Análise de escalamento de tópico

Escalamento é o fluxo de conversação durante o qual o agente não consegue processar a conversação e escala para um representante humano. Quando um agente responde à consulta do utilizador sem ter de escalar para um representante humano, isso é uma deflexão. O objetivo ideal é aumentar a taxa de deflexão de um agente, reduzindo o número de escalamentos.

O Copilot Studio tem várias formas de processar o escalamento:

• A forma direta de iniciar um escalamento para um representante humano é através do tópico de sistema Escalar. Este tópico de sistema é ativado quando o agente já não consegue responder ao pedido do cliente e precisa de escalar para um representante humano. Através do tópico Escalar, pode permitir que o agente transfira a conversação para uma ferramenta de service desk como Omnicanal para Customer Service para a transferência para um representante em direto, ou para uma experiência de suporte assíncrona como criar um pedido de suporte, agendar uma chamada de retorno, etc.

• Outra forma de acionar este escalamento é através do nó Transferir Conversação na tela de criação.

  

Tipos de escalamento

O Copilot Studio tem dois tipos de escalamento:

• Escalamento direto: O utilizador chega ao agente e quer conversar diretamente com um representante humano. Não pode evitar este tipo de escalamento porque a intenção do cliente é acionar diretamente o tópico Escalar.

  Exemplos de consultas de clientes:

  • "Posso falar com alguém?"
  • "Falar com um representante em direto"
  • "Conversar com um representante"
  • "Falar com um representante"

• Escalamento indireto: O utilizador é escalado para um representante durante a conversação.

Estes tipos dividem-se em duas categorias: escalamentos esperados e escalamentos inesperados.

• Os escalamentos esperados ocorrem quando o tópico está concebido para escalar em algum momento da conversação, ou quando o utilizador decide escalar porque o agente não respondeu à sua consulta.
• Os Escalamentos inesperados acontecem quando o agente encontra um erro devido a outros problemas.

Análise de escalamento de tópico

Siga este processo de quatro passos para analisar escalamentos de tópicos e identificar oportunidades para fazer melhorias direcionadas.

Passo 1: Monitorizar e rever o desempenho dos tópicos

Utilize as análises incorporadas ou análises personalizadas para identificar e otimizar fatores da taxa de escalamento.

Análise incorporada

Todas as sessões com agentes que levaram a uma escalamento ou transferência para um representante são registadas detalhadamente do início ao fim ao nível do tópico. Os fatores de escalamento neste cenário são os tópicos do agente.

O dashboard de análise tem uma secção para "Fatores de Taxa de Escalamento", que fornece detalhes sobre quais os tópicos tratados por agentes são escalados para representantes humanos na maioria das vezes e porquê. Esta informação está disponível nas transcrições do chat numa perspetiva numérica.

Por exemplo, na captura de ecrã a seguir, na secção Fatores de Taxa de Escalamento, o tópico Devoluções, Trocas… tem um valor de Taxa de 75%. Este valor indica que 75% de todas as sessões que acionaram o tópico Devoluções, Trocas... escalaram para um representante humano porque o agente não conseguiu resolver o problema para o utilizador. O autor do agente pode melhorar o tópico Devoluções, Trocas... para reduzir o número de escalamentos deste tópico.

O gráfico também mostra o impacto como uma barra vermelha ou azul. A pontuação do impacto da taxa de escalamento corresponde à taxa de escalamento global, incluindo o tópico menos a taxa de escalamento global excluindo o tópico. Em suma, o impacto ajuda a perceber o que este tópico está a contribuir para a taxa global de escalamento. Se um tópico tiver grande impacto, concentre-se nele, porque melhorar esse tópico pode reduzir os escalamentos.

Uma barra vermelha indica que a taxa de escalamento do tópico é maior que a taxa média de escalamento, resultando num impacto negativo sobre a taxa de escalamento. Uma barra azul indica que a taxa de escalamento é menor, resultando num impacto positivo sobre o desempenho global da taxa de escalamento. A redução da taxa de escalamento dos tópicos a vermelho tem o maior impacto na melhoria da taxa de escalamento global. A pontuação de impacto não é apresentada como um número, mas sim como um gráfico de barras.

Análises personalizadas

Também pode criar a sua própria análise personalizada sobre os dados das transcrições da conversação. A Microsoft fornece um relatório de modelo de exemplo que pode reutilizar ou expandir para identificar os principais tópicos de fatores de escalamento e adicionar detalhes personalizados específicos ao seu negócio e contexto. Por exemplo, se precisar do número de sessões escaladas por tópico.

Passo 2: Selecione os principais tópicos de escalamento

A orientação geral é começar por direcionar os 5-10 principais tópicos sob Fatores de Taxa de Escalamento, para otimizar a taxa de desvio. Como estimativa aproximada, melhorar a taxa de escalamento em 10% para cada um dos cinco principais tópicos normalmente melhora a deflexão global do agente em cerca de 1%.

