Deskhero
Türkçe
Ücretsiz deneyin

← Back to articles

2'den 3'e Etiket Pilotu: Destek Ekipleri için Beceri Bazlı Yönlendirme

2'den 3'e Etiket Pilotu: Destek Ekipleri için Beceri Bazlı Yönlendirme

Beceri tabanlı yönlendirme, yalnızca kimin müsait olduğuna bakmak yerine, gelen her iletişim talebini becerileri isteğe uygun olan bir Kullanıcıya yönlendirir. “Bir sonraki müsait Kullanıcı” modelinin yerini dil, ürün bilgisi veya yetkilendirme düzeyi gibi faktörlere dayalı bir eşleştirmeye bırakır. Destek yöneticileri bunu genellikle ilk iletişimde çözüm oranını (FCR), ortalama işlem süresini (AHT) ve aktarım oranlarını iyileştirmek için kullanır. Deskhero’da yeni bilet otomasyonları, yapılandırılmış koşullar eşleştiğinde biletleri bir Kullanıcıya veya gruba atayarak bu iş akışının daha basit bir sürümünü sunabilir.

Kısaca:

  • Beceri tabanlı yönlendirme, becerilerin yanı sıra müsaitliği de dikkate alarak ilk iletişimde çözüm oranını artırabilir ve aktarımları azaltabilir.
  • Etkili bir taksonomi oluşturmak için dil, ürün bilgisi ve yetkilendirme düzeyi gibi yüksek etkili becerilere odaklanmak; yetkinlik seviyeleri belirlemek ve becerilerin zamanla güncelliğini kaybetmesini önlemek için düzenli güncellemeler yapmak gerekir.
  • Başarılı bir uygulama; tek bir kuyrukla pilot çalışma yapmayı, iletişimleri doğru şekilde etiketlemeyi ve sürekli optimizasyon için FCR, AHT ve aktarım oranları gibi KPI’ları devamlı izlemeyi gerektirir.
  • Yapay zekâ, gelen iletişimleri sınıflandırmaya yardımcı olabilir; ancak ekiplerin hâlâ net kurallara, testlere ve insan denetimine ihtiyacı vardır.
  • Küçük ekipler, sınırlı sayıda yönlendirme koşuluyla başlayabilir ve daha fazla karmaşıklığı yalnızca sonuçlar bunu haklı çıkardığında ekleyebilir.

İçindekiler

Beceri Tabanlı Yönlendirme Nedir? Kısa Bir Açıklama

Beceri tabanlı yönlendirme (SBR), her iletişim talebinin gereksinimlerini Kullanıcılarınızın gerçekte neleri yapabildiğini gösteren bir profille eşleştirir. İspanyolca bir faturalandırma itirazı hakkında e-posta gönderen müşteri, kuyruğu en kısa olan Kullanıcıya değil, hem faturalandırma hem de İspanyolca olarak etiketlenmiş bir kişiye yönlendirilir. Tüm kavram bundan ibarettir: Bir tarafta iletişim gereksinimleri, diğer tarafta doğrulanmış Kullanıcı becerileri ve bunları eşleştiren bir kural motoru.

Çoğu ekip birkaç beceri kategorisini takip eder:

  • Dil (İspanyolca, Fransızca, Mandarin Çincesi)
  • Ürün veya özellik bilgisi (faturalandırma, teknik kurulum, kurumsal hesaplar)
  • Kanal yetkinliği (telefon, sohbet, e-posta, sosyal medya)
  • Yetkilendirme düzeyi (iade limitleri, hesap değişiklikleri, eskalasyon hakları)

Geleneksel kuyruk tabanlı veya ACD (otomatik çağrı dağıtıcısı) yönlendirme, uzmanlık bilgisini dikkate almadan iletişimleri müsaitlik durumuna göre gönderebilir. Her Kullanıcı her sorunu çözebildiğinde bu yaklaşım işe yarar. Ekipler uzmanlaştıkça yalnızca müsaitliğe dayalı yönlendirme, bir iletişimin aktarılma ihtimalini artırabilir.

