Quality AI utilizza un modello di AI per analizzare automaticamente le conversazioni di assistenza clienti o le interazioni tra gli agenti del contact center e gli utenti. Il modello di AI analizza le trascrizioni di chat o vocali.
Dettagli conversazione
Le conversazioni contengono i seguenti dettagli. Questi dettagli includono identificatori e metriche per l'analisi.
- ID agente: un numero univoco assegnato a ogni agente che identifica le conversazioni gestite.
- Punteggio totale agente: il punteggio medio del rendimento di un agente nelle sue conversazioni.
- AHT: Average Handling Time, la durata media delle conversazioni di un agente in un periodo specificato.
- Punteggio medio agente: la media dei punteggi totali di tutti gli agenti. (Consulta Punteggio totale agente.)
- Punteggio di qualità medio agente: la media dei punteggi di qualità prodotti dalle conversazioni di un singolo agente in un periodo specificato. (Consulta Punteggio di qualità.)
- Punteggio medio conversazione: il punteggio medio di tutte le conversazioni.
- Punteggio di qualità medio: la media del punteggio di qualità in un periodo specificato. (Consulta Punteggio di qualità.)
- Canale: il mezzo di conversazione tra un cliente e un agente. Il canale ha uno dei due valori: voce o chat.
- ID conversazione: un numero univoco assegnato per identificare ogni conversazione di assistenza clienti.
- Punteggio totale conversazione: la somma dei punteggi delle domande in una singola conversazione.
- CSAT: il punteggio di soddisfazione dei clienti dai metadati della conversazione, in genere compreso tra 1 e 5.
- Durata: il tempo che intercorre tra l'inizio e la fine della conversazione.
- Argomento principale: la preoccupazione discussa durante una conversazione, determinata dalla modellazione degli argomenti. Quality AI mostra un argomento principale solo se hai utilizzato la modellazione degli argomenti nella conversazione.
- Punteggio di qualità: il punteggio complessivo assegnato a un prospetto.
- Domanda: utilizzata per valutare il rendimento di un agente in una conversazione. Inserisci le domande in Quality AI e l'agente viene valutato in base al fatto che abbia soddisfatto i criteri per ogni domanda.
- Sentiment: il principale stato emotivo espresso dalla conversazione. Il sentiment ha uno dei tre valori: positivo, neutro o negativo. Quality AI mostra un sentiment solo se hai utilizzato sentiment analysis nella conversazione.
- Silenzio: il tempo durante il quale né il cliente né l'agente hanno parlato o scritto.
- Data di inizio: la data in cui è iniziata la conversazione, in base alla regione dell' agente.
- Ora di inizio: l'ora in cui è iniziata la conversazione, in base alla regione dell' agente.
- Volume totale: il numero totale di conversazioni gestite da un singolo agente in un periodo specificato.
Prospetti
Il prospetto è un framework strutturato utilizzato per valutare la qualità della conversazione e il rendimento degli agenti del contact center durante le conversazioni. Ogni contact center ha i propri prospetti.
Ogni prospetto è composto dalle seguenti informazioni:
- Domanda (ad esempio: l'agente ha fornito un complimento appropriato al prodotto?).
- (Facoltativo) Tag per raggruppare le domande in categorie.
- Istruzioni per interpretare la domanda e definire ogni opzione di risposta.
- Tracciamento per includere eventi di sistema e metadati.
- Tipo di risposta (può essere testo, numeri o sì/no).
- Opzioni di risposta che definiscono le possibili risposte in base al tipo di risposta (ad esempio, sì e no, un elenco di numeri o alcune risposte di testo).
- Punteggio per impostare i punti guadagnati per ogni opzione di risposta. Il punteggio massimo per una singola domanda è determinato dal punteggio più alto tra tutte le opzioni di risposta.
Puoi creare più prospetti in un singolo Google Cloud progetto. Se ogni prospetto contiene domande diverse, puoi visualizzare più punteggi di qualità per le stesse conversazioni. Ogni punteggio si basa quindi su criteri diversi.
Domande predefinite
Puoi utilizzare domande predefinite nel prospetto con domande e opzioni di risposta che non puoi modificare. Customer Experience Insights (CX Insights) definisce le istruzioni e le opzioni di risposta. Queste domande hanno un ID che indica la loro versione. Puoi aggiungere domande predefinite a qualsiasi prospetto da utilizzare per l'analisi di Quality AI.
