Zendesk Berichterstattung und Analytik

KI im Kundenservice basiert auf kontinuierlichem Training, Bewertung und Verbesserung. Ihre Fähigkeit dazu bedeutet jedoch, dass der Zugang zu wesentlichen Berichts- und Analyseinformationen grundlegend ist. Zendesk hat begrenzte Analysefähigkeiten für seine KI, was es schwierig macht zu beurteilen, was funktioniert und was nicht.

Wir werden die Arten von Analysen, die auf Zendesk verfügbar sind, sowie deren Nutzung und die häufigsten Probleme, auf die Benutzer stoßen, behandeln.

Bitte beachten Sie, dass einige dieser Analysen auf die erweiterten KI-Funktionen von Zendesk zutreffen, die ein kostenpflichtiges Add-On sind, und nicht auf die grundlegende Zendesk-KI oder generative KI. Weitere Informationen zu den Unterschieden finden Sie hier sowie die Preise für jede Option hier.

Welche Arten von Analysen sind verfügbar?

Einige Analysen sind recht einfach und unkompliziert. Andere sind komplexer, insbesondere Analysen, die mit dem erweiterten KI-Add-On verbunden sind. Es gibt zusätzliche Filterfunktionen in einigen Tools, aber es liegt am Benutzer, diese Datensätze angemessen zu nutzen und etwaige Störvariablen zu erkennen, die die Ergebnisse beeinflussen können.

1. Datensatz und vorgefertigtes Dashboard für generative KI-Agenten-Tools: Dies ist der erste Datensatz von Zendesk, der mit KI verknüpft ist und umfassende Einblicke in die Nutzung von generativen KI-Agenten-Tools bietet, einschließlich Funktionen zur Zusammenfassung, Erweiterung und Änderung des Tons. Es kommt mit einem vorgefertigten Dashboard für eine einfache Visualisierung und Analyse.

2. Intelligente Triage-Vorhersagen und Vertrauensberichte: Diese Berichte konzentrieren sich auf die Vorhersagen, die von der intelligenten Triage-Funktion gemacht werden, einschließlich der Analyse von Absicht, Sprache und Stimmung sowie deren jeweiligen Vertrauensniveaus.

3. Agenten-Engagement-Analysen: Diese Analysen verfolgen speziell, wie Agenten die KI-Tools nutzen, und bieten detaillierte Informationen über die Häufigkeit und Nutzungsmuster innerhalb des Support-Teams.

4. Ticket-Metriken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Tools: Diese Metriken ermöglichen es Ihnen, Tickets zu vergleichen, bei denen KI-Tools verwendet wurden, und solchen, bei denen sie nicht verwendet wurden, und helfen, die Auswirkungen der KI-Unterstützung auf die wichtigsten Leistungsindikatoren zu quantifizieren.

Welche Informationen bieten sie?

Datensatz und vorgefertigtes Dashboard für generative KI-Agenten-Tools:

Metriken:

• Anzahl der Tickets mit KI-Tool-Nutzung: Diese Metrik quantifiziert die Anzahl der Tickets, die mit einem der KI-Tools bearbeitet wurden, und gibt ein klares Bild von der Akzeptanz der KI-Tools.

Zeit bis zur ersten Antwort: Dies ist die mediane Zeit zwischen der Ticketübermittlung und der ersten Antwort, die es den Teams ermöglicht zu beurteilen, ob KI-Tools die ersten Antworten beschleunigen.

Vollständige Auflösungszeit: Dies misst die mediane Zeit zwischen der Erstellung des Tickets und seiner vollständigen Auflösung, wodurch es möglich ist zu bewerten, ob KI-Tools die gesamte Bearbeitungszeit von Tickets reduzieren.

Nutzung von KI-Tools im Laufe der Zeit: Dies verfolgt die Häufigkeit der Nutzung von KI-Tools über verschiedene Zeiträume hinweg und ermöglicht eine Trendanalyse.

Attribute:

• Agentenname: Identifiziert, welche Agenten die KI-Tools verwenden.

• Ticket-ID: Ermöglicht es Ihnen, in spezifische Tickets für eine detaillierte Analyse einzutauchen.

• Interaktions-ID: Ermöglicht die Verfolgung einzelner Interaktionen, bei denen KI-Tools verwendet wurden.

Bereitgestellte Einblicke:

• Eine detaillierte Ansicht, wie Agenten KI-Tools in Support-Operationen verwenden.

• Bewertung der Auswirkungen von KI-Tools auf kritische Kennzahlen wie Lösungszeit, CSAT und Wartezeit des Anfragenden.

• Fähigkeit, die Leistung zwischen KI-unterstützten und nicht KI-unterstützten Tickets zu vergleichen.

