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Evaluaciones del rendimiento de las interacciones de autoservicio en Connect Customer - Amazon Connect Customer

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Evaluaciones del rendimiento de las interacciones de autoservicio en Connect Customer

Connect Customer le permite evaluar automáticamente la calidad de las interacciones de autoservicio y obtener información agregada para mejorar la experiencia del cliente. Los gerentes pueden definir criterios personalizados para evaluar la calidad de las interacciones de autoservicio, que pueden cumplimentarse de forma manual o automática a partir de la información obtenida de los análisis conversacionales y otros datos de Connect Customer. Por ejemplo, puedes evaluar automáticamente si el agente de IA no entiende al cliente de forma reiterada, lo que se traduce en una mala impresión del cliente y en la transferencia a un agente humano. Los gerentes pueden revisar esta información de forma agregada y sobre los contactos individuales, junto con las grabaciones y transcripciones de las interacciones de autoservicio, a fin de identificar oportunidades para mejorar el rendimiento de los agentes de inteligencia artificial o bots.

nota

Las evaluaciones del rendimiento de las interacciones de autoservicio solo están disponibles como parte de Connect Customer (con IA ilimitada). Para obtener más información, consulta los precios de Connect Customer.

Para evaluar automáticamente las interacciones de autoservicio, primero tienes que hacerlo Habilite el análisis conversacional en Connect Customer: el análisis conversacional (las interacciones automatizadas incluyen los flujos de trabajo de autoservicio y posteriores a la llamada, como las encuestas). Las evaluaciones del rendimiento pueden evaluar toda la interacción de autoservicio, independientemente de si se gestiona mediante Touch Tone, Lex bots, agentes de inteligencia artificial de Connect Customer o bots personalizados dentro de Connect Customer. Los pasos para configurar las evaluaciones automatizadas de las interacciones de autoservicio son los siguientes:

Tenga en cuenta que, después de configurar la automatización en un formulario de evaluación (paso 2), puede usar el mismo formulario para las evaluaciones AI-assisted (personalizadas). Puedes iniciar una evaluación manualmente, momento en el que la IA rellena las respuestas automáticamente. A continuación, puede revisar o modificar las respuestas antes de enviarlas. Con este enfoque, también puede probar y optimizar la automatización antes de configurar las reglas para enviar las evaluaciones automáticamente (paso 3).

Paso 1: Crea un borrador del formulario de evaluación

Puede definir criterios personalizados para evaluar las interacciones de autoservicio. Estos criterios pueden medir la resolución mediante el autoservicio, la experiencia del cliente o el comportamiento de los bot/AI agentes. Para evaluar las interacciones de autoservicio, defina el tipo de interacción de contacto como interacción automatizada en la configuración adicional:

Cómo configurar el tipo de interacción de contacto

Al crear o editar un formulario de evaluación, elige Configuración adicional y, en Tipo de interacción de contacto, selecciona Interacción automatizada. Si no lo configuras, el formulario utilizará de forma predeterminada la interacción con los agentes y no se podrá usar para evaluar los contactos automatizados (de autoservicio).

La pestaña de configuración adicional muestra el menú desplegable de idioma del formulario y el tipo de interacción de contacto con la opción Interacción automatizada seleccionada.

Un ejemplo de formulario de evaluación es el siguiente:

Sección 1: Self-service éxito
  • 1.1 ¿Se gestionó el contacto durante el autoservicio, sin transferirlo a un agente humano? (Selección única)

  • 1.2 ¿El cliente pudo atender por sí mismo al menos una de sus necesidades? (Selección única)

Sección 2: Experiencia del cliente
  • 2.1 ¿Cuál fue la puntuación global de confianza de los clientes durante el autoservicio? (Número)

  • 2.2 ¿El cliente expresó su frustración durante el autoservicio? (Selección única)

Sección 3: Comportamientos de los agentes de IA
  • 3.1 ¿El agente de IA no entendió al cliente y le pidió que repitiera sus comentarios? (Selección única)

  • 3.2 ¿El agente de IA fue grosero o agresivo con el cliente en algún momento? (Selección única)

Para obtener más información, consulte Cree un formulario de evaluación en Connect Customer.

Paso 2: configurar la automatización

Puedes completar automáticamente las evaluaciones de las interacciones de autoservicio mediante la IA generativa integrada en los formularios de evaluación, las reglas y las métricas integradas, como la opinión de los clientes.

Automatización mediante IA generativa integrada

Escriba la pregunta, las preguntas, las instrucciones y las opciones de respuesta que utilizará la IA para evaluar el rendimiento de las interacciones de autoservicio. En Automatización para una pregunta, selecciona la opción 3: IA generativa. La IA interpreta el texto de la pregunta, las instrucciones de la pregunta y analiza la transcripción de la interacción de autoservicio para completar una de las opciones de respuesta.

Usa @ para introducir palabras clave que la IA generativa pueda entender: las palabras sistema, agente de IA y bot se refieren actualmente a cualquier participante no humano que esté interactuando con el cliente. Puedes usar estas palabras indistintamente.

