إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
يمثل كل من العائد على الاستثمار (ROI) وتحسين رضا العملاء (CSAT) من أبرز الأولويات لدى المؤسسات التي تنفذ عاملين باستخدام Copilot Studio.
يُعد تحسين معدل تحويل العامل أحد أهم مجالات التركيز لدى المؤسسات لتحقيق أهدافها المتعلقة بالعائد على الاستثمار (ROI) ورضا العملاء (CSAT)، وكذلك لتحسين الأداء العام للعامل. تشمل المؤشرات الرئيسية في Copilot Studio التي تساعد على تحسين أداء مندوب معدل الدقة ومعدل التصعيد و CSAT.
بينما تستمر المقاييس في التطور، يمكنك اتخاذ عدة خطوات كمنشئ لتحسين معدل الإحالة الذاتية لعاملِك. تغطي هذه المقالات أهمية معدل الإحالة الذاتية في الذكاء الاصطناعي المحادثي، بالإضافة إلى التقنيات والاعتبارات العامة والشاملة التي تعتبر عالمية لتحسين معدل الإحالة الذاتية للعاملين.
تلميح
في سياق الذكاء الاصطناعي للمحادثات، الإحالة الذاتية يُعد مؤشراً يمثل نسبة الطلبات التي يتم إكمالها بطريقة الخدمة الذاتية والتي كان من الممكن أن يتعامل معها الممثلون البشريون. بعبارة أخرى، يشير ذلك إلى عدد الطلبات التي لا يحتاج الفريق للتعامل معها نتيجة الأتمتة.
لماذا تحسين الانحراف؟
تحسين معدلات الإحالة الذاتية في عوامل Copilot Studio يوفر فوائد واضحة:
- تجربة أفضل للعملاء: يتمكن عدد أكبر من العملاء أو الموظفين من حل مشكلاتهم باستخدام العامل بدلًا من انتظار ممثل خدمة بشري عبر الدردشة أو الهاتف. تسهم هذه الميزة في تحسين تجربة العملاء وزيادة درجات رضا العملاء (CSAT). في حين تسهم هذه الميزة في تقليل وقت الانتظار، فإنها تتيح أيضًا لممثلي الخدمة المباشرة التركيز على المهام الأكثر تعقيدًا والأعلى قيمة.
- توفير التكاليف: استخدم معدلات الانحراف لقياس جزء رئيسي من عائد الاستثمار للعامل. تتراوح تكلفة دعم المكالمات من ممثل بشري في قطاع مركز الاتصالات عادةً بين 5 إلى 10 دولارات، بينما تبلغ تكلفة جلسة عامل التي تحل طلب العميل حوالي 50 سنتاً. يعني هذا الفرق في التكلفة أن ارتفاع معدل تحويل العامل يؤدي إلى تحقيق وفورات أكبر في التكاليف.
فهم الْمكونات الْرئيسية لتحليلات Copilot Studio لتحسين انحراف الْأخطاء
لتحديد مفهوم الانحراف بالنسبة لمنظمتك، يجب أن يكون لديك فهم أساسي للتحليلات المتاحة. الجدول التالي يصف المقاييس الرئيسية من Copilot Studio:
| الوصف | تفاصيل |
|---|---|
| إجمالي جلسات العمل | العدد الإجمالي للجلسات التحليلية خلال الفترة الزمنية المحددة. يمكن أن تُنشئ المحادثة مع العامل جلسة تحليلات واحدة أو عدة جلسات تحليلات، يكون لكل منها حالة تفاعل ونتيجة خاصة بها. تبدأ جلسة التحليلات عندما يطرح المستخدم أسئلة جديدة بعد إكمال المحادثة الأولية (على سبيل المثال، الوصول إلى موضوع نهاية المحادثة). |
| معدل التفاعل | النسبة المئوية لإجمالي الجلسات التي تمثل جلسات تفاعل. الجلسة المتفاعلة هي جلسة تحليلات يتم فيها تشغيل موضوع مخصص، أو تنتهي بتصعيد المحادثة. يمكن أن يكون للجلسات المتفاعلة واحدة من ثلاث نتائج — إما أن يتم حلها أو تصعيدها أو التخلي عنها. |
| معدل الحل | النسبة المئوية لجلسات المشاركة التي تم حلها. الجلسة المحلولة هي جلسة متفاعلة يتلقى فيها المستخدم سؤال نهاية المحادثة: "هل أجاب ذلك عن سؤالك؟"، ولا يرد عليه، أو يجيب بـ "نعم". |
| معدل التصعيد | النسبة المئوية لجلسات التفاعُل التي تم تصعيدها. الجلسة المُصعَّدة هي جلسة متفاعلة يتم فيها تصعيد المحادثة إلى ممثل خدمة بشري. |
| معدل الإلغاء | النسبة المئوية لجلسات التفاعُل المتروكة. الجلسة التي تم تركها هي جلسة تفاعلية لا يتم حلها أو تصعيدها بعد ساعة واحدة من بداية الجلسة. |
| رضَا العميل (CSAT) | عرض رسومي لمتوسط درجات رضا العملاء (CSAT) للجلسات التي يستجيب فيها العملاء لطلب نهاية المحادثة لإجراء الاستبيان. |
ينبغي عليك تحسين هذه المقاييس بشكل مستمر لتحقيق أفضل عائد استثمار للعامل. تعرّف كل منظمة معدل الانحراف بشكل مختلف. على سبيل المثال، قد تحتسب منظمة ما معدل التخلي ضمن حساب معدل الانحراف مع معدل التصعيد، بينما قد تعتمد منظمة أخرى فقط على معدل التصعيد.
على الرغم من أن تعريفات معدل الانحراف قد تختلف، إلا أن هذه المقاييس تشكل الأساس لحساب الانحراف. استنادا إلى خبرتنا مع عملاء مختلفين، يؤدي معدل الحل ومعدل التصعيد دورا رئيسيا في انحراف الحالة. زيادة معدل الحل وتقليل معدل التصعيد يؤدي عادةً إلى تحسين مباشر لمقاييس انحراف العاملين بشكل عام.
يوضح هذا المخطط الأساليب الرئيسية لتحسين معدل تحويل العامل في عاملين Copilot Studio:
الخطوة التالية
تعرّف على كيفية تحليل أنماط التصعيد باستخدام التحليلات المضمنة والتحليلات المخصصة، حتى تتمكن من تحديد الموضوعات ذات التأثير الكبير، وفهم أسباب تصعيد المستخدمين للمحادثات، وإجراء تحسينات مستهدفة تزيد من معدل تحويل العامل.