Покращіть свій клієнтський досвід за допомогою функції Auto CSAT на основі штучного інтелекту Cisco, заснованої на глибокому навчанні для прогнозування показників задоволеності клієнтів. Ця потужна функція використовує повний потенціал ваших взаємодій, надаючи безцінні інсайти для прийняття обґрунтованих рішень. Завдяки доступним аналітикам у реальному часі ваша організація може підвищити стандарти обслуговування клієнтів і сприяти безперервному вдосконаленню. 

Задоволеність клієнтів (CSAT) — це важливий показник для контакт-центрів, щоб зрозуміти, наскільки задоволені клієнти своїм сервісом. CSAT збирається за допомогою опитувань клієнтів; однак рівень відповідей низький. Відповіді часто надходять від клієнтів із позитивним або негативним досвідом, що може спотворити загальний відгук. Використовуючи власні моделі Cisco, Auto CSAT аналізує операційні дані, транскрипти взаємодії та дані опитувань, щоб точно прогнозувати результати CSAT для кожної взаємодії. Оцінки Auto CSAT можуть використовуватися клієнтами для визначення вимог до навчання, вибору дзвінків для аудиту та забезпечення швидкого вирішення незадоволених клієнтів, а також для полегшення дій у реальному часі, таких як маршрутизація дзвінків. Оцінка Auto CSAT доступна у Webex Contact Center Analyzer для генерації звітів клієнтами.

Контакт-центри можуть використовувати цю функцію для покращення своїх стратегій клієнтського досвіду:

• Проактивне вирішення проблем — організації можуть вирішувати проблеми на ранньому етапі, виявляючи незадоволення.
• Персоналізовані навчальні програми — розробляйте індивідуальні навчальні програми на основі конкретних даних про продуктивність агентів.
• Постійне вдосконалення — використовуйте інсайти з результатів CSAT для вдосконалення та оптимізації процесів обслуговування клієнтів.
• Стратегічне прийняття рішень — Інформуйте стратегічні рішення, базуючись на даних.

Не використовуйте ці показники для оцінки ефективності агента, оцінок, штрафів, компенсацій чи рішень щодо працевлаштування. Для отримання додаткової інформації про рекомендації щодо використання дивіться в Auto CSAT — AI Transparency Technical Note.

Щоб забезпечити автоматичний CSAT, важливо виконати наступні вимоги:

1. Клієнти, які придбали новий додаток AI Assistant або AI QM або AI Assistant QM Bundle (A-FLEX-AI-ASST).
2. Клієнти, які вимірюють CSAT за допомогою опитувань після виклику, увімкнених через:
   • Управління досвідом, або
   • Власні IVR Опитування з використанням CSAT DTMF шаблону потоку опитування в Flow Builder

3. Клієнти вимірюють CSAT за 3-бальною або 5-бальною шкалою
4. Клієнти з взаємодією англійською мовою
5. Запис дзвінків має бути увімкнений для забезпечення обробки після виклику

• Ми публікуємо авто-результати CSAT у записах сесій дзвінків, і ви можете отримати до них доступ через пошук API.
• Ви також можете отримати доступ до цих балів у таблиці Auto CSAT у AI Assistant Dashboard в Analyzer, щоб генерувати власні звіти.

  Звіт Auto CSAT відповідає на такі ключові питання:

  • Інсайти на рівні агента: Які оцінки Auto CSAT для взаємодії окремого агента? Які їхні середні, мінімальні та максимальні тенденції балів Auto CSAT?
  • Інсайти на рівні команди: Які оцінки Auto CSAT для взаємодії конкретної команди? Які їхні середні, мінімальні та максимальні тенденції балів Auto CSAT?
  • Інсайти на рівні черги: Які оцінки Auto CSAT для взаємодій у певній черзі? Які їхні середні, мінімальні та максимальні тенденції балів Auto CSAT?
  • Порівняльний аналіз: Як порівнюються результати Auto CSAT між різними агентами, командами та чергами?
  • Сфери для покращення: Де коучинг і навчання агентів можуть покращити ефективність?
  • Аудити взаємодії: Які взаємодії потребують подальшого перегляду або подальшого контролю з боку клієнта?
  • Операційні покращення: Які сфери свідчать про потребу в операційних або процесних вдосконаленнях?
• У Supervisor Desktop бали Auto CSAT відображаються на сторінці Деталі взаємодій, зокрема в панелі Взаємодії даних.

Перед початком: Увімкніть запис дзвінків для полегшення обробки після дзвінка, що необхідно для створення прогнозів Auto CSAT.

