CURSO CUSTOMER EXPERIENCES WITH CONTACT CENTER AI – DIALOGFLOW ES (CCAIDES)
Bienvenido a “Customer Experiences With Contact Center Ai – Dialogflow Es (CCAIDES)” con un enfoque en Dialogflow ES. En este curso, aprenda a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de conversación con el cliente utilizando la Inteligencia Artificial del Centro de Contacto (CCAI). En este curso, el desarrollo de agentes virtuales utiliza Dialogflow ES. También aprenderá algunas de las mejores prácticas para integrar soluciones conversacionales con su software de centro de contacto existente, establecer un marco para la asistencia de agentes humanos e implementar soluciones de manera segura y a escala.
Duración:
4 días
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Preparación para la certificación
• Examen GCP-CCS
• Certificación Lograda: Google Cloud Certified Contact Center Specialist
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
Curso dirigido a:
Este es un curso de principiante a intermedio, destinado a estudiantes con los siguientes tipos de roles:
- Diseñadores conversacionales: diseña la experiencia de usuario de un asistente virtual. Traduce los requisitos comerciales de la marca en flujos de diálogo naturales.
- Desarrolladores ciudadanos: crea nuevas aplicaciones comerciales para que otras personas las consuman mediante entornos de ejecución y desarrollo de alto nivel.
- Desarrolladores de software: codifica software de computadora en un lenguaje de programación (por ejemplo, C ++, Python, Javascript) y, a menudo, usa un SDK / API.
Requisitos previos:
Completó los conceptos básicos de GCP o tiene experiencia equivalente
C E R T I F I C A C I Ó N
Google Cloud Certified Contact Center Specialist
¿Qué es Google Cloud Certified Contact Center Specialist ?
En el curso Customer Experiences With Contact Center AI – Dialogflow ES (CCAIDES), aprenderás a utilizar las capacidades de inteligencia artificial de Google Cloud para mejorar la experiencia del cliente en centros de contacto mediante el uso de Dialogflow ES, una plataforma de desarrollo de agentes conversacionales.
El curso “Customer Experiences With Contact Center AI – Dialogflow ES (CCAIDES)” proporciona una formación integral en el uso de Dialogflow ES para desarrollar agentes conversacionales eficaces y optimizar la experiencia del cliente en centros de contacto.
¿Qué se evalua para obtener esta certificación?
-
Comprender los Fundamentos de Contact Center AI:
- Entender cómo la inteligencia artificial puede mejorar la experiencia del cliente en centros de contacto.
- Conocer las capacidades y funcionalidades de Dialogflow ES.
-
Desarrollar Agentes Conversacionales Eficientes:
- Crear y configurar agentes que puedan manejar interacciones complejas y brindar respuestas precisas.
- Implementar flujos de conversación utilizando intents y entities.
-
Mejorar la Interacción con Clientes:
- Utilizar mensajes enriquecidos y fulfillment para proporcionar respuestas más útiles y personalizadas.
- Integrar agentes conversacionales con múltiples canales de comunicación para ofrecer una experiencia coherente.
-
Optimizar el Rendimiento del Agente:
- Analizar y ajustar el desempeño de los agentes conversacionales.
- Implementar prácticas de mejora continua para mantener y mejorar la calidad de las interacciones.
-
Asegurar la Privacidad y Seguridad:
- Implementar medidas de seguridad para proteger los datos del cliente.
- Asegurar que las soluciones cumplan con las normativas y políticas de privacidad.
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso Customer Experiences With Contact Center AI – Dialogflow ES (CCAIDES), aprenderás a implementar y optimizar soluciones de inteligencia artificial para centros de contacto utilizando Dialogflow ES. Este curso está diseñado para proporcionar habilidades prácticas y conocimientos teóricos sobre cómo utilizar esta tecnología para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
Introducción a Contact Center AI y Dialogflow ES:
- Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada a centros de contacto.
- Conceptos básicos y arquitectura de Dialogflow ES.
