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Complemento Controle de qualidade (QA) ou Gestão do engajamento da força de trabalho (WEM)

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Os insights do destaque melhoram seu processo de QA ao destacar automaticamente as principais interações para avaliação, usando insights predefinidos, como casos atípicos, risco de perda de cliente e atendimento excepcional. Essa ferramenta ajuda a identificar oportunidades de melhoria ao analisar conversas e marcá-las com indicadores de desempenho. Acesse os insights pela seção Feedback para avaliar e processar rapidamente as interações com clientes, melhorando a resposta e a qualidade do atendimento da sua equipe.

Caminho: Zendesk QA > Configurações > Destaque

Além de pontuar automaticamente categorias específicas dentro de tabelas de desempenho, você pode usar os insights do destaque para otimizar ainda mais o processo de controle de qualidade (QA).

Este artigo contém os seguintes tópicos:

  • Sobre os insights do destaque
  • Sobre os insights padrão do destaque
  • Sobre os tipos de tags dos insights do destaque

Artigos relacionados

  • Edição de insights do destaque
  • Criação de insights personalizados do destaque

Sobre os insights do destaque

O destaque é uma ferramenta de descoberta no Zendesk QA que aprimora e agiliza o processo de avaliação destacando oportunidades valiosas de melhoria e aprendizado. Ele analisa todas as interações da equipe, exibindo automaticamente conversas fechadas recentemente sincronizadas, identificando e rotulando palavras-chave ou frases específicas. O destaque também oferece vários insights prontos para uso que ajudam você a identificar eventos ou sinais específicos para análise mais aprofundada.

Além das informações neste artigo, este vídeo fornece uma visão geral útil do destaque.

Sobre os insights padrão do destaque

O destaque oferece insights predefinidos que ajudam você a identificar eventos ou sinais específicos para análise mais aprofundada. Alguns requerem que o AutoQA baseado em LLM esteja ativado para funcionar.

Os seguintes insights predefinidos do destaque exibem automaticamente conversas fechadas recentemente sincronizadas no Zendesk QA:
  • Casos atípicos
  • Risco de perda de cliente
  • Transferência
  • Acompanhamento
  • Atendimento excepcional
  • Sentimento
  • SLA
  • Eficiência da comunicação do bot
  • Repetição do bot
  • Perda de comunicação (voz)
  • Divulgação de gravação ausente (voz)
Nome do insight do destaque Descrição AutoQA baseado em LLM obrigatório?
Casos atípicos Oferece o maior potencial de aprendizado ao permitir que você encontre conversas importantes para avaliação com um único clique. O recurso identifica automaticamente interações que devem ser avaliadas e que são atípicas ou incomuns para a equipe. Está disponível em mais de 100 idiomas.

Sinaliza conversas em que:

  • O problema do cliente não pôde ser explicado em uma mensagem.
  • O agente precisou pedir mais informações para entender a solicitação.
  • Houve mais respostas do que a média, tanto do cliente quanto do agente.
  • O tamanho das respostas foi maior que a média.
Não
Risco de perda de cliente Destaca conversas em que os clientes demonstram um risco potencial de desgaste. O recurso identifica casos em que os clientes mencionam explicitamente o cancelamento da assinatura ou a mudança para um concorrente.

O insight de risco de perda de cliente está disponível em mais de 100 idiomas com suporte da OpenAI.

Sim
Transferência Sinaliza conversas em que o cliente pede para falar com um representante superior, como um gerente. O recurso não detecta processos de encaminhamento interno que ocorrem fora da conversa.

Está disponível em mais de 100 idiomas com suporte da OpenAI.

Sim
Acompanhamento Sinaliza casos em que um representante de suporte prometeu tomar providências futuras. O recurso não avalia a validade da ação, apenas se foi concluída.

Está disponível em mais de 100 idiomas com suporte da OpenAI.

Sim
Atendimento excepcional Identifica casos em que um representante de suporte forneceu um serviço excepcional e o cliente se mostrou agradecido.

Está disponível em mais de 100 idiomas com suporte da OpenAI.

Sim
Sentimento Detecta sentimentos negativos e positivos em conversas, permitindo que você identifique insatisfação ou satisfação e resolva problemas críticos. Entender como os clientes se sentem ao interagir com a equipe de suporte por meio da análise do sentimento ajuda você a avaliar as habilidades de empatia e o tom dos agentes ao lidar com situações difíceis.

Atualmente disponível em inglês, espanhol, francês, alemão, polonês, italiano, holandês, português, turco, japonês e sueco.

Não
SLA Detecta se o Service Level Agreement (SLA) (Contrato de nível de serviço), que especifica e mede os tempos de resposta e de resolução que sua equipe de suporte oferece aos clientes, foi violado. Não
Eficiência da comunicação do bot Compara o gerenciamento de conversas feito pelo bot com a média do feito por agentes humanos. O recurso retorna uma porcentagem de eficiência que indica se a interação com o bot resolveu o problema mais rapidamente e com menos perguntas do que falando com um agente. Porcentagens de eficiência abaixo de 20% não são retornadas. Não
Repetição do bot Informa quando o bot fica preso em um loop, repetindo a mesma mensagem para o cliente. Os valores do filtro incluem “detectado” e “não detectado”. Não
Perda de comunicação (voz) Destaca chamadas em que o intervalo entre mensagens consecutivas excede o limite definido. O limite padrão do setor é de 30 segundos, mas pode ser ajustado para qualquer duração. Não
Divulgação de gravação ausente (voz) Detecta se o interlocutor informa que a conversa está sendo gravada. Pode ser personalizado para especificar a quais conversas se aplica. Sim

Sobre os tipos de tags dos insights do destaque

Os insights do destaque estão disponíveis ao acessar a seção “Feedback” de uma conversa, independentemente de você acessar essa conversa por um painel, pela visualização Conversas, pela visualização Atribuições ou pela visualização Avaliações.

Os ícones a seguir servem como indicadores visuais de desempenho para cada destaque:

  • Um ícone de ponto de exclamação amarelo () indica um feedback negativo.
  • Um ícone de olho cinza () indica um feedback neutro.
  • Um ícone de carinha verde feliz () indica um feedback positivo.
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