Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Évaluations des performances des interactions en libre-service dans Connect Customer
Connect Customer vous permet d'évaluer automatiquement la qualité des interactions en libre-service et d'obtenir des informations agrégées pour améliorer l'expérience client. Les responsables peuvent définir des critères personnalisés pour évaluer la qualité des interactions en libre-service, qui peuvent être remplis manuellement ou automatiquement à l'aide des informations issues des analyses conversationnelles et d'autres données Connect Customer. Par exemple, vous pouvez évaluer automatiquement si l'agent IA ne parvient pas à comprendre le client à plusieurs reprises, ce qui se traduit par un mauvais sentiment du client et le transfert vers un agent humain. Les responsables peuvent examiner ces informations de manière globale et sur les contacts individuels, ainsi que les enregistrements et les transcriptions des interactions en libre-service, afin d'identifier les opportunités d'amélioration des performances des robots ou des agents d'IA.
Note
Les évaluations des performances des interactions en libre-service ne sont disponibles que dans le cadre de Connect Customer (avec une IA illimitée). Pour plus d'informations, consultez la section Tarification de Connect Customer
Pour évaluer automatiquement les interactions en libre-service, vous devez d'abord le faire Activez l'analyse conversationnelle dans Connect Customer Conversational Analytics (les interactions automatisées incluent les flux de travail en libre-service et après les appels, tels que les enquêtes). Les évaluations des performances peuvent évaluer l'ensemble de l'interaction en libre-service, qu'elle soit gérée par Touch Tone, par des robots Lex, par des agents Connect Customer AI ou par des robots personnalisés au sein de Connect Customer. Les étapes pour configurer des évaluations automatisées des interactions en libre-service sont les suivantes :
Notez qu'après avoir configuré l'automatisation sur un formulaire d'évaluation (étape 2), vous pouvez utiliser le même formulaire pour les évaluations AI-assisted (humaines impliquées). Vous pouvez démarrer manuellement une évaluation, après quoi l'IA renseigne automatiquement les réponses. Vous pouvez ensuite revoir ou réviser les réponses avant de les soumettre. Cette approche vous permet également de tester et d'optimiser l'automatisation avant de configurer des règles pour soumettre automatiquement des évaluations (étape 3).
Étape 1 : Création d'un projet de formulaire d'évaluation
Vous pouvez définir des critères personnalisés pour évaluer les interactions en libre-service. Ces critères peuvent mesurer la résolution en libre-service, l'expérience client ou le comportement des bot/AI agents. Pour évaluer les interactions en libre-service, définissez le type d'interaction Contact comme interaction automatique dans des paramètres supplémentaires :
Comment définir le type d'interaction des contacts
Lorsque vous créez ou modifiez un formulaire d'évaluation, choisissez Paramètres supplémentaires, puis sous Type d'interaction avec contact, sélectionnez Interaction automatisée. Si vous ne définissez pas cette option, le formulaire utilise par défaut l'interaction avec les agents et ne peut pas être utilisé pour évaluer les contacts automatisés (en libre-service).
Voici un exemple de formulaire d'évaluation :
- Section 1 : Self-service succès
-
-
1.1 Le contact a-t-il été traité en libre-service, sans transfert à un agent humain ? (Sélection unique)
-
1.2 Le client a-t-il pu répondre lui-même à au moins un de ses besoins ? (Sélection unique)
-
- Section 2 : L'expérience client
-
-
2.1 Quel a été le score global de satisfaction des clients pendant le self-service ? (Numéro)
-
2.2 Le client a-t-il exprimé de la frustration lors du self-service ? (Sélection unique)
-
- Section 3 : Comportements des agents d'IA
-
-
3.1 L'agent IA n'a-t-il pas compris le client et lui a-t-il demandé de se répéter ? (Sélection unique)
-
3.2 L'agent de l'IA a-t-il été grossier ou agressif envers le client à un moment ou à un autre ? (Sélection unique)
-
Pour plus de détails, consultez Créez un formulaire d'évaluation dans Connect Customer.
Étape 2 : configurer l'automatisation
Vous pouvez remplir automatiquement les évaluations des interactions en libre-service à l'aide de l'IA générative intégrée dans les formulaires d'évaluation, les règles et les mesures intégrées telles que le sentiment des clients.
Automatisation à l'aide d'une IA générative intégrée
Tapez la question, les instructions et les options de réponse à utiliser par l'IA pour évaluer les performances des interactions en libre-service. Sous Automatisation pour répondre à une question, sélectionnez Option 3 : IA générative. L'IA interprète le texte de la question, les instructions relatives à la question et analyse la transcription de l'interaction en libre-service pour renseigner l'une des options de réponse.
