Proaktive Empfehlungen

Sie fragten nach personalisierten proaktiven Unterstützungsempfehlungen, um Sie zu befähigen, mehr zu erreichen. Wir haben es zugestellt.

Wie unten dargestellt, fließen personalisierte Empfehlungen vom prädiktiv-proaktiven Empfehlungsmodul über die digitalen Erlebnisse des Services Hub direkt zu Ihnen, den Kundinnen und Kunden. Benutzerinteraktionen, reaktive Supportfälle und Feedback zur Nutzung von Inhalten, die Feedback erzeugen, werden in das Modul zurückgeführt, um Ihre Empfehlungen zu verbessern.

Unsere Vision für proaktive Empfehlungen umfasst Folgendes:

• Bereitstellung von Maßnahmen und IP-basierten Empfehlungen, die speziell auf Benutzer- und Kundeninhalte zugeschnitten sind (Lizenzbedarf, reaktive Supportfälle, Workshops und Bewertungen)
• Die Empfehlungen sollten den Dienstkatalog und MS Learn einschließen
• Bereitstellung personalisierter und kontextbezogener Empfehlungen innerhalb des Services Hub
• Empfehlungen werden in Echtzeit dargestellt, ohne dass sich dies auf die gesamte digitale Benutzeroberfläche auswirkt

Welche Dienste werden empfohlen?

Das prädikativ-proaktive Empfehlungsmodul bietet Inhalte aus dem Microsoft Dienstkatalog und MS Learn. Das im Katalog enthaltene Material kann manuell mit Hilfe von Service-Level-, Service-Typ- und Produktfiltern durchsucht werden. Der Dienstkatalog entwickelt sich ständig weiter, da neues Material erstellt, vorhandenes Material bearbeitet und veraltetes Material vom Content Service Team archiviert wird. Proaktive Empfehlungen ermöglichen es Ihnen, den empfohlenen Dienst zu nutzen, ohne nach dem Material suchen zu müssen, und umfassen von Microsoft angebotene Dienste, On-Demand-Schulungen und On-Demand-Bewertungen, die über Services Hub angeboten werden.

Wo werden Empfehlungen im Services Hub angezeigt?

Proaktive Empfehlungen werden in einer Vielzahl von digitalen Erfahrungen im Services Hub angezeigt. Die Empfehlungen, die in diesen Erfahrungen bereitgestellt werden, werden auf den Kontext der spezifischen digitalen Benutzeroberfläche und personalisierter Informationen zugeschnitten.

Auf der Startseite des Services Hub finden Sie die auf Sie zugeschnittenen Inhaltsempfehlungen der Services Hub On-Demand-Bewertung in der Kachel „IT-Integrität“, während Ihre On-Demand-Learning- und Workshop-Empfehlungen in der Kachel „Learning“ angezeigt werden.

Prädiktiv-proaktive Empfehlungen sind unter der Suchfunktion des Services Hub-Dienstkatalogs enthalten und werden in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Empfehlungen, die Sie auf der Seite Dienstkatalog finden, decken alle Inhaltstypen ab und sind für Sie personalisiert.

Auf der Landing Page „Learning“ sind die prädiktiv-proaktiven Empfehlungen unter der Überschrift aufgeführt und in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Empfehlungen, die auf der Learning-Seite zu finden sind, beziehen sich auf verschiedene Arten von Lerninhalten, darunter On-Demand Lernen und Workshops. Diese Empfehlungen sind für Sie personalisiert.

Auf der Seite „Bewertungen“ werden prädikativ-proaktive Empfehlungen unterhalb der Bewertungszusammenfassung enthalten und im folgenden Diagramm dargestellt. Die auf der Seite „Bewertungen“ angezeigten Empfehlungen konzentrieren sich auf Bewertungsinhaltstypen und sind für Sie personalisiert.

Auf der Support-Landingpage finden Sie unter der Visualisierung der Falltrends auf der Seite prädiktiv-proaktive Empfehlungen. Die Empfehlungen sind in der untenstehenden Grafik dargestellt und werden vom Regelmodul-Dienst unterstützt. Diese Empfehlungen umfassen alle Inhaltstypen und sind für den Kunden personalisiert.

Auf der Seite mit den Supportdetails finden Sie unter den Falldetails und dem visuellen Falltrend auf der Seite prädiktiv-proaktive Empfehlungen. Die Empfehlungen sind im Bild unten dargestellt und werden durch den Reaktiven Support-Empfehlungsdienst unterstützt. Diese Empfehlungen umfassen alle Inhaltstypen und sind für den Kunden personalisiert.

Wie funktioniert das Empfehlungsmodul?

Es gibt verschiedene Aspekte des prädiktiv-proaktiven Empfehlungsmoduls. Jeder Aspekt spielt eine andere Rolle im Services Hub.

Der Dienst, der die oben beschriebenen digitalen Empfehlungserfahrungen ermöglicht, basiert auf einer kollaborativen Filtermethode. Diese kollaborative Filtermethode prognostiziert die Verbrauchsinteressen von einzelnen Services Hub-Benutzenden, indem Verbrauchsinteressen von anderen Diensten des Services Hubs gesammelt werden. Die zugrunde liegende Annahme des kollaborativen Filteransatzes ist, dass, wenn eine Person die gleichen Interessen wie eine zweite Person an proaktiven Inhalten hat, die erste Person eher die Verbrauchsinteressen der zweiten Person für einen neuen Inhalt teilt. Unser kollaboratives Filterempfehlungssystem für prädiktiv-proaktive Inhalte prognostiziert daher, welche proaktiven Dienste Benutzende nutzen werden, indem es ihre bestehenden Verbrauchshistorien und die Verbrauchshistorien ähnlicher Benutzenden (Projektmitarbeitenden) verwendet.

