Customer Journeys proaktiv optimieren

Verschaffen Sie sich direkt in Architect einen klaren Überblick über den Fortschritt Ihrer Kunden in Ihrem Flow.

Mit einer Heatmap-Darstellung können Sie Bereiche mit hohem Kundenengagement schnell identifizieren, da dunklere Farben auf dichtere Interaktionen hinweisen.

Bewegen Sie den Mauszeiger über die hervorgehobenen Architect-Aktionen oder Flow-Komponenten, um die genaue Anzahl der Interaktionen der Kunden mit jeder dieser Aktionen oder Komponenten anzuzeigen.

Analysieren Sie die Heatmap und achten Sie darauf, wo die dunkelsten Interaktionsfarben erscheinen, um die am häufigsten verwendeten Architect-Aktionen und andere Flow-Komponenten innerhalb des Flows zu identifizieren. Wenn mit bestimmten Aktionen oder Komponenten intensiv interagiert wird, vereinfachen oder verfeinern Sie diese Komponenten, um ein reibungsloseres Erlebnis zu gewährleisten und mögliche Reibungspunkte an wichtigen Punkten der Kundeninteraktion zu reduzieren. Eine hohe Interaktionszahl kann auch darauf hinweisen, dass Kunden zusätzliche Anleitung oder Unterstützung benötigen. Fügen Sie klarere Anweisungen hinzu, um proaktiv auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen.

Verwenden Sie die Heatmap, um Bereiche mit unerwartet hohen Interaktionszahlen zu erkennen. Dies könnte auf Engpässe hinweisen, bei denen Kunden Schwierigkeiten haben oder mehrere Versuche erforderlich sind. Wenn beispielsweise eine Aktion oder ein Menü des Architekten eine deutlich höhere Interaktionsanzahl aufweist als die umliegenden Aktionen, könnte dies auf Verwirrung oder Schwierigkeiten beim Abschließen dieses Schritts hindeuten. Untersuchen Sie Möglichkeiten, diese Architektenaktion zu vereinfachen oder zu verdeutlichen, um die Flusseffizienz zu verbessern.

Identifizieren Sie Flusskomponenten mit geringer Interaktionszahl, um zu beurteilen, ob Kunden diese Komponenten übersehen oder ob die Komponenten bei der Kundenführung nicht effektiv sind. Heben Sie diese Komponenten stärker hervor oder bewerten Sie, ob sie notwendig sind, um die Reise zu verfeinern und sicherzustellen, dass jeder Schritt einen Mehrwert bietet und den Kundenfortschritt unterstützt.

Durch die Möglichkeit, die genaue Anzahl der Interaktionen beim Hovern zu sehen, können Sie Optimierungen auf bestimmte Flow-Komponenten priorisieren, die das höchste Kundenengagement erzielen. Wenn beispielsweise ein erster Schritt eine hohe Interaktionsanzahl aufweist, die nachfolgenden Schritte jedoch abfallen, können Sie diesen ersten Schritt verfeinern, um sicherzustellen, dass er die Kunden besser auf die nächsten Phasen vorbereitet. Sie helfen den Kunden auch dabei, das Engagement während des gesamten Ablaufs aufrechtzuerhalten.

Anhand der Heatmap-Daten können Sie Trends in der Kundenbewegung erkennen. Wenn Kunden wiederholt auf bestimmte Weise mit bestimmten Architect-Flow-Komponenten interagieren (z. B. indem sie wiederholt zu einem bestimmten Schritt zurückkehren), gestalten Sie diesen Teil des Flows neu und fügen Sie weitere Anleitungen hinzu, um einen reibungsloseren Ablauf zu gewährleisten.

Verfolgen Sie, wie sich die Interaktionshäufigkeiten im Laufe der Zeit ändern, um die Auswirkungen von Optimierungen zu messen. Wenn die Anzahl der Interaktionen einer bestimmten Aktion nach der Verfeinerung deutlich sinkt, kann dies darauf hinweisen, dass durch die Verbesserung ein Hindernis erfolgreich beseitigt wurde und die Kunden nun effektiver durch den Ablauf geführt werden.

