Plattform für die Interaktion mit KI-Agenten

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den Bedingungen für Pre‑GA-Angebote im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

Die Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern ist eine Funktion von Quality AI, mit der sich die Leistung von Kundenservicemitarbeitern im Contact Center verwalten lässt. Die Plattform bietet eine prägnante Zusammenfassung der Leistung eines Kundenservicemitarbeiters, um die Informationsflut für Inhaber und Manager von Contact Centern zu reduzieren und menschlichen Kundenservicemitarbeitern zu helfen, ihre eigene Leistung zu verstehen.

Auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern können Sie sich historische Leistungsdaten von Kundenservicemitarbeitern und Unterhaltungsbewertungen ansehen. Durch die Anzeige dieser Informationen wird auch die Zeit, die Contact Center-Manager für die Vorbereitung von Coachingsitzungen für Kundenservicemitarbeiter benötigen, erheblich verkürzt.

Plattform ansehen

So rufen Sie die Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern auf:

1. Rufen Sie die Customer Experience Insights Console auf, melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an und wählen Sie Ihr Projekt aus.

   CX Insights-Konsole

2. Klicken Sie auf Quality AI > Agents > Human agent.

3. Wählen Sie einen Agent aus.

Agent-Identifizierung

Auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern wird ein Kundenservicemitarbeiter anhand seines individuellen Profils identifiziert, das die folgenden Details enthält.

• Anzeigename: Zeigt den Namen eines Agents an.
• Agent-ID: Identifiziert einen Agenten.
• Team: Hier wird das Team angegeben, zu dem der Agent gehört.

Agent-Leistung

Die Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern bietet eine Zusammenfassung und detaillierte Daten zur Leistung eines Kundenservicemitarbeiters.

Gesamtübersicht

Quality AI verwendet ein Large Language Model (LLM), um eine KI-generierte Zusammenfassung der Kundenservicemitarbeiterleistung basierend auf den Gesamt- und Kategorie-Übersichtswerten des Kundenservicemitarbeiters für die Kategorien „Unternehmen“, „Kunde“ und „Compliance“ zu erstellen. Die Zusammenfassung konzentriert sich auf die folgenden Vergleiche:

• Selbstvergleich (aktuell vs. vorherig): In der Zusammenfassung werden der aktuelle und der vorherige Zeitraum verglichen, indem die aktuellen Werte für jeden Messwert von den vorherigen Werten subtrahiert werden. Wenn der aktuelle Wert höher als der vorherige Wert ist, bedeutet das eine Verbesserung. Ein niedrigerer aktueller Wert deutet auf einen Rückgang hin.
• Leistung auf Kategorieebene (aktueller Zeitraum): In der Zusammenfassung werden die Werte für jede Kategorie im angegebenen aktuellen Zeitraum analysiert. Durch den Vergleich der Ergebnisse in den einzelnen Kategorien lassen sich Stärken und Bereiche ermitteln, in denen sich ein Kundenservicemitarbeiter verbessern könnte.

Die Zusammenfassung der Agentenleistung enthält auch umsetzbare Informationen, mit denen sich die Leistung eines Agenten in bestimmten Bereichen verbessern lässt.

Einzelne Messwerte

Auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern werden Leistungsdaten für Kundenservicemitarbeiter in allen Kurzübersichten für einen von Ihnen ausgewählten Zeitraum angezeigt. Quality AI verwendet eigene Messwerte, um Leistungsdaten zu messen. Die Leistungsdaten von Kundenservicemitarbeitern werden in die folgenden zwei Kategorien unterteilt:

• Messwerte für Kurzübersichten (qualitätsbezogen)
• Betriebsmesswerte

Messwerte für Kurzübersichten (qualitätsbezogen)

Für jede Frage in jeder Übersicht werden auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern die folgenden Daten zur Leistung von Kundenservicemitarbeitern angezeigt:

• Durchschnittlicher Qualitätsfaktor
• Vergleich der durchschnittlichen Qualitätswerte zwischen dem ausgewählten Kundenservicemitarbeiter und anderen Kundenservicemitarbeitern in der ausgewählten autorisierten Ansicht
• Vergleich des durchschnittlichen Qualitätsfaktors zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Zeitraum

Betriebsmesswerte

Auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern wird außerdem ein separates Diagramm mit den Änderungen für jeden der folgenden Messwerte im ausgewählten Zeitraum angezeigt. In jedem Diagramm werden auch die folgenden Messwerte angezeigt, die über alle Kundenservicemitarbeiter in der ausgewählten autorisierten Ansicht gemittelt werden. Anhand dieses Durchschnittswerts können Sie die Leistung des ausgewählten Agents mit der anderer Agents vergleichen.