Der zweite Empfehlungsdienst ist unser reaktives Supportfall-Modell, das auf reaktiven Support-Informationen basiert. Dieser Service nutzt die folgenden Informationen, um empfohlene LOD, Bewertungen und Dienste zu generieren:

• Produktfamilie
• Anfragetitel
• Anfragebeschreibung
• Fallnotizen

Dieser Empfehlungsdienst entnimmt diese Merkmale aus Texten, die zur Berechnung der Ähnlichkeit mit Diensten innerhalb des Dienstkatalogs verwendet werden. Es gibt verschiedene Algorithmen, die zur Durchführung dieser Ähnlichkeitsmessung eingesetzt werden, darunter das Light GBM-Modell, um Bewertungen für bestimmte Fälle zu finden, und ein Wissensgraphen-Modell, um On-Demand Lernen und Workshops für reaktive Supportfälle zu finden.

Der dritte Empfehlungsdienst verwendet ein Regelmodul, um proaktive Empfehlungen abzugeben. Spezifische reaktive Supportprodukte, Falltrends, Subtrends und Service-Einsichten-Klassifizierungen werden spezifischen proaktiven Diensten innerhalb des Regelmoduls zugeordnet. Wenn reaktive Supportfälle von Kunden anhand der Regeln ausgewertet werden und eine Übereinstimmung gefunden wird, werden die zugeordneten proaktiven Dienste zurückgegeben. Regeln werden im Services Hub mithilfe der digitalen Erfahrung des Rules Hub erstellt und bearbeitet.

Wie beeinflussen Benutzende welche Empfehlungen präsentiert werden?

Sowohl die kollaborative Filtermethode als auch die reaktive Supportfallmethode und das Regelmodul ermöglichen es den Benutzenden, die Empfehlungen zu beeinflussen, die ihnen innerhalb des Services Hub präsentiert werden.

Der kollaborative Filter wird auf der Grundlage der proaktiv genutzten Dienste gesteuert. Dieser Verbrauch zeigt die Benutzereinstellungen an. Je mehr Inhalte konsumiert werden, desto vielfältiger und präziser werden die daraus resultierenden Empfehlungen sein. Je weniger proaktive Verbrauchsinformationen zu verwenden sind, desto weniger hat der kollaborative Filter zur Verfügung, um Empfehlungen zu erstellen. In dem Maße, wie der Verbrauch anderer Services Hub Nutzer wächst, werden sich auch die Empfehlungen verbessern. Die komplexen Beziehungen zwischen Nutzern und Inhalten werden mit zunehmendem proaktiven Verbrauch deutlicher werden.

Die Methode des reaktiven Supportfalls basiert auf den Support-Anfragen, die bei Microsoft eingereicht werden. Der Empfehlungsdienst misst die Ähnlichkeit zwischen individuellen Support-Anfragen und proaktiven Angeboten. Wenn Kunden neue Support-Anfragen einreichen, werden neue Empfehlungen auf der Grundlage der in den neuen Support-Anfragen enthaltenen Informationen abgegeben.

Das Regelmodul wird dadurch gesteuert, wie reaktive Supportfälle nach Falltrends, Teiltrends und Werte der Diensteinsicht klassifiziert werden. Da reaktive Supportfälle entweder von Incident-Managern oder durch den ML-gesteuerten automatisierten Prozess bearbeitet werden, werden proaktive Dienste entsprechend empfohlen. Es können Regeln erstellt oder bearbeitet werden, die die von dem Regelmodul zurückgegebenen proaktiven Empfehlungen beeinflussen.

Welche Empfehlungen werden angezeigt, wenn Benutzer zum ersten Mal mit Services Hub in Kontakt treten?

Wenn neue Benutzende in den Services Hub aufgenommen werden, wird der proaktive Verbrauch auf ein Minimum reduziert. Um diesem Szenario gerecht zu werden, verfügt der kollaborative Filterempfehlungsdienst nur über wenige direkte Informationen, auf denen Empfehlungen basieren können. In dieser Situation werden diesen neuen Benutzern Bewertungen, On-Demand Lernen und Workshop-Inhalte angeboten. Wenn ein ausreichender Verbrauch erfasst wird, gibt der kollaborative Filter personalisierte inhaltsbasierte Empfehlungen aus, die sich direkter auf die Einstellungen und Bedürfnisse der Benutzer beziehen.

Dieses Szenario gilt nicht so direkt für andere Empfehlungsdienste einschließlich des Modells des reaktiven Supportfalls und des Regelmoduls. Wenn neue Supportanfragen eingereicht werden, werden fallbezogene Empfehlungen direkt anhand der Supportanfrage erstellt. Das Regelmodul gibt relevante proaktive Empfehlungen auf der Grundlage der fallbezogenen Informationen für den neuen Services Hub-Kunden zurück.