1. Von der Homepage des Architekten , klicken Sie auf oder bewegen Sie den Mauszeiger darüber Flüsse Menü und wählen Sie den gewünschten Flusstyp aus.
2. Klicken Sie auf den Fluss, den Sie analysieren möchten.
3. Verwenden Sie die Flow-Einblicke Umschalten, um die Interaktions-Heatmap für den Flow anzuzeigen.
   Notiz : Damit die Heatmap angezeigt wird, müssen Interaktionsdaten der letzten sieben Tage vorhanden sein.
4.  Suchen Sie nach Flusskomponenten mit hoher Frequenz (Interaktionsanzahl) und prüfen Sie, ob in den nachfolgenden Schritten Kunden abspringen. Im folgenden Beispiel gelangen Kunden zum Digitale Menüaktion in einem digitalen Bot-Flow, kommen aber nicht weiter:
5. Untersuchen Sie nun die Aktion „Digitales Menü“, um festzustellen, warum der Fortschritt ins Stocken gerät, und identifizieren Sie alle notwendigen Maßnahmen zum Beseitigen der Reibungspunkte.

Erhalten Sie eine dynamische visuelle Darstellung davon, wie Benutzer durch die verschiedenen Flusssegmente ihrer Customer Journey navigieren und mit ihnen interagieren.

Erhalten Sie detaillierte und umfassende Einblicke in das Kundenverhalten, indem Sie die Schritte, die Kunden während ihrer Reise unternehmen, genauer analysieren oder herauszoomen, um umfassendere Muster anzuzeigen. Zeigen Sie wichtige Pfade innerhalb eines Architektenflusses auf, der einen Abschnitt der Kundenerfahrung darstellt.

Wählen Sie aus verschiedenen Flussergebnissen aus, um unterschiedliche Visualisierungen zu generieren und die Pfade anzuzeigen, die die Kunden zum Erreichen der einzelnen Ergebnisse genommen haben. Zu den Ergebnissen zählen Szenarien wie das Verlassen des Pfads, die Eskalation an einen Agenten, die Trennung der Verbindung oder ein Fehler bei der Absichtserkennung. Diese Pfade veranschaulichen sowohl erfolgreiche bzw. glückliche Routen als auch Misserfolgsrouten innerhalb der Customer Journey und bieten Einblicke in eine Reihe von Kundenerlebnissen.

Zeigen Sie alle Flow-Meilensteine an, die Kunden auf jedem Reisepfad erreichen. Bewegen Sie den Mauszeiger über bestimmte Meilensteine oder Ergebnisse, um die Häufigkeit der Kundeninteraktionen anzuzeigen. Erhalten Sie schnellen Zugriff auf Daten zur Häufigkeit der Interaktion von Kunden mit bestimmten Schritten, um die Flow-Leistung und das Kundenengagement während der gesamten Reise besser beurteilen zu können.

Analysieren Sie Visualisierungen der Kundenpfade, die zum Abbruchergebnis führen, um bestimmte Meilensteine zu identifizieren, bei denen ein hoher Prozentsatz der Kunden abspringt. Wenn es beispielsweise nach einem bestimmten Meilenstein häufig zu Abbrüchen kommt, können Sie potenzielle Reibungspunkte wie unklare Anweisungen, langwierige Prozesse oder technische Probleme untersuchen und Anpassungen vornehmen, um die Kundenbindung in diesem Abschnitt der Reise zu verbessern.

Analysieren Sie Pfade, die mit einer Eskalation an einen Agenten enden, um zu ermitteln, in welchen Phasen und warum Kunden das Bedürfnis nach Live-Unterstützung verspürten. Anhand dieser Erkenntnisse können Sie Möglichkeiten zur Verbesserung der Self-Service-Optionen erkennen, beispielsweise durch das Hinzufügen weiterer Anleitungen zu bestimmten Meilensteinen, die Verbesserung automatisierter Antworten oder die Verfeinerung von Wissensartikeln. Solche Anpassungen können Eskalationen reduzieren und sicherstellen, dass mehr Kunden ohne zusätzliche Unterstützung erfolgreiche Ergebnisse erzielen.

Konzentrieren Sie sich auf die Erfolgswege, auf denen Kunden ohne Probleme zu erfolgreichen Ergebnissen gelangen, um effiziente Wege zu identifizieren. Machen Sie sich mit den Meilensteinen vertraut, die diesen Pfaden gemeinsam sind, um die Customer Journey zu vereinfachen, indem Sie einige Schritte entfernen oder konsolidieren, damit mehr Kunden schneller und mit weniger Aufwand erfolgreiche Ergebnisse erzielen können.

