個人化與建議

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提供版本：使用 Build Your Own 範本的 Aura Experience Cloud 網站

提供版本：使用 Build Your Own 範本的 LWR Experience Cloud 網站

個人化是自助式服務代理根據使用者的獨特身分、歷程記錄和即時行為量身打造互動的能力。工作人員使用 Data Cloud DataGraphs 以實際客戶資料為基礎提供問候與建議,而不是提供一般體驗。這可確保從初始問候到建議的後續步驟,每個互動皆與使用者目前的需求相關。

系統會參照您設定的「個人化點」以在兩個主要位置顯示建議:

• 互動式按鈕:小型按鈕會直接顯示在「統一提示列」下方。這些按鈕代表特定的「建議主題」。當使用者按一下按鈕時,系統會顯示相關動作的展開清單,例如從「統一目錄」開始入院表單。

• 服務台側列:分組的建議主題會顯示在可摺疊的側列中。這可讓使用者在單一位置瀏覽建議種類和持續對話歷程記錄。

若要開啟個人化,Agentforce Orchestrator 會參照數個基本層級:

• Data Cloud DataGraph:這會作為使用者內容的事實來源。它會提供 AI 所需的統一設定檔資料,例如個案歷程記錄和偏好設定,以做出準確的建議。

• 提示詞產生器範本:這些範本會定義 AI 說話方式的邏輯。他們參照 DataGraph 將使用者特定的詳細資料注入歡迎訊息和建議摘要。

• 個人化點數:「個人化點數」是「設定」中的組態記錄,可定義位置。這些動作會作為合併式協調器在何處允許在您的 Experience Cloud 網站上顯示特定歡迎訊息或建議的邏輯信點。它們會橋接後端資料與使用者實際顯示內容之間的間隙。

個人化引擎使用兩種互補的方法來產生建議。決定性規則遵循嚴格的管理邏輯,而可能性模型則使用 AI 來根據模式預估使用者的需求。當個人化服務無法使用或使用者沒有參與歷程記錄時,系統會顯示在 Agentforce Orchestrator 組態中定義的「靜態歡迎訊息」。這可確保即使沒有個人化參照,UI 仍可保持功能且受歡迎。

個人化與建議核心元素

元素	個人化中的角色
DataGraph	提供 AI 瞭解使用者的相關資料。
提示範本	決定 AI 如何設定歡迎訊息或建議的格式。
個人化點數	定義內容在 Experience Cloud 網站上顯示的位置。