Der Topics Explorer verwendet KI, um Ihre Support tickets/Fälle automatisch in Themen und Unterthemen zu gruppieren. Er zeigt, was Kunden fragen, wie diese Gespräche verlaufen und worauf Sie sich konzentrieren sollten.
Sehen Sie, was das Volumen antreibt – keine Kennzeichnung erforderlich: KI-Themen und Unterthemen werden automatisch generiert und bieten Ihnen eine Live-Ansicht dessen, was Kunden fragen, ohne manuellen Aufwand.
Verfolgen Sie die Leistung nach Thema, nicht nur nach Team: Jedes Thema enthält wichtige Kennzahlen wie CX-Score, Lösungsrate und Bearbeitungszeit – so sehen Sie, welche Probleme gut behandelt werden und welche Aufmerksamkeit benötigen.
Erkennen Sie Probleme frühzeitig, bevor sie eskalieren: Überwachen Sie Änderungen im Volumen und in der Stimmung im Zeitverlauf, um aufkommende Probleme zu erkennen und zu handeln, bevor sie größer werden.
Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche: Identifizieren Sie Themen mit hohem Volumen und schlechter Kundenerfahrung und nehmen Sie gezielte Verbesserungen vor, die Wirkung zeigen.
Hinweis:
Der Topics Explorer ist derzeit für alle Fin-Kunden verfügbar, die folgende Kriterien erfüllen:
Haben Gespräche von Ihrer Quellplattform (z. B. Zendesk oder Salesforce) importiert, die Sie ein- und ausschalten können.
Haben Fin eingesetzt.
Der Topics Explorer unterstützt die folgenden Sprachen nicht, und Namen werden weiterhin auf Englisch angezeigt: „Swahili“, „Bengali“, „Bosnisch“, „Aserbaidschanisch“, „Persisch“, „Singhalesisch“ und „Tamil“.
Der Topics Explorer ist nur verfügbar, solange Fin aktiv ist. Wenn Fin pausiert wird, werden auch die Topics pausiert.
Die Themen-Generierung basiert auf einer Pipeline, die periodisch aktualisiert wird, daher erscheinen Themen möglicherweise nicht sofort, nachdem die Voraussetzungen erfüllt sind.
Verständnis von KI-gestützten Themen und Unterthemen
KI-Themen verwenden maschinelles Lernen, um tickets/Fälle in Themen (breite Themenbereiche) und Unterthemen (sehr spezifische, wiederkehrende Probleme) zu gruppieren.
Wie KI-Themen und Unterthemen entdeckt werden
Das System analysiert eine große Menge historischer Gesprächsdaten – speziell der letzten 90 Tage. Es sucht nach Mustern in den Kundenfragen und gruppiert ähnliche Gespräche zusammen.
Unterthemen werden zuerst entdeckt, indem ähnliche Fragen aus vergangenen Gesprächen gruppiert werden.
Diese Unterthemen werden dann zu breiteren Themen zusammengefasst.
Schließlich generiert das System automatisch klare Thema-Titel, die Ihnen helfen, jedes Thema und Unterthema schnell zu verstehen.
Hinweis: Themen und Unterthemen basieren nicht auf vordefinierten Schlüsselwörtern. Alle im Produkt angezeigten Schlüsselwörter dienen nur zur Erklärung, worum es bei jedem Thema geht.
Wie Gespräche KI-Themen zugewiesen werden
Sobald Themen und Unterthemen entdeckt sind, führt die KI zwei Schritte aus:
Nachträgliche Zuordnung: Das System betrachtet tickets/Fälle der letzten 90 Tage und ordnet sie rückwirkend den passenden Themen und Unterthemen zu.
Schlussfolgerung: Täglich überprüft das System kürzlich geschlossene tickets/Fälle und ordnet sie den relevanten Themen zu. Die Themenzuweisung erfolgt speziell nach Abschluss eines Gesprächs, typischerweise während des täglichen Überprüfungsprozesses, um sicherzustellen, dass alle Kriterien umfassend bewertet werden, bevor die Zuordnung erfolgt.
