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Jeremy Korman

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Dernière activité le 30 janv. 2025

Zendesk Product Marketing

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Dernière activité effectuée par Jeremy Korman

Jeremy Korman a créé une publication,

PublicationProduct 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 📹 🤓

Publication le 30 janv. 2025 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé une publication,

PublicationProduct 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

Publication le 17 oct. 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé une publication,

PublicationProduct 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.

Modification le 23 juil. 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé une publication,

PublicationProduct 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 ✨

Modification le 20 juin 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé une publication,

PublicationProduct 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.

Modification le 01 mars 2024 · Jeremy Korman

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

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Modification le 07 févr. 2024 · Jeremy Korman

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Publication le 07 févr. 2024 · Jeremy Korman

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PublicationProduct Spotlight

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

Modification le 07 févr. 2024 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé un article,

ArticleUtilisation des agents IA - Essentiel

Disponible avec toutes les éditions Suite

Cette fonctionnalité fait partie des agents IA - Essentiel.
Cet article explique comment les réponses automatiques avec articles et les agents IA pour la messagerie fonctionnent avec votre centre d’aide pour présenter du contenu pertinent aux utilisateurs.

Cet article aborde les sujets suivants :

Articles connexes :

Comment est traité le langage naturel ?

Les agents IA utilisent l’intelligence artificielle pour évaluer les articles, ce qui veut dire qu’ils imitent le comporte humain. L’agent IA utilise NLP (Natural Language Processing) pour lire chaque article de votre centre d’aide et comprendre le concept principal derrière chacun d’entre eux. Il organise alors les concepts de tous les articles sur une carte. Chaque concept a sa propre « adresse » sur la carte et est placé près d’autres concepts similaires. Mais à la place d’une adresse, d’une ville et d’un code postal, cette adresse contient 500 composants. Quand il reçoit une question, l’agent IA essaie de comprendre sur quel concept porte la question et utilise la carte pour identifier l’article le plus adapté.

Voici quelques exemples de concepts que l’agent IA pourrait extraire de questions qu’il reçoit :

Question Concept possible
Comment placer mes tickets dans un fichier ? Exportation de données
Mon compte est verrouillé Accès au compte / Réinitialisation du mot de passe
Comment créer une grue ? Origamis

Remarque – L’agent IA détecte automatiquement la langue utilisée dans un e-mail en combinant le sujet et la description et en utilisant la prédiction de la langue. Par conséquent, il peut arriver que les suggestions apparaissent dans une langue différente de celle définie dans le profil de l’utilisateur final.

Comment les articles sont-ils sélectionnés pour les recommandations ?

Quand une question est très proche d’un article existant, ils deviennent « voisins » sur la carte (comme expliqué ci-dessus) et il est clair que l’agent IA devrait recommander cet article. Mais quand la correspondance la plus proche est à quelques rues de distance ou dans un quartier voisin, il est moins sûr que les concepts soient liés.

L’équipe de science des données de Zendesk assure une surveillance continue et a travaillé sur cette problématique en ajustant une « manette de seuil ». Ce seuil ne peut pas être modifié par l’administrateur ou les agents, seules les équipes de développement de Zendesk y ont accès. La manette de seuil est un contrôle global, ce qui signifie qu’elle affecte tous les comptes. Elle sert à déterminer à quel point deux concepts doivent être proches sur la carte pour être considérés comme des concepts similaires.

Quand ce seuil monte, l’agent IA devient plus prudent et recommande moins d’articles, mais les recommandations sont plus susceptibles d’être pertinentes. Cependant, cela signifie aussi qu’il y aura plus de questions sans articles recommandés ou contenu du centre d’aide. Quand ce seuil baisse, l’agent IA présente plus de contenu, mais il est moins susceptible d’être pertinent.

Idées reçues courantes

L’agent IA apprend-il des commentaires des utilisateurs finaux ? Est-ce là que le machine learning entre en jeu ?

Bien que l’agent IA utilise un modèle de machine learning, cela ne veut pas dire qu’il apprend en permanence. Le modèle n’incorpore pas les commentaires des utilisateurs ou des agents en temps réel. Ces commentaires n’influencent donc pas les articles recommandés.

Les commentaires des utilisateurs finaux sont capturés et utilisés de diverses façons :

  • Ils sont présentés aux agents pour leur fournir des informations contextuelles supplémentaires au sujet des articles qui ont été consultés, marqués comme inutiles ou utilisés pour résoudre un problème.
  • Ils sont présentés dans des rapports destinés aux administrateurs pour permettre le suivi des performances.
  • Ils sont évalués par l’équipe de science des données de Zendesk.

Si vous vous rendez compte que l’agent IA recommande souvent des articles incorrects, nous vous conseillons de modifier le titre et les 75 premiers mots des articles pour que le concept principal soit plus clair. Vous pouvez aussi créer une liste d’articles en utilisant des libellés pour que les suggestions ne proviennent que d’un sous-ensemble d’articles.

