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Execute uma análise de IA sobre
milhares de registos.
Um Study aponta um extrator de IA a um conjunto de registos, preenche as colunas que definiu e devolve-lhe uma grelha. Uma linha por registo, uma coluna por cada coisa que queria saber.
| Ticket | Causa raiz texto curto | Reembolso pedido booleano | Área de produto seleção única | Sentimento seleção única |
|---|---|---|---|---|
| #20831 | A transportadora perdeu a encomenda, 5 dias sem leitura | Sim | Envios | Frustrado |
| #20847 | Tamanho errado enviado, erro de picking no armazém | Sim | Fulfilment | Neutro |
| #20852 | Código de desconto expirou antes do pagamento | Não | Faturação | Neutro |
| #20861 | Cobrança duplicada num pagamento repetido | Sim | Faturação | Negativo |
| #20874 | a analisar… | |||
Uma folha de cálculo que nunca teve de preencher, sobre o trabalho que já fez.
Em vez de abrir um ticket de cada vez e perguntar, aponta um Study a um conjunto de registos, descreve as colunas que quer e cada registo é analisado em paralelo. À mão é uma semana. Por chat é uma conversa por ticket.
Um · Entrada
Os registos
Uma consulta de pesquisa do Zendesk e um intervalo de datas opcional definem o âmbito. Qualquer expressão que escreveria na pesquisa do Zendesk funciona aqui.
Dois · Esquema
As colunas
Cada coluna tem um tipo, um rótulo e orientações opcionais que dizem ao modelo como a preencher. É isto que transforma uma pergunta vaga numa pergunta repetível.
Três · Saída
A grelha
Uma linha por registo, preenchida e ordenável. Percorra-a, filtre-a, exporte-a ou devolva-a à Macha como fonte de conhecimento.
Perguntas que merecem um Study.
Todas são perguntas que um responsável de suporte já tem e normalmente não consegue responder, porque responder significa ler alguns milhares de tickets.
Receita
Pelo que estamos realmente a reembolsar?
Corra-o sobre cada ticket que mencione um reembolso e obtenha o motivo real por trás de cada um, não a macro que o fechou.
Colunas que preenche
Deflexão
Que tickets nunca deveriam ter chegado a uma pessoa?
Classifique um trimestre de volume consoante um artigo já existente do centro de ajuda respondia à questão. Essa lista é o seu backlog de automação.
Colunas que preenche
Produto
O que nos está o suporte a dizer sobre o produto?
Etiquete cada ticket com a área funcional e se é um bug, uma lacuna ou um mal-entendido, e entregue ao produto uma lista ordenada em vez de anedotas.
Colunas que preenche
Conformidade
Dissemos alguma coisa que não devíamos?
Audite as respostas enviadas à procura de promessas sobre datas de entrega, reembolsos ou afirmações médicas ou financeiras, e receba o ticket exato com a citação.
Colunas que preenche
Qualidade
Onde é que a fila corre mesmo mal?
Pontue a qualidade de resolução e o resultado no primeiro contacto ao longo de um mês, e compare semanas, marcas ou equipas com a mesma grelha.
Colunas que preenche
Voz do cliente
O que é que as pessoas pedem que não vendemos?
Extraia cada pedido explícito de um produto, tamanho, região ou integração que ainda não oferece, com as palavras que o cliente usou.
Colunas que preenche
O esquema é que faz tudo.
Uma coluna não é só um rótulo. Tem um tipo, para que a saída seja utilizável por máquinas, e pode levar orientações nas suas próprias palavras, para que o modelo a preencha como você o faria.
Orientação da coluna, em linguagem simples
“Marque isto como verdadeiro apenas se o cliente pediu explicitamente o dinheiro de volta. Queixar-se de um atraso não é um pedido de reembolso.”
Verdadeiro ou falso. O tipo a usar quando quer contar.
Um valor de uma lista que define. Mantém as categorias suficientemente limpas para agrupar.
Vários valores da sua lista, para tickets que são mesmo sobre dois assuntos.
Um número extraído do texto — um valor, uma contagem, um número de dias.
Uma expressão curta. Boa para uma causa raiz ou um nome que quer ler de relance.
Um parágrafo, quando a resposta precisa do raciocínio e não apenas do rótulo.
Depois faça alguma coisa com isso.
Um Study terminado não é um relatório que se lê uma vez. É um conjunto de dados, e pode voltar diretamente para o produto.
Leia na grelha
Ordene e filtre ali mesmo. As colunas que definiu são as colunas por que filtra, por isso a resposta está a dois cliques.
Exporte para CSV
Leve-o para uma folha de cálculo, uma ferramenta de BI ou uma apresentação à direção. São dados tabulares normais, sem dependências.
Dê-o aos seus agentes
Devolva o resultado à Macha como fonte de conhecimento, para que a análise que acabou de correr informe as respostas que os seus agentes darão amanhã.
Quatro funcionalidades que parecem iguais. Não são.
Um Study extrai factos estruturados dos registos. Nenhum agente corre, nenhuma ferramenta é chamada, nada é avaliado — recebe uma grelha.
Simulações de agentes
Execute o seu agente sobre tickets reais com todas as escritas bloqueadas.
Avaliação de agentes
Avalie as conversas que já aconteceram segundo as próprias instruções do agente.
AI Knowledge Builder
Transforme tickets resolvidos numa base de conhecimento que os seus agentes possam pesquisar.
Perguntas sobre os Studies.
Respostas curtas. Se faltar alguma coisa, pergunte-nos: dizemos-lhe com franqueza.
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