Genesys Agent Copilot

Agenten bewältigen viele Aufgaben gleichzeitig : Apropos Zu Kunden (manchmal mehrere gleichzeitig) , Daten überprüfen, Antworten finden, planen, was als nächstes gesagt und getan werden soll, und Notizen machen . Da Verbraucherpräferenzen und zunehmend fortschrittlich Self-Service-Optionen bewegen „einfache“ Fragen aus dem Contact Center, Agenten bleiben mit komplexe Probleme zu lösen, für Kunden S die höhere Erwartungen haben als je zuvor.  

Um herausragende Kundenerlebnisse zu bieten, Herren haben müssen nützliche Daten und Einblicke , innerhalb des Arbeitsbereichs, den sie bereits nutzen, im Moment des Bedarfs .  

Genesys Wolke Agent-Copilot unterstützt Contact-Center-Agenten mit KI-gestützter Anleitung während und nach Kundeninteraktionen. Genesys Wolke Agent-Copilot bestimmt Kundenabsicht, taucht automatisch auf Wissen Und führt Agenten zu ihren nächsten besten Aktionen, fasst zusammen Wechselwirkungen und prognostiziert Wrap-Up-Codes . 

P positives Kundenerlebnis S kann nur geschehen, wenn Agenten auf eine Kundenanfrage antworten, einfühlsam, persönlich Service und liefern Sie das gewünschte Ergebnis. In vielen Contact Centern muss mehrere Prozesse steuern und Werkzeuge für Suchen Sie nach Wissen und FAQs, um Antworten zu finden und Kundenanfragen zu lösen Das braucht Zeit , Blätter Kunden in der Warteschleife und verursacht eine hohe durchschnittliche Bearbeitungszeit und lange Wartezeiten.

Mit Agent-Copilot können Unternehmen Hebelwirkung t Die Macht der künstlichen Intelligenz (KI) Supportmitarbeiter bei der digitalen oder telefonischen Kundenbetreuung. Genesys Cloud Agent Copilot ermittelt die Absicht des Kunden, zeigt automatisch relevante Informationen an und leitet die Agenten zu den besten nächsten Aktionen an – beispielsweise, was sie als Nächstes sagen, welchen Workflow sie starten, wie sie nachfassen und mehr. Es dann S fasst Interaktionen zusammen, indem Text Und sagt Abschluss voraus Codes . Agenten ausgeben Zeit Personalisierung der Hilfe Sie bieten e jeder Kunde und Bereitstellung Vorgesetzter Antworten bezogen auf vorgeschlagene Ergebnisse, anstatt nach Informationen zu suchen Und Gesprächsnotizen schreiben .

Es ist möglich, Regeln basierend auf Ereignissen wie dem Starten einer Interaktion, dem Beenden einer Konversation oder der Weiterleitung an eine andere Warteschlange oder einen anderen Agenten zu erstellen. Wenn ein solches Ereignis eintritt, kann das Erscheinen eines Artikels aus der Wissensdatenbank konfiguriert werden, wodurch ein Skript oder eine vorgefertigte Antwort ausgelöst wird.

Agent Copilot ermöglicht auch das Trainieren eines NLU-Modells, das Absichten auf Grundlage von Äußerungen erkennt. Durch die Erkennung dieser Absichten kann der Benutzer einen Artikel aus der Wissensdatenbank abrufen und wie bei den oben beschriebenen Ereignissen ein Skript oder eine vorgefertigte Antwort auslösen.

Nach Abschluss des Gesprächs zwischen dem Agenten und dem Benutzer wird eine Zusammenfassung des Gesprächs erstellt. Diese Zusammenfassung kann als Teil der Notizen zur Interaktion überprüft, geändert, kopiert und eingefügt werden.

Genesys bietet Agent-Copilot als native KI-Funktion, die vollständig in Genesys Cloud CX integriert ist.