Utilisez @ pour saisir des mots clés que l'IA générative peut comprendre. Les mots système, agent d'IA et bot font actuellement référence à tout participant non humain qui interagit avec le client. Vous pouvez utiliser ces mots de façon interchangeable.
Automatisation à l'aide de règles
Commencez par définir une règle :
-
Dans le menu de navigation, choisissez Analytique et optimisation, Règles.
-
Sélectionnez Créer une règle, Analytique conversationnelle.
-
Sous Quand, utilisez la liste déroulante pour choisir l'analyse après l'appel ou l'analyse après le chat.
Exemples de règles que vous pouvez créer :
- Self-service confinement
-
-
Ajoutez une nouvelle condition vérifiant que la file d'attente n'a pas été attribuée et que le contact a été traité lors de l'interaction automatisée.
-
Vous pouvez également utiliser le langage naturel pour confirmer que le client n'a pas demandé d'agent humain lors de l'interaction automatisée avec le bot Lex ou l'agent IA.
Note
Connect Customer comprend les mots clés suivants selon les règles de correspondance sémantique :
-
Système : désigne un bot ou un agent d'IA
-
Agent : Fait référence à l'agent humain
-
Client : personne qui interagit avec le centre d'appels
-
Interaction automatisée : partie de l'interaction avec le client où l'agent humain n'était pas présent lors de la conversation, y compris l'interaction en libre-service avec le bot ou l'agent IA, et le temps d'attente dans la file d'attente
-
Interaction entre l'agent humain et l'agent humain : interaction entre le client et l'agent humain
-
Si vous utilisez un agent Connect Customer AI, vous pouvez également vérifier si l'agent IA pour le self-service est passé à un humain ou non.
-
- Self-service succès pour au moins un objectif
-
Créez une règle en utilisant le langage naturel - condition de correspondance sémantique :
« Au cours de l'interaction automatisée, le système a répondu avec succès à au moins une des demandes des clients, par exemple en fournissant des informations ou en répondant à une autre demande de service. »
- Bot/AI l'agent ne comprend pas le client
-
Créez une règle en utilisant le langage naturel - condition de correspondance sémantique :
« Le système n'a pas compris le client et lui a demandé de se répéter. »
- Le client a exprimé sa frustration
-
Créez une règle en utilisant le langage naturel - condition de correspondance sémantique :
« Le client a exprimé sa frustration lors de l'interaction automatisée. »
Après avoir défini une règle, vous pouvez l'utiliser pour répondre à des questions à sélection unique ou à sélection multiple dans votre formulaire d'évaluation. Par exemple, si vous avez créé une règle pour vérifier le confinement en libre-service, vous pouvez l'utiliser pour répondre à la question de savoir si le contact a été géré en libre-service.
Automatisation à l'aide de métriques
Vous pouvez utiliser les statistiques de contact pour répondre automatiquement aux questions relatives à l'expérience en libre-service. Par exemple, vous pouvez vérifier le sentiment des clients lors de l'interaction automatisée. Pour utiliser les statistiques, assurez-vous que le type de question est choisi comme Nombre.
Après avoir configuré l'automatisation pour chaque question, vous activez l'option Activer la soumission automatique des évaluations et activez le formulaire. Vous serez ensuite invité à créer une règle pour soumettre automatiquement le formulaire d'évaluation.
Pour plus de détails, consultez Étape 6 : activer les évaluations automatiques.
Étape 3 : définir une règle pour soumettre automatiquement des évaluations des interactions en libre-service
Vous pouvez utiliser les conditions suivantes pour identifier des interactions spécifiques en libre-service.
- Agent d'IA
-
Pour déclencher une évaluation des interactions en libre-service, vous pouvez identifier si des agents IA spécifiques étaient actifs sur le contact. Vous pouvez également rechercher une version spécifique de l'agent AI.
- Attributs de contact personnalisés et attributs de segment de contacts
-
Vous pouvez également utiliser des attributs de contact personnalisés et des attributs de segment de contact définis dans les flux pour identifier des flux de travail, des robots, des intentions ou des résultats spécifiques des clients. Par exemple, vous pouvez définir un attribut de contact dans les flux,
pizzaOrderBot = truesi un bot Lex appelé « Pizza Order Bot » est invoqué pendant la conversation.
Après avoir défini les conditions :
-
Sur la page Définir des actions, indiquez un nom de catégorie pour identifier la règle.
-
Choisissez Ajouter une action, sélectionnez Soumettre une évaluation automatique et sélectionnez le formulaire que vous souhaitez utiliser pour soumettre automatiquement une évaluation. (Cette action est déjà sélectionnée sur la page si vous avez créé la règle lorsque vous activez le formulaire.)
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Créez une règle dans l'analyse conversationnelle qui soumet une évaluation automatique.