Überprüfen Sie Pfade, die mit einer Verbindungsunterbrechung oder einem Erkennungsfehler enden, einschließlich aller Schritte, die zu diesen Ergebnissen führen, um die Grundursachen zu erkennen und zu beheben, z. B. Einschränkungen bei der Erkennung der Kundenabsicht oder verwirrende Schnittstellenelemente. Gehen Sie diese Probleme proaktiv an, um die Fehlerquote zu senken und so die Kundenzufriedenheit und die Abschlussquote zu verbessern.

Verwenden Sie die Frequenzmetriken an jedem Meilenstein, um Bereiche mit hohem Datenverkehr innerhalb des Flusses zu identifizieren und Optimierungen für diese Punkte zu priorisieren. Konzentrieren Sie sich auf diese wichtigen Meilensteine, um sicherzustellen, dass die Änderungen möglichst viele Kunden betreffen. Dies kann zu reibungsloseren, schnelleren Reisen und höheren Zufriedenheitswerten auf ganzer Linie beitragen.

Verkleinern Sie die Ansicht, um umfassendere Muster der Kundenbewegung durch den Architect-Flow anzuzeigen und allgemeine Reisemuster zu erkennen, z. B. Abfolgen von Meilensteinen, die von bestimmten Kundensegmenten erreicht werden. Sie können solche Muster nutzen, um personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen, beispielsweise maßgeschneiderte Eingabeaufforderungen, Verknüpfungsoptionen oder prädiktive Anleitungen, die auf die wahrscheinlichen nächsten Schritte abgestimmt sind, und so eine intuitivere und ansprechendere Customer Journey zu schaffen.

Mithilfe der Häufigkeitsmetriken, die Architect anzeigt, wenn Sie mit der Maus über Meilensteine oder Ergebnisse fahren, können Sie fundierte, datengesteuerte Entscheidungen darüber treffen, wo Optimierungsbemühungen investiert werden sollen. Wenn es beispielsweise bei einem bestimmten Meilenstein vor einem Drop-off zu einer starken Interaktion kommt, können Sie Ressourcen zur Verbesserung dieses bestimmten Punkts bereitstellen und einen gezielten Ansatz zur Optimierung der Customer Journey verfolgen.

Angenommen, Sie sind ein Contact-Center-Administrator oder -Analyst, der die Effektivität eines Bots beurteilen möchte. Ihr Ziel besteht darin, die Anzahl der Kunden zu vergleichen, die eine Lösung durch den Bot im Vergleich zu einem menschlichen Agenten erreichen ( ACD ). Verwenden Sie zur Ausführung dieser Aufgabe die Journey Flows-Funktionen.

1. Von der Homepage des Architekten , klicken Sie auf oder bewegen Sie den Mauszeiger darüber Flüsse Menü und wählen Sie den gewünschten Flusstyp aus.
2. Klicken Sie auf den Fluss, den Sie analysieren möchten.
3. Klicken Sie im Bereich Menü „Einblicke und Optimierungen“. Der Reiseabläufe Visualisierung öffnet sich. Die Visualisierung zeigt die Verteilung der Kunden entlang der verschiedenen Flow-Meilensteine und -Ergebnisse sowie die verschiedenen Flow-Ausstiegsgründe. Die Visualisierung zeigt auch, wie die Customer Journey in jeder Phase des Ablaufs verlief:

   Zeigen Sie mir

   
4. Als nächstes, weil Sie wissen möchten, wie viele Kunden gingen zum Zahlung initialisiert Meilenstein: Bewegen Sie den Mauszeiger über den Meilenstein, um die Häufigkeitszählung anzuzeigen:
   
5. Nun wollen wir untersuchen, warum 11 Prozent der Kunden, die die Zahlung initialisiert Meilenstein bat darum, mit einem menschlichen Agenten zu sprechen, und sieben Prozent der Kunden beendeten das Gespräch, verwenden Flow-Einblicke um eine Heatmap der Digitalmenü-Optionen in Ihrem Menü „Anfangseinstellungen“ zu erstellen oder verwenden Sie Wiedergabemodus um Ausführungsinstanzen Ihres Flows zu überprüfen.
6. Als nächstes untersuchen Sie Sitzungen, die Verlassen .
   

 

Spielen Sie frühere Ausführungen Ihrer Architect-Flows erneut ab, um anhand von Erkenntnissen aus Flow Insights und Journey Flows Probleme mit geringem Engagement und Konvertierung zu ermitteln.

