סוכני AI ואוטומציה

צ'אטבוטים מבוססי AI

צ'אטבוטים לאתר, ל-WhatsApp ולערוצים נוספים, שעונים מתוך התוכן שלכם, מעבירים שיחות לצוות שלכם עם ההקשר המלא, ונבדקים על שאלות אמיתיות לפני ההשקה.

צ'אטבוטים שיודעים מתי להעביר את השיחה

צ'אטבוט שמנחש יכול לעלות לכם יותר באמון ממה שהוא חוסך בזמן תמיכה. אנחנו בונים עוזרי AI לשירות לקוחות, למכירות ולמוקדי תמיכה פנימיים, שעונים מתוך התיעוד, הקטלוג והמדיניות שלכם, בודקים לפני שהם פועלים, ומעבירים שיחות לצוות שלכם עם ההקשר כשצריך. הם מתחברים למערכת התמיכה, ל-CRM או לחנות שלכם, פועלים באתר ובערוצי ההודעות שלכם, ועונים בשפות שאתם תומכים בהן. כל עוזר נבדק על שאלות אמיתיות לפני ההשקה.

פיתוח צ'אטבוטים בסיוע AI ובהובלת מומחים

איך ה-AI מסייע

  • ה-AI מנסח טיוטות לזרימות שיחה, לשאלות בדיקה ולמקרי קצה מתוך היסטוריית התמיכה שאישרתם לשימוש, לסקירה.
  • סוכני קוד בונים מחברים לערוצים, לוגיקת העברה ואינטגרציות, בסקירת המהנדסים.
  • ה-AI מקבץ שיחות אמיתיות כדי למצוא שאלות שלא נענו ופערים בתוכן שלכם.

מה באחריות המומחים שלנו

  • על מה העוזר רשאי לענות, ומה עליו לסרב לענות או להעביר הלאה
  • כללי ההעברה וההקשר שמועבר לצוות התמיכה שלכם
  • אילו נתוני לקוחות העוזר יכול לקרוא, לשמור או לשלוח
  • הטון, הניסוח ובדיקות הדיוק לפני שכל שינוי עולה לאוויר

איך שיחה מגיעה לצוות שלכם

שיחת תמיכה טיפוסית; הערוצים, הספים ושעות האיוש נקבעים יחד עם הצוות שלכם.

  1. הודעת מבקר

    לקוח כותב באתר שלכם או ב-WhatsApp, במילים ובשפה שלו.

  2. זיהוי הכוונה

    העוזר מזהה מה נשאל, כמו סטטוס הזמנה, החזרה או תלונה.

  3. תשובה מבוססת מקורות

    הוא מנסח תשובה מתוך תוכן מאושר או מנתוני הזמנות עדכניים, עם קישור למקור שבו השתמש.

  4. בדיקת רמת ביטחון

    רמת ביטחון נמוכה, נושא רגיש או בקשה לדבר עם אדם גורמים לדילוג על התשובה ולהעברה לטיפול אנושי.

    נקודת בקרה: תשובה נשלחת רק מעל הסף

  5. העברה לטיפול אנושי

    הלקוח מקבל הודעה שאדם יענה לו, והשיחה נכנסת לתור במערכת התמיכה שלכם.

    נקודת בקרה: אנשי הצוות במשמרת ממשיכים מכאן

  6. פנייה עם הקשר

    מחוץ לשעות האיוש נפתחת פנייה עם תמליל השיחה, הכוונה שזוהתה ופרטי הלקוח, מוכנה להמשך טיפול.

כשמשהו נכשל: אם אין גישה למערכת התמיכה או למערכת ההזמנות, העוזר אומר שהוא לא יכול לבדוק כרגע ולוקח פרטי קשר.

מי מבקש מאיתנו צ'אטבוט

הצוות שלכם עונה על אותן שאלות שוב ושוב, ולקוחות שצריכים אדם נתקעים מאחורי תפריט קבוע מראש או מאחורי עוזר שממציא תשובות.

  • מנהלי תמיכה שמתמודדים עם שאלות חוזרות על הזמנות, משלוחים והחזרות
  • צוותי מכירות שרוצים שפניות מהאתר יעברו סינון לפני שמישהו חוזר אליהן
  • צוותי IT ומשאבי אנוש שעונים על אותן שאלות של עובדים ב-Slack

מה תקבלו

צ'אטבוט שצוות התמיכה שלכם יכול לעבוד איתו

  • עוזר שמבוסס על התוכן שלכם

    תשובות מתוך התיעוד, הקטלוג והיסטוריית התמיכה שאישרתם לשימוש, עם קישורים למקורות והעברה לצוות כשהתשובה לא נמצאת שם.

