Cisco の AI 搭載自動 CSAT 機能で顧客体験を向上させましょう。この機能は、ディープラーニング技術に基づいて顧客満足度スコアを予測します。 この強力な機能は、ユーザとのやり取りから最大限の可能性を引き出し、情報に基づいた意思決定のための貴重な洞察を提供します。 リアルタイムの洞察を容易に入手できることで、組織は顧客サービスの基準を高め、継続的な改善を促進することができます。 

顧客満足度（CSAT）は、コンタクトセンターが顧客が自社のサービスにどれだけ満足しているかを把握するための重要な指標です。 CSAT は顧客アンケートによって収集されますが、回答率は低いのが現状です。 顧客からの回答は、良い経験をした顧客と悪い経験をした顧客の両方から寄せられることが多く、そのため全体的なフィードバックが偏ってしまう可能性がある。 Cisco 独自のモデルを使用することで、Auto CSAT は運用データ、インタラクションの記録、およびアンケートデータを分析し、各エンゲージメントにおける CSAT スコアを正確に予測します。 自動 CSAT スコアは、顧客がトレーニングの必要性を特定したり、監査対象の通話を選択したり、不満を持つ顧客への迅速な解決を確保したりするために使用できるほか、通話ルーティングなどのリアルタイムのアクションを促進するためにも使用されます。 自動 CSAT スコアは、顧客がレポートを作成するために Webex Contact Center Analyzer で利用できます。

コンタクトセンターは、この機能を利用して顧客体験戦略を強化できます。

• 積極的な問題解決 ― 組織は、顧客の不満を早期に特定することで、問題に対処し解決することができる。
• 個別トレーニングプログラム ― エージェントの個々のパフォーマンスデータに基づいて、カスタマイズされたトレーニングプログラムを作成します。
• 継続的な改善 ― CSAT スコアから得られる知見を活用して、顧客サービスプロセスを改善・最適化する。
• 戦略的意思決定 ― データに基づいた洞察によって、戦略的な意思決定を支援します。

これらのスコアは、エージェントの業績評価、査定、罰則、報酬、または雇用に関する決定には使用しないでください。 使用ガイドラインの詳細については、以下を参照してください。 自動顧客満足度（CSAT）—AI 透明性に関する技術ノート。

自動顧客満足度（Auto CSAT）を有効にするには、以下の前提条件を満たすことが重要です。

1. 新しい AI Assistant または AI QM または AI Assistant QM バンドルアドオン SKU を購入したお客様 ( A-FLEX-AI-ASST)
2. 顧客満足度（CSAT）を測定するために通話後アンケートを有効にする方法：
   • エクスペリエンスマネジメント、または
   • カスタム IVR アンケート CSAT DTMF アンケートフローテンプレート Flow Builder で

3. 顧客満足度を 3 段階または 5 段階のスケールで評価する
4. 英語でやり取りする顧客
5. 通話後の処理を行うには、通話録音を有効にする必要があります。

• 自動 CSAT スコアは通話セッション記録に公開され、以下の方法でアクセスできます。 API を検索。
• これらのスコアは、Auto CSAT テーブルでも確認できます。 AI Assistant ダッシュボード アナライザーでカスタムレポートを生成する。

  自動車業界の顧客満足度レポートは、以下の重要な質問に答えます。

  • エージェントレベルのインサイト： 個々のエージェントの顧客対応における自動 CSAT スコアはどのくらいですか？ 彼らの自動車顧客満足度（CSAT）スコアの平均値、最小値、最大値の傾向はどうなっていますか？
  • チームレベルの洞察： 特定のチームの顧客対応における自動 CSAT スコアはどのくらいですか？ 彼らの自動車顧客満足度（CSAT）スコアの平均値、最小値、最大値の傾向はどうなっていますか？
  • キューレベルのインサイト： 特定のキュー内でのやり取りにおける自動 CSAT スコアはどのくらいですか？ 彼らの自動車顧客満足度（CSAT）スコアの平均値、最小値、最大値の傾向はどうなっていますか？
  • 比較分析： 異なるエージェント、チーム、キュー間で、自動 CSAT スコアはどのように比較できますか？
  • 改善すべき点： エージェントのコーチングとトレーニングは、どのような点でパフォーマンス向上につながるのか？
  • インタラクション監査： どのやり取りが、さらなる調査や顧客フォローアップを必要とするのか？
  • 業務改善： どの分野で業務改善やプロセス改善の必要性が示唆されますか？
• Supervisor Desktop では、自動 CSAT スコアは「インタラクションの詳細」ページ、具体的には「インタラクションデータ」パネルに表示されます。

