Děkujeme za vaši zpětnou vazbu.

Zlepšete své zákaznické zkušenosti pomocí funkce Auto CSAT společnosti Cisco založená na umělé inteligenci, která je založena na technikách hlubokého učení k předpovědi skóre spokojenosti zákazníků. Tato výkonná funkce využívá plný potenciál vašich interakcí a poskytuje neocenitelné poznatky pro informované rozhodování. Díky přehledům v reálném čase, které jsou snadno dostupné, vaše organizace může zvýšit standardy zákaznických služeb a podporovat neustálé zlepšování. 

Spokojenost zákazníků (CSAT) je důležitou metrikou pro kontaktní centra, aby pochopila, jak jsou zákazníci spokojeni se svými službami. CSAT se shromažďuje pomocí průzkumů zákazníků; nicméně, míra odpovědí je nízká. Odpovědi často přicházejí od zákazníků, kteří měli dobré nebo špatné zkušenosti, což může zkreslit celkovou obdrženou zpětnou vazbu. Pomocí proprietárních modelů společnosti Cisco analyzuje Auto CSAT provozní data, přepisy interakcí a data průzkumu, aby přesně předpověděl skóre CSAT pro každou zakázku. Skóre Auto CSAT mohou zákazníci použít k identifikaci požadavků na školení, výběru volání k auditu a zajištění rychlého řešení pro nespokojené zákazníky a používá se k usnadnění akcí v reálném čase, jako je směrování hovorů. Skóre Auto CSAT je k dispozici Webex Contact Center Analyzer pro generování zpráv zákazníky.

Kontaktní centra mohou tuto funkci využít k vylepšení svých strategií zákaznické zkušenosti:

• Proaktivní řešení problémů — organizace mohou řešit a řešit problémy včas identifikací nespokojenosti.
• Personalizované tréninkové programy — Vyvíjejte přizpůsobené tréninkové programy založené na konkrétních údajích o výkonu agenta.
• Neustálé zlepšování—Využijte poznatky ze skóre CSAT k upřesnění a optimalizaci procesů zákaznických služeb.
• Strategické rozhodování — informujte o strategických rozhodnutích pomocí poznatků založených na datech.

Nepoužívejte tato skóre k hodnocení výkonu agenta, hodnocení, sankcí, kompenzací nebo rozhodnutí o zaměstnání. Další podrobnosti o pokynech k používání naleznete v Technické poznámce k transparentnosti Auto CSAT — AI.

Chcete-li povolit Auto CSAT, je důležité splnit následující předpoklady:

1. Zákazníci, kteří si zakoupili nový AI Assistant nebo doplňkový SKU AI QM nebo AI Assistant QM Bundle () A-FLEX-AI-ASST.
2. Zákazníci měří CSAT pomocí průzkumů po volání povolených prostřednictvím:
   • Řízení zkušeností, nebo
   • Vlastní průzkumy IVR pomocí šablony toku průzkumu CSAT DTMF v nástroji Flow Builder

3. Zákazníci měří CSAT na tříbodové nebo pětibodové stupnici
4. Zákazníci s interakcemi v angličtině (podpora více jazyků je aktuálně v beta verzi. Další podrobnosti naleznete v části Podpora funkcí ve více jazycích AI Assistant .
5. Nahrávání hovorů musí být povoleno, aby bylo možné zpracování po hovoru

• Skóre Auto CSAT publikujeme v záznamech relací volání a máte k nim přístup pomocí Search API.
• K těmto výsledkům můžete také přistupovat v tabulce Auto CSAT v AI AssistantD ashboardu v Analyzátoru a generovat vlastní zprávy.

  Zpráva Auto CSAT odpovídá na tyto klíčové otázky:

  • Statistiky na úrovni agenta: Jaké jsou skóre Auto CSAT pro interakce jednotlivého agenta? Jaké jsou jejich průměrné, minimální a maximální trendy skóre Auto CSAT?
  • Statistiky na úrovni týmu: Jaké jsou skóre Auto CSAT pro interakce konkrétního týmu? Jaké jsou jejich průměrné, minimální a maximální trendy skóre Auto CSAT?
  • Statistiky na úrovni fronty: Jaké jsou skóre Auto CSAT pro interakce v dané frontě? Jaké jsou jejich průměrné, minimální a maximální trendy skóre Auto CSAT?
  • S@@ rovnávací analýza: Jak se skóre Auto CSAT porovnává mezi různými agenty, týmy a frontami?
  • Oblasti ke zlepšení: Kde může koučování a školení agentů zlepšit výkon?
  • Interakční audity: Které interakce vyžadují další kontrolu nebo sledování zákazníků?
  • Provozní vylepšení: Které oblasti naznačují potřebu provozních nebo procesních vylepšení?
• V Supervisor Desktop jsou skóre Auto CSAT zobrazena na stránce Podrobnosti o interakcích, konkrétně v panelu Data interakce.

