設想

使用 AI 代理建立客戶支援協助代理

透過知識庫中的即時建議為客戶支援代理提供支持,以提升客戶體驗。

1. 客戶資訊分析

即時分析客戶訊息以確定他們的意圖。

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快速識別客戶意圖以簡化問題處理並減少錯誤路由。

對支援請求進行分類。

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對支援請求進行準確分類,以確保更快、更有效地解決。

從 CRM 系統和資料儲存中存取客戶資料、歷史資料和過去的互動。

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使用過去的互動和數據來提供情境感知支援並減少重複性問題。

透過採用先進的演算法分析文字情緒,即時偵測客戶的情緒狀態。

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即時偵測客戶情緒,使 agents 能夠以正確的語氣和同理心做出回應。

從內部文件中搜尋並排列最相關的文章和解決方案。

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尋找並排列最相關的內部解決方案,從而減少搜尋時間。

為 agents 提供循序漸進的個人化解決路徑。

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為 agents 提供清晰、客製化的解決路徑,以更有效地解決問題。

關鍵績效指標

影響關鍵職能領域 KPI 的機會

Microsoft Copilot 如何幫助減少呼叫

組織可以使用 Copilot 為客戶開發自助服務選項,無論是網站上的自然語言搜尋還是自動呼叫系統。這些解決方案可以減少需要客戶服務代理的通話數量。
自助服務機器人
  • 建立Copilot可以存取的知識資料庫
  • 使用基於網路的聊天機器人或呼叫自動化。

Microsoft Copilot 如何幫助 CSAT

Microsoft Copilot 可以透過提供即時人工智慧協助來更快地解決問題、產生個人化電子郵件回覆、分析客戶回饋以及讓客服人員專注於提供高品質服務來提高客戶滿意度。
納入回饋
  • 快速分析客戶回饋
  • 快速建立推薦
  • 快速更新腳本和流程
  • 創造溝通以社交化變革

Microsoft Copilot 如何幫助服務品質得分

人工智慧透過實現更智慧、更有效率和以客戶為中心的運營,正在提升專業服務業的服務品質。
分析趨勢
  • 快速識別主題和趨勢
  • 使用單一介面從多個資料來源存取數據
  • 使用客戶資料、過去的服務互動和知識資料庫提出解決痛點的行動建議
  • 分析代理效率

Microsoft Copilot 如何幫助減少平均解決時間

Microsoft Copilot 可以幫助縮短解決時間,進而提高座席工作效率和顧客滿意度。
提高生產力
  • 快速研究客戶互動
  • 更快地創建初稿
  • 檢查類似的問題和解決方案
  • 快速發送後續通訊

Copilot 如何幫助提高首次呼叫解決率

在客戶服務中,首次呼叫解決 (FCR) 可以改變遊戲規則,因為它可以提高客戶滿意度、提高座席效率並培養長期客戶忠誠度。
提高客戶滿意度
  • 使用外部和內部資料庫快速診斷問題
  • 使用客戶資料和知識庫進行自動分析
  • 基於歷史決議數據更快、更準確的草稿回應
  • 主動且個人化的後續溝通

1訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式並將切換設為「Web」。

2訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 應用程序,並將切換設為「工作」。

3AI 代理程式允許 Copilot 存取您組織的特定應用程式。過去,這需要呼叫 API 才能從記錄系統取得資料。

本範例場景中的內容僅用於演示目的。您應該評估 Copilot 如何與您組織的業務流程、監管要求和負責任的 AI 原則保持一致。