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Explore las recomendaciones de IA para automatizar tareas y optimizar flujos de trabajo de tickets. Al analizar los datos de los tickets (como la intención, el tono, el idioma y las entidades), se pueden crear disparadores y respuestas automáticas que ayudan a aumentar la eficiencia. Revise las recomendaciones, impleméntelas según sea necesario y ofrezca comentarios para mejoras futuras. Esta función ayuda a reducir el trabajo manual, reducir los tiempos de resolución y ajustar la IA a sus necesidades de soporte.

Ruta de acceso: Centro de administración > IA > Información general > Información general: Copiloto

La página Información general: Copiloto en el Centro de administración es un portal centralizado donde se administran todas las funciones de Copiloto.

A medida que vaya usando Copiloto en su cuenta, irá viendo una lista de recomendaciones impulsadas por IA que se actualizan semanalmente en esta página. Las recomendaciones dan indicaciones prácticas sobre cómo automatizar las tareas y optimizar los flujos de trabajo de los tickets creando disparadores y respuestas automáticas en función de la intención, el tono, el idioma y las entidades que se detectan en los tickets.

Este artículo contiene las siguientes secciones:

  • Comprender las recomendaciones de Copiloto
  • Actuar en base a las recomendaciones
  • Ejemplos de recomendaciones

Artículos relacionados:

  • Monitoreo y optimización de la configuración de IA en las cuentas
  • Activar y configurar la clasificación inteligente

Comprender las recomendaciones de Copiloto

A través de las recomendaciones, Copiloto se anticipa a los problemas e identifica oportunidades para automatizar las tareas repetitivas, mejorar los flujos de trabajo de la gestión de tickets y ajustar la IA de Zendesk a sus necesidades. Es necesario haber configurado y activado la clasificación inteligente en su cuenta para poder ver las recomendaciones.

Las recomendaciones se obtienen de los siguientes datos de los tickets.

  • Intención: una predicción sobre el contenido del ticket.
  • Tono: una predicción de cómo se siente el cliente respecto a su solicitud.
  • Entidad: información única detectada en los tickets y las conversaciones de mensajería.
  • Idioma: una predicción del idioma en que se ha escrito el ticket.

Según los datos de sus tickets, las recomendaciones incluirán sugerencias para disparadores o respuestas automáticas (tanto nuevos como actualizados). Por ejemplo, digamos que los tickets que comparten las mismas intenciones se contestan generalmente con la misma respuesta. Copiloto podría recomendar que se configure una respuesta automática para los tickets que tienen la misma intención.

Antes de aceptar una recomendación, puede ver información valiosa sobre:

  • Las acciones que llevará a cabo.

    Los disparadores recomendados pueden incluir acciones para desviar tickets a un agente o grupo, o bien para actualizar el tipo, la prioridad, el formulario o el estado de un ticket. Las respuestas automáticas recomendadas incluyen acciones para enviar respuestas automáticas.

  • Cómo mejorar el tiempo de resolución o cómo reducir el tiempo empleado en ciertos tickets.

  • Cuántos tickets tenían la intención, el tono o la entidad detectados en un periodo de tiempo específico; qué porcentaje de esos tickets derivó en una acción particular; y cuánto tiempo se invirtió manualmente en la realización de esa acción en promedio.

Si desea implementar una recomendación, puede hacer clic en un vínculo para ir a la página Disparadores, donde el disparador o la respuesta automática ya tendrá rellenadas las condiciones, acciones y configuraciones del agente asignado. Lo único que tendrá que hacer es revisarlo todo y luego publicarlo.

Si prefiere no seguir la recomendación, comparta por qué no le interesó para ir ajustando las recomendaciones de modo que, con el tiempo, sean más útiles y fiables. Asimismo, puede descartar las recomendaciones que no vienen al caso, que ya están automatizadas o que necesitan una lógica diferente.

En calidad de administrador, siempre tendrá pleno control sobre qué recomendaciones se implementan en su cuenta. Todas las decisiones y acciones relacionadas con las recomendaciones necesitan su aprobación.

Actuar en base a las recomendaciones

Las recomendaciones pertinentes se actualizan semanalmente en la página Información general: Copiloto. Todos los clientes de Copiloto podrán ver la sección Recomendaciones, pero puede ser que no haya ninguna recomendación.

Consulte Ejemplos de recomendaciones para ver ejemplos de los tipos de recomendaciones que podría ver en su cuenta.

Para actuar en relación a una recomendación

  1. En el Centro de administración, haga clic en IA en la barra lateral y luego seleccione Información general > Información general: Copiloto.
  2. Desplácese a la sección Recomendaciones y haga clic en la recomendación que le interesa para ver más detalles.

  3. Haga clic en Revisar disparador.

    La página Crear disparador de ticket se abre con la información del disparador ya rellenada.

