自動 CSAT で顧客満足度を測定

顧客満足度スコアを予測する深層学習技術に基づいた、AI を活用した Cisco の自動 CSAT 機能を使用して、カスタマー エクスペリエンスを向上させましょう。 この強力な機能により、対話の可能性を最大限に引き出し、情報に基づいた意思決定に貴重なインサイトを提供します。 リアルタイムのインサイトをすぐに利用できるため、組織は顧客サービスの水準を高め、継続的な改善を促進できます。 

顧客満足度 (CSAT) は、コンタクト センターがサービスに対する顧客の満足度を理解するための重要なメトリックです。 CSAT は顧客アンケートから収集されます。しかし、応答率は低いです。 応答は、多くの場合、良い経験または悪い経験をした顧客から来るため、受け取ったフィードバック全体を歪める可能性があります。 Auto CSAT は Cisco 独自のモデルを使用して、運用データ、対話の音声テキスト、アンケート データを分析し、各エンゲージメントの CSAT 得点を正確に予測します。 顧客は自動 CSAT 得点を使用して、トレーニング要件の特定、通話の監査の選択、不満を持っている顧客の迅速な解決を確実にします。また、通話ルーティングなどのリアルタイム アクションを促進するために使用されます。 自動 CSAT スコアは、顧客別のレポートを生成するために Webex Contact Center Analyzer で入手できます。

コンタクトセンターはこの機能を使用して、顧客体験戦略を強化できます。

• 積極的な問題解決 — 組織は不満を特定することで、早期に問題に対処して解決できます。
• パーソナライズされたトレーニングプログラム: 特定のエージェントのパフォーマンスデータに基づいて、カスタマイズされたトレーニングプログラムを開発します。
• 継続的な改善 - CSAT スコアからのインサイトを使用して、顧客サービス プロセスを改善し、最適化します。
• 戦略的意思決定 - データに基づくインサイトで戦略的な意思決定を行います。

エージェントのパフォーマンス、評価、罰則、報酬、雇用の決定の評価にこれらのスコアを使用しないでください。 使用ガイドラインの詳細については、 自動 CSAT—AI 透過性テクニカル ノート。

自動 CSAT を有効にするには、次の前提条件を満たすことが重要です。

1. 新しい AI Assistant アドオン SKU ( A-FLEX-AI-ASST) を参照してください。
2. 通話後アンケートを有効にして CSAT を測定している顧客:
   • エクスペリエンス管理、または
   • カスタム IVR アンケート: CSAT DTMF アンケート フロー テンプレート Flow Builder で

3. 3 点満点または 5 点満点で CSAT を測定している顧客
4. 英語での対応が可能な顧客
5. 通話後の処理を可能にするには、通話の録音を有効にする必要があります

• CSAT の自動得点は通話セッションの記録で公開されますが、お客様は、 API を検索します。
• これらの得点は、次の自動 CSAT 表からもアクセスできます。 AI Assistant ダッシュボード をクリックしてカスタムレポートを生成します。

  自動 CSAT レポートは、以下の重要な質問に回答します。

  • エージェント レベルのインサイト: 個々のエージェントの対話に対する自動 CSAT スコアは? 自動 CSAT スコアの平均、最小、最大の傾向は?
  • チームレベルのインサイト: 特定のチームの対話に対する自動 CSAT スコアは? 自動 CSAT スコアの平均、最小、最大の傾向は?
  • キューレベルのインサイト: 特定のキュー内のインタラクションの自動 CSAT スコアは? 自動 CSAT スコアの平均、最小、最大の傾向は?
  • 比較分析: 自動 CSAT スコアを異なるエージェント、チーム、キュー間で比較する方法
  • 改善すべき点: エージェントのコーチングやトレーニングによってパフォーマンスが向上する箇所は?
  • 対話の監査: さらにレビューまたは顧客フォローアップが必要な対話はどれですか?
  • 運用の改善: 運用またはプロセスの強化が必要なのはどの分野ですか?
• Supervisor デスクトップの [録画の管理] ウィジェットから得点にアクセスすることもできます。

開始する前に:通話録音を有効にして通話後の処理を容易にします。これは自動 CSAT 予測を生成するために必要です。

管理者には、組織全体または特定のユーザに対して自動 CSAT 機能をアクティブにするオプションがあります。 有効にすると、自動 CSAT はコンタクトセンターで行われる対話に対する顧客満足度を予測します。

