エージェントの共感分析を理解する
エージェント・エンパシー分析では、顧客との対話におけるカスタマーサービス担当者の共感レベルと感情的知性を測定します。 このプロセスでは、エージェントが顧客との会話で使用する言葉を評価し、顧客とエージェントのダイナミックな関係性について貴重な洞察を提供し、組織がカスタマー・ケアの質を評価できるようにします。
エージェント・エンパシーは、使用されている言語を分析することによって、示された共感に基づいてエージェントからの各フレーズを分類し、共感的、中立的、または助けにならないものに分類する。
エージェント共感は、相互作用の各エージェントに総合的な共感スコアを割り当て、伝えられた共感の程度を測定します。 このスコアは、顧客の感情や懸念を理解し、それに共感するエージェントの能力を反映するもので、-100から+100までの幅がある。
エージェントの共感分析では、特定の行動を個々のエージェントに帰属させることはできない。 そのため、スコアの計算には、2人以上のエージェントが同時に顧客とやりとりする部分は含まれない。
EU AI 法の制限については、以下を参照してください。 EU の感情 AI 禁止は、顧客感情分析とエージェント共感分析にどのような影響を与えますか?
エージェントの共感を組織内でどのように活用できるか
トレーニングとコーチング 組織は、エージェントのトレーニングやコーチングプログラムを調整するために、共感分析の結果を利用することができる。 これは、エージェントの共感能力を高め、より思いやりのあるカスタマーサービスを提供するのに役立つ。
品質保証： 共感分析は、顧客とのやりとりがあらかじめ定義された共感基準を満たすことを保証するために、品質保証プロセスに統合することができる。
顧客体験の向上： 共感スコアの低いインタラクションを特定することで、組織は顧客がネガティブな経験をしている可能性のあるケースを突き止めることができる。 このプロセスにより、是正措置を講じ、全体的な顧客満足度を向上させることができる。
エージェントの認識 組織は、卓越した共感スキルを持つ高業績のエージェントを認識し、それに報いることで、彼らのアプローチを模倣するよう他のエージェントを動機付けることができる。
エージェントの共感スコアの計算
共感スコア = 100 * [(共感したフレーズの数 - 助けにならなかったフレーズの数) / (共感したフレーズと助けられなかったフレーズの数の合計)]。
例えば、あるインタラクションでエージェントの2つの共感的なフレーズと3つの無益なフレーズがあった場合、スコアは以下のように計算されます：
100 * [(2-3)/(2+3)] -> 100 * [-1/5] -> 100 * (-0.2) -> -20
エージェントの共感分析を可能にする
- 管理者メニューから「品質」を選択する。
- Speech and Text Analytics を選択し、Agent Empathy Analysis が有効になっていることを確認します。
フレーズ例
ネガティブな出来事に対する共感的な反応の例
- 次回はより良いサービスを提供させていただきます。
- 製品が動作しないため、ご不便をおかけして申し訳ございません。
- あなたがなぜそんなに怒っているのか、完全に理解できます。
- ご辛抱いただきありがとうございます。
- あなたがなぜそんなに怒っているのか、完全に理解できます。
- ご辛抱いただきありがとうございます。
- そんなことは起こるべきではなかった。
ポジティブな出来事に反応する共感的な例
- 正しい方向に進んで設定できたことを嬉しく思います
- 私はそれを聞いてうれしい
- ああ、今日はお役に立てて本当に嬉しいです
役に立たないエージェントの行動
役に立たないエージェントの行動には、エージェントが不適切な言葉を使用したり、イライラしたり、顧客の話を注意深く聞かなかったり、問題に対処する知識が不足しているなどのやり取りが含まれます。
- どの会場のことを言っているのかさえ分からない
- 何を言えばいいのか分からない
- 私が電話に出たときからずっとあなたは失礼な態度をとってきた
- わかったけど、説明させてくれないんだ
- あなたのアクセントが理解できない
- 私たちにできることは何もない