Testen Sie Anpassungen der Flusslogik, um die Interaktion mit Schlüsselkomponenten Ihres Architect-Flows zu steigern, Abbrüche bei wichtigen Flussmeilensteinen zu reduzieren und die Anzahl der Kunden zu erhöhen, die die gewünschten Flussergebnisse erreichen.

Nachdem Sie in Flow Insights eine bestimmte Flow-Komponente mit geringer Kundeninteraktion identifiziert haben, verwenden Sie den Wiedergabemodus, um zu untersuchen, wie Kunden mit dieser Flow-Komponente interagieren. Spielen Sie die Schritte der Kunden noch einmal durch, um potenzielle Probleme zu identifizieren, die dazu führen könnten, dass Kunden die Verbindung abbrechen, beispielsweise verwirrende Formulierungen, langsame Reaktionszeiten oder fehlende Informationen. Nehmen Sie gezielte Anpassungen vor, um die Engagement-Raten mit der Flow-Komponente zu steigern.

Wenn Journey Flows bei einem bestimmten Flow-Meilenstein eine hohe Abbruchrate anzeigt, spielen Sie die Interaktionen, die zu diesem Flow-Meilenstein geführt haben, erneut ab, um zu sehen, wo und warum Kunden abspringen. Wenn Kunden beispielsweise nach einer bestimmten Menüauswahl oder einem bestimmten Schritt das Menü verlassen, kann der Wiedergabemodus Probleme wie unklare Optionen oder unerfüllte Erwartungen aufdecken. Passen Sie den Meilenstein an, um Abbrüche zu minimieren und Kunden auf der Reise zu halten.

Nachdem Sie die Logik des Architect-Flows geändert haben, beispielsweise Schritte vereinfacht oder Nachrichten klarer formuliert haben, können Sie mithilfe des Wiedergabemodus beobachten, ob sich diese Änderungen positiv auf das Kundenverhalten auswirken. Vergleichen Sie neue Ausführungsinstanzen mit vorherigen Ausführungsinstanzen und überprüfen Sie dann, ob sich die Engagement-Raten auch in Flow Insights verbessert haben und ob Journey Flows weniger Abbrüche und mehr Kunden zeigt, die wichtige Ergebnisse erreichen.

Spielen Sie für Flow-Komponenten, die zu erfolgreichen Ergebnissen führen, die Kundeninteraktionen erneut ab, um besser zu verstehen, warum diese Flow-Komponenten gut funktionieren. Diese Erkenntnisse können zur Optimierung anderer Teile des Ablaufs führen und weitere Erfolgspfade schaffen, die Kunden zuverlässiger zu den gewünschten Ergebnissen führen.

Nachdem Sie Verbesserungen an der Logik des Architektenablaufs vorgenommen haben, um Abbrüche zu reduzieren oder die Meilensteinerfüllung zu erhöhen, spielen Sie sowohl die Interaktionen vor als auch nach der Anpassung erneut ab. Durch einen solchen Vergleich können Sie überprüfen, ob die Anpassungen zu einem intuitiveren Ablauf geführt haben. Überprüfen Sie das erhöhte Engagement in Flow Insights und den verbesserten Meilensteinverlauf in Journey Flows.

Verwenden Sie bei Abläufen mit mehreren Pfaden (z. B. verschiedenen Menüoptionen oder Selbstbedienungsrouten) den Wiedergabemodus, um zu verfolgen, wie Kunden durch diese Auswahlmöglichkeiten navigieren. Wenn bestimmte Pfade eine deutlich geringere Interaktion oder höhere Abbruchraten aufweisen, ermitteln Sie, wo Kunden auf Probleme stoßen, und nehmen Sie Änderungen vor, um die Pfadeffektivität über den gesamten Fluss hinweg auszugleichen.

Wenn Ausführungsinstanzen an einem bestimmten Punkt eines Architect-Flows häufige Eskalationen an Agenten offenbaren, analysieren Sie diese Momente, um Lücken im Self-Service-Flow zu identifizieren, die zu Kundenfrustration führen könnten. Fügen Sie Eingabeaufforderungen hinzu, klären Sie Optionen oder verbessern Sie die Flow-Antworten, um ein reibungsloseres Self-Service-Erlebnis zu schaffen, das den Bedarf an Agenteneingriffen reduziert und die Journey-Gesundheit verbessert.

