Automatisk merking av henvendelser kan klassifisere henvendelsestype, produkt, ordrefase, språk, sentiment, årsak og resultat. Merkingen skaper verdi når en etikett utløser en tydelig beslutning eller gir en pålitelig analyse. En omfattende taksonomi med overlappende etiketter fører som regel til mer vedlikehold og misvisende rapporter.
Start med forretningsspørsmålet hvert felt skal svare på.
Skill mellom ulike dimensjoner
| Dimensjon | Eksempelverdier |
|---|---|
| Kundens henvendelsestype | Spor ordre, returner varen, endre adresse |
| Driftsårsak | Transportørforsinkelse, lagerfeil, uklare retningslinjer |
| Produkt eller marked | Produktfamilie, destinasjon, butikkfront |
| Hastighet eller risiko | Ordrebehandlingsfrist, høy verdi, sikkerhetshensyn |
| Løsning | Forklart, redigert, refundert, erstattet, eskalert |
Ikke sett henvendelsestype, årsak og resultat på én flat liste. En kunde kan be om refusjon fordi et lager har sendt feil vare; hvert faktum har en annen bruk.
Utform en taksonomi som er enkel å vedlikeholde
Bruk enkle navn med definisjoner alle forstår likt. Begrens obligatoriske felt til dem som påvirker fordeling, arbeidsflyt, rapportering eller forbedring. Tildel en ansvarlig, og versjoner endringene.
Ta med kategorien «ukjent» eller en egen vei til manuell vurdering. Hvis hver henvendelse tvinges inn i den nærmeste etiketten, skjules hullene i taksonomien.
Lag arbeidsflyten for merking
- Oppdag språk og fjern spam eller systemstøy.
- Koble kunden til tilgjengelige ordreopplysninger.
- Forutsi én eller flere etiketter for hver definerte dimensjon.
- Bruk tillits- og risikoterskler.
- Send usikre eller ukjente saker til menneskelig vurdering.
- La kundebehandlerne rette etiketter med minst mulig innsats.
- Valider de endelige etikettene mot resultater og kvalitetsprøver.
Klassifisering av kundeservicehenvendelser fortjener spesiell oppmerksomhet fordi meldingen kan inneholde flere forespørsler.
Bruk etiketter på en ansvarlig måte
Etiketter kan fordele henvendelser, velge riktige retningslinjer, utløse innhenting av data, oppdage hendelser som krever proaktiv kundeservice og vise hva som skaper henvendelser. De bør ikke alene avgjøre refusjoner eller mulig svindel.
Sentiment og hastegrad krever separate kontroller. Et sint produktspørsmål er ikke automatisk mer tidssensitivt enn en rolig adresseendringsforespørsel som vil bli umulig etter ordrebehandling.
Mål klassifiseringskvalitet
Lag et merket testutvalg, og rapporter presisjon og hvor stor andel av de relevante sakene systemet finner, for hver viktig kategori. Undersøk hvilke etiketter systemet forveksler, og hvordan det presterer etter språk, kanal og marked. Spor hvor ofte kundebehandlerne retter etikettene, og hvor mange saker som havner i kategorien «ukjent».
Høy total nøyaktighet kan skjule feil på en sjelden, men kritisk merkelapp. Bruk risikotilnærmingen fra prioritering av kundeservicehenvendelser .
Forbedre driften, ikke bare modellen
Hvis kundebehandlerne er uenige om etikettene, kan definisjonene være uklare. Hvis en henvendelsestype vokser raskt, bør dere undersøke den underliggende kundereisen. Formålet med merkingen er ikke et perfekt merket arkiv, men raskere løsning og bedre beslutninger.
AI gjør klassifisering skalerbar, mens menneskelig vurdering ivaretar nye tilfeller og saker med store konsekvenser. En liten taksonomi knyttet til konkrete tiltak fungerer vanligvis bedre enn et detaljert system ingen stoler på.