Bei der Interaktion mit Kunden unterstützt Genesys Cloud Agent Copilot die Agenten durch die Präsentation relevant, als nächstes st Aktionen an den Agenten in ihrer Arbeitsplatz . Agent-Copilot verstehen S Kunde S ' Absichten und bietet Agenten relevant Antwort hervorgehoben Wissen , Dosen- Antworten , Und Skripte . Wenn Agenten in die Nachbearbeitung wechseln, Genesys Wolke KI erstellen S ein Interaktionszusammenfassung und Vorhersage S Codes umbrechen.

Business Logic

BL1: Wissen überprüfen: Der Agent führt eine umfassende Bewertung durch, um sicherzustellen, dass die von Agentenunterstützung Agent-Copilot ist angemessen und für das aktuelle Gespräch relevant. 

BL2: Hebelvorschlag: Der Agent übermittelt dem Endkunden relevante Informationen oder nutzt die Informationen, um die erforderlichen „Back-End“-Aktionen zur Lösung des Kundenproblems durchzuführen. 

BL3: Rate Vorschläge : Agent-Copilot kann einem Agenten während der Interaktion mehrere Informationen liefern. Agenten sollten die Informationen mit den Schaltflächen „Daumen hoch“ und „Daumen runter“ bewerten, um verifizieren als r elevant oder ich relevant . 

BL4: Problem lösen oder Konversation fortsetzen: Wenn das Problem des Endkunden nicht ausreichend gelöst wird, setzt der Agent das Gespräch mit dem Endkunden fort, um Agent-Copilot um zusätzliche Informationen an die Oberfläche zu bringen. Wenn Agent-Copilot kann keine geeigneten Informationen zur Lösung des Endkundenproblems bereitstellen. Die Agenten sollten die Eskalationsrichtlinien ihres Unternehmens befolgen, um sicherzustellen, dass die Erwartungen erfüllt werden. 

BL5: Gespräch beenden: Der Agent überprüft die von der KI generierte Notiz und die Wrap-Up-Codes. Der Agent wählt den von der KI vorgeschlagenen Abschlusscode aus oder findet den passenden Code.  

Verteilungslogik

Da der Endkunde bereits in Echtzeit mit einem Agenten spricht, anschließend Die Anrufsteuerung erfolgt wahrscheinlich manuell durch den Agenten. 

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Echtzeit-Reporting

Der Agent-Copilot Leistung Dashboard für Genesys Agent-Copilot gibt Überblick über Aktivitäten in Wissensdatenbank-Artikeln. Genesys Agent-Copilot Metriken und Berichte bieten Einblicke um vorgeführt, geöffnet und kopierte Artikel. Weitere Informationen finden Sie unter https://help.mypurecloud.com/?p=280180  

Historische Berichterstattung

Im Knowledge Optimizer-Dashboard können Sie die Effektivität Ihrer Wissensdatenbank analysieren. In dieser Ansicht können Sie die folgenden Kennzahlen sehen: 

• Alle Anfragen in einem bestimmten Zeitraum und die prozentuale Aufschlüsselung der beantworteten und unbeantworteten Anfragen. 

• Alle beantworteten Anfragen in einem bestimmten Zeitraum und die prozentuale Aufschlüsselung der Anwendung, aus der die Konversation stammt. 

• Alle unbeantworteten Anfragen in einem bestimmten Zeitraum und die prozentuale Aufschlüsselung der Anwendung, aus der die Konversation stammt. 

• Top-20-Artikel und die Häufigkeit, mit der ein Artikel in einer Konversation vorkam. 

• Die 20 am häufigsten beantworteten Fragen und die Häufigkeit, mit der jede beantwortete Frage in einer Konversation vorkam. 

• Die 20 am häufigsten unbeantworteten Fragen und die Häufigkeit, mit der jede unbeantwortete Frage in einer Konversation vorkam. 

sehen https://help.mypurecloud.com/articles/knowledge-optimizer-overview/ 

Kunden und/oder Genesys Professional Services sind verantwortlich für Verwaltung der Copilot NLU , Regel-Engine und laden ihre eigenen Wissensdatenbankinhalte in die Genesys Knowledge Workbench hoch, um sie zu nutzen von Agent-Copilot . 

Der Kunde muss eine KB oder die Artikel bereitstellen, die die Elemente der Wissensdatenbank bilden.

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