Gesprächskriterien für die Generierung von KI-Themen
Um genaue Themen und Unterthemen zu erstellen, verwendet das System Gespräche, die bestimmte Kriterien erfüllen:
Tickets/Fälle müssen auf Englisch sein.
Tickets/Fälle dürfen nicht als Spam markiert sein.
Tickets/Fälle müssen mindestens zwei Teilnehmer haben (z. B. einen Kunden und Fin oder einen Teamkollegen).
Jedes ticket/Fall wird in bis zu drei Schlüsselfragen zusammengefasst, die verwendet werden, um Muster zu erkennen und einem Unterthema zuzuordnen.
Mindestens 15 Fragen oder tickets/Fälle sind erforderlich, um ein aussagekräftiges Unterthema zu bilden.
Hinweis: Wenn Ihre tickets/Fälle zu unterschiedlich sind oder nicht genügend Volumen zu einem einzelnen Thema vorliegt, können keine Themen erscheinen – selbst wenn viele Gespräche vorhanden sind. Außerdem können Konten mit minimaler Kundeninteraktion Verzögerungen oder das Ausbleiben der Themen-Generierung aufgrund unzureichenden Gesprächsvolumens erfahren. Beispiele für Nachrichten von geringer Qualität sind Platzhaltertexte wie „<div></div>“, da diese keinen sinnvollen Kontext für die Klassifizierung bieten. Außerdem erfüllen Interaktionen, die nur von einer Seite stammen, wie Nachrichten ausschließlich von einem Kunden ohne Antwort von Fin oder einem Teamkollegen, nicht die Teilnahmebedingungen.
Laufende Aktualisierungen von KI-Themen und Unterthemen
Themen/Unterthemen sind so konzipiert, dass sie sich anpassen:
Tägliche Aktualisierungen sorgen dafür, dass neue tickets/Fälle schnell kategorisiert werden.
Neue Themen und Unterthemen werden hinzugefügt, sobald sie auftauchen, ohne bereits entdeckte zu entfernen oder zu ändern.
Einige Gespräche werden möglicherweise keinem Thema zugewiesen, wenn sie zu unterschiedlich, von geringer Qualität (wie Spam) sind oder die Kriterien nicht erfüllen.
Tipp: Sie können auch KI-Themen anpassen, um mehr Kontrolle darüber zu haben, wie diese definiert und auf Gespräche angewendet werden.
Warum Sie viele kleinere Themen haben könnten
Es ist üblich, einige große Themen mit vielen Unterthemen und Gesprächen darin zu sehen sowie viele kleinere Themen mit nur wenigen Unterthemen und Gesprächen. Das liegt daran:
Einige Themen tauchen häufig bei Kunden auf, während andere sehr spezifisch oder nischenspezifisch sind und nicht gut zu bestehenden Clustern passen.
Das System vermeidet es, nicht zusammenhängende Unterthemen nur zu größeren Themen zusammenzufassen – es konzentriert sich auf natürliche Gruppierungen.
Hinweis: KI-Themen und Unterthemen können nicht:
Spam erkennen
Stimmung analysieren
Bestimmen, ob eine Anfrage informativ ist oder eine Aktion erfordert
Wie man KI-gestützte Themen und Unterthemen verwendet
Support-Leiter und Teams können KI-Themen nutzen, um zu verstehen, was das Volumen antreibt und wie sie ihre Bemühungen zur Optimierung des Supports priorisieren.
Erkennen von Trendthemen
Um den Topics Explorer anzuzeigen, gehen Sie zu Analyse > Topics Explorer. Hier sehen Sie zwei Hauptbereiche:
Die linke Seite zeigt eine Baumkarte der Themen:
Die Größe des Feldes signalisiert das Volumen der Gespräche zu diesem Thema.