La recherche fondée sur l’IA est-elle toujours supérieure à une recherche par mots-clés ?

Globalement, les recommandations optimisées par l’IA semblent plus précises et plus pertinentes que celles qui résultent d’une recherche de mots-clés, surtout quand la question est posée sous la forme d’une phrase complète (au lieu d’un à trois mots).

Puis-je « former » l’agent IA en posant la même question plusieurs fois et en répondant par oui ou par non pour marquer un article comme pertinent ou non ?

Non, l’agent IA recommandera toujours les mêmes articles, quels que soient les commentaires des agents et des utilisateurs. Il est conçu de façon à ne pas avoir à être formé pour commencer. Il est déjà formé pour comprendre le langage naturel. Si vous testez une expression ou une question et si l’agent IA recommande des articles incorrects, nous vous conseillons de modifier le titre et les 75 premiers mots des articles pour que le concept principal soit plus clair.

Si j’ajoute des libellés à mes articles, est-ce la même chose qu’ajouter un mot-clé à un article ? Puis-je le faire pour qu’un article soit suggéré plus souvent ?

Les libellés sont un excellent moyen de créer une liste d’articles approuvés à utiliser. Cependant, ces libellés n’influencent pas le poids de chaque article. Consultez Meilleures pratiques : utiliser les libellés pour optimiser vos recommandations d’articles.

Si je ne peux pas utiliser le bouton Améliorer les réponses pour améliorer les performances, comment puis-je améliorer les performances ?

Pour améliorer les performances de l’agent IA, voici ce que nous vous conseillons :

Modification le 20 févr. 2025 · Jeremy Korman

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Jeremy Korman a créé un article,

ArticleRecettes Explore

Disponible pour toutes les éditions Suite Professional et supérieuresDisponible pour toutes les éditions Explore Professional et supérieures

Zendesk a modifié le nom de ses capacités de bot. Answer Bot s’appelle désormais bots Zendesk. Le Créateur de workflow est devenu le créateur de bots et les recommandations d’articles sont devenues les réponses automatiques. Le tableau de bord Explore décrit dans cet article utilise d’anciens noms et sera mis à jour ultérieurement.
Cette fonctionnalité fait partie de Agents IA.

Dans cette recette Explore, vous allez apprendre à créer un tableau de bord qui affiche des informations détaillées au sujet dece que les clients demandent à Answer Bot et des articles recommandés.

Cet article contient les sections suivantes :

Ce dont vous avez besoin

Difficulté : Intermédiaire

Durée : 25minutes

Création du rapport

Dans cette section, vous allez créer un tableau affichant des informations détaillées au sujet des 100 derniers tickets Answer Bot . En outre, vous allez choisir des noms d’articles cliquables pour que les lecteurs puissent accéder directement à l’article concerné dans votre rapport.

Pour créer le rapport

  1. Cliquez sur l'icône Rapports () dans Explore.
  2. Dans la bibliothèque de rapports, cliquez sur Nouveau rapport.
  3. À la pageSélectionnez un jeu de données, cliquez surAnswer Bot > Answer Bot - Recommandations d’articles, puis sur Commencer le rapport. Le créateur de rapports s’ouvre.
  4. Dans le volet Mesures, cliquez sur Ajouter.
  5. Dans la liste des mesures, choisissez Answer Bot répond > Attempts, puis cliquez sur Appliquer.
  6. Ensuite, créez l’attribut qui affichera le titre de l’article sous la forme d’un lien vers l’article. Dans lemenu Calculs (,cliquez surAttribut calculé standard.
  7. À la page de l’attribut calculé standard , nommez l’attribut Article et saisissez la formule suivante :
    LINK([Article translation URL],[Article translation title])
    La fenêtre de formule ressemblera à ce qui suit :

