Enlighten AI Routing
Enlighten AI Routing 是一種進階的路由解決方案,使用 AI 和機器學習來最佳化互動。 它使用大量資料來預測聯絡人和客服專員之間的最佳連接。 這有助於改善聯絡體驗和效率。
Enlighten AI Routing 遵循此流程:
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您選擇 KPI 用於衡量客服專員表現的既定指標。 作為給定 ACD 技能 用於基於客服專員技能、能力和知識的互動的自動化傳遞的最重要目標指標。 例如,您可以選擇平均處理時間。
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Enlighten AI Routing 為目標指標產生模型。 其透過在客服專員、CX 和聯絡人資料中尋找模式來預測最佳結果。
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當聯絡人進入 CXone 系統 時,會與最佳客服專員配對來實現目標指標。
有關 Enlighten AI Routing 的重要資訊
- 您可以為任何 ACD 呼入語音技能配置 Enlighten AI Routing。
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Enlighten AI Routing 使用的資料和模型定期刷新,以保持準確性並適應不斷變化的聯絡人行為。
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Enlighten AI Routing 不斷從回饋和之前的互動中學習。 這有助於改進路由決策。
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預建報告顯示了 Enlighten AI Routing 對 KPI 的影響,並提供對隨時間變化趨勢的洞察。
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為技能選擇重點指標時,還需要選擇權重。 權重設定決定了 Enlighten AI Routing 對可能達到您的 KPI 的客服專員的偏愛程度,而不是對未得到充分利用的客服專員的偏愛程度。
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您可以使用 A/B 切換設定來衡量路由決策的影響。 這可讓您精確評估 KPI 的改進情況。
- 如果 Enlighten AI Routing 逾時,CXoneACD 將使用預設路由方法。
- 必須啟用 動態傳遞 才能使用 Enlighten AI Routing。
- 您可以將 Enlighten AI Routing 與 Bullseye 路由 搭配使用。 有關詳細資訊,請參閱本頁的路由方法區段。
- Enlighten AI Routing 使用流程溝通模型。
路由方法
Enlighten AI Routing 可與基於屬性的路由和 Bullseye 路由 無縫協作。 基於屬性的路由可讓您根據所選的客服專員屬性限制潛在客服專員庫。 Enlighten AI Routing 考慮並使用路由屬性決策過程。
根據 Bullseye 路由 的配置,客服專員庫 Enlighten AI Routing 可能會減少。 但是,Enlighten AI Routing 仍然可以從減少的客服專員庫中挑選最合適的客服專員與聯絡人配對。
Marguerite Blakeney 是 Classics, Inc. 的管理員,她希望提高公司的 AHT 平均處理時間是客服專員處理互動所花費的平均時間。。 為此,她使用 Bullseye 路由 和 Enlighten AI Routing 一起執行以下步驟:
- Marguerite 檢閱了她的客服專員,以確保她正確指派了其熟練水平。
- 她調出一些報告,如「技能績效」報告,以幫助她了解哪些呼入電話 ACD 技能 用於基於客服專員技能、能力和知識的互動的自動化傳遞擁有高 AHT。
- Marguerite 和她的Studio開發者檢閱了她的路由指令碼,以確定每個擁有高 AHT 的 ACD 技能。
- 對於每個 ACD 技能,他們使用了 REQAGENT 動作,以便在互動最初進入佇列時為其建立 ACD 技能熟練度範圍。 例如,對於小說 ACD 技能中的 REQAGENT 動作,他們將 HighProficiency 設定為 1,LowProficiency 設定為 5。
- Marguerite 為那些呼入語音 ACD 技能配置了 Enlighten AI Routing。
Marguerite 現在可以調出開導 AI 路徑摘要報告。 這有助於她了解使用和不使用 Enlighten AI Routing 時電話結果的差異。
資料來源
Enlighten AI Routing 使用多種資料來源做出準確預測和最佳路由決策。 其中包括:
- 客戶體驗 (CX) 資料:歷史聯絡互動,如呼叫轉錄、聊天記錄和客戶回饋。 對這些資料進行分析,以確定模式和趨勢。
- 客服專員資料:客服專員 ACD 技能、表現指標、可用性和歷史路由模式。 這用於將聯絡人與最合適的客服專員進行匹配。
- 客戶資料:聯絡人資料、偏好和過去的互動。 這用於個性化路由決策和改進所選 KPI。
與這些資料一起,Enlighten AI Routing 使用演算法不斷學習和完善路由模型。