Компоненты важных данных об аналитике обслуживания

Определите, соответствуете ли вы целям обслуживания клиентов посредством простого показателя в важных данных аналитики обслуживания. Сочетание данных клиентов, ключевых показателей эффективности (КПЭ) и искусственного интеллекта (ИИ) помогает сервисной группе улучшить операции и сократить расходы.

• Включение компонента «Склонность к расширению важных данных»
  Для ожидаемой работы модели «Склонность к эскалации» необходимо изменить связанную пакетную трансформацию данных для интеграции прогнозируемой модели Einstein.
• Использование компонента «Склонность к расширению важных данных»
  При работе над обращениями см. важные данные на основе искусственного интеллекта, оценивающие вероятность расширения обращений клиентами. Propensity to Escalate - это модель компьютерного обучения, созданная с использованием Einstein Studio No Code Builder.
• Использование компонента «Важные данные о рейтингах усилий клиентов»
  Добавьте компонент «Важные данные о рейтингах усилий клиентов» в макеты страниц обращений, чтобы представители службы поддержки могли мгновенно увидеть, сколько усилий клиент прилагает к обращению. Усилия клиентов напрямую влияют на качество обслуживания клиентов, поэтому понимание этого показателя помогает повысить уровень обслуживания клиентов.
• Использование компонента «Время для решения важных данных»
  Предоставьте представителям службы поддержки важные данные на основе искусственного интеллекта, которые оценивают, сколько времени нужно для решения обращений, чтобы они могли лучше управлять соглашениями об обслуживании или переназначать работу участникам рабочей группы. Time to Resolve - это модель компьютерного обучения, созданная с использованием Einstein Studio No Code Builder.