1. Klicken Sie auf der Architect-Startseite auf oder bewegen Sie den Mauszeiger über das Flüsse und wählen Sie einen Flusstyp aus, für den historische Ausführungsdaten verfügbar sind.
2. Öffnen Sie den Flow, den Sie zuvor zum Debuggen und Beheben von Problemen ausgeführt haben.
3. Klicken Sie auf Ausführungsverlauf. Das Dialogfeld Verlauf der Flussausführung wird geöffnet.
4. Unter Results listet Architect frühere Ausführungsinstanzen der von Ihnen geöffneten Strömung auf und liefert den Namen, die Version, den Strömungstyp sowie die Start- und Endzeit der Strömungsinstanzen.
5. Klicken Sie auf eine Flussinstanz, um die Instanz im Wiedergabemodus zu öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter . Verwenden Sie den Wiedergabemodus zur Fehlersuche in einem Architect-Flow.

6. Verwenden Sie die Wiedergabesteuerung, um den Fluss schrittweise durchzugehen und die Abfolge der Aktionen wiederzugeben, die zu der spezifischen Flusskomponente führen, die Sie analysieren möchten. 
7. Wenn die erforderlichen Ausführungsdaten verfügbar sind, überprüfen Sie den Kommunikationsaustausch und prüfen Sie auch die Variablenwerte, um das Problem mit der Flusskomponente zu ermitteln.

Im folgenden Beispiel für einen digitalen Bot-Flow geben Kunden ihre Bestellnummer ein, um den Status ihrer Bestellung zu überprüfen, aber der Bot erkennt die Nummer nicht.

1. Der Flow-Designer verwendete eine Fragen Sie nach Slot-Aktion zur Überprüfung der Bestellnummer und verwendete einen Steckplatz vom Typbuiltin:any um die Eingaben des Kunden zu speichern.
2. Nachdem der Bot die Eingabe erhalten hat, geht der Fluss weiter zu einem Entscheidungsaktion das den Ausdruck verwendetIf(FindFirst(Flow.OrderNumbersDatabase, ToJSON(Task.CheckNumber))==-1, false, true) um festzustellen, ob das Array der vorhandenen Bestellnummern, die imFlow.OrderNumbersDatabase Variable enthält die vom Kunden eingegebene Bestellnummer (Task.CheckThisNumber ).

Die Heatmap-Analyse von Flow Insights zeigt, dass die Entscheidungsaktion geht immer den unglücklichen Weg:

Der Replay-Modus von Architect bietet den Schlüssel zum Verständnis, warum dies geschieht. Der Bot verwendet ein Muster im Format###-### um die Bestellnummer für Kunden anzuzeigen, wobei jeder# stellt eine Ziffer (0–9) dar und- ist ein Bindestrich als Trennzeichen. Das gruppierte Format ist für Kunden ein vertrautes Muster, das die Fehlerwahrscheinlichkeit im Vergleich zu einer langen Ziffernfolge verringert und das Lesen und Merken der Nummer erleichtert.

Das Erkennungsproblem tritt auf, weil der Bot die Bestellnummer in der###-### Format, aber der Bot erwartet als Benutzereingabe eine Ziffernfolge ohne Bindestriche (siehe die Bestellnummern imFlow.OrderNumbersDatabase Variable). Diese Nichtübereinstimmung im Flussdesign führt zu Erkennungsfehlern.

                                         

Der Wiedergabemodus ergab, dass der Bot Striche in der Kundeneingabe verarbeiten muss. Um das Erkennungsproblem zu beheben, verwenden Sie einen Regex-Slot-Typ mit dem Muster^\d{6}$|^\d{3}-\d{3}$ um das Eingabeformat zu validieren und alle Bindestriche zu entfernen, bevor Sie die Bestellnummer mit der Bestelldatenbank abgleichen.

Erhalten Sie eine anpassbare Ansicht der gesamten End-to-End-Kundenreise über alle Genesys Cloud-Kanäle hinweg, um die Kundeninteraktionen vom Erstkontakt bis zur Lösung besser zu verstehen.

Erweitern Sie Ihre Analyse der Customer Journeys über Single-Channel-Architect-Flows hinaus. Mit bis zu 365 Tagen Daten können Sie Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg verfolgen und langfristige Engagement-Muster visualisieren.

Zeigen Sie bestimmte Journeys an und bewerten Sie sie, z. B. den Kundenübergang von Bot-Interaktionen zum Agenten-Support über mehrere Kanäle hinweg, um die Kundenbedürfnisse zu verstehen und die Journey-Ergebnisse zu verbessern.

