コーチング in カスタマーサービスのワークフォース最適化
完了したインタラクションとタスクの品質をレビューおよび評価する方法について説明します。アセスメントに基づいてトレーニングをアサインし、トレーニングを受けた際にスキルをプロファイルに追加することで、チームのスキルセットを強化します。
次に、カスタマーサービスのワークフォース最適化が予測インテリジェンスを使用して、エージェントにスキルを推奨する方法の例を示します。
| ステップ | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 1. | 予測インテリジェンス は類似のスキルを使用してクローズされたケースを関連付け、それを解決したエージェント別にタスクをグループ化します。 | 予測インテリジェンスは、スキル [ファイアウォール] を使用して解決されたタスク間の類似性を調べます。 |
| 2. | エージェントがケースを解決すると、推奨スキルアプリケーションはスキルとエージェントの関連付けを保存します。 | エージェント A は、スキル [ファイアウォール] を必要とするタスクを完了しますが、そのスキルはまだエージェントのユーザープロファイルにありません。 |
| 3. |
システムアドミニストレーターは、スキルとエージェントの関連付けのしきい値を設定します。 しきい値に達すると、推奨スキルアプリケーションは、エージェントのマネージャーに対して、エージェントのプロファイルにスキルを追加することを推奨します。 |
システムアドミニストレーターがしきい値を 10 に設定します。これは、予測インテリジェンスエンジンがエージェントに特定のスキルを推奨する前に、エージェントが特定のスキルを必要とする 10 件以上のタスクを完了する必要があることを意味します。 エージェント A は、スキルファイアウォールを必要とする 10 件のタスクを完了していますが、現在、エージェント A にスキルファイアウォールがアサインされいません。推奨スキルアプリケーションは、エージェント A のスキル [ファイアウォール] をエージェントのマネージャーに推奨します。 |
| 4. | マネージャーが承認し、スキルをエージェントのプロファイルに追加します。 | エージェント A のマネージャーがスキル [ファイアウォール] を承認し、そのスキルをエージェント A のプロファイルに追加します。 |
| 5. | 高度なワークアサインメント (AWA) は、エージェントのプロファイルに追加された新しいスキルを使用して、それらのスキルを必要とするタスクを検索し、それらのタスクを完了するため、エージェントにアサインします。 | タスクにスキル [ファイアウォール] が必要な場合は、そのタスクのアサインに対してエージェント A が自動的に検討されます。 |
| 6. | 時間の経過とともに、 予測インテリジェンス の機械学習アルゴリズムは、ケースを解決するためにエージェントにどのスキルがアサインされたのかを学習します。 | |
コーチは次のことができます。
- サーベイを使用して、チームのパフォーマンスを評価します。
- 改善機会を認識し、トレーニングタスクをアサインします。
- 研修生のケースを解決する能力を評価する。
- アセスメントに基づいてトレーニングをアサインします。
- 予測インテリジェンス からの推奨事項に基づいて、研修生のプロファイルにスキルを追加します。
研修生は、スキルギャップに対処するためのトレーニングを受けることができます。