Beceri Tabanlı Yönlendirme Neden Uygulanmalı? Ölçülebilir Faydalar ve Başarısız Olduğu Durumlar

Beceri tabanlı yönlendirme lehine olan gerekçe, kendi KPI kontrol panelinizde test edilmelidir. Yönlendirme kuralları ve beceri verileri doğru olduğunda ekipler şunları görebilir:

  • İletişimi karşılayan Kullanıcı genellikle sorunu nasıl çözeceğini zaten bildiği için daha yüksek ilk iletişimde çözüm oranı
  • Daha az araştırma, eskalasyon veya aktarım gerektiğinden daha düşük ortalama işlem süresi
  • Müşteri memnuniyetsizliğinin en büyük kaynaklarından biri olan aktarımlarda genel azalma
  • Daha az iletişimin tekrarlanması veya aktarılması sayesinde daha yüksek müşteri memnuniyeti

Neden önemli: Akademik çağrı merkezi araştırmaları, farklı iletişim türlerini farklı becerilere sahip Kullanıcılarla eşleştirmenin karmaşıklığını açıklar. Pilot çalışma, bu karmaşıklığın daha geniş bir kullanıma geçmeden önce kendi hizmet ölçümlerinizi iyileştirip iyileştirmediğini test etmenizi sağlar.

Kullanıcılar da fayda görür. İletişimleri gerçek güçlü yönlerine uygun şekilde ele almak, yanıt ararken yaşanan telaşı ve yeniden çalışmayı azaltır; bu da yalnızca ölçümlerde değil, ekip moralinde de kendini gösterir.

SBR, kurulum maliyetine otomatik olarak değer olmayabilir. Küçük ve genel yetkinliklere sahip bir ekip, resmî bir taksonomiden çok az fayda sağlayabilir. İletişim türlerinin öngörülemez olduğu veya etiketleme verilerinin güvenilemeyecek kadar tutarsız olduğu durumlarda da aynı şey geçerli olabilir. Bu durumlarda, müsaitliğe dayalı bir model veya basit bir öncelik kuyruğu daha az bakımla işi görebilir.

Beceri Tabanlı Yönlendirme Nasıl Çalışır: Teknik İş Akışı

İşleyiş üç aşamada ele alınabilir. Bir beceri taksonomisi oluşturun, Kullanıcıları bu taksonomiyle eşleyin, ardından yönlendirme ve atama kurallarını yapılandırın. Microsoft’un uygulama belgeleri, derecelendirme modelleri, beceri türleri, beceri atama, sınıflandırma yöntemleri ve atama yöntemleri dâhil olmak üzere somut bir örnek sunar.

  1. Taksonomiyi oluşturun. İşletmeniz için önemli olan sınırlı beceri listesini tanımlayın (dil, ürün alanı, kanal, yetkilendirme seviyesi).
  2. Kullanıcıları becerilerle eşleyin. Platforma bağlı olarak her Kullanıcı basit bir evet/hayır beceri ataması alabilir veya tanımlanmış bir yetkinlik ölçeğinde derecelendirilebilir.
  3. Yönlendirme kurallarını yapılandırın. Motor, gelen iletişim etiketlerini okur ve bunları Kullanıcı profilleriyle eşleştirir; gerektiğinde minimum yetkinlik eşiklerini uygular.

İletişimler yönlendirme verilerini IVR menü seçimlerinden, CRM hesap verilerinden, e-posta konu satırlarından, üst bilgilerden veya mesajın otomatik sınıflandırılmasından alabilir. Birden fazla Kullanıcı uygun olduğunda platformun belgelenmiş bir eşitlik bozma kuralına ihtiyacı vardır. Sisteme bağlı olarak seçenekler arasında yetkinlik, kapasite, boşta kalma süresi veya dönüşümlü dağıtım bulunabilir.

Entegrasyon noktası Yönlendirme kararındaki rolü
ACD / IVR İlk iletişimi yakalar ve yönlendirme sinyallerini toplar (menü seçimi, arayan kimliği)
CRM Hesap bağlamını sağlar (seviye, geçmiş, tercih edilen dil)
Sohbet robotu / Yapay zekâ sınıflandırması Niyeti ve gereken beceriyi anlamak için serbest metni okur
İşgücü yönetimi Becerili Kullanıcıların planlanmış ve müsait olduğunu doğrular

Beceriye göre yönlendirme, tam da burada tek bir özellikten çok küçük bir entegrasyon projesine benzemeye başlar. İletişim etiketlerini sağlayan her kaynağın doğru kalması gerekir; aksi takdirde taksonominin kendisi iyi tasarlanmış olsa bile eşleştirme kalitesi düşer.

