- Domov
- /
- Članek
Izmerite zadovoljstvo strank z Auto CSAT
Ta članek je del naše beta izdaje. Vsebina je nedokončano delo in se lahko spremeni, ko izboljšujemo naš izdelek. Veseli bomo vaših povratnih informacij prek beta portala, da bi izboljšali dokumentacijo.
Pregled Auto CSAT
Izboljšajte uporabniško izkušnjo s Ciscovo funkcijo Auto CSAT, ki temelji na tehnikah poglobljenega učenja in napoveduje rezultate zadovoljstva strank. Ta zmogljiva funkcija izkorišča celoten potencial vaših interakcij in zagotavlja neprecenljive vpoglede za sprejemanje informiranih odločitev. Z vpogledi v realnem času, ki so takoj na voljo, lahko vaša organizacija dvigne standarde storitev za stranke in spodbuja nenehne izboljšave.
Zadovoljstvo strank (CSAT) je pomembna meritev za kontaktne centre, da razumejo, kako zadovoljne so stranke s svojo storitvijo. CSAT se zbira z anketami strank; Vendar so stopnje odziva nizke. Odgovori pogosto prihajajo od strank, ki so imele dobre ali slabe izkušnje, kar lahko izkrivi splošne prejete povratne informacije. Z uporabo Ciscovih lastniških modelov Auto CSAT analizira operativne podatke, prepise interakcij in anketne podatke, da natančno predvidi rezultate CSAT za vsako dejavnost. Stranke lahko uporabijo rezultate Auto CSAT za prepoznavanje zahtev za usposabljanje, izbiro pozivov za revizijo in zagotavljanje hitre rešitve za nezadovoljne stranke ter za omogočanje dejanj v realnem času, kot je usmerjanje klicev. Ocena Auto CSAT je na voljo v Webex Contact Center Analyzer za ustvarjanje poročil strank.
Kako središča za stike uporabljajo rezultate Auto CSAT
Središča za stik lahko s to funkcijo izboljšajo svoje strategije uporabniške izkušnje:
- Proaktivno reševanje težav – organizacije lahko težave obravnavajo in rešijo zgodaj tako, da prepoznajo nezadovoljstvo.
- Prilagojeni programi usposabljanja – razvijte prilagojene programe usposabljanja, ki temeljijo na določenih podatkih o učinkovitosti delovanja posrednikov.
- Nenehne izboljšave – uporabite vpoglede iz rezultatov CSAT za izboljšanje in optimizacijo procesov storitev za stranke.
- Strateško odločanje – prispevajte k strateškim odločitvam z vpogledi, ki temeljijo na podatkih.
Teh rezultatov ne uporabljajte za ocenjevanje uspešnosti agentov, ocen, kazni, nadomestil ali odločitev o zaposlitvi. Za več podrobnosti o smernicah za uporabo glejte tehnično opombo Auto CSAT – AI Transparency Technical Note.
Predpogoji za omogočanje samodejnega CSAT
Če želite omogočiti Auto CSAT, je pomembno, da izpolnite naslednje zahteve:
- Stranke, ki so kupile novo inventarno številko dodatka AI Assistant (
A-FLEX-AI-ASST).
- Stranke, ki merijo CSAT z omogočenimi anketami po klicu, prek:
- upravljanje izkušenj ali
- Ankete po meri IVR z uporabo
PostCallSurvey_AutoCSAT_Template
v graditelju poteka
- Stranke, ki merijo CSAT na 3-točkovni ali 5-točkovni lestvici
- Stranke z interakcijami v angleščini
- Snemanje klicev mora biti omogočeno, da omogoča obdelavo po klicu
Ogled rezultatov Auto CSAT
- Rezultate CSAT objavljamo v zapisih seje klicev, do njih pa lahko dostopate z API iskanja.
- Do teh rezultatov lahko dostopate tudi na nadzorni plošči pomočnika AI v analizatorju, da ustvarite poročila po meri.
- Do rezultatov lahko dostopate tudi iz pripomočka za upravljanje posnetkov na namizju nadzornika.
Poročilo Auto CSAT odgovarja na ta ključna vprašanja:
- Vpogledi na ravni posrednika: Kakšne so ocene Auto CSAT za interakcije posameznega posrednika? Kakšni so njihovi trendi povprečnega, minimalnega in najvišjega rezultata Auto CSAT?
- Vpogledi na ravni ekipe: Kakšni so rezultati Auto CSAT za interakcije določene ekipe? Kakšni so njihovi trendi povprečnega, minimalnega in najvišjega rezultata Auto CSAT?
