Verifizierte KI-Zusammenfassung ◀▼
Prompt-basierte KI-Insights verbessern die Bewertung der Agentenleistung. Sie können angepasste Prompts für die automatische Qualitätsbewertung und Risikoerkennung erstellen. Sie sollten Prompts klar und objektiv schreiben und subjektive Formulierungen vermeiden sowie Metadatenkriterien wie Uhrzeit, Stichwörter und Kanäle verwenden, um genauere Beurteilungen zu ermöglichen. Klar definierte Bewertungsergebnisse sorgen für ein konsistentes Scoring gemäß den von Ihnen festgelegten Kriterien.
Prompt-basierte KI-Insights in Zendesk QA nutzen die neuesten KI-Modelle, die es Ihnen ermöglichen, KI-gestützte Prompts für das automatische Scoring und die Risikoerkennung in natürlicher Sprache anzupassen.
Sie können Prompts aus der Prompt-Bibliothek für KI-Insights verwenden oder bearbeiten, aber auch eigene angepasste KI-Prompt-Kategorien und Spotlights erstellen.
Die folgenden Richtlinien sollen Bewertern helfen, die Leistung von Kundensupportagenten mithilfe generativer KI effektiv zu beurteilen, und für Klarheit, Konsistenz und Konzentration auf die Servicequalität sorgen.
In diesem Beitrag werden folgende Themen behandelt:
- Compliance-Vorschläge für die Verwendung der KI-Prompts von Zendesk QA
- Schreiben von Prompts für KI-Insights
- Bewerten Prompt-basierter KI-Insights
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Compliance-Vorschläge für die Verwendung der KI-Prompts von Zendesk QA
Zendesk AI basiert auf unseren Grundprinzipien Datenschutz, Sicherheit, Genauigkeit, Transparenz und Kundenkontrolle. Weitere Informationen finden Sie unter KI Trust bei Zendesk.
Die Compliance- und Konfigurationsvorschläge von Zendesk stellen keine Rechtsberatung dar. Sie als Benutzer sind allein dafür verantwortlich, dass Ihre Interaktionen mit dem System fair, respektvoll, frei von diskriminierender oder abwertender Sprache und für Ihre Zwecke angemessen sind – auch dann, wenn Sie Prompts aus der Prompt-Bibliothek von Zendesk verwenden.
Wir empfehlen, sich in allen Kommunikationen um einen höflichen Tonfall zu bemühen, beim Erstellen von Prompts und Implementieren von Ausgaben den Grundsatz der fairen Nutzung zu beachten und stets zu prüfen, ob der Prompt für Ihren konkreten Anwendungsfall geeignet ist.
Angepasste Prompts und andere KI-Prompts von Zendesk QA dürfen nicht für automatisierte Entscheidungen verwendet werden. Dies gilt insbesondere für Personalentscheidungen und andere Situationen mit hohem Risiko im Sinne des EU-Gesetzes zur künstlichen Intelligenz. Bitte beachten Sie, dass Zendesk keine Verantwortung für die Folgen eines Missbrauchs des Systems übernimmt.
Schreiben von Prompts für KI-Insights
Wir empfehlen, Prompts einfach zu halten und sich jeweils auf eine einzige Kategorie und ein einziges Spotlight zu konzentrieren. Vermeiden Sie es beispielsweise, Themen wie Empathie und Grammatik in einem Prompt zu kombinieren. Erstellen Sie stattdessen für jede Kategorie einen separaten Prompt. Dieser Ansatz hilft dem Modell, die einzelnen Promps genauer auszuwerten, da sonst möglicherweise schwierig zu erkennen ist, ob sich eine Bewertung auf die Empathie, auf die Grammatik oder auf beide bezieht.
Ziel dieser Prompts ist es, mit Hilfe generativer KI die Leistung von Kundensupportagenten basierend auf der Servicequalität zu bewerten. Stellen Sie deshalb sicher, dass Antworten ohne Validierung durch Drittanwendungen oder interne Dokumentationen generiert werden können, da diese Quellen für das KI-Modell nicht zugänglich sind.
Beschreiben Sie Kategorien und Spotlights objektiv und vermeiden Sie subjektive Formulierungen und Ausdrücke. Subjektive Beschreibungen können zu inkonsistenten und nicht messbaren Bewertungen führen.
Formulieren Sie Prompts mit Kriterien, die Metadaten wie Zeitangaben, Ticketstichwörter, Kanalangaben, interne Notizen usw. enthalten, möglichst spezifisch.