Beceri Taksonomisi Tasarlama ve Kullanıcıları Eşleme

Taksonomiyi, bir kişinin sahip olabileceği düşünülebilecek her beceri etrafında değil, hizmet sonuçlarını etkileyen ayrımlar etrafında oluşturun. Çağrı merkezi tasarımı üzerine araştırmalar, iletişim türleri ve Kullanıcı yetkinlikleri değiştiğinde yönlendirmenin ne kadar hızlı karmaşıklaştığını gösterir. Daha küçük bir pilot taksonomiyi test etmek ve sürdürmek daha kolaydır.

En önemli iki tasarım kararı şunlardır:

  • Yetkinlik ölçekleri. Platformunuz derecelendirmeleri destekliyorsa, tanımlanmış bir ölçek ve minimum eşik, rutin işleri daha derin uzmanlık gerektiren durumlardan ayırabilir.
  • Sorumluluk. Kullanıcıların yetkinlik güncellemelerini kendilerinin mi bildireceğine, bir yöneticinin bunları denetleyip onaylayacağına mı, yoksa her ikisinin mi yapılacağına önceden karar verin. Kullanıcı bildirimi daha hızlıdır; yönetici denetimleri zamanla oluşan sapmaları yakalar.

Pilotla başlayın. Bir kuyruk seçin, taksonomiyi uygulayın ve daha fazla genişlemeden önce KPI değişimini ölçün.

Uzman İpucu: İlk beceri taksonominizi kısa bir pilot döneminde tek bir kuyrukta uygulayın ve başka bir yerde kullanıma sunmadan önce FCR ile AHT’yi temel değerlerinizle karşılaştırın. Rakamlar değişmiyorsa daha fazla kuyruğa değil, taksonominin yeniden çalışılmasına ihtiyaç vardır.

Taksonomiyi tek seferlik bir kurulum görevi olarak değil, operasyon stratejinizin yaşayan bir parçası olarak ele alın. Seçtiğiniz kategoriler, CSAT ve çözüm oranlarını gerçekten etkileyen unsurları takip etmelidir; ürününüz ve müşteri tabanınız değiştikçe bu liste de değişecektir.

Uygulama Kontrol Listesi: Kurulum, Test ve Yayına Alma Planı

Beceri tabanlı yönlendirmeyi kullanıma sunmak, düğmeye basıp bir anda yapılan bir değişiklikten ziyade aşamalı bir proje olarak yürütüldüğünde en iyi sonucu verir.

  1. Önce hedefleri belirleyin. Herhangi bir şey oluşturmadan önce hangi KPI’ları değiştirmeye çalıştığınıza karar verin (FCR, AHT, aktarım oranı).
  2. Bir pilot kuyruk seçin. En karmaşık kuyruğunuz yerine, beceri gereksinimleri net olan bir iletişim türü seçin.
  3. Paydaşları bir araya getirin. Bir yöneticiyi, birkaç kıdemli Kullanıcıyı ve CRM veya yardım masası verilerinizden sorumlu kişiyi toplantıya dâhil edin.
  4. Beceri listesini oluşturun. Listeyi kısa tutun ve birinci adımdaki hedeflerle uyumlu hâle getirin.
  5. İletişimleri etiketleyin. İletişimlerin doğru meta verilerle gelmesi için IVR, CRM ve e-posta etiketleme kurallarını yapılandırın.
  6. Kullanıcıları ve eşikleri atayın. Kullanıcıları yetkinlik seviyeleriyle becerilere eşleyin ve her beceri için minimum eşikler belirleyin.
  7. Eşitlik bozma kurallarını belirleyin. Birden fazla Kullanıcı uygun olduğunda uygulanacak yedek sırasına karar verin.
  8. Sentetik trafikle test edin. Canlıya geçmeden önce örnek iletişimleri kurallardan geçirin ve uygun hiçbir Kullanıcı müsait olmadığında yedek yönlendirmenin çalıştığını doğrulayın.
  9. Aşamalı olarak kullanıma sunun. Kuyrukları tek tek genişletin, Kullanıcıları yeni akış hakkında eğitin ve ilk hafta kontrol panellerini yakından izleyin.

