Comprendre les rapports et les analyses de Zendesk AI

L’IA dans le support client repose sur une formation, une évaluation et une amélioration continues. Cependant, votre capacité à le faire signifie que l’accès à des informations de reporting essentielles et à des analyses est fondamental. Zendesk a des capacités d’analyse limitées pour son IA, ce qui rend difficile le jugement sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Nous allons couvrir le type d’analyses disponibles sur Zendesk, ainsi que la façon de les utiliser et les problèmes courants rencontrés par les utilisateurs.

Gardez à l’esprit que certaines de ces analyses s’appliquent aux fonctionnalités de l’IA Avancée de Zendesk, qui est un complément payant, plutôt qu’à l’IA Zendesk de base ou à l’IA Générative. Vous pouvez trouver plus d’informations sur les différences ici, ainsi que sur les tarifs de chaque option ici.

Quels types d’analyses sont disponibles ?

Certaines analyses sont assez simples et directes. D’autres sont plus complexes, en particulier les analyses liées au complément IA Avancée. Il existe des fonctionnalités de filtrage supplémentaires dans certains outils, mais il revient à l’utilisateur de pouvoir utiliser ces ensembles de données de manière appropriée et de reconnaître les éventuelles variables confondantes qui peuvent influencer les résultats.

1. Ensemble de données des outils d’agent IA Générative et tableau de bord préconstruit : Il s’agit du premier ensemble de données lié à l’IA de Zendesk, offrant des aperçus complets sur l’utilisation des outils d’agent IA générative, y compris les fonctionnalités de résumé, d’expansion et de changement de ton. Il est livré avec un tableau de bord préconstruit pour une visualisation et une analyse faciles.

2. Prédictions de tri intelligent et rapports de confiance : Ces rapports se concentrent sur les prédictions faites par la fonctionnalité de tri intelligent, y compris l’analyse des intentions, des langues et des sentiments, ainsi que leurs niveaux de confiance respectifs.

3. Analyses de l’engagement des agents : Ces analyses suivent spécifiquement comment les agents utilisent les outils d’IA, fournissant des informations détaillées sur la fréquence et les modèles d’utilisation au sein de l’équipe de support.

4. Métriques des tickets liées à l’utilisation des outils d’IA : Ces métriques permettent de comparer les tickets où des outils d’IA ont été utilisés et ceux où ils ne l’ont pas été, aidant à quantifier l’impact de l’assistance IA sur les indicateurs de performance clés.

Quelles informations fournissent-elles ?

Ensemble de données des outils d’agent IA Générative et tableau de bord préconstruit :

Métriques :

• Nombre de tickets avec utilisation des outils IA : Cette métrique quantifie le nombre de tickets traités à l’aide de l’un des outils d’IA, donnant une image claire de l’adoption des outils d’IA.

Temps passé pour la première réponse : Il s’agit du temps médian entre la soumission d’un ticket et la première réponse, permettant aux équipes d’évaluer si les outils d’IA accélèrent les réponses initiales.

Temps de résolution complète : cela mesure le temps médian entre la création du ticket et sa résolution complète, ce qui permet d’évaluer si les outils d’IA réduisent le temps global de traitement des tickets.

Utilisation des outils d’IA au fil du temps : cela suit la fréquence d’utilisation des outils d’IA sur différentes périodes, permettant ainsi une analyse des tendances.

Attributs :

• Nom de l’agent : Identifie quels agents utilisent les outils d’IA.

• ID du ticket : Permet de plonger dans des tickets spécifiques pour une analyse détaillée.

• ID d’interaction : Permet de suivre les interactions individuelles où des outils d’IA ont été utilisés.

Aperçus fournis :

• Vue détaillée de la manière dont les agents utilisent les outils d’IA dans l’opération de support.

• Évaluation de l’impact des outils d’IA sur des métriques critiques comme le temps de résolution, le CSAT et le temps d’attente du demandeur.

• Capacité à comparer la performance entre les tickets assistés par l’IA et ceux non assistés par l’IA.