Die folgenden Beispiele veranschaulichen subjektive Ausdrücke und objektive Alternativen, die Sie stattdessen verwenden sollten:
| Schlecht | Gut |
| freundlich | „Entgegenkommen gezeigt“ oder „höfliche Formulierungen verwendet“ |
| aufmerksam | „Kundenfragen beantwortet“ oder „auf Kundenbedürfnisse eingegangen“ |
| hilfreich | „relevante Informationen gegeben“ oder „das angesprochene Problem gelöst“ |
| professional | „angemessenen Tonfall beibehalten“ |
| selbstbewusst | „Sachverhalte klar erklärt“ |
| höflich | „höfliche Formulierungen verwendet“ oder „den Kunden angemessen behandelt“ |
| Vage Adverbien (z. B. sehr, wirklich, absolut, etwas) | Adverbien können häufig weggelassen werden. Wenn Sie dennoch Adverbien verwenden müssen, sollten diese objektiv und messbar sein. |
Bewertungen sollten nicht nur objektive Beschreibungen enthalten, sondern zudem ausschließlich auf dem Konversationstext basieren. Stellen Sie sicher, dass die Kriterien für jede Bewertung klar definiert sind. Beispiel:
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Spezifische Kriterien verwenden. Konzentrieren Sie sich auf konkrete Verhaltensweisen oder Aktionen des Agenten und nicht auf allgemeine Gefühle oder Eindrücke.
- Schlecht: War der Agent freundlich?
- Gut: Hat der Agent höfliche Formulierungen verwendet, einen formellen Gesprächston beibehalten und den Kunden angemessen behandelt?
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Erwartungen klar definieren. Beschreiben Sie zu jedem Kriterium die erwartete zufriedenstellende Leistung, um die Subjektivität zu minimieren.
- Schlecht: Hat der Agent gut kommuniziert?
- Gut: Hat der Agent höfliche Formulierungen verwendet und abfällige Wörter und umgangssprachliche Ausdrücke vermieden? Bewerte den Agenten negativ, wenn er alle drei Kriterien nicht erfüllt. Bewerte ihn positiv, wenn er abfällige Wörter und umgangssprachliche Ausdrücke vermieden und ansonsten höfliche Formulierungen verwendet hat.
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Einheitliche Terminologie verwenden. Verwenden Sie in allen Beschreibungen der Bewertung einheitliche Formulierungen. Verwenden Sie einen Begriff immer in derselben Weise.
- Schlecht: Verschiedene Begriffe wie „Kollege“, „Angestellter“, „Vertreter“, „Bearbeiter“ und „Mitarbeiter“
- Gut: „Agent“
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Schlecht: „Mitglied“, „Anrufer“, „Gast“ und „Abonnent“
Gut: „Kunde“
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Schlecht: „Mitglied“, „Anrufer“, „Gast“ und „Abonnent“
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Keine Akronyme und Abkürzungen verwenden.
- Schlecht: Hat der Agent das GebDat des Kunden überprüft?
- Gut: Hat der Agent das Geburtsdatum des Kunden überprüft?
- Anführungszeichen nur verwenden, wenn sie notwendig sind. Verwenden Sie Anführungszeichen nur, um den genauen Wortlaut des Agenten oder des Kunden zu zitieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine allgemeinere Beurteilung der Absicht oder Stimmung ohne Beschränkung auf bestimmte Formulierungen.
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- Schlecht: Hat der Agent „Einen schönen Tag noch“ gesagt?
- Gut: Hat der Agent dem Kunden einen schönen Tag gewünscht?
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Beispiele für akzeptable und nicht akzeptable Antworten nennen, an denen sich die Bewerter bei ihren Beurteilungen orientieren können. Wenn Fragen die Kenntnis geschäftlicher Fachbegriffe erfordern, definieren Sie diese Begriffe ausdrücklich in den Anweisungen.
- Schlecht: „Der Agent muss bei der Begrüßung den Namen der Abteilung nennen.“
- Gut: „Der Agent muss bei der Begrüßung einen der in der folgenden Liste genannten Abteilungsnamen nennen.“ (Liste der zulässigen Abteilungsnamen anfügen)
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Bewertungsbedingungen klar angeben. Geben Sie ausdrücklich an, ob alle genannten Bedingungen erfüllt sein müssen, oder ob für eine gute Bewertung bereits eine erfüllte Bedingung genügt. Diese Klarheit sorgt für eine konsistentere und verlässlichere Bewertung.
- Schlecht: Hat der Agent die Buchungsnummer und den Namen des Kunden überprüft?
- Gut: Hat der Agent entweder die Buchungsnummer oder den Namen des Kunden überprüft?
- Gut: Hat der Agent die Buchungsnummer und den Namen des Kunden überprüft? Beide Daten müssen überprüft werden.
- Formulieren Sie Ihre Bewertungskriterien positiv und nicht negativ. Dieser positive Rahmen kann zu klareren und effektiveren Bewertungen führen.
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- Schlecht: Der Agent hat keine abfälligen Wörter verwendet.
- Gut: Der Agent hat höfliche und respektvolle Formulierungen verwendet.
Prompts mit Metadaten
Halten Sie beim Formulieren von Prompts mit Kriterien, die Metadaten wie Zeitangaben, Ticketstichwörter, Kanalangaben, interne Notizen usw. enthalten, die folgenden Richtlinien ein:
- Geben Sie konkrete Zeiten an.
