Ver e compreender os dashboards de Conhecimentos do Omnicanal
A aplicação Omnicanal para Customer Service oferece um conjunto de capacidades que expande o poder do Dynamics 365 Customer Service Enterprise para permitir que as organizações se liguem e participem instantaneamente com os clientes através de canais de mensagens digitais. É necessária uma licença adicional para aceder ao Omnicanal para Customer Service. Para mais informações, consulte as páginas Descrição geral dos preços do Dynamics 365 Customer Service e Plano de preços do Dynamics 365 Customer Service.
Conhecimentos do Omnicanal
Nota
Os relatórios de modelo do Microsoft Power BI para dashboards do Customer Service Analytics e Conhecimentos do Omnicanal estão preteridos desde 6 de novembro de 2023. Recomendamos que utilize a análise do histórico do Omnicanal de configuração de origem e os relatórios de análise do histórico do Customer Service, que não necessitam de licenças do Microsoft Power BI adicionais. Pode personalizar visualmente e prolongar esses relatórios para adicionar origens de dados e métricas adicionais através da personalização do modelo dedados. Para obter detalhes sobre a preterição, aceda a Preterições no Customer Service.
O dashboard de Informações do Omnicanal fornece KPIs e tendências para que os supervisores compreendam o estado geral da experiência de suporte de relance. Também fornece informações sobre os sentimentos dos clientes derivados da utilização de algoritmos de específicos do suporte de aprendizagem automática com uma capacidade de dividir diferentes níveis na hierarquia organizacional. Os supervisores podem recorrer às informações para melhorar a experiência geral de suporte ao cliente.
O dashboard de descrição geral está dividido em duas secções:
Dashboard de Conhecimentos do Omnicanal
Dashboard de Análise de Sentimentos do Omnicanal
Dashboard de Conhecimentos do Omnicanal
A ilustração seguinte é um exemplo do dashboard de Insights for Dynamics 365 do Omnicanal.
A tabela seguinte descreve os KPIs de conversas.
| KPI | Description |
|---|---|
| Conversações recebidas | O número de conversações iniciadas pelo cliente. |
| Conversas respondidas | As conversas oferecidas que são respondidas por um agente. A comunicação do cliente para o agente pode começar neste momento. |
| Tempo médio de espera (min.) | O período de tempo, em minutos, que um cliente está a aguardar numa fila. |
| Tempo médio de espera | Tempo de espera médio (em minutos)/Oferecida |
| Taxa de abandono | A percentagem de conversações que não são engrenadas pelos agentes. |
| Tempo médio de processamento (mins) | Duração média do tempo que um agente leva para concluir uma conversa com um cliente. Esta tempo considera o tempo despendido por um ou mais agentes para ajudar o cliente. |
| Taxa de transferência | A percentagem das conversas transferidas para outro agente/fila. |
| Média de Deteção do Sentimento dos Clientes (CSP) | O sentimento previsto do cliente é apresentado num determinado intervalo de tempo para uma fila ou agente, o que indica o grau de sentimento positivo expresso pelos clientes no fim das suas interações. |
| Tempo médio de esforço dos clientes | Duração média do tempo que um cliente leva para contactar o suporte e concluir uma conversa com um agente. Apenas as conversas respondidas por um agente são consideradas para esta métrica. |
Insights for Dynamics 365 de Omnicanal
Os relatórios dos Conhecimentos do Omnicanal fornecem informações abrangentes sobre a forma como o suporte global está a ser efetuado em vários canais. Os relatórios fornecem aos administradores e supervisores uma elemento visualização rica e capacidade de filtrar por canais, filas, agentes e intervalos de datas para compreenderem melhor o desempenho e resolverem áreas problemáticas.
A estrutura de relatórios é composta pelas seguintes secções:
Conversações e canais
Esta secção fornece visibilidade histórica sobre as operações de suporte globais em várias conversações e canais.
