Melihat dan memahami dasbor wawasan Multisaluran
Multisaluran untuk Customer Service menawarkan serangkaian kemampuan yang memperluas kekuatan Dynamics 365 Customer Service Enterprise untuk memungkinkan organisasi terhubung dan berinteraksi secara instan dengan pelanggan mereka di seluruh saluran olahpesan digital. Lisensi tambahan diperlukan untuk mengakses Multisaluran untuk Customer Service. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar harga Dynamics 365 Customer Service dan halaman Paket harga Dynamics 365 Customer Service.
Insights Multisaluran
Catatan
Microsoft Power BI laporan template untuk layanan pelanggan Dasbor Analytics dan multisaluran Insight tidak digunakan lagi mulai 6 November 2023. Sebaiknya gunakan analitik historis multisaluran bawaan dan layanan pelanggan analitik historis, yang tidak memerlukan lisensi tambahan Microsoft Power BI . Anda dapat menyesuaikan dan memperluas laporan ini secara visual untuk menambahkan sumber data dan metrik tambahan melalui penyesuaian model data. Untuk mengetahui detail tentang penghentian penggunaan, buka Penghentian di layanan pelanggan.
Dasbor Multisaluran Insights menyediakan KPI dan tren untuk para supervisor, agar dapat memahami keseluruhan status pengalaman dukungan secara sekilas. Dasbor ini juga memberikan wawasan tentang sentimen pelanggan yang diperoleh menggunakan algoritme pembelajaran mesin spesifik, dengan kemampuan untuk menelaah tingkat yang berbeda dalam hierarki organisasi. Supervisor dapat mengandalkan informasi tersebut untuk meningkatkan pengalaman dukungan pelanggan secara keseluruhan.
Dasbor ikhtisar terbagi menjadi dua bagian:
Dasbor Insights Multisaluran
Dasbor analisis sentimen sentimen Multisaluran
Dasbor Insights Multisaluran
Ilustrasi berikut adalah contoh dari dasbor Multisaluran Insights for Dynamics 365.
Tabel berikut menjelaskan KPI percakapan.
| KPI | Description |
|---|---|
| Percakapan masuk | Jumlah percakapan yang diprakarsai oleh pelanggan. |
| Percakapan yang terlibat | Percakapan yang ditawarkan yang dilakukan oleh agen. Komunikasi pelanggan ke agen dapat dimulai saat ini. |
| Waktu waktu rata-rata (menit) | Lamanya waktu, dalam hitungan menit, pelanggan menunggu di antrean. |
| Waktu tunggu rata-rata | Total lamanya waktu (dalam menit)/ditawarkan |
| Tingkat pengabaian | Persentase percakapan yang tidak dilakukan oleh agen. |
| Waktu penanganan rata-rata (menit) | Lamanya waktu yang diperlukan agen untuk menyelesaikan percakapan dengan pelanggan. Kali ini Pertimbangkan waktu yang dihabiskan oleh satu atau beberapa agen untuk membantu pelanggan. |
| Tingkat transfer | Persentase percakapan yang dikirim ke agen/antrean lain. |
| Pulsa Sentimen pelanggan (CSP) | Sentimen Pelanggan yang diprediksi dalam jangka waktu tertentu untuk antrean atau agen yang diatur, yang menunjukkan tingkat sentimen positif yang diungkapkan oleh pelanggan di akhir interaksi mereka. |
| waktu upaya pelanggan rata-rata | Lamanya waktu yang diperlukan pelanggan untuk menghubungi dukungan dan menyelesaikan percakapan dengan agen. Hanya percakapan yang dilakukan oleh agen yang dipertimbangkan untuk metrik ini. |
Multisaluran Insights untuk Dynamics 365
Laporan Insights Multisaluran memberikan informasi menyeluruh tentang kinerja dukungan secara keseluruhan di seluruh saluran. Laporan ini menyediakan administrator dan penyelia dengan visualisasi yang kaya dan kemampuan untuk memfilter di seluruh saluran, antrean, agen, dan rentang tanggal untuk lebih memahami kinerja, dan memecahkan area masalah.