Intelligente Triage-Vorhersagen und Vertrauensberichte

Zeigt:

• Absichtsvorhersagen: Was das System für den Hauptzweck oder das Ziel der Kundenanfrage hält.

• Sprachvorhersagen: Die erkannte Sprache der Nachricht des Kunden.

• Stimmungsprognosen: Der wahrgenommene emotionale Ton der Nachricht des Kunden.

• Vertrauensniveaus: Wie sicher das System über jede dieser Vorhersagen ist.

Dies ermöglicht es Support-Teams:

• Die Genauigkeit und Effektivität der intelligenten Triage-Funktion zu bewerten.

• Bereiche zu identifizieren, in denen das Triage-System Verbesserungen oder weitere Schulungen benötigt.

• Zu verstehen, wie gut das System die Kundenkommunikation interpretiert.

Agenten-Engagement-Analytik

Stellt Daten zu folgenden Punkten bereit:

• Häufigkeit der Nutzung von KI-Tools pro Agent: Wie oft jeder Agent KI-Unterstützung nutzt.

• Gesamtanzahl der Male, die KI-Tools von jedem Agenten verwendet wurden: Quantifiziert die allgemeine Akzeptanz von KI-Tools durch einzelne Agenten.

• Verteilung der Nutzung von KI-Tools innerhalb des Agententeams: Hilft, die Hauptnutzer und diejenigen zu identifizieren, die möglicherweise zusätzliche Schulung oder Ermutigung benötigen.

Diese Informationen helfen Managern:

• Zu identifizieren, welche Agenten KI-Tools am effektivsten nutzen.

• Agenten zu erkennen, die möglicherweise zusätzliche Unterstützung oder Schulung bei der Nutzung von KI-Tools benötigen.

• Zu verstehen, wie die allgemeine Akzeptanz von KI-Technologien im Team aussieht.

Ticket-Kennzahlen

Vergleicht Kennzahlen für Tickets mit und ohne Nutzung von KI-Tools:

• Erste Antwortzeit: Bewertet, ob KI-Tools den Agenten helfen, schneller auf erste Anfragen zu reagieren.

• Vollständige Lösungszeit: Bewertet, ob KI-Tools zu schnelleren Ticketlösungen beitragen.

Dieser Vergleich ermöglicht es Support-Teams:

• Die Auswirkungen von KI-Tools auf die Effizienz des Ticketmanagements zu quantifizieren.

• Zu identifizieren, welche Arten von Tickets am meisten von KI-Unterstützung profitieren.

• Datenbasierte Entscheidungen bezüglich der Erweiterung oder Verfeinerung der Nutzung von KI-Tools zu treffen.

Wo man die Berichte findet und wie man sie verwendet?

Dashboard für generative KI-Agenten-Tools

• Im Explorer klicken Sie auf das Dashboardsymbol (dargestellt durch ein visuelles Symbol in der Benutzeroberfläche).

• Gehen Sie zur Dashboard-Bibliotheksseite.

• Wählen Sie Zendesk KI > Generative KI-Agenten-Tools.

• Klicken Sie auf den gewünschten Tab (zum Beispiel Agenten-Engagement oder Ticket-Kennzahlen).

Benutzerdefinierter intelligenter Triage-Vorhersagebericht

• Klicken Sie im Explorer auf das Berichts-Symbol und wählen Sie “Neuer Bericht.”

• Wählen Sie Support > Tickets-Datensatz als Datenquelle aus.

• Fügen Sie relevante Metriken wie Ticket-ID, Absichtswahrscheinlichkeit, Sprache und Stimmung hinzu.

• Wenden Sie die erforderlichen Filter an, z. B. das Ausschließen von NULL-Werten für die Absicht und das Festlegen eines geeigneten Datumsbereichs (z. B. Diese Woche).

• Speichern Sie den Bericht für zukünftigen Zugriff und Analyse.

Optionaler Filter für intelligente Triage:

• Öffnen Sie jeden Bericht mit demselben Datensatz.

• Erstellen Sie ein standardmäßiges berechnetes Attribut über das Menü Berechnungen.

• Benennen Sie den Filter angemessen und geben Sie die erforderliche Formel ein (spezifische Formel nicht in den gegebenen Informationen angegeben).

• Verwenden Sie dieses neu erstellte Attribut, um Berichte zu filtern, die nur Tickets anzeigen, die durch intelligente Triage-Vorhersagen angereichert wurden.

Was tun mit den Informationen?

Viele schicke Diagramme und Zahlen sind allein nicht sehr nützlich. Aber es ist wichtig, diese Informationen regelmäßig zu überprüfen und zusammenzustellen, aus mehreren Gründen. Der wichtigste Grund ist sicherzustellen, dass Ihre Nutzung von KI sowohl hilfreich als auch kosteneffektiv ist, da sie sehr teuer werden kann, wenn sie unkontrolliert bleibt.