Os KPIs para conversações e canais são listados na tabela seguinte. Para conversas, estes KPIs são aplicáveis a cenários em que os bots escalam para agentes ou os agentes tratam diretamente das chamadas dos clientes. Os KPIs para canais representam operações de suporte por cada canal para ajudar os supervisores a compreenderem facilmente o desempenho de cada canal de suporte e a tomarem as ações adequadas para melhorar a experiência de suporte geral dos clientes.
| KPI | Descrição | Derivação | Medida |
|---|---|---|---|
| Conversações a receber | O número de conversações iniciadas pelos clientes que podem ser apresentadas aos agentes. | Todas as conversações são consideradas. | FactConversation[InComingConversationCount] |
| Conversas respondidas | As conversas oferecidas que são respondidas por um agente. A comunicação do cliente para o agente pode começar neste momento. | Todas as conversações são consideradas. | FactConversation[Ativa] |
| Taxa de abandono | A percentagem de conversações que não são engrenadas pelos agentes. | Todas as conversações são consideradas. | FactConversation[AbandonedRate] |
| Taxa de transferência | A percentagem de conversações que são transferidas para outro agente ou fila. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[TransferRate] |
| Tempo ativo da conversação | Tempo ativo cumulativo da sessão para uma conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[ConversationActiveTime] |
| Tempo inativo da conversação | Tempo inativo cumulativo da sessão para uma conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[ConversationInactiveTime] |
| Tempo de conclusão da conversação | Tempo cumulativo da hora de início da conclusão da conversação até à hora de fecho da conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversationFirstAgentParticipant[ConversationWrapupTime] |
| Tempo de processamento da conversação | Tempo ativo cumulativo da sessão para uma conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[ConversationActiveTime] |
| Tempo ativo médio da conversação | Tempo ativo total da conversação dividido pelo número de conversações processadas. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AvgActiveTime(mins)] |
| Tempo inativo médio da conversação | Tempo inativo total da conversação dividido pelo número de conversações processadas. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AverageConversationInactiveTime] |
| Tempo médio de conclusão da conversação | Tempo de conclusão total da conversação dividido pelo número de conversações processadas. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AverageConversationWrapupTime] |
| Tempo médio de processamento da conversação | Tempo ativo total da Conversação dividido pelo número de conversações processadas. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AvgConversationTime] |
| Tempo médio da conversação | O tempo médio desde o início até ao fim da conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AvgConversationTime] |
| Tempo Médio de Esforço do Cliente | Tempo médio desde o início da conversação até à hora de início da conclusão da conversação. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AvgCustomerEffort] |
| Velocidade de resposta | O tempo médio que os clientes esperaram na fila antes de ligarem a um agente. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactConversation[AvgSpeedtoAnswer] |
| SLA - Velocidade de resposta | Número de SLAs cumprido dividido pelo número de conversações processadas. Por exemplo, se a Velocidade de resposta for inferior a 180 segundos, é considerada cumprida. Caso contrário, não é cumprido. | São consideradas as conversações ativas e as conversações em estado fechado. | FactMessage[SLASpeedtoAnswer] |
| Tempo de espera do cliente | O tempo médio que os clientes esperaram antes do estabelecimento da ligação com os agentes. Isto é semelhante à "Velocidade de resposta", mas inclui o tempo esperado em cada sessão numa conversação. | São consideradas as conversações ativas. | FactConversationParticipant[AvgWaittime(mins)] |
| Tempo total de consultoria | O tempo gasto na consulta entre o momento em que o agente entrou e o momento em que saiu da sessão. | Só as sessões de consultoria são consideradas como denominador. | |
| Tempo de consulta médio | O tempo total de consultoria dividido pelo total de sessões de consulta. | Só as sessões de consultoria são consideradas como denominador. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Tempo de monitorização total | O tempo gasto na monitorização entre o momento em que o agente entrou e o momento em que saiu da sessão. | Só as sessões de monitorização são consideradas como denominador. | |
| Tempo médio de monitorização | O tempo total de monitorização dividido pelo total de sessões de monitorização. | Só as sessões de monitorização são consideradas como denominador. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Média de deteção do sentimento dos clientes (CSP) | O sentimento previsto do cliente é apresentado num determinado intervalo de tempo para uma fila ou agente, o que indica o grau de sentimento positivo expresso pelos clientes no fim das suas interações. | São consideradas as conversações ativas. | Média de FactConversationSentiment[msdyn_sentimentpulse] |
Fila e agentes
As secções Fila e Agente fornecem visibilidade histórica sobre o desempenho de cada fila e agente entre diferentes canais e filas, para que os supervisores possam tomar os passos apropriados para melhorar a experiência de suporte para o cliente.