Struktur pelaporan terdiri dari bagian berikut:
Percakapan dan saluran
Bagian ini memberikan visibilitas historis ke dalam operasi dukungan secara keseluruhan di berbagai percakapan dan saluran.
KPI untuk percakapan dan saluran tercantum dalam tabel berikut. Untuk percakapan, KPI ini berlaku untuk skenario di mana bot dieskalasi ke agen, atau agen secara langsung menangani panggilan pelanggan. KPI untuk saluran mewakili operasi dukungan menurut setiap saluran guna membantu para supervisor dengan mudah memahami performa setiap saluran dukungan, serta melakukan tindakan yang tepat untuk meningkatkan pengalaman dukungan secara keseluruhan bagi para pelanggan.
| KPI | KETERANGAN | Derivasi | Pengukuran |
|---|---|---|---|
| Percakapan masuk | Jumlah percakapan yang diawali oleh pelanggan yang dapat disajikan kepada agen. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactConversation[InComingConversationCount] |
| Percakapan yang terlibat | Percakapan yang ditawarkan yang dilakukan oleh agen. Komunikasi pelanggan ke agen dapat dimulai saat ini. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactConversation[Engaged] |
| Tingkat pengabaian | Persentase percakapan yang tidak dilakukan oleh agen. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactConversation[AbandonedRate] |
| Tingkat transfer | Persentase percakapan yang ditransfer ke agen atau antrean lain. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[TransferRate] |
| Waktu aktif Percakapan | Waktu aktif sesi kumulatif untuk percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[ConversationActiveTime] |
| Waktu tidak aktif Percakapan | Waktu tidak aktif sesi kumulatif untuk percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[ConversationInactiveTime] |
| Waktu penutupan Percakapan | Waktu kumulatif dari waktu mulai penyelesaian percakapan hingga waktu tutup percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversationFirstAgentParticipant[ConversationWrapupTime] |
| Waktu penanganan Percakapan | Waktu aktif sesi kumulatif untuk percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[ConversationActiveTime] |
| Waktu aktif Percakapan rata-rata | Waktu aktif percakapan total dibagi berdasarkan jumlah percakapan yang ditangani. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AvgActiveTime(mins)] |
| Waktu tidak aktif Percakapan rata-rata | Waktu tidak aktif percakapan total dibagi berdasarkan jumlah percakapan yang ditangani. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AverageConversationInactiveTime] |
| Waktu penutupan Percakapan rata-rata | Waktu penyelesaian percakapan total dibagi berdasarkan jumlah percakapan yang ditangani. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AverageConversationWrapupTime)] |
| Waktu penanganan percakapan rata-rata | Waktu aktif percakapan total dibagi berdasarkan jumlah percakapan yang ditangani. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AvgConversationTime] |
| Waktu Percakapan rata-rata | Waktu rata-rata dari mulai percakapan hingga berakhir percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AvgConversationTime] |
| waktu upaya pelanggan rata-rata | Waktu rata-rata dari mulai percakapan hingga waktu mulai penutupan percakapan. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AvgCustomerEffort] |
| Kecepatan menjawab | Waktu rata-rata pelanggan telah menunggu dalam antrean sebelum terhubung ke agen. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactConversation[AvgSpeedtoAnswer] |
| SLA - Kecepatan menjawab | Jumlah SLA yang terpenuhi dibagi dengan jumlah percakapan yang ditangani. Contohnya, jika Kecepatan untuk menjawab kurang dari 180 detik, maka hal ini dianggap terpenuhi. Jika tidak, maka itu tidak akan tercapai. | Percakapan yang terlibat dan percakapan yang ada dalam status tertutup dipertimbangkan. | FactMessage[SLASpeedtoAnswer] |
| Waktu tunggu pelanggan | Waktu rata-rata pelanggan telah menunggu sebelum terhubung ke agen. Hal ini mirip dengan "Kecepatan untuk menjawab" tetapi mencakup waktu menunggu di setiap sesi dalam percakapan. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan. | FactConversationParticipant[AvgWaittime(mins)] |
