Hvala na povratnim informacijama.

Povećajte svoje korisničko iskustvo pomoću Ciscove značajke Auto CSAT s umjetnom inteligencijom, temeljenom na tehnikama dubokog učenja za predviđanje rezultata zadovoljstva kupaca. Ova moćna značajka koristi puni potencijal vaših interakcija, pružajući neprocjenjive uvide za informirano donošenje odluka. Uz lako dostupne uvide u stvarnom vremenu, vaša organizacija može podići standarde korisničke usluge i promovirati kontinuirano poboljšanje. 

Zadovoljstvo kupaca (CSAT) važna je metrika za kontakt centre kako bi razumjeli koliko su kupci zadovoljni svojom uslugom. CSAT se prikuplja pomoću anketa kupaca; međutim, stope odgovora su niske. Odgovori često dolaze od kupaca koji su imali dobra ili loša iskustva, što može iskriviti ukupne primljene povratne informacije. Koristeći Ciscove vlasničke modele, Auto CSAT analizira operativne podatke, transkripte interakcija i podatke ankete kako bi točno predvideo CSAT rezultate za svaki angažman. Ocjene Auto CSAT kupci mogu koristiti za prepoznavanje zahtjeva za obukom, odabir poziva za reviziju i osiguravanje brzog rješavanja nezadovoljnih kupaca, a koriste se za olakšavanje radnji u stvarnom vremenu, poput usmjeravanja poziva. Ocjena Auto CSAT dostupna je Webex Contact Center Analyzer za generiranje izvještaja od strane kupaca.

Kontakt centri mogu koristiti ovu značajku kako bi poboljšali svoje strategije korisničkog iskustva:

• Proaktivno rješavanje problema - organizacije mogu rano rješavati i riješiti probleme identificiranjem nezadovoljstva.
• Personalizirani programi obuke — Razvijte prilagođene programe obuke na temelju specifičnih podataka o učinku agenta.
• Kontinuirano poboljšanje — Koristite uvide iz CSAT rezultata za usavršavanje i optimizaciju procesa korisničke usluge.
• Donošenje strateških odluka — informiranje o strateškim odlukama pomoću uvida zasnovanih na podacima.

Ne koristite ove ocjene za procjenu učinka agenta, ocjene, kazne, naknade ili odluka o zapošljavanju. Više detalja o smjernicama za uporabu potražite u Tehničkoj napomeni o automatskom CSAT-AI transparentnosti.

Da biste omogućili Auto CSAT, važno je ispuniti sljedeće preduvjete:

1. Kupci koji su kup AI Assistant ili novi ili AI QM ili AI Assistant QM Bundle dodatak SKU (). A-FLEX-AI-ASST
2. Korisnici koji mjere CSAT s anketama nakon poziva omogućenim putem:
   • Upravljanje isku stvom, ili
   • Prilagođene IVR ankete pomoću CSAT DTMF predloška protoka ankete u Flow Builderu

3. Kupci koji mjere CSAT na skali od 3 ili 5 točaka
4. Korisnici s interakcijama na engleskom jeziku (Podrška za više jezika trenutno je u beta verziji. Za više detalja pogledajte Višejezična podrška za AI Assistant značajke.
5. Snimanje poziva mora biti omogućeno kako bi se omogućila obrada nakon poziva

• Objavljujemo Auto CSAT rezultate u zapisima sesije poziva i možete im pristupiti pomoću API-ja za pretraživanje.
• Ovim rezultatima možete pristupiti i u tablici Auto CSAT u AI Assistantnadzor noj ploči u analizatoru kako biste generirali prilagođena izvješća.

  Izvješće Auto CSAT odgovara na ova ključna pitanja:

  • Uvidi na razini agenta: Koji su rezultati Auto CSAT za interakcije pojedinačnog agenta? Koji su njihovi prosječni, minimalni i maksimalni trendovi Auto CSAT rezultata?
  • Uvidi na razini tima: Koji su Auto CSAT rezultati za interakcije određenog tima? Koji su njihovi prosječni, minimalni i maksimalni trendovi Auto CSAT rezultata?
  • Uvidi na razini reda čekanja: Koji su rezultati automatskog CSAT -a za interakcije unutar određenog reda? Koji su njihovi prosječni, minimalni i maksimalni trendovi Auto CSAT rezultata?
  • Usporedna analiza: Kako se rezultati Auto CSAT uspoređuju među različitim agentima, timovima i redovima?
  • Područja za poboljšanje: Gdje treniranje i obuka agenata mogu poboljšati performanse?
  • Revizije interakcije: Koje interakcije zahtijevaju daljnji pregled ili praćenje kupaca?
  • Operativna poboljšanja: Koja područja ukazuju na potrebu operativnih ili procesnih poboljšanja?
• U programu Supervisor Desktop rezultati automatskog CSAT prikazuju se na stranici Detalji o interakcijama, posebno unutar ploče Podaci o interakciji.

