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Jeremy Korman

Incorporación 14 abr 2021

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Última actividad 30 ene 2025

Zendesk Product Marketing

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RESUMEN DE LA ACTIVIDAD

Última actividad de Jeremy Korman

Jeremy Korman creó una publicación,

PublicaciónProduct Spotlight

Hello Zendesk Users,

We're excited to highlight brand new capabilities that we've recently released.  In this edition, we have 5 demo videos covering:

  1. Copilot similar tickets: Help agents find similar tickets faster 
  2. Department spaces: Segment access to tickets by brand or department
  3. Performance overview dashboard for AI agents
  4. AI agents for voice: Automate voice support (Powered by PolyAI)
  5. Simultaneous chats for customers: Multi-conversation messaging

Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓

Publicado 30 ene 2025 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman creó una publicación,

PublicaciónProduct Spotlight

Hello Zendesk Users,

We're excited to highlight brand new capabilities that we announced as part of our AI Summit event.  In this edition, we cover:

  1. Agent copilot with auto-assist
    1. Demo Video
    2. Help center: Using auto assist to help agents solve tickets
  2. AI agents - zero training engine
    1. Demo Video
    2. Help center: Use Cases (Zero Training)
  3. AI-powered knowledge
    1. Demo Video
    2. Help center: Using quick answers for generative search in tickets
  4. AI insights and reporting
    1. Demo Video
    2. Help center: Announcing the intelligent triage dataset and prebuilt dashboard in Explore
  5. Voice AI: 
    1. Demo Video
    2. Help center: Using generative AI to create call summaries and transcripts
  6. Analytics dashboard builder
    1. Demo Video
    2. Help center: Working with the dashboard builder (Beta)

Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓.  Also, if you want a deeper dive into key announcements from the AI Summit, be sure to join our upcoming Webinar: Zendesk AI Summit Deep Dive.

 

For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes

Publicado 17 oct 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman creó una publicación,

PublicaciónProduct Spotlight

Hello Zendesk Users,

We are excited to present the Q2'2024 edition of our Product Spotlight series!  We're here to highlight five brand-new features to elevate your CX.  In this edition, we cover:

  1. GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard
  2. Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs
  3. Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions
  4. Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers
  5. Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups

Check out all 5 videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓

 

1) GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard

More info: Overview of the Generative AI Agent Tools dashboard

 

2) Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs

More info: Managing WFM roles & permissionsAnnouncing WFM Audit Logs.

 

3) Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions

More info: Voice QA and Announcing quality assurance (QA) for AI agents

 

4) Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers

More info: Announcing enhancements to the data importer, Announcing dynamic filtering for lookup relationship fields on tickets, Using custom objects in ticket triggers

 

5) Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups

More info: Announcing custom omnichannel routing queues

 

For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes.

Editado 23 jul 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman creó una publicación,

PublicaciónProduct Spotlight

 

 

Hello Zendesk users!

We're excited to introduce you to our brand-new community topic: Product Spotlight! This is your ultimate place for the latest and greatest that Zendesk has to offer.

Here's how you can make the most out of this community topic:

- Quarterly Updates: We'll be sharing key product updates and enhancements right here, and you can expect these insights on a quarterly basis. Stay ahead of the curve by knowing exactly what's new and how it can benefit you.

- Demo videos: To make things more insightful and easier to understand, we'll accompany these updates with demo videos. Watch our experts walk you through new features and functionalities to help you get the most out of your Zendesk experience.

- Stay notified: Want to be the first to know? Simply click the "Follow" button on this page. By doing so, you'll receive an email notification every time we post new content. This way, you'll never miss out on important updates.

- Dive deeper: For those who love details, you can access a full list of every feature release by visiting our help center or checking out our release notes. It's a great way to get comprehensive insights into all the improvements and new additions.

We're committed to keeping you informed and empowered with every enhancement we make. Your feedback is invaluable to us, so as you explore the new features and updates, let us know your thoughts and experiences.

Thank you for being part of our community. Let's unlock the full potential of Zendesk together!

Stay updated. Stay ahead. Welcome to Product Spotlight ✨

Editado 20 jun 2024 · Jeremy Korman

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PublicaciónProduct Spotlight

Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?!  Check out these videos:


Check out the help center for the full list of product updates.

Editado 01 mar 2024 · Jeremy Korman

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Editado 07 feb 2024 · Jeremy Korman

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Publicado 07 feb 2024 · Jeremy Korman

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PublicaciónProduct Spotlight

For a full history of our updates, check out the help center and release notes

Editado 07 feb 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman creó un artículo,

ArtículoUso de agentes IA - Esencial

Disponible en todos los planes de Zendesk Suite

Esta funcionalidad forma parte de Agentes IA – Esencial.
Este artículo ofrece una descripción general de cómo funcionan las respuestas automáticas con artículos y los agentes IA para mensajería con el centro de ayuda para presentar contenido relevante a los usuarios.