  4. Revise la información e ingrese el Nombre del disparador y una Categoría de disparador.
  5. Haga clic en Crear disparador.

    Después de crear el disparador, aparecerá una notificación.

  6. Haga clic en Volver a recomendaciones en la notificación para volver a la página Información general: Copiloto.

    Puede marcar la recomendación como completada para eliminarla de la lista de recomendaciones.

  7. Abra el menú Acciones en la parte inferior de la recomendación y seleccione Marcar como terminado.

    Si no desea hacer nada respecto a una recomendación, seleccione Descartar para eliminar la recomendación de la lista.

    Si lo desea, puede hacer comentarios sobre la recomendación descartada.

    Es importante que comparta sus comentarios para poder mejorar la precisión y la relevancia de las recomendaciones futuras.

Ejemplos de recomendaciones

En esta sección se muestran ejemplos de los distintos tipos de recomendaciones que se pueden ver en su cuenta.

Ejemplo de recomendación de disparador basado en intención

Acción recomendada

Desviar tickets específicos al grupo: Support

Mejora esperada

El tiempo de resolución podría mejorar en 1 hora.

Descripción y lógica

Los tickets con algunas intenciones suelen desviarse al mismo grupo de agentes. Automatice esta acción para reducir la clasificación manual y ayudar a mejorar el tiempo de resolución.

Justificación

  • 167 tickets (el 88 %) tenían esta intención: Fecha de la ceremonia de graduación.
  • La mayoría de estos tickets (el 16,7 %) fueron desviados al mismo grupo: Support.
  • En promedio, tomaba 1 hora desviar manualmente cada ticket. Esto podría reducirse mediante la automatización.

Ejemplo de recomendación de respuesta automática basada en intención

Acción recomendada

Enviar una respuesta automática a los tickets con esta intención: Falló la transacción (más de 4)

Mejora esperada

El tiempo de resolución podría mejorar en 1 hora.

Descripción y lógica

Los tickets con algunas intenciones suelen responderse con la misma respuesta. Automatice esta acción para reducir el trabajo manual y ayudar a mejorar el tiempo de resolución.

Justificación

  • 167 tickets (el 88 %) tenían esta intención: Falló la transacción; Problema de carga de la batería; Solicitud de bloqueo de tarifa aceptada; Cómo inscribirse en los beneficios para empleados; Enviando formulario de llegada tarde.
  • La mayoría de estos tickets (el 16,7 %) recibieron la misma respuesta.
  • En promedio, tomaba 1 hora desviar manualmente cada ticket. Esto podría reducirse mediante la automatización.

Ejemplo de recomendación basada en tono

Acción recomendada

Configurar automáticamente la prioridad del ticket en Alta o Urgente para los tickets con tono negativo

Mejora esperada

Mejore los tiempos de respuesta de los agentes y reduzca el riesgo de derivación

Descripción y lógica

Los tickets de tono negativo suelen ser urgentes. Si aumenta la prioridad de los tickets automáticamente, estos casos se pueden resolver de inmediato. Es una manera de mejorar la satisfacción del cliente y evitar el abandono.

Justificación

  • En los últimos 30 días, se asignó un tono negativo a 23 tickets (el 12 %).
  • Un 28 % de escalamientos se originó por la demora en la respuesta a estos tickets.
  • En promedio, se necesitaron 6 horas por ticket para actualizar la prioridad manualmente. Esto podría reducirse mediante la automatización.

Ejemplo de recomendación basada en entidad

Acción recomendada

Cambiar el tipo de ticket para la entidad: error de cuenta

Mejora esperada

El tiempo de resolución podría mejorar en 1 hora.

Descripción y lógica

Los tickets que tienen algunas entidades suelen tener el mismo tipo de ticket. Automatice esta acción para reducir la clasificación manual y ayudar a mejorar el tiempo de resolución.

Justificación

  • 167 tickets (el 88 %) tenían una de estas entidades: error de cuenta
  • A la mayoría de estos tickets (el 16,7 %) se les cambió el tipo de ticket a: Problema
  • En promedio, tomaba 1 hora clasificar manualmente cada ticket. Esto podría reducirse mediante la automatización.

Ejemplo de recomendación basada en idioma

Acción recomendada

Desviar tickets de un idioma específico al grupo: Atención al cliente de Iberia

Mejora esperada

El tiempo de resolución podría mejorar en 54 minutos.

Descripción y lógica

Los tickets de un idioma específico suelen desviarse al mismo grupo. Automatice esta acción para reducir la clasificación manual y ayudar a mejorar el tiempo de resolución.

Justificación

  • Se asignaron 4370 tickets (el 10 %) a este idioma: Español
  • La mayoría de estos tickets (el 98 %) fueron desviados al mismo grupo: Atención al cliente de Iberia
  • En promedio, tomaba 54 minutos desviar manualmente cada ticket. Esto podría reducirse mediante la automatización.

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