Повишете клиентското си изживяване с AI-базираната функция Auto CSAT на Cisco, базирана на техники за дълбоко обучение за прогнозиране на удовлетвореността на клиентите. Тази мощна функция използва пълния потенциал на вашите взаимодействия, предоставяйки безценни прозрения за информирано вземане на решения. С налични прозрения в реално време, вашата организация може да повиши стандартите за обслужване на клиенти и да насърчи непрекъснатото усъвършенстване. 

Удовлетвореността на клиентите (CSAT) е важен показател за контактните центрове, за да разберат колко доволни са клиентите от услугата си. CSAT се събира чрез анкети на клиенти; въпреки това, процентът на отговори е нисък. Отговорите често идват от клиенти, които са имали или добри, или лоши преживявания, което може да изкриви общата обратна връзка. Използвайки патентованите модели на Cisco, Auto CSAT анализира оперативни данни, транскрипти от взаимодействия и данни от анкети, за да прогнозира точно резултатите от CSAT за всяко взаимодействие. Auto CSAT резултатите могат да се използват от клиенти за идентифициране на изисквания за обучение, избор на обаждания за одит и бързо разрешаване на недоволни клиенти, както и за улесняване на действия в реално време като маршрутизиране на обаждания. Auto CSAT резултатът е наличен в Webex Contact Center Analyzer за генериране на отчети от клиенти.

Контактните центрове могат да използват тази функция, за да подобрят своите стратегии за клиентско изживяване:

• Проактивно разрешаване на проблеми — Организациите могат да адресират и разрешат проблемите навреме, като идентифицират недоволство.
• Персонализирани обучителни програми — Разработвайте персонализирани обучителни програми, базирани на конкретни данни за представянето на агентите.
• Непрекъснато усъвършенстване — Използвайте прозрения от резултатите на CSAT за усъвършенстване и оптимизиране на процесите на обслужване на клиенти.
• Стратегическо вземане на решения — информирайте стратегическите решения с прозрения, базирани на данни.

Не използвайте тези оценки за оценка на представянето на агентите, оценки, глоби, възнаграждения или решения за наемане. За повече подробности относно насоките за използване, вижте Техническия бележка за прозрачност на Auto CSAT—AI.

За да активирате Auto CSAT, е важно да изпълните следните изисквания:

1. Клиенти, които са закупили новия допълнителен артикул AI Assistant или AI QM или AI Assistant QM Bundle (A-FLEX-AI-ASST).
2. Клиенти, измерващи CSAT чрез Post-Call Surveys (Post-Call Surveys) се активират чрез:
   • Управление на опита, или
   • Персонализирани IVR Анкети с използване на CSAT DTMF Шаблон за поток на проучвания в Flow Builder

3. Клиенти измерват CSAT по 3-точкова или 5-точкова скала
4. Клиенти с взаимодействия на английски
5. Записът на разговори трябва да бъде активиран, за да се осигури обработка след повикване

• Публикуваме резултати от Auto CSAT в записите на сесиите за обаждания и можете да ги достъпите чрез Search API.
• Можете също да получите достъп до тези резултати в таблицата Auto CSAT в AI Assistant Dashboard в Analyzer, за да генерирате персонализирани отчети.

  Докладът на Auto CSAT отговаря на следните ключови въпроси:

  • Прозрения на ниво агент: Какви са резултатите на Auto CSAT за взаимодействията на отделния агент? Какви са средните, минималните и максималните им тенденции в Auto CSAT резултатите?
  • Отборни анализи: Какви са резултатите от Auto CSAT за взаимодействията на конкретния отбор? Какви са средните, минималните и максималните им тенденции в Auto CSAT резултатите?
  • Информация на ниво опашка: Какви са резултатите от Auto CSAT за взаимодействия в дадена опашка? Какви са средните, минималните и максималните им тенденции в Auto CSAT резултатите?
  • Сравнителен анализ: Как се сравняват резултатите от Auto CSAT при различни агенти, екипи и опашки?
  • Области за подобрение: Къде коучингът и обучението на агенти могат да подобрят представянето?
  • Одити на взаимодействие: Кои взаимодействия изискват по-нататъшен преглед или последваща проверка от страна на клиента?
  • Оперативни подобрения: Кои области предполагат нужда от оперативни или процесни подобрения?
• В Supervisor Desktop, резултатите от Auto CSAT се показват на страницата Interactions Details, по-специално в панела Interaction Data (Данни за взаимодействия).

