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Biblioteca de exemplos para a Digital Contact Center Platform

  • Artigo

Para ajudar parceiros e clientes na introdução à Digital Contact Center Platform, a Microsoft oferece uma biblioteca dos componentes de exemplo no GitHub. Trata-se de uma coleção de códigos de exemplo, componentes (soluções) e documentos que podem ajudar projetos do Digital Contact Center em tarefas variadas. Essas tarefas incluem personalização, configuração e operação da plataforma. O objetivo da biblioteca é oferecer recursos reutilizáveis e fáceis de seguir para desenvolvedores e usuários de Contact Center Digital.

Áreas

Queremos capacitar clientes e parceiros a criar e implantar soluções de forma rápida e fácil, usando nossas tecnologias de ponta. Para atingir este objetivo, criamos um conjunto de entregas que abrangem as seguintes áreas principais:

  • Microsoft Copilot Studio

    Saiba como criar e gerenciar chatbots que podem lidar com consultas de linguagem natural e fornecer respostas personalizadas. Comece aqui.

  • Roteamento unificado

    Saiba como rotear as interações com o cliente entre diferentes canais e agentes com base em habilidades, disponibilidade e prioridade. Comece aqui.

  • Omnicanal

    Saiba como fornecer uma experiência de cliente contínua e consistente em vários canais, como voz, chat, email, SMS e redes sociais. Comece aqui.

  • IA

    Saiba como aproveitar a inteligência artificial para aprimorar o SAC. Comece aqui.

A biblioteca é de código aberto e está hospedada no GitHub em Biblioteca de componentes no GitHub. Lá, você encontrará documentação, exemplos e código-fonte. Você também pode contribuir com o projeto relatando problemas, sugerindo recursos ou enviando solicitações de pull.

Importante

Os códigos de exemplo, os componentes (soluções) e os documentos criados pela comunidade não têm suporte da Microsoft. Se tiver dúvidas ou problemas com as ferramentas da comunidade, contate o editor das ferramentas.

Conteúdo da biblioteca

As seções a seguir descrevem o conteúdo que compartilhamos na biblioteca de componentes no GitHub. Cada seção inclui um link para o arquivo relevante no GitHub.

Microsoft Copilot Studio

Roteamento Unificado

  • Presença baseada em canal

    Um recurso principal desse cenário é a flexibilidade do gerenciamento de presença no canal para agentes. Dependendo do volume e da urgência de diferentes tipos de consultas de clientes, os agentes podem ajustar o fluxo de solicitações de canais de entrada para atender às suas preferências e disponibilidade. Por exemplo, um agente pode pausar o canal de chamadas recebidas se quiser se concentrar em chats ou casos, ou vice-versa. Dessa forma, os agentes podem otimizar sua produtividade e a satisfação do cliente.

    Saiba mais em Presença baseada em canal.

    Essa abordagem de exemplo é usar uma solução centrada no canal configurando uma Fila Avançada separada para cada canal relevante. Isso permite o uso da funcionalidade nativa do Conjunto de Regras de Atribuição MethodAssignment e reduz a latência entre a seleção e as atribuições do Canal do Agente. Consulte também Visão geral de roteamento unificado.

  • Configurar capacidade do agente para entidades personalizadas

    No Dynamics 365 Customer Service, você pode configurar roteamento baseado em capacidade para entidades a fim de complementar a entidade de caso (incidente). Saiba mais em Configurar capacidade do agente para entidades personalizadas, em que oferecemos duas abordagens: uma sem código e outra low-code para realizar as ações mencionadas anteriormente.

Omnicanal

  • Identificação personalizada do registro

    Para identificar um cliente na central de contatos, talvez seja necessário aplicar critérios de pesquisa personalizados com base nas informações fornecidas pelo cliente. Essa abordagem vai ajudar você a encontrar de maneira rápida e eficiente o perfil do cliente e ter acesso aos registros. No OOB, você pode pesquisar por nome, número de telefone e endereço de email. No entanto, convém pesquisar por número da conta ou outro dado relevante. Este artigo explica como personalizar os critérios de pesquisa.