Адміністратори мають опцію активувати функцію Auto CSAT як для всієї організації, так і для окремих користувачів. Після активації Auto CSAT прогнозуватиме задоволеність клієнтів за взаємодію у вашому контакт-центрі.

Увімкніть функцію Auto CSAT у Control Hub, виконавши такі кроки:

1. увійдіть у Control Hub і перейдіть до Services > Contact Center.
2. Перейдіть до Desktop Experience > AI Assistant у навігаційній панелі.
3. Увімкніть автоматичний CSAT.
4. Оберіть один із наступних варіантів автоматичних розрахунків CSAT:
   • Усі агенти — Виберіть цю опцію для розрахунку балів для всіх агентів та їхніх взаємодій.
   • Індивідуальні агенти — оберіть конкретних агентів зі списку, використовуючи опції пошуку та фільтрації за іменем і командою.
5. Виберіть Управління досвідом, щоб обрати питання CSAT із ваших опитувань і навчити модель Auto CSAT або Global Variable обирати глобальну змінну для зберігання відповідей опитування.

1. Коли після увімкнення функції доступні бали Auto CSAT?

   Модель Auto CSAT вимагає мінімум 250 взаємодій із відповідями опитування CSAT для початку прогнозування результатів Auto CSAT. Модель навчається на комбінації даних опитувань, операційних даних та транскриптів дзвінків/чатів. Успішний процес навчання вимагає мінімум 250 точок даних по всіх точках масштабу CSAT, рівномірно розподілених між шкалами для оптимальних результатів.

2. Як я можу оцінити показники продуктивності моделі Auto CSAT моєї організації?

   Оцініть продуктивність моделі Auto CSAT, порівнюючи згенеровані значення Auto CSAT із балами CSAT, отриманими за результатами опитувань клієнтів. Модель розроблена з урахуванням людських оцінок; Очікується певна варіативність через людську суб'єктивність і різні реакції на подібні переживання. Здебільшого прогнозовані бали відповідають реальним результатам опитування. Будь-які відхилення знаходяться в межах +/- 1 від фактичних балів опитування. Це відображає той самий рівень варіативності, який можна було б очікувати, якби кілька людських оцінювачів оцінили однакову взаємодію.

3. Як часто моделі Auto CSAT проходять перенавчання?

   Моделі Auto CSAT перенавчаються кожні 30 днів із використанням даних за попередні 180 днів. Це регулярне перенавчання допомагає забезпечити точність моделей і відсутність дрейфу.

4. Якщо в моїй організації є кілька опитувань CSAT, як обрати правильне питання CSAT для відтворення?

   Для навчання моделі оберіть питання CSAT, яке найкраще відображає загальне задоволення клієнтів для кожної взаємодії з контактним центром. Якщо ви використовуєте кілька опитувань, оберіть одне питання CSAT з кожного опитування. Система передбачає, що на кожну взаємодію використовується лише одне опитування; обране питання CSAT із цього опитування надає навчальні дані для цієї взаємодії.

5. Моя організація не збирає опитування CSAT. Чи можу я скористатися функцією Auto CSAT?

   Ні. Автоматичний CSAT вимагає даних опитування CSAT для навчання моделей. Якщо ваша організація не збирає опитування CSAT, увімкніть їх через Управління досвідом або індивідуальні опитування IVR. Після початку збору даних CSAT активуйте Auto CSAT.

6. Ми використовуємо сторонній інструмент для збору даних CSAT. Чи можна використати ці дані для навчання моделі Auto CSAT?

   Ні. Auto CSAT наразі використовує лише внутрішньо зібрані дані опитування CSAT для навчання моделей; Дані опитувань третіх сторін не підтримуються.

7. Чому AM я бачу 'N/A' у звіті Auto CSAT?

   Якщо у звіті Auto CSAT з'являється 'N/A', це може свідчити про те, що модель не була навчена через недостатню кількість даних. Переконайтеся, що ваша організація відповідає вимогам до даних для навчання моделей. Система вимагає щонайменше 50 відповідей на кожну масштабну точку CSAT.

8. Що станеться, якщо я переключаюся між опціями Управління досвідом (EM) та Глобальною змінною (GV)?

   Перемикання між варіантами EM та GV набуде чинності під час наступного циклу перенавчання. Існуюча модель продовжуватиме прогнозувати значення CSAT до повторного навчання. Часті зміни можуть вплинути на якість моделі, тому краще підтримувати послідовність.