Преди да започнете: Активирайте запис на разговори, за да улесните обработката след обаждане, което е необходимо за генериране на прогнози за Auto CSAT.

Администраторите имат опция да активират функцията Auto CSAT както за цялата организация, така и за конкретни потребители. След като бъде активиран, Auto CSAT ще прогнозира удовлетвореността на клиентите от взаимодействията във вашия контактен център.

Активирайте функцията Auto CSAT в Control Hub, като следвате следните стъпки:

1. Влезте в Control Hub и отидете в Services > Contact Center.
2. Навигирайте до Desktop Experience > AI Assistant в навигационния панел.
3. Включи Auto CSAT.
4. Изберете една от следните опции за изчисления на Auto CSAT:
   • Всички агенти — Изберете тази опция, за да изчислите резултати за всички агенти и техните взаимодействия.
   • Индивидуални агенти — Изберете конкретни агенти от списъка, използвайки опции за търсене и филтриране по име и екип.
5. Изберете Управление на опита, за да изберете въпросите на CSAT от вашите анкети и да обучавате Auto CSAT модела или Global Variable да избира глобалната променлива, използвана за съхранение на отговорите от анкетите.

1. Кога са налични резултатите от Auto CSAT след активиране на функцията?

   Моделът Auto CSAT изисква минимум 250 взаимодействия с отговорите на CSAT анкетата, за да започне прогнозирането на резултатите от Auto CSAT. Моделът се обучава върху комбинация от данни от анкети, оперативни данни и транскрипти от обаждания/чат. Успешният обучителен процес изисква минимум 250 точки данни във всички мащабни точки на CSAT, равномерно разпределени между скалите за оптимални резултати.

2. Как мога да оценя показателите за производителност на модела Auto CSAT на моята организация?

   Оценете представянето на Auto CSAT модела, като сравните генерираните стойности на Auto CSAT с резултатите, получени от отговори на клиентски анкети. Моделът е проектиран да съответства на човешките оценки; Очаква се известна вариация поради човешката субективност и различни реакции към подобни преживявания. В повечето случаи прогнозните резултати се очаква да съвпадат с реалните отговори от анкетата. Всички отклонения попадат в диапазона +/- 1 от реалните резултати от проучването. Това отразява същото ниво на вариабилност, което бихте очаквали, ако няколко човешки оценители оценяват едно и също взаимодействие.

3. Колко често се преквалифицират моделите Auto CSAT?

   Моделите Auto CSAT се преобучават на всеки 30 дни, използвайки данни от предходните 180 дни. Това редовно преобучение помага моделите да останат точни и свободни от дрейф.

4. Ако моята организация има няколко CSAT анкети, как да избера правилния въпрос за CSAT, с който да се съпоставя?

   За обучение на модела изберете въпроса за CSAT, който най-добре отразява общото удовлетворение на клиента за всяко взаимодействие с контактния център. Ако използвате няколко анкети, изберете по един въпрос от CSAT от всяка анкета. Системата предполага, че се използва само едно проучване на всяко взаимодействие; избраният въпрос от CSAT от това проучване предоставя обучителните данни за това взаимодействие.

5. Моята организация не събира CSAT анкети. Мога ли да използвам функцията Auto CSAT?

   Не. Автоматичният CSAT изисква данни от CSAT анкети за обучение на модели. Ако вашата организация не събира CSAT анкети, активирайте ги чрез Experience Management или персонализирани анкети IVR. След като започне събирането на данни от CSAT, активирайте Auto CSAT.

6. Използваме инструмент на трета страна за събиране на данни от CSAT. Могат ли тези данни да се използват за обучение на Auto CSAT модела?

   Не. Auto CSAT в момента използва само вътрешно събрани данни от CSAT проучвания за обучение на модели; Данни от трети страни не се поддържат.

7. Защо AM виждам 'N/A' в Auto CSAT доклада?

   Ако 'N/A' се появи в Auto CSAT доклада, това може да означава, че моделът не е обучен поради недостатъчни данни. Уверете се, че вашата организация отговаря на изискванията за данни за обучение на модели. Системата изисква поне 50 отговора на всяка скала на CSAT.

8. Какво се случва, ако превключа между опциите Experience Management (EM) и Global Variable (GV)?

   Превключването между EM и GV опции ще влезе в сила по време на следващия цикъл на преобучение. Съществуващият модел ще продължи да предсказва стойностите на CSAT, докато не се случи преквалификация. Честите промени могат да повлияят на качеството на модела, затова е най-добре да се поддържа последователност.