Messen Sie die Nutzung von KI-Tools

• Verwenden Sie Analysen zur Agentenbindung, um starke und schwache Nutzer von KI-Tools zu identifizieren.

• Setzen Sie Benchmarks für die Nutzung von KI-Tools und verfolgen Sie den Fortschritt im Laufe der Zeit.

• Erkennen und belohnen Sie Agenten, die KI-Tools effektiv in ihren Arbeitsablauf integrieren.

Bewerten Sie die Auswirkungen von KI-Tools

• Vergleichen Sie die Lösungszeiten und CSAT-Werte für Tickets mit und ohne Nutzung von KI-Tools.

• Quantifizieren Sie Zeitersparnisse und Verbesserungen der Kundenzufriedenheit, die auf KI-Hilfe zurückzuführen sind.

• Verwenden Sie diese Daten, um weitere Investitionen in KI-Technologien zu rechtfertigen oder bestehende Tools zu verfeinern.

Optimieren Sie Arbeitsabläufe

• Identifizieren Sie, welche KI-Tools (z. B. Zusammenfassen, Erweitern, Tonänderung) am effektivsten sind, um Lösungszeiten zu reduzieren oder die CSAT zu verbessern.

• Entwickeln Sie Best Practices basierend auf den Nutzungsmustern der leistungsstärksten Agenten. Beobachten Sie und fragen Sie, wie sie KI in ihrem Arbeitsablauf am besten nutzen, und helfen Sie anderen Agenten, dasselbe zu tun.

• Ermutigen Sie die Nutzung von KI-Tools mit hoher Wirkung im gesamten Agententeam. Einige könnten zögern, KI zu nutzen, wenn sie damit nicht vertraut sind.

Bewerten Sie die Genauigkeit der intelligenten Triage

• Analysieren Sie die Vertrauensniveaus für Absicht, Sprache und Sentimentvorhersagen.

• Identifizieren Sie Muster in Vorhersagen mit niedrigem Vertrauen, um das Triage-System zu verbessern.

• Verwenden Sie diese Informationen, um das intelligente Triage-System zu verfeinern oder bei Bedarf zusätzliche Trainingsdaten bereitzustellen.

Verfolgen Sie die Leistung im Laufe der Zeit

• Überwachen Sie Trends in der Nutzung von KI-Tools und deren Auswirkungen auf wichtige Kennzahlen über mehrere Wochen oder Monate.

• Identifizieren Sie Muster oder saisonale Trends in der Effektivität von KI-Tools.

• Verwenden Sie diese longitudinalen Daten, um fundierte Entscheidungen über die Erweiterung oder Modifizierung der Implementierung von KI-Tools zu treffen.

Rechtfertigen Sie die Investition in KI

• Stellen Sie Daten zusammen, die Verbesserungen in der Effizienz und Kundenzufriedenheit aufgrund der Nutzung von KI-Tools oder Unzufriedenheit zeigen.

• Berechnen Sie, ob KI Kosteneinsparungen oder Produktivitätsverbesserungen gebracht hat.

Verbessern Sie Schulungsprogramme oder suchen Sie nach Alternativen

• Verwenden Sie Erkenntnisse von den besten Nutzern von KI-Tools, um Schulungsmaterialien für andere Agenten zu entwickeln.

• Identifizieren Sie häufige Szenarien, in denen KI-Tools am effektivsten sind, und integrieren Sie diese in die Einarbeitung und fortlaufende Schulung der Agenten.

• Entscheiden Sie, ob die Indikatoren und Analysen für die Bedürfnisse Ihres Teams ausreichend sind, und ziehen Sie Alternativen in Betracht.

Durch die sorgfältige Analyse dieser Berichte und das Handeln auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können Support-Teams datengestützte Entscheidungen treffen, um ihre Nutzung von KI-Tools zu verbessern, die Leistung der Agenten zu steigern und letztendlich einen besseren, effizienteren Kundenservice zu bieten.

Bei eesel AI möchten wir, dass Sie die volle Kontrolle über die Bewertung und Anpassung der Funktionsweise von KI für Ihr Unternehmen haben. Wir wissen, dass es wichtig ist, genau zu bewerten, wie KI Ihre Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterproduktivität und das Endergebnis beeinflusst. Wir bieten mehr Wert, mehr Anpassungsmöglichkeiten und mehr Berichtsfunktionen zu einem Bruchteil des Preises.

Wir glauben, dass es sich lohnt, informierte Entscheidungen zu treffen, und hoffen, dass unsere kostenlose Testversion und unsere Diskussion über die Funktionen von Zendesk Ihnen helfen, KI auf die Weise zu implementieren, die am besten für Sie funktioniert.