OMQ Update Version Kopenhagen - 9.5

Wir haben die Produktversion Kopenhagen 9.5 veröffentlicht.

In der neuen Version 9.5 “Kopenhagen” haben wir wieder viele neue Funktionen integriert. Eines der Highlights ist unsere neue Engine, die jetzt noch besser in der Lage ist, die Intention der Kunden zu verstehen.

Außerdem haben wir den OMQ Chatbot an die neuen Unified Messaging Plattform von Userlike angebunden. Hierdurch sind wir nun in der Lage mehrere Nachrichtenkanäle wie WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram und SMS vollständig mit unserem Chatbot zu unterstützen.

Des Weiteren haben wir OMQ Assist an die Supportplattform von Dixa angebunden. Nun können Agenten auch auf dieser Plattform die intelligenten Textbausteine von OMQ nutzen um Anfragen schneller zu beantworten.

Userlike Unified Messaging Integration

Userlike ist die Chatplattform, wenn es darum geht, den Kunden online auf seiner Webseite zu unterstützen. Mit der neuen Version, dem Userlike Unified Messaging, unterstützt Ihre Serviceabteilungen Ihre Kunden nun auf mehreren Kommunikationskanälen parallel.

Durch die Anbindung unseres Chatbots an die neue Plattform, haben Sie nun die Möglichkeit ein Großteil der Kommunikation zu automatisieren. Holen Sie sich mit dem OMQ Chatbot ein neues starkes Mitglied in Ihr Supportteam.

Web-Chatbot

Mit der schicken Oberfläche der neuen Userlike Plattform erstrahlt der OMQ Chatbot nun auch auf Ihrer Seite im neuen Look.

Chatbot für WhatsApp

Mit Userlikes Unified Messaging wird der Chatbot von OMQ an WhatsApp angebunden. So automatisieren Sie Ihren Kundenservice auch auf diesem Kanal.

Chatbot für Facebook Messenger

Bei der Anbindung von neuen Kanälen darf natürlich der Facebook Messenger nicht fehlen. Mit dieser Anbindung bieten Sie Ihren jungen Kunden einen neuen Zugang zu Ihrem Unternehmen und automatisieren gleichzeitig einen Großteil Ihres Service durch die KI von OMQ.

Chatbot für Telegram

Telegram ist zwar nicht der meistgenutzte Kanal für den Kundenservice, da wir aber für alle Ihre Kunden mit dem Chatbot erreichbar sein wollen, können Sie diesen Kanal nun auch mit unserem Chatbot nutzen.

Chatbot für SMS

Es gibt sie noch die SMS. Mit der neuen Integration können Sie sogar diesen Kanal an den Chatbot von OMQ anbinden.

Kontaktieren Sie uns gern für eine Demo

Wenn Sie einen dieser Kanälen für Ihren Service verwenden oder zukünftig verwenden möchten und die Kommunikation effizienter gestalten möchten, dann kontaktieren Sie uns gern für eine unverbindliche 20 minütige Demo. :)

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Zendesk Chatbot

Zendesk ist die wohl beliebteste Supportplattform. Mit dem Zendesk Chat binden Sie einen Live-Chat auf Ihrer Website ein.

Service rund um die Uhr in Echtzeit zu bieten ist für den Kunden ein großer Vorteil, für Ihre Serviceabteilung jedoch viel Aufwand. Zum Glück gibt es jetzt den OMQ Chatbot für den Zendesk Chat. Jetzt erhalten Ihre Kunden zu jeder Zeit Support und Sie arbeiten gleichzeitig noch effektiver. Die Künstliche Intelligenz von OMQ beantwortet Ihre Serviceanfragen rund um die Uhr 24/7.

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Wenn Sie in Ihrem Service Zendesk verwenden und die Beantwortung Ihrer Anfragen im Ticketsystem oder im Live-Chat effizienter gestalten möchten, dann kontaktieren Sie uns gern für eine unverbindliche 20 minütige Demo :)

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DIXA Integration

Dixa wurde gegründet, um Kundenservice-Software an die heutigen Bedürfnisse anzupassen. Das Dixa System ist so konzipiert, dass die Kundeninteraktion über verschiedene Kanäle im Vordergrund steht.