Prédictions de triage intelligent et rapports de confiance

Montre :

• Prédictions d’intention : Ce que le système pense être le but ou l’objectif principal de la demande du client.

• Prédictions de langue : La langue détectée du message du client.

• Prédictions de sentiment : Le ton émotionnel perçu du message du client.

• Niveaux de confiance : À quel point le système est sûr de chacune de ces prédictions.

Cela permet aux équipes de support de :

• Évaluer l’exactitude et l’efficacité de la fonctionnalité de triage intelligent.

• Identifier les domaines où le système de triage peut nécessiter des améliorations ou une formation supplémentaire.

• Comprendre dans quelle mesure le système interprète bien les communications des clients.

Analyse de l’engagement des agents

Fournit des données sur :

• Fréquence d’utilisation des outils d’IA par agent : À quelle fréquence chaque agent utilise l’assistance de l’IA.

• Nombre total de fois que les outils d’IA ont été utilisés par chaque agent : Quantifie l’adoption globale des outils d’IA par les agents individuels.

• Distribution de l’utilisation des outils d’IA au sein de l’équipe d’agents : Aide à identifier les principaux adopteurs et ceux qui peuvent nécessiter une formation ou un encouragement supplémentaire.

Ces informations aident les managers :

• À identifier quels agents utilisent les outils d’IA de manière la plus efficace.

• À repérer les agents qui peuvent avoir besoin de soutien ou de formation supplémentaire dans l’utilisation des outils d’IA.

• À comprendre l’adoption globale des technologies d’IA par l’équipe.

Métriques des tickets

Compare les métriques pour les tickets avec et sans utilisation d’outils d’IA :

• Temps de première réponse : Évalue si les outils d’IA aident les agents à répondre plus rapidement aux demandes initiales.

• Temps de résolution complet : Évalue si les outils d’IA contribuent à une résolution plus rapide des tickets.

Cette comparaison permet aux équipes de support de :

• Quantifier l’impact des outils d’IA sur l’efficacité de la gestion des tickets.

• Identifier quels types de tickets bénéficient le plus de l’assistance de l’IA.

• Prendre des décisions basées sur les données concernant l’expansion ou le perfectionnement de l’utilisation des outils d’IA.

Où trouver les rapports et comment les utiliser ?

Tableau de bord des outils d’agents d’IA générative

• Dans Explorer, cliquez sur l’icône Tableaux de bord (représentée par une icône visuelle dans l’interface).

• Accédez à la page de la bibliothèque des Tableaux de bord.

• Sélectionnez Zendesk AI > Outils d’agents d’IA générative.

• Cliquez sur l’onglet souhaité (par exemple, Engagement des agents ou Métriques des tickets).

Rapport personnalisé sur les prédictions de triage intelligent

• Dans Explorer, cliquez sur l’icône des rapports et sélectionnez “Nouveau rapport”.

• Choisissez Support > Jeu de données des tickets comme source de données.

• Ajoutez les métriques pertinentes telles que l’ID du ticket, la confiance dans l’intention, la langue et le sentiment.

• Appliquez les filtres nécessaires, tels que l’exclusion des valeurs NULL pour l’intention et la définition d’une plage de dates appropriée (par exemple, Cette semaine).

• Enregistrez le rapport pour un accès et une analyse futurs.

Filtre optionnel pour le tri intelligent :

• Ouvrez n’importe quel rapport dans le même ensemble de données.

• Créez un attribut calculé standard via le menu Calculs.

• Nommez le filtre de manière appropriée et entrez la formule requise (formule spécifique non fournie dans les informations données).

• Utilisez cet attribut nouvellement créé pour filtrer les rapports, ne montrant que les tickets qui ont été enrichis par des prédictions de tri intelligent.

Que faire de l’information ?