Filtern Sie nach wichtigen Ereignissen, wie etwa wiederholten Anrufen innerhalb der letzten 24 Stunden, oder fügen Sie der Journey Canvas Kanäle wie SMS hinzu, um eine maßgeschneiderte Ansicht des Kundenerlebnisses zu erhalten und so für eine bessere Einbindung zu sorgen.

Visualisieren Sie Reiseleistungstrends im Zeitverlauf mit Diagrammen und führen Sie schnelle Vergleiche über Zeiträume hinweg durch, um Veränderungen bei Kennzahlen wie Self-Service-Raten oder Eskalationen zu erkennen und so Probleme proaktiv zu lösen.

Analysieren Sie den Kundenverlauf über die verschiedenen Phasen der Customer Journey hinweg, um Punkte mit hoher Kundenabwanderung zu ermitteln und Reibungsverluste zwischen den Kanälen zu identifizieren und zu reduzieren und so für ein reibungsloseres und effektiveres Kundenerlebnis zu sorgen.

Visualisieren Sie Journeys über mehrere Kanäle hinweg, um Kundeninteraktionen zu verfolgen, die sich über verschiedene Berührungspunkte erstrecken. Beispielsweise Interaktionen, die mit Web-Messaging beginnen und zu einem Anruf führen. Wenn Kunden während der Reise häufig den Kanal wechseln, könnte dies darauf hinweisen, dass bestimmte Kanäle ihren Anforderungen nicht gerecht werden. Sie können sich dann auf die Verbesserung der Funktionalität des ursprünglichen Kanals konzentrieren, um unnötige Kanalwechsel zu vermeiden, was den Kundenaufwand verringert und die Zufriedenheit verbessert.

Untersuchen Sie Kundenreisen, die mit einem Bot in einem Web-Messaging-Fenster beginnen und zu einem Agenten übergehen, um Punkte zu identifizieren, an denen Kunden Lücken oder Verzögerungen im Service feststellen. Wenn Kunden beispielsweise häufig einen Agenten kontaktieren, nachdem sie Probleme mit dem Bot hatten, könnten Sie die Fähigkeiten des Bots verfeinern oder den Übertragungsprozess anpassen, um einen reibungsloseren Übergang zu gewährleisten.

Untersuchen Sie, wie oft Kunden über verschiedene Kanäle hinweg von einer Self-Service-Interaktion zu einem Agenten wechseln, beispielsweise von einer Web-Messaging-Interaktion zu einem Sprachanruf. Visualisieren Sie diese Übertragungen, um zu ermitteln, ob bestimmte Interaktionen häufig zu Eskalationen führen, und um Bereiche aufzuzeigen, in denen das Kundenerlebnis möglicherweise verbessert werden muss, um einen effektiveren Self-Service zu ermöglichen. Mithilfe dieser Analyse können Sie außerdem dafür sorgen, dass die Kundenweiterleitung reibungsloser verläuft und der relevante Kontext bereits erfasst ist. So müssen Kunden Informationen seltener wiederholen oder Agenten Kundenanrufe nicht wiederholen.

Sie können die Erfolgsraten von Self-Service-Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg auswerten, beispielsweise digitale Bots über verschiedene Messaging-Kanäle hinweg. Durch den Vergleich der Reisepfade von Kunden, die den Self-Service erfolgreich genutzt haben, mit denen von Kunden, die das Eingreifen eines Agenten benötigten, können Sie ermitteln, welche Self-Service-Abläufe auf jedem Kanal am effektivsten sind. Wenn beispielsweise die Abschlussrate beim Self-Service per SMS niedriger ist als beim Web-Messaging, können Sie Verbesserungen am SMS-Fluss vorschlagen, klarere Eingabeaufforderungen bereitstellen oder mehr Ressourcen für häufige Probleme anbieten.

Untersuchen Sie, welche Kanäle Kunden an verschiedenen Punkten ihrer Reise nutzen, um Trends zu erkennen, die auf Kundenpräferenzen schließen lassen. Wenn Kunden beispielsweise dazu neigen, mit IVR zu beginnen, für die Nachverfolgung aber auf Messaging umsteigen, sollten Sie nach IVR-Interaktionen proaktive Messaging-Optionen in Betracht ziehen, um sich besser an das Verhalten und die Präferenzen der Kunden anzupassen und so das Reiseerlebnis zu verbessern.