    Saiba mais em Identificar automaticamente clientes.

  • Análise do contexto de exemplo JavaScript

    Variáveis de contexto são dados que fornecem informações sobre a conversa antes de ela começar, como o canal, o perfil do cliente e as configurações personalizadas.

    Você pode usar variáveis de contexto para criar regras de roteamento que atribuam conversas a filas diferentes com base nesses dados. Você também pode usar variáveis de contexto em ferramentas que ajudam os agentes a trabalhar de maneira mais eficiente, como macros e scripts.

    Além disso, talvez você queira acessar variáveis de contexto pelo código JavaScript personalizado em recursos da Web.

    A API Microsoft.Apm.getFocusedSession()

    é um método útil para acessar o objeto da sessão que está em foco. Isso faz parte da Referência da API JavaScript do gerenciador de perfis de aplicativo que inclui métodos e propriedades para gerenciar guias e sessões no Customer Service workspace.

    O exemplo a seguir recupera a variável de contexto customerName no evento onLoad:

    function parseContextVariables(executionContext) {
  var formContext = executionContext.getFormContext();
  Microsoft.Apm.getFocusedSession().getContext().then((context) => {
          var customerName = context.parameters.customerName;
          alert(customerName);
  }
);
}

    Outro método útil é Microsoft.Omnichannel.getConversationId(). Essa função pode ser chamada para buscar o GUID exclusivo da conversa atualmente em andamento em uma sessão. Ele retorna uma promessa resolvida com a ID da conversa em andamento. O identificador pode ser usado para buscar programaticamente o registro da conversa.

    Microsoft.Omnichannel.getConversationId();

  • Amostras de personalizações do widget LiveChat

    Amostras de personalização LCW é uma coleção de exemplos de código JavaScript prontos para uso a fim de personalizar o widget Omnichannel LiveChat.

    A coleção de trechos de código JavaScript pode ser copiada e aplicada para modificar o widget Omnichannel LiveChat.

  • Amostras de AgentScript e Macro

    Os scripts de agente desempenham uma função fundamental na redução do risco de erros humanos durante todo o processo de resolução. Eles funcionam como estruturas orientadoras, orientando agentes sobre as ações necessárias a serem tomadas durante interações com os clientes. Esse alinhamento com processos empresariais estabelecidos capacita os agentes a oferecer resoluções rápidas e padronizadas, consequentemente reduzindo o tempo médio de atendimento e aumentando a satisfação do cliente.

    Entre os tipos de scripts de agente diferentes estão diretrizes baseadas em texto e macros. As macros automatizam tarefas repetitivas reduzindo ações complexas a um único clique. Ao integrar esses elementos, as equipes podem simplificar os fluxos de trabalho e aprimorar a eficiência operacional geral.

    Baixe uma solução do Power Platform pronta para uso em https://github.com/microsoft/Dynamics-365-FastTrack-Implementation-Assets/blob/master/Customer%20Service/ComponentLibrary/Omnichannel/CommonAgentScriptsAndMacros/ que inclua ações de amostra. O arquivo PDF associado na mesma pasta contém um guia passo a passo sobre como criar uma macro. Esse guia faz parte do laboratório prático Customer Service workspace em um dia com instruções detalhadas.

IA

  • Desvio de ocorrência de IA

    Os emails têm conteúdo não estruturado. As regras de roteamento baseadas no texto do assunto/corpo não são eficazes.

    A intervenção humana é necessária para a categorização adequada. O caso precisaria ser reatribuído ao proprietário certo. O cliente talvez queira implementar um modelo de IA personalizado antes de usar o Roteamento Unificado.

    Este conteúdo descreve uma abordagem de proposta usando regras ARC e o AI Builder.

  • Resumindo artigos da base de dados do Dynamics 365 com o ChatGPT

    A integração atual do Copilot Studio com bases de dados de conhecimento só oferece links de artigo sem apresentar um resumo que possa ser usado em conversas de chat.

    Ao integrar o ChatGPT à plataforma Copilot Studio existente, a lacuna é preenchida. Dessa forma, os artigos de conhecimento são resumidos diretamente na conversa do chat.