Beceri Tabanlı Yönlendirmeyi Ölçme, Denetleme ve Sürdürme

Kimse izlemiyorsa beceri tabanlı yönlendirme sessizce kötüleşir. Sürekli takip edilmeye değer KPI’lar FCR, CSAT, AHT, aktarım oranı, Kullanıcı doluluk oranı ve SLA karşılama oranıdır. Bunlardan herhangi birindeki, özellikle FCR veya aktarım oranındaki düşüş, genellikle Kullanıcı profillerinin artık gerçek durumla eşleşmediğinin ilk işaretidir.

Bir yönlendirme modelinin güncelliği, arkasındaki profiller ve kurallar kadar iyidir. Bir sorumlu atayın, yetkinlik değişikliklerinin nasıl onaylanacağını belirleyin ve modeli düzenli bir takvimle gözden geçirin.

Uygulanabilir bir düzen şu şekilde olabilir:

  • Günlük: Anormallikler için kontrol panellerini tarayın (AHT’de ani artışlar, olağandışı aktarım örüntüleri)
  • Haftalık: Yönlendirilen iletişimlerden bir örneği gerçek Kullanıcı performansıyla karşılaştırarak kontrol edin
  • Üç aylık: Tüm taksonomiyi mevcut iş öncelikleriyle karşılaştırarak gözden geçirin

İster ekip lideri ister operasyon yöneticisi olsun, bu sürecin sorumluluğunu birinin üstlenmesi gerekir. Kullanıcı teşvikleri de abartılmış beceriler yerine doğru şekilde bildirilen becerileri ödüllendirmelidir. Abartılan yetkinlik, yönlendirme doğruluğunu neredeyse her şeyden daha hızlı bozar.

Yapay Zekâ ve Beceri Tabanlı Yönlendirme: Yapay Zekânın Katkıları ve İnsan Denetiminin Hâlâ Gerekli Olduğu Noktalar

Beceri tabanlı yönlendirme, günümüzdeki üretken yapay zekâ sistemlerinden önce ortaya çıkmıştır ve kurallara dayalı yapısı hâlâ kullanışlıdır. Yapay zekâ, bir iletişimin serbest metinli mesajından neye ihtiyaç duyduğunu tahmin eden bir sınıflandırma katmanı ekleyebilir.

Yapay zekâ genellikle üç şekilde katkı sağlar:

  • Niyet sınıflandırması: Yalnızca müşterinin seçtiği kategoriyi değil, asıl sorunu anlamak için serbest metni (e-posta veya sohbet mesajı) okuma
  • Beceri tahmini: Bir iletişim, net bir IVR menüsüne uymadığında hangi beceri etiketlerinin geçerli olduğunu işaretleme
  • Yönlendirme desteği: Yapılandırılmış atama kurallarının kullanabileceği bir kategori veya güven sinyali sağlama

Lisanslama, dil veya yetkilendirme gibi kesin gereksinimler açık kurallar olarak kalmalıdır. Tedbirli bir akış; iletişimi sınıflandırmak, gerekli beceri kurallarını uygulamak, uygun Kullanıcılar arasından belgelenmiş bir eşitlik bozma kuralı kullanmak ve belirsiz durumları incelenmek üzere bir insana göndermektir.

Beceri Tabanlı Yönlendirme Uygulamasındaki Zorluklar ve Yaygın Hatalar

Sık görülen bir başarısızlık noktası, yönlendirme mantığını besleyen verilerdir. Kullanıcı profilleri işe alım sırasında oluşturulup bir daha gözden geçirilmezse taksonomi mevcut yetkinliklerden uzaklaşır. Menü seçenekleri veya otomatik kategoriler tanımladığınız becerilerle doğru şekilde eşleşmediğinde iletişimler de yanlış sınıflandırılabilir. Bu hatalar işi yanlış kuyruğa gönderebilir veya önlenebilir aktarımlar oluşturabilir.

Aşırı mühendislik de ihmal kadar zarar verici olabilir. Çok sayıda dar kapsamlı beceri, birçok iletişimin tamamen yetkin bir Kullanıcı bulamamasına ve sürekli yedek yönlendirmeye zorlanmasına yol açabilir. Arşivlenmiş çağrı merkezi araştırmaları, farklı iletişim türleri ve Kullanıcı yetkinlikleri arasında yönlendirmenin gerçek ödünleşimler içeren bir optimizasyon problemi olduğunu gösterir.