Visualisieren Sie Trends in der Reiseleistung im Zeitverlauf mit Balken-, Linien- oder Säulendiagrammen. Vergleichen Sie Kennzahlen über verschiedene Zeiträume hinweg, um Änderungen in der Effektivität der Customer Journey zu erkennen, beispielsweise einen Rückgang der Self-Service-Raten oder eine Zunahme der Agenten-Eskalationen. Überwachen Sie diese Trends, um neu auftretende Probleme proaktiv zu erkennen und anzugehen und sicherzustellen, dass die Reise effizient und effektiv bleibt.

Verwenden Sie die Trichteranalyse, um den Kundenverlauf in den verschiedenen Phasen seiner Reise über alle Kanäle hinweg zu bewerten und so Punkte mit hoher Kundenabwanderung zu identifizieren. Wenn beispielsweise viele Kunden ein IVR-System nutzen, aber nicht zu einem Messaging-Kanal für die Selbstbedienung wechseln, untersuchen Sie mögliche Reibungspunkte bei der Umstellung. Verbessern Sie den Übergang zwischen den Kanälen, um das Engagement aufrechtzuerhalten und einen erfolgreichen Reiseverlauf zu unterstützen.

Fügen Sie dem Journey Canvas mehrere Kanäle wie SMS oder E-Mail hinzu, um zu bewerten, wie diese Kanäle in die größere Customer Journey passen. Wenn bestimmte Kanäle eine geringe Nutzung oder Effektivität aufweisen, sollten Sie Möglichkeiten zur besseren Integration oder Förderung dieser Optionen in Betracht ziehen, um ein umfassenderes und reaktionsfähigeres Multichannel-Erlebnis für Kunden zu schaffen.

Angenommen, Sie sind ein Contact-Center-Analyst, der die Effektivität von Bots beurteilt, die für Social-Media-Anwendungen entwickelt wurden. Ihr Ziel ist es, die Anzahl der Kunden zu vergleichen, die eine Lösung durch Bots im Vergleich zu menschlichen Agenten erreichen ( ACD ). Verwenden Sie zur Erledigung dieser Aufgabe die Funktionen des Journey Analyzer.

1. Melden Sie sich bei Ihrem Genesys Cloud-Konto an und klicken Sie auf das Reisemanagement Speisekarte. Der Reisemanagement Bildschirm öffnet.
2. Erstellen Sie eine neue Reise .
3. Betreten Bearbeiten Klicken Sie auf, um den Modus anzuzeigen und eine Reise zu ändern Bearbeiten .
4. Um Ihr erstes Ereignis in der Reise zu erstellen, erweitern Sie das Social-Media- und App-Messaging Ereignisgruppe und wählen Sie dann aus und ziehen Sie Web-Nachricht starten zur Leinwand.
5. Als nächstes, weil Sie wissen wollen, wie viele Kunden gingen zu Bot-Start nach Web-Nachricht , Ziehen und Ablegen Bot-Start auf die Leinwand und lass es dann verbinden mit Web-Nachricht starten.
   1. Um das Ereignis auf den Bot-Namen einzugrenzen, fügen Sie den Bot-Namen als Ereignisattributfilter .
      
      Tipp : Den Botnamen finden Sie in Architekt . Journey Management unterstützt native oder Drittanbieter-Bot-Ereignisse, native Bots stellen jedoch detailliertere Daten zur Journey bereit.
6. Um nun abgeschlossene Bot-Sitzungen zu prüfen, ziehen Sie Bot End auf die Leinwand und lass es dann verbinden mit Bot-Start .
   1. Da Sie an demselben Bot interessiert sind, den Sie in Schritt 5 untersucht haben, fügen Sie die Kennung des Bots als Ereignisattributfilter bei dieser Veranstaltung.
      
      Tipp : Wenn Sie einen nativen Genesys-Bot verwenden, fügen Sie hinzu, um Ihre Analyse auf eine Absicht und andere möglicherweise relevante Interaktionsattribute einzugrenzen Bot Turn zwischen Anfang und Ende.
   2. Um abgeschlossene Bot-Sitzungen anzuzeigen, schließen Sie die BotsessionErgebnis Filter und wählen Sie dann den vollständig Attribut.
      
