智能分类是一项人工智能功能,可以自动检测罚单是关于什么(其意图),用什么语言写的,以及客户的信息是积极的还是消极的(其情绪)。您可以使用此信息自动将票据路由到正确的组,创建视图以对类似类型的请求进行分组,并报告客户提交的票据类型的趋势。
因为智能分类可能会影响票务工作流的不同区域,所以您可能不知道从哪里开始。本文讨论了开始使用智能分类的一些最佳实践。
有关智能分类的详细信息,请参见智能分诊资源亚博电脑端.
本文包含以下主题:
了解它是如何工作的,并打开它
智能分类可以对代理的工作流程产生强大的影响,通过根据其意图、语言或情绪自动识别和路由票据,可以为每个票据节省30到60秒的时间。
但是,在对分类或路由工作流进行任何更改之前,了解智能分类如何对帐户中的票证进行分类是很有帮助的。了解客户的具体意向值和趋势将帮助您决定哪些工作流程更改将最好地改善代理和客户体验。
一般来说,我们建议从以下四个步骤开始:
- 了解智能分类是如何工作的从提交票到解决。您还应该了解系统是如何在票上填充意图、语言和情感值.
- 启用智能分流开始允许你账户里的票按意图、语言、情感或三者全部分类。
- 构建报告来分析智能分类结果从你的票中看到趋势。当您开始时,请考虑为意图、语言和情感构建单独的报告,以允许您一次专注于一种预测类型。
- 等待大约两周允许足够的门票样本大小,以丰富的智能分类。
分析和微调结果
几周后,智能分类系统应该已经为您提供了足够丰富的票证,以便您能够决定采取哪些行动。下面几节将介绍在执行此分析时需要考虑的一些附加问题。
识别预测意图、语言和情绪的趋势
首先,看看你上面建立的报告,并检查高信心票和中等信心票。寻找趋势,并决定是否要采取行动来改善它们。
趋势 | 需要考虑的行动 |
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最普遍的意图和语言是什么? |
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你们在一起有什么目的吗? |
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预测的意图和语言与每张票上的初始信息一致吗? |
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顾客情绪有什么趋势?负面情绪票对特定产品或类别是否特别普遍? |
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决定你想要改进的指标
接下来,决定哪个指标对你的团队最重要。你想提高CSAT评分,更一致地满足sla,改善第一反应时间,减少小组任务,还是其他什么?
从一个或两个指标开始,或者可能是意图的一个子集,并考虑工作流更改如何改善整体体验。首先针对这些领域,以获得智能分类的最大影响。
在迭代过程中设计、实现和报告
无论您决定进行何种更改,请记住这是一个迭代过程。您将确定趋势,做出相应的更改,跟踪这些更改的成功,并重复。
在设计、实现和报告工作流程变更时,需要考虑以下几个问题:
- 工作流有效所需要的最高程度的信心是什么?例如,是否可以发送所有将具有特定意图的票发送到指定的组,并要求他们手动重新路由,如果意图错误,或者应该仅将具有高置信度的票发送到该组?
- 工作流是否应该应用标记或更新其他票据属性,以便将来更容易地进行报告?
与你的代理建立双向沟通
通知你的代理人你所做的任何改变,这样他们就能提供反馈,不管是好的还是坏的。
例如,考虑设置宏在代理有反馈的地方标记票据,并包含一个内部注释,在那里他们可以记录他们对工作流程的反馈。
询问你的代理人他们对门票的痛点。如果有一组特定的意图,他们看到的复杂性,集思广益的方法来调整你的工作流程,以改善代理和客户的体验。
5个评论
你能解释一下在这个功能中检测语言和不使用这个功能的人有什么不同吗?这与Zendesk目前为所有帐户使用的基于电子邮件的语言检测有何不同?亚博
嗨杰克Bantz,这将工作为现场聊天门票?
CJ约翰逊-智能分类将检测任何启用智能分类的渠道的所有新票证的语言。的语言检测的替代方法特别关注用户创建事件。例如,智能分类可用于检测属于被分配了错误语言(通过上述文章中的方法/例外之一)的用户的票据的语言,或者是多语言的,并且可以用他们最舒适的语言联系支持。这允许对每个票证进行适当的语言考虑—假设它是通过支持智能分类的通道创建的。
Riah老挝-智能分类不适用于实时聊天或消息传递。它只适用于异步通道,如电子邮件、web表单和API。您可以阅读有关配置的更多信息在这里.
杰克Bantz
是否有一种方法可以设置触发器和自动化,以排除基于在以前的触发器/自动化上添加的标记的存在的分类?
伊恩•马斯顿你的意思是你想要智能分类系统根据特定条件完全忽略特定的门票吗?
如果是这样的话——此时包含/排除票证的唯一方法是基于票证渠道和排除代理创建的票证的选项(在智能分类的管理设置中)。
如果更改范围太广,我的建议是依赖于业务规则顺序,并使用标记的存在来覆盖可能使用基于后续触发器/自动化中的智能分类条件实现的操作。
考虑到这一点,你希望看到什么样的排除条件?这是否可以不引用触发器应用的操作,而是引用其他参数?如果有,是什么类型的参数?
智能分类丰富几乎在创建票证的同时启动,此时只有主题和消息体被用于预测。如果为创建后添加的标记或其他值添加了额外的检查,这将意味着添加丰富的延迟。
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