Os KPIs para as filas e os agentes são listados na tabela seguinte. As métricas desta secção são calculadas com base na granularidade da sessão. Cada contacto de cliente é definido como uma conversa. Cada conversa é definida como uma sessão e pode ser processada por um ou mais agentes.
| KPI | Descrição | Derivação | Medida |
|---|---|---|---|
| Sessões de consultoria | O número de sessões aceites por um utilizador em modo = consultoria. | Só as sessões de consultoria são consideradas como denominador | |
| Tempo total de consultoria | O tempo gasto na consulta entre o momento em que o agente entrou e o momento em que saiu da sessão. | Só as sessões de consultoria são consideradas como denominador. | |
| Tempo de consulta médio | O tempo total de consultoria dividido pelo total de sessões de consulta. | Só as sessões de consultoria são consideradas como denominador. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Sessões de monitorização | O número de sessões aceites por um utilizador em modo = monitorização. | Só as sessões de monitorização são consideradas como denominador. | |
| Tempo de monitorização total | O tempo gasto na monitorização entre o momento em que o agente entrou e o momento em que saiu da sessão. | Só as sessões de monitorização são consideradas como denominador. | |
| Tempo médio de monitorização | O tempo total de monitorização dividido pelo total de sessões de monitorização. | Só as sessões de monitorização são consideradas como denominador. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Sessões ativas | N.º de sessões apresentadas a um agente e aceites por um agente | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSession[EngagedByAgentSessionCount] |
| Taxa de rejeição da sessão | O número de sessões apresentadas a um agente e não aceites por um agente. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSession[SessionRejectionRate] |
| Taxa de transferência | O número de sessões transferidas por um agente. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSession[QueueTransferRate] |
| Sessões de consultoria | O número de sessões em que o agente participou no modo de consultoria. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSessionParticipant[ConsultSessionCount] |
| Sessões de monitorização | O número de sessões em que o agente participou no modo de monitorização. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSessionParticipant[MonitorSessionCount] |
| Tempo médio da sessão ativa | O tempo total ativo da sessão dividido pelo número de sessões ativas (primária). | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSession[AvgActivetime] |
| Tempo médio da sessão inativa | O tempo total da sessão ativa dividido pelo número de sessões ativas (primária). | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactConversationFirstAgentParticipant[AverageSessionInactiveTime] |
| Tempo médio de processamento da sessão | O tempo total ativo da sessão dividido pelo número de sessões ativas (primária). | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactSession[AvgSessionHandleTime] |
| Tempo médio da sessão | O tempo médio desde o início da sessão até ao fim da sessão das sessões ativas dividido pelas sessões ativas (primária). | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | FactConversationFirstAgentParticipant[AvgSessionTime] |
| Tempo de consulta médio | O tempo médio que o agente passou numa sessão em modo de consultoria. | A soma do tempo de consultoria dividido pelas sessões de consultoria. | FactSessionParticipant[AvgConsultTime] |
| Tempo médio de monitorização | O tempo médio a nível da sessão que o agente passou numa sessão em modo de monitorização. | A soma do tempo de monitorização dividido pelas sessões de monitorização. | FactSessionParticipant[AvgMonitorTime] |
| Tempo ativo da sessão | O tempo que um agente passou ativamente numa sessão. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | |
| Tempo inativo da sessão. | O tempo que um agente não está a trabalhar ativamente numa sessão. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | |
| Tempo de processamento da sessão | O tempo que um agente passou ativamente numa sessão. | São consideradas as conversações ativas e todos os estados de conversação. | |
| Tempo total com sessão iniciada do agente | O tempo total durante o qual o agente tem sessão iniciada. Nota: Esta métrica não é divida por qualquer dimensão que não seja de Data e Agente. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentTotalLoginTime(hrs)] |
| Tempo Total Com Sessão Iniciada do Agente (horas) | O tempo durante o qual um agente tem sessão iniciada na aplicação Omnicanal. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentTotalLoginTime(hrs)] |
| Duração Disponível do Agente (horas) | O tempo durante o qual um agente está no estado disponível na aplicação Omnicanal. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentAvailableDuration(hrs)] |
| Duração Ocupado do Agente (horas) | Tempo durante o qual um agente está em estado ocupado na aplicação Omnicanal. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentBusyDuration(hrs)] |
| Duração Não Incomodar do Agente (horas) | O tempo durante o qual um agente está no estado Não Incomodar na aplicação Omnicanal. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentBusyDNDDuration(hrs)] |
| Duração Ausente do Agente (horas) | O tempo durante o qual um agente está no estado Ausente na aplicação Omnicanal | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentAwayDuration(hrs)] |
| Duração Offline do Agente (horas) | O tempo durante o qual um agente não tem sessão iniciada na aplicação Omnicanal. | Este campo baseia-se no carimbo de data/hora de início de sessão e de término de sessão do agente, e não é divido por qualquer outra métrica que não seja de Data e Agente. | FactAgentStatusHistory[AgentOfflineDuration(hrs)] |
Informações do bot
Esta secção fornece visibilidade histórica sobre o desempenho dos bots para ajudar a resolver problemas de apoio ao cliente.
