Legge ciò che è stato detto
Testo per turno dove la piattaforma lo produce, audio trascritto dove non lo fa. Nomi, numeri e dati di pagamento vengono rimossi prima che qualcosa venga archiviato.
Analisi degli intenti nel contact center
Scoprite che cosa chiedono davvero i vostri clienti.
Intent Miner legge un campione di conversazioni reali e le raggruppa in base a ciò che il cliente voleva. Il risultato è un quadro della domanda: che cosa arriva più spesso, quanto costa gestirlo, dove i clienti devono tornare una seconda volta, e quale parte potrebbe essere risolta senza una persona.
Che cosa fa
Un'analisi della domanda, non delle persone.
Ogni contact center conosce già il proprio volume di chiamate. Quasi nessuno sa dire di che cosa parlassero quelle chiamate in un linguaggio che il business riconosca, perché i codici di chiusura sono stati pensati per instradare e non per capire.
Dà un nome agli intenti
Raggruppa le conversazioni e propone una tassonomia che il vostro team esamina e approva. Gli intenti per cui nessuno aveva un codice sono di solito i più interessanti.
Quantifica l'opportunità
Valuta ogni intento su sei dimensioni, poi mette un intervallo su quanto farebbe risparmiare automatizzarlo. Un intervallo, perché una cifra sola in un report diventa un impegno.
I modelli
Quattro modelli, ciascuno con un compito.
L'analisi si regge su modelli, dalla registrazione all'intento con un nome, e ogni modello gira dentro la sottoscrizione Azure del cliente. Nulla viene inviato a terzi e nulla viene usato per addestrare alcunché.
Ascolta
Azure Speech trascrive le registrazioni che la piattaforma non ha mai trasformato in testo, nella lingua in cui la conversazione si è davvero svolta.
Dimentica
Azure AI Language trova i nomi, gli indirizzi e i codici identificativi che a uno schema sfuggono. Vengono rimossi in entrata, prima che si archivi qualsiasi cosa.
Capisce
Ogni conversazione diventa un vettore, così due clienti che hanno chiesto la stessa cosa con parole del tutto diverse finiscono nello stesso punto.
Dà un nome
Un modello linguistico legge i gruppi e propone intenti in un linguaggio che il business riconosce, ciascuno con le conversazioni che lo giustificano.
E dove non gli è concesso decidere.
Se un contatto abbia un peso emotivo, se richieda di identificare il cliente e se sia regolamentato non viene mai dedotto da un modello. Lo stabilisce una persona, perché sbagliare costa e una risposta sbagliata ma sicura vale meno di nessuna risposta. Ogni intento proposto viene esaminato e approvato dal vostro team prima di arrivare in un report.
Il risultato
Immagini che rispondono alla domanda per cui sono state disegnate.
Entrambe escono dal generatore di report, non da uno strumento di grafica. Quello che vedete sotto è ciò che produce un progetto, a partire da un insieme di dati dimostrativo.
Che cosa vale la pena costruire
Ogni intento collocato secondo la sua fattibilità rispetto al volume che ha dietro. L'area di una bolla è il volume di contatti, quindi quattro volte i contatti appare come quattro volte la bolla e non come sedici.
In alto a destra c'è la prima ondata. In basso a destra c'è il punto in cui molto sforzo rende pochissimo, e di solito è la metà più utile dell'immagine.
Dove porta davvero l'instradamento
Le code sono costruite attorno a un'organizzazione e gli intenti vengono dai clienti, quindi le due cose coincidono di rado. Un unico punto di ingresso che si distribuisce su più code è di solito una voce di menu che pone una domanda a cui i clienti non sanno rispondere.
I trasferimenti da coda a coda sono la parte che quasi nessuno ha quantificato, e la seconda gestione dura più della prima perché il cliente spiega tutto di nuovo.
Le prove
Ogni cifra riconducibile ai contatti che la sostengono.
Il progetto produce un report direzionale di dieci pagine, una cartella di analisi di tredici fogli in cui il business case è fatto di formule vive anziché di numeri incollati, e un pacchetto iniziale per un agente costruito da espressioni reali dei clienti.
0pagine di report direzionale, in sei lingue
0fogli nella cartella, ogni formula viva
0dimensioni di fattibilità dietro ogni punteggio
0contatti come soglia sotto la quale non si pubblica nulla
Il documento
Dieci pagine che costruiscono l'argomento in ordine.
Che cosa chiedono i clienti, come si muove attraverso il centro, dove l'esperienza si rompe, se qualcosa ha funzionato, che cosa vale la pena costruire e quanto vale. Sfogliate le pagine che un cliente riceve davvero.
Sei lingue
L'intera consegna, non solo l'interfaccia.
L'applicazione, il report, la cartella di lavoro e i documenti che un cliente firma sono prodotti nella lingua di chi legge. Sceglietene una e guardate la pagina cambiare.
Il prodotto
Uno spazio di lavoro, non una presentazione.
L'analisi sta in un posto dove il vostro team può interrogarla: cambiate un'ipotesi di costo e guardate muoversi il business case, seguite un contatto attraverso il menu, oppure aprite la tassonomia e discutetela.
Che cosa legge
Si collega alla piattaforma che già utilizzate.
Sola lettura, verso la sottoscrizione Azure del cliente. Nulla viene migrato, nulla viene riscritto, e ogni credenziale sta in Key Vault e non nel database.
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Se una piattaforma non è in questo elenco, il caricamento di file prende un export degli stessi record e l'analisi è identica.
Prima la privacy
I documenti vengono prima dell'analisi, non dopo.
Questo legge conversazioni registrate tra un'azienda e i suoi clienti, e i dati operativi non diventano molto più sensibili di così. Per questo il prodotto si rifiuta di avviare un progetto finché non è stata registrata la sua base, e produce i documenti che la registrano.
Valutazione d'impatto
Una valutazione d'impatto sulla protezione dei dati, compilata a partire dal progetto così com'è e pronta perché il vostro responsabile della protezione dei dati la completi e la firmi.
Base giuridica a verbale
Su quale base si fonda la vostra organizzazione, se le rappresentanze dei lavoratori sono state informate o consultate, e per quanto tempo i dati possono essere conservati. Nessuna esecuzione parte senza.
Lista di preparazione
Che cosa deve essere risolto prima della prima estrazione: le approvazioni, i dati, e le persone che possono agire su ciò che ne esce.
Dati personali rimossi
Nomi, numeri di telefono, indirizzi email, numeri di carta e codici identificativi nazionali vengono tolti dal testo delle conversazioni prima che venga archiviato, insieme alle categorie particolari di dati.
Limiti
Che cosa non farà, di proposito.
Non sono regole che qualcuno deve ricordare. Sono imposte nel software e nello schema del database, e non possono essere attivate per un singolo progetto.
Nessuna classifica degli operatori
Nessun risultato può essere scomposto per operatore. Questa possibilità non esiste nel modello di reporting, quindi questa analisi non può essere usata per valutare le prestazioni individuali.
Niente da un gruppo piccolo
Nessuna cifra viene pubblicata a partire da meno di trenta contatti, quindi nessun risultato descrive una persona o un gruppo abbastanza piccolo da identificarne una.
Una cancellazione che si dimostra
Rimuovere un progetto distrugge il segreto da cui sono stati derivati i suoi pseudonimi, e riporta il numero di record prima e dopo.
Partite da una domanda: che cosa chiedono davvero?
Lo spazio di lavoro è riservato a Capgemini e ai team cliente invitati in un progetto. Accedete per aprire il vostro.