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使用自动分配加速您的对话管理

Gabriella

·

12 分钟
自动分配:通过自动分配管理对话

考虑为您的业务自动分配? 你来对地方了! 在本指南中,我们将详细介绍自动分配的概念,比较其与手动分配的区别,并分享提高团队效率和客户沟通的策略。 我们还将讨论可靠的自动分配软件的重要性,并介绍其设置的基本最佳实践。

什么是自动分配?

自动分配是将入站对话自动分配给团队内合适代理的过程。 这种强有力的做法消除了手工干预的必要性,以便能够根据预先确定的标准迅速和有效地分配对话。

尽管如此,让我们看看手动分配和自动分配之间的差异。

自动分配与手动分配

有两种常见的对话分配方法:手动和自动分配。 下面,我们将深入探讨何时使用手动分配以及为什么需要使用自动分配。

何时使用手动作业

手动分配是一种作业方法,管理人员在没有既定规则的情况下使用人的判断来分配对话。 这包括根据他们对可用资源的了解、代理人的技能和专业知识、任务的紧迫性以及其他相关因素来分配对话。

在收到低量的主动接入对话或处于早期阶段的公司通常采用这种分配方法。

手动作业是一种作业方法,管理人员在没有既定规则的情况下使用人的判断来指派对话。 这包括根据他们对可用资源的理解、代理人的技能和专业知识、任务的紧迫性及其他相关因素来分配对话。 小公司在其早期阶段接受少量的客户对话或企业,通常采用这种分配方法。 然而,随着对话量的增加,企业将面临各种挑战,如代理人之间的对话分布不均等。 无法跟踪已分配和未分配的会话及更多。 这就是为什么希望能够批量发消息的企业必须开始使用自动分配。

然而,随着对话量的增加,企业将面临各种挑战,如代理人之间的对话分布不均等。 无法跟踪已分配和未分配的会话及更多。

那就是为什么希望能够批量发送消息的企业必须开始使用自动分配。 我们来探索使用自动分配的优势。

使用自动分配的好处

依靠自动化,自动分配的企业会根据预先定义的规则或标准来分配通话。。 当企业收到大量信息并拥有多个代理人时,这种方法尤其有益。

其优点之一是其降低错误率的出色能力。 手动作业可能会被疏忽,如缺失的对话或将对话分配给错误的代理人,但自动作业会确保更高的准确性。

为什么使用自动分配? 使用自动分配的企业依靠自动化来根据预定的规则或标准分发会话。 当企业收到大量信息并拥有多个代理人时,这种方法尤其有益。 其优点之一是其降低错误率的出色能力。 手动作业可能会被疏忽,如缺失的对话或将对话分配给错误的代理人,但自动作业会确保更高的准确性。 此外,自动分配流程可以自定义,以确保公平并遵循预设规则,从而在代理之间实现更均衡且无偏的对话分配。 由于对话即时分配,代理可以全力专注于对客户咨询与问题做出迅速且有效的回复. 同时,管理者可以将时间用于更高价值的工作,例如审查对话、优化工作流程和培训代理.

此外,自动分配过程可以根据需要进行定制,以确保公平性和遵守预定规则,从而实现代理之间的更均匀和不带偏见的对话分配。

由于对话即时分配,代理人可以充分注重对客户的询问和问题作出迅速和有效的答复。 同时,管理人员可以将他们的时间用于更高价值的任务,例如审查谈话、改进工作流程和培训代理人。

现在,你已经知道使用自动分配的好处,让我们来探讨一下你可以根据你的情况使用的不同策略。

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适用于不同使用情况的自动转让策略

在本节中,我们将讨论如何优化针对特定团队或客户需要和优先事项的自动分派。 如果您有多个团队,在采用自动分配策略之前,您需要使用聊天路由策略

话虽如此,让's根据团队功能和客户状态审视推荐的自动分派战略。

基于团队功能的自动分配逻辑值

有效地将对话分配给团队中的适当代理人,以确保客户与最佳代理人进行案件转换。 下面,我们将探索您可以基于团队功能使用的自动作业逻辑。

销售团队的自动分配逻辑。

销售团队将联系人视为领头。 由于每次交谈都是销售代理人转换线索和赚取佣金的机会,所以团队成员之间的交谈也是至关重要的。

主导委派规则:销售团队将联系人视为领头。 由于每次交谈都是销售代理人转换线索和赚取佣金的机会,在团队成员之间公平分配线索至关重要。

为了实现这种平衡,全盘安排是一项出色的战略。 许多企业在此之前还会增加一个步骤:先将新的潜在客户分配给 AI 代理,由其自动评估并获取关键信息。 一旦 AI 代理确认潜在客户合格,它可以将合格的潜在客户分配给销售代表,并对不合格的潜在客户结束会话,同时生成供销售代表日后查看的摘要。