Os KPIs para os bots são listados na tabela seguinte.
| KPI | Descrição | Derivação | Medida |
|---|---|---|---|
| Conversações do bot | O número de conversas iniciadas pelo cliente e respondidas por um bot. | Todas as conversações são consideradas. | FactSession[QueueSessions] |
| Taxa de resolução do bot | A percentagem de conversas que foram fechadas interagindo com um bot de todas as conversas tratadas por um bot. | Todas as conversações são consideradas. | FactSession[BOTResolutionRate] |
| Tempo de resolução do bot (min) | O tempo, em minutos, que um cliente interagiu com um bot antes da conversa ser fechada. | Todas as conversações são consideradas. | FactSession[AvgResolutionTime] |
| Taxa de escalamento do bot | A percentagem de conversas que são escaladas por um bot para um agente humano. | Todas as conversações são consideradas. | FactSession[BotEscalationRate] |
| Tempo de escalamento do bot (min) | O tempo, em minutos, que um cliente interagiu com um bot antes da conversa ser escalada para um agente humano. | Todas as conversações são consideradas. | FactSession[BotEscalationTime] |
Dashboard de Análise de Sentimentos do Omnicanal
O dashboard de Análise de Sentimentos do Omnicanal fornece uma descrição geral de KPIs importantes e tendências relacionadas com a análise de sentimentos de conversas.
Relatório Informações de Omnicanal – Análise de Sentimentos
A seguinte tabela fornece uma vista detalhada do relatório de Análise de Sentimentos do Omnicanal.
| KPI | Descrição |
|---|---|
| Deteção Média de Sentimentos | O sentimento previsto do cliente é apresentado num determinado intervalo de tempo para uma fila ou agente, o que indica o grau de sentimento positivo expresso pelos clientes no fim das suas interações. No caso de canal e fila, fornece o sentimento geral do cliente da conversação. Para o egente, fornece o sentimento específico do cliente para as sessões processadas pelo agente na conversação. |
| % de Sentimentos Positivos | Contagem de conversas de zona de sentimentos positivos divididos pelo total de sessões. |
| % de Sentimentos Neutros | Contagem de conversas de zona de sentimentos neutros divididos pelo total de sessões. |
| % de Sentimentos Negativos | Contagem de conversas de zona de sentimentos negativos divididos pelo total de sessões. |
| Conversas com previsão de Sentimento | Contagem de conversações para prever a métrica de sentimentos do cliente. |
Zonas de sentimentos
Sentimento positivo
O sentimento positivo é expresso pelo cliente que escreve mensagens em que está satisfeito, agradado ou positivo como resultado da interação de suporte. O sentimento positivo exige que as palavras positivas transmitam um sentido positivo para além de simples cordialidades ou educação.
Por exemplo, quando um cliente escreve "obrigado", está apenas a ser educado, não significa necessariamente que está agradado ou satisfeito. No entanto, se um cliente escrever "Não posso agradecer de forma suficiente" ou "muito obrigado", isso transmite um sentimento positivo. Outros exemplos de cordialidade simples ou educação que não devem ser considerados erradamente como positivos são "Por favor, ajude" e "Sim".
Sentimento negativo
O sentimento negativo é expresso pelo cliente quando este está desapontado com a interação de suporte. Estes podem ser incidentes nos quais o cliente está a descrever um problema e está frustrado ou insatisfeito com a forma como o está a afetar. Para algo ser classificado como sentimento negativo, as palavras necessitam de transmitir claramente que o utilizador está infeliz, desapontado ou frustrado.
Sentimento neutro
O sentimento neutro é representado quando o sentimento de um cliente não é positivo nem negativo. A declaração de problemas de um cliente não tem de ser classificada como negativa. Pelo contrário, deve ter uma classificação neutra, a menos que contenha palavras que denotam emoção. Isto verifica-se independentemente da gravidade do problema do utilizador. As mensagens com galanteios ou educação não específicos também são classificadas como neutras e não como positivas.
Ver e filtrar relatórios
Pode filtrar as informações apresentadas nos relatórios selecionando Duração, Canal, Fila e Agente.
Consulte também
Introdução ao dashboard de Conhecimentos Omnicanal
Comentários
Brevemente: Ao longo de 2024, vamos descontinuar progressivamente o GitHub Issues como mecanismo de feedback para conteúdos e substituí-lo por um novo sistema de feedback. Para obter mais informações, veja: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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