始める前に: 自動 CSAT 予測を生成するために必要な通話後の処理を容易にするために、通話録音を有効にします。

管理者は、組織全体または特定のユーザに対して自動 CSAT 機能を有効にするオプションを選択できます。 有効にすると、Auto CSAT はコンタクト センターで行われるやり取りの顧客満足度を予測します。

次の手順に従って、コントロール ハブで自動 CSAT 機能を有効にします。

1. ログインする コントロールハブ に移動して サービス > コンタクトセンター。
2. ナビゲーション ペインで [デスクトップ エクスペリエンス] > AI Assistant に移動します。
3. 自動 CSAT をオンに切り替えます。
4. 自動 CSAT 計算には、次のいずれかのオプションを選択します。
   • すべてのエージェント - すべてのエージェントとそのインタラクションのスコアを計算するには、このオプションを選択します。
   • 個々のエージェント - 名前とチームによる検索およびフィルター オプションを使用して、リストから特定のエージェントを選択します。
5. エクスペリエンス管理 を選択してアンケートから CSAT の質問を選択し、自動 CSAT モデルをトレーニングするか、 グローバル変数 を選択してアンケートの回答を保存するために使用するグローバル変数を選択します。

1. 自動 CSAT スコアは、この機能を有効にした後、いつから利用可能になりますか？

   自動 CSAT モデルが自動 CSAT スコアの予測を開始するには、CSAT 調査回答との最低 250 回のやり取りが必要です。 このモデルは、アンケートデータ、運用データ、通話／チャットの記録を組み合わせて学習します。 効果的なトレーニングプロセスには、CSAT のすべての評価尺度ポイントにわたって最低 250 個のデータポイントが必要であり、最適な結果を得るためには、各尺度に均等に分布している必要がある。

2. 組織の自動顧客満足度（Auto CSAT）モデルのパフォーマンス指標をどのように評価すればよいですか？

   生成された自動 CSAT 値と顧客アンケートの回答から得られた CSAT スコアを比較することで、自動 CSAT モデルのパフォーマンスを評価します。 このモデルは人間の評価に沿うように設計されていますが、人間の主観性や同様の経験に対する反応の違いにより、多少のばらつきが生じることは想定されます。 概して、予測スコアは実際のアンケート回答と一致すると予想される。 誤差は、実際の調査スコアの±1 の範囲内に収まります。 これは、複数の評価者が同じやり取りを評価した場合と同様のばらつきを反映している。

3. 自動顧客満足度モデルはどのくらいの頻度で再学習されますか？

   Auto CSAT モデルは、過去 180 日間のデータを使用して 30 日ごとに再学習されます。 この定期的な再学習は、モデルの精度を維持し、ドリフトを防ぐのに役立ちます。

4. 組織が複数の顧客満足度調査を実施している場合、どの質問にマッピングするのが適切かをどのように選択すればよいでしょうか？

   モデル学習のために、各コンタクトセンターのやり取りにおける顧客満足度を最もよく表す CSAT 質問を選択してください。 複数のアンケートを使用する場合は、以下の CSAT 質問から 1 つを選択してください。 それぞれ 調査。 このシステムは、1 回のやり取りにつき 1 つのアンケートのみが使用されることを前提としており、そのアンケートから選択された CSAT 質問が、そのやり取りのトレーニングデータとして使用されます。

5. 私の所属する組織では、顧客満足度調査は実施していません。 自動顧客満足度（CSAT）機能は利用できますか？

   いいえ。Auto CSAT は、モデルのトレーニングに CSAT 調査データが必要です。 組織が CSAT 調査を実施していない場合は、エクスペリエンス管理またはカスタム IVR 調査を通じて有効にしてください。 CSAT データ収集が開始されたら、自動 CSAT を有効にしてください。

6. 顧客満足度（CSAT）データの収集には、サードパーティ製のツールを使用しています。 このデータは、Auto CSAT モデルの学習に使用できますか？

   いいえ。Auto CSAT は現在、モデルのトレーニングに内部で収集した CSAT 調査データのみを使用しており、サードパーティの調査データはサポートしていません。

7. AM の自動 CSAT レポートに「N/A」と表示されるのはなぜですか？

   Auto CSAT レポートに「N/A」と表示された場合、データ不足のためモデルがトレーニングされていないことを示している可能性があります。 組織がモデルトレーニングに必要なデータ要件を満たしていることを確認してください。 このシステムでは、CSAT（顧客満足度）の各評価項目につき、少なくとも 50 件の回答が必要です。

8. エクスペリエンス管理（EM）とグローバル変数（GV）のオプションを切り替えるとどうなりますか？

   EM と GV オプションの切り替えは、次回の再学習サイクル中に有効になります。 既存のモデルは、再学習が行われるまで CSAT 値の予測を継続します。 頻繁な変更はモデルの品質に影響を与える可能性があるため、一貫性を保つことが最善です。