| Waktu Konsultasi total | Waktu yang dihabiskan untuk berkonsultasi mulai dari saat agen bergabung hingga saat agen meninggalkan peserta dalam sesi. | Hanya sesi konsultasi yang dianggap sebagai penyebut. | |
| Waktu konsultasi rata-rata | Waktu konsultasi total dibagi dengan sesi konsultasi total. | Hanya sesi konsultasi yang dianggap sebagai penyebut. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Waktu pantau Total | Waktu yang dihabiskan untuk pantau mulai dari saat agen bergabung hingga saat agen meninggalkan peserta dalam sesi. | Hanya sesi pantau yang dianggap sebagai penyebut. | |
| Waktu pantau Rata-Rata | Waktu pantau total dibagi dengan total sesi pantau. | Hanya sesi pantau yang dianggap sebagai penyebut. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Pulsa Sentimen pelanggan rata-rata (CSP) | Sentimen Pelanggan yang diprediksi dalam jangka waktu tertentu untuk antrean atau agen yang diatur, yang menunjukkan tingkat sentimen positif yang diungkapkan oleh pelanggan di akhir interaksi mereka. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan. | Rata-rata FactConversationSentiment[msdyn_sentimentpulse] |
Agen dan antrean
Bagian Antrean dan Agen memberikan visibilitas historis mengenai cara kerja setiap antrean dan performa setiap agen di berbagai saluran dan antrean, sehingga supervisor dapat melakukan langkah-langkah yang sesuai untuk meningkatkan pengalaman dukungan secara keseluruhan bagi para pelanggan.
KPI untuk antrean dan tablet tercantum dalam tabel berikut. Metrik di bagian ini dihitung berdasarkan perincian sesi. Setiap kontak pelanggan didefinisikan sebagai percakapan. Setiap percakapan didefinisikan sebagai sesi dan dapat ditangani oleh satu atau beberapa agen.
| KPI | KETERANGAN | Derivasi | Pengukuran |
|---|---|---|---|
| Sesi konsultasi | Jumlah sesi yang diterima oleh pengguna dalam mode = konsultasi. | Hanya sesi konsultasi yang dianggap sebagai penyebut | |
| Waktu Konsultasi total | Waktu yang dihabiskan untuk berkonsultasi mulai dari saat agen bergabung hingga saat agen meninggalkan peserta dalam sesi. | Hanya sesi konsultasi yang dianggap sebagai penyebut. | |
| Waktu konsultasi rata-rata | Waktu konsultasi total dibagi dengan sesi konsultasi total. | Hanya sesi konsultasi yang dianggap sebagai penyebut. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Sesi pantau | Jumlah sesi yang diterima oleh pengguna dalam mode = pantau. | Hanya sesi pantau yang dianggap sebagai penyebut. | |
| Waktu pantau Total | Waktu yang dihabiskan untuk pantau mulai dari saat agen bergabung hingga saat agen meninggalkan peserta dalam sesi. | Hanya sesi pantau yang dianggap sebagai penyebut. | |
| Waktu pantau Rata-Rata | Waktu pantau total dibagi dengan total sesi pantau. | Hanya sesi pantau yang dianggap sebagai penyebut. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Sesi terlibat | # Sesi disajikan kepada agen dan diterima oleh agen | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSession[EngagedByAgentSessionCount] |
| Tingkat penolakan sesi | Jumlah sesi yang ditampilkan kepada agen dan tidak diterima oleh agen. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSession[SessionRejectionRate] |
| Tingkat transfer | Jumlah sesi yang ditransfer oleh agen. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSession[QueueTransferRate] |
| Sesi konsultasi | Jumlah sesi dengan agen telah berpartisipasi dalam mode konsultasi. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSessionParticipant[ConsultSessionCount] |
| Sesi pantau | Jumlah sesi dengan agen telah berpartisipasi dalam mode pantau. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSessionParticipant[MonitorSessionCount] |
| Waktu aktif sesi rata-rata | Waktu aktif sesi total dibagi berdasarkan jumlah sesi yang terlibat (utama). | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSession[AvgActivetime] |
| Waktu tidak aktif sesi rata-rata | Waktu tidak aktif sesi total dibagi berdasarkan jumlah sesi yang terlibat (utama). | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactConversationFirstAgentParticipant[AverageSessionInactiveTime] |