Die Farbe des Feldes hängt mit der ausgewählten Metrik zusammen.
Im Hellmodus signalisieren dunklere Farben Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen. Im Dunkelmodus signalisieren hellere Farben Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen.
Die rechte Seite zeigt eine Reihe von Ridge-Line-Diagrammen: Diese nehmen dieselben Themen aus der Baumkarte und zeigen deren Entwicklung über die Zeit.
Wählen Sie aus, wie viele Themen Sie anzeigen möchten, und entscheiden Sie, welche Metrik verwendet werden soll:
Fin Beteiligungsrate
Fin Lösungsrate
Median Bearbeitungszeit
Median erste Antwortzeit
Konzentrieren Sie sich dort, wo es am wichtigsten ist, indem Sie Themen mit hohem Volumen und schlechter Kundenerfahrung identifizieren und darauf klicken, um die Baumkarte und Liniendiagramme nach Unterthemen aufzuschlüsseln. So können Sie gezielte Verbesserungen an den wirkungsvollsten Unterthemen vornehmen, indem Sie die Ursache des Volumens und der schlechten CX angehen.
Sie können auch direkt im Topics Explorer nach CX Score-Gründen filtern. Verwenden Sie den Filter CX Score Reasons, um Themen nach den spezifischen Gründen für positive oder negative Bewertungen zu segmentieren – wie Antwortqualität, Kundenaufwand oder starke Emotionen.
Erkennen Sie Probleme frühzeitig, bevor sie eskalieren, indem Sie Änderungen im Volumen und bei wichtigen Metriken im Zeitverlauf überwachen, um aufkommende Probleme zu erkennen und zu handeln, bevor sie wachsen. Zum Beispiel zeigt das untenstehende Diagramm einen plötzlichen Anstieg des Volumens mit negativen CX Scores für das Thema „Account locked“. Dies könnte auf einen bug oder ein unerwartetes Problem hinweisen, das Kunden daran hindert, auf ihr Konto zuzugreifen.
Fahren Sie mit der Maus über ein Thema/Unterthema, um eine Beschreibung dessen zu sehen, was in diesem Thema enthalten ist, und Gespräche anzeigen.
Aus der Gesprächsansicht können Sie schnell durch Gespräche klicken, um Probleme zu identifizieren, und den CX Score verwenden, um zu verstehen, wie sie gelöst wurden. Sie können auch ein Gespräch im inbox öffnen, um direkt auf den Kunden zu antworten.
Bereiche zur Optimierung identifizieren
Diese Themen erscheinen auch im Fin Optimize Dashboard, um Ihnen zu helfen, Prioritäten bei der Verbesserung von Fin in Bezug auf Beteiligungsrate, Lösungsrate und Kundenerfahrung zu setzen.
Tipp: Beginnen Sie mit einem Thema, das ein hohes Gesprächsvolumen mit niedrigen CX Scores verursacht, und überprüfen Sie die Vorschläge, um die Leistung von Fin zu verbessern.
Andere Berichte filtern
Sie können die AI-Themen/Unterthemen auch verwenden, um Ihren Custom Report zu filtern. Fügen Sie einfach einen Filter für AI Topic oder AI Subtopic hinzu, um bestimmte Themen auszuwählen, nach denen Sie filtern möchten.
FAQs
Wie werden neue AI-Themen generiert und werden bestehende tickets dabei neu kategorisiert?
Wie werden neue AI-Themen generiert und werden bestehende tickets dabei neu kategorisiert?
Neue Themen werden durch maschinelles Lernen aus historischen ticket-Daten der letzten 90 Tage generiert. Unterthemen werden zuerst durch das Clustern ähnlicher Fragen identifiziert und dann zu breiteren Themen gruppiert. Wichtig ist, dass neue Themen und Unterthemen hinzugefügt werden, ohne bestehende zu entfernen oder zu ändern.