Este artículo contiene los siguientes temas:

Artículos relacionados:

¿Cómo se procesa el lenguaje natural?

Los agentes IA usan la inteligencia artificial para evaluar los artículos, lo que quiere decir que pueden imitar el comportamiento humano. Se valen del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para leer todos los artículos del centro de ayuda y comprender el concepto principal de cada artículo. Luego toman todos los conceptos de los artículos y los colocan en un mapa. Cada concepto tiene su propia “dirección” en el mapa de manera que se encuentre cerca de otros conceptos similares. Sin embargo, en lugar de solo una ciudad, una calle y un código postal, esta dirección tiene 500 partes. Cada vez que llega una pregunta nueva, el agente IA hace lo posible por comprender el concepto de la pregunta y usa el mapa para determinar cuál es el artículo existente más cercano.

Por ejemplo, estos son algunos conceptos que podrían extraerse de algunas preguntas:

Pregunta Posible concepto
¿Cómo hago para poner mis tickets en un archivo? Exportación de datos
No puedo entrar a mi cuenta Acceso a la cuenta/Restablecimiento de la contraseña
¿Cómo hago para crear una grulla? Plegar pájaros de origami

Observe que el agente IA detecta automáticamente el idioma utilizado en un mensaje de correo electrónico combinando el asunto y la descripción y utilizando la predicción de idioma. Esto puede hacer que las sugerencias aparezcan en un idioma que no coincide con el configurado en el perfil del usuario final.

¿Cómo se seleccionan los artículos para las recomendaciones?

Si una pregunta entrante se aproxima bastante a un artículo existente, se convierten en “vecinos” en el mapa (como se describe más arriba) y es obvio que el agente IA debería recomendar ese artículo. No obstante, si la aproximación más cercana está a unas cuadras de distancia, o en un barrio cercano, es menos seguro que los conceptos están relacionados.

El equipo de ciencia de datos en Zendesk hace un monitoreo cuidadoso del rendimiento y lo ha perfeccionado con el tiempo mediante el ajuste de una “perilla de umbral”. Los administradores y agentes no pueden ajustar este umbral, solo está a disposición de los equipos de desarrollo de Zendesk. La perilla de umbral es un control global (es decir, afecta a todas las cuentas) y se usa para determinar cuán cercanos tienen que estar los dos conceptos en el mapa de conceptos para que se puedan considerar similares.

Cuando la perilla de umbral se sube, el agente IA se vuelve más cauteloso y recomienda menos artículos, pero es más probable que las recomendaciones sean pertinentes para la pregunta. Sin embargo, eso también quiere decir que habrá más preguntas sin ningún artículo recomendado ni contenido del centro de ayuda. Cuando la perilla de umbral se baja, se presenta más contenido, pero es menos probable que sea pertinente para el usuario final.

Ideas equivocadas

¿Aprende el agente IA de los comentarios de los usuarios finales? ¿No sirve para eso el aprendizaje automático?

Aunque el agente IA funciona con un modelo de aprendizaje automático, eso no quiere decir que esté aprendiendo constantemente. El modelo no incorpora los comentarios en tiempo real de los usuarios finales y agentes. Por lo tanto, los comentarios no tienen ninguna influencia en los artículos que se recomiendan.

Los comentarios de los usuarios finales se captan y se usan de varias maneras:

  • Son mostrados a los agentes para proporcionar contexto adicional sobre los artículos que fueron visualizados, marcados como “No es útil”, o usados para resolver un caso.
  • Son incluidos en los informes para que los administradores puedan hacer seguimiento del rendimiento.
  • Son evaluados por el equipo de ciencia de datos de Zendesk.

Si observa que se están recomendando artículos incorrectos repetidamente, lo mejor es modificar los títulos y las primeras 75 palabras de los artículos para que la idea principal quede más clara. También puede usar rótulos para crear una lista de artículos que se pueden utilizar para hacer sugerencias; de esta manera, las sugerencias se limitarán a ese subconjunto de artículos solamente.

¿Es la búsqueda basada en IA siempre mejor que una búsqueda por palabra clave?

En general, las recomendaciones de artículos generadas por IA son más exactas y pertinentes que las búsquedas por palabra clave, sobre todo si la pregunta se hace como una oración completa (en lugar de utilizar de una a tres palabras).