    Conseil : Si vous ne travaillez pas en anglais, consultez cet article pour savoir comment saisir des formules Explore dans votre langue.
  8. Quand vous avez terminé, cliquez sur Enregistrer.
  9. Dans le volet Lignes, cliquez sur Ajouter.
  10. Dans la liste des attributs, choisissez les attributs suivants :
    • Ticket > ID du Ticket
    • Heure - Ticket créé > Ticket créé - Date
    • Ticket > Statut du ticket (le statut du ticket Support qui a été créé)
    • Réponse Answer Bot > Statut de la réponse (le statut de la suggestion fournie par Answer Bot, par exemple Non offerte, Offerte, Cliquéeou Résolue)
    • Attributs calculés > Article (l’attribut calculé standard que vous avez créé précédemment)
    • Réponse d’ Answer Bot > Répondre à une demande
      Pour voir toutes les mesures et tous les attributs disponibles pour Answer Bot, consultez l’article : Mesures et attributs pour Answer Bot Zendesk.
  11. Quand vous avez terminé, cliquez sur Appliquer. Explore affiche le tableau. L’étape suivante consiste à effectuer des tâches supplémentaires pour que les titres des articles renvoient à l’article pertinent de votre Centre d’aide. Dans le menu Configuration des graphiques (), choisissez Graphique.
    Conseil : Si vous avez une instance Zendesk volumineuse, vous pouvez avoir de nombreuses tentatives Answer Bot qu’Explore n’arrive pas à charger. Dans ce cas, envisagez d’utiliser un filtre de date pour limiter les résultats renvoyés.
  12. À la pageGraphique , en cliquant sur Interprétation du texte dans une liste déroulante, choisissez HTML.
  13. Vérifiez que le paramètre URL cliquable case est cochée. Désormais, chaque fois que vous cliquez sur le nom d’un article dans le tableau, votre navigateur Web ouvre cet article dans un nouvel onglet. 
  14. Maintenant, ajoutez un filtre haut/bas pour afficher uniquement les 100 dernières tentatives Answer Bot . Dans le menu de manipulation des résultats (), cliquez sur Haut/Bas.
  15. À la page Haut/Bas , activez Haut et configurez la valeur supérieure sur 100. Cliquez sur Appliquer.
  16. Dans le menu de manipulation des résultats (), cliquez sur Trier.
  17. À la page de tri , cliquez sur ZA, puis sur Appliquer.
  18. Enfin, donnez un nom à votre rapport, par exemple 100 derniers tickets Answer Bot, puis cliquez sur Enregistrer.

    Votre rapport final ressemblera à ce qui suit :

 

Création du tableau de bord

Maintenant que votre rapport est terminé, vous allez l’ajouter à un tableau de bord ainsi que trois filtres qui permettent au lecteur du tableau de bord de filtrer les résultats par statut de réponse, canal de réponse et statut de ticket. Une fois le tableau de bord terminé, vous pouvez le partager avec le reste de votre organisation.

Pour créer le tableau de bord

  1. Dans Explore, cliquez sur l’icône de la bibliothèque de tableaux de bord ().
  2. À la page des tableaux de bord, cliquez sur Créer le tableau de bord.
  3. À la page Commencer un tableau de bord, sélectionnez Tableau de bord vide, puis cliquez sur Sélectionner.
    Un nouveau tableau de bord vide s’ouvre.
  4. Dans le menu Ajouter , cliquez sur Rapports.
  5. Dans la liste des rapports, choisissez le rapport que vous avez créé précédemment, 100 derniers tickets. Le rapport est ajouté au tableau de bord. Vous pouvez faire glisser le rapport et le redimensionner comme vous le souhaitez.
  6. Vous allez ajouter trois filtres de tableau de bord pour permettre aux lecteurs les résultats par statut de réponse, canal de réponse et statut de ticket. Dans le menu Ajouter , choisissez Filtre de données.
  7. À la page Choisissez les colonnes de filtrage de données , activez l’attributStatut de la réponse et configurez les valeurs suivantes :
    • Affichage : Dans une liste déroulante
    • Activer la sélection multiple
    • Activer Sélection des valeursL’attribut Statut de la réponse indique le statut d’une réponse fournie par Answer Bot. Les valeurs possibles incluentNon offerte,Offerte,CliquéeouRésolue.
  8. Quand vous avez terminé, cliquez sur Appliquer
  9. Ajouter un deuxième filtre de données. Cette fois-ci, activez l’attributCanal de réponseet configurez les mêmes paramètres que pour le premier filtre.
    L’attribut Canal de réponse est le canal via lequel Answer Bot a interagi avec l’utilisateur final. Les valeurs possibles incluentE-mail,Web Widget (Classique),Formulaire Web,API,SDKetSlack.
  10. Ajouter un troisième et dernier filtre de données. Cette fois-ci, activez l’attribut Statut du ticket et encore une fois, configurez les mêmes paramètres que pour le premier filtre.
    L’attribut Statut du ticket est le statut actuel du ticket lui-même, par exemple Clos, Ouvert, etc.
  11. Cliquez sur le titre du tableau de bord et nommez- le 100 derniers tickets Answer Bot.
  12. Vous disposez désormais d’un tableau de bord affichant votre rapport et les trois filtres que vous avez ajoutés. Faites glisser et déposez les éléments dans votre tableau de bord jusqu’à ce qu’ils ressemblent à l’exemple ci-dessous :

Le tableau de bord est terminé. Vous pouvez y ajouter d’autres rapports, y ajouter la gestion des marques de l’entreprise ou les partager. Pour en savoir plus sur les tableaux de bord, consultez Création de tableaux de bord

En savoir plus

Pour en savoir plus sur la création de rapports Answer Bot , consultez les articles suivants :

Traduction - exonération : cet article a été traduit par un logiciel de traduction automatisée pour permettre une compréhension élémentaire de son contenu. Des efforts raisonnables ont été faits pour fournir une traduction correcte, mais Zendesk ne garantit pas l’exactitude de la traduction.

Si vous avez des questions quant à l’exactitude des informations contenues dans l’article traduit, consultez la version anglaise de l’article, qui représente la version officielle.

Modification le 24 déc. 2024 · Jeremy Korman

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