分析智能分类分类

附加功能

Copilot

智能分类使用人工智能自动按主题、情绪和语言对新的客户支持工单进行分类，并用产品名称等实体扩充工单。您可以使用这些分类自动将工单转发到合适的组，创建视图以将类似请求分组，并报告客户提交的工单类型趋势。

智能分类会影响工单工作流程的不同领域，因此您可能不知道从哪里开始。本文章讨论了收集、分析智能分类信息和对其进行操作的最佳实践。

有关智能分类的更多信息，请参阅智能分类资源。

本文章包含以下主题：

注意：在 Explore 中创建报告时，智能分类值仅以英语可用。但是，智能分类可以对此处列出的语言进行内容分类。

收集智能分类数据

智能分类可根据工单的主题、语言或情绪自动识别和转接工单，对专员的工作流程产生巨大影响，每张工单可节省 30 到 60 秒。

但是，在对分类或转接工作流程进行任何更改之前，准确了解智能分类如何对您的帐户中的工单进行分类会很有帮助。了解您帐户中的特定主题值和趋势将有助于您确定哪些工作流程更改最适合改善专员和客户体验。

一般而言，建议从以下四个步骤开始：

几周后，智能分类应该已对足够多的工单进行了分类，以便您决定要进行哪些操作。以下部分介绍了进行此分析时要考虑的其他一些要点。

首先，查看您在上面建立的报告，并查看高和中等置信度的工单。查找趋势，并决定是否要采取措施加以改进。

趋势	要考虑的操作
最受欢迎的主题和语言是什么？	确保您的专员接受过处理最常见请求类型的培训。创建知识库文章和其他自助服务资源，以处理简单的请求（如密码重置），并使用宏自动回复这些类型的工单。确保您的专员与您的客户说相同的语言。
是否有任何主题适合分组？	创建视图将类似主题分组，并将其转发给最适合处理这些事务的专员。
分类主题和语言是否与每张工单上的初始消息一致？	如果没有，请反馈给 Zendesk ，以便改进分类模型。您还可以报告主题已由专员手动更改的工单，表明初始分类不理想。
客户情绪有什么趋势？对于某个特定产品或类别，负面情绪工单是否特别普遍？	如果您收到许多负面情绪工单，则可能需要为专员提供关于如何化解棘手情况的额外培训。如果某个产品或类别收到许多负面情绪工单，请调查该产品是否需要改进。

接下来，确定哪些指标对您的团队最重要。您是要提高CSAT评价、更一致地满足 SLA、缩短首次响应时间、减少组分配，还是有其他目的？

首先针对一两个指标，或者可以是一部分主题，并考虑工作流程更改将如何改善整体体验。首先定位这些领域，以便从智能分类获得最大的影响。

趋势	要考虑的操作
紧急问题的首次回复时间短	创建一个触发器，提高某些主题工单的优先级，以便专员更快处理工单。
特定语言的工单的CSAT较低	将某种特定语言的工单直接转接到能流利地说该语言的专员。
关于某个主题的工单总是需要专员提供更多信息才能解决	将这些工单从正常的“工单已创建”触发器中排除，而是创建一个向客户发送消息的触发器，提示他们提供所需的信息。考虑更新您的工单表格，以收集原始工单所需的信息。

无论您决定进行什么更改，请记住这是一个迭代的过程。您将识别趋势，进行相应更改，跟踪这些更改的成功，然后如此周而复始。

以下是您在设计、实施和报告工作流程更改时需要考虑的一些问题：

要使工作流程有效，所需的最高置信度是什么？例如，是否可以将某个主题的所有工单发送到一个指定的组，并让他们在主题出错时手动重新转接，还是只应将置信度高的工单转接给该组？
工作流程是否应该应用标签或更新其他一些工单属性，以便将来更容易报告？

将您所做的任何更改告知专员，以便他们提供针对更改的反馈，无论是好是坏。

例如，您可以考虑设置一个宏，在专员有反馈的地方对工单添加工单标签，并添加一条内部注释，供专员记录对工作流程的反馈。

询问专员关于工单的特定痛点。如果客户觉得某个特定主题组有些复杂，请集思广益，讨论如何调整工作流程，以改善专员和客户体验。

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