Resumo feito por IA verificado ◀▼
As categorias de classificação para tabelas de desempenho ajudam você a avaliar as conversas com os clientes, concentrando-se em áreas importantes como ortografia, compreensão e tom. Você pode criar categorias personalizadas adaptadas às suas necessidades, incluindo opções manuais e baseadas em IA. A pontuação automática analisa novas conversas, fornecendo insights para melhorar a qualidade do suporte. As categorias manuais são pontuadas por avaliadores humanos, oferecendo flexibilidade na avaliação de interações.
As categorias de classificação são usadas para avaliar as conversas com clientes. Categorias de classificação bem definidas simplificam o processo de avaliação e garantem avaliações de qualidade consistentes no Controle de qualidade (QA) do Zendesk. A partir das categorias de classificação, é possível obter o índice de qualidade interno (IQI), que fornece insights valiosos que você pode usar para avaliar e melhorar seu suporte ao cliente.
Existem inúmeras maneiras de combinar categorias de classificação para criar seu sistema de classificação de tabelas de desempenho. Podem ser necessárias algumas tentativas e erros para identificar os fatores certos a serem classificados, de modo a avaliar com precisão e melhorar seu suporte ao cliente. O Zendesk QA inclui diversas categorias do sistema que são pontuadas automaticamente quando estão ativas. As seguintes categorias de classificação estão entre as mais comumente usadas no Zendesk QA e fornecem um bom ponto de partida:
- Ortografia e gramática: o agente usou ortografia, gramática e pontuação corretas?
- Compreensão: o agente entendeu o problema e sua causa principal?
- Solução oferecida: o agente seguiu o processo correto e forneceu uma solução apropriada de acordo com as diretrizes internas?
- Tom de voz: a resposta foi personalizada e alinhada com a voz da marca?
- Fechamento: o agente previu possíveis problemas e se esforçou para resolvê-los antes de fechar o ticket?
Você pode personalizar algumas dessas categorias e criar categorias de classificação personalizadas, adaptadas para atender às necessidades específicas da sua organização. Especificamente, você também pode:
- Criar categorias com base em solicitações de IA
- Criar categorias de classificação personalizadas com correspondência exata de texto
- Criar categorias de classificação personalizadas manuais
Antes de criar categorias, é importante entender as seguintes informações sobre categorias e como elas são usadas no Zendesk QA:
- Ativar a pontuação automática com o AutoQA permite que o Zendesk QA avalie e atribua scores aos agentes automaticamente.
- As categorias de pontuação automática do sistema e com base em solicitação da IA são indicadas por um ícone de holograma (
). Consulte Visualização e gerenciamento das categorias de classificação para tabelas de desempenho. - Para garantir a funcionalidade adequada dos insights de IA com base em solicitação, as configurações de conta Pontuação automática com o AutoQA e AutoQA baseado em LLM devem estar ativadas.
- Quando uma nova categoria é criada, apenas novas conversas recebidas são automaticamente analisadas e classificadas com base nas condições da categoria. Devido aos cálculos necessários, pode levar algum tempo para que os scores sejam carregados.
- Para se qualificar para análise, as conversas devem incluir pelo menos uma mensagem do cliente e do agente, com uma contagem mínima de 10 palavras.
- O AutoQA não avalia conversas existentes, conversas de spam ou dados históricos. No entanto, conversas existentes com status Resolvido ou Fechado que são atualizadas após a adição da categoria também são analisadas e classificadas automaticamente. Consequentemente, você pode perceber que uma conversa que já foi analisada e classificada está sendo analisada e classificada novamente em um novo espaço de trabalho.
- Se nenhuma correspondência for encontrada, será atribuído o valor "N/A". O AutoQA também pode retornar "N/A" para determinadas categorias quando não há informações suficientes para fornecer uma classificação precisa.