¿Puedo “entrenar” al agente IA haciendo la misma pregunta y respuesta una y otra vez, y respondiendo con “Sí” o “No” para marcar un artículo como relevante o irrelevante?

No. El agente IA recomendará siempre los mismos artículos independientemente de los comentarios de los agentes o usuarios finales. Está diseñado específicamente para que no necesite ningún tipo de entrenamiento para comenzar. Ya está entrenado para comprender el lenguaje natural. Si hace una prueba con una frase o pregunta y se recomiendan artículos incorrectos, lo mejor es modificar el título y las primeras 75 palabras de los artículos para que el concepto principal quede más claro.

Si agrego rótulos a mis artículos, ¿equivale eso a agregar una palabra clave al artículo? ¿Se puede hacer eso para aumentar la frecuencia con la que se sugiere un artículo?

Los rótulos son una excelente manera de crear una lista de artículos aprobados que se pueden utilizar para hacer sugerencias. Sin embargo, los rótulos no tienen influencia en el peso que se da a cada artículo. Consulte Mejores prácticas: uso de rótulos para optimizar las recomendaciones de artículos.

Si no puedo usar el botón “mejorar respuestas” para mejorar el rendimiento, ¿qué alternativa tengo?

La mejor manera de mejorar el rendimiento del agente IA es plantearse lo siguiente:

Editado 20 feb 2025 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman creó un artículo,

ArtículoRecetas de Explore

Disponible en los planes Suite Professional y superioresDisponible en los planes Explore Professional y superiores

Zendesk ha cambiado los nombres de las capacidades relacionadas con los bots. El Answer Bot ahora se llama bots de Zendesk, el generador de flujos ahora se llama generador de bots y las Recomendaciones de artículos ahora se llaman respuestas automáticas. En el panel de Explore que se describe en este artículo se usan nombres heredados que se actualizarán en el futuro.
Esta funcionalidad es parte de los agentes IA.

En esta receta de Explore, aprenderá a crear un panel que muestra información detallada sobre lo que los clientes están preguntando al Answer Bot y qué artículos se recomiendan.

Este artículo contiene las siguientes secciones:

Lo que se necesita

Nivel de habilidad: Intermedio

Tiempo necesario: 25minutos

Crear el informe

En esta sección, compilará una tabla que muestre información detallada sobre los últimos 100 tickets del Answer Bot. Además, hará que se pueda hacer clic en los nombres de los artículos para que los visualizadores puedan ir directamente del informe al artículo correspondiente.

Para crear el informe

  1. En Explore, haga clic en el ícono de informes ( ).
  2. En la biblioteca de informes, haga clic en Nuevo informe.
  3. En la páginaSeleccionar un conjunto de datos, haga clic enAnswer Bot > Answer Bot - Recomendaciones de artículosy luego haga clic en Iniciar informe. Se abrirá el generador de informes.
  4. En el panel Métricas, haga clic en Agregar.
  5. En la lista de métricas, elija Respuestas del Answer Bot > Intentosy luego haga clic en Aplicar.
  6. A continuación, cree el atributo que mostrará el título del artículo como un vínculo al artículo propiamente dicho. En elmenú Cálculos (), haga clic enAtributo calculado estándar.
  7. En la página Atributo calculado estándar, póngale un nombre al atributo Artículo e introduzca la siguiente fórmula:
    LINK([Article translation URL],[Article translation title])
    La ventana de fórmula se verá como en el siguiente ejemplo:

