Die Plattform für die Interaktion mit Agenten ist eine Funktion von Quality AI, mit der die Leistung von Contact Center-Mitarbeitern verwaltet werden kann. Die Plattform bietet eine prägnante Zusammenfassung der Leistung eines Mitarbeiters, um die Informationsüberlastung für Contact Center-Inhaber und ‑Manager zu reduzieren und menschlichen Mitarbeitern zu helfen, ihre eigene Leistung zu verstehen.
Auf der Plattform für die Interaktion mit Agenten können Sie historische Leistungsdaten von Mitarbeitern und Gesprächsbewertungen einsehen. Durch die Anzeige dieser Informationen wird auch die Zeit, die Contact Center-Managern für die Vorbereitung von Coaching-Sitzungen für Mitarbeiter zur Verfügung steht, erheblich verkürzt.
Plattform ansehen
So rufen Sie die Plattform für die Interaktion mit Agenten auf:
Rufen Sie die Customer Experience Insights-Konsole auf, melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
Klicken Sie auf Quality AI > Agenten > Menschlicher Agent.
Wählen Sie einen Agent aus.
Agentenidentifikation
Die Plattform für die Interaktion mit Agenten identifiziert einen Agenten in seinem individuellen Profil, das die folgenden Details enthält:
- Anzeigename: Zeigt den Namen eines Agenten an.
- Agenten-ID: Identifiziert einen Agenten.
- Team: Gibt das Team an, zu dem der Agent gehört.
Agentenleistung
Die Plattform für die Interaktion mit Agenten bietet eine Zusammenfassung und detaillierte Daten zur Leistung eines Agenten.
Gesamtübersicht
Quality AI verwendet ein Large Language Model (LLM), um eine KI-generierte Zusammenfassung der Agentenleistung zu erstellen, die auf den Gesamtbewertungen und den Kategoriebewertungen des Agenten für die Kategorien „Unternehmen“, „Kunde“ und „Compliance“ basiert. Die Zusammenfassung konzentriert sich auf die folgenden Vergleiche:
- Selbstvergleich (aktuell vs. vorherig): In der Zusammenfassung werden die aktuellen und vorherigen Zeiträume verglichen, indem die aktuellen von den vorherigen Bewertungen für jeden Messwert subtrahiert werden. Wenn die aktuelle Bewertung höher als die vorherige ist, deutet dies auf eine Verbesserung hin. Eine niedrigere aktuelle Bewertung deutet auf einen Rückgang hin.
- Leistung auf Kategorieebene (aktueller Zeitraum): In der Zusammenfassung werden die Bewertungen für jede Kategorie im aktuellen Zeitraum analysiert. Durch den Vergleich der Bewertungen in den verschiedenen Kategorien werden Stärken und Bereiche ermittelt, in denen sich ein Agent verbessern kann.
Die Leistungsübersicht des Agenten bietet auch umsetzbare Informationen, um die Leistung eines Agenten in bestimmten Bereichen zu verbessern.
Einzelne Messwerte
Auf der Plattform für die Interaktion mit Agenten werden die Leistungsdaten von Agenten für alle Scorecards für einen von Ihnen ausgewählten Zeitraum angezeigt. Quality AI verwendet eigene Messwerte, um Leistungsdaten zu messen. Die Leistungsdaten von Agenten werden in die folgenden beiden Kategorien unterteilt:
- Scorecard-Messwerte (qualitätsbezogen)
- Betriebliche Messwerte
Scorecard-Messwerte (qualitätsbezogen)
Für jede Frage auf jeder Scorecard werden auf der Plattform für die Interaktion mit Agenten die folgenden Daten zur Agentenleistung angezeigt:
- Durchschnittliche Qualitätsbewertung
- Vergleich der durchschnittlichen Qualitätsbewertungen zwischen dem ausgewählten Agenten und anderen Agenten in der ausgewählten autorisierten Ansicht
- Vergleich der durchschnittlichen Qualitätsbewertung zwischen dem aktuellen und dem vorherigen Zeitraum
Betriebliche Messwerte
Auf der Plattform für die Interaktion mit Agenten wird auch ein separates Diagramm der Änderungen für jeden der folgenden Messwerte im ausgewählten Zeitraum angezeigt. In jedem Diagramm werden auch die folgenden Messwerte angezeigt, die über alle Agenten in der ausgewählten autorisierten Ansicht gemittelt wurden. Mit diesem Durchschnitt können Sie die Leistungen des ausgewählten Agenten mit denen anderer Agenten vergleichen.