- Configuración inicial y entorno de desarrollo de Dialogflow ES.
Diseño y Creación de Agentes Conversacionales:
- Creación y configuración de agentes en Dialogflow ES.
- Definición de intents (intenciones) y entities (entidades).
- Configuración de respuestas y fulfillment.
Manejo de Contextos y Sesiones:
- Uso de contextos para gestionar el flujo de la conversación.
- Gestión de sesiones y persistencia de datos entre interacciones.
Integración con Canales de Comunicación:
- Conectar Dialogflow ES con diferentes canales de comunicación como teléfonos, aplicaciones de mensajería y chatbots web.
- Configuración de integraciones para proporcionar una experiencia omnicanal.
Uso de Rich Messages y Fulfillment:
- Creación de mensajes enriquecidos (rich messages) para mejorar la interacción con el cliente.
- Implementación de fulfillment mediante webhooks para realizar acciones personalizadas y obtener datos externos.
Optimización y Mejora Continua:
- Análisis de conversaciones para identificar áreas de mejora.
- Ajuste de modelos y entrenamiento continuo de los agentes.
- Uso de herramientas de análisis y reporting para medir el rendimiento de los agentes conversacionales.
Seguridad y Cumplimiento:
- Implementación de prácticas de seguridad en el desarrollo de agentes conversacionales.
- Aseguramiento del cumplimiento de normativas y políticas de privacidad de datos.
Implementación de Casos de Uso Avanzados:
- Desarrollo de casos de uso específicos para diferentes industrias.
- Ejemplos prácticos de implementación de agentes conversacionales en sectores como retail, servicios financieros, salud, entre otros.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Descripción General de Contact Center AI
- Definir qué es Contact Center AI (CCAI) y lo que puede hacer por los centros de contacto.
- Identificar cada componente de la arquitectura de CCAI: reconocimiento de voz, Dialogflow, síntesis de voz, asistencia a agentes e IA de insights.
- Describir el papel que juega cada componente en una solución de CCAI.
Módulo 2: Experiencias Conversacionales
- Enumerar los principios básicos de una experiencia conversacional.
- Explicar el papel de los agentes virtuales de conversación en una experiencia conversacional.
- Articular cómo el reconocimiento de voz (STT) puede determinar la calidad de una experiencia conversacional.
- Demostrar y probar cómo la adaptación de voz puede mejorar la precisión del reconocimiento de voz del agente.
- Reconocer las diferentes técnicas de comprensión del lenguaje natural (NLU) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su papel en las experiencias conversacionales.
- Explicar los diferentes elementos de una conversación (intenciones, entidades, etc.).
- Utilizar el análisis de sentimientos para ayudar a lograr una experiencia conversacional de mayor calidad.
- Mejorar las experiencias conversacionales eligiendo diferentes voces de TTS (Wavenet vs. estándar).
- Modificar la velocidad y el tono de una voz sintetizada.
- Describir cómo aprovechar SSML para modificar el tono y el énfasis de un pasaje sintetizado.
Módulo 3: Fundamentos del Diseño de Conversaciones
- Identificar los roles de los usuarios y sus trayectorias.
- Escribir personajes para agentes virtuales y usuarios.
- Modelar interacciones usuario-agente.
Módulo 4: Opciones de Producto de Dialogflow
- Describir dos diferencias principales entre Dialogflow Essentials (ES) y Dialogflow Customer Experience (CX).
- Identificar dos principios de diseño para tu agente virtual que se aplican independientemente de si implementas en Dialogflow ES o CX.
- Identificar dos formas en que la implementación de tu agente virtual cambia según si implementas en Dialogflow ES o CX.
- Enumerar los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow.
Módulo 5: Revisión del Curso
- Revisar lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.
Módulo 6: Fundamentos de la Construcción de Conversaciones con Dialogflow ES
- Enumerar los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow CX.
- Crear un agente virtual para manejar trayectorias de usuario identificadas.
- Entrenar el modelo NLU a través de la consola de Dialogflow.
- Definir y probar intenciones para un agente básico.