Mit OMQ Assist integrieren Sie die KI gesteuerte Wissensdatenbank von OMQ in Dixa und unterstützen damit Ihre Agenten, sodass diese den Kunden noch schneller und besser helfen können.

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Wenn Sie in Ihrem Service Dixa verwenden und die Beantwortung effizienter gestalten möchten, dann kontaktieren Sie uns gern für eine unverbindliche 20 minütige Demo :)

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Neue Engine

Mit Version 9.5 veröffentlichen wir eine neue Engine. Diese findet von Beginn an noch besser passende Antworten auf die Fragen Ihrer Kunden. Hierbei bewertet die Engine zum Beispiel mehr Kontext und versteht so gezielter, was Ihr Kunde mit einer Anfrage erreichen will.

Versteht mehr

Oft drücken sich Kunden, die das gleiche fragen wollen, unterschiedlich aus. Ein Kunde der zum Beispiel schreibt “Habt ihr meine Retoure bekommen?” könnte sich auch wie folgt ausdrücken: “Ist meine Rücksendung eingegangen?“. Was für den Menschen leicht zu assoziieren ist, ist für die Maschine eine schwere Aufgabe. Ein System musste in der Vergangenheit hierfür aufwendig manuell angelernt werden. Mit der neuen NLP Engine von OMQ ist das System ohne zusätzliches Training noch besser in der Lage Assoziation zu bilden. Hierbei wurde das System vor dem Einsatz bereits mit milliarden allgemeinen Texten für die menschliche Sprache trainiert.

Weiß mehr

Für Maschinen ist das Bilden von Assoziationen auch deswegen so schwierig, da sie über kein menschliches Wissen verfügen und dadurch die Bedeutungen von Wörter in unterschiedlichen Kontexten nicht bewerten können. Soll zum Beispiel “Ich möchte dem Warenkorb noch einen zweiten Artikel hinzufügen.” mit “Kann ich mehrere Produkte gleichzeitig bestellen?” assoziiert werden, muss das System wissen, dass “Artikel” in diesem Kontext mit “Produkt” assoziiert werden kann. Da die neue OMQ Engine mit milliarden von allgemeinen Texten trainiert wurde, kennt das System von Beginn an solche allgemeinen Assoziation.

Arbeitet schneller

Oft ist es ein Problem, dass Wörter einen sehr ähnlichen Wortstamm, jedoch eine unterschiedliche Bedeutung haben. Nimmt man zum Beispiel den Fall eines unserer Kunden, bei dessen Kundenanfragen oft das Wort Seniorenhaus und Seniorenwohnung verwendet wird, sieht man dass hier die Wortstämme zwar ähnlich sind, die Bedeutungen für die Anfragen jedoch auseinandergehen. Bei einem Seniorenhaus handelt es sich um ein Altersheim, eine Seniorenwohnung ist jedoch eine altersgerechte Wohnung.

Wie das Beispiel zeigt, besitzt die Engine nicht nur allgemeines Wissen sondern auch spezialisiertes Wissen. Unsere neuen Kunden können so noch schneller bessere Ergebnisse erzielen.

Die neue Engine wird für unsere Kunden nun Schritt für Schritt ausgerollt.

Weitere neue Änderungen:

