Articles
SLA atbildes laiks: etaloni un mērķi pēc prioritātes
SLA atbildes laiks ir maksimālais periods, kurā atbalsta komanda apņemas apstiprināt pieprasījuma saņemšanu. To mēra no biļetes izveides līdz pirmajai jēgpilnajai atbildei, nevis līdz pilnīgai problēmas atrisināšanai. Neizvēlieties šo rādītāju neapdomīgi…
Kā saglabāt e-pasta sarakstes pavedienus, kad e-pasti kļūst par pieteikumiem
E-pasta pavedienu veidošana ir atkarīga no katra palīdzības dienesta izmantotajiem atbilstības noteikumiem. Uzziniet, kā atbilžu galvenes, pieteikumu identifikatori, pastkastes maršrutēšana un sūtītāja pārbaudes ietekmē to, vai atbilde tiek pievienota pareizajam pieteikumam.
Kā samazināt WISMO pieprasījumus Shopify, nepalielinot komandu
Samaziniet jautājumus “Kur ir mans pasūtījums?”, nodrošinot skaidrāku izsekošanu, noderīgus piegādes paziņojumus, strukturētus atbalsta procesus un drošu eskalāciju pārvadātāja problēmu gadījumā.
Kā palīdzības dienesti automātiski nolasa klientu pielikumus
Palīdzības dienests var izmantot atbalstītus ekrānuzņēmumus, PDF un Word dokumentus kā kontekstu atbilžu ieteikumiem. Uzziniet, kā tas atšķiras no OCR lauku izgūšanas un maršrutēšanas.
Jā, MI var lasīt pielikumus: lūk, kas patiešām darbojas
MI var nolasīt daudzus izplatītus pielikumus, taču datu izvilkšana, pārbaude un atbilžu melnrakstu veidošana ir atšķirīgi uzdevumi. Lūk, kas darbojas un kad joprojām nepieciešama pārbaude.
Kā automatizēt SLA atgādinājumus, pirms tie kļūst par pārkāpumiem
Izveidojiet uzticamus SLA atgādinājumus, vispirms nosakot pirmās atbildes un risināšanas termiņus, darba laiku, apturēšanas statusus un adresātus. Deskhero piedāvā iebūvētas SLA politikas, statusu “drīzumā jāizpilda” vienu stundu pirms termiņa, pārkāpumu noteikšanu, kā arī paziņojumus lietotnē un e-pastā.
Iekšējā zināšanu bāze komandām: izveidojiet tādu, ko visi lieto
Iekšējā zināšanu bāze ir centralizēta, pārmeklējama vieta, kur komanda glabā procedūras, darba instrukcijas, politikas, ievadīšanas soļus un iepriekš pieņemtos lēmumus, lai nevienam nebūtu jāuzdod viens un tas pats jautājums…
AI atbalsta pieteikumu klasifikācija: praktisks ceļvedis
AI pieteikumu klasifikācija no atbalsta pieteikumiem prognozē kategorijas, prioritātes vai maršrutēšanas marķējumus. Praktiskā izmēģinājumā apvieno reprezentatīvus datus, izmērāmus pieņemšanas kritērijus, pārliecības sliekšņus un cilvēka pārbaudi.
Divvirzienu palīdzības dienesta e-pasta sinhronizācija: iestatīšanas ceļvedis atbalsta komandām
Palīdzības dienesta e-pasta sinhronizācija pārvērš ienākošās klientu ziņas pieteikumos un nosūta lietotāju atbildes pa e-pastu. Ceļvedis aptver Deskhero Google, Microsoft, uz DNS balstītās un nodrošinātās pastkastes iespējas.
Palīdzības dienesta pārskatu metrikas, kas jāuzrauga vadītājiem
Būtiskākās palīdzības dienesta pārskatu metrikas ietver pieteikumu skaitu, pirmās atbildes laiku, vidējo atrisināšanas laiku (MTTR), atrisināšanu pirmajā kontaktā (FCR), klientu apmierinātību (CSAT), SLA izpildi, neapstrādāto pieteikumu vecumu, atkārtoti atvērto pieteikumu īpatsvaru, eskalāciju īpatsvaru, lietotāju noslodzi, izmaksas par pieteikumu un kanālu apjomu.
Iestatiet tērzēšanas robota pārliecības sliekšņus kļūdu mazināšanai
Izmantojiet augstas, vidējas un zemas pārliecības diapazonus, lai droši atbildētu, lūgtu precizējumu vai pārslēgtos uz rezerves risinājumu. Skaitliskie sliekšņi jāpielāgo, izmantojot jūsu tērzēšanas robota marķētās sarunas.
Kā atbildēt no uzņēmuma adreses: iestatīšana, paraugprakse un veidnes
Izmantojiet uzraudzītu un autentificētu uzņēmuma pastkasti saziņai ar klientiem. Šajā ceļvedī skaidroti sūtītāja galveņu, maršrutēšanas, atbilstības un atbilžu veidņu principi.