Warum haben einige tickets keine Themen?
Warum haben einige tickets keine Themen?
Einige tickets erscheinen möglicherweise unter keinem Thema, wenn sie:
Zu unterschiedlich sind oder nicht genug Volumen zu einem einzelnen Thema haben.
Zu sehr von bestehenden Themen abweichen.
Von geringer Qualität sind (z. B. Spam).
Die Kriterien nicht erfüllen (z. B. müssen auf Englisch sein und mindestens zwei Teilnehmer haben).
Von Accounts mit unzureichendem Kundeninteraktionsvolumen stammen, um sinnvolle Cluster zu erstellen.
Wann werde ich AI-Themen/Unterthemen sehen?
Wann werde ich AI-Themen/Unterthemen sehen?
Sie werden Themen/Unterthemen kurz nach der Bereitstellung von Fin sehen. Ihr Workspace muss mehr als eine berechtigte Konversation haben. Selbst wenn Ihr Workspace diese Kriterien erfüllt, können AI-Themen nicht sofort erscheinen. Hier ist der Grund:
Die Themen-Generierung ist Teil einer Pipeline, die regelmäßig aktualisiert wird. Wenn Ihre Gespräche qualifizieren, werden sie in diese Pipeline aufgenommen.
Einige Kunden sehen Themen bereits nach 30–50 Gesprächen, während andere mehr benötigen, um ein verwandtes Thema zu generieren.
Sobald Ihr Workspace genügend qualifizierende Gespräche gesammelt hat, beginnen Themen automatisch zu erscheinen, während die Pipeline neue Daten verarbeitet.
Stellen Sie sicher, dass die historische Datensynchronisation für integrierte Helpdesk-Plattformen aktiviert ist, da diese Daten die Analyse bereichern und die Themen-Generierung unterstützen.
Warum erscheinen nach dem Import historischer tickets/Fälle keine Themen im Topics Explorer?
Warum erscheinen nach dem Import historischer tickets/Fälle keine Themen im Topics Explorer?
Wenn Sie nach dem Import historischer ticket- oder Falldaten keine Themen im Topics Explorer sehen, liegt das daran, dass bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein müssen:
Bereitstellung von Fin: Fin muss live bereitgestellt sein, bevor der Topics Explorer Gespräche analysieren und Themen generieren kann. Ohne Bereitstellung werden keine Themen generiert, unabhängig davon, ob historische tickets/Fälle importiert wurden.
Qualifizierende Gespräche: Damit der Topics Explorer Themen generieren kann, müssen die Gespräche bestimmte Kriterien erfüllen.
Historische ticket-Synchronisation: Während die historische ticket-/Fallsynchronisation tiefere Einblicke ermöglicht, trägt diese Daten erst nach der Bereitstellung von Fin zur Themen-Generierung bei.
Warum ändern sich meine AI-Themen/Unterthemen im Laufe der Zeit?
Warum ändern sich meine AI-Themen/Unterthemen im Laufe der Zeit?
Themen und Unterthemen werden täglich aktualisiert, um neue tickets einzubeziehen. Wenn sich Muster ändern oder neue Probleme auftauchen, werden neue Themen hinzugefügt, während bestehende unverändert bleiben. Dies gewährleistet eine aktuelle und genaue Abbildung der aktuellen Support-Trends.
Was bedeuten die Farbgröße/-skala auf der Baumkarte des Topics Explorer?
Was bedeuten die Farbgröße/-skala auf der Baumkarte des Topics Explorer?
Größe jedes Feldes = Volumen der Gespräche.
Farbe jedes Feldes = Wert der ausgewählten Leistungsmetrik (z. B. CX Score, Lösungsrate usw.).
Im Hellmodus: Dunklere Farben zeigen Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen.
Im Dunkelmodus: Hellere Farben zeigen Bereiche an, die Aufmerksamkeit benötigen