OMQ Help

• Es wurden Integrationen für Shopware 5 und 6 von OMQ Help erstellt.
• Der Auto-Fokus wird nun auch auf iOS Devices richtig dargestellt.
• Das Verhalten der Cookie wurde datenschutzkonform überarbeitet.
• Cookie sind nun im Default-Zustand ausgestellt.
• Google FAQ Snippets wurden implementiert.
• Für die FAQ Snippets wurden Einstellung auf dem Server persistiert.
• Es wurde ein generischer Help Container implementiert, der eine Antwort in einem Popup Window öffnet. Diese Komponente kann zum Beispiel als Infobox verwendet werden.
• Für Shopify wurden GDPR Hooks erstellt.
• Der Fokus des Cursors im Suchfeld ist nun optional.
• Die Konfiguration für den optionalen Cursor wird in der Datenbank gespeichert.
• Für Shopware 6 wurde eine Konfigurationsseite erstellt.
• Texte sind jetzt in Help markierbar.
• Downloads wurden falsch dargestellt. Dieses Problem wurde behoben.
• An manchen Stellen wurde in OMQ Help ein Pointer angezeigt für Elemente, die nicht klickbar sind.
• Für die Anbindung der Sitemap wurde ein Hilfeseiten-Eintrag erstellt.
• Der Kategorie-Filter wurde für Anbindungen falsch angewendet. Dieses Problem wurde behoben.
• Fehlende API-Keys werden nun mit der richtigen Fehlermeldung dargestellt.
• Die Überschriften HTML Tags wurden aus SEO Gründen angepasst.
• Die CSS Eigenschaften wurden optimiert.
• In der Autovervollständigung wurden manche Begriffe nicht angezeigt. Dieses Problem wurde behoben.
• Die Default-Anzahl an angezeigten Fragen wurde auf 5 erhöht.
• Es wurde ein Anfragen-Manager implementiert, um die Verbindungen zum Server effektiv zu steuern.
• Die HTML Struktur für OMQ Help wurde überarbeitet.
• Die Stildefinition wurde für das Laden angepasst.
• Die Ladegeschwindigkeit wurde verbessert.
• Links wurden auf absolute Pfade umgestellt, um einen Konflikt mit dem Google Tag Manager zu beheben.
• Teilweise wurde der Stil falsch dargestellt. Dieses Problem wurde behoben.
• Wenn eine Kategorie geklickt wurde, geht der Fokus erneut auf die Suchleiste.
• Icon-Namen werden nun nicht mehr von Google indiziert.
• Bei der Suche gab es jetzt die Möglichkeit mehr passende Einträge nachzuladen.

OMQ Chat

• In der Chatbot Integration von Userlike wurden Antworten falsch dargestellt, die einen Punkt zwischen zwei Wörtern hatten. Nun werden diese getrennt.
• Der interne Verlauf und die Zustände des Chatbots wurden komplett überarbeitet. Dies macht zukünftige Erweiterungen leichter.
• Der Chatflow wurde repariert an verschiedenen Stellen verbessert.
• Nun wird für alle Smalltalk-Elemente der ML Server mit der neuen Engine verwendet.
• Die Dialoge für die Aufgabe des Bots wurden angepasst und erweitert.
• Mehrere Probleme im neuen Chatflow wurden behoben.
• Einzelne Suchbegriffe haben im neuen Chatflow keine ähnlichen Fragen zu dem Thema angezeigt. Dieses Problem wurde behoben.
• Der neue Chatflow reagierte fehlerhaft reagierte fehlerhaft auf “meine Frage ist nicht dabei”. Dieses Problem wurde behoben.
• Im Userlike Chat wurden Links automatisch gesetzt wenn im Text zwei Wörter durch einen Punkt getrennt wurden.
• Im neuen Chatflow kam es zu Problemen wenn der Chat nicht an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden konnte. Dieses Problem wurde behoben.
• Zu lange Texte werden nun automatisch nach Anzahl von Zeichen und Sätzen getrennt.
• Die Texte für das Ereignis “Zurückkommen vom Agenten” wurden angepasst.
• Im Tracking wurden leere Chat-Blasen angezeigt. Dieses Problem wurde behoben.
• Der Chatbot unterstützt nun auch die Sprachen Schwedisch und Dänisch.

