines à sous personnalisés

Pour créer les types d'emplacements personnalisés

  1. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Types de machines à sous.

  2. Choisissez Ajouter un type d'emplacement et créez les types d'emplacement suivants :

    1. ProductCategories:

      • Électronique

      • Vêtements

      • Accueil

      • Manuels

      • Sport

      • Beauté

      • Automobile

    2. ReturnReasons:

      • Défectueux

      • Mauvaise taille

      • J'ai changé d'avis

      • Non conforme à la description

      • Endommagé lors de l'expédition

      • Meilleur prix trouvé

    3. ContactPreferences:

      • E-mail

      • SMS

      • Appel téléphonique

      • Notification intégrée à l'application

      • Mail

    4. CustomerTiers:

      • Bronze

      • Argenté

      • Doré

      • Platine

Créez des intentions personnalisées

Pour créer l' CheckOrderStatus intention

  1. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Intents.

  2. Choisissez Ajouter une intention et nommez-laCheckOrderStatus.

  3. Ajoutez les exemples d'énoncés suivants :

    • « Quel est le statut de ma commande {OrderNumber} »

    • « Je dois vérifier le numéro de commande {OrderNumber} »

    • « Où est mon colis ? »

    • « Suivre ma commande {OrderNumber} »

    • « Ma commande a-t-elle déjà été expédiée ? »

    • « Quand arrivera ma commande ? »

    • « Je souhaite être informé de ma livraison »

  4. Ajoutez les emplacements suivants :

    • OrderNumber(Numéro Amazon) - Obligatoire

      Demande : « Pouvez-vous fournir votre numéro de commande ? »

    • CustomerEmail(AMAZON. EmailAddress) - Obligatoire

      Demande : « Pour vérifier votre identité, veuillez fournir l'adresse e-mail associée à cette commande. »

  5. Définissez l'invite de confirmation : « Laissez-moi vérifier la commande # {OrderNumber} pour {CustomerEmail}. Est-ce bien correcte ? »

  6. Définissez le message d'expédition : « J'ai trouvé votre commande ! Le numéro de commande {OrderNumber} est {OrderStatus}. {UpsellMessage} »

Pour créer l' UpsellProducts intention

  1. Créez une nouvelle intention nomméeUpsellProducts.

  2. Ajoutez des exemples d'énoncés :

    • « Montrez-moi les produits connexes »

    • « Qu'est-ce qu'il y aurait d'autre avec ça ? »

    • « Avez-vous des offres ? »

    • « Je suis intéressé par {ProductCategory} articles »

    • « Ce qui est en vente aujourd'hui »

    • « Montrez-moi plus d'options »

  3. Ajoutez des emplacements :

    • ProductCategory(ProductCategories) - Obligatoire

      Demande : « Quel type de produit vous intéresse ? »

    • Budget(Numéro Amazon) - Facultatif

      Demande : « Quel est votre budget pour les articles supplémentaires ? »

Pour créer l' CaptureLeadInfo intention

  1. Créez une nouvelle intention nomméeCaptureLeadInfo.

  2. Ajoutez des exemples d'énoncés :

    • « Je veux connaître les nouveaux produits »

    • « Inscrivez-moi pour recevoir des mises à jour »

    • « Je suis intéressé par {InterestCategory} »

    • « Tenez-moi au courant des ventes »

    • « Je souhaite m'inscrire sur votre liste d'envoi »

    • « Envoyez-moi des offres et des offres »

    • « Je m'appelle {CustomerFirstName} {CustomerLastName} »

    • « Je suis {CustomerFirstName} {CustomerLastName} et je souhaite des recommandations personnalisées »

  3. Ajoutez des emplacements :

    • CustomerFirstName(AMAZON. FirstName) - Obligatoire

      Demande : « Quel est votre prénom pour un service personnalisé ? »

    • CustomerLastName(AMAZON. LastName) - Obligatoire

      Demande : « Et votre nom de famille pour que je puisse consulter l'historique de vos achats ? »

    • CustomerEmail(AMAZON. EmailAddress) - Obligatoire

    • CustomerPhone(AMAZON. PhoneNumber) - Facultatif

    • InterestCategory(ProductCategories) - Obligatoire

    • ContactPreference(ContactPreferences) - Obligatoire

Activez les fonctionnalités basées sur l'IA

Pour activer le NLU assisté et les autres fonctionnalités de l'IA

  1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Bot settings.

