Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Müşteri hizmetleri ekipleri genellikle yüksek bilet hacimleri, yinelenen sorgular ve tutarsız yanıt kalitesiyle mücadele eder. Özel bir yardım aracısı oluşturarak, Microsoft Copilot Studio kullanarak aracı bilgi kaynaklarını kullanıp sorguların çoğunu yanıtlayabilir. Aracı, sorunun kategorilere ayrılmasına, yaklaşım analizine yardımcı olur ve Dynamics 365, Dataverse ve SharePoint'ten ilgili bilgi bankası makalelerini ve geçmiş olay verilerini alarak kişiselleştirilmiş çözümler önerir. Gerektiğinde aracı, müşteri talebini çözüme yardımcı olması için canlı bir temsilciye devredebilir. Özel müşteri temsilcisi, kuruluşun etkileşim merkezi tarafından işlenmek üzere destek taleplerini de yönlendirebilir ve destek kapsamının ötesindeki diğer müşteri sorgularını yanıtlayabilir.
Tip
Bu makalede bir çözüm fikri açıklanmaktadır. Bulut mimarınız bu kılavuzu, bu mimarinin tipik bir uygulaması için temel bileşenleri görselleştirmeye yardımcı olmak amacıyla kullanabilir. İş yükünüzün özel gereksinimlerine uygun iyi tasarlanmış bir çözüm tasarlamak için bu makaleyi başlangıç noktası olarak kullanın.
Mimari diyagramı
Bilgi kaynakları
Müşteri sorununun çözümüne yardımcı olmak için çözüm için çeşitli bilgi kaynakları gerekir.
Müşteri hizmetleri belgeleri: Müşteri hizmetleri yaklaşımları, daha önce çözülen sorunlar, iletişim bilgileri ve benzer ayrıntılar hakkında bilgi içeren belgeler.
Sektör belgeleri: Kuruluşun sektörü veya sektörüyle ilgili yönergeler, en iyi uygulamalar, mevzuat bilgileri veya başvuru malzemeleri içeren belgeler.
Çözüm belgeleri: Bilinen sorunları veya destek isteklerini çözmek için adım adım yönergeleri, sorun giderme kılavuzlarını veya standart yordamları özetleyen belgeler.
Rehberlik belgeleri: Kullanıcıların görevleri gerçekleştirmesini veya kuruluş süreçlerine bağlı olmasını desteklemek için yapılandırılmış öneriler, iş akışları veya karar verme çerçeveleri sunan belgeler.
SSS: Sık sorulan soruların yanıtlarını sağlayan belgeler, kullanıcıların yaygın sorunlarla, süreçlerle veya ilkelerle ilgili bilgileri hızla bulmasına yardımcı olur.
Workflow
Müşteri ileti analizi: Müşteri, amacını belirlemek için müşteri iletilerini gerçek zamanlı olarak analiz eden aracıyla etkileşim kurar. Aracıyı çok çeşitli konuları işleyecek şekilde yapılandırabilir veya belirli bir ürün kümesinin desteğine odaklanabilirsiniz. Bu aracı, istekleri özel aracılara yönlendirir veya daha kişisel destek için karmaşık sorunları bir insana iletir.
Müşteri soruları ve yanıtları (Soru-Cevap): Aracı, müşteri sorgularına sohbet yoluyla yanıtlar sağlamak için Sık Sorulan Sorular (SSS) ve rehberlik gibi yapılandırılmış bilgi kaynaklarını kullanır. Aracı bir soruyu yanıtlayamazsa zamanında yanıt için bir insana yönlendirir. Sorunun ürün türüne ve aciliyetine bağlı olarak, aracı müşterinin müşteri hizmetleri temsilcisinin daha sonra ele alacakları bir izleme bileti oluşturmalarına yardımcı olur.
