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Support-Anwendungsfall: WhatsApp verwenden, um einen KI-Agenten-Flow zu erstellen

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Elia
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Mit der WhatsApp-Funktion von ActiveCampaign können Sie mit ChatGPT einen Flow erstellen, der die häufigsten Fragen zu Ihrem Unternehmen beantwortet. Dadurch kann sich Ihr Support-Team auf komplexere Kundenanliegen konzentrieren, und Sie können rund um die Uhr Produkt- oder Serviceinformationen bereitstellen – selbst wenn Ihre Agents nicht online sind.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie einen eingehenden Support-KI-Agent-Flow erstellen, der Kundenfragen beantwortet, mit einer Übergabebedingung, um die Unterhaltung an einen menschlichen Agenten zu übergeben, wenn die Frage für die KI zu komplex ist.

Hinweis

  • Um diese Einrichtung abzuschließen, benötigen Sie:
  • Wir empfehlen Ihnen, die Spielwiese zu verwenden, wenn Sie mit der API noch nicht vertraut sind. Notieren Sie sich Ihre assistant_id, da Sie sie später benötigen
  • Diese Option ist für fortgeschrittene Benutzer. Sie müssen mit Code vertraut sein. Unser Customer Experience Team kann Ihnen nicht bei der Implementierung oder Fehlerbehebung von Code helfen
  • Für diesen Flow müssen Sie ein benutzerdefiniertes Kontakt-Textfeld verwenden, um die Antwort des Kunden auf Ihre Begrüßung zu speichern. In den folgenden Schritten verwenden wir ein Feld mit dem Namen „gpt_response“. Erfahren Sie, wie Sie ein benutzerdefiniertes Kontaktfeld erstellen 

Erstellen Sie einen Support-GPT-Flow

Schritt 1: Einen neuen Flow erstellen.

Über Ihr ActiveCampaign-Konto:

  1. Klicken Sie auf WhatsApp > Messaging-Flows.
  2. Klicken Sie auf „Neuer Messaging-Flow“.
  3. Klicken Sie auf den Tab „Details“ und geben Sie Ihrem Flow einen kurzen, aber aussagekräftigen Namen. Klicken Sie dann auf „Weiter“.
  4. Unter dem Tab „Trigger“ legen Sie fest, wie Kontakte in Ihren Flow eintreten. In diesem Beispiel:
    • Wählen Sie „Eingehende Nachricht“
    • Wählen Sie „Any Message“. Dadurch wird sichergestellt, dass der Flow immer dann startet, wenn ein Lead oder Kontakt eine Nachricht an Ihre Supportnummer sendet.
    • Klicken Sie auf „Weiter“

Schritt 2: Fügen Sie einen Schritt „Frage“ zu Ihrem Flow hinzu.

Wenn ein Kunde unseren Flow auslöst, möchten wir ihn mit einer Nachricht oder einer Frage begrüßen. Dazu fügen wir den Schritt „Frage“ zu unserem Flow hinzu.

Die Antwort des Kunden auf diesen Schritt wird im Flow als Schrittvariable gespeichert. Wir werden in Schritt 3 unten auf diese Variable verweisen.

Beachten Sie, dass wir den Vor- und Nachnamen sowie die Telefonnummer des Kunden automatisch speichern, wenn er einen eingehenden Flow startet.

  1. Wählen Sie die Option „Frage“-Schritt aus, und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“.
  2. Konfigurieren Sie den Schritt „Frage“:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. Wir empfehlen, kurze und aussagekräftige Namen zu verwenden. In diesem Beispiel nennen wir diesen Schritt „Konversation starten“
    • Geben Sie die Frage ein, die Sie stellen möchten in das dafür vorgesehene Feld. Zum Beispiel: „Hallo!" Wie kann ich Ihnen heute helfen?” 
      Grüner Tipp-Hinweiskasten: Klicken Sie auf das Blitzsymbol im Editor, um die Nachricht zu personalisieren. Zum Beispiel können Sie Kundinnen und Kunden mit ihrem Vornamen ansprechen.
    • Wählen Sie einen Antworttyp aus. Beachten Sie, dass je nach ausgewähltem Antworttyp zusätzliche Konfigurationen erforderlich sind. Lesen Sie den Artikel zum Schritt „Frage“, um weitere Informationen zu erhalten
    • Geben Sie eine Validierungsnachricht für die Antwort ein
    • Klicken Sie auf die optionalen Schalter, um sie zu „aktivieren“:
      • Gehe zu einem anderen Schritt, wenn der Kontakt die Frage nicht richtig beantwortet
      • Gehe zu einem anderen Schritt, wenn der Kontakt die Frage innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht beantwortet
      • Aktion ausführen, wenn die Nachricht nicht gesendet werden kann