  2. Dans Assisted NLU, choisissez Enable.

  3. Sous Generative AI, activez :

    • Résolution des créneaux assistée

    • Création d'un bot descriptif

  4. Sous Analyse des sentiments, sélectionnez Activer.

  5. Choisissez Enregistrer.

Testez et déployez le bot

Pour tester le SmartCommerce bot

  1. Choisissez Build pour compiler votre bot.

  2. Une fois le build terminé, choisissez Test.

  3. Testez les flux de conversation suivants :

    1. Flux de statut des commandes :

      • Utilisateur : « Vérifier ma commande 12345"

      • Bot : demande la vérification du courrier électronique

      • Utilisateur : fournit un e-mail

      • Bot : fournit un statut et propose des ventes incitatives

    2. Flux de ventes incitatives :

      • Utilisateur : « Montrez-moi les offres »

      • Bot : demande une catégorie de produit

      • Utilisateur : « Electronics »

      • Bot : présente des offres personnalisées

    3. Flux de génération de prospects :

      • Utilisateur : « Inscrivez-moi pour recevoir les mises à jour »

      • Bot : collecte des informations de contact

      • Utilisateur : fournit des informations

      • Bot : confirme l'abonnement et offre un discount immédiat

  4. Vérifiez que les fonctionnalités de l'IA fonctionnent :

    • Testez des variantes en langage naturel telles que « mes informations ne sont pas arrivées »

    • Vérifiez que l'analyse des sentiments ajuste les réponses des robots

    • Confirmez que la résolution des emplacements fonctionne avec des entrées complexes

  5. Une fois le test terminé, choisissez Publier pour déployer votre bot.

Analyse et optimisation des performances

Surveillez et optimisez les performances de votre SmartCommerce bot à l'aide d'analyses complètes et d'un suivi des revenus.

Indicateurs de performance clés

  • Indicateurs de revenus :

    • Taux de conversion des ventes incitatives par niveau de clientèle

    • Augmentation de la valeur moyenne des commandes par interaction

    • Revenu par conversation

    • Impact sur la valeur à vie du client

  • Indicateurs de génération de prospects :

    • Taux de capture de prospects par type d'interaction

    • Scores de qualité des prospects et taux de conversion

    • Revenus de monétisation des données provenant des ventes d'agrégateurs

    • Taux de croissance des abonnements aux e-mails

  • Métriques opérationnelles :

    • Précision de la reconnaissance des intentions

    • Taux de réussite du remplissage des emplacements

    • Taux d'achèvement des conversations

    • Scores de satisfaction client

Stratégies d'optimisation continue

  • Tests A/B :

    • Testez différentes approches de messagerie incitative

    • Comparez les techniques de capture du plomb agressives et douces

    • Optimisez les pourcentages de discount pour une conversion maximale

  • Optimisation du Machine Learning :

    • Analysez les modèles de conversation réussis

    • Identifier le moment optimal pour les offres de vente incitative

    • Affiner les algorithmes de classification par niveau client

Conclusion de l'exercice

Félicitations ! Vous avez créé avec succès un chatbot de service client avancé qui démontre les capacités de l'entreprise en matière d'optimisation des revenus et d'engagement des clients. Ce SmartCommerce bot explique comment les entreprises peuvent tirer parti des fonctionnalités basées sur l'IA d'Amazon Lex V2 pour :

  • Maximiser les revenus : grâce à des stratégies intelligentes de vente incitative, de vente croisée et de tarification dynamique

  • Générez des prospects : en capturant et en qualifiant systématiquement les informations sur les clients pour de multiples sources de revenus

  • Améliorez l'expérience client : utiliser l'IA pour comprendre le langage naturel et proposer des interactions personnalisées

  • Optimisation des opérations : grâce à un service client automatisé qui évolue efficacement tout en maintenant la qualité

Les techniques présentées dans cet exercice peuvent être adaptées et étendues à divers secteurs et cas d'utilisation, fournissant ainsi une base pour la création de solutions d'IA conversationnelle sophistiquées qui stimulent la croissance des entreprises.

Étapes suivantes

Pour améliorer encore votre SmartCommerce bot, pensez à implémenter :

  • Intégrations avancées :

    • Intégration du système CRM pour des profils clients complets

    • Connexions au système de gestion des stocks pour une disponibilité en temps réel

    • Intégration du traitement des paiements pour des transactions fluides

  • Déploiement multicanal :

    • Intégration du widget de chat sur le site Web

    • Connexions aux plateformes de réseaux sociaux

    • Mise en œuvre de l'interface vocale

  • Analyses avancées :

    • Développement de tableaux de bord personnalisés pour les indicateurs commerciaux

    • Analyse prédictive du comportement des clients

    • Suivi du retour sur investissement et modélisation de l'attribution