- Anruflautstärke
- Durchschnittlicher CSAT
- Durchschnittliche Bearbeitungszeit
- Durchschnittlicher Anteil der Stille (gilt für Sprachagenten)
Fachwissen und Coaching-Möglichkeiten
Die Plattform für die Interaktion mit Agenten hilft dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen Agenten im Vergleich zu ihren Kollegen gut abschneiden und in denen sie sich verbessern müssen. Die Plattform ermittelt sowohl Fachwissen als auch Coaching-Möglichkeiten in Bezug auf Themen, die mit der Themenmodellierung oder Scorecard-Fragen identifiziert wurden. Die Plattform verwendet Quality AI-Bewertungen, um die Leistung eines Agenten zu bewerten, und vergleicht sie mit den Bewertungen anderer Agenten in derselben autorisierten Ansicht.
- Fachwissen: Themen oder Scorecard-Fragen, für die die durchschnittliche Qualitätsbewertung oder die durchschnittliche Fragebewertung des Agenten im oberen 30. Perzentil dieser Bewertungen unter allen Agenten in derselben autorisierten Ansicht lag.
- Coaching-Möglichkeiten: Themen oder Scorecard-Fragen, für die die durchschnittliche Qualitätsbewertung oder die durchschnittliche Fragebewertung des Agenten im unteren 30. Perzentil unter allen Agenten in derselben autorisierten Ansicht lag.
Um beispielsweise Fachwissen oder Coaching-Möglichkeiten in Bezug auf Themen zu ermitteln, geht die Plattform so vor:
- Berechnet die durchschnittliche Qualitätsbewertung für alle Scorecard-Fragen für Gespräche, die diesem Thema zugewiesen sind.
- Ordnet Agenten in einer autorisierten Ansicht nach ihren Bewertungen.
- Prüft, ob der Agent, dessen Seite Sie sich ansehen, im oberen oder unteren 30. Perzentil der Agentenliste liegt. - Wenn nicht, werden keine Einträge angezeigt. - Wenn ja, werden das Thema und die Bewertung des Agenten für dieses Thema als Fachwissen oder Coaching-Möglichkeit angezeigt.
Die Plattform für die Interaktion mit Agenten verwendet denselben Prozess, um Fachwissen und Coaching-Möglichkeiten für Scorecard-Fragen zu berechnen.
Beispiel
Angenommen, eine autorisierte Ansicht enthält Daten zu fünf Agenten, jeweils mit einer durchschnittlichen Qualitätsbewertung für zwei Themen.
| Agent | Thema 1: Abrechnungsprobleme | Thema 2: Kundenretouren |
|---|---|---|
| Alice | 80% | 30% |
| Bob | 70% | 40% |
| Charlie | 60% | 50% |
| Dan | 50% | 60% |
| Eve | 40% | 70% |
Wenn Sie die Seite der Plattform für die Interaktion mit Agenten für Alice aufrufen, die im oberen 30. Perzentil für Abrechnungsprobleme liegt, werden Abrechnungsprobleme als ihr Fachwissen angezeigt. Da sie im unteren 30. Perzentil für Kundenretouren liegt, wird dieses Thema als ihre Coaching-Möglichkeit aufgeführt.
Prüfungen
Schließlich zeigt die Plattform für die Interaktion mit Agenten eine Liste der Gesprächsbewertungen des Agenten an.