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エージェントのトランスクリプト分析

チップ

代表的なトランスクリプトを分析すると、エスカレーションを減らしてデフレクションを改善するために、エージェント にどのような新しいトピックやセルフサービス アクションを追加できるかについての洞察が得られます。

代表的な トランスクリプト レビュー プロセスは、 コパイロット トランスクリプト レビュー と似ています。

  1. エスカレーションが増加する要因になる上位トピックを特定します。

  2. エンゲージメント ハブから代表的な会話のトランスクリプトをダウンロードします (例: Dynamics 365 Customer Service用オムニチャネル からトランスクリプトをダウンロード)。

  3. 選択 は、その トピック の人間の代表的な会話トランスクリプトの最新のサンプル セットです (たとえば、10セッション)。 サンプル セットのサイズは、どの程度の精度を求めるかによって異なります。 すばやく分析する場合は、10 セッションから開始できます。

  4. それぞれの人間の代表者の会話を読み、人間の代表者によって提供された解決パスと、その会話で出現しているパターンを特定します。

  5. 各セッションから特定された解決パスをリストし、解決パスごとにグループ化します。

  6. 解決パス グループごとに、トピックやセルフサービス アクションなどとして Copilot Studio に実装するレコメンデーションを提案します。

  7. エージェント トピックの推奨事項を実装し、エスカレーション率と偏向の変化を観察します。