OMQ Assist

• Es wurden weitere automatische Tests erstellt, die die Integration in Drittsysteme sicherstellen.
• Für Zendesk wurden Makros an OMQ angebunden.
• OMQ Assist wurde im Freshdesk Store integriert.
• Es wurde eine Anbindung an DIXA erstellt.
• In OTRS wurde Kategorien abgefragt, die nicht mehr existiert haben. Dieses Verhalten wird nun unterbunden.
• Für die Salesforce Integration wurde der Quellcode validiert.
• Die Beschreibungen im Freshdesk App Store wurden aktualisiert.
• Die Installationsanleitung für Freshdesk wurde erstellt.
• Die Freshdesk Konfigurationen wurden erstellt.
• Die Fehlerbehandlung für Freshdesk wurde überarbeitet.
• Es wurde in der Freshdesk-Anbindung ein Problem behoben, bei dem die Id vom User nicht richtig übertragen wurde.
• Zendesk Makros werden jetzt mit dem OMQ Server synchronisiert.
• Die synchronisierten Zendesk Makros werden nun in Antworten eingefügt.
• Zendesk Makros werden in der Datenbank als externe Fragen und Antworten angezeigt.
• OTRS Queues wurden in manchen Fällen mit dem Server falsch synchronisiert. Dieses Problem wurde behoben.
• In OTRS werden Reply Templates nun nicht mehr als leere Passagen eingefügt sollten diese leer sein.
• In Zendesk wurde die Vorschau der Antwort nicht richtig angezeigt dieses Problem wurde behoben.
• Wenn beim Synchronisieren der Macros eine nicht eingestellte Sprache erkannt wurde, wird die Default Sprache verwendet.
• OMQ Assist wird nun in OTRS auch beim Weiterleiten angezeigt.
• Screenshots für Freshdesk wurden erstellt.
• Antworten werden nun in Freshdesk am Ende hinzugefügt.
• In der Zendesk Implementierung wurde ein Problem behoben, bei dem die Vorschau nicht richtig geladen wurde.
• Die Freshdesk Implementierung im Freshdesk Store zeigte falsche Produktinformationen. Dieses Problem wurde behoben.
• In OTRS wurde nicht der letzte Eintrag in der Kommunikation analysiert. Dieses Problem wurde behoben.

OMQ Contact

• OMQ Contact wurde an Shopware 6 angebunden.
• Die Shopware App-Beschreibungen wurden überarbeitet.
• Das Verhalten der Cookie wurde datenschutzkonform überarbeitet.
• Cookie sind nun im Default-Zustand ausgestellt.
• Für die Oberfläche von OMQ Contact wurden weitere Tests entwickelt.
• Die Stile wurden in der Shopware Integration angepasst.
• Für Shopware 6 wurde ein Kontaktformular Blockelement erstellt.
• Für die Shopify Integration wurde eine separate Domain erstellt.
• Die Defaulteinstellung für OMQ Contact wurde auf die neue Engine umgestellt.
• Für Shopify wurden GDPR Hooks erstellt.
• Für Shopware 6 wurde eine Konfigurationsseite erstellt.
• In manchen Fällen wurden in Contact Optionale Titel angezeigt, dieses Problem wurde behoben.
• Downloads wurden falsch dargestellt. Dieses Problem wurde behoben.
• Das Shopware 5 Plugin wurde aktualisiert.
• Es wurde eine Logik auf Frontend-Seite implementiert, die die Anfragen an den Server reduziert.
• Es werden nun nur Fragen und Antworten gesucht, wenn der Input lang genug ist.
• Für eine REACT integration wurde ein Paket erstellt.
• Für zu kurze Anfragen wird nun eine andere Ausgabe angezeigt.
• OMQ Contact konnte für die neueste Version von Shopware nicht installiert werden. Dieses Problem wurde behoben.
• Bei nicht klickbaren Elementen wurde der Pointer angezeigt. Dieses Problem wurde behoben.
• OMQ Contact wurde außerhalb von Form Elementen nicht richtig initialisiert. Dieses Problem wurde behoben.
• Logausgaben wurden entfernt.
• Die CSS Eigenschaften wurden optimiert.
• Es wurde ein Anfragen-Manager implementiert, um die Verbindungen zum Server effektiv zu steuern.
• Die Ladegeschwindigkeit wurde verbessert.
• Einige Textplatzhalter waren in manchen Sprachen falsch gesetzt. Dieses Problem wurde behoben.
• Die Shopware Implementierung hat in manchen Fällen einen Fehler geworfen.
• Für eine Contact Anbindung muss jetzt zwingend eine Sprache angegeben werden.

OMQ Automator

• Es wurde eine neue Funktion hinzugefügt, die Automator-Aktionen per E-Mail verschickt.
• Für den Automator wurde eine E-Mail Aktion hinzugefügt.