- Vpogledi v čakalno vrsto: Kakšni so rezultati Auto CSAT za interakcije v določeni čakalni vrsti? Kakšni so njihovi trendi povprečnega, minimalnega in najvišjega rezultata Auto CSAT?
- Primerjalna analiza: Kako se rezultati Auto CSAT primerjajo med različnimi agenti, ekipami in čakalnimi vrstami?
- Področja za izboljšave: Kje lahko coaching in usposabljanje agentov izboljšata učinkovitost?
- Revizije interakcije: Katere interakcije zahtevajo nadaljnji pregled ali spremljanje strank?
- Operativne izboljšave: Katera področja kažejo na potrebo po izboljšavah delovanja ali procesov?
Kako omogočiti funkcijo Auto CSAT
Preden začnete: omogočite snemanje klicev, da olajšate obdelavo po klicu, ki je potrebna za izdelavo samodejnih predvidevanj CSAT.
Skrbniki imajo možnost aktiviranja funkcije Auto CSAT za celotno organizacijo ali za določene uporabnike. Ko je funkcija Auto CSAT omogočena, bo predvidela zadovoljstvo strank z interakcijami, ki potekajo v vašem kontaktnem centru.
Omogočite funkcijo Auto CSAT v nadzornem središču tako, da sledite tem korakom:
- Prijavite se v središče Control Hub in se pomaknite do središča za stike Services > .
- Pomaknite se do možnosti Izkušnja uporabe računalnika> pomočnik za umetno inteligenco v podoknu za krmarjenje.
- Preklopite na Auto CSAT
- Za samodejne izračune CSAT izberite eno od naslednjih možnosti:
- Vsi posredniki – to možnost izberite, če želite izračunati rezultate za vse posrednike in njihove interakcije.
- Določeni agenti – na seznamu izberite določene posrednike z možnostmi iskanja in filtriranja po imenu in ekipi.
- Izberite Upravljanje izkušenj, da izberete vprašanja CSAT iz anket, da se naučite modela Auto CSAT ali globalne spremenljivke , da izberete globalno spremenljivko, ki se uporablja za shranjevanje odgovorov v anketi.
Konfiguracija Auto CSAT je na voljo samo skrbnikom in jo je mogoče upravljati prek uporabniških profilov. Podrobnejše informacije o modelu, ki ga uporabljamo za napovedovanje Auto CSAT, virih podatkov, ki jih uporabljamo za usposabljanje, pogostosti usposabljanja in ocenjevanja ter še več, najdete v tehnični opombi AI Transparency Technical Note.
Pogosta vprašanja (FAQ)
Kdaj so rezultati Auto CSAT na voljo, ko omogočite funkcijo?
Model Auto CSAT zahteva minimalno količino podatkov o treningu za začetek napovedovanja rezultatov Auto CSAT. Model trenira na kombinaciji anketnih podatkov, operativnih podatkov in prepisov klicev/klepetov. Uspešen proces usposabljanja zahteva najmanj 50 podatkovnih točk za vsako točko lestvice CSAT. Na primer, 5-točkovna lestvica CSAT zahteva 50 interakcij, ocenjenih kot 1, 50 interakcij, ocenjenih kot 2, in tako naprej, do 5.
Ta osnova je ključnega pomena za ugotavljanje začetne učinkovitosti modela. Vendar začetna zmogljivost modela morda ne bo takoj izpolnila vseh pričakovanj. Učinkovitost napovedovanja modela je odvisna od narave poslovanja in kakovosti podatkov o usposabljanju. Z izboljšanjem obsega in kakovosti podatkovnega lista se izboljša tudi zmogljivost modela.
Rezultate Auto CSAT lahko začnete videti, ko je model uspešno usposobljen.
Kako lahko ocenim meritve uspešnosti modela Auto CSAT moje organizacije?
Ocenite uspešnost modela Auto CSAT s primerjavo ustvarjenih vrednosti Auto CSAT z rezultati CSAT, pridobljenimi iz odgovorov strank v anketi. Model je zasnovan tako, da je usklajen s človeškimi ocenami; Nekatere razlike se pričakujejo zaradi človeške subjektivnosti in različnih reakcij na podobne izkušnje. Predvideni rezultati naj bi se večinoma ujemali z dejanskimi odgovori v anketi. Morebitna odstopanja sodijo v razpon +/- 1 dejanskih rezultatov ankete.
Kako pogosto se modeli Auto CSAT prekvalificirajo?
Modeli Auto CSAT se prekvalificirajo vsakih 30 dni z uporabo podatkov iz preteklih 180 dni.