Schritt 3: Antwort des Kunden speichern

Als Nächstes möchten wir die Antwort des Kunden auf den oben stehenden Schritt „Frage“ speichern. Dazu fügen wir unserem Flow den Schritt „Kontakt aktualisieren“ hinzu. Der Schritt „Kontakt aktualisieren“ speichert die Antwort des Kunden als Wert eines benutzerdefinierten Felds im entsprechenden Kontaktprofil.

  1. Fügen Sie den Schritt „Kontakt aktualisieren“ zu Ihrem Flow hinzu:
    • Klicken Sie auf den Knoten („+“) unterhalb des Schritts „Frage“
    • Wählen Sie „Kontakt aktualisieren“
  2. Konfigurieren Sie den Schritt „Kontakt aktualisieren“:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In diesem Beispiel nennen wir diesen Schritt „Kontakt erstellen/aktualisieren“
    • Klicken Sie auf die Registerkarte „Benutzerdefiniert“ > die Schaltfläche „Eigenschaft hinzufügen“
    • Klicken Sie auf das erste Dropdown-Menü und wählen Sie das benutzerdefinierte Feld aus, das Sie mit der Antwort des Kunden aktualisieren möchten. In diesem Beispiel verwenden wir ein benutzerdefiniertes Kontaktfeld mit dem Namen „gpt_response“ 
    • Als Nächstes müssen wir unser benutzerdefiniertes Feld der Schrittvariable zuordnen, die die Antwort des Kunden gespeichert hat. Um dies zu tun, klicken Sie auf das Blitzsymbol, klicken Sie auf „Step Variables“ und wählen Sie dann die bereitgestellte Step-Variable aus. (Zu diesem Zeitpunkt sollte nur eine angezeigt werden)

      Beispiel für den Schritt „Create Update contact flow“. Dies zeigt die Eigenschaft und Variable auf der Registerkarte „Benutzerdefiniert“ an.

Schritt 4: GPT zur Beantwortung von Fragen verknüpfen

In diesem Schritt starten wir einen OpenAI-Thread, um die Antwort des Nutzers an den KI-Agent zu senden.

  1. Fügen Sie Ihrem Flow einen „API“-Schritt hinzu:
    • Klicken Sie auf den Knoten (+) unterhalb des Schritts „Kontakt aktualisieren“ 
    • Wählen Sie „APIs verbinden“ und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“
  2. Konfigurieren Sie den Schritt „APIs verbinden“:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In diesem Beispiel nennen wir diesen Schritt „OpenAI-Thread starten“
    • Wählen Sie „Post“ unter „Methodentyp“ aus
    • Geben Sie die folgende URL ein: https://api.openai.com/v1/threads
    • Wählen Sie „JSON“ unter dem Tab „Body“. Lassen Sie das „Message body“-Feld leer
    • Fügen Sie auf der Registerkarte „Headers“ die folgenden drei Header hinzu:
      • Überschrift 1: OpenAI-Beta / assistants=v2
      • Überschrift 2: Content-Type / Antrag/json
      • Überschrift 3: Authorization / Bearer IHR_API_KEY

        Example of the Connect APIs flow step configuration.
  3. API-Antwort verarbeiten:
    • OpenAI antwortet mit einem JSON-Objekt, das die thread_id enthält, und die Daten stehen für den Rest der Flow-Ausführung zur Verfügung. Diese Daten sind vorübergehend. Wenn Sie nach dem Verlassen des Flows durch den Kontakt erneut auf diese Daten zugreifen müssen, empfehlen wir, sie zu speichern 

Schritt 5: Senden Sie die Anfrage des Kunden an OpenAI

  1. Fügen Sie einen weiteren „API“-Schritt zu Ihrem Flow hinzu:
    • Klicken Sie auf den Knoten (+) unter dem „Antwort“-Zweig des vorherigen Schritts
    • Wählen Sie „APIs verbinden“ und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“

