Nachdem Sie die vorgeschlagenen Antworten konfiguriert und Ihre AI Assistant-Fähigkeiten eingerichtet haben, ist es wichtig, ihre Wirksamkeit zu testen und ihre Leistung kontinuierlich zu überwachen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die AI Assistant genaue und relevante Vorschläge enthält, was zu einer verbesserten Agenteneffizienz und einer höheren Kundenzufriedenheit führt. Webex Contact Center bietet umfassende Tools innerhalb von Webex AI Studio und Analyzer für gründliche Tests und laufende Überwachung.

Dieser Artikel führt Sie durch die Prozesse der Vorschau von AI Assistant Skill-Antworten, der Überwachung ihrer Auswirkungen mithilfe von Leistungsmetriken und der Verwendung der Registerkarten "Sitzungen" und "Verlauf " für die Überwachung und das Debuggen.

Voraussetzungen

Bevor Sie die Leistung der vorgeschlagenen Antworten testen und überwachen, müssen Sie Folgendes sicherstellen:

  • AI Assistant-Add-on-SKU:Ihre Organisation muss die AI Assistant-Add-on-SKU (A-FLEX-AI-ASST) für Webex Contact Center erworben haben.
  • Webex AI Studio-Zugriff: Sie müssen über die erforderlichen Administratorrechte verfügen, um auf die Webex AI Studio-Plattform zugreifen zu können.
  • Konfigurierter AI Assistant-Skill: Ein AI Assistant-Skill muss erstellt, konfiguriert und im Webex AI Studio mit relevanten Wissensdatenbanken, Anweisungen und Aktionen veröffentlicht werden.

    Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von AI Assistant-Skills und Konfigurieren von Aktionen für AI Assistant-Skills .

  • AI Assistant-Skill mit Warteschleifen verknüpft: Der AI Assistant-Skill, der Antworten vorschlägt, muss mit den entsprechenden Warteschleifen verknüpft werden.

    Weitere Informationen finden Sie im Artikel Link AI Assistant Fähigkeiten zu Warteschlangen .

  • Echtzeit-Transkription aktiviert (für Sprache): Für Sprachinteraktionen muss die Echtzeit-Transkription für die entsprechenden Warteschlangen aktiviert sein. Dies ist essenziell, damit der AI Assistant gesprochene Gespräche verarbeiten und Vorschläge generieren kann.

    Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Vorschau des Skills AI Assistant

Bevor Sie einen AI Assistant-Skill für Live-Agenten bereitstellen, können Sie sein Verhalten in einer simulierten Umgebung in Webex AI Studio testen. Auf diese Weise können Sie die Relevanz und Genauigkeit von Vorschlägen überprüfen. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1

Melden Sie sich bei Control Hub an, und navigieren Sie zu Services > Contact Center.

2

Wechseln Sie im Navigationsbereich unter Desktopdarstellung zu AI Assistant .

3

Klicken Sie im Abschnitt "Vorgeschlagene Antworten" auf den Link "Kompetenzen verwalten" AI Assistant. Das AI Assistant Skills-Dashboard wird in einem neuen Browser Tab im Webex AI Studio geöffnet.

4

Klicken Sie im Dashboard "AI Assistant Skills" auf den AI Assistant Skill, den Sie testen möchten. Dadurch wird die Konfigurationsseite geöffnet.

5

Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau .

Chat-Modus-Vorschau: Die Vorschau im Webex AI Studio ermöglicht es Ihnen, eine Chat-Interaktion zu simulieren. Sie können in die Rolle eines Kunden schlüpfen, Abfragen eingeben und beobachten, wie der Skill AI Assistant Vorschläge generiert, so wie ein menschlicher Agent sie sehen würde.

Hinweis zum Testen von Sprachkanälen:Für eine detaillierte Vorschau, wie Vorschläge während Live-Sprachinteraktionen angezeigt werden und funktionieren, müssen Sie zu # Agent Desktop wechseln und die Funktion in einem realen Anrufszenario testen. Dies setzt voraus, dass die Echtzeittranskription für den Anruf aktiv ist.

Verwenden von Analyzer für die Leistungsüberwachung

Die Funktion "Vorgeschlagene Antworten" ist Teil der AI Assistant. Sie können AI Assistant Berichte und KPIs in Analyzer überprüfen, um die Nutzung und Effektivität zu überwachen.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel AI Assistant reports in Analyzer .

Erkenntnisse, die der Bericht "Vorgeschlagene Antworten" bietet

Dieser Bericht bietet Einblicke in die realen Auswirkungen der vorgeschlagenen Antworten auf die Agentenleistung und die Kundenzufriedenheit und hilft Ihnen, Feedback zur kontinuierlichen Verbesserung zu sammeln und die Effektivität der Funktion zu messen. Der Bericht bietet Einblicke in die folgenden Schlüsselbereiche:

  • Nutzungsmetriken: Verfolgen Sie, wie oft Agenten die Schaltfläche "Vorschläge abrufen" verwenden, wie viele Vorschläge pro Interaktion angeboten werden und wie hoch die Akzeptanzrate der Funktion ist.
  • Auswirkungen auf KPIs: Überwachen Sie Änderungen der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (AHT), der Konsultationen/Weiterleitungen, der Kundenzufriedenheit (CSAT)/der automatischen CSAT und der Erstkontaktlösung (FCR) für Interaktionen, bei denen vorgeschlagene Antworten verwendet wurden.
  • Aktionsausführung: Verfolgen Sie die Anzahl der durchgeführten unmoderierten und moderierten Aktionen und deren Erfolgsquoten.
  • Echtzeit-Transkriptions-KPIs: Vergleichen Sie bei Sprachinteraktionen die Leistung der vorgeschlagenen Antworten mit dem Bericht "Echtzeit-Transkriptions-KPIs ", um sicherzustellen, dass der zugrunde liegende Transkriptionsdienst optimal funktioniert. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Aktivieren von Echtzeit-Transkripten für Agenten .