La pestaña de automatización muestra la opción 3: IA generativa seleccionada para evaluar el comportamiento de los agentes de IA.

Automatización mediante reglas

Comience con la configuración de una regla:

  1. En el menú de navegación, elija Análisis y optimización y Reglas.

  2. Seleccione Crear una regla y Análisis de conversaciones.

  3. En Cuándo, usa la lista desplegable para elegir entre el análisis posterior a la llamada o el análisis posterior al chat.

Ejemplos de reglas que puedes crear:

Self-service contención
  • Agregue una nueva condición para comprobar que la cola no se asignó y que el contacto se gestionó durante la interacción automatizada.

  • También puedes usar la intención en lenguaje natural para confirmar que el cliente no solicitó un agente humano durante la interacción automatizada con el bot o el agente de IA de Lex.

nota

Connect Customer entiende las siguientes palabras clave dentro de las reglas de concordancia semántica:

  • Sistema: indica un bot o un agente de IA

  • Agente: se refiere al agente humano

  • Cliente: la persona que interactúa con el centro de contacto

  • Interacción automatizada: parte de la interacción con el cliente en la que un agente humano no estuvo presente en la conversación, incluida la interacción de autoservicio con un bot o un agente de inteligencia artificial, y el tiempo de espera en la cola

  • Interacción entre un agente humano: interacción del cliente con el agente humano

Interfaz de configuración de reglas que muestra las condiciones para el análisis conversacional, el análisis posterior al chat y la asignación de colas.
  • Si utilizas un agente de IA de Connect Customer, también puedes comprobar si el agente de IA para el autoservicio pasó a ser humano o no.

Defina el paso de condiciones en el que se muestra el estado de escalado del agente de IA con autoservicio y el de escalado a personal. SalesAgent
Self-service éxito para al menos una intención

Cree una regla utilizando lenguaje natural: condición de coincidencia semántica:

«Durante la interacción automatizada, el sistema atendió satisfactoriamente al menos una de las solicitudes de los clientes, como proporcionar información o completar otra solicitud de servicio».

Bot/AI el agente no entiende al cliente

Cree una regla utilizando lenguaje natural: condición de coincidencia semántica:

«El sistema no entendió al cliente y le pidió que repitiera sus comentarios».

El cliente expresó su frustración

Crea una regla usando lenguaje natural. Condición de coincidencia semántica:

«El cliente expresó su frustración durante la interacción automatizada».

Después de configurar una regla, puede usarla para responder a las preguntas de selección única o múltiple en su formulario de evaluación. Por ejemplo, si has creado una regla para comprobar la contención del autoservicio, puedes usarla para responder a una pregunta sobre si el contacto se gestionó durante el autoservicio.

La pestaña de automatización muestra la opción 2: las categorías de contacto seleccionadas con la condición y la respuesta predeterminada.

Automatización mediante métricas

Puedes usar las métricas de contacto para responder automáticamente a las preguntas sobre la experiencia de autoservicio. Por ejemplo, puedes comprobar la opinión de los clientes durante la interacción automatizada. Para usar las métricas, asegúrate de elegir el tipo de pregunta como número.

La pestaña de automatización muestra la opción 2: las métricas de contacto se seleccionan con el campo de puntuación de opinión del cliente.

Una vez que haya configurado la automatización de cada pregunta, active la opción Habilitar el envío automático de evaluaciones y active el formulario. A continuación, se le indicará cómo crear una regla para enviar automáticamente el formulario de evaluación.

Para obtener más información, consulte Paso 6: Habilitar las evaluaciones automatizadas.

Paso 3: Configure una regla para enviar automáticamente las evaluaciones de las interacciones de autoservicio

Puede usar las siguientes condiciones para identificar interacciones de autoservicio específicas.

Agente de IA

Para iniciar una evaluación de interacciones de autoservicio, puedes identificar si había agentes de IA específicos activos en el contacto. También puedes comprobar si hay una versión específica de un agente de IA.

Estado del agente de IA con el servicio de autoservicio seleccionado y SalesAgent especificado como agente de IA.
Atributos de contacto y atributos de segmento de contacto personalizados

También puede usar atributos de contacto personalizados y atributos de segmentos de contactos establecidos en los flujos para identificar flujos de trabajo, bots, intenciones o resultados de los clientes específicos. Por ejemplo, puedes establecer un atributo de contacto dentro de los flujos pizzaOrderBot = true si durante la conversación se invoca un bot de Lex llamado «Pizza Order Bot».

Defina la página de condiciones en la que el atributo de OrderBot contacto de pizza equivale a la condición verdadera.

Después de haber definido las condiciones:

  1. En la página Definir acciones, proporcione un nombre de categoría para identificar la regla.

  2. Elija Añadir acción, seleccione Enviar una evaluación automatizada y seleccione el formulario que desee utilizar para enviar automáticamente una evaluación. (Esta acción ya está seleccionada en la página si ha creado la regla al activar el formulario).

Para obtener más información, consulte Cree una regla en el análisis conversacional que envíe una evaluación automatizada.