Le domande predefinite identificano le seguenti metriche:
- Esito della conversazione
- Iniziatore dell'escalation
- Avversione all'AI
Esito della conversazione
Gli esiti della conversazione identificano l'esito della conversazione nel contesto dell'attività dell'utente.
- Abbandonata: l'utente ha smesso di rispondere o ha abbandonato la conversazione prima che le sue attività fossero completate e senza che la conversazione fosse riassegnata a un agente umano.
- Risolta parzialmente: l'agente ha compreso l'intento dell'utente e ha completato alcune, ma non tutte, le attività dell'utente. La conversazione è terminata prima che tutte le attività dell'utente fossero completate.
- Riassegnata: la conversazione è stata trasferita a un agente umano su richiesta dell'utente.
- Reindirizzata: la conversazione è stata trasferita a un agente umano su iniziativa dell'agente.
- Risolta correttamente: l'agente ha compreso l'intento dell'utente, ha completato le attività dell'utente e ha ricevuto un riconoscimento esplicito da parte dell'utente al termine della conversazione.
- Sconosciuto: non è stato possibile identificare l'esito della conversazione.
Iniziatore dell'escalation
L'iniziatore dell'escalation identifica se è stata eseguita un'escalation a un agente umano e chi ha avviato la procedura.
- Utente: l'utente ha avviato un'escalation a un agente umano.
- Agente: l'agente ha avviato un'escalation a un agente umano.
- Nessun trasferimento: la conversazione non è stata riassegnata a un agente umano. Sono inclusi i casi in cui l'agente ha reindirizzato l'utente a un'altra risorsa per risolvere la sua richiesta, ma non ha eseguito l'escalation a un agente umano.
Avversione all'AI
La metrica di avversione all'AI evidenzia le situazioni in cui i clienti esprimono riluttanza, tentano di aggirare il sistema o mostrano frustrazione quando interagiscono con gli agenti virtuali all'inizio di una conversazione. Questa distinzione consente di separare la preferenza iniziale del cliente per un rappresentante umano dalle escalation standard causate da errori dell'agente virtuale in un secondo momento della sessione.
Quality AI classifica automaticamente ogni turno del cliente in uno dei seguenti livelli:
- Avversione elevata: l'utente si rifiuta di interagire con l'agente fin dall'inizio e non indica alcun intento o problema, inclusi i messaggi con richieste dirette di un agente umano. In alternativa, l'utente esprime ostilità esplicita nei confronti dell'automazione con l'AI, ad esempio Non mi piace parlare con i robot.
- Avversione moderata: l'utente mostra riluttanza a interagire con l'agente virtuale fornendo solo un intento vago o eccessivamente generico (ad esempio, aiuto o problema) in modo che l'agente virtuale non disponga di informazioni sufficienti per fornire assistenza e richieda immediatamente un trasferimento a un agente umano. In alternativa, l'utente indica un intento, ma si rifiuta di rispondere alle domande di chiarimento di base dell'agente virtuale, insistendo per raggiungere un agente.
- Nessuna avversione: l'utente tratta l'agente virtuale come un canale di assistenza valido interagendo in modo naturale e fornendo dettagli del problema utili. Un esempio di escalation normale dovuta a un errore dell'agente virtuale, e non all'avversione all'AI, si verifica quando l'utente fornisce un intento specifico (ad esempio, Non ho internet) e in seguito esegue l'escalation perché l'agente virtuale ha fornito una risposta imprecisa o inutile.
Le dashboard di CX Insights e Customer Experience Agent Studio mostrano le seguenti metriche di avversione all'AI per monitorare le tendenze di escalation precoce:
- Tasso di avversione all'AI (scheda di riepilogo): mostra la percentuale di conversazioni complessive in cui i clienti dimostrano avversione all'AI nei primi due scambi di messaggi. Fai clic sulla scheda per aprire le metriche dettagliate.
- Suddivisione dell'avversione all'AI (grafico): suddivisione visiva della distribuzione tra i livelli di avversione elevata, moderata e nulla.
Seleziona la scheda di riepilogo o fai clic su una sezione del grafico di suddivisione per visualizzare i dettagli della sessione, filtrati per le conversazioni con avversione all'AI precoce.