  2. Schritt „APIs verbinden“ konfigurieren:

    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In diesem Beispiel nennen wir diesen Schritt „Nachricht an OpenAI-Thread senden“
    • Wählen Sie „Posten“ unter „Methodentyp“
    • Geben Sie die folgende URL ein:  https://api.openai.com/v1/threads//messages
    • Jetzt müssen wir die URL so aktualisieren, dass sie die Antwort des Kunden auf unseren Schritt „Frage“ enthält. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
      • Klicken Sie zwischen die beiden Schrägstriche „//“ in der URL
      • Klicken Sie anschließend auf das Blitzsymbol > Step Variables
      • Wählen Sie die Schrittvariable aus, die „step.STEPNAME.response.ID“ enthält. Um mit unserem Beispiel fortzufahren, sieht unsere Variable wie folgt aus: „step.Nachricht an OpenAI-Thread.response.id senden"
    • Wählen Sie auf der Registerkarte „Body“ „JSON“ aus
    • Fügen Sie das folgende JSON-Objekt in den Body ein:
    {

  "Rolle": "Benutzer",

  "content": ""

}
  3. Jetzt müssen wir das JSON-Objekt so aktualisieren, dass es auf das Feld verweist, das wir im obenstehenden Schritt „Kontakt aktualisieren“ verwendet haben:
    • Klicken Sie zwischen die beiden Anführungszeichen („“) in der Inhaltszeile
    • Klicken Sie auf das Blitzsymbol > Kontakt > Feldname. Um mit unserem Beispiel fortzufahren, verwenden wir das Feld mit dem Namen „last_chatgpt_response“

Schritt 6: Führen Sie den OpenAI-Thread aus

  1. Fügen Sie einen API-Schritt hinzu, um den Assistenten auszuführen:
    • Klicken Sie auf den Knoten (+) unter dem „Antwort“-Zweig
    • Wählen Sie „APIs verbinden“ und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“
  2. Konfigurieren Sie den Schritt „APIs verbinden“:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In diesem Beispiel nennen wir ihn „OpenAI‑Thread mit Nachrichten ausführen“
    • Wählen Sie „Post“ unter „Methodentyp“ aus
    • Geben Sie die folgende URL ein:  https://api.openai.com/v1/threads//runs
    • Jetzt müssen wir die URL so aktualisieren, dass sie die Thread-Response-ID enthält. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
      • Klicken Sie zwischen die beiden Schrägstriche „//“ in der URL
      • Klicken Sie anschließend auf das Blitzsymbol > Schrittvariablen
      • Wählen Sie die Schrittvariable aus, die die ID des Antwort-Threads enthält. Um mit unserem Beispiel fortzufahren, wählen wir „Schritt“ aus.OpenAI-Thread.response.id starten"
    • Klicken Sie auf den Tab „Body“ und wählen Sie „JSON“ aus
    • Fügen Sie das folgende JSON-Objekt hinzu in den Body:
{
  "assistant_id": "IHR_ASSISTANT_ID"
}
  • Beachten Sie, dass Sie Ihre Assistenten-ID einfügen müssen. Sie können die Assistenten-ID erhalten, wenn Sie in OpenAI einen neuen Assistenten erstellen.

Schritt 7: Auf GPT-Antwort prüfen

Hier fügen wir einen weiteren Schritt „Connect APIs“ hinzu, um eine Antwort von OpenAI zu erhalten. Wir fügen außerdem einen „Bedingt“-Schritt hinzu, um zu prüfen, ob eine Antwort gesendet wurde.

  1. Fügen Sie den Schritt „APIs verbinden“ hinzu, um auf eine Antwort zu prüfen:
    • Klicken Sie auf den Knoten (+) unter dem Zweig „Antwort“
    • Wählen Sie „APIs verbinden“ und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“
  2. Konfigurieren Sie den Schritt „APIs verbinden“:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In unserem Beispiel nennen wir diesen Schritt „Get generated OpenAI“
    • Wählen Sie „Get“ aus unter „Methodentyp“
    • Geben Sie die folgende URL ein: https://api.openai.com/v1/threads//messages
    • Nun müssen wir die URL so aktualisieren, dass sie die Thread-Response-ID enthält. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
      • Klicken Sie zwischen die beiden Schrägstriche „//“ in der URL
      • Klicken Sie dann auf das Blitzsymbol > Schrittvariablen
      • Wählen Sie die Schrittvariable aus, die die Antwort-Thread-ID enthält. Um mit unserem Beispiel fortzufahren, wählen wir „Schritt“ aus.OpenAI thread.response.id starten"
    • Wählen Sie nichts für den Tab „Body“ aus
  3. Fügen Sie einen „Bedingt“-Schritt hinzu:
    • Klicken Sie auf den Knoten (+) unter dem Zweig „Antwort“ 
    • Wählen Sie „Bedingt“ aus und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“
    • Legen Sie die Bedingung fest, um zu prüfen, ob die OpenAI-Antwort leer ist. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
      • Geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In unserem Beispiel nennen wir ihn „Überprüfen, ob die Nachricht vorhanden ist“
      • Verwenden Sie die Dropdown-Felder, um Ihre Bedingungen auszuwählen. In unserem Beispiel verwenden wir Folgendes:

