การดำเนินงานอัตโนมัติ · ML
ขุดค้นข้อมูลจากกล่องข้อความฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อกำหนดสิ่งที่ต้องแก้ไขในไตรมาสถัดไป
Top 5
กล่องข้อความฝ่ายบริการลูกค้าคือกลุ่มตัวอย่างวิจัยที่ต้นทุนต่ำที่สุดขององค์กรท่าน แต่เนื้อหาส่วนใหญ่ไม่เคยถูกอ่านเป็นครั้งที่สอง โครงการนี้แปลงข้อร้องเรียนตลอดหนึ่งปีให้เป็น backlog ที่จัดลำดับและมีผู้รับผิดชอบสำหรับไตรมาสถัดไป
กระบวนการ
ดึงบทสนทนาดิบ
ส่งออกตั๋วงาน บันทึกแชท และข้อความหลังการขาย พร้อมแนบสินค้า มูลค่าคำสั่งซื้อ และช่องทางของแต่ละบทสนทนา
จัดกลุ่มตามประเด็นข้อร้องเรียน
ใช้ embedding และการจัดกลุ่มหัวข้อรวมข้อร้องเรียนเดียวกันข้ามถ้อยคำ ข้ามภาษา และข้ามช่องทาง เช่น ขนาดสินค้า การจัดส่ง การคืนสินค้า หรือข้อบกพร่องของ SKU ใดหนึ่ง
ตีมูลค่าแต่ละประเด็น
คิดต้นทุนของแต่ละกลุ่มจากปริมาณ เวลาที่ใช้ดูแล และการคืนเงินที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้การจัดลำดับสะท้อนตัวเงิน ไม่ใช่เสียงดัง
แปลงเป็น backlog ที่มีผู้รับผิดชอบ
เขียนประเด็นสำคัญสูงสุดเป็นรายการแก้ไขที่ชัดเจน พร้อมระบุผู้รับผิดชอบฝ่ายผลิตภัณฑ์ ปฏิบัติการ หรือเนื้อหา ไม่ใช่สไลด์สรุปหนึ่งหน้า
ประมวลผลซ้ำและเปรียบเทียบ
ประมวลผลการจัดกลุ่มซ้ำในไตรมาสถัดไปด้วยชุดหมวดหมู่เดิม การแก้ไขที่ปล่อยไปแล้วจึงต้องปรากฏเป็นกลุ่มที่หดเล็กลง
สิ่งที่เราต้องการจากคุณ
- บทสนทนาฝ่ายบริการลูกค้าย้อนหลังสิบสองเดือน
- ข้อมูลคำสั่งซื้อและการคืนเงินสำหรับเชื่อมโยง
- ผู้รับผิดชอบหนึ่งท่านต่อหนึ่งสายงาน
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- ชุดหมวดหมู่ประเด็นข้อร้องเรียนพร้อมปริมาณ
- รายการประเด็นที่จัดลำดับตามต้นทุน
- Backlog รายไตรมาสพร้อมผู้รับผิดชอบและแผนการวัดผลซ้ำ
กรอบเวลา
สามถึงห้าสัปดาห์สำหรับรอบแรก