OMQ Engine

• Die Engine hatte in manchen Fällen ein Problem damit chinesische Texte zu analysieren. Dieses Problem wurde behoben.
• Die neue Version der Engine die ein Transformer basiertes Modell beinhaltet, wurde nun in weiten Teilen der Engine integriert.
• Der komplette Trainingskreislauf wurde für das Transformer basierte Modell durchgeführt.
• Die neue Engine wurde mit ausgewählten Domaindaten trainiert.
• Die Anfragen an den Index Server wurden optimiert.
• Es wurde ein Skript auf dem ML Server implementiert, das es erlaubt ein Negative Sampling für die neue Engine vorzunehmen.
• Der ML Server wurde refactored.
• Die neue Engine wurde mit Supervised Daten angereichert und verfeinert. Im zweiten Schritt wurden die Ergebnisse validiert.
• In seltenen Fällen konnte es dazu kommen, dass Anfragen an den Indexserver falsch gebaut wurden.
• Mit der neuen Engine werden komplexere Wortkonzepte gebildet.
• Diese Wortkonzepte wurden auf ein allgemeines Sprachmodell angewendet.
• Es wurden neue Sammlungen von Daten zum testweise Anlernen und Validieren erstellt.
• Anfragen die falsche Antworten zugewiesen wurden, wurden gesammelt und ausgewertet.
• Chinesische Zeichen konnten in manchen Fällen beim Lernen nicht verarbeitet werden.
• Daten zum Anlernen von verschiedenen Domains wurden gesammelt.
• Mit der neuen Engine werden nun spezielle Fälle bei denen Wörter nicht vollständig eindeutig sind besser bewertet.
• Die Logausgaben wurden im ML Server angepasst.
• Verschiedene Transformer Modelle wurden untersucht und getestet.
• Auf dem ML Server wurden Schnittstellen implementiert um die neue Engine ansprechen zu können.
• Es wurde eine interne API umgesetzt um das System zu trainieren und Texte zu bewerten.
• Der Indexserver wurde für die neue Engine erweitert.
• Die Pipeline wurden für die neue Engine angepasst.
• Der Indexserver wurde auf eine neue Version gehoben.
• Manche E-Mails konnten vom ML Server beim Lernen nicht verarbeitet werden.
• Verschiedene Testmodelle wurde für verschiedene Domains erstellt und getestet.
• Es wurden Debugmechanismen für die neue Engine entwickelt.
• Es wurde eine neue Logik implementiert um festzustellen, ob sich das System eine passende Antwort gefunden hat.
• Einzelne Wörter wurden im Chat in manchen Fällen als eindeutiger Indikator für eine Frage gewertet.
• Die Resourcenverteilung in der Pipeline wurde optimiert.
• Das Modell wurde in mehreren Schritten optimiert.
• Die Modelle werden auf dem ML nun parallel verarbeitet.
• Der Kontext von Sätzen wird mit der neuen Engine nun besser erfasst.
• Schlechte Lösungsraten wurden auf dem Staging-Server untersucht.
• Für mehrere Kunden wurde die neue Engine freigeschaltet.
• OMQ Reply verwendet nun auch die neue Engine.
• Es wurde ein Cachingmechanismus implementiert, um die Bearbeitung der Anfragen zu beschleunigen.
• Die Machinelearning-Server haben mehr Hardware Ressourcen erhalten.
• Der Filter für Signaturen wurde komplett überarbeitet.
• Die Smalltalk Erkennung wurde verbessert.
• Im Chat wurden einzelne Wörter in manchen Fällen als sichere Intention für eine Frage gewertet. Dieses Problem wurde behoben.
• Die Verarbeitung von Intentionen wurde durch Veränderungen des Models beschleunigt.
• In manchen Fällen wurde bei Wörtern die Groß- und Kleinschreibung falsch interpretiert, dieses Problem wurde behoben.
• Die neue Engine wurde für mehrere Kunden freigeschaltet.