Wo: Schritt.Generierte OpenAI-Nachrichten.response.data.0.role (Is) gleich assistant abrufen 

UND-Schritt.Erhalten Sie generierte OpenAI messages.response.data.0.content.0.text.value „Is empty.“
Klicken Sie auf die Option „x No“


Example of the configuration fields for the Conditional step.

  1. Konfigurieren Sie den Zweig „Pfad 1“:
  2. Konfigurieren Sie den „Sonst“-Zweig. Hier müssen wir prüfen, ob die GPT-Antwort auf die Notwendigkeit eines menschlichen Eingreifens hinweist:
    • Fügen Sie einen „Bedingt“-Schritt hinzu:
      • Klicken Sie auf den Knoten (+) unter dem „Sonst“-Zweig 
      • Wählen Sie „Bedingt“ und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“
      • Konfigurieren Sie den Schritt:
        • Geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In unserem Beispiel nennen wir ihn „Mitarbeiter zuweisen“
        • Verwenden Sie die Dropdown-Felder, um Ihre Bedingungen auszuwählen. Sie können überprüfen lassen, ob in der GPT-Antwort bestimmte Schlüsselwörter oder Formulierungen vorkommen, die auf die Notwendigkeit eines menschlichen Eingreifens hinweisen. In unserem Beispiel verwenden wir Folgendes:

          Where: Schritt.Von OpenAI generierte Nachrichten.response abrufen. Data.0.content.0.text.value 
          Enthält Assign Human

          Example of the Conditional step configuration.

Schritt 8: Konfigurieren Sie den „Pfad 1“-Zweig unter dem „Bedingung“-Schritt

  1. Klicken Sie auf den Knoten (+) unter „Pfad 1“.
  2. Wählen Sie „Frage“ aus und klicken Sie dann auf „Hinzufügen“.
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol, und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In unserem Beispiel nennen wir ihn „Chat fortsetzen“
    • Klicken Sie im Nachrichteninhalt auf den Blitz, und klicken Sie dann auf „Schrittvariablen“.
    • Wählen Sie die Schrittvariable aus für den Schritt „Generierte OpenAI‑Nachricht abrufen“. Für unser Beispiel verwenden wir „Schritt“.Generierte OpenAI-Nachricht.reponse.data.0.content.0.text.value abrufen
    • Wählen Sie „Freitext“ als Nachrichtentyp

      Example of Question step configuration.
  3. Klicken Sie auf den Knoten und fügen Sie dann den Schritt „Kontakt aktualisieren“ hinzu. So konfigurieren Sie diesen Schritt:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. In unserem Beispiel nennen wir es „Kontakt erstellen/aktualisieren 2“
    • Klicken Sie auf die Registerkarte „Benutzerdefiniert“ und dann auf „Eigenschaft hinzufügen“
    • Wählen Sie das benutzerdefinierte Feld aus, das Sie für diesen Flow erstellt haben. Unserer heißt „last_chatgpt_response“
    • Für den Wert klicken Sie auf den Blitz und dann auf „Schrittvariablen“.
    • Wählen Sie die Schrittvariable für den vorherigen Schritt aus. In diesem Beispiel heißt unserer „Schritt“.Chat fortsetzen
  4. Klicken Sie auf den Knoten und fügen Sie einen „Gehe zu“-Schritt hinzu. Hier sollen Kontakte zum Schritt „Nachricht an OpenAI-Thread gesendet“ gehen. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. Wir nennen unsere "Zurück zu OpenAI"
    • Der Schritt, den wir auswählen, ist „Nachricht an OpenAI-Thread senden“. Beachten Sie die zwei hervorgehobenen Schritte im Bild unten:

      Beispiel des Support GPT Flow im Flow Builder.

