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Gli insight In evidenza aiutano a identificare le interazioni chiave con i clienti segnalando automaticamente i ticket con eventi specifici come rischio di abbandono, richieste di escalation, sentiment, violazioni SLA e problemi relativi ai bot. Questi insight mettono in evidenza le opportunità di miglioramento e apprendimento, consentendoti di concentrarti sulle conversazioni critiche e di migliorare la qualità assistenza attraverso analisi e feedback mirati.
Oltre a assegnare automaticamente un punteggio agli agenti in categorie specifiche , puoi usare gli insight in evidenza per semplificare ulteriormente il processo QA . Mentre le categorie di valutazione valutano gli agenti, gli insight in evidenza contrassegnano i ticket.
Questo articolo include i seguenti argomenti:
- Informazioni sugli insight in evidenza
- Informazioni sugli insight di sistema in evidenza
- Informazioni sui tipi di tag di insight in evidenza
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Informazioni sugli insight in evidenza
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 fornisce un’utile panoramica visiva di In evidenza.
Informazioni sugli insight di sistema in evidenza
In evidenza offre insight predefiniti per aiutarti a identificare eventi o segnali specifici per ulteriori analisi. Alcuni richiedono l’abilitazione AutoQA basata su LLM per il funzionamento.
| Nome insight In evidenza | Descrizione | È necessario AutoQA basato su LLM ? |
| Anomalia | Offre il massimo potenziale di apprendimento consentendo di trovare le 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:
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No |
| Rischio di abbandono | Evidenzia le conversazioni in cui i clienti esprimono un potenziale rischio di attrito. 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 |
| Richiesta di 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 una linea di condotta futura. Non valuta la validità dell’azione, ma solo se è stata completata. È disponibile nelle oltre 100 lingue supportate da OpenAI. |
Sì |
| Sforzo extra | 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 tramite 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.
Nota: Se usi il Triage intelligente e il sentiment di un ticket è classificato, Zendesk QA usa quel valore anziché rilevarlo di nuovo.
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No |
| SLA | Rileva se il Service Level Agreement (SLA) , che specifica e misura i tempi di risposta e di 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 dei filtri 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 30 secondi, ma può essere regolata su 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 in evidenza
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 Assegnazioni o la vista Revisioni .
Le icone seguenti fungono da indicatori visivi delle prestazioni per ciascun elemento in evidenza:
- Un’icona con un punto esclamativo giallo (
) indica che l’elemento in evidenza è stato rilevato. - Un’icona x grigia (
) indica che l’elemento in evidenza non è stato rilevato. - Un’icona verde con faccina sorridente (
) indica un feedback positivo (solo per gli elementi in evidenza di sistema ).
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