| Rata-rata waktu penanganan sesi | Waktu aktif sesi total dibagi berdasarkan jumlah sesi yang terlibat (utama). | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactSession[AvgSessionHandleTime] |
| Rata-rata waktu sesi | Waktu rata-rata dari mulai sesi hingga berakhir sesi untuk sesi yang terlibat dibagi dengan sesi yang terlibat (utama). | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | FactConversationFirstAgentParticipant[AvgSessionTime] |
| Waktu konsultasi rata-rata | Waktu rata-rata yang dihabiskan agen pada sesi dalam mode konsultasi. | Jumlah waktu konsultasi dibagi dengan sesi konsultasi. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Waktu pantau Rata-Rata | Waktu rata-rata tingkat sesi yang dihabiskan agen pada sesi dalam mode pemantauan. | Jumlah waktu pantau total dibagi dengan sesi pantau. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Waktu aktif sesi | Waktu yang dihabiskan agen secara aktif pada sesi. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | |
| Waktu tidak aktif sesi. | Waktu pada saat agen tidak aktif mengerjakan suatu sesi. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | |
| Waktu penanganan sesi | Waktu yang dihabiskan agen secara aktif pada sesi. | Percakapan yang terlibat dipertimbangkan dan semua status percakapan dipertimbangkan. | |
| Waktu masuk total agen | Waktu total agen masuk. Catatan: Metrik ini tidak diiris ke dalam dimensi apa pun selain dari Tanggal dan Agen. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentTotalLoginTime(hrs)] |
| Waktu masuk total agen (jam) | Waktu agen masuk ke aplikasi Multisaluran. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentTotalLoginTime(hrs)] |
| Durasi agen Tersedia (jam) | Waktu agen dalam status tersedia di aplikasi Multisaluran. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentAvailableDuration(hrs)] |
| Durasi Agen Sibuk (jam) | Waktu agen dalam status sibuk dalam aplikasi Multisaluran. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentBusyDuration(hrs))] |
| Durasi Agen Sibuk Tidak Boleh Diganggu (jam) | Waktu agen dalam status Sibuk Tidak Boleh Diganggu di aplikasi Multisaluran. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentBusyDNDDuration(hrs)] |
| Durasi Agen Tidak Ditempat (jam) | Waktu agen dalam status Tidak Ditempat di aplikasi Multisaluran | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentAwayDuration(hrs))] |
| Durasi agen offline (jam) | Waktu agen keluar dari aplikasi Multisaluran. | Hal ini didasarkan pada stempel waktu masuk dan keluar agen, dan tidak diiris dengan metrik lain selain dari Tanggal dan Agen. | FactAgentStatusHistory[AgentOfflineDuration(hrs) )] |
Wawasan Bot
Bagian ini memberikan visibilitas historis mengenai performa bot untuk membantu menangani masalah dukungan pelanggan.
KPI untuk bot tercantum dalam tabel berikut.
| KPI | KETERANGAN | Derivasi | Pengukuran |
|---|---|---|---|
| Percakapan bot | Jumlah percakapan yang dimulai oleh pelanggan, dan ditangani oleh bot. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactSession[QueueSessions] |
| Tingkat resolusi bot | Persentase percakapan yang ditutup dengan berinteraksi dengan bot di luar semua percakapan yang ditangani oleh bot. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactSession[BOTResolutionRate] |
| Waktu resolusi bot (menit) | Lamanya waktu, dalam hitungan menit, pelanggan berinteraksi dengan bot sebelum percakapan tersebut ditutup. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactSession[AvgResolutionTime] |
| Tingkat eskalasi bot | Persentase percakapan yang dieskalasi oleh bot ke agen manusia. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactSession[BotEscalationRate] |
| Waktu eskalasi bot (menit) | Lamanya waktu, dalam hitungan menit, pelanggan berinteraksi dengan bot sebelum percakapan dieskalasi ke agen manusia. | Semua percakapan dipertimbangkan. | FactSession[BotEscalationTime] |
Dasbor analisis sentimen sentimen Multisaluran
Dasbor multisaluran analisis sentimen memberikan gambaran umum tentang KPI dan tren penting yang terkait dengan analisis sentimen percakapan.