Administration

• Links mit Ankern wurden in der Wissensdatenbank falsch gespeichert. Dieses Problem wurde behoben.
• In manchen Fällen konnte es dazu kommen, dass Reports nicht geladen wurden.
• In der Administration von Help Anbindungen kam es dazu das eine Änderung des Stils falsch übernommen wurde. Dieses Problem wurde behoben.
• Kategorien werden jetzt in der Sprache der Anbindung angezeigt.
• Für die SAML Anbindungen werden nun Fehlerseiten richtig angezeigt.
• Auf der Login Seite wird nun ein externer Login Button angezeigt sollte eine externe Authentifizierung aktiviert sein.
• Es wurde eine Fehlersicht für den SAML Login erstellt.
• Für die Help Integration werden nun im Default Zustand 5 Fragen angezeigt.
• Die Reports sind nun auch für den Chatbot abrufbar.
• In der Administration wurde die Display-Sprache nicht richtig übergeben. Dieses Problem wurde behoben.
• In den Reports wurden die Rechte der API Keys nicht an allen Stellen berücksichtigt.
• Nun werden ebenfalls Reports für die Chat-Nutzung angezeigt.
• Im Editor war es problematisch Texte zu kopieren. Dieses Problem wurde behoben.
• Der Editor verarbeitet jetzt das entfernen von Umbrüchen aus kopierten Texten richtig.

Allgemein

• Die OMQ Anwendungen sind jetzt ebenfalls über omq.io erreichbar.
• Der Code Stil wurde zwischen den Entwicklern vereinheitlicht.
• Mit internen Schnittstellen wurde eine Versionshistorie der Einträge angebunden.
• Das Javascript Bundling wurde für die Frontend Komponenten optimiert.
• Client Javascript Bibliotheken wurden aktualisiert.
• Das Bauen und Testen von neuen Version wurde auf dem Build Server optimiert.
• Es wurde eine Automator Anbindung für Webanwendungen entwickelt.
• Es wurden komplexere Server-Überwachungsmechanismen implementiert.
• Die Java-Bibliotheken wurden auf dem Server aktualisiert.
• Die Auslastung der Server wurde optimiert.
• Angepasste Server Bibliotheken wurden in ein separates Repository verschoben.
• Die Serveradministration wurde auf mehr Entwickler verteilt.
• In der Automator Pipeline gab es einen Fehler, der bestimmte Json Anfragen nicht richtig verarbeiten konnte. Dieses Problem wurde behoben.
• Es bestand zwischendurch ein Problem Dateien auf den Server zu laden. Dieses Problem wurde behoben.
• Es wurde eine SAML Anbinding implementiert um eine externe Authentifizieren zu ermöglichen.
• Für die SAML Anbindung wurde eine Konfiguration auf dem Server erstellt.
• Für die SAML Anbindung wurde ein Mapping erstellt, die die Eigenschaften auf die Rechte von OMQ mappt.
• Nutzer können nun auch externe Ids haben.
• Für die Server wurden KPIs erhoben (TTFB und TTI).
• Alle statischen Ressourcen werden nun von einem CDN ausgeliefert.
• Die Default Sprachen für interne Nachrichten wird jetzt richtig gesetzt.
• Es wurde ein Problem behoben bei dem die statischen Ressourcen vom CDN falsch geladen wurden.
• Der Server wurde auf Java 14 umgestellt.
• Server-Instanzen werden nun dynamisch nach Bedarf hinzugeschaltet.
• Zugriffe über externe Authentifizierungsmechanismen haben in manchen Fällen einen internen Serverfehler erzeugt. Dieses Problem wurde behoben.
• Externe Authentifizierungsanfragen haben Warnungen erzeugt. Dieses Problem wurde behoben.
• Externe Authentifizierungen können nun über eine interne Schnittstelle erstellt werden.
• Es wurde ein Problem behoben bei dem man sich mit einer externen Authentifizierung nicht mehr ausloggen konnte.
• Für die SAML Weiterleitung wurde eine separate Sicht erstellt.
• Der Keystore für externe Authentifizierungen wurde aktualisiert.
• Die Ressourcen für den Indexserver wurden erweitert.
• Die Ressourcen für den ML Server wurden erweitert.
• Die Tests der Reports wurden vereinfacht.
• Der Keystore für die externe Authentifizierung wird nun im Arbeitsspeicher gehalten.
• In manchen Fällen konnte es dazu kommen, dass beim Starten des Servers Batchprozesse in einem Deadlock gefangen waren. Dieses Problem wurde behoben.
• Bei exportierten Reports kam es in manchen Fällen zu falschen Ausgaben. Dieses Problem wurde behoben.
• Das regelmässige Aggregieren von Tracking Daten wurde optimiert.
• Die CDN Server wurden in manchen Fällen nicht geupdated. Dieses Problem wurde behoben.