İlerletme: Aracıyı, kullanıcıların bir insana ne zaman yükseltme yapmak istediğini belirleyecek şekilde yapılandırabilirsiniz. Bu tür kullanıcı isteklerini işlemek için bir Yükseltme sistemi konusu yapılandırın. Varsayılan olarak, aracının Sistem konusunu yönlendir işlemi, kullanıcılara yardım edecek kimse olmadığını bildirir. Bu konuya bir Konuşma aktar düğümü ekleyerek konu, müşteri konuşmasını yapılandırdığınız bir müşteri etkileşimi hub'ına aktarma işlemini başlatır. Aktarım gerçekleştiğinde, mevcut oturum bağlamı aktarıma dahil edilir, böylece alıcı aracı, müşterinin yükseltmeye yol açan sorgusunun bağlamını anlar. Aracıyı belirli koşullar altında görev aktarım yapacak şekilde de yapılandırabilirsiniz. Örneğin, aracı bir hatayla karşılaşırsa ve bilet oluşturamazsa doğrudan görev aktarma işlemini isteyebilir.
Aktarımı işleme: Aktarım konuşması gerçekleştiğinde, temsilci, kullanıcıyı daha fazla işlem için yapılandırılmış hub'a yönlendirmek amacıyla yapılandırılmış müşteri katılım merkezi hub'ını kullanır. Aşağıda, aracı için kanal yapılandırma panelindeki müşteri etkileşimi merkezi seçenekleri yer alır.
Dynamics 365'i örnek olarak kullanarak, aktarım gerçekleştiğinde, geçen bağlam bilgileri, oturumu temsilcinin ilişkili olduğu uygun iş akışına yönlendirmek için kullanılır. İş akışı yapılandırması, aktarılan oturumun uygun aracıya teslim edilmesine neden olan yönlendirmeyi ve kuyrukları içerir. Aracı daha sonra Copilot hizmet çalışma alanını kullanarak müşteriyle doğrudan etkileşime geçerek müşterinin önceki etkileşimlerinin bir özetini alabilir ve Dynamics 365 tarafından sağlanan araçları kullanarak müşteriyle etkileşime geçebilir. Diğer sağlayıcılarla veya diğer çözümlerde kullanılabilen müşteri katılım merkezi özelliklerini kullanarak benzer deneyimleri gerçekleştirebilirsiniz. Canlı bir temsilciye konuşma gönderme bölümünde daha fazla bilgi edinin.
İlerletme İçgörüleri: Aracınızın etkileşimleri nasıl işlediğini ve bunları ne zaman yükselttiği hakkında bilgi edinmek için yükseltme analizini kullanın. Bir aracı, bir kullanıcı sorgusunu bir insan temsilciye yönlendirmeden yanıtladığında, bu bir sapmadır. Amaç, görev aktarma sayısını azaltarak bir aracının sapma oranını artırmaktır. Yerleşik analitikler kullanılarak bir aracıya görev aktarımına veya aktarıma neden olan tüm aracı oturumları başından sonuna kadar kaydedilir. Analiz panosunda, "Yükseltme Hızı Etkileyici Faktörler" adlı bir bölüm bulunur. Bu bölüm, hangi aracı konularının çoğunlukla insan temsilcilerine yükseltildiğini ve nedenini ayrıntılarıyla belirtir. Temsilcinizi sapmaları artıracak şekilde özelleştirmek için bu bilgileri kullanın.
Components
Power Platform ortamı: Copilot Studio'da yerleşik aracı gibi Power Platform kaynaklarını içerir. Geliştirme ve test etme gibi kaynakları bir ortamdan diğerine taşımak için çözümleri kullanın. Yapılandırdığınız müşteri katılımı Hub'ına bağlı olarak, aynı Power Platform ortamında yapılandırma gerektirebilir.
Copilot Studio aracıları: Çözümde aracıları uygulamak için Copilot Studio'yu kullanın. Birincil aracı olan Destek aracısı, kullanıcılarla doğrudan etkileşim kurar veya otonom olarak tetiklenebilir. Örneğin, destek e-posta adresine gelen bir e-posta aracıyı tetikleyebilir. Destek aracısını bilgi kaynaklarıyla yapılandırarak müşteri sorunlarını araştırmak ve çözmek için ürünler ve destek yordamları hakkında kurumsal bilgiye sahip olması gerekir.