   3. Klicken Filter anwenden .
   4. Da Sie in diesem Fall abgeschlossene Bot-Sitzungen untersuchen und nicht die Sitzungen, die an ACD (Automatische Anrufverteilung) gingen, füge hinzu BotErgebnis Filter im Ausschließen Abschnitt mit TransfertoACD als Wert.
      
      
   5. Klicken Filter anwenden .
7. Untersuchen Sie als Nächstes die Sitzungen, die an ACD gingen. Öffnen Sie die Stimme Ereignisgruppe und ziehen Sie t Er ACD-Start Ereignis auf die Leinwand. Lass es eine Verbindung herstellen mit Bot-Start , so dass es parallel ist zu Bot End .
   
   
8. Wählen Sie in diesem Fall Warteschlangen-ID als Attribut und fügen Sie dann einen Filter für die Zahlungswarteschlange . 
    
   
9. Klicken Sie auf Speichern.

Beispielfahrt berechnen und bearbeiten

1. Klicken Berechnen Reisen generieren . Es erscheint eine Meldung über die Anzahl der Berechnungen.
2. Um fortzufahren, klicken Sie auf Fortfahren . Die Berechnung dauert einige Minuten. Die Ladezeit hängt vom zu verarbeitenden Datenvolumen ab, sodass die Berechnung größerer Datensätze mehr Zeit in Anspruch nimmt. Aktualisieren Sie die Seite, um die Ergebnisse anzuzeigen.
3. Nach Abschluss der Berechnung möchten Sie die Anzahl der von den Agenten gelösten Anrufe erfahren. Um die Reise zu bearbeiten, klicken Sie auf Bearbeiten .
4. Ziehen Sie den Agentenstart Ereignis, und lassen Sie es verbinden mit dem ACD-Start Ereignis.
   1. Fügen Sie einen Filter hinzu für Zahlungswarteschlange . Die Zahlungswarteschlange verfügt über zwei Nachbearbeitungscodes: Erfolg Und Versagen .
      • Verfolgen Sie die Agentenlösung mit einem Erfolgsabschlusscode. Aus dem Stimme Ereignisgruppe, ziehen Sie ein Einpacken Ereignis auf die Leinwand und verbinden Sie es mit dem Agentenstart Ereignis. Wählen Sie die Zusammenfassungscode Attribut und enthalten die Kennung des Erfolg Wrap-Up-Code als Filter.
        
        Notiz : Y Sie können die Liste der in Ihrer Umgebung verwendeten Wrap-up-Code-IDs mit dem Wrap-up-API-Endpunkt über den API Explorer , das auf der Genesys Cloud Developer-Site verfügbar ist.
      • Um anzuzeigen, dass es für die Erfolg Abschlusscode, r benennen Sie die Einpacken Ereignis.
5. Klicken Sie auf Speichern.
6. Um die Reise zu aktualisieren, klicken Sie auf Berechnen . Aktualisieren Sie die Seite, um die aktualisierten Zahlen anzuzeigen.

Siehe Funnel-Analyse in der Beispiel-Journey

Mit Hilfe von Trichteranalyse , du kannst Verstehen Sie, wie Ihre Kunden ihre Reise zum Erreichen ihrer Ziele absolvieren, und ermitteln Sie dann die Erfolgsraten ihrer individuellen Reisepfade.

Eine Reise muss Berechnungen zur Trichteranalyse.

1. Öffnen Sie die vorhandene Reise, die Sie analysieren möchten. 
2. In Bearbeitungsmodus auf Konvertierung anzeigen . Journey Analyzer berechnet die Konvertierungsmetriken.
3. Um die zugeordneten Metriken zu untersuchen, klicken Sie erneut auf das +-Symbol in der oberen rechten Ecke des Ereignisses. Um die Konvertierungsmetriken eines Ereignisses auszublenden, klicken Sie auf das - Symbol in der oberen rechten Ecke.
4. Um die Reise Ihrer Kunden zu bestimmen, untersuchen Sie die Kunden , Konvertierungsrate , Fallengelassen aus Und Vorwärts bewegt Kennzahlen bei den jeweiligen Events.
   
   Beispiel : Die Trichteranalyse im Bot-Start Veranstaltung zeigt, dass 650 Kunden an diesem Punkt die Reise abgebrochen haben und 1052 Kunden Vorwärts bewegt Zu Bot-Ende , Also Bot-Ende hat eine Konversionsrate von 61,7 %. Das bedeutet, dass 61,7 % Ihrer Kunden die Bot-Ende Sitzung.