Prije nego što započnete: Omogućite snimanje poziva kako biste olakšali obradu nakon poziva, što je potrebno za izradu automatskih CSAT predviđanja.

Administratori imaju mogućnost aktiviranja značajke Auto CSAT bilo za cijelu organizaciju ili za određene korisnike. Nakon što je omogućen, Auto CSAT će predvidjeti zadovoljstvo kupaca zbog interakcija koje se odvijaju u vašem kontakt centru.

Omogućite značajku Auto CSAT u upravljačkom čvorištu slijedeći ove korake:

1. Prijavite se u Control Hub i idite na Uslu ge > Kontakt centar.
2. Idite na Desktop Experi ence > AI značajke u navigacijskom oknu.
3. Uključite Automatski CSAT pod Globalnom konfiguracijom.
4. Ako želite omogućiti Automatski CSAT za sve redove u organizaciji, uključite Primijeni na sve redove.
5. Ako želite omogućiti Auto CSAT za određene redove, idite do konfiguracije čekanja na vrhu, odaberite željeni red čekanja i omogućite značaj ku za taj red.
6. Odaberite Upravl janje iskustvom da biste odabrali CSAT pitanja iz svojih anketa kako biste obučili model Auto CSAT ili Globalnu varijablu za odabir global ne varijable koja se koristi za pohranu odgovora na anketu.

1. Kada su Auto CSAT rezultati dostupni nakon omogućavanja značajke?

   Model Auto CSAT zahtijeva najmanje 250 interakcija s odgovorima na CSAT anketu kako bi se započelo predviđanje rezultata Auto CSAT. Model trenira kombinaciju podataka ankete, operativnih podataka i tran skripata poziva/chata. Uspješan proces obuke zahtijeva najmanje 250 podatkovnih točaka na svim CSAT ljestvicama, ravnomjerno raspoređenih među ljestvicama za optimalne rezultate.

2. Kako mogu procijeniti metriku uspješnosti modela Auto CSAT moje organizacije?

   Procijenite performanse modela Auto CSAT usporedbom generiranih vrijednosti Auto CSAT s CSAT rezultatima dobivenim iz odgovora na ankete kupaca. Model je osmišljen tako da se usklađuje s ljudskim procjenama; očekuju se neke varijacije zbog ljudske subjektivnosti i različitih reakcija na slična iskustva. Uglavnom se očekuje da će predviđeni rezultati odgovarati stvarnim odgovorima ankete. Sva odstupanja spadaju u raspon +/- 1 stvarnih rezultata ankete. To odražava istu razinu varijabilnosti koju biste očekivali da je više ljudskih procjenjivača ocijenilo istu interakciju.

3. Koliko često se Auto CSAT modeli prekvalificiraju?

   Auto CSAT modeli prekvalificiraju se svakih 30 dana koristeći podatke iz prethodnih 180 dana. Ova redovna prekvalifikacija pomaže osigurati da modeli ostanu točni i bez pomaka.

4. Ako moja organizacija ima više CSAT anketa, kako mogu odabrati pravo CSAT pitanje za map iranje?

   Za obuku modela odaberite CSAT pitanje koje najbolje predstavlja ukupno zadovoljstvo kupaca za svaku interakciju kontakt centra. Ako koristite više anketa, odaberite jedno CSAT pitanje iz svake ankete. Sustav pretpostavlja da se po interakciji koristi samo jedna anketa; odabrano CSAT pitanje iz te ankete pruža podatke o obuci za tu interakciju.

5. Moja organizacija ne prikuplja CSAT ankete. Mogu li koristiti značajku Auto CSAT?

   Ne. Auto CSAT zahtijeva CSAT anketne podatke za obuku modela. Ako vaša organizacija ne prikuplja CSAT ankete, omogućite ih putem upravljanja iskustvom ili prilagođenih IVR anketa. Nakon što započne prikupljanje CSAT podataka, aktivirajte Auto CSAT.

6. Koristimo alat treće strane za prikupljanje CSAT podataka. Mogu li se ovi podaci koristiti za obuku Auto CSAT modela?

   Ne. Auto CSAT trenutno koristi samo interno prikupljene podatke CSAT ankete za obuku modela; podaci ankete treće strane nisu podržani.

7. Zašto vidim 'N/A' u izvješću Auto CSAT?

   Ako se u izvješću Auto CSAT pojavi 'N/A', to može značiti da model nije obučen zbog nedovoljnih podataka. Pobrinite se da vaša organizacija ispunjava zahtjeve podataka za obuku modela. Sustav zahtijeva najmanje 50 odgovora po CSAT ljestvici.

8. Što se događa ako prebacim između opcija Upravljanje iskustvom (EM) i Globalne varijable (GV)?

   Prebacivanje između EM i GV opcija stupit će na snagu tijekom sljedećeg ciklusa prekvalifikacije. Postojeći model nastavit će predviđati vrijednosti CSAT sve dok ne dođe do prekvalifikacije . Česte promjene mogu utjecati na kvalitetu modela, pa je najbolje održavati dosljed nost.