Müşteri katılım merkezi: Katılım hub'ı aracıdan ayrıdır ve canlı bir temsilciyle çok kanallı müşteri etkileşimini işlemek için tasarlanmıştır. Örneğin, Dynamics 365 Contact Center aracıdan canlı temsilciye aktarımı işlemek için kullanılabilir. Bu etkileşim merkezleri genellikle gelen oturumların kuyruğa alınması, önceliklendirilmesi ve canlı temsilcilerle beceri eşleştirmesi işlerini yönetir.
Microsoft 365 belge kitaplığı: Ürün kılavuzunu, SSS'leri ve diğer bilgi bilgilerini belge kitaplığında depolayarak aracıların bu varlıklara bilgi kaynağı olarak kolayca erişebilmesini sağlayın.
Senaryo ayrıntıları
Note
Bu çözüm fikri, Microsoft Senaryo Kitaplığı'ndanmüşteri desteği yardım aracısı oluşturmak için Yapay Zeka Aracılarını Kullanma senaryosunun nasıl tasarlanabilir olduğunu gösterir. İş etkisi ve önemli performans göstergeleri (KPI) hakkında daha fazla bilgi edinmek için senaryo kitaplığındaki ayrıntılara bakın.
Müşteri desteği yardım aracısı, hizmet ekiplerinin yanıtları anında çekerek, sorun giderme adımlarını yönlendirerek ve yaygın olay eylemlerini otomatikleştirerek müşteri sorunlarını daha hızlı çözmesine yardımcı olur. Canlı etkileşimler sırasında gerçek zamanlı yanıt desteği sağlayarak aracıların sistemler arasında arama yapmadan doğru ve tutarlı bilgiler sunabilmesini sağlar.
Bu aracı işleme süresini kısaltır, çözünürlük doğruluğunu artırır ve daha hızlı bilgi erişimi ve yapılandırılmış sorun giderme yoluyla yükseltme gereksinimini azaltır. Ayrıca, liderlere bilgi boşluklarını ve süreç geliştirme fırsatlarını vurgulayan içgörüler sunarken, zamanında ve güvenilir yanıtlar sağlayarak müşteri memnuniyetini artırır.
Değerlendirmeler
Bu değerlendirmeler, bir iş yükünün kalitesini artıran bir dizi rehber ilke olan Power Platform Well-Architected'ın temellerini uygular. daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Power Platform Well-Architected.
Reliability
Gereksiz karmaşıklığı önlemek için iş yükünüzü tasarlayabilirsiniz: Aracıyı desteklenen bir müşteri katılım hub'ı ile tümleştirerek, aracı ile katılım hub'ı arasındaki oturumun teslimini tamamlamak için özel tümleştirmelerin derlenmesini gerektirmeyerek karmaşıklığı azaltırsınız. Bu yaklaşım, her platformun güçlü yönlerini kullanmanıza da olanak tanır. Örneğin, oturumu temsilciyle eşleştirme, etkileşim merkezi tarafından yürütülen bir işlemdir.
Dayanıklılık ve kullanılabilirlik testi: Birden çok tümleşik sistemle, bu sistemlerle yapılan ve süreci etkileyebilecek tüm etkileşimler için hata işleme ve geçici hata işleme uygulamak önemlidir. Örneğin, aracı konuşmayı aktaramıyorsa daha sonra izlemek için otomatik olarak bir bilet oluşturabilir.
Sistem durumu göstergelerini ölçme ve yayımlama: Aracı çalışma zamanından alınan telemetri, aracının sistem durumunun yeterli göstergelerini sağlamalıdır. Aracıyı Application Insights'ta yayımlayacak şekilde de yapılandırabilirsiniz. Application Insights'ta telemetriyi kullanarak verileri sorgulayabilir ve konularınızdan özel telemetri olayları ekleyebilirsiniz. Yönlendirmeler, yakalanan yerleşik telemetriye sahiptir ve sapma oranlarınızı artırmak için analiz edilebilir. Konuşma döküm verilerinin üzerine kendi özel analizlerinizi de oluşturabilirsiniz. Copilot Studio ve Dynamics 365 Omnichannel için analiz konusunda dikkat edilmesi gerekenler bölümünde daha fazla bilgi edinin.
