Améliorez votre expérience client grâce à la fonction Auto CSAT de Cisco, basée sur des techniques de deep learning pour prédire les scores de satisfaction client. Cette fonctionnalité puissante exploite tout le potentiel de vos interactions, fournissant des informations inestimables pour une prise de décision éclairée. Avec des informations en temps réel facilement disponibles, votre organisation peut élever les normes de service à la clientèle et promouvoir l'amélioration continue. 

La satisfaction client (CSAT) est une mesure importante permettant aux centres de contact de comprendre le degré d'intérêt des clients à l'égard de leur service. Le CSAT est recueilli à l'aide d'enquêtes auprès des clients ; toutefois, les taux de réponse sont faibles. Les réponses proviennent souvent de clients qui ont eu de bonnes ou de mauvaises expériences, ce qui peut fausser l'ensemble des commentaires reçus. À l'aide des modèles propriétaires de Cisco, Auto CSAT analyse les données opérationnelles, les transcriptions d'interaction et les données d'enquête pour prédire avec précision les scores CSAT pour chaque mission. Les scores CSAT automatiques peuvent être utilisés par les clients pour identifier les besoins de formation, sélectionner les appels à auditer et assurer une résolution rapide pour les clients insatisfaits, et être utilisés pour faciliter les actions en temps réel telles que le routage des appels. Le score CSAT automatique est disponible dans Webex Contact Center Analyzer pour générer des rapports par les clients.

Les centres de contact peuvent utiliser cette fonctionnalité pour améliorer leurs stratégies d'expérience client :

• Résolution proactive des problèmes : les entreprises peuvent réagir et résoudre rapidement les problèmes en identifiant les insatisfactions.
• Programmes de formation personnalisés — Développer des programmes de formation personnalisés basés sur des données spécifiques de performance des agents.
• Amélioration continue — Utilisez les informations tirées des scores CSAT pour affiner et optimiser les processus de service client.
• Prise de décision stratégique : éclairez les décisions stratégiques à l'aide d'informations basées sur les données.

N'utilisez pas ces scores pour évaluer les performances de l'agent, les évaluations, les pénalités, la rémunération ou les décisions d'emploi. Pour plus d'informations sur les consignes d'utilisation, reportez-vous à la note technique Auto CSAT - AI Transparency.

Pour activer Auto CSAT, il est important de remplir les conditions préalables suivantes :

1. Clients ayant acheté la nouvelle référence SKU complémentaire AI Assistant (A-FLEX-AI-ASST).
2. Les clients mesurant le CSAT avec des enquêtes post-appel activées via :
   • la gestion de l'expérience, ou
   • Enquêtes IVR personnalisées à l'aide de PostCallSurvey_AutoCSAT_Template dans Flow Builder

3. Clients mesurant le CSAT sur une échelle à 3 ou 5 points
4. Clients ayant des interactions en anglais
5. L'enregistrement des appels doit être activé pour permettre le traitement post-appel

• Nous publions les scores CSAT dans les enregistrements de session d'appel et vous pouvez y accéder à l'aide de l'API de recherche.
• Vous pouvez également accéder à ces scores dans le tableau de bord AI Assistant de l'analyseur pour générer des rapports personnalisés.
• Vous pouvez également accéder aux notes à partir du widget Gestion des enregistrements du bureau du superviseur.

Le rapport Auto CSAT répond aux questions clés suivantes :

• Informations au niveau de l'agent : Que sont les scores CSAT automatiques pour les interactions individuelles d'un agent ? Quelles sont les tendances de leurs scores CSAT automatiques moyens, minimaux et maximums ?
• Informations au niveau de l'équipe : Quels sont les scores CSAT automatiques pour les interactions d'une équipe spécifique ? Quelles sont les tendances de leurs scores CSAT automatiques moyens, minimaux et maximums ?
• Informations au niveau de la file d'attente : Quels sont les scores CSAT automatiques pour les interactions au sein d'une file d'attente donnée ? Quelles sont les tendances de leurs scores CSAT automatiques moyens, minimaux et maximums ?
• Analyse comparative : Comment les scores CSAT automatiques se comparent-ils entre les différents agents, équipes et files d'attente ?
• Domaines à améliorer : Où le coaching et la formation des agents peuvent-ils améliorer les performances ?
• Audits d'interaction : Quelles interactions justifient un examen plus approfondi ou un suivi client ?
• Améliorations opérationnelles : Quels domaines suggèrent un besoin d'améliorations opérationnelles ou de processus ?

Avant de commencer : activez l'enregistrement des appels pour faciliter le traitement post-appel, nécessaire pour produire des prédictions CSAT automatiques.

Les administrateurs ont la possibilité d'activer la fonctionnalité Auto CSAT pour l'ensemble de l'organisation ou pour des utilisateurs spécifiques. Une fois activé, Auto CSAT prédit la satisfaction du client pour les interactions ayant lieu au sein de votre centre de contact.

Activez la fonctionnalité Auto CSAT dans le concentrateur de contrôle en procédant comme suit :

1. connectez-vous à Control Hub et accédez à Services > Contact Center.
2. Accédez à Desktop Experience > AI Assistant dans le volet de navigation.
3. Activer Auto CSAT
4. Choisissez l'une des options suivantes pour les calculs CSAT automatiques :
   • Tous les agents : sélectionnez cette option pour calculer les scores de tous les agents et de leurs interactions.
   • Agents spécifiques : sélectionnez des agents spécifiques dans la liste à l'aide des options de recherche et de filtrage par nom et par équipe.
5. Sélectionnez Gestion de l'expérience pour choisir les questions CSAT de vos enquêtes afin d'entraîner le modèle Auto CSAT ou la variable globale à choisir la variable globale utilisée pour stocker les réponses à l'enquête.

Quand les scores CSAT automatiques sont-ils disponibles après l'activation de la fonctionnalité ?

Le modèle Auto CSAT nécessite un minimum de données d'entraînement pour commencer à prédire les scores Auto CSAT. Le modèle s'appuie sur une combinaison de données d'enquête, de données opérationnelles et de transcriptions d'appels/chats. Un processus de formation réussi nécessite un minimum de 50 points de données pour chaque point d'échelle CSAT. Par exemple, une échelle CSAT à 5 points nécessite 50 interactions évaluées à 1, 50 interactions à 2, etc., jusqu'à 5.

Cette base de référence est essentielle pour établir les performances initiales du modèle. Cependant, les performances initiales du modèle peuvent ne pas répondre immédiatement à toutes les attentes. L'efficacité de la prédiction du modèle dépend de la nature de l'entreprise et de la qualité des données de formation. À mesure que le volume et la qualité de la fiche technique s'améliorent, les performances du modèle s'améliorent également.

Vous pouvez commencer à afficher les scores CSAT automatiques une fois que le modèle est correctement formé.

Comment puis-je évaluer les mesures de performance du modèle Auto CSAT de mon organisation ? 

Évaluez les performances du modèle Auto CSAT en comparant les valeurs Auto CSAT générées avec les scores CSAT obtenus à partir des réponses à l'enquête client. Le modèle est conçu pour s'aligner sur les évaluations humaines ; on s'attend à une certaine variation en raison de la subjectivité humaine et des réactions différentes à des expériences similaires. La plupart du temps, on s'attend à ce que les scores prédits correspondent aux réponses réelles à l'enquête. Tout écart se situe dans une fourchette de +/- 1 des résultats réels de l'enquête.

À quelle fréquence les modèles Auto CSAT sont-ils recyclés ?

Les modèles Auto CSAT sont recyclés tous les 30 jours à l'aide des données des 180 jours précédents.