Einblicke
Dieser Abschnitt behandelt verschiedene mit Quality Management verfügbare Einblicke.
Interaktionen
Das Menü „Interaktionen“ ist der zentrale Ort, um Gespräche und Erkenntnisse zu überprüfen

Die Registerkarte „Analytics“ bietet eine Gesprächszusammenfassung, einschließlich eines Engagement‑ und Sentiment‑Scores, nächster Schritte, identifizierter Indikatoren und Themen und mehr
überschritten haben, sowie die Anzahl der Male, in denen ein Anruf in die Warteschleife gelegt wurde.
Jedes Gespräch enthält eine Agentenzusammenfassung, die Details darüber liefert, wie der Agent mit dem Kunden interagiert, wie das Verhältnis von Sprechen zu Zuhören, verwendete Füllwörter und mehr
Der Bericht zu Sprecherkennzahlen verfolgt die Agentenleistung im Zeitverlauf
Sentiment‑Scores werden durch KI‑Transkriptanalyse berechnet
Indikatoren (Hervorhebungen)
Indikatoren (Hervorhebungen) sind anpassbare Schlüsselwörter und Phrasen, die innerhalb von Gesprächen verfolgt werden
Indikatoren können in benutzerdefinierte Kategorien organisiert werden
Indikatoren werden an die gesprochene Sprache einer Interaktion angepasst
Indikatoren können rückwirkend auf historische Gespräche angewendet werden
Konten sind bis zu 250 Indikatoren erlaubt
Indikatoren können so eingerichtet werden, dass sie durch Agenten, Kunden oder beide ausgelöst werden
Der Bericht „Indikator‑Erwähnungen“ gibt Einblicke in Häufigkeit und Trends von Indikatoren
Abonnements
konfiguriert ist.
Beispielsweise kann sich ein Callcenter‑Manager auf einen Indikator für Eskalationsanfragen abonnieren, der die Häufigkeit von Kundenanfragen verfolgt, mit denen sie darum bitten, mit einem Manager zu sprechen oder eine Situation zu eskalieren.
Themen
Themen verfolgen breite, vordefinierte Themen innerhalb eines Gesprächs und bieten Einblick in Kundenanliegen. Anstatt Themen durch spezifische Schlüsselwortübereinstimmung zu verfolgen — wie es Indikatoren tun — verwendet Quality Management KI‑ und ML‑Algorithmen, um Fragen oder Aussagen zu identifizieren, die für ein vordefiniertes Thema relevant sind. Themen können relevante Gesprächssegmente aufdecken, selbst wenn die genaue Wortwahl variiert.
Die folgende Abbildung enthält ein Beispiel für das Thema „Datenschutz“ und seine grundlegenden Leit‑Sätze.
bestimmt werden.
, die gesprochene Wörter in der gesprochenen Sprache identifizieren, werden Themen durch eine KI‑ und ML‑Engine verarbeitet. Gespräche in unterstützten Sprachen außer Englisch werden zuerst ins Englische transkribiert, bevor das Thema‑Matching erfolgt. Wenn ein Thema in einer unterstützten Sprache außer Englisch erstellt wird, wird es zur Speicherung ins Englische übersetzt und entsprechend mit dem übersetzten Transkript abgeglichen.
eines Kontos überschritten haben, sowie die Anzahl der Male, in denen ein Anruf in die Warteschleife gelegt wurde. Dies unterstützt Vorgesetzte dabei zu bestätigen, dass Interaktionen organisatorischen Standards entsprechen und zu identifizieren, wo in einer Interaktion diese Ereignisse aufgetreten sind.
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