高质量支持团队的自动分配逻辑。

将支助小组视为一种竞争优势的公司旨在提供特别的支助经验。 为快速将客户与正确的帮助连接起来,企业可以将对话分两步进行路由:首先通过 AI 代理处理常见问题或简单故障排除,然后如果询问复杂或信心不足,转由人工代理进行最少开放逻辑处理。 这种混合方法平衡了速度和准确性,让 AI 代理处理重复性任务,而代理则专注于高价值案例。

高质量支助小组的自动分配逻辑:将支助小组视为一种竞争优势的公司旨在提供非凡的支助经验。 要将客户与代理人连接起来,快速解决他们的问题,将收到的对话分配给最少打开对话的代理人。 这种办法使代理人能够同时处理数量可管理的对话,从而使他们能够集中精力进行每一次互动。 结果,客户得到更快的答复和决议,从而提高了客户的满意度。

这种办法使代理人能够同时处理数量可管理的对话,从而使他们能够集中精力进行每一次互动。 结果,客户得到更快的答复和决议,从而提高了客户的满意度。

低成本支持团队的自动分配逻辑。

对于那些将支助小组视为成本中心的公司来说,降低成本是一个优先事项。 在这种情况下,支助人员往往比高质量支助小组的人员同时处理更多的谈话。 这就是为什么还鼓励他们尽快结束对话。

低成本支持团队的自动分配逻辑:对于将支持团队视为成本中心而不是竞争优势的公司 降低成本是一个优先事项。 在这种情况下,支持人员常常同时处理多个对话。 因此,还鼓励它们尽快解决这些问题。 鉴于以降低成本为主要目标,最优的自动分配方式是使用轮询(round-robin),并以仅将会话分配给在线代理为条件。 这种方法确保在可用的支持代理人之间平等分配对话,完美地与高效的资源分配目标相一致。

鉴于节省费用的首要目标,最佳的自动分配方法是全程分配,附带条件只分配给在线代理人。 这种办法确保在现有的支助代理人之间平等分配对话。

然而,许多企业也会先将会话分配给 AI 代理,以回答常见问题,甚至由其完全解决问题。 如果客户仍然需要人工协助,AI 代理可以通过轮询来转接会话。

现在您知道一些基于团队功能分配对话的策略,让我们看看您如何能够根据客户状态分配对话。

基于客户状态的自动分配逻辑。

有些企业可以根据客户状态从自动分配逻辑中受益,因为它们提供了个性化的支持体验。 让我们看看您可以实施的一些分配逻辑。

新客户和返回客户的自动分配逻辑。

当客户联系您时,有两种可能的场景。 他们既可以是新客户,也可以是返回客户。

基于此,企业可以将新客户分配给新的代理,并将有交互记录的回访客户分配给之前负责其案件的代理。

当客户联系您时,有两种可能的场景。 他们既可以是新客户,也可以是返回客户。 在此基础上, 企业可以将新客户分配给新的代理人,并将有互动历史的返回客户指向对其案件负责的前代理人。 这样,代理人就能够与现有客户建立更强有力的关系,并加深对其需要和偏好的理解。 因此,客户可以获得更多的个人化和有效的支助经验。

这有助于代理人与现有客户建立更牢固的关系,并加深对客户需求和偏好的理解。 因此,客户可以获得更多的个人化和有效的支助经验。

高价值客户的作业逻辑。

高价值客户非常重要,因为他们为企业的收入做出了重要贡献。 认识到这一点,希望确定优先次序的企业可以向一个专职代理人分配高度优先的客户。

具有专职代理人指派战略的高度优先客户将有一个满足其所有需要的主要联络点。

高价值客户很重要,因为他们对企业的收入有很大贡献。 认识到这一点,希望确定优先次序的企业可以向一个专职代理人指派高度优先的线索和客户。 在指定专职代理人的情况下,高度优先的线索和客户将有一个满足其所有需要的主要联络点。 代理人将与客户密切合作,了解客户的目标或愿望,并提供个性化的指导和支持,以帮助实现这些目标。