Verwendung von AI Studio für die Überwachung und das Debuggen

Neben der Konfiguration Tab bietet das Webex AI Studio zwei Registerkarten zum Prüfen und Debuggen Ihrer AI Assistant skills: Sessions und History.

Sitzungen Tab

Die SitzungenTab bietet eine detaillierte Aufzeichnung aller Interaktionen , bei denen ein AI Assistant-Skill für vorgeschlagene Antworten verwendet wurde. Es kann für die Überwachung, das Debuggen und die kontinuierliche Verbesserung der AI Assistant-Skill-Leistung in Live-Interaktionen verwendet werden. Um die Erkenntnisse aus diesem Tab effektiv zu nutzen, führen Sie die folgenden Aktionen aus:

  1. Interaktionen anzeigen und filtern:Auf der Seite "Sitzungen" wird eine Liste aller Interaktionen angezeigt, bei denen AI Assistant Skills Vorschläge gemacht haben:
      • Suche: Verwenden Sie die Suchleiste, um bestimmte Interaktionen nach Kontaktsitzungs-ID, Verbraucher-ID oder Interaktions-ID zu suchen.
      • Filter: Wenden Sie Filter an, um die Liste einzugrenzen nach:
        • Kontaktdatum: Interaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
        • Agenten, Teams, Warteschlangen: Interaktionen, die von bestimmten Mitarbeitern erledigt oder über bestimmte Warteschlangen weitergeleitet werden.
        • Kanaltypen: Sprachliche oder digitale Interaktionen.
        • Vorgeschlagene/durchgeführte Aktionen: Interaktionen, bei denen bestimmte Aktionen vorgeschlagen oder ausgeführt wurden.
        • Fehler aufgetreten: Zum Filtern von Sitzungen, in denen ein Fehler aufgetreten ist.
        • Testsitzungen ausblenden: Zum Ausschließen von Testsitzungen aus Ihrer Ansicht.
        • Agentenübergabe erfolgt: Zum Filtern von Sitzungen, in denen eine Agentenübergabe stattgefunden hat.
        • Abgelehnt: Zum Filtern von Sitzungen, die von Agenten abgelehnt wurden.
        • Markierte Interaktionen (falls implementiert): Interaktionen, die von menschlichen Agenten zur Überprüfung markiert wurden.
  2. detaillierte Interaktionsansicht:Klicken Sie auf eine beliebige Interaktion in der Liste, um umfassende Details anzuzeigen:
    • Interaktionstranskript: Das vollständige Gespräch zwischen dem menschlichen Agenten und dem Kunden, das von der Echtzeit-Transkriptionsfunktion bereitgestellt wird.
    • AI Assistant verwendeter Skill: Gibt an, welcher AI Assistant-Skill Vorschläge für diese Interaktion gemacht hat.
    • Vorschlagsliste: Zeigt alle Vorschläge an, die dem menschlichen Agenten gemacht wurden, verknüpft mit der spezifischen Kundenabfrage, die ihn ausgelöst hat.
    • Quelle der Vorschläge: Zeigt die wichtigsten Artikel, FAQs oder Abschnitte aus der Wissensdatenbank an, die zum Generieren der Vorschläge verwendet wurden. Auf diese Weise können Sie die Richtigkeit und Relevanz der Informationen überprüfen.
    • Vorgeschlagene und durchgeführte Aktionen: Enthält Details dazu, welche Aktionen vorgeschlagen wurden und ob sie ausgeführt wurden (im unmoderierten oder moderierten Modus).
    • Agentenänderungen: Wenn ein menschlicher Agent vor dem Absenden Felder in einer moderierten Aktion bearbeitet hat, werden diese Änderungen aufgezeichnet.
    • Zusätzlicher Kontext:Alle zusätzlichen Informationen, die vom menschlichen Agenten zur Verfeinerung von Vorschlägen bereitgestellt werden, sind sichtbar.
    • Metadaten: Dazu gehören die Kontaktsitzungs-ID, die ID/der Name des menschlichen Agenten, die Team-ID/der Name, die Warteschleifen-ID/der Name, das Datum/die Uhrzeit des Kontakts und der Kanaltyp.

Geschichte Tab

Der Verlauf Tab enthält eine Aufzeichnung der Konfigurationsänderungen und Versionen Ihrer AI Assistant-Kenntnisse. Obwohl es sich nicht direkt um ein Tool zur Leistungsüberwachung für Live-Interaktionen handelt, ist es wichtig, um zu verstehen, warum sich die Leistung aufgrund von Konfigurationsaktualisierungen geändert haben könnte.

  • Versionsverlauf: Verfolgt verschiedene veröffentlichte Versionen Ihres AI Assistant-Skills, sodass Sie bei Bedarf zu früheren Konfigurationen zurückkehren können.
  • Änderungsprotokolle: Stellt ein detailliertes Protokoll der Änderungen bereit, die an den Einstellungen des Skills AI Assistant vorgenommen wurden, einschließlich derjenigen, die die Änderung vorgenommen haben, wann und was geändert wurde. Dies ist für die Überwachung und das Debuggen von Konfigurationsproblemen unerlässlich.