智能分类是一项由人工智能提供技术支持的功能,可自动检测工单的内容(其意图)、撰写的语言,以及客户的消息是正面的还是负面的(情绪)。您可以使用此信息自动将工单转发到合适的组,创建视图以将类似类型的请求分组,并报告客户提交的工单类型的趋势。
由于智能分类会影响工单工作流程的不同领域,因此您可能一开始不知道从哪里开始。本文章讨论了一些关于智能分类信息的收集、分析和操作的最佳实践。
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:
相关文章:
收集智能分类数据
智能分类可对专员的工作流程产生强大的影响,通过根据意图、语言或情绪自动识别和路由工单,为每张工单节省 30 到 60 秒。
然而,在您对分类或转接工作流程进行任何更改之前,最好了解智能分类是如何对您帐户中的工单进行分类的。了解您帐户中的特定意向值和趋势将有助于您决定哪些工作流程更改最能改善专员和客户体验。
通常,我们建议您从以下四个步骤开始:
- 了解智能分类如何 从工单提交到解决。您还应了解系统如何 填充工单的意向、语言和情绪值。
-
启用智能分类 以开始允许您帐户中的工单按意向、语言、情绪或三者进行分类。提示:如果此时您不希望专员看到背景信息面板的“智能”部分,您可以将其隐藏。请参阅 配置智能。
- 建立报告以分析智能分类结果 ,以查看工单的趋势。开始时,请考虑为意向、语言和情绪建立单独的报告,以便您一次专注于一个预测类型。
- 等待大约两周 ,以便智能分类扩充足够数量的工单样本。
分析和微调结果
几周后,智能分类应已扩充了足够多的工单,以便您决定要进行的操作。以下各节介绍了您在进行此分析时需要考虑的其他要点。
识别预测意向、语言和情绪中的趋势
首先,查看您在上面创建的报告,并审阅高和中可信度工单。查找趋势,并决定是否要采取措施进行改进。
趋势 | 要考虑的操作 |
---|---|
最普遍的意向和语言是什么? |
|
是否有任何意向可以组合在一起? |
|
预测的意向和语言是否与每张工单上的初始消息一致? |
|
客户情绪有哪些趋势?对于特定的产品或类别,负面情绪工单是否特别普遍? |
|
决定您要改进的指标
接下来,决定哪些指标对您的团队最重要。您想提高 CSAT 评价、更加一致地满足 SLA、缩短首次响应时间、减少组分配,还是进行其它操作?
从定位一个或两个指标,或者意向的子集开始,并考虑工作流程的更改可以如何改善整体体验。首先定位这些领域,以便从智能分类中获得最大的影响。
在迭代过程中进行设计、实施和报告
无论您决定进行什么更改,请记住这是一个反复的过程。您将识别趋势,进行相应的更改,跟踪这些更改是否成功,并重复。
在设计、实施和报告工作流程更改时,需要考虑以下问题:
- 要使工作流程有效,所需的最高置信度是多少?例如,是否可以将 所有 带有某个意向的工单发送到指定的组,并在意向错误时要求其手动重新路由,还是只应将置信度为“高”的工单转接到该组?
- 工作流程是应用标签还是更新其它工单属性,以便日后生成报告?
与您的专员建立双向沟通
将您所做的任何更改通知您的专员,使他们有能力提供相关反馈,无论是好的还是不好的。
例如,考虑 设置一个宏 ,以便为专员有反馈的工单添加标签,并添加一条内部注释,以便专员记录其关于工作流程的反馈。
询问您的专员他们在工单方面遇到的特定痛点。如果有特定意向组出现了复杂情况,请集体讨论如何调整工作流程,以改善专员和客户体验。
翻译免责声明:本文章使用自动翻译软件翻译,以便您了解基本内容。 我们已采取合理措施提供准确翻译,但不保证翻译准确性
如对翻译准确性有任何疑问,请以文章的英语版本为准。