    Sugerencia: Si está trabajando en un idioma que no sea el inglés, lea este artículo para ayudarle a ingresar fórmulas de Explore en su idioma.
  8. Cuando termine, haga clic en Guardar.
  9. En el panel Filas , haga clic en Agregar.
  10. En la lista de atributos, elija los siguientes:
    • Ticket > ID de ticket
    • Marca de tiempo - Ticket creado > Ticket creado - Fecha
    • Ticket > Estado del ticket (el estado del ticket de Support que se creó)
    • Respuesta del Answer Bot > Estado de la respuesta (el estado de la sugerencia proporcionada por el Answer Bot, por ejemplo, No ofrecida, Ofrecida Con clic o Resuelto)
    • Atributos calculados > Artículo (el atributo calculado estándar creado anteriormente)
    • Answer Bot answer > Responder consulta
      Para ver todas las métricas y atributos disponibles para el Answer Bot, consulte el artículo: Métricas y atributos para el Answer Bot de Zendesk.
  11. Cuando termine, haga clic en Aplicar. Explore muestra la tabla. El siguiente paso es realizar un trabajo adicional para que los títulos de los artículos se vinculen al artículo pertinente del Centro de ayuda. En el menú de configuración del gráfico (), elija Gráfico.
    Sugerencia: Si tiene una instancia grande de Zendesk, es posible que haya una gran cantidad de intentos del Answer Bot que Explore no puede cargar. Si este es el caso, considere usar un filtro de fechas para restringir la cantidad de resultados que se devuelven.
  12. En la página Gráfico, en la lista desplegable Interpretación de texto, seleccione HTML.
  13. Asegúrese de que la casilla URL interactivo está marcada. Ahora, cada vez que se hace clic en el nombre de un artículo en la tabla, el navegador web lo abre en una pestaña nueva. 
  14. Ahora, agregue un filtro superior/inferior para mostrar solo los últimos 100 intentos del Answer Bot. En el menú de manipulación de resultados (), haga clic en Superior/inferior.
  15. En la página Superior/inferior, active la opción Superior y configure el valor superior en 100. Haga clic en Aplicar.
  16. En el menú de manipulación de resultados (), haga clic en Ordenar.
  17. En la página Ordenar, haga clic en Z-A y luego en Aplicar.
  18. Por último, asigne al informe un nombre como Últimos 100 tickets del Answer Boty luego haga clic en Guardar.

    El informe terminado tendrá un aspecto similar al del siguiente ejemplo:

 

Crear el panel

Ahora que el informe está completo, lo agregará a un panel junto con tres filtros que permiten que el visualizador del panel filtre los resultados por estado de respuesta, canal de respuesta y estado del ticket. Una vez que el panel esté terminado, podrá compartirlo con otras personas de su organización.

Para crear el panel

  1. En Explore, haga clic en el icono de la biblioteca de paneles ().
  2. En la biblioteca de paneles, haga clic en Crear panel.
  3. En la página Iniciar un panel, seleccione Panel en blanco y luego haga clic en Seleccionar.
    Se abre un nuevo panel en blanco.
  4. En el menú Agregar , elija Informe.
  5. En la lista de informes, elija el informe que creó anteriormente, Últimos 100 tickets. El informe se agrega al panel. Puede arrastrar y cambiar el tamaño del informe para que se vea como desee.
  6. Ahora se agregarán tres filtros de panel para que los visualizadores puedan filtrar los resultados por estado de respuesta, canal de respuesta y estado del ticket. En el menú Agregar , elija Filtro de datos.
  7. En la página Elegir columna de filtro de datos, active el atributo Estado de la respuesta y configure los siguientes valores:
    • Mostrar: En un menú desplegable
    • Activar Multiselección
    • Activar Seleccionar valoresEl atributo Estado de la respuesta indica el estado de una respuesta proporcionada por el Answer Bot. Los posibles valores incluyen No ofrecidaOfrecidaCon clic o Resuelto.
  8. Cuando termine, haga clic en Aplicar
  9. Agregue un segundo filtro de datos. Esta vez, active el atributo Canal de respuesta y configure las mismas opciones que para el primer filtro.
    El atributo del Canal de la respuesta es el canal en el que el Answer Bot interactuó con el usuario final. Los valores posibles incluyenCorreo electrónico,Web Widget (clásico),Formulario web,API,SDKySlack.
  10. Agregue un tercer y último filtro de datos. Esta vez, active el atributo Estado del ticket y, una vez más, configure las mismas opciones que para el primer filtro.
    El atributo de Estado del ticket es el estado actual del ticket en sí, por ejemplo, Cerrado, Abierto, etc.
  11. Haga clic en el título del panel y póngale el nombre Últimos 100 tickets de Answer Bot.
  12. Ahora tendrá un panel que muestra el informe y los tres filtros que agregó. Arrastre los elementos del panel hasta que se parezcan al ejemplo siguiente:

El panel ahora está terminado. Puede agregar más informes, agregar la marca de la compañía o compartirlo con otras personas. Si desea más ayuda con todo lo relacionado con los paneles, consulte Crear paneles

Lectura adicional

Si desea más información para ayudarle a crear informes del Answer Bot, consulte los siguientes artículos:

Descargo de responsabilidad de la traducción: Este artículo ha sido traducido usando software de traducción automática para proporcionar una idea básica del contenido. Se han realizado esfuerzos razonables para proporcionar una traducción exacta, sin embargo, Zendesk no garantiza la exactitud de la traducción.

Si surge alguna pregunta relacionada con la exactitud de la información incluida en el artículo traducido, consulte la versión en inglés del artículo, que es la versión oficial.

Editado 24 dic 2024 · Jeremy Korman

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