Küçük ekipler farklı bir sorunla karşılaşır: Beceri kombinasyonu başına çok az Kullanıcı vardır; bu nedenle “en nitelikli” Kullanıcı sık sık müsait olmaz ve her yedek yönlendirme, temelde yeniden bir sonraki müsait Kullanıcı modeline döner. Burada kuralları artırmaktan çok çapraz eğitim fayda sağlar.

Son olarak, pek çok ekip SBR’yi kullanıma sunar ve bir daha gözden geçirmez. Denetim takvimi yoktur, yetkinlik güncellemeleri yoktur, taksonomi incelemesi yoktur. Kullanıma sunulduğunda iyi görünen sistem, onu fiilen yöneten ekiple yavaşça uyumsuz hâle gelir ve kimse bunu FCR bir çeyrek boyunca sessizce düşene kadar fark etmez.

Beceri Tabanlı Yönlendirme Uygulamasındaki Zorluklar ve Yaygın Hatalar: genel bakış diyagramı

Beceri Tabanlı Yönlendirme ile Diğer Yönlendirme Stratejilerinin Karşılaştırması

Dönüşümlü yönlendirme, uzmanlığı eşleştirmeye çalışmadan iletişimleri müsait Kullanıcılar arasında sırayla dağıtır. Yapılandırılması basittir ve işi eşit şekilde dağıtmayı amaçlar; bu da her Kullanıcının her iletişim türünü ele alabildiği ekipler için uygun olabilir.

Öncelik tabanlı yönlendirme, iletişimleri aciliyet veya müşteri seviyesine göre sıralar (VIP bir hesap kuyruğun önüne geçer), ancak yine de hangi Kullanıcının yardımcı olmak için en donanımlı olduğunu dikkate almaz. Öncelik kurallarını SBR ile birleştirebilirsiniz ve olgun yapılandırmaların çoğu bunu yapar; önceliği, beceri eşleşmesi yapılmış Kullanıcı havuzu içinde kimin önce hizmet alacağını belirlemek için kullanır.

En uzun süre boşta kalan veya bir sonraki müsait Kullanıcıya yönlendirme, ACD’nin varsayılanı olarak Kullanıcı iş yükünde tamamen adaleti optimize eder. Hızlıdır ve sıfır yapılandırma gerektirir; ancak bir faturalandırma sorusuyla teknik kesintiyi aynı şekilde ele alır ve ikisini de en uzun süredir boşta olan kişiye gönderir.

Beceri tabanlı yönlendirme, bu basitliği hassasiyet karşılığında takas eder. Dönüşümlü ve bir sonraki müsait Kullanıcı modellerinin hiç ihtiyaç duymadığı bir taksonomi, Kullanıcı eşlemesi ve sürekli bakım gerektirir. Kazanç, daha az aktarım ve daha hızlı çözümdür; ancak bu yalnızca temel beceri verileri doğru kaldığında mümkündür. Bu verileri sürdürmek için yeterli kapasitesi olmayan bir ekip, en azından iletişim hacmi ve karmaşıklığı yatırımı haklı çıkarana kadar, öncelik kurallarıyla desteklenmiş daha basit bir modelden genellikle daha fazla fayda görür.

Dört destek yönlendirme stratejisinin karşılaştırması

Sektöre Özel Kullanım Alanları ve Beceri Tabanlı Yönlendirme Örnekleri

E-ticaret destek ekipleri yönlendirmeyi ürün grubu ve sorun türüne göre yapabilir. Bir kargo gecikmesi lojistik bilgisine sahip bir Kullanıcıya, ödeme itirazı ise uygun iade yetkisine sahip bir kişiye gönderilebilir.

SaaS şirketleri işleri ürün alanına ve teknik derinliğe göre ayırabilir. Faturalandırma sorusu ile API entegrasyonu sorunu genellikle farklı bilgiler gerektirir; dolayısıyla bunları farklı gruplara yönlendirmek önlenebilir eskalasyonları azaltabilir.

Sağlık sektörüyle bağlantılı destek ekipleri; randevu, sigorta ve faturalandırma sorularını role, eğitime ve erişim izinlerine göre yönlendirebilir. Yönlendirme tasarımı, kuruluşun kendi gizlilik ve uyumluluk gereksinimlerini yansıtmalıdır.