  • האתר וערוצי ההודעות

    עוזר אחד באתר שלכם, ב-WhatsApp, ב-Facebook Messenger, ב-Slack או ב-Telegram, שעונה בשפות שאתם תומכים בהן ומותאם לכל ערוץ.

  • העברה לטיפול אנושי עם הקשר

    הסלמה לצוות שלכם לפי כללים או לבקשת המשתמש, עם העברת השיחה המלאה כדי שאנשים לא יצטרכו לחזור על עצמם.

  • סינון לידים וקביעת פגישות

    שאלות סינון, שליחת פרטי הלידים ל-CRM שלכם וקביעת פגישות, כשכללי המכירה שלכם קובעים איך הלידים מנותבים.

  • אינטגרציה עם מערכת התמיכה וה-CRM

    חיבורים ל-Zendesk, ל-Intercom, ל-HubSpot, ל-Shopify או לממשקי ה-API שלכם, שמוגבלים לנתונים ולפעולות שהעוזר באמת צריך.

  • דשבורד לסקירת שיחות

    נפח שיחות, שיעורי פתרון והעברה, שאלות נפוצות ותשובות שסומנו, כדי שהצוות שלכם יראה מה לתקן בהמשך.

היכן התפקיד של הצ'אטבוט נגמר

  • התשובות אחרי העברה לטיפול אנושי מגיעות מצוות התמיכה שלכם; אנחנו מתכננים את ההעברה ואת התצוגה של הצוות שלכם, אבל לא עונים ללקוחות שלכם בעצמנו.
  • עבודת בק-אופיס רב-שלבית מאחורי שיחה, כמו טיפול בהחזר כספי במערכות החיוב והמלאי, שייכת לשירות סוכני אוטומציה, עם נקודות אישור משלה.
  • פיצ'ר LLM בתוך המסכים של המוצר שלכם, כמו חיפוש במסמכים או עזרה בניסוח, הוא בדרך כלל אינטגרציית LLM ולא צ'אטבוט.
  • בדיקה של צ'אטבוט שספק אחר בנה, לפני ההשקה או אחרי תלונות, שייכת לשירות הערכה ובדיקות של AI, שאפשר להזמין בלי פיתוח חדש.

בקשות טיפוסיות לצ'אטבוטים

תרחישים טיפוסיים שאנחנו מגדירים להם היקף, לא מקרי בוחן של לקוחות.

  • שאלות על סטטוס הזמנה ב-WhatsApp

    לקוחות שואלים שוב ושוב ב-WhatsApp איפה ההזמנה שלהם. היינו מחברים את העוזר לנתוני ההזמנות, כך שימסור את הסטטוס המדויק אחרי שבדק את מספר ההזמנה ואת האימייל, ויעביר בקשות להחזר כספי לצוות יחד עם השיחה.

  • שאלות עובדים בערוץ IT

    עובדים שואלים את צוות ה-IT ב-Slack את אותן שאלות על הרשאות גישה ועל מכשירים. היינו מקימים עוזר שעונה מתוך מאגר הידע של ה-IT ופותח פנייה עם הפרטים כשבקשה דורשת מנהל מערכת, בלי לשנות חשבונות בעצמו.

  • תמיכה בכמה שפות

    צוות תמיכה משרת לקוחות באנגלית ובעברית. היינו בודקים את העוזר על שאלות אמיתיות בשתי השפות, דואגים שיענה על שאלות מדיניות רק מתוך תרגומים מאושרים, ומעבירים לאדם שיחות בשפות אחרות.

איך אנחנו בונים את הצ'אטבוט שלכם

  1. 01

    היקף וגבולות

    מסכמים במה העוזר מטפל, על מה הוא אף פעם לא עונה, מתי הוא מעביר שיחה, ואיך מודדים הצלחה: פתרון פניות, איכות ההעברה או איסוף לידים.

  2. 02

    ידע ואינטגרציות

    אוספים ומנקים את המסמכים, נתוני הקטלוג והיסטוריית השיחות שאושרה לשימוש, שהעוזר ישתמש בהם, ומחברים את מערכת התמיכה, ה-CRM או החנות שלכם.