Tag personalizzati
Utilizza i tag per raggruppare le domande in categorie in un determinato prospetto. Ogni progetto include i tag predefiniti BUSINESS, COMPLIANCE e CUSTOMER. Oltre a questi tre tag, puoi utilizzare CX Insights per creare i tuoi tag personalizzati. I tag personalizzati sono limitati a 10 per Google Cloud progetto. Se hai bisogno di più di 10 tag, contatta il tuo punto di contatto CX Insights.
I tag personalizzati sono indipendenti dalle domande o dai prospetti che contengono queste domande. Puoi creare tag personalizzati dalla pagina di gestione dei tag o dalla finestra di dialogo di creazione delle domande. Dopo aver creato un tag personalizzato, puoi applicarlo a qualsiasi domanda in qualsiasi prospetto di un progetto CX Insights.
Quando modifichi un prospetto, puoi eseguire le seguenti operazioni sui tag personalizzati.
- Aggiungere tag alle domande esistenti.
- Rimuovere tag dalle domande esistenti.
Punteggi delle conversazioni
Quality AI valuta automaticamente le conversazioni in base ai prospetti forniti. Per ogni domanda, segui questi passaggi:
- Definisci il tipo di risposta.
- Elenca le possibili opzioni di risposta.
- Imposta il punteggio per ogni opzione di risposta.
Un prospetto
Il punteggio di una conversazione è costituito dal punteggio totale ricevuto diviso per il punteggio massimo possibile per quella conversazione. Il punteggio totale ricevuto è la somma di tutti i punti ottenuti dalle opzioni di risposta assegnate per ogni domanda. Il punteggio massimo possibile è la somma dei punteggi massimi per ogni domanda. Qualsiasi domanda a cui è stata assegnata una risposta N/A viene rimossa dal calcolo del punteggio della conversazione. Il punteggio della conversazione viene visualizzato come percentuale.
Più prospetti
Una conversazione può ricevere più punteggi. Ogni punteggio della conversazione riflette il rendimento dell'agente durante la conversazione in base alle domande di un singolo prospetto. Se ogni prospetto contiene un gruppo di domande diverso, puoi valutare una singola conversazione in base a più tipi di domande.
Aggiornamenti manuali
Dopo aver analizzato una conversazione, puoi aggiornare manualmente la risposta a qualsiasi domanda. Quando aggiorni manualmente una risposta, Quality AI regola automaticamente il punteggio per quella domanda e il punteggio della conversazione corrispondente. Inoltre, la console di Quality AI contrassegna la domanda e la conversazione con un'icona visiva per indicare che la risposta è stata aggiornata manualmente. Infine, Quality AI aggiunge automaticamente qualsiasi risposta aggiornata manualmente come conversazione di esempio per migliorare il modello di AI.
Menu Sorgente
Nella console di CX Insights, ogni pagina della sezione Quality AI include un menu Sorgente. Questo menu elenca i prospetti in modo che tu possa scegliere quali informazioni visualizzare.
Ad esempio, nella pagina Conversazioni puoi visualizzare i punteggi di ogni conversazione. Questi punteggi dipendono dal prospetto in base al quale Quality AI ha valutato le conversazioni. Pertanto, se selezioni un prospetto diverso dal menu Sorgente , i punteggi delle stesse conversazioni potrebbero cambiare.
Esempi
I seguenti esempi illustrano come viene calcolato il punteggio di una conversazione.
Esempio 1
Se si verifica quanto segue:
- Un prospetto ha 10 domande.
- Ogni domanda è una domanda a cui si risponde con sì o no.
- Sì riceve un punteggio di 1 e No riceve 0.
- Una conversazione ha ricevuto tutte le risposte "Sì".
Il punteggio della conversazione è del 100%.
Esempio 2
Se si verifica quanto segue:
- Un prospetto ha 10 domande.
- Ogni domanda è una domanda a cui si risponde con sì o no.
- Sì riceve un punteggio di 1 e No riceve 0.
- Una conversazione ha ricevuto 7 risposte "Sì", 2 "No" e 1 "N/A".
La domanda "N/A" viene rimossa, quindi ci sono 9 punti totali possibili. La conversazione ha ricevuto 7 punti su 9 possibili. Il punteggio della conversazione viene arrotondato e visualizzato come 78%.