Describir las opciones de generación de informes y visualización de datos en Dynamics 365 Customer Service
Un centro de contacto estándar, como el de Contoso Coffee, puede llegar a gestionar miles de llamadas cada día. Si bien los detalles de los casos individuales son diferentes, a menudo se encuentran similitudes entre ellos. Por ejemplo, puede que un cliente no logre encender la cafetera y otro no consiga que esta se mantenga encendida. Son problemas diferentes, pero ambos están relacionados con la alimentación. La agrupación de casos basada en similitudes puede proporcionar a su organización una representación más precisa de las tendencias emergentes, los tiempos de resolución, la satisfacción del cliente, etc. Por ejemplo, si el 25 % de las llamadas de la semana pasada estaban relacionadas con la alimentación, sería una buena idea analizarlas con más detalle.
Puede examinar más a fondo elementos como los siguientes:
¿Cuánto tiempo de media dedican los agentes en estas llamadas?
¿Cuál es la diferencia entre estos datos y los de la semana pasada o los del rendimiento pasado durante un periodo específico?
- ¿Muestran un aumento de volumen o se corresponden con una semana normal?
¿Qué más sabemos sobre estos casos?
Al hacer este análisis detallado, Contoso se ha dado cuenta de que el 90 % de los casos estaban relacionados con máquinas que no se encendían. Puede utilizar estos datos para mejorar la eficiencia de su organización. Tras un poco de investigación, parece que el problema podría deberse a una de las siguientes dos razones.
Interruptor de encendido defectuoso: un interruptor de encendido defectuoso en la máquina provoca un breve pico de alimentación, tras lo cual, la pantalla de la máquina se pone en negro. Normalmente, en estos casos, hay que enviar una máquina de sustitución.
Cable de alimentación defectuoso: como el cable es defectuoso, la máquina no responde cuando el cliente trata de encenderla. Este problema se resuelve fácilmente enviándole al cliente un nuevo cable.
Para ayudar con este problema, Contoso Coffee crea un bot de servicio al cliente que incluye pasos de resolución de problemas para incidencias relacionadas con la alimentación. Si el producto tiene un cable de alimentación defectuoso, el bot podría ayudar al cliente enviando un cable de repuesto. Si el producto tiene un interruptor de alimentación defectuoso, el bot podría transferir al cliente a un agente por chat para probar otras opciones antes de enviar un reemplazo. Una simple medida como esta podría reducir el volumen de las llamadas de cada agente en un 20 % o más en Contoso Coffee.
Los paneles de información de Customer Service y Dynamics 365 Contact Center le ayudan a comprender mejor los diferentes factores que pueden contribuir a mejorar el servicio al cliente para su organización. Los gráficos, los indicadores clave de rendimiento (KPI) y los desgloses visuales de los casos de soporte técnico de su organización se combinan con información generada por IA sobre casos, agentes y temas que contribuyen a las tendencias generales.
Los paneles de información abarcan Customer Service, Contact Center y Administración del conocimiento. Con los paneles de Customer Service puede ver un desglose resumido del rendimiento y examinar informes detallados sobre agentes y temas. De manera similar, los paneles de información de Contact Center ofrecen una vista de la operación de soporte en todos los canales. Para los administradores de conocimiento, los análisis de búsqueda de artículos de conocimientos ofrecen información sobre los términos de búsqueda que utilizan los agentes para encontrar el contenido necesario a fin de resolver los problemas de los clientes.
La inteligencia artificial agrupa automáticamente los casos en temas mediante la comprensión del lenguaje natural, como la agrupación de casos sobre productos defectuosos en un único tema. Los temas le permiten descubrir y adaptarse a las tendencias actuales y emergentes, identificar áreas problemáticas y mejorar el sentimiento de marca. Al identificar y solucionar los problemas antes de que afecten a los clientes, puede ofrecer mejores experiencias de servicio al cliente.
La tecnología impulsada por IA contribuye a tomar decisiones informadas sobre el modo de mejorar las tasas de resolución, reducir los tiempos de espera y disminuir el coste del servicio al cliente. Puede usar los conocimientos relativos a la resolución de casos, las tendencias de trabajos pendientes y las comparaciones históricas para evaluar el rendimiento de los agentes y el impacto en el negocio, resolviendo así las ineficacias del sistema.
Informes de análisis histórico de Customer Service
Resumen: proporciona una descripción general amplia de la experiencia de servicio al cliente en su organización. La tecnología de IA muestra los temas que están generando el mayor volumen y los temas emergentes con la mayor tasa de cambio de volumen.
Agente: el panel de información Agente muestra gráficos y KPI para agentes individuales y el rendimiento general de los agentes.
Temas de casos: el panel de información Temas de casos muestra un desglose detallado de los casos y sus temas asignados.
Informes de análisis histórico de omnicanal
Conversación: el panel de información Conversación muestra una amplia información general de la experiencia de servicio al cliente de soporte de su organización.
Cola: el panel de información Cola le brinda una descripción general amplia de la experiencia de servicio al cliente en su organización proporcionando información sobre cómo funcionan las colas específicas.
Agente: el panel de información Agente muestra gráficos y KPI que puede utilizar para guiar a los agentes y comprender el rendimiento general de los agentes.
Bot: el panel de información Bot muestra gráficos y KPI que puede emplear para comprender el papel que desempeñan los bots en una organización de soporte técnico.
Temas de conversación: el panel de información Temas muestra un desglose detallado de conversaciones y sus temas asignados.
