Funcionamiento y Configuración de Etiquetado IA

En Cliengo, puedes delegar el etiquetado de tus conversaciones a la Inteligencia Artificial. A través de reglas y condiciones conversacionales predefinidas, la IA va aplicando etiquetas automáticamente en los chats con tus visitantes, ahorrándole tiempo de gestión a tu equipo, agilizando la experiencia del cliente y mejorando la trazabilidad de cada caso.

Esta funcionalidad aun esta en Beta y por ello para testearlo, deberás seguir los siguientes pasos:

1. Logueate a tu company normalmente
2. Luego abre el siguiente enlace:  Configuración de Etiquetas  https://tags-beta.cliengo.com/
3. Haz Clic en Agregar Nueva regla y configura una condición lógica estrictamente CONVERSACIONAL para la etiqueta deseada. 

IMPORTANTE! Asegúrate de tener los interruptores encendidos, tanto de la integración general (habilitado) como el de cada Tag que deseas este activa. 

Etiquetas Instantáneas

Las reglas configuradas se estaran evaluando constantemente y cuando se cumpla la condición, se aplicara la etiqueta correspondiente de forma instantánea.  

A tener en cuenta para configurar las reglas  de estas etiquetas:

• La IA interpreta y diferencia términos como: usuario, operador y chatbot para las instrucciones.

• Para este tipo de etiquetas, las reglas deben ser estricamente conversacionales, es decir, la IA leera el texto, pero no va a interpretar el contexto de la conversacion como: origen del lead, canal de contacto y otros atributos externos a la conversacion en si. 

• Estas etiquetas no funcionan para audios, imagenes ni mensajes citados. 

Por ejemplo, se podría configurar una instrucción para identificar conversaciones donde se pide un producto en particular. Ejemplo de Instruccion: "El usuario menciona 'Café Brasilero' de forma clara y explícita" => Tag: café brasilero. De esta forma se puede identificar rápidamente las conversaciones donde se solicita el producto estrella. 

Otro ejemplo de uso de este tipo de etiquetas es otorgar una "calificación" tentativa a un Lead para descartar rápidamente aquellas conversaciones que no tienen una urgencia comercial, como por ejemplo búsqueda de empleo. 

 

USO RECOMENDADO: Si cuentas con un equipo de agentes que interviene conversaciones, sobre todo en tiempo real, puedes registrar en forma de etiqueta información que ayuda a priorizar o identificar rápidamente una conversación, incluso desestimarla. 

 

Etiquetas diferidas

En ocasiones, el disparo automático de una etiqueta no es funcional porque se necesita evaluar la totalidad de la conversación antes de clasificarla. Por ello, se pueden configurar etiquetas que se aplican en diferido. Para cada etiqueta se puede configurar un tiempo de espera o evaluación para que la IA analice un fragmento mas extenso de la conversación antes de etiquetar. El tiempo configurable va desde 3 minutos hasta 14 días. 

Al ser un proceso asíncrono y no bloquear el hilo principal de la conversación, las etiquetas diferidas tienen más capacidades que las etiquetas instantáneas. 

1. Tienen contexto de la campaña de HSM/UTM a la que pertenece la conversación en caso de que haya un HSM en la conversación. Ejemplo de instrucción “si el usuario proviene de una campaña de whatsapp” o “si el usuario proviene de la campaña Envio - Prospectos - Regulares - 29-01-25” . 

1. Pueden reconocer imágenes enviadas durante la conversación. Esto habilita reglas especiales como “si en la conversación está presente una foto de DNI” o “si el visitor envía un recibo de pago”

2. La IA es consciente de la hora de recepción del mensaje. Accede a información de la hora de recepción de cada mensaje y la hora de procesado de la tag. Esto habilita reglas como “si el visitor tarda más de una hora en responder” o “si el visitor abandonó la conversación”. Para este set de reglas sería recomendable colocar un delay de más de una hora. 

3. Entiende audios presentes durante la conversación. Los audios presentes en la conversación son procesados y entregados como texto a la IA. Pero al mismo tiempo, entiende que dicha transcripción viene de un audio. Esto habilita reglas como “si el cliente envía un audio diciendo…” o simplemente “si el cliente envía un audio”.

4. Sabe cuando un mensaje es una cita a otro mensaje. Se envían los mensajes en un formato especial que permite entender cuando un mensaje cita a otro. Habilitando reglas que tengan que ver con el citado de mensajes.

5. Sabe qué operador/operadores estuvieron presentes durante la conversación. Los mensajes que son de un operador, además de aclarar que son de un operador… Incluyen el nombre de la persona en cada mensaje. Habilitando la posibilidad de tener reglas del tipo “si hay más de un operador durante la conversación”. o “Si <nombre del operador> intervino la conversación” (Importante la palabra “operador”, puede que “agente” también funcione pero “operador” es literalmente lo que dice el prompt)

 USO RECOMENDADO: Cuando se necesita clasificar las conversaciones en base a lo que sucede a lo largo de toda la conversación, incluso su cierre, es aconsejable utilizar este tipo de etiquetas. Algunos ejemplos de uso común: Identificar conversaciones abandonadas, Clasificación de Leads en ALTA, BAJA o MEDIA Calidad, donde debe esperar el resultado de la conversación para poder decidir entre una u otra , o Etiquetas en base a un contexto mucho mas amplio que excede a la conversación en si. 

 

Consideraciones

• Las tags son globales, es decir, aplican a nivel cuenta, no a nivel chatbot o canal.
• Funcionan para todos los chatbots, tengan o no derivación a IA.
• Las etiquetas salen en el export de CRM (columna AJ) y el export del Inbox

🔜 Esta funcionalidad se encuentra en beta, por lo que nos encantaría que la pruebes y nos compartas tu feedback  a hola@cliengo.com para poder seguir iterándola y mejorarla continuamente. ¡Esperamos que te resulte de utilidad!