Liest, was gesagt wurde
Text je Gesprächsbeitrag, wo die Plattform ihn liefert, transkribiertes Audio, wo sie es nicht tut. Namen, Nummern und Zahlungsdaten werden entfernt, bevor irgendetwas gespeichert wird.
Anliegenanalyse für das Contact Center
Finden Sie heraus, wonach Ihre Kunden tatsächlich fragen.
Intent Miner liest eine Stichprobe echter Gespräche und gruppiert sie danach, was die Kundin oder der Kunde wollte. Das Ergebnis ist ein Bild der Nachfrage: was am häufigsten ankommt, was die Bearbeitung kostet, wo Kunden ein zweites Mal anrufen müssen, und welcher Teil ohne einen Menschen beantwortet werden könnte.
Was es tut
Eine Analyse der Nachfrage, nicht der Menschen.
Jedes Contact Center kennt sein Anrufvolumen bereits. Fast keines kann sagen, worum es in diesen Gesprächen ging, und zwar in einer Sprache, die das Geschäft wiedererkennt, denn Abschlusscodes wurden zum Routen entworfen und nicht zum Verstehen.
Benennt die Anliegen
Gruppiert die Gespräche und schlägt eine Taxonomie vor, die Ihr Team prüft und freigibt. Anliegen, für die niemand einen Code hatte, sind meist die interessantesten.
Beziffert die Chance
Bewertet jedes Anliegen anhand von sechs Dimensionen und legt dann eine Bandbreite darüber, was eine Automatisierung sparen würde. Eine Bandbreite, denn eine einzelne Zahl in einem Bericht wird zur Zusage.
Die Modelle
Vier Modelle, jedes mit einer Aufgabe.
Die Analyse läuft auf Modellen, von der Aufzeichnung bis zum benannten Anliegen, und jedes Modell läuft im eigenen Azure-Abonnement des Kunden. Nichts geht an Dritte, und nichts wird verwendet, um irgendetwas zu trainieren.
Es hört zu
Azure Speech transkribiert die Aufzeichnungen, die die Plattform nie in Text verwandelt hat, in der Sprache, in der das Gespräch tatsächlich geführt wurde.
Es vergisst
Azure AI Language findet die Namen, Adressen und Kennziffern, die ein Muster übersieht. Sie werden beim Eingang entfernt, bevor etwas gespeichert wird.
Es versteht
Jedes Gespräch wird zu einem Embedding, sodass zwei Kunden, die mit völlig verschiedenen Worten dasselbe wollten, an derselben Stelle landen.
Es benennt
Ein Sprachmodell liest die Cluster und schlägt Anliegen in einer Sprache vor, die das Geschäft wiedererkennt, jedes mit den Gesprächen, die es belegen.
Und wo es nicht entscheiden darf.
Ob ein Kontakt emotional belastet ist, ob die Kundin identifiziert werden muss und ob er reguliert ist, wird nie von einem Modell abgeleitet. Das legt ein Mensch fest, denn ein Fehler ist teuer und eine selbstbewusst falsche Antwort ist schlechter als keine. Jedes vorgeschlagene Anliegen wird von Ihrem Team geprüft und freigegeben, bevor es in einen Bericht gelangt.
Das Ergebnis
Bilder, die die Frage beantworten, für die sie gezeichnet wurden.
Beide stammen aus dem Berichtsgenerator, nicht aus einem Grafikprogramm. Was Sie unten sehen, ist das, was ein Projekt liefert, auf Basis eines Demonstrationsdatensatzes.
Was sich zu bauen lohnt
Jedes Anliegen platziert nach Machbarkeit gegenüber dem Volumen, das dahintersteht. Die Fläche einer Blase ist das Kontaktvolumen, viermal so viele Kontakte sehen also aus wie das Vierfache der Blase und nicht wie das Sechzehnfache.
Oben rechts steht die erste Welle. Unten rechts liegt, wo sehr viel Aufwand sehr wenig zurückgibt, und das ist meist die nützlichere Hälfte des Bildes.
Wohin das Routing tatsächlich führt
Warteschlangen sind um eine Organisation herum gebaut und Anliegen kommen von Kunden, die beiden passen also selten zusammen. Ein einzelner Einstiegspunkt, der sich über mehrere Warteschlangen verteilt, ist meist eine Menüoption, die eine Frage stellt, die Kunden nicht beantworten können.
Weiterleitungen von Warteschlange zu Warteschlange sind der Teil, den fast niemand beziffert hat, und die zweite Bearbeitung dauert länger als die erste, weil die Kundin es noch einmal erklärt.
Die Belege
Jede Zahl rückführbar auf die Kontakte dahinter.
