顧客満足度スコアを予測するディープラーニング技術に基づいた Cisco の AI 搭載自動 CSAT 機能を使用して、顧客エクスペリエンスを向上させます。 この強力な機能は、インタラクションの可能性を最大限に活用し、情報に基づいた意思決定に役立つ貴重な洞察を提供します。 リアルタイムの洞察をすぐに利用できるため、組織は顧客サービスの基準を高め、継続的な改善を促進できます。 

顧客満足度 (CSAT) は、コンタクト センターにとって、顧客が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 は顧客調査を使用して収集されますが、回答率は低いです。 回答は多くの場合、良い経験をした顧客や悪い経験をした顧客から来るため、受け取ったフィードバック全体が歪む可能性があります。 Auto CSAT は、Cisco の独自のモデルを使用して、運用データ、インタラクションのトランスクリプト、調査データを分析し、各エンゲージメントの 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要件を特定したり、監査対象の通話を選択したり、不満のある顧客の迅速な解決を確保したりするために使用でき、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、顧客によるレポート生成のために 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使用して、顧客エクスペリエンス戦略を強化できます。

• 積極的な問題解決 - 組織は不満を特定することで、早期に問題に対処して解決できます。
• パーソナライズされたトレーニング プログラム - 特定のエージェントのパフォーマンス データに基づいてカスタマイズされたトレーニング プログラムを開発します。
• 継続的な改善 - CSAT スコアからの洞察を活用して、顧客サービス プロセスを改善および最適化します。
• 戦略的意思決定 - データに基づく洞察を活用して戦略的意思決定を支援します。

これらのスコアは、エージェントのパフォーマンス、査定、罰則、報酬、または雇用決定を評価するために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、 自動車業界の CSAT - AI の透明性に関する技術ノート。

自動 CSAT を有効にするには、次の前提条件を満たすことが重要です。

1. 新しい AI Assistant アドオン SKU（ A-FLEX-AI-アシスト）。
2. 顧客は、次の方法で有効にした通話後アンケートを使用して CSAT を測定します。
   • エクスペリエンスマネジメント、または
   • カスタム IVR 調査 CSAT DTMF アンケートフローテンプレート フロービルダーで

3. 顧客は 3 段階または 5 段階のスケールで CSAT を測定します
4. 英語でやり取りする顧客
5. 通話後の処理を可能にするために、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で公開されており、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、自動 CSAT テーブルでも確認できます。 AI Assistant ダッシュボード Analyzer でカスタム レポートを生成します。

  自動車 CSAT レポートでは、次の重要な質問に答えます。

  • エージェントレベルの洞察: 個々のエージェントのインタラクションの自動 CSAT スコアとは何ですか? 平均、最小、最大の Auto CSAT スコアの傾向はどのようなものでしょうか。
  • チームレベルの洞察: 特定のチームのやり取りに対する自動 CSAT スコアは何ですか? 平均、最小、最大の Auto CSAT スコアの傾向はどのようなものでしょうか。
  • キューレベルの分析情報: 特定のキュー内のインタラクションの自動 CSAT スコアは何ですか? 平均、最小、最大の Auto CSAT スコアの傾向はどのようなものでしょうか。
  • 比較分析： 自動 CSAT スコアは、さまざまなエージェント、チーム、キュー間でどのように比較されますか?
  • 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によってパフォーマンスを向上できるのはどの部分ですか?
  • インタラクション監査: どのようなやり取りがさらなるレビューや顧客のフォローアップを必要としますか?
  • 運用上の改善: 運用またはプロセスの強化が必要な領域はどれですか?
• 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 パネル内に表示されます。

始める前に: 自動 CSAT 予測の作成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. 移動先 デスクトップエクスペリエンス > AI Assistant ナビゲーション ペインで。
3. オンにする 自動 CSAT。
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. 選択 エクスペリエンスマネジメント アンケートから CSAT の質問を選択して自動 CSAT モデルをトレーニングするか、 グローバル変数 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. 機能を有効にした後、自動 CSAT スコアはいつ利用できるようになりますか?

   Auto CSAT モデルでは、Auto CSAT スコアの予測を開始するために、CSAT 調査の回答とのやり取りが少なくとも 250 回必要です。 モデルは、調査データ、運用データ、通話/チャットのトランスクリプトの組み合わせに基づいてトレーニングされます。 トレーニング プロセスを成功させるには、最適な結果を得るために、すべての CSAT スケール ポイントにわたって少なくとも 250 個のデータ ポイントがスケール間で均一に分散されている必要があります。

2. 組織の自動 CSAT モデルのパフォーマンス メトリックを評価するにはどうすればよいですか?

   生成された自動 CSAT 値を顧客調査の回答から取得した CSAT スコアと比較することにより、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と一致するように設計されていますが、人間の主観や同様の経験に対する異なる反応により、ある程度の変動が予想されます。 ほとんどの場合、予測スコアは実際の調査回答と一致すると予想されます。 偏差は実際の調査スコアの +/- 1 の範囲内になります。 これは、複数の人間の評価者が同じやり取りを評価した場合と予想されるのと同じレベルの変動性を反映しています。

3. Auto CSAT モデルはどのくらいの頻度で再トレーニングされますか?

   自動 CSAT モデルは、過去 180 日間のデータを使用して 30 日ごとに再トレーニングされます。 この定期的な再トレーニングにより、モデルの精度が維持され、ドリフトが発生しなくなります。

4. 組織に複数の CSAT 調査がある場合、マッピングする適切な CSAT 質問をどのように選択すればよいですか?

   モデルトレーニングでは、コンタクト センターの各インタラクションの全体的な顧客満足度を最もよく表す CSAT の質問を選択します。 複数のアンケートを使用する場合は、アンケートごとに 1 つの CSAT 質問を選択します。 システムでは、インタラクションごとに 1 つの調査のみが使用されるものと想定されており、その調査から選択された CSAT の質問によって、そのインタラクションのトレーニング データが提供されます。

5. 私の組織では CSAT 調査を収集していません。 自動 CSAT 機能を使用できますか?

   いいえ。自動 CSAT では、モデルのトレーニングに CSAT 調査データが必要です。 組織で CSAT アンケートを収集していない場合は、Experience Management またはカスタム IVR アンケートを通じて有効にします。 CSAT データの収集が開始したら、自動 CSAT を有効にします。

6. CSAT データを収集するためにサードパーティのツールを使用します。 このデータは Auto CSAT モデルのトレーニングに使用できますか?

   いいえ。Auto CSAT は現在、モデルのトレーニングに内部で収集された 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されていません。

7. 自動 CSAT レポートに「N/A」が表示されるのはなぜですか?

   自動 CSAT レポートに「N/A」が表示される場合は、データが不十分なために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のデータ要件を満たしていることを確認します。 システムでは、CSAT スケール ポイントごとに少なくとも 50 件の応答が必要です。

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

   EM と GV オプション間の切り替えは、次の再トレーニング サイクル中に有効になります。 既存のモデルは、再トレーニングが行われるまで CSAT 値を予測し続けます。 頻繁に変更するとモデルの品質に影響する可能性があるため、一貫性を維持することが最善です。