Descrever opções de relatório e visualização de dados no Dynamics 365 Customer Service
Um centro de contato típico, como o centro de contato da Contoso Coffee, pode lidar com milhares de chamadas por dia. Embora os detalhes de casos de suporte individuais sejam diferentes, geralmente há semelhanças entre eles. Por exemplo, um cliente pode ter um problema para ligar máquina de café, enquanto outro pode relatar um problema em que a máquina não permanece ligada. Embora sejam problemas diferentes, ambos estão relacionados à energia. O agrupamento de casos com base em semelhanças pode fornecer à sua organização uma representação mais precisa de tendências emergentes, tempos de solução, satisfação do cliente e muito mais. Por exemplo, se 25% das chamadas na semana passada foram problemas relacionados à energia, convém se aprofundar nas chamadas.
Você pode examinar mais detalhadamente itens como:
Quanto tempo, em média, os agentes gastam nessas chamadas?
Como isso se compara à semana passada ou ao desempenho anterior em um período específico?
- Isso representa um aumento de volume ou corresponde a uma semana normal?
O que mais sabemos sobre esses casos?
Ao se aprofundar, a Contoso percebe que 90% dos casos estavam relacionados a máquinas que não ligavam. Você pode usar esses dados para melhorar a eficiência organizacional. Após algumas pesquisas, identificou-se que poderia ser um destes dois problemas:
Interruptor com defeito: um interruptor com defeito na máquina resulta em um curto pico de energia, seguido pelo escurecimento da tela da máquina. Normalmente, nesse caso, uma máquina de substituição precisa ser enviada.
Cabo de Alimentação com defeito: um cabo com falha significa que nada acontece quando o cliente tenta ligar a máquina. Esse problema é facilmente resolvido enviando um novo cabo ao cliente.
Para ajudar a resolver o problema, a Contoso Coffee cria um bot de SAC que inclui etapas de solução de problemas para solucionar problemas relacionados à energia. Se o produto tiver um cabo de alimentação com defeito, o bot poderá ajudar o cliente a enviar um cabo de substituição. Se o produto tiver um interruptor com defeito, o bot poderá transferir o cliente para um agente humano a fim de prosseguir com a solução de problemas antes de enviar um produto substituto. Uma medida simples como essa poderia reduzir o volume de chamadas de agentes individuais da Contoso Coffee em 20% ou mais.
Os painéis de insights do Customer Service e do Omnicanal para Customer Service ajudam você a entender melhor os diferentes fatores que podem melhorar o SAC da sua organização. Gráficos, KPIs (indicadores chave de desempenho) e detalhamentos visuais de casos de suporte de sua organização são combinados com insights gerados por IA sobre casos, agentes e tópicos que contribuem para as tendências gerais.
Os painéis de insights abrangem o Customer Service, o Omnicanal para Customer Service e o Gerenciamento do Conhecimento. Com os painéis do Customer Service, você pode exibir um resumo detalhado do desempenho e examinar relatórios minuciosos sobre seus agentes e tópicos. Da mesma forma, os painéis do Omnicanal para Customer Service fornecem uma exibição da operação de suporte nos canais. Para gerentes de conhecimento, a análise de pesquisa de conhecimento oferece insights sobre os termos de pesquisa usados pelos agentes para descobrir o conteúdo necessário a fim de resolver os problemas dos clientes.
A inteligência artificial agrupa automaticamente casos em tópicos usando a compreensão de linguagem natural, como agrupar casos de produtos defeituosos em um único tópico. Os tópicos permitem que você descubra e adapte as tendências atuais e emergentes, identifique áreas problemáticas e melhore o sentimento da marca. Ao identificar e corrigir problemas antes que eles afetem clientes, você pode fornecer melhores experiências de SAC.
A tecnologia habilitada por IA facilita a tomada de decisões embasadas que está relacionada à melhoria das taxas de resolução, à redução dos tempos de espera e à diminuição dos custos de SAC. Você pode usar insights de solução de ocorrência, tendências de lista de pendências e comparações históricas para avaliar o desempenho do agente e o impacto nos negócios e resolver ineficiências no sistema.
Relatórios de análise histórica do SAC
Resumo: fornece uma ampla visão geral da experiência de SAC em sua organização. A tecnologia de IA mostra os tópicos que estão gerando o maior volume e os tópicos emergentes com a maior taxa de alteração em termos de volume.
Agente: painel Agente mostra gráficos e KPIs de agentes individuais e o desempenho geral do agente.
Tópicos do Caso: o painel Tópicos do Caso mostra um detalhamento de casos e dos tópicos atribuídos.
Relatórios de análise histórica omnicanal
Conversa: o painel Conversa oferece uma ampla visão geral da experiência de SAC de suporte assistido em sua organização.
Fila: o painel Fila oferece uma ampla visão geral da experiência de SAC em sua organização, fornecendo insights sobre como as filas específicas estão operando.
Agente: o painel Agente mostra gráficos e KPIs que você pode usar para guiar os agentes e compreender o desempenho geral do agente.
Bot: o painel Bot mostra gráficos e KPIs que você pode usar para entender como os bots estão desempenhando uma função em uma organização de suporte.
Tópicos de Conversa: o painel Tópicos mostra uma análise detalhada das conversas e seus tópicos atribuídos.