- Entrenar al agente para manejar escenarios de usuario esperados e inesperados.
- Reconocer los diferentes tipos de entidades y cuándo usarlas.
- Crear entidades.
- Definir y probar entidades en un agente básico.
- Implementar llenado de slots utilizando la interfaz de usuario de Dialogflow.
- Describir cuándo se podría usar Mega Agent.
- Demostrar cómo agregar acceso a una base de conocimientos para que tu agente virtual responda preguntas de clientes directamente desde una FAQ de la empresa.
Módulo 7: Mantener el Contexto en una Conversación
- Crear intenciones de seguimiento.
- Reconocer los escenarios en los que se debe usar el contexto.
- Identificar los posibles estados de un contexto (contexto activo versus inactivo).
- Implementar diálogos utilizando contextos de entrada y salida.
Módulo 8: Pasar de Agente Virtual de Chat a Voz
- Describir dos formas en que el tipo de medio cambia la conversación.
- Configurar la puerta de enlace de telefonía para pruebas.
- Probar un agente de voz básico.
- Modificar la voz del agente.
- Mostrar cómo los diferentes tipos de medios pueden tener diferentes respuestas.
- Considerar las modificaciones necesarias al pasar a producción.
- Estar al tanto de la integración de telefonía para voz en un entorno de producción.
Módulo 9: Revisión del Curso
- Revisar lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.
Módulo 10: Pruebas y Registro de Logs
- Utilizar las herramientas de Dialogflow para la resolución de problemas.
- Utilizar las herramientas de Google Cloud para depurar tu agente virtual.
- Revisar los logs generados por la actividad del agente virtual.
- Reconocer formas en que se puede realizar una auditoría.
Módulo 11: Tomar Acciones con Fulfillment
- Caracterizar el papel de fulfillment con respecto a Contact Center AI.
- Implementar un agente virtual utilizando Dialogflow ES.
- Utilizar Cloud Firestore para almacenar datos del cliente.
- Implementar fulfillment utilizando Cloud Functions para leer y escribir datos de Firestore.
- Describir el uso de Apigee para el despliegue de aplicaciones.
Módulo 12: Integración de Agentes Virtuales
- Describir cómo utilizar la API de Dialogflow para crear y modificar programáticamente el agente virtual.
- Describir los protocolos de conectividad: gRPC, REST, endpoints SIP y números de teléfono sobre PSTN.
- Describir cómo reemplazar la detección de intención principal existente en IVRs con intenciones de Dialogflow.
- Describir la integración del agente virtual con Google Assistant.
- Describir la integración del agente virtual con plataformas de mensajería.
- Describir la integración del agente virtual con plataformas CRM (como Salesforce y Zendesk).
- Describir la integración del agente virtual con plataformas de comunicación empresarial (como Genesys, Avaya, Cisco y Twilio).
- Explicar la capacidad que tienen los proveedores de telefonía para identificar al llamante y cómo eso puede modificar el diseño del agente.
- Describir cómo incorporar características de IVR en el agente virtual.
Módulo 13: Revisión del Curso
- Revisar lo que se cubrió en el curso en relación con los objetivos.
Módulo 14: Gestión de Entornos
- Crear versiones Borrador y Publicadas de tu agente virtual.
- Crear entornos donde se publicará tu agente virtual.
- Cargar una versión guardada de tu agente virtual en Borrador.
- Cambiar qué versión está cargada en un entorno.
Módulo 15: Extraer Información de Grabaciones con SAF
- Analizar grabaciones de audio utilizando el Marco de Análisis de Voz (SAF).
Módulo 16: Asistencia Inteligente para Agentes en Vivo
- Reconocer casos de uso donde Agent Assist agrega valor.
- Identificar, recopilar y curar documentos para la construcción de una base de conocimientos.
- Describir cómo configurar bases de conocimientos.
- Describir cómo funciona FAQ Assist.
- Describir cómo funciona Document Assist.
- Describir cómo funciona la interfaz de usuario de Agent Assist.