Bilgi kaynağı doğruluğunu zorunlu kılma: Müşteriler aracıdan doğru bilgileri almaya bağlıdır. Bu aracı türlerini yalnızca belirli bir web sitesi veya belirli bir belge kümesi gibi önceden yapılandırılmış bilgi kaynaklarını kullanacak şekilde kapsamlandırın. Bu kaynaklar, değişiklik yönetimi süreciyle kurumsal olarak denetlenmelidir. Bu tür destek aracılarının web'de arama yaparak elde edilen bilgileri kullanmasına izin vermek tutarsız bir doğrulukla sonuçlanabilir. Ayrıca ürün veya hizmet sürüm bilgilerinin nasıl olduğunu da göz önünde bulundurmanız gerekir. Aynı anda birden çok sürümde bilgi sorgulamanız gerekebilir.
Operasyonel Mükemmellik
Güvenli dağıtım uygulamalarını benimseme: İşlem hatları gibi otomatik dağıtım işlemlerini kullanarak uygulamalarda ve aracılarda yapılan tüm değişikliklerin dağıtımını standartlaştırın. Uygulamayı yalnızca değişiklikleri test ettikten sonra üretime yükseltin. Power Platform özel bağlayıcıları da çözüm bileşenleridir ve uygulamalar ve aracılarla birlikte dağıtılır. Ancak, bunları kendi Dataverse çözümlerinde tutun. Aracılar, uygulamalardan ve özel bağlayıcılardan ayrı olarak kendi çözümlerinde yaşayabilir. Ancak, bu ayrım dağıtım karmaşıklığını artırabilir. Aracıları, uygulamanın zaman çizelgesinden ayrı bir zaman çizelgesinde teslim etmek için ayrı tutun. Etkileşim merkezinin ve yaşam döngüsünün Copilot Studio aracısını nasıl etkileyebileceğini düşünün. Örneğin, ajanlarınızın kendi yaşam döngülerinin ilgili aşamasında bağlandıkları bir test etkileşim merkezi ve bir üretim merkezi olabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Uygulama yaşam döngüsü yönetimi stratejisi oluşturma.
İnsan müdahalesinin içgörüsünden ve uyarlanabilirliğinden yararlanmamış tüm görevleri otomatikleştirin: Soruların doğruluğunu, alaka düzeyini ve yanıt kalitesini ölçmek, devam eden önemli bir etkinliktir. Copilot Studio'da aracı için gerçek dünya senaryolarını simüle eden test kümeleri oluşturun. Modellerin kullanımdan kaldırması ve değiştirilmesi veya aracınızın kullanıcı sorgularını başarıyla yanıtlayıp yanıtlamadığını doğrulamak istediğinizde değişiklikleri dağıtırken bu işlemi otomatikleştirmek ve yinelemek için değerlendirme özelliğini kullanın.
Otomasyonu önceden tasarlayıp uygulayın: Çözümünüzdeki aracıların otomatik olarak değerlendirilmesini sağlamak için aracı geliştirmenin erken aşamalarında test kümeleri oluşturun . Aracı için ihtiyacınız olan tüm testleri önceden bilmiyor olabilirsiniz. Copilot Studio, geliştirme sürecinin başlarında yapılandırılmış bilgi kaynaklarınızdan test kümeleri oluşturabilir.