Çok dilli perakende ve seyahat markaları, birincil beceri kategorisi olarak dile dayanır; bunu genellikle bölgeye özgü ürün bilgisiyle birleştirir. Böylece rezervasyon sorunu yaşayan Fransızca konuşan bir müşteri, yalnızca kelimeleri çevirebilen birine değil, yerel hüküm ve koşulları gerçekten okuyabilen bir kişiye ulaşır.

Finansal hizmet ekipleri yetkilendirme düzeyini ürün bilgisiyle birleştirebilir. İlgili eğitim, izinler ve lisans gereksinimleri ürüne ve yargı bölgesine göre değişir.

Beceri Tabanlı Yönlendirmenin Çalışan Memnuniyeti ve Eğitim Üzerindeki Etkisi

İşi bir Kullanıcının güçlü yönleriyle eşleştirmek, önlenebilir aktarımları ve tanıdık olmayan sorunlarla tekrar tekrar uğraşmanın yarattığı hayal kırıklığını azaltabilir. Elde tutmayı iyileştireceğini varsaymak yerine, etkiyi Kullanıcı geri bildirimleri ve kalite incelemeleri aracılığıyla ölçün.

Eğitimin yapısı da değişir. Her Kullanıcıyı her konuda eşit derecede yetkin hâle getirmeye çalışmak yerine ekipler, yeni işe alınanları önce daha küçük bir beceri alanı grubunda eğitebilir, yetkinliği doğrulayabilir ve zaman içinde kapsama alanlarını genişletebilir.

Bunun diğer yüzü, uzmanlaşmanın dikkatli yönetilmediğinde silolar oluşturabilmesidir. Yalnızca tek bir beceri alanını ele alan Kullanıcılar gelişimlerini durdurabilir. Ekipte tek hata noktaları oluşmaması için çapraz eğitim bilinçli şekilde sürdürülmelidir; aksi takdirde bir Kullanıcının izne çıkması, tüm bir beceri kategorisinde kapsama boşluğu yaratabilir. Kullanıcıları daha düşük bir yetkinlik eşiğinde bile olsa ikincil becerilerde dönüşümlü çalıştırmak sistemi dayanıklı tutar ve Kullanıcılara kalıcı bir görev alanı yerine gelişim yolu sunar.

Yapay zekâ destekli sınıflandırma, serbest metinli iletişimleri etiketlemek için gereken manuel işi azaltabilir. Bunun faydası yine doğruluk kontrollerine, güven eşiklerine ve taksonomiye uymayan mesajlar için bir yedek akışa bağlıdır.

Bazı yönlendirme platformları, makine öğrenimi sınıflandırmasını veya nitelikli bir havuz içinde yapılandırılabilir sıralamayı da destekler. Bu özellikleri test edilecek girdiler olarak değerlendirin; kesin uygunluk gereksinimlerini kaldırmak için bir neden olarak görmeyin.

Performans verileri, yöneticilerin güncelliğini yitirmiş yetkinlik derecelendirmelerini belirlemesine yardımcı olabilir; ancak sonuç verilerine göre uygunluğu otomatik olarak değiştirmek kendi risklerini yaratır. Değişiklikleri incelenebilir tutun ve bunları kimin onaylayabileceğini belgeleyin.

Bilgi tabanı entegrasyonu, bilet doğru Kullanıcıya ulaştıktan sonra ilgili yönlendirmeleri sunarak yönlendirmeyi tamamlayabilir. Yönlendirme ve yanıt kalitesi yine de ayrı ayrı ölçülmelidir.

Deskhero’nun Küçük ve Orta Ölçekli Destek Ekiplerine Yaklaşımı

Deskhero, yetkinlik puanlarına veya kapasiteye dayalı sıralamaya sahip tam kapsamlı bir beceri profili motoru sunmaz. Bunun yerine Kullanıcıyı, grubu, önceliği, durumu, etiketleri veya açılır menüdeki özel alanları belirleyebilen yeni bilet otomasyonları sunar. Koşullar; otomatik olarak algılanan dili, konu veya mesaj metnini, talep sahibi ayrıntılarını ya da düz dildeki “Herhangi biri (Yapay zekâ tarafından değerlendirildi)” koşulunu kullanabilir. Bu sayede sonucu kurumsal düzeyde beceri tabanlı yönlendirme olarak sunmadan küçük bir atama kuralı grubunu pilot olarak uygulamak mümkün olur.

