שפר את חוויית הלקוח שלך באמצעות תכונת Auto CSAT המבוססת על בינה מלאכותית של Cisco, המבוססת על טכניקות למידה עמוקה לחיזוי ציוני שביעות רצון הלקוחות. תכונה רבת-עוצמה זו רותמת את מלוא הפוטנציאל של האינטראקציות שלך, ומספקת תובנות יקרות ערך לקבלת החלטות מושכלות. עם תובנות זמינות בזמן אמת, הארגון שלך יכול לשפר את תקני שירות הלקוחות ולקדם שיפור מתמיד. 

שביעות רצון לקוחות (CSAT) היא מדד חשוב עבור מרכזי שירות כדי להבין עד כמה הלקוחות מרוצים מהשירות שלהם. CSAT נאסף באמצעות סקרי לקוחות; עם זאת, שיעורי התגובה נמוכים. תגובות מגיעות לעתים קרובות מלקוחות שהיו להם חוויות טובות או רעות, מה שיכול להטות את המשוב הכולל שהתקבל. באמצעות המודלים הקנייניים של Cisco, Auto CSAT מנתחת נתונים תפעוליים, תמלילי אינטראקציות ונתוני סקרים כדי לחזות במדויק ציוני CSAT עבור כל התקשרות. לקוחות יכולים להשתמש בציוני CSAT אוטומטיים כדי לזהות דרישות הדרכה, לבחור קריאות לביקורת ולהבטיח פתרון מהיר ללקוחות לא מרוצים, ולהשתמש בהם כדי להקל על פעולות בזמן אמת כגון ניתוב שיחות. ציון Auto CSAT זמין ב-Webex Contact Center Analyzer להפקת דוחות על-ידי לקוחות.

מרכזי שירות יכולים להשתמש בתכונה זו כדי לשפר את אסטרטגיות חוויית הלקוח שלהם:

• פתרון בעיות יזום – ארגונים יכולים לטפל בבעיות ולפתור אותן בשלב מוקדם על-ידי זיהוי אי-שביעות רצון.
• תוכניות הדרכה מותאמות אישית – פתח תוכניות הדרכה מותאמות אישית המבוססות על נתוני ביצועים ספציפיים של סוכנים.
• שיפור מתמיד – השתמש בתובנות מציוני CSAT כדי למקד ולמטב תהליכי שירות לקוחות.
• קבלת החלטות אסטרטגיות – קבל החלטות אסטרטגיות בעזרת תובנות מונחות נתונים.

אל תשתמש בציונים אלה להערכת ביצועי סוכנים, הערכות, עונשים, פיצויים או החלטות העסקה. לקבלת פרטים נוספים על הנחיות שימוש, עיין ב - Auto CSAT - AI Transparency Technical Note.

כדי להפוך CSAT אוטומטי לזמין, חשוב לעמוד בתנאים המוקדמים הבאים:

1. לקוחות שרכשו את מק"ט ההרחבה החדש AI Assistant (A-FLEX-AI-ASST).
2. לקוחות המודדים CSAT באמצעות סקרים לאחר שיחה מופעלים באמצעות:
   • ניהול חוויות, או
   • סקרי IVR מותאמים אישית באמצעות PostCallSurvey_AutoCSAT_Template ב- Flow Builder

3. לקוחות המודדים CSAT בקנה מידה של 3 נקודות או 5 נקודות
4. לקוחות עם אינטראקציות באנגלית
5. יש לאפשר הקלטת שיחה כדי לאפשר עיבוד לאחר השיחה

• אנו מפרסמים ציוני CSAT ברשומות הפעלת השיחה ובאפשרותך לגשת אליהם באמצעות API החיפוש.
• תוכל גם לגשת לתוצאות אלה בלוח המחוונים של AI Assistant ב- Analyzer כדי ליצור דוחות מותאמים אישית.
• ניתן גם לגשת לתוצאות מהווידג'ט ניהול הקלטות בשולחן העבודה של המפקח.