- Schlecht: Vermeiden Sie allgemeine Angaben wie „zur richtigen Zeit“ oder „frühzeitig“.
- Gut: Hat der Agent die erste Nachricht des Kunden innerhalb von 2 Minuten beantwortet?
- Verwenden Sie keine komplexen Zeitformeln.
- Schlecht: Die Summe aller zwischen den Nachrichten vergangenen Zeiten sollte weniger als 10 Minuten betragen.
- Gut: Hat die Konversation vom Beginn bis zur Lösung länger als 10 Minuten gedauert?
- Beziehen Sie sich nicht auf Zeitzonen.
- Schlecht: Antwortet innerhalb von 30 Minuten, wenn der Kunde in der gleichen Zeitzone ist.
- Gut: Hat der Agent während der Konversation jede Nachricht des Kunden innerhalb von 30 Sekunden beantwortet?
- Nennen Sie den Kanal, um den es geht.
- Schlecht: Vermeiden Sie allgemeine Angaben wie „der richtige Kanal“ oder „der beliebteste Kanal“.
- Gut: Wenn die Konversation per E-Mail stattgefunden hat: Hat der Agent vor der Kontoänderung eine zusätzliche Verifizierung angefordert?
- Gut: Wenn die Konversation per Chat stattgefunden hat: Hat der Agent angeboten, komplexe technische Probleme am Telefon zu besprechen?
- Gut: Wenn die Konversation per Telefon stattgefunden hat: Hat der Agent die E-Mail-Adresse des Kunden vor dem Versand von Unterlagen mündlich bestätigt?
- Nennen Sie die Art der Notizen, um die es geht. Verwenden Sie Begriffe wie „interne Notizen“, „nicht-öffentliche Nachrichten“ usw. Notizen außerhalb der Konversation sind für das Modell standardmäßig nicht zugänglich. Wenn Ihr Ablauf einen Zugriff auf Notizen außerhalb des Help Desks erfordert, können wir diese Informationen nicht analysieren.
- Schlecht: Fragen nach Notizen außerhalb der Konversation, z. B. „Hat der Agent ein Jira-Ticket erstellt?“
- Gut: Wenn das Problem eskaliert wurde, hat der Agent dies in den internen Notizen vermerkt?
- Gut: Hat der Agent den vom Kunden gewünschten Zeitpunkt für einen Rückruf in den internen Notizen vermerkt?
- Gut: Hat der Agent die verwendete Lösungsmethode in den nicht-öffentlichen Nachrichten dokumentiert?
- Nennen Sie die Art der Stichwörter, um die es geht. Listen Sie im Idealfall alle Stichwörter auf, wenn er Prompt dadurch nicht zu lang wird. Beispiel: „Wir verwenden die Stichwörter ‚abc‘, ‚def‘ und ‚ghi‘. Hat der Agent eines dieser Stichwörter verwendet?“
- Schlecht: Vermeiden Sie allgemeine Begriffe wie „das richtige Stichwort“.
- Gut: Hat der Agent beim Eskalieren des Kundenproblems das Stichwort „eskalation_als_ticket“ verwendet?
- Gut: Hat der Agent das Stichwort „abrechnungsproblem“ verwendet, als sich der Kunde über falsche Gebühren beschwerte?
- Gut: Wir verwenden die Stichwörter „produkt_a“, „produkt_b“ und „produkt_c“. Hat der Agent eines dieser Stichwörter verwendet, als über Produktmerkmale gesprochen wurde?
Bewerten Prompt-basierter KI-Insights
Nachdem Sie Ihren Prompt formuliert haben, müssen Sie im nächsten Schritt festlegen, wie die Bewertungen angewendet werden. Dabei müssen Sie angeben, was als positives oder negatives Ergebnis angesehen wird, und klare Begriffe oder Phrasen für diese Ergebnisse auswählen, z. B. ja/nein, hilfreich/nicht hilfreich oder höflich/unhöflich.
Die Zuweisung der korrekten Ergebnisse auf der Grundlage Ihrer Bewertungskriterien ist für genaue Bewertungen unerlässlich.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Bewertungen strukturieren sollten:
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Verwendung höflicher Formulierungen:
- Frage: Hat der Agent höfliche Formulierungen verwendet?
- Positives Ergebnis: Ja
- Negatives Ergebnis: Nein
- Frage: Hat der Agent höfliche Formulierungen verwendet?
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Verwendung abfälliger Wörter:
- Frage: Hat der Agent abfällige Wörter verwendet?
- Positives Ergebnis: Nein
- Negatives Ergebnis: Ja
- Frage: Hat der Agent abfällige Wörter verwendet?
Indem Sie diese Parameter klar definieren, sorgen Sie für konsistente Bewertungen, die Ihren festgelegten Bewertungskriterien entsprechen und sich korrekt in Ihren AQS-Werten widerspiegeln.