A IA de qualidade usa um modelo de IA para analisar automaticamente as conversas de atendimento ao cliente ou as interações entre agentes de central de atendimento e usuários. O modelo de IA analisa transcrições de chat ou voz.
É possível realizar as seguintes operações em tags personalizadas ao editar uma visão geral.
- Adicione tags a perguntas atuais.
- Remova tags de perguntas atuais.
Detalhes da conversa
As conversas contêm os seguintes detalhes: Esses detalhes incluem identificadores e métricas para análise.
- ID do agente: um número exclusivo atribuído a cada agente que identifica as conversas que ele atendeu.
- Pontuação total do agente: a pontuação média da performance de um agente em todas as conversas dele.
- AHT: tempo médio de atendimento, a duração média das conversas de um agente em um período especificado.
- Pontuação média do agente: a média de todas as pontuações totais dos seus agentes. Consulte Pontuação total do agente.
- Índice de qualidade médio do agente: média dos índices de qualidade produzidos pelas conversas de um único agente em um período especificado. Consulte Índice de qualidade.
- Pontuação média da conversa: pontuação média em todas as conversas.
- Índice de qualidade médio: média do índice de qualidade em um período especificado. Consulte Índice de qualidade.
- Canal: o meio de conversa entre um cliente e um agente. O canal tem um de dois valores: voz ou chat.
- ID da conversa: um número exclusivo atribuído para identificar cada conversa de atendimento ao cliente.
- Pontuação total da conversa: soma das pontuações das perguntas em uma única conversa.
- CSAT: classificação da satisfação do cliente, geralmente variando de 1 a 5.
- Duração: tempo da conversa, do início ao fim.
- Tópico principal: a questão discutida durante uma conversa, determinada pela modelagem de tópicos. A IA de qualidade só mostra um assunto principal se você usou a modelagem de tópicos na conversa.
- Índice de qualidade: a pontuação geral atribuída a um quadro de visão geral.
- Pergunta: usada para avaliar o desempenho de um agente em uma conversa. Você insere suas perguntas na IA de qualidade, e o agente é avaliado com base no atendimento aos critérios de cada pergunta.
- Sentimento: o principal estado emocional transmitido pela conversa. O sentimento tem um de três valores: positivo, neutro ou negativo. A IA de qualidade só mostra um sentimento se você usou a análise de sentimentos na conversa.
- Silêncio: período em que nem o cliente nem o atendente falaram ou digitaram.
- Data de início: a data em que a conversa começou.
- Horário de início: o horário em que a conversa começou.
- Volume total: o número total de conversas que um único agente atendeu em um período especificado.
Visões gerais
O quadro de pontuação é uma estrutura estruturada usada para avaliar a qualidade da conversa e a performance dos agentes da central de atendimento durante as conversas. Cada central de atendimento tem os próprios quadros de indicadores.
Cada quadro de visão geral consiste nas seguintes informações:
- Pergunta (exemplo: o agente fez um elogio adequado ao produto?).
- Opcional: tag para agrupar as perguntas em categorias.
- Instruções para interpretar a pergunta e definir cada opção de resposta.
- Tipo de resposta (pode ser texto, números ou sim/não).
- Opções de resposta que definem as respostas possíveis com base no tipo de resposta (por exemplo, sim e não, uma lista de números ou algumas respostas de texto).
- Pontuação para definir os pontos ganhos por cada opção de resposta. A pontuação máxima de uma única pergunta é determinada pela maior pontuação entre todas as opções de resposta.
É possível criar vários quadros de visão geral em um único projeto do Google Cloud . Se cada tabela tiver perguntas diferentes, você poderá ver vários índices de qualidade para as mesmas conversas. Cada pontuação é baseada em critérios diferentes.
Perguntas predefinidas
Você pode usar perguntas predefinidas no seu quadro de visão geral com perguntas e opções de resposta que não podem ser editadas. O Customer Experience Insights define as instruções e as opções de resposta. Essas perguntas têm um ID que indica a versão. Você pode adicionar perguntas predefinidas a qualquer quadro de avaliação para usar na análise de IA de qualidade.
As perguntas predefinidas identificam as seguintes métricas de resultado da conversa:
- Resultado da conversa
- Iniciador de encaminhamento
- Utilidade do agente
- Satisfação do usuário
Resultado da conversa
Os resultados da conversa identificam o resultado da conversa no contexto da tarefa do usuário.
- Abandonada: o usuário parou de responder ou saiu da conversa antes que qualquer uma das tarefas dele fosse concluída e sem ser encaminhada para um atendente humano.
- Parcialmente resolvido: o agente entendeu a intenção do usuário e concluiu algumas, mas não todas as tarefas. A conversa terminou antes que todas as tarefas do usuário fossem concluídas.
- Escalonada: conversa transferida para um agente humano, iniciada por solicitação do usuário.
- Redirecionada: conversa transferida para um agente humano, iniciada pelo agente.
- Resolvida com sucesso: o agente entendeu a intenção do usuário, concluiu as tarefas dele e recebeu um reconhecimento explícito do usuário ao final da conversa.
