Flujos de trabajo proactivos, variables y transferencia humana

Flujos de trabajo proactivos, variables y transferencia humana

Una vez que hayas construido un par de flujos de trabajo activados por conversación, tres patrones desbloquean la mayor parte del valor restante. Este artículo describe cada uno.

Disparadores proactivos

Un disparador de conversación espera a que el cliente envíe un mensaje primero. Un disparador proactivo permite que el widget inicie un flujo de trabajo por su cuenta, antes de que el cliente diga algo.

Configuraciones proactivas comunes:

• Empujones dirigidos a la página. Cuando un visitante aterriza en /pricing y permanece más de 30 segundos, activa un flujo de trabajo que pregunta "¿Buscando un plan específico? Puedo ayudarte a comparar." Esto captura la intención en el momento de la consideración.
• Chequeo de incorporación. Cuando un usuario recién registrado abre la aplicación por primera vez, activa un flujo de trabajo que pregunta si desea un recorrido rápido o un artículo de ayuda.
• Seguimiento post-compra. Combinado con un nodo de Espera, puedes ejecutar un flujo de trabajo tres días después de una compra para verificar que todo haya ido bien.

Los flujos de trabajo proactivos aún respetan los mismos controles: solo se ejecutan mientras el flujo de trabajo esté Activo, y el cliente puede descartar la conversación en cualquier momento.

Variables a través de nodos

Cualquier cosa capturada por un Preguntar, Clasificar o Acción está disponible para nodos posteriores como una variable. Dos lugares donde esto importa:

• Dentro de los parámetros de Acción. Cuando configuras un nodo de Acción, mapeas las variables del flujo de trabajo a los parámetros de solicitud de la acción. Así que un Preguntar: order_number seguido de un Acción: lookup order fluye naturalmente: la acción recibe el número de pedido real del cliente, no un marcador de posición.
• Dentro del texto del mensaje. Usa marcadores de posición del estilo {variable_name} dentro de los mensajes de Preguntar y Finalizar para entrelazar los valores capturados en la respuesta. Por ejemplo, después de una búsqueda exitosa: "Gracias, puedo ver el pedido {order_number}. Se envió el {order_shipped_at}."

Las variables están limitadas a una única ejecución del flujo de trabajo, por lo que dos conversaciones de clientes paralelas nunca ven los datos del otro.

Un consejo práctico: nombra tus variables por el valor, no por el nodo. email y order_number envejecen bien; ask_node_2_answer no.

Haciendo bien la transferencia

Helpium está diseñado para que el bot nunca escale automáticamente. El chatbot no cambiará silenciosamente una conversación a un humano, incluso si el cliente está frustrado. El único camino hacia un humano es el botón explícito "Hablar con un humano" o un nodo de Transferencia en un flujo de trabajo que controlas.

Esto es intencional. Mantiene el volumen de tu bandeja de entrada predecible y te da control total sobre cuándo se involucra un humano.

Al diseñar un flujo de trabajo, piensa en la transferencia como una salida deliberada:

• Llega a un nodo de Transferencia solo cuando el flujo de trabajo ha reunido suficiente contexto para que el agente no tenga que empezar desde cero. Un flujo de trabajo que transfiere después de capturar el correo electrónico del cliente, el nivel del plan y una descripción del problema es mucho más útil para el agente que uno que transfiere en el primer mensaje.
• Usa Condiciones y Clasificar para mantener los casos simples dentro del bot y dirigir solo los casos que realmente necesitan un humano.
• Combina la transferencia con un mensaje de cierre claro al cliente para que sepa lo que está sucediendo: "Entendido, estoy trayendo a alguien de nuestro equipo. Ellos se encargarán de esto en breve."

Inspeccionando las ejecuciones del flujo de trabajo

Cada ejecución del flujo de trabajo se registra con un historial completo de eventos: qué nodo se ejecutó, qué variables se capturaron, qué vio la IA, qué devolvió y cualquier solicitud y respuesta de acción. Desde cualquier conversación puedes abrir la ejecución del flujo de trabajo y revisarla.

Cuando algo no se comporta como esperabas, este es el primer lugar para mirar. La mayoría de los problemas de "el bot hizo lo incorrecto" se reducen a una descripción de Clasificar poco clara o a un Preguntar que capturó una forma de respuesta diferente a la que el siguiente nodo esperaba, y ambos son visibles en el historial de ejecución.

¿Dónde ir desde aquí?

Si aún no lo has hecho, trabaja en:

• ¿Qué son los flujos de trabajo de IA? para la introducción de alto nivel.
• Nodos de flujo de trabajo explicados para la referencia de nodos.
• Construyendo tu primer flujo de trabajo para un tutorial completo.