Schritt 9: Konfigurieren Sie den „Else“-Zweig und weisen Sie eine Agentin oder einen Agenten zu

Im letzten Teil des Flows fügen wir zwei weitere Schritte hinzu, die dem Kontakt eine Nachricht senden und ihn darüber informieren, dass wir ihn an eine(n) Agent:in weiterleiten. Der letzte Schritt besteht darin, die Konversation einer Agentin oder einem Agenten zuzuweisen.

  1. Klicken Sie auf den Knoten unter dem „Else“-Zweig und wählen Sie den Schritt „Nachricht“ aus. So konfigurieren Sie diesen Schritt:
    • Klicken Sie auf das Stiftsymbol, und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. Wir nennen unsere Nachricht „Agentenzuweisung“
    • Klicken Sie auf die Dropdown-Liste für „Nachrichtentyp“ und wählen Sie „Text“
    • Für den Nachrichteninhalt formulieren Sie eine kurze Nachricht, in der Sie Ihre Kundinnen und Kunden darüber informieren, dass sie an eine Mitarbeiterin bzw. einen Mitarbeiter weitergeleitet werden

      Example of the Message step configuration.
  2. Weisen Sie die Konversation einem Team oder einem Agenten zu. Gehen Sie dazu wie folgt vor:
    • Klicken Sie auf den Knoten unter dem vorherigen Schritt und wählen Sie dann den Schritt „Konversation“ aus
    • Konfigurieren Sie den Schritt:
      • Klicken Sie auf das Stiftsymbol und geben Sie Ihrem Schritt einen Namen. Wir nennen unsere "Agenten zuweisen"
      • Verwenden Sie das Dropdown-Menü „Benutzer, denen diese Konversation zugewiesen werden soll“, und wählen Sie den Benutzer aus, an den Sie die Nachricht senden möchten
      • Klicken Sie auf den Umschalter für die Einstellung „Tags anhängen?“. Das bedeutet, dass alle Tags, die dem Kontakt oder der Konversation hinzugefügt werden, zu den bereits vorhandenen Tags hinzugefügt werden.

Schritt 10: Flow speichern und veröffentlichen

Klicken Sie auf „Veröffentlichen“, um den Flow zu aktivieren.

Beispiel-Flow-Struktur

Ihr Flow sollte nun die folgende Struktur haben:

  1. Auslöser: Jede eingehende Nachricht
  2. Frageschritt: Bitten Sie den Benutzer um seine Anfrage
  3. Schritt „Kontakt aktualisieren“: Speichern Sie die Antwort des Nutzers
  4. APIs verbinden Schritt: OpenAI verknüpfen, um Fragen zu beantworten
  5. APIs verbinden-Schritt: Senden Sie die Anfrage des Nutzers an OpenAI
  6. APIs verbinden Schritt: OpenAI-Thread mit Nachrichten ausführen
  7. APIs verbinden Schritt: Auf OpenAI-Antwort prüfen
  8. Bedingter Schritt: Prüfen, ob die Antwort vorhanden ist
    • Pfad 1 Zweig:
      • Verzögerungsschritt: 10 Sekunden warten
      • Gehe zu Schritt: Zurückspringen, um nach einer OpenAI-Antwort zu prüfen
    • Else-Zweig:
      • Bedingter Schritt: prüfen, ob menschliches Eingreifen erforderlich ist
        • Zweig Pfad 1:
          • Frageschritt: Generierte OpenAI-Antwort abrufen
          • Schritt „Kontakt aktualisieren“: benutzerdefiniertes Feld mit Informationen vom Kunden aktualisieren
          • Gehe zu Schritt: Zurückspringen zum Schritt „Nachricht an OpenAI-Thread senden“ (Schritt 5 oben)
        • Sonst-Zweig:
          • Nachrichtenschritt: Geben Sie dem Kunden Bescheid, dass Sie ihn an einen Mitarbeiter weiterleiten.
          • Schritt „Agent zuweisen“: Weisen Sie die Konversation einem Agenten zu

Letzte Schritte

Senden Sie eine Testnachricht an Ihre Supportnummer, um sicherzustellen, dass der Flow korrekt ausgelöst wird und die GPT-Antworten korrekt sind. Berücksichtigen Sie außerdem die tatsächlichen Gespräche, die Ihre Benutzer führen könnten, und passen Sie die GPT-Eingabeaufforderung und die Wissensdatenbank entsprechend an, um die Antworten zu verbessern.

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