Iniciador de encaminhamento
O iniciador de encaminhamento identifica se há um encaminhamento para um agente humano e quem iniciou esse processo.
- Usuário: o usuário iniciou um encaminhamento para um atendente humano.
- Agente: o agente iniciou um encaminhamento para um agente humano.
- Sem transferência: a conversa não foi encaminhada para um agente humano. Isso inclui casos em que o agente redirecionou o usuário para um recurso diferente para resolver a solicitação, mas não encaminhou para um agente humano.
Utilidade do agente
A utilidade do agente identifica se a resposta dele foi útil do ponto de vista do usuário. Essa métrica é baseada na conversa completa.
- Útil: o agente forneceu informações úteis ao usuário, resolveu ou atendeu parcialmente à intenção dele ou o redirecionou para um recurso adequado para resolver a solicitação.
- Inútil: o agente não forneceu informações úteis ao usuário e não atendeu à intenção dele. Isso inclui casos em que o agente interpretou mal a solicitação do usuário ou forneceu informações incorretas para a tarefa.
Satisfação do usuário
A satisfação do usuário identifica se ele expressou insatisfação ou rejeitou a solução final, ficou chateado ou se tornou abusivo.
- Insatisfeito: o usuário expressou insatisfação com a resposta do agente, rejeitou explicitamente a solução ou ficou chateado.
- Não ficou claro ou satisfeito: o usuário não expressou insatisfação ou raiva com a resposta principal do agente e não a rejeitou.
Tags personalizadas
Use tags para agrupar perguntas em categorias em um determinado quadro de avaliação. Cada projeto inclui tags padrão de BUSINESS, COMPLIANCE e CUSTOMER. Além dessas três tags, você pode usar o Customer Experience Insights para criar suas próprias tags personalizadas. As tags personalizadas são limitadas a 10 por projeto do Google Cloud . Se forem necessárias mais de 10 tags, entre em contato com seu ponto de contato do Customer Experience Insights.
Pontuações de conversação
A IA de qualidade avalia automaticamente as conversas com base nos quadros de pontuação fornecidos. Para cada pergunta, faça o seguinte:
- Defina o tipo de resposta.
- Liste as possíveis opções de resposta.
- Defina a pontuação para cada opção de resposta.
Uma visão geral
Uma pontuação de conversa consiste no total recebido dividido pela pontuação máxima possível para essa conversa. A pontuação total recebida é a soma de todos os pontos obtidos com as opções de resposta atribuídas a cada pergunta. A pontuação máxima possível é a soma das pontuações máximas de cada pergunta. Qualquer pergunta com uma resposta N/A;Não aplicável" é removida do cálculo da pontuação da conversa. A pontuação da conversa é mostrada como uma porcentagem.
Várias visões gerais
Uma conversa pode receber várias pontuações. Cada pontuação reflete a performance do agente durante a conversa de acordo com as perguntas em uma única visão geral. Quando cada tabela tem um grupo diferente de perguntas, é possível avaliar uma única conversa com base em vários tipos de perguntas.
Atualizações manuais
Depois de analisar uma conversa, você pode atualizar manualmente a resposta para qualquer pergunta. Quando você atualiza uma resposta manualmente, a IA de qualidade ajusta automaticamente a pontuação dessa pergunta e a pontuação da conversa correspondente. Além disso, o console da IA de qualidade marca essa pergunta e conversa com um ícone visual para indicar que a resposta foi atualizada manualmente. Por fim, a IA de qualidade adiciona automaticamente qualquer resposta atualizada manualmente como um exemplo de conversa para melhorar o modelo de IA.
Menu de fontes
No console do Customer Experience Insights, cada página da seção "IA de qualidade" inclui um menu Origem. Esse menu lista suas visões gerais para que você possa escolher quais informações mostrar.
Por exemplo, na página Conversas, você pode conferir as pontuações de cada conversa. Essas pontuações dependem do scorecard usado pela IA de qualidade para avaliar as conversas. Portanto, se você selecionar um quadro de visão geral diferente no menu Origem, as pontuações das mesmas conversas poderão mudar.
Exemplos
Os exemplos a seguir ilustram como uma pontuação de conversa é calculada.
Exemplo 1
Se o seguinte for verdadeiro:
- Uma tabela de avaliação tem 10 perguntas
- Cada pergunta é do tipo "sim" ou "não"
- Sim recebe uma pontuação de 1 e Não recebe 0
- Uma conversa recebeu todas as respostas "Sim"
Então, a pontuação da conversa é de 100%.
Exemplo 2
Se o seguinte for verdadeiro:
- Uma tabela de avaliação tem 10 perguntas
- Cada pergunta é do tipo "sim" ou "não"
- Sim recebe uma pontuação de 1 e Não recebe 0
- Uma conversa recebe 7 respostas "Sim", 2 "Não" e 1 "N/A".
Em seguida, a pergunta "N/A" é removida, deixando um total de 9 pontos possíveis. A conversa recebeu 7 de 9 pontos possíveis. A pontuação da conversa é arredondada e mostrada como 78%.