  3. 03

    בנייה ובדיקות

    בונים את זרימות השיחה ואת ההעברה, ואז בודקים עם סטים של שאלות אמיתיות, מקרי קצה וניסיונות להסיט את העוזר מהנושא.

  4. 04

    השקה ושיפור

    משיקים קודם בערוץ אחד או לקהל מוגבל, סוקרים שיחות עם הצוות שלכם, ומרחיבים כשאיכות התשובות נשמרת.

שתי דרכים לעבוד עם כלי AI

בחרו היכן סוכני קוד מבוססי AI רשאים לעבד את הקוד שלכם בזמן שאנחנו בונים. הסטנדרט ההנדסי זהה בשתי הדרכים.

לא בטוחים? נמליץ על אחת מהן בשלב הגדרת ההיקף. השוואת אפשרויות עבודה עם AI

איך העיצוב, ה-QA והתפעול תומכים בצ'אטבוט שלכם

  • עיצוב שיחה

    המעצבים בונים את זרימות השיחה, הטון, הודעות השגיאה ורגעי ההעברה, ואת המסך שבו צוות התמיכה שלכם ממשיך שיחה.

  • QA על שאלות אמיתיות

    צוות ה-QA מריץ שיחות בדיקה שמבוססות על שאלות תמיכה אמיתיות, בודק את איכות התשובות, את הסירובים, את כללי ההסלמה ואת הגישה לנתונים, וחוזר עליהן אחרי כל שינוי בתוכן, בפרומפט או במודל.

  • ניטור בסביבת הייצור

    צוות ה-DevOps פורס את העוזר עם רישום לוגים, התראות, מגבלות קצב ומעקב עלויות. שעות התמיכה שלנו וההתחייבויות לזמני תגובה מוסכמות בתוכנית תמיכה.

  • תשובות טובות יותר לאורך זמן

    אנחנו סוקרים איתכם שיחות שסומנו או הועברו לצוות, משלימים פערים במאגר הידע, ומעדכנים פרומפטים או מודלים אחרי שבדיקות הרגרסיה עוברות.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

איזה מודל AI מפעיל את הצ'אטבוט?

זה תלוי בדרישות הדיוק, בתקציב ובכללי הנתונים שלכם. האפשרויות כוללות מודלים מתארחים כמו מודלי GPT של OpenAI או Claude, ומודלים עם משקלים פתוחים כמו Llama או Mistral על תשתית שבשליטתכם. אנחנו משווים מודלים מועמדים על שאלות הבדיקה שלכם ובוחרים את זה שעונה הכי טוב בעלות סבירה.

מה קורה כשהצ'אטבוט לא יודע את התשובה?

הוא אומר את זה, ומציע להעביר את השיחה לצוות שלכם או להשאיר פרטים להמשך טיפול. הוא בנוי לענות מתוך התוכן המאושר שלכם במקום לנחש, ושאלות שלא נענו נרשמות כדי שתוכלו לראות אילו פערים להשלים. במחירים, במדיניות ובסטטוס הזמנות, אפשר להגביל אותו לנתונים מדויקים מהמערכות שלכם.

האם הצ'אטבוט יכול לענות מחוץ לשעות הפעילות?

כן. כתוכנה, הוא יכול לענות בכל שעה, בתוך ההיקף שאתם מאשרים. העברה לטיפול אנושי היא עניין אחר: היא מגיעה לצוות שלכם בשעות שבהן יש מי שמאייש, ומחוץ להן העוזר יכול לקחת פרטים ולפתוח פנייה. הניטור וההתראות פועלים ברציפות; כל כיסוי תמיכה מצידנו מוסכם בתוכנית תמיכה.

היכן נתוני הלקוחות שלנו מעובדים?

השיחות מעובדות על ידי המודל שאתם בוחרים, לפי הגדרות חשבון ושמירת נתונים שסוכמו, או על תשתית פרטית במקרים רגישים, ואנחנו מגבילים את מה שהעוזר יכול לקרוא ולשמור. עבודת הפיתוח שלנו פועלת לפי החבילה שתבחרו: הנדסת AI פרטית / מקומית או הנדסת Claude Code / OpenAI Codex.

תכננו צ'אטבוט שהצוות שלכם יכול לעמוד מאחוריו

מתכננים עוזר חדש או מתקנים עוזר שמנחש? שתפו אותנו בשאלות הנפוצות שלכם, ונגדיר על מה הוא צריך לענות, מתי הוא מעביר שיחה ואיך הוא נבדק.