设想

使用 AI 代理创建客户支持协助代理

通过知识库中的实时建议为客户支持代理提供支持,以提升客户体验。

1. 客户信息分析

实时分析客户消息以确定他们的意图。

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快速识别客户意图以简化问题处理并减少错误路由。

对支持请求进行分类。

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对支持请求进行准确分类,以确保更快、更有效地解决。

从 CRM 系统和数据存储访问客户资料、历史数据和过去的交互。

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使用过去的交互和数据来提供情境感知支持并减少重复性问题。

通过采用先进的算法分析文本情绪,实时检测客户的情绪状态。

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实时检测客户情绪,使 agents 能够以正确的语气和同理心做出回应。

从内部文档中搜索并排列最相关的文章和解决方案。

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查找并排列最相关的内部解决方案,从而减少搜索时间。

为 agents 提供循序渐进的个性化解决路径。

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为 agents 提供清晰、定制的解决路径,以更有效地解决问题。

关键绩效指标

影响关键职能领域 KPI 的机会

Microsoft Copilot 如何帮助减少呼叫

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。​
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。​

Microsoft Copilot 如何帮助 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。
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

Microsoft Copilot 如何帮助提高服务质量评分

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。
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

Microsoft Copilot 如何帮助缩短平均解决时间

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。
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

Copilot 如何帮助提高首次呼叫解决率

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。
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

1访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序并将切换设置为“Web”。

2访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 应用程序,并将切换设置为“工作”。

3AI 代理允许 Copilot 访问您组织的特定应用程序。过去,这需要调用 API 才能从记录系统获取数据。

此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。