Técnicas de Observabilidad para Optimizar Inventarios en eCommerce

¿Cómo mejora la observabilidad en agentes la atención al cliente?

Implementar técnicas de observabilidad en agentes, como las reglas automáticas y anotaciones, nos permite mejorar de manera significativa la experiencia del cliente. Estas herramientas no solo permiten identificar carencias en el inventario, sino también optimizar procesos para identificar tendencias de demanda no atendidas. Esto se traduce en una atención al cliente más eficiente, aumentando tanto la satisfacción del usuario como las ventas potenciales.

¿Cómo funcionan las reglas automáticas y anotaciones para optimizar el inventario?

Las reglas automáticas y anotaciones trabajan en conjunto para optimizar constantemente el inventario:

1. Detección de productos faltantes: Cuando un usuario pregunta por un producto que no está disponible, la regla automática intercepta este evento.
2. Registro en anotaciones: Si la función de búsqueda no arroja resultados, la conversación se registra en una cola de anotaciones.
3. Revisión humana: Posteriormente, estas anotaciones son evaluadas por personas para decidir cuáles productos deben ser añadidos al inventario.

Implementación de reglas en la plataforma LangSmith

LangSmith ofrece una interfaz intuitiva para agregar reglas:

• Agregar regla: Dirígete a tu proyecto y haz clic en "Agregar regla" para comenzar.
• Configuración de filtros: Puedes ajustar las conversaciones actuales o pasadas con filtros específicos como 'is root' o 'full search'.
• Creación de 'Notation Cue': Una vez configurados los filtros, usa desencadenantes automáticos para agregar conversaciones a la cola de anotaciones.

Ejemplo de Script para Detectar Productos Faltantes en un Agente

Aquí te ofrecemos un código en pseudo que muestra cómo podrías estructurar este proceso:

def buscar_productos(termino):
    # Simula búsqueda en inventario
    if termino in inventario:
        return f'Producto {termino} disponible'
    else:
        return 'No se encontraron productos que coincidan con el término de búsqueda'

def ejecutar_regla(conversacion):
    if 'No se encontraron productos' in conversacion:
        agregar_anotacion(conversacion)

def agregar_anotacion(conversacion):
    # Agregar lógica para registrar la conversación en las anotaciones
    anotaciones.append(conversacion)

# Uso del agente
conversacion = buscar_productos("baterías")
ejecutar_regla(conversacion)

En este escenario, cualquier búsqueda sin resultados se registra automáticamente para una revisión posterior.

¿Cómo logran las reglas automáticas identificar nuevas oportunidades?

Las reglas automáticas no solo detectan productos faltantes. También pueden ayudarte a identificar patrones de demanda y emergentes tendencias del mercado:

• Revisión de conversaciones: Permite identificar si un producto se solicita repetidamente.
• Predicción de la demanda: Te permite anticiparte a las necesidades de los clientes y aumentar el inventario en consecuencia.

¿Qué más se puede lograr con la automatización?

La implementación de automatización no se detiene en la detección de inventario faltante. Puedes explorar:

• Disparar eventos externamente: Conexión de eventos automáticos con servicios externos para gestionar inventarios de forma más ágil.
• Mejoras en datasets: Ajustar tus data sets con la integración de nueva información derivada de las anotaciones.

La innovación en estos procesos permite no solo mejorar la operatividad del negocio, sino también incrementar la satisfacción del cliente a través de una experiencia más integrada y fluida. Rentabiliza tu negocio potenciando cada interacción con el cliente y asegurando que ninguna intención de compra pase desapercibida.