• Anruflautstärke
• Durchschnittliche Kundenzufriedenheit
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit
• Durchschnittlicher Anteil der Stille (gilt für Sprachagenten)

Fachwissen und Coaching-Möglichkeiten

Die Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen Kundenservicemitarbeiter im Vergleich zu ihren Kollegen gut abschneiden und in denen sie sich verbessern müssen. Die Plattform ermittelt sowohl das Fachwissen als auch die Coaching-Möglichkeiten anhand von Themen, die mit Topic Modeling oder Scorecard-Fragen identifiziert wurden. Die Plattform verwendet Quality AI-Bewertungen, um die Leistung eines Kundenservicemitarbeiters zu bewerten und mit den Bewertungen anderer Kundenservicemitarbeiter in derselben autorisierten Ansicht zu vergleichen.

• Fachwissen: Themen oder Fragen in der Scorecard, für die der durchschnittliche Qualitätsfaktor oder die durchschnittliche Punktzahl für Fragen des Kundenservicemitarbeiters im oberen 30. Perzentil dieser Werte unter allen Kundenservicemitarbeitern lag, die in derselben autorisierten Ansicht aufgeführt sind.
• Coaching-Möglichkeiten: Themen oder Fragen in der Scorecard, bei denen der durchschnittliche Qualitätsfaktor oder die durchschnittliche Punktzahl für Fragen des Kundenservicemitarbeiters im unteren 30. Perzentil aller Kundenservicemitarbeiter lag, die in derselben autorisierten Ansicht aufgeführt sind.

Um beispielsweise Fachwissen oder Coaching-Möglichkeiten in Bezug auf Themen zu ermitteln, geht die Plattform so vor:

1. Berechnet den durchschnittlichen Qualitätsfaktor für alle Fragen der Scorecard für Unterhaltungen, die diesem Thema zugewiesen sind.
2. Ordnet Agenten in einer autorisierten Ansicht anhand ihrer Punktzahlen ein.
3. Prüft, ob sich der KI-Agent, dessen Seite Sie gerade ansehen, im oberen oder unteren 30. Perzentil der KI-Agenten-Liste befindet. – Andernfalls werden keine Einträge angezeigt. – Wenn ja, werden das Thema und die Punktzahl des Kundenservicemitarbeiters für dieses Thema als Fachwissen oder Coaching-Möglichkeit angezeigt.

Auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern wird derselbe Prozess verwendet, um Fachwissen und Coaching-Möglichkeiten für Scorecard-Fragen zu berechnen.

Beispiel

Angenommen, eine autorisierte Ansicht enthält Daten zu fünf Kundenservicemitarbeitern, die jeweils einen durchschnittlichen Qualitätsfaktor für zwei Themen haben.

Agent	Thema 1: Abrechnungsprobleme	Thema 2: Kundenrücksendungen
Alice	80 %	30 %
Bob	70 %	40 %
Charlie	60 %	50 %
Dan	50 %	60 %
Eve	40 %	70 %

Wenn wir uns die Seite der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern für Alice ansehen, die zum 30. Prozentil für Abrechnungsprobleme gehört, sehen wir, dass Abrechnungsprobleme ihr Fachgebiet sind. Da sie im unteren 30. Perzentil für Kundenrückgaben liegt, wird dieses Thema als Coaching-Möglichkeit aufgeführt.

Prüfungen

Schließlich wird auf der Plattform für die Interaktion mit Kundenservicemitarbeitern eine Liste der Bewertungen der Unterhaltung des Kundenservicemitarbeiters angezeigt.