דוח Auto CSAT עונה על שאלות מפתח אלה:

• תובנות ברמת הסוכן: מהם ציוני Auto CSAT עבור אינטראקציות של סוכן בודד? מהן מגמות הניקוד הממוצע, המינימלי והמקסימלי של Auto CSAT?
• תובנות ברמת הצוות: מהם ציוני Auto CSAT עבור אינטראקציות של צוות ספציפי? מהן מגמות הניקוד הממוצע, המינימלי והמקסימלי של Auto CSAT?
• תובנות ברמת התור: מהן תוצאות Auto CSAT עבור אינטראקציות בתוך תור נתון? מהן מגמות הניקוד הממוצע, המינימלי והמקסימלי של Auto CSAT?
• ניתוח השוואתי: כיצד ציוני CSAT אוטומטיים משווים בין סוכנים, צוותים ותורים שונים?
• תחומים לשיפור: היכן אימון ואימון סוכנים יכולים לשפר ביצועים?
• ביקורות אינטראקציה: אילו אינטראקציות מצדיקות בדיקה נוספת או מעקב אחר לקוחות?
• שיפורים תפעוליים: אילו תחומים מצביעים על צורך בשיפורים תפעוליים או תהליכיים?

לפני שתתחיל: אפשר הקלטת שיחות כדי להקל על העיבוד שלאחר השיחה, הדרוש להפקת תחזיות CSAT אוטומטיות.

למנהלי מערכת יש אפשרות להפעיל את התכונה Auto CSAT עבור הארגון כולו או עבור משתמשים ספציפיים. לאחר הפעלתו, Auto CSAT יחזה את שביעות רצון הלקוחות עבור אינטראקציות המתרחשות במרכז השירות שלך.

הפעל את התכונה Auto CSAT במרכז הבקרה על-ידי ביצוע השלבים הבאים:

1. התחבר אל מרכז הבקרה ונווט אל שירותים > מרכז הקשר.
2. נווט אל Desktop Experience > AI Assistant בחלונית הניווט.
3. הפעל CSAT אוטומטי
4. בחר אחת מהאפשרויות הבאות לחישובי CSAT אוטומטיים:
   • כל הסוכנים—בחר באפשרות זו כדי לחשב ציונים עבור כל הסוכנים והאינטראקציות שלהם.
   • סוכנים ספציפיים – בחר סוכנים ספציפיים מהרשימה, באמצעות אפשרויות חיפוש וסינון לפי שם וצוות.
5. בחר ניהול חוויות כדי לבחור את שאלות CSAT מהסקרים שלך כדי לאמן את מודל CSAT אוטומטי או משתנה גלובלי לבחור את המשתנה הכללי המשמש לאחסון תגובות לסקר.

מתי תוצאות CSAT אוטומטיות זמינות לאחר הפעלת התכונה?

מודל Auto CSAT דורש כמות מינימלית של נתוני אימון כדי להתחיל לחזות ציוני Auto CSAT. המודל מתבסס על שילוב של נתוני סקר, נתונים תפעוליים ותמלילי שיחות/צ'אטים. תהליך הכשרה מוצלח דורש מינימום של 50 נקודות נתונים עבור כל נקודת קנה מידה של CSAT. לדוגמה, סולם CSAT של 5 נקודות דורש 50 אינטראקציות המדורגות כ- 1, 50 אינטראקציות המדורגות כ- 2 וכן הלאה, עד 5.

קו בסיס זה הוא קריטי לביסוס ביצועי המודל הראשוניים. עם זאת, ייתכן שביצועי הדגם הראשוניים לא יענו באופן מיידי על כל הציפיות. יעילות חיזוי המודל תלויה באופי העסק ובאיכות נתוני ההדרכה. ככל שהנפח והאיכות של גליון הנתונים משתפרים, גם ביצועי המודל משתפרים.

אתה יכול להתחיל לראות את ציוני CSAT האוטומטיים לאחר שהמודל מאומן בהצלחה.

כיצד אוכל להעריך את מדדי הביצועים של מודל Auto CSAT של הארגון שלי? 

הערך את ביצועי מודל Auto CSAT על-ידי השוואת ערכי Auto CSAT שנוצרו עם ציוני CSAT שהתקבלו מתגובות לסקר לקוחות. המודל נועד ליישר קו עם הערכות אנושיות; צפויה שונות מסוימת בשל הסובייקטיביות האנושית והתגובות השונות לחוויות דומות. לרוב, הציונים החזויים צפויים להתאים לתשובות הסקר בפועל. כל סטייה נופלת בטווח +/- 1 של ציוני הסקר בפועל.

באיזו תדירות עוברים הכשרה מחדש של דגמי Auto CSAT?

דגמי Auto CSAT עוברים הכשרה מחדש כל 30 יום תוך שימוש בנתונים מ-180 הימים הקודמים.