Insights Multisaluran – Laporan Analisis Sentimen
Tabel berikut ini menyediakan tampilan detail laporan multisaluran analisis sentimen.
| KPI | Deskripsi |
|---|---|
| Dorongan Sentimen Rata-Rata | Sentimen pelanggan yang diprediksi dalam jangka waktu tertentu untuk antrean atau agen yang telah diatur yang menunjukkan tingkat sentimen positif, yang diungkapkan oleh pelanggan di akhir interaksi mereka. Untuk saluran dan antrean, ini memberikan keseluruhan sentimen pelanggan terhadap percakapan. Untuk agen, memberikan pelanggan sentimen spesifik untuk sesi yang ditangani oleh agen dalam percakapan. |
| % Sentimen Positif | Jumlah percakapan zona sentimen positif dibagi dengan total sesi. |
| % Sentimen Netral | Jumlah percakapan zona sentimen netral dibagi dengan total sesi. |
| % Sentimen Negatif | Jumlah percakapan zona sentimen negatif dibagi dengan total sesi. |
| Percakapan dengan prediksi Sentimen | Jumlah percakapan untuk memprediksi metrik sentimen pelanggan. |
Zona Sentimen
Sentimen positif
Sentimen positif diungkapkan oleh pelanggan yang menulis pesan bahwa mereka bahagia, senang, atau positif sebagai hasil dari interaksi dukungan. Sentimen positif mengharuskan kata-kata positif untuk menyampaikan perasaan positif melebihi hanya sekadar basa-basi sederhana atau kesopanan.
Misalnya, saat pelanggan menulis "Terima kasih", yang hanya bersikap sopan—tidak berarti mereka senang atau bahagia. Namun, jika pelanggan menulis "saya rasa terima kasih saja tidak ukup" atau "Terima kasih banyak" yang menggambarkan perasaan positif yang jelas. Contoh lain dari basa-basi sederhana atau kesopanan yang tidak boleh disalahartikan sebagai positif adalah "Tolong bantu" dan "Ya."
Sentimen negatif
Sentimen negatif diungkapkan oleh pelanggan saat mereka kecewa dengan interaksi dukungan. Ini dapat berupa kasus saat pelanggan mendeskripsikan masalah dan frustrasi atau tidak bahagia karena pengaruhnya pada mereka pada saat ini. Untuk sesuatu yang akan dinilai dengan sentimen negatif, kata harus menyampaikan dengan jelas bahwa pengguna tidak bahagia, kecewa, atau frustrasi.
Sentimen netral
Sentimen netral ditunjukkan ketika sentimen pelanggan tidak positif atau negatif. Pernyataan masalah pelanggan tidak akan dinilai negatif, melainkan harus dinilai netral, kecuali jika berisi kata yang menunjukkan emosi. Ini adalah benar terlepas dari seberapa parah masalah pengguna. Pesan dengan basa-basi non-spesifik atau kesopanan dinilai netral dan tidak positif.
Melihat dan memfilter laporan
Anda dapat memfilter informasi yang disajikan dalam laporan dengan memilih durasi, nama Saluran, Antrean, dan nama agen.
Baca juga
Pengantar Dasbor Multisaluran Intraday
Saran dan Komentar
Segera hadir: Sepanjang tahun 2024 kami akan menghentikan penggunaan GitHub Issues sebagai mekanisme umpan balik untuk konten dan menggantinya dengan sistem umpan balik baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Kirim dan lihat umpan balik untuk