Personalização e recomendações

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Disponível em: Sites do Experience Cloud do Aura que usam Build Your Own Template

Disponível em: Sites do Experience Cloud do LWR que usam Build Your Own Template

Personalização é a habilidade do agente de serviço de personalizar suas interações com base na identidade única, histórico e comportamento em tempo real de um usuário. Em vez de fornecer uma experiência genérica, o agente usa Data Cloud DataGraphs para basear suas saudações e recomendações em dados reais do cliente. Isso garante que cada interação, da saudação inicial às próximas etapas sugeridas, seja relevante para as necessidades atuais do usuário.

O sistema faz referência aos seus Pontos de personalização configurados para mostrar sugestões em dois locais principais:

• Botões interativos: Botões pequenos aparecem diretamente abaixo da Barra de avisos unificada. Esses botões representam Temas de sugestão específicos. Quando um usuário clica em um botão, o sistema exibe uma lista expandida de ações relevantes, como iniciar um formulário de admissão no Catálogo unificado.

• Barra lateral do concierge: Os temas de sugestão agrupados aparecem na barra lateral recolhível. Isso permite que os usuários naveguem por categorias de recomendações e histórico persistente de conversas em um só lugar.

Para ativar a personalização, o Agentforce Orchestrator faz referência a várias camadas fundamentais:

• DataGraph do Data Cloud: Isso serve como a fonte da verdade para o contexto do usuário. Ele fornece os dados de perfil unificados, como histórico de caso e preferências, de que a IA precisa para fazer recomendações precisas.

• Modelos Criador de prompts: Esses modelos definem a lógica de como a IA fala. Eles fazem referência ao DataGraph para injetar detalhes específicos do usuário em saudações e resumos de sugestões.

• Pontos de personalização: Pontos de personalização são registros de configuração em Configuração que definem o posicionamento. Eles atuam como âncoras lógicas que informam ao orquestrador onde uma saudação ou sugestão específica tem permissão para aparecer em seu site do Experience Cloud. Eles fazem a ponte entre os dados de back-end e onde o conteúdo realmente aparece para o usuário.

O mecanismo de personalização usa duas abordagens complementares para gerar recomendações. As regras determinísticas seguem uma lógica administrativa rígida, enquanto os modelos probabilísticos usam IA para prever as necessidades do usuário com base em padrões. Quando o serviço de personalização estiver indisponível ou um usuário não tiver um histórico de engajamento, o sistema mostrará a Mensagem de saudação estática definida na configuração do Agentforce Orchestrator. Isso garante que a IU permaneça funcional e acolhedora mesmo sem uma referência personalizada.

Elementos principais de personalização e recomendação

Elemento	Papel na personalização
DataGraph	Fornece os dados que a IA sabe sobre o usuário.
Modelo de prompt	Determina como a IA formata a saudação ou a sugestão.
Ponto de Personalização	Define onde o conteúdo aparece no site do Experience Cloud.