Microsoft Copilot 有机会影响关键功能区域 KPI
查看我们的 KPI 概述并查看其他场景详细信息。
由代理处理的呼叫
组织可以使用 Copilot 为客户开发自助服务选项,无论是网站上的自然语言搜索还是自动呼叫系统。这些解决方案可以减少需要客户服务代理的呼叫次数。
关键绩效指标 — 由代理处理的呼叫
组织可以使用 Copilot 为客户开发自助服务选项,无论是网站上的自然语言搜索还是自动呼叫系统。这些解决方案可以减少需要客户服务代理的呼叫次数。
Microsoft Copilot 如何帮助减少呼叫
自助服务机器人
- 创建 Copilot 可以访问的知识数据库
- 使用基于网络的聊天机器人或呼叫自动化。
提高质量
- 改进产品文档
- 改进产品设计和质量
角色
- IT应用程序开发人员
- 产品设计师
微软人工智能解决方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用于维修
- Copilot工作室
客户满意度评分(CSAT)
Microsoft Copilot 可以通过提供实时 AI 帮助来更快地解决问题、生成个性化的电子邮件回复、分析客户反馈以及让代理专注于提供高质量的服务,从而提高客户满意度。
关键绩效指标 — 客户满意度评分 (CSAT)
Microsoft Copilot 可以通过提供实时 AI 帮助来更快地解决问题、生成个性化的电子邮件回复、分析客户反馈以及让代理专注于提供高质量的服务,从而提高客户满意度。
Microsoft Copilot 如何帮助 CSAT
纳入反馈
- 快速分析客户反馈
- 快速创建建议
- 快速更新脚本和流程
- 建立沟通渠道,使变革社会化
提高客户忠诚度
- 更好地了解客户
- 第一次通话即可解决问题
- 限制升级的需要
- 预测新兴趋势
角色
- 客户服务经理
- 客户服务代表
微软人工智能解决方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用于维修
服务质量分数
人工智能正在通过实现更智能、更高效和以客户为中心的运营来提升专业服务行业的服务质量。
关键绩效指标 — 服务质量评分
人工智能正在通过实现更智能、更高效和以客户为中心的运营来提升专业服务行业的服务质量。
Microsoft Copilot 如何帮助提高服务质量评分
分析趋势
- 快速识别主题和趋势
- 使用单一界面访问多个数据源的数据
- 使用客户数据、过去的服务交互和知识数据库来推荐解决痛点的行动
- 分析代理有效性
焦点交互
- 快速更新脚本和问题日志
- 限制升级的需要
- 在互动过程中完全集中注意力
- 快速回顾互动和行动项目
角色
- 客户服务经理
- 客户服务代表
微软人工智能解决方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用于维修
问题解决时间
Microsoft Copilot 可以帮助缩短解决时间,从而提高代理的生产效率和客户满意度。
关键绩效指标 — 问题解决时间
Microsoft Copilot 可以帮助缩短解决时间,从而提高代理的生产效率和客户满意度。
Microsoft Copilot 如何帮助缩短平均解决时间
提高生产力
- 快速研究客户互动
- 更快地创建初稿
- 检查类似问题和解决方案
- 快速发送后续沟通
减少客户流失
- 在更短的时间内解决更多查询
- 个性化解决方案
- 根据自动化容量调度提高员工可用性
- 更快地诊断问题
角色
- 客户服务经理
- 客户服务代表
微软人工智能解决方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用于维修
首次呼叫解决率 (FCR)
在客户服务中,首次呼叫解决率 (FCR) 具有改变游戏规则的作用,因为它可以提高客户满意度、增强代理效率并培养长期客户忠诚度。
关键绩效指标 — 首次呼叫解决率 (FCR)
在客户服务中,首次呼叫解决率 (FCR) 具有改变游戏规则的作用,因为它可以提高客户满意度、增强代理效率并培养长期客户忠诚度。
Copilot 如何帮助提高首次呼叫解决率
提高客户满意度
- 使用外部和内部数据库快速诊断问题
- 使用客户数据和知识库进行自动分析
- 根据历史解决数据更快、更准确地做出草稿响应
- 主动且个性化的后续沟通
提高代理效率
- 解决更多疑问
- 研究客户信息
- 整理过去互动中的信息
- 在互动过程中完全集中注意力
角色
- 客户服务经理
- 客户服务代表
微软人工智能解决方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用于维修
转变客户服务流程
关键流程 | 人工智能出现之前 | 使用人工智能 |
---|---|---|
问题诊断 | 服务代理可能无法获取文档和主题专家,这可能导致问题解决不一致和延迟解决。 | 回顾、澄清和记录客户电话中报告的问题,以形成可靠的案例历史,可以通过分析该案例历史来制定最佳实践并更快地解决问题。 分析聊天记录、电子邮件和支持票等信息,以识别重复出现的问题、模式和常见主题,从而帮助进行诊断。 |
问题解决 | 大量未解决的问题和重新审理的案件可能会导致客户满意度和忠诚度下降,从而影响未来的收入。 | 简化协作步骤以诊断和响应问题。 |
支持任务 | 必须手动对客户问题进行分类和优先排序,这非常耗时,并且会导致问题解决速度变慢和服务体验不够个性化。 | 根据客户要求起草工作订单,并根据问题的复杂性和可用性匹配技术人员 使用自动化工作流程创建工作订单并指派技术人员。使用支持历史记录和上下文起草客户沟通文件。 |