次の手順に従って、Control Hub で自動 CSAT 機能を有効にします。

1. ログイン Control Hub を選択して次の場所に移動します: サービス > コンタクトセンター。
2. 移動先 デスクトップエクスペリエンス > AI アシスタント をクリックします。
3. トグルオン 自動 CSAT。
4. CSAT の自動計算について、以下のいずれかのオプションを選択します。
   • すべてのエージェント- すべてのエージェントとそのインタラクションの得点を計算するには、このオプションを選択します。
   • 個別のエージェント- 検索を使用してリストから特定のエージェントを選択し、名前とチームでオプションをフィルタリングします。
5. 選択する エクスペリエンス管理 を使用してアンケートから CSAT の質問を選択し、自動 CSAT モデルをトレーニングします。または グローバル変数 アンケートの回答を保存するために使用するグローバル変数を選択します。

1. 機能を有効にした後、自動 CSAT スコアが利用できるようになるのはいつですか?

   自動 CSAT モデルでは、自動 CSAT スコアの予測を開始するために、CSAT アンケートの回答と少なくとも 250 の対話が必要です。 このモデルは、調査データ、運用データ、通話/チャットの音声テキストの組み合わせでトレーニングを行います。 トレーニング プロセスを成功させるには、CSAT のスケール ポイントのすべてで少なくとも 250 のデータ ポイントが必要です。これらのデータがスケール間で均一に分散されていれば、最適な結果が得られます。

2. 自分の組織の Auto CSAT モデルのパフォーマンス メトリックを評価するにはどうすればよいですか?

   生成された Auto CSAT 値を顧客調査の回答から取得した CSAT スコアと比較することにより、Auto CSAT モデルのパフォーマンスを評価します。 このモデルは、人間の評価に合わせて設計されています。人間の主観や同様の経験に対する異なる反応のために、多少の変動が予想されます。 ほとんどの場合、予測得点は実際のアンケートの回答と一致することが期待されます。 逸脱は、実際のアンケート得点の +/- 1 の範囲内に収まります。 これは、複数の人間の評価者が同じインタラクションを評価した場合に予想されるのと同じレベルの変動性を反映しています。

3. Auto CSAT モデルはどのくらいの頻度で再トレーニングされますか?

   自動 CSAT モデルは、過去 180 日のデータを使用して 30 日ごとに再トレーニングされます。 この定期的な再トレーニングにより、モデルの正確性とドリフトがない状態を維持できます。

4. 組織に複数の CSAT アンケートがある場合、マッピングする適切な CSAT 質問を選択するにはどうすればよいですか?

   モデル トレーニングの場合、コンタクト センターとのやり取りごとに、全体的な顧客満足度を最もよく表す CSAT の質問を選択します。 複数のアンケートを使用する場合は、各 アンケートから 1 つの 質問を選択します。 システムは、対話ごとに使用されるアンケートは 1 つのみであると想定しています。そのアンケートから選択された CSAT の質問は、その対話のトレーニング データを提供します。

5. 私の組織が CSAT アンケートを収集することはありません。 自動 CSAT 機能を使用できますか?

   いいえ。自動 CSAT ではモデル トレーニングの CSAT アンケート データが必要です。 組織が CSAT アンケートを収集しない場合、エクスペリエンス管理またはカスタム IVR アンケートを通じて有効にします。 CSAT データの収集が開始されたら、自動 CSAT を有効にします。

6. CSAT データの収集にはサードパーティのツールを使用しています。 このデータを自動 CSAT モデルのトレーニングに使用できますか?

   いいえ。現在、自動 CSAT は内部で収集された CSAT 調査データのみをモデルのトレーニングに使用しています。サードパーティのアンケートデータには対応していません。

7. 自動 CSAT レポートに「N/A」と表示されるのはなぜですか?

   自動 CSAT レポートに「N/A」と表示される場合、データが不十分なためにモデルがトレーニングされていない可能性があります。 組織がモデル トレーニングのデータ要件を満たしていることを確認します。 システムは、CSAT スケール ポイントごとに少なくとも 50 の応答を必要とします。

8. エクスペリエンス管理 (EM) とグローバル変数 (RV) オプションの間で切り替えるとどうなりますか?

   EM と RV オプションの間での切り替えは、次の再トレーニング サイクルから有効になります。 既存のモデルは、再トレーニングが行われるまで、CSAT 値を予測し続けます。 頻繁な変更はモデルの品質に影響を与える可能性があるため、一貫性を維持することをお勧めします。