Passo 3: Rever conversações sobre tópicos selecionados

A análise das transcrições das conversações dos principais tópicos de escalamento pode fornecer mais informações sobre os motivos do escalamento. Os registos das conversações capturam cada turno, como "o utilizador diz" e "o copiloto diz." Também registam o nome do tópico que foi acionado e o resultado da sessão (por exemplo, Resolvida, Escalada).

Pode filtrar estas sessões com base no resultado para os Principais tópicos escalados e rever algumas conversações de exemplo para determinar o que causou o escalamento. Este processo permite identificar o padrão responsável pelo escalamento. Repita este exercício periodicamente para continuar a melhorar a taxa de deflexão e reduzir as taxas de escalamento.

O seguinte guia passo a passo ajuda na análise das transcrições do chat e na identificação de recomendações para otimizar o desempenho dos tópicos:

1. Selecione um dos cinco principais tópicos para implementar melhorias que reduzam os escalamentos.

2. Filtre as transcrições e ordene pelo resultado da sessão para Escalamento.

3. Selecione o conjunto de exemplos mais recentes de transcrições de conversações (por exemplo, 10 sessões). O tamanho do conjunto de amostras depende do grau de precisão pretendido. Para uma análise rápida, comece com 10 sessões.

4. Leia cada uma das sessões e identifique os vários caminhos de diálogo repetidos que estão a emergir nas conversações relacionadas com esse tópico.

5. Liste os caminhos de diálogo identificados para cada sessão e agrupe-os por caminho de diálogo.

6. Para cada grupo de caminhos de diálogo, identifique uma recomendação para melhoria.

7. Implemente as recomendações nos tópicos do agente e observe a alteração na taxa de escalamento e deflexão.

Por exemplo, aplicar esta abordagem ao tópico Verificar o Estado da Encomenda descrito na secção seguinte pode ser assim:

Descrição do tópico

Verificar o Estado da Encomenda destina-se a fornecer ao utilizador informações sobre a encomenda e o envio.

Observações das transcrições

Após rever várias transcrições de conversações sobre este tópico que terminam em escalamento, identifica vários caminhos de diálogo que levam o utilizador a escalar para um representante, mesmo quando o agente fornece as informações das encomendas conforme o previsto.

Por exemplo, o caminho de diálogo n.º 1 abrange o caso em que o agente fornece informações de encomenda depois de o utilizador perguntar por um envio em falta. O caminho de diálogo n.º 2 refere-se à situação em que o utilizador procura saber o estado de várias encomendas, enquanto o agente fornece o estado de apenas uma encomenda. Para o caminho de diálogo #1, poderá adicionar um novo tópico centrado no cenário de Encomenda em Falta. Para o caminho de diálogo #2, poderá atualizar a ação de gestão personalizada para que forneça o estado de várias encomendas em vez de apenas uma.

Resumo da revisão da transcrição da conversação

• Tamanho do conjunto de amostras: Analise conversações de exemplo para sessões escaladas a partir das transcrições transferidas. Todas acionam o tópico correto. Todas terminam em escalamento.
• Caminho de diálogo esperado: Aceda à ação OrderInfo e forneça o estado da encomenda ao utilizador.

Novos caminhos de diálogo identificados através da revisão das transcrições

• Caminho de diálogo 1: O OrderInfo responde com o cartão adaptativo de informações da encomenda, mas a consulta do utilizador está relacionada com um pacote em falta, por isso o utilizador decide escalar (7 em 10 sessões).
• Caminho da caixa de diálogo 2: A ação OrderInfo responde com: "a sua encomenda contém vários envios", mas não mostra informações de envio para todas as encomendas, então o utilizador decide escalar (2 de 10 sessões).
• Caminho da caixa de diálogo 3: Outro (incompatibilidade de número de encomenda), o utilizador não sabia que estava a introduzir um número de encomenda incorreto, então o utilizador decide escalar (1 de 10 sessões).

Recomendações para os grupos de caminhos de diálogo

• Caminho 1: Adicionar um novo tópico para processar a encomenda em falta.
• Caminho 2: Melhorar a ação OrderInfo para suportar a disponibilização de informações de envio de várias encomendas.
• Caminho 3: Melhore a ação OrderInfo para validar o formato do ID da encomenda e fornecer uma mensagem de erro para IDs de encomenda incorretos.

Passo 4: Faça melhorias específicas nos tópicos selecionados

Com base na revisão das transcrições das conversações, faça melhorias específicas nesses tópicos selecionados.

Algumas técnicas para reduzir as taxas de escalamento ao nível do tópico incluem adicionar capacidades de self-service, para que o utilizador não tenha de depender de um representante humano para ações como consultar o estado do envio, e melhorar o desempenho de acionamento, para que o sistema apresente os tópicos corretos ao utilizador em vez de escalar para um representante humano. Estas melhorias incluem adicionar expressões acionadoras em falta e atualizar as expressões acionadoras existentes.

Passo seguinte

Aprenda a analisar consultas de contingência e não reconhecidas para enriquecer os tópicos do seu agente, adicionando novas expressões acionadoras ou criando novos tópicos. Estas ações ajudam a reduzir a confusão, melhorar o reconhecimento e aumentar as taxas de deflexão.