Než začnete: Povol te nahrávání hovorů, abyste usnadnili zpracování po hovoru, což je nezbytné pro vytváření předpovědí Auto CSAT.

Správci mají možnost aktivovat funkci Auto CSAT buď pro celou organizaci, nebo pro konkrétní uživatele. Jakmile je povoleno, Auto CSAT předpovídá spokojenost zákazníků pro interakce probíhající ve vašem kontaktním centru.

Povolte funkci Auto CSAT v Control Hub následujícím způsobem:

1. Přihlaste se do ovládac ího centra a přejděte do nabídky Služby > Kontak tní centrum.
2. Přejděte do nabídky Desktop Experi ence > Funkce AI v navigačním podokně.
3. Zapněte Auto CSAT v části Globální konfigurace.
4. Pokud chcete povolit automatický CSAT pro všechny fronty v organizaci, přepněte možnost Použít na všechny fronty.
5. Pokud chcete povolit automatický CSAT pro konkrétní fronty, přejděte na konfiguraci fronty nahoře, vyberte požadovanou frontu a povolte funkci pro tuto frontu.
6. Vyberte S práva zkušeností a vyberte CSAT otázky ze svých průzkumů a trénujte model Auto CSAT nebo Globální proměnnou a vyberte globální proměn nou použitou k ukládání odpovědí průzkumu.

1. Kdy jsou po aktivaci funkce k dispozici skóre Auto CSAT?

   Model Auto CSAT vyžaduje minimálně 250 interakcí s odpověďmi průzkumu CSAT, aby se začalo předpovídat skóre Auto CSAT. Model trénuje na kombinaci dat průzkumu, provozních dat a přepis ů hovorů/chatu. Úspěšný tréninkový proces vyžaduje minimálně 250 datových bodů napříč všemi body měřítka CSAT, rovnoměrně rozložených mezi stupnice pro dosažení optimálních výsledků.

2. Jak mohu posoudit metriky výkonu modelu Auto CSAT mé organizace?

   Vyhodnoťte výkon modelu Auto CSAT porovnáním generovaných hodnot Auto CSAT se skóre CSAT získanými z odpovědí průzkumu zákazníků. Model je navržen tak, aby odpovídal lidským hodnocením; některé variace se očekávají v důsledku lidské subjektivity a odlišných reak cí na podobné zkušenosti. Většinou se očekává, že předpokládané skóre budou odpovídat skutečným odpovědím průzkumu. Jakékoli odchylky spadají do rozmezí +/- 1 skutečného skóre průzkumu. To odráží stejnou úroveň variability, jakou byste očekávali, kdyby více lidských hodnotitelů hodnotilo stejnou interakci.

3. Jak často jsou modely Auto CSAT rekvalifikovány?

   Modely Auto CSAT jsou rekvalifikovány každých 30 dní pomocí dat z předchozích 180 dnů. Tato pravidelná rekvalifikace pomáhá zajistit, aby modely zůstaly přesné a bez drif tu.

4. Pokud má moje organizace více průzkumů CSAT, jak si vyberu správnou otázku CSAT k mapování?

   Pro modelové školení vyberte otázku CSAT, která nejlépe reprezentuje celkovou spokojenost zákazníků pro každou interakci kontaktního centra. Pokud používáte více průzkumů, vyberte jednu otázku CSAT z každého průzkumu. Systém předpokládá, že na jednu interakci je použit pouze jeden průzkum; vybraná otázka CSAT z tohoto průzkumu poskytuje tréninková data pro tuto interakci.

5. Moje organizace neshromažďuje průzkumy CSAT. Mohu použít funkci Auto CSAT?

   Ne. Auto CSAT vyžaduje data průzkumu CSAT pro trénink modelu. Pokud vaše organizace neshromažďuje průzkumy CSAT, povolte je prostřednictvím správy zkušeností nebo vlastních průzkumů IVR. Po zahájení sběru dat CSAT aktivujte Auto CSAT.

6. Ke shromažďování dat CSAT používáme nástroj třetí strany. Lze tato data použít k trénování modelu Auto CSAT?

   Ne. Auto CSAT v současné době používá pro trénink modelů pouze interně shromážděná data průzkum u CSAT; data průzkumu třetích stran nejsou podporována.

7. Proč se ve zprávě Auto CSAT zobrazuje „N/A“?

   Pokud se ve zprávě Auto CSAT objeví „N/A“, může to znamenat, že model nebyl vyškolen kvůli nedostatečným datům. Zajistěte, aby vaše organizace splňovala požadavky na data pro školení modelů. Systém vyžaduje alespoň 50 odpovědí na bod měřítka CSAT.

8. Co se stane, když přepnu mezi možnostmi Experience Management (EM) a Global Variable (GV) ?

   Přepínání mezi možnostmi EM a GV se projeví během příštího cyklu rekval ifikace. Stávající model bude i nadále předpovídat hodnoty CSAT, dokud nedojde k rekvalifikaci . Časté změny mohou ovlivnit kvalitu modelu, takže je nejlepší zachovat konzistenci.