Platformu Baştan Sona Yenilemeden Beceri Odaklı Yönlendirmeyi Pilot Olarak Uygulama

Deskhero, küçük ve orta ölçekli ekiplerin mevcut e-posta adreslerini koruyarak basit atama kurallarını test etmesine olanak tanır. Gmail veya Microsoft 365’e iki yönlü senkronizasyonla bağlanır; böylece yanıtlar şirketin kendi adresinden gönderilmeye devam eder.

Deskhero

Bir yönlendirme pilotu için Deskhero, biletin dilini algılayabilir ve grubunu, atanan kişiyi veya etiketlerini belirlemek üzere yapılandırılmış otomasyon koşullarını uygulayabilir. 14 dilde çok dilli desteği, Kullanıcıların desteklenen dillerde okuma ve yanıt vermesine yardımcı olabilir. Çözülen biletler, önerilen herkese açık SSS girdilerine katkıda bulunabilir; ancak bir girdinin herkese açık hâle gelmesi için Kullanıcının bunu onaylaması gerekir. Yapay zekâ sohbet robotu yalnızca onaylanmış herkese açık SSS’den yanıt verir ve etkinleştirilebilmesi için en az 100 onaylanmış SSS öğesi gerekir.

30 günlük ücretsiz deneme için kredi kartı gerekmez. Denemeyi küçük bir yeni bilet otomasyonu grubunu yapılandırmak, bunları temsili mesajlarla test etmek ve atama doğruluğunu, aktarım oranını ve çözüm sonuçlarını temel değerlerinizle karşılaştırmak için kullanın.

Kaynaklar

Beceri tabanlı yönlendirmenin teknik işleyişi için Microsoft’un belgeleri, Dynamics 365’te beceri derecelendirmelerini, sınıflandırmayı, eşleştirmeyi ve atamayı açıklar. Wikipedia tarihsel bağlam sağlar. Kısa bir sektör tanımı için NICE sözlük girdisine bakabilirsiniz.

SSS

Salesforce’ta Beceri Tabanlı Yönlendirme Nedir?

Salesforce Omni-Channel, desteklenen iş öğelerini yönlendirirken atanmış becerileri kullanabilir. Kesin davranış, kuruluşun becerileri, hizmet kanallarını, kuyrukları ve yönlendirme kurallarını nasıl yapılandırdığına bağlıdır.

Kuyruk Tabanlı Yönlendirme ile Beceri Tabanlı Yönlendirme Arasındaki Fark Nedir?

Kuyruk tabanlı yönlendirme, bir kuyruktaki her iletişimi uzmanlıktan bağımsız olarak bir sonraki müsait Kullanıcıya gönderir. Beceri tabanlı yönlendirme ise önce bu havuzu doğrulanmış beceri eşleşmesine göre filtreler ve ancak bundan sonra müsaitliği eşitlik bozma ölçütü olarak uygular.

Beceri Tabanlı Öğrenmeye Bir Örnek Verebilir misiniz?

Destek bağlamında beceri tabanlı öğrenme, Kullanıcıları genel bir işe alım müfredatı yerine belirli etiketli yetkinlikler (iade yetkilendirmesi veya belirli bir ürün grubu gibi) doğrultusunda eğitmek anlamına gelir. Böylece yönlendirme sistemindeki yetkinlik puanları gerçek ve doğrulanmış kapasiteyi yansıtır.

Beceri Tabanlı Yönlendirmeyi Kurmak Ne Kadar Sürer?

Evrensel bir kurulum süresi yoktur. Pilot çalışma; beceri sayısına, mevcut verilerin kalitesine, yönlendirme platformuna, test hacmine ve ekibin anlamlı bir KPI karşılaştırması yapmak için ne kadar süre veri toplaması gerektiğine bağlıdır.

Beceri Tabanlı Yönlendirme Küçük Destek Ekipleri İçin İşe Yarar mı?

Evet; iletişim türleri yönlendirme kurallarını haklı çıkaracak kadar farklıysa işe yarar. Deskhero’da küçük bir ekip, bir Kullanıcıyı veya grubu atamak için algılanan dili, mesaj içeriğini, talep sahibi ayrıntılarını veya yapay zekâ tarafından değerlendirilen bir koşulu kullanan yeni bilet otomasyonlarından yararlanabilir. Deskhero, tam kapsamlı yetkinlik tabanlı bir beceri motoru sunmaz.