Automatisierung von Kundenantworten mit n8n und Twilio

Dieser Workflow automatisiert die Antwort auf Kundenanfragen über SMS, indem er AI-gestützte Chatmodelle und Airtable zur Nachverfolgung verwendet.

Automatisierung von Kundenantworten mit n8n und Twilio

Die Website nutzt die Wordpress-Infrastruktur.

Server: Unser Server befindet sich in einem Unternehmen mit Sitz in Deutschland. Er hat eine hohe und schnelle Internetverbindung. Es gibt eine Generatorunterstützung für ununterbrochenen Strom.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Twilio Trigger

Typ: Twilio Trigger

Funktion: Dieser Node wartet auf eingehende SMS von Kunden und aktiviert den Workflow, wenn eine Nachricht empfangen wird.

Einstellungen: Es wird ein Webhook konfiguriert, um die eingehenden Nachrichten zu empfangen.

2. Check For Command Words

Typ: Switch

Funktion: Dieser Node prüft den Inhalt der empfangenen SMS auf bestimmte Schlüsselwörter, insbesondere ob der Kunde „STOP“ geschrieben hat.

Einstellungen: Die Bedingungen sind so festgelegt, dass sie den Text der Nachricht analysieren und den entsprechenden Pfad weiterleiten.

3. Get Existing Chat Session

Typ: Airtable

Funktion: Dieser Node sucht nach bestehenden Chat-Sitzungen des Kunden in der Airtable-Datenbank, um vorherige Interaktionen abzurufen.

Einstellungen: Der Filter wird anhand der session_id des Kunden konfiguriert.

4. Appointment Scheduling Agent

Typ: AI Agent (LangChain)

Funktion: Der AI-Agent verarbeitet die Anfrage des Kunden und beantwortet Fragen zu Terminen und Buchungen.

Einstellungen: Der Agent hat spezifische Anweisungen zur Interaktion mit den Kunden, einschließlich der Anfrage für Terminbuchungen.

5. Generate Follow Up Message

Typ: LangChain Chain LLM

Funktion: Dieser Node generiert eine Folgennachricht, um Kunden zu reaktivieren, die noch keinen Termin vereinbart haben.

Einstellungen: Die AI verwendet gesammelte Informationen über den Kunden, um ansprechende Nachrichten zu erstellen.

6. Update Follow-Up Count and Date

Typ: Airtable

Funktion: Hier wird die Anzahl der Folgemeldungen und das Datum der letzten Folgemeldung in der Airtable-Datenbank aktualisiert.

Einstellungen: Es werden dynamische Werte für die session_id und followup_count verwendet.

7. Send Follow Up Message

Typ: Twilio

Funktion: Der Node versendet die generierte Folgennachricht an den Kunden über SMS.

Einstellungen: Dynamische Felder für die Empfänger- und Absendernummer sowie den Nachrichtentext.

8. User Request STOP

Typ: Airtable

Funktion: Aktualisiert den Status des Kunden auf „STOP“, wenn der Kunde anfordert, keine weiteren Nachrichten zu erhalten.

Einstellungen: Es wird sichergestellt, dass die richtige Session ID aktualisiert wird.

9. Send Confirmation

Typ: Twilio

Funktion: Bestätigung an den Kunden, dass sie keine weiteren Nachrichten erhalten werden.

Einstellungen: Der Nachrichtentext ist statisch und bestätigt den Empfang.

10. Send Reply

Typ: Twilio

Funktion: Versendet Antworten des AI-Agenten an den Kunden.

Einstellungen: Verwendet dynamisch die Informationen aus dem Agenten.

Ergebnis

Dieser Workflow ermöglicht eine automatisierte SMS-Antwort auf Kundenanfragen und verbessert den Kundenservice durch AI-Funktionalitäten und effektive Nachverfolgung.

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