Performans Verimliliği
Mantığı optimize etme: Bir ajanın talimatları bir mantık biçimidir. Aracın kullanıcıyı nasıl yönlendirmesi gerektiğine dair yönergeleri sağlar. Yönergeleriniz tek bir ajan üzerinde daha karmaşık hale geldikçe, ajan yönergeleri izleme konusunda o kadar hassas olmayabilir veya örtüşen yönergelerden dolayı kafa karışıklığı yaşayabilir. Sorumluluğun bir kısmını başka bir aracıya, istem, özel bağlayıcı veya Model Bağlam Protokolü (MCP) gibi bir araca taşıyın. Daha belirleyici bir yürütme yoluna ihtiyacınız olduğunda aracı akışlarını kullanın. Aracılar, aracı akışlarını araç olarak görür ve belirli araçları kullanma yönergelerini içerebilir. Örneğin, Ürün Oluştur'u müşteri ürün bilgilerini toplayan ve RMA işlemini tamamlamak üzere kuruluşun diğer sistemleriyle tümleştirmek üzere bağlayıcıları kullanarak iade malzemesi yetkilendirmesi (RMA) hazırlayan bir aracı akışı olarak uygulayabilirsiniz.
Test performansı: İşlevsellik ve hata testlerinin yanı sıra performans için bir temel test edin ve geliştirin. Yayın döngünüzün bir parçası olarak değerlendirin. Daha fazla bilgi için Aracılarınız için test stratejisi tasarlama bölümüne bakın.
Deneyim İyileştirme
Ne zaman devretmeniz gerektiğini bilin: Konuşma kullanıcı deneyiminiz kullanıcıyı anlayamaz veya onlara yardımcı olamazsa, bir devretme süreci oluşturmak önemlidir. Müşteriyi bir insan desteği temsilcisine veya destek web siteleri ya da çevrimiçi belgeler gibi kaynaklara yönlendirebilirsiniz. Zarif geri dönüşler ve devirler tasarlama bölümünde daha fazla bilgi edinin.
Kullanıcının amacını anlama: Kullanıcınızın aracıyı neden kullandığını anlamak için önce zaman ayırın. Kullanıcıların neyi başarmak istediğini belirleyerek başlayın. İş yükünüz için temel amaçların haritasını çıkarın ve bu amaçlarla eşleşen hedefli etkileşimler tasarlayın. Kullanıcıların amaçlarını nasıl iletebileceğini tahmin etmek için kullanıcı davranışını, tercihlerini ve bağlamsal ipuçlarını inceleyin. Kullanıcı kitlenize göre yükseltmeyi tetikleyen yerleşik tümcecikleri değerlendirin.
Sorumlu Yapay Zeka
Adil muameleyi güvence altına alın: Yanlılığı aktif olarak ele alarak ve her etkileşimde eşitliği koruyarak tüm müşteriler genelinde adil davranılmasını sağlayın. Veri kaynaklarını uygun bağlantılarla şeffaf bir şekilde açıklayıp katı veri gizliliği ve güvenlik protokollerini zorunlu tutabilirsiniz.
Saydamlık ve güven: Kullanıcıların yapay zeka özelliklerini kullanan bir destek aracısını ne zaman kullandıklarını bilmelerini sağlayın. Örneğin, yanıtlar mümkün olduğunda belirli bir bilgi kaynağına başvurmalı ve aracılar kullanıcı bir aracıyla etkileşime geçtiğinde ve bir insandan yanıt aldığında açıkça ifade etmelidir.
Geri bildirim döngüleri: Aracılar, etkileşimleriyle ilgili olarak kullanıcılardan gelen geri bildirimleri kolayca kabul edebilir. Kullanıcılar geri bildirim denetimini kullanarak başparmakları yukarı veya aşağı verebilir. Copilot Studio, incelemeniz için bu geri bildirimi toplar ve sunar. Yanlılık veya eşitlik sorunlarını belirlemek için bu geri bildirimi gözden geçirmeye yönelik süreçler uygulayın.
Döngüdeki insan: Ürün desteği her zaman belirleyici değildir ve yanıtlar kullanıcı girişlerine göre dinamik olabilir. İnsanların yükseltmeleri gözden geçirebildiğini ve kullanıcıların beklenmeyen yanıtları doğrulayabilmesini sağlayın.