Das Projekt liefert einen Managementbericht über zehn Seiten, eine Analysemappe mit dreizehn Blättern, in der der Business Case aus lebenden Formeln statt eingefügten Zahlen besteht, und ein Startpaket für einen Agenten, gebaut aus echten Kundenäußerungen.
0Seiten Managementbericht, in sechs Sprachen
0Blätter in der Mappe, jede Formel lebendig
0Machbarkeitsdimensionen hinter jeder Bewertung
0Kontakte als Untergrenze, unterhalb derer nichts veröffentlicht wird
Das Dokument
Zehn Seiten, die das Argument der Reihe nach aufbauen.
Wonach Kunden fragen, wie es sich durch das Center bewegt, wo die Erfahrung bricht, ob davon etwas funktioniert hat, was sich zu bauen lohnt und was es wert ist. Blättern Sie durch die Seiten, die ein Kunde tatsächlich erhält.
Sechs Sprachen
Die gesamte Lieferung, nicht nur die Oberfläche.
Die Anwendung, der Bericht, die Arbeitsmappe und die Dokumente, die ein Kunde unterschreibt, entstehen in der Sprache der Lesenden. Wählen Sie eine und sehen Sie zu, wie sich die Seite ändert.
Das Produkt
Ein Arbeitsbereich, keine Foliensammlung.
Die Analyse liegt dort, wo Ihr Team sie befragen kann: ändern Sie eine Kostenannahme und sehen Sie den Business Case mitgehen, verfolgen Sie einen Kontakt durch das Menü, oder öffnen Sie die Taxonomie und widersprechen Sie ihr.
Was es liest
Es verbindet sich mit der Plattform, die Sie schon betreiben.
Nur lesend, in das eigene Azure-Abonnement des Kunden. Nichts wird migriert, nichts zurückgeschrieben, und jede Zugangsinformation liegt im Key Vault statt in der Datenbank.
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Dynamics 365 Contact Center or Customer Service, Web API
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Fehlt eine Plattform in dieser Liste, übernimmt der Dateiimport einen Export derselben Datensätze, und die Analyse ist dieselbe.
Datenschutz zuerst
Die Unterlagen kommen vor der Analyse, nicht danach.
Dies liest aufgezeichnete Gespräche zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden, und sensibler werden Betriebsdaten kaum. Deshalb weigert sich das Produkt, ein Projekt zu starten, bevor die Grundlage dafür festgehalten ist, und es erzeugt die Dokumente, die sie festhalten.
Datenschutz-Folgenabschätzung
Eine Datenschutz-Folgenabschätzung, ausgefüllt aus dem Projekt in seinem jetzigen Stand und bereit für Ihre eigene Datenschutzbeauftragte zum Abschließen und Unterschreiben.
Rechtsgrundlage festgehalten
Auf welche Grundlage sich Ihre Organisation stützt, ob der Betriebsrat informiert oder angehört wurde, und wie lange die Daten aufbewahrt werden dürfen. Ohne das startet kein Lauf.
Startcheckliste
Was vor der ersten Extraktion geklärt sein muss: die Freigaben, die Daten, und die Menschen, die mit dem Ergebnis etwas anfangen können.
Personenbezogene Daten entfernt
Namen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Kartennummern und nationale Kennziffern werden aus dem Gesprächstext entfernt, bevor er gespeichert wird, ebenso besondere Kategorien personenbezogener Daten.
Grenzen
Was es bewusst nicht tut.
Das sind keine Regeln, an die sich jemand erinnern muss. Sie sind in der Software und im Datenbankschema durchgesetzt, und sie lassen sich nicht für ein einzelnes Projekt einschalten.
Keine Rangliste der Mitarbeitenden
Kein Ergebnis lässt sich nach Mitarbeitenden aufschlüsseln. Diese Möglichkeit existiert im Berichtsmodell nicht, diese Analyse kann also nicht zur Beurteilung individueller Leistung verwendet werden.
Nichts aus einer kleinen Gruppe
Keine Zahl wird aus weniger als dreißig Kontakten veröffentlicht, kein Ergebnis beschreibt also eine Person oder eine Gruppe, die klein genug ist, um eine zu identifizieren.
Löschung, die sich selbst belegt
Das Entfernen eines Projekts zerstört das Geheimnis, aus dem seine Pseudonyme abgeleitet wurden, und meldet die Datensatzzahlen davor und danach.
Beginnen Sie mit einer Frage: wonach fragen sie tatsächlich?
Der Arbeitsbereich ist Capgemini und den Kundenteams vorbehalten, die in ein Projekt eingeladen wurden. Melden Sie sich an, um Ihren zu öffnen.