- Describir cómo funciona Dialogflow Assist.
- Describir cómo funciona Smart Reply.
- Describir cómo funciona la extracción de entidades en tiempo real.
Módulo 17: Cumplimiento y Seguridad
- Describir dos formas en que se puede implementar la seguridad en una integración de CCAI.
- Identificar las medidas de cumplimiento actuales y escenarios donde se necesita cumplimiento.
Módulo 18: Mejores Prácticas
- Convertir coincidencias de patrones y árboles de decisiones en un diseño conversacional inteligente.
- Reconocer situaciones que requieren escalada a un agente humano.
- Soportar múltiples plataformas, dispositivos, idiomas y dialectos.
- Utilizar las analíticas integradas de Dialogflow para evaluar la salud del agente virtual.
- Realizar la validación del agente a través de la interfaz de usuario de Dialogflow.
- Monitorear conversaciones y Agent Assist.
- Instituir un marco de DevOps y control de versiones para el desarrollo y mantenimiento del agente.
- Considerar habilitar la corrección ortográfica para aumentar la precisión del agente virtual.
Módulo 19: Metodología de Implementación
- Identificar las etapas del proceso de ventas empresarial de Google.
- Describir el papel del Partner en el proceso de ventas empresarial.
- Detallar los pasos en un proyecto de Contact Center AI utilizando el ESP de Google.
- Describir las actividades clave de la fase de implementación en el ESP.
- Ubicar y entender cómo utilizar los recursos de soporte de Google para Partners.
Módulo 20: Revisión del Curso
T e s t i m o n i o s
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¿Por qué aprender Customer Experiences With Contact Center AI – Dialogflow ES ?
Aprender el curso Customer Experiences With Contact Center AI – Dialogflow ES (CCAIDES) tiene múltiples beneficios para profesionales que buscan mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente en centros de contacto.
1. Mejorar la Experiencia del Cliente
- Interacciones Personalizadas: Aprenderás a crear agentes virtuales que pueden proporcionar respuestas personalizadas y relevantes, mejorando significativamente la satisfacción del cliente.
- Disponibilidad 24/7: Los agentes virtuales pueden manejar consultas en cualquier momento, lo que aumenta la disponibilidad y accesibilidad del soporte al cliente.
2. Optimización de Recursos
- Automatización de Tareas Repetitivas: Los agentes virtuales pueden automatizar tareas repetitivas, permitiendo que los agentes humanos se concentren en problemas más complejos y de mayor valor.
- Reducción de Costos: La implementación de soluciones de inteligencia artificial puede reducir los costos operativos al disminuir la necesidad de personal humano para tareas simples.
3. Mejora en la Eficiencia Operativa
- Respuesta Rápida: Los agentes virtuales pueden proporcionar respuestas instantáneas a las consultas de los clientes, mejorando los tiempos de respuesta y la eficiencia general del centro de contacto.
- Gestión de Picos de Trabajo: Los agentes virtuales pueden manejar grandes volúmenes de consultas durante los picos de trabajo sin afectar la calidad del servicio.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI)
Esta clase Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure (GCF-CI) de un día dirigida por un instructor proporciona una descripción general de los productos y servicios de Google Cloud Platform.
Architecting with Google Cloud Platform: Design and Process (AGCP-DP)
Esta clase Architecting With Google Cloud Platform: Design And Process (Agcp-Dp) de capacitación de dos días dirigida por un instructor prepara a los estudiantes para crear soluciones altamente confiables y eficientes en Google.
Architecting with Google Compute Engine (AGCE)
Esta clase Architecting With Google Compute Engine (Agce) de tres días dirigida por un instructor presenta a los participantes la infraestructura completa y flexible y los servicios de plataforma proporcionados por Google Cloud Platform
Networking in Google Cloud Platform (NGCP)
Este curso Networking in Google Cloud Platform (NGCP) de 2 días dirigido por un instructor brinda a los participantes un estudio amplio de las opciones de redes en Google Cloud Platform.