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Gli insight In evidenza ti aiutano a identificare le interazioni chiave con i clienti segnalando automaticamente i ticket con parole chiave o eventi specifici, come rischio di abbandono, escalation, sentiment, violazioni SLA ed efficienza dei bot. Questi insight mettono in evidenza le opportunità di miglioramento e apprendimento, consentendoti di concentrarti sulle conversazioni critiche e di valutare le prestazioni degli agenti tramite indicatori di feedback visivi.
Oltre a assegnare automaticamente un punteggio agli agenti in categorie specifiche , puoi usare gli insight di Spotlight per semplificare ulteriormente il processo QA . Mentre le categorie di valutazione valutano gli agenti, gli approfondimenti Spotlight contrassegnano i ticket.
Questo articolo include i seguenti argomenti:
- Informazioni sugli insight Spotlight
- Informazioni sugli insight Spotlight standard
- Informazioni sui tipi di tag di insight Spotlight
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Informazioni sugli insight Spotlight
In evidenza è uno strumento di individuazione in Zendesk QA che migliora e accelera il processo di valutazione evidenziando preziose opportunità di miglioramento e apprendimento. Analizza tutte le interazioni del team tramite la visualizzazione automatica delle conversazioni chiuse appena sincronizzate, identificando ed etichettando parole chiave o frasi specifiche. In evidenza offre anche vari insight pronti all’uso per aiutarti a identificare eventi o segnali specifici per ulteriori analisi.
Oltre ai dettagli in questo articolo, questo video offre un’utile panoramica visiva di Spotlight.
Informazioni sugli insight Spotlight standard
In evidenza offre insight predefiniti per aiutarti a identificare eventi o segnali specifici per ulteriori analisi. Alcuni richiedono che AutoQA basato su LLM sia abilitato per il funzionamento.
| Nome approfondimento In evidenza | Descrizione | È necessario AutoQA basato su LLM ? |
| Anomalie | Offre il massimo potenziale di apprendimento consentendo di trovare conversazioni critiche per la revisione con un solo clic. Identifica automaticamente le interazioni da rivedere che sono atipiche o insolite per il team. È disponibile in oltre 100 lingue. Contrassegna le conversazioni in cui:
|
No |
| Rischio di abbandono | Evidenzia le conversazioni in cui i clienti esprimono un potenziale rischio di logoramento. Identifica i casi in cui i clienti menzionano esplicitamente l’annullamento dell’abbonamento o il passaggio a un concorrente. L’analisi del rischio di abbandono è disponibile nelle oltre 100 lingue supportate da OpenAI. |
Sì |
| Escalation | Contrassegna le conversazioni in cui il cliente richiede di parlare con un rappresentante di livello superiore, come un manager. Non rileva i processi di escalation interni che si verificano al di fuori della conversazione. È disponibile nelle oltre 100 lingue supportate da OpenAI. |
Sì |
| Follow-up | Segnala le istanze in cui un rappresentante assistenza ha promesso di intraprendere un’azione futura. Non valuta la validità dell’azione, ma solo se è stata completata. È disponibile nelle oltre 100 lingue supportate da OpenAI. |
Sì |
| Servizio eccezionale | Identifica i casi in cui un rappresentante assistenza ha fornito un servizio eccezionale e il cliente ha espresso gratitudine. È disponibile nelle oltre 100 lingue supportate da OpenAI. |
Sì |
| Sentiment | Rileva sia i sentiment negativi che quelli positivi nelle conversazioni, consentendo di identificare l’insoddisfazione o il piacere e risolvere i problemi critici. Comprendere come si sentono i clienti quando interagiscono con il team assistenza attraverso l’analisi sentiment ti aiuta a valutare le capacità di empatia e il tono degli agenti quando gestiscono situazioni difficili. Attualmente è disponibile in inglese, spagnolo, francese, tedesco, polacco, italiano, olandese, portoghese, turco, giapponese e svedese. |
No |
| SLA | Rileva se l’ accordo sul livello di servizio (SLA) , che specifica e misura i tempi di risposta e soluzione che il team assistenza fornisce ai clienti, è stato violato. | No |
| Efficienza delle comunicazioni dei bot | Confronta la gestione delle conversazioni del bot con quella degli agenti medi. Restituisce una percentuale di efficienza che indica se l’interazione con il bot ha risolto il problema più rapidamente e con meno domande rispetto a parlare con un essere umano. Le percentuali di efficienza inferiori al 20% non vengono restituite. | No |
| Ripetizione bot | Segnala quando il bot è bloccato in un ciclo e ripete lo stesso messaggio al cliente. I valori del filtro includono "rilevato" e "non rilevato". | No |
| Momento di silenzio (voce) | Evidenzia le chiamate in cui il divario tra messaggi consecutivi supera la soglia impostata. La soglia del settore predefinita è di 30 secondi, ma può essere regolata a qualsiasi durata . | No |
| Divulgazione registrazione mancante (voce) | Rileva se l’oratore rivela che la conversazione è in corso di registrazione. Può essere personalizzato per specificare a quali conversazioni si applica . | Sì |
Informazioni sui tipi di tag di insight Spotlight
Gli insight In evidenza sono disponibili accedendo alla sezione “Feedback” di una conversazione, indipendentemente dal fatto che tu acceda a tale conversazione tramite un dashboard , la vista Conversazioni , la vista Compiti o la vista Revisioni .
Le icone seguenti fungono da indicatori visivi delle prestazioni di ciascun riflettore:
- Un’icona con un punto esclamativo giallo (
) indica un feedback negativo. - Un’icona a forma di occhio grigio (
) indica un feedback neutro. - Un’icona verde con una faccina felice (
) indica un feedback positivo.
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