Avoir beaucoup de graphiques et de chiffres sophistiqués ne sert pas à grand-chose en soi. Mais il est important de vérifier et de compiler régulièrement ces informations pour plusieurs raisons. La plus importante est de s’assurer que votre utilisation de l’IA est à la fois utile et rentable, car elle peut devenir très coûteuse si elle n’est pas surveillée.

Mesurer l’adoption des outils d’IA

• Utilisez des analyses d’engagement des agents pour identifier les adoptants élevés et faibles des outils d’IA.

• Définissez des références pour l’utilisation des outils d’IA et suivez les progrès au fil du temps.

• Reconnaissez et récompensez les agents qui intègrent efficacement les outils d’IA dans leur flux de travail.

Évaluer l’impact des outils d’IA

• Comparez les temps de résolution et les scores CSAT pour les tickets avec et sans utilisation des outils d’IA.

• Quantifiez les économies de temps et les améliorations de la satisfaction client attribuables à l’assistance de l’IA.

• Utilisez ces données pour justifier un investissement supplémentaire dans les technologies d’IA ou pour affiner les outils existants.

Optimiser les flux de travail

• Identifiez quels outils d’IA (par exemple, résumer, développer, changement de ton) sont les plus efficaces pour réduire les temps de résolution ou améliorer le CSAT.

• Développez des meilleures pratiques basées sur les modèles d’utilisation des agents les plus performants. Observez et demandez comment ils utilisent au mieux l’IA dans leur flux de travail et aidez les autres agents à faire de même.

• Encouragez l’utilisation des outils d’IA à fort impact dans toute l’équipe d’agents. Certains peuvent être réticents à commencer à utiliser l’IA s’ils ne sont pas familiers avec elle.

Évaluer l’exactitude du tri intelligent

• Analysez les niveaux de confiance pour les prédictions d’intention, de langue et de sentiment.

• Identifiez les motifs dans les prédictions à faible confiance pour améliorer le système de tri.

• Utilisez ces informations pour affiner le système de tri intelligent ou fournir des données de formation supplémentaires si nécessaire.

Suivre la performance dans le temps

• Surveillez les tendances d’utilisation des outils d’IA et leur impact sur les indicateurs clés sur plusieurs semaines ou mois.

• Identifiez les motifs ou tendances saisonnières dans l’efficacité des outils d’IA.

• Utilisez ces données longitudinales pour prendre des décisions éclairées sur l’expansion ou la modification de la mise en œuvre des outils d’IA.

Justifier l’investissement dans l’IA

• Compilez des données montrant les améliorations de l’efficacité et de la satisfaction client dues à l’utilisation des outils d’IA – ou à l’insatisfaction.

• Calculez si l’IA a produit des économies de coûts ou des améliorations de productivité.

Améliorer les programmes de formation ou rechercher des alternatives

• Utilisez les insights des meilleurs utilisateurs d’outils d’IA pour développer des matériaux de formation pour les autres agents.

• Identifiez les scénarios communs où les outils d’IA sont les plus efficaces et intégrez-les dans l’intégration des agents et l’éducation continue.

• Décidez si les indicateurs et l’analyse sont suffisants pour les besoins de votre équipe, et envisagez des alternatives.

En analysant soigneusement ces rapports et en agissant sur les insights obtenus, les équipes de support peuvent prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leur utilisation des outils d’IA, renforcer la performance des agents et, en fin de compte, offrir un service client meilleur et plus efficace.

Chez eesel AI, nous voulons que vous ayez un contrôle total sur l’évaluation et l’ajustement de la façon dont l’IA fonctionne pour votre entreprise. Nous savons qu’il est essentiel de pouvoir évaluer avec précision comment l’IA impacte votre satisfaction client, votre productivité des employés et vos résultats financiers. Nous offrons plus de valeur, plus de personnalisation et plus de fonctionnalités de reporting, à une fraction du prix.

Nous croyons qu’il vaut la peine de prendre des décisions éclairées, donc nous espérons que notre essai gratuit et notre discussion sur les fonctionnalités de Zendesk vous aideront à mettre en œuvre l’IA de la manière qui vous convient le mieux.