影響關鍵職能領域 KPI 的 Microsoft Copilot 機會
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由代理處理的呼叫
組織可以使用 Copilot 為客戶開發自助服務選項,無論是網站上的自然語言搜尋還是自動呼叫系統。這些解決方案可以減少需要客戶服務代理的通話數量。
關鍵績效指標 — 代理處理的電話
組織可以使用 Copilot 為客戶開發自助服務選項,無論是網站上的自然語言搜尋還是自動呼叫系統。這些解決方案可以減少需要客戶服務代理的通話數量。
Microsoft Copilot 如何幫助減少呼叫
自助服務機器人
- 建立Copilot可以存取的知識資料庫
- 使用基於網路的聊天機器人或呼叫自動化。
提高品質
- 改進產品文件
- 改進產品設計和品質
角色
- IT應用程式開發人員
- 產品設計師
微軟人工智慧解決方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用於維修
- Copilot工作室
顧客滿意度評分 (CSAT)
Microsoft Copilot 可以透過提供即時人工智慧協助來更快地解決問題、產生個人化電子郵件回覆、分析客戶回饋以及讓客服人員專注於提供高品質服務來提高客戶滿意度。
關鍵績效指標 — 顧客滿意度分數 (CSAT)
Microsoft Copilot 可以透過提供即時人工智慧協助來更快地解決問題、產生個人化電子郵件回覆、分析客戶回饋以及讓客服人員專注於提供高品質服務來提高客戶滿意度。
Microsoft Copilot 如何幫助 CSAT
納入回饋
- 快速分析客戶回饋
- 快速建立推薦
- 快速更新腳本和流程
- 創造溝通以社交化變革
提高客戶忠誠度
- 更了解客戶
- 在第一次通話時解決問題
- 限制升級的需要
- 預測新興趨勢
角色
- 客戶服務經理
- 客戶服務代表
微軟人工智慧解決方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用於維修
服務品質得分
人工智慧透過實現更智慧、更有效率和以客戶為中心的運營,正在提升專業服務業的服務品質。
關鍵績效指標 — 服務品質得分
人工智慧透過實現更智慧、更有效率和以客戶為中心的運營,正在提升專業服務業的服務品質。
Microsoft Copilot 如何幫助服務品質得分
分析趨勢
- 快速識別主題和趨勢
- 使用單一介面從多個資料來源存取數據
- 使用客戶資料、過去的服務互動和知識資料庫提出解決痛點的行動建議
- 分析代理效率
聚焦互動
- 快速更新腳本和問題日誌
- 限制升級的需要
- 互動時完全專注
- 快速回顧互動和操作項
角色
- 客戶服務經理
- 客戶服務代表
微軟人工智慧解決方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用於維修
問題解決時間
Microsoft Copilot 可以幫助縮短解決時間,進而提高座席工作效率和顧客滿意度。
關鍵績效指標 — 問題解決時間
Microsoft Copilot 可以幫助縮短解決時間,進而提高座席工作效率和顧客滿意度。
Microsoft Copilot 如何幫助減少平均解決時間
提高生產力
- 快速研究客戶互動
- 更快地創建初稿
- 檢查類似的問題和解決方案
- 快速發送後續通訊
減少客戶流失
- 在更短的時間內解決更多查詢
- 個性化解決方案
- 基於基於容量的自動化調度提高員工可用性
- 更快診斷問題
角色
- 客戶服務經理
- 客戶服務代表
微軟人工智慧解決方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用於維修
首次呼叫解決率 (FCR)
在客戶服務中,首次呼叫解決 (FCR) 可以改變遊戲規則,因為它可以提高客戶滿意度、提高座席效率並培養長期客戶忠誠度。
關鍵績效指標 — 首次呼叫解決率 (FCR)
在客戶服務中,首次呼叫解決 (FCR) 可以改變遊戲規則,因為它可以提高客戶滿意度、提高座席效率並培養長期客戶忠誠度。
Copilot 如何幫助提高首次呼叫解決率
提高客戶滿意度
- 使用外部和內部資料庫快速診斷問題
- 使用客戶資料和知識庫進行自動分析
- 基於歷史決議數據更快、更準確的草稿回應
- 主動且個人化的後續溝通
提高代理效率
- 解答更多疑問
- 研究客戶資訊
- 整理過去互動中的信息
- 互動時全神貫注
角色
- 客戶服務經理
- 客戶服務代表
微軟人工智慧解決方案
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft 365 Copilot 用於維修
轉變客戶服務流程
關鍵流程 | 人工智慧出現之前 | 使用人工智慧 |
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問題診斷 | 服務代理可能無法接觸文件和主題專家,這可能導致問題解決不一致和延遲解決。 | 回顧、澄清和記錄客戶通話中報告的問題,以建立可靠的案例歷史記錄,可以對其進行分析,以製定最佳實踐並更快地解決問題。 分析聊天日誌、電子郵件和支援票證等訊息,以識別反覆出現的問題、模式和常見主題以幫助診斷。 |
問題解決 | 大量未解決的問題和重新審理的案件可能會導致客戶滿意度和忠誠度下降,從而影響未來的收入。 | 簡化診斷和回應問題的協作步驟。 |
支援分配 | 必須手動對客戶問題進行排序和確定優先級,這非常耗時,並且可能會導致問題解決速度變慢以及個人化服務體驗較差。 | 根據客戶要求起草工作訂單,並根據問題複雜性和可用性來匹配技術人員 使用自動化工作流程建立工單並指派技術人員。使用支援歷史記錄和上下文起草客戶通信。 |