代理人将与客户密切合作,了解客户的目标或愿望,并提供个性化的指导和支持,以帮助实现这些目标。 这项分配逻辑也可以用于优先考虑高价值潜在客户。

现在,你应该知道哪一种战略对你的业务是最好的。 然而,为了执行完全满足您的业务需要的自动作业战略,必须有一个具有强大自动化能力的软件。

它应该允许您建立具有多种策略的自动分配工作流程,不管您的操作是复杂的。 在这个问题上,让我们看看一下应答.io如何能够帮助您实现您想要的自动作业策略。

自动分配:复杂操作的强大平台

Respond.io是一种客户对话管理软件,允许您连接客户使用的所有通信频道。 这包括即时通讯渠道,如 WhatsAppInstagramFacebook MessengerTelegram,以及电子邮件、网页聊天和 SMS 等传统渠道。

它使您能够为客户提供真正的全渠道体验,在多个渠道发送广播消息,通过全面的报告跟踪代理表现,并且最重要的是构建高级自动化。

通过 respond.io 的 工作流,您可以从头或通过模板为复杂的业务流程构建自动化。 您可以使用高级设置应用我们之前讨论的任何策略,例如仅将对话分配给在线代理以及为每位代理设置最大对话限制。

AI 代理可作为首个接触点回复消息,然后根据需要转接会话。 AI 代理还可以 触发工作流 以保持所有流程的运转。

既然你知道回复.io可以做些什么,我们将探索你在构建自动作业流程时可以应用的一些最佳做法。

用于管理客户期望的自动分配最佳做法

确定正确的期望能够提高客户在等候期的满意度,并尽量减少未达到期望的负面影响。

确定准确的期望可以大大减少等候期内顾客不满的可能性,但条件是这些期望随后能够实现。 技术性地执行这些战略不仅提高了客户的总体满意度和经验,而且还最大限度地减少了未达到的期望所产生的消极影响。

让我们探索一些最佳实践,帮助您有效管理客户期望。

自动分配:分配给代理信息

有时,代理在对话自动分配给他们之后,可能还需要几分钟才能回复. 然而,由于缺乏背景,顾客可能会离开谈话,认为没有人会参加。

只需发送一条消息,通知对话已分配给代理,就可以解决此问题. 消息可以包含代理's 名称和预期响应时间。

有时,在会话自动分配给代理人后,代理人可能需要几分钟才能回复。 然而,由于缺乏上下文,顾客可能会离开,认为没有人会处理他们的请求。 仅仅发送一条消息,通知对话已经分配给代理人,就可以解决这个问题。 消息可以包括代理人的姓名和预期响应时间。 这样做可以向客户提供一种保障,让他们知道不久将与人类代理人进行对话。 结果,他们更倾向于耐心等待答复。

这样做, 你向那些意识到不久将与人类代理人进行对话的顾客提供一种放心的放心。 结果,他们更倾向于耐心等待答复。

自动分配:营业时间离开消息

并非所有公司都在顺时针营业。 虽然某些正常客户可能知道您的营业时间,但其他客户可能不知道您的营业时间。 为了解决这个问题,必须在客户在您非营业时间联系您时通知他们您不可用。

并非所有公司都全天营业。 虽然有些常客可能知道您的营业时间,但其他人可能不知道。 为了解决此问题,必须通知客户在非营业时间您无法提供服务。 您的消息可以包括您的营业时间和预期响应时间。 这使客户了解情况,并有助于在等待时间尽量减少潜在的挫折感。 此外,它还向客户保证,一旦得到帮助,他们就会得到代理人的支持。

您的消息可以包含营业时间和预计的响应时间。 这能让客户了解情况,并有助于减少等待期间可能产生的挫败感。 请记得通知客户,一旦您可以提供帮助,他们就会得到代理人的支持。

自动分配:过剩消息

当代理达到最大处理容量时,分配对话会比平时更慢。 因此,客户可能会因为认为自己不会得到必要的支持而提前退出对话。

为了解决此问题,请发送一条超载通知,告知客户您目前收到的咨询量较大。 您的消息可以包括对延迟的道歉、他们在队列中的位置更新以及预计的响应时间.

当代理人具有最大能力时,指派给代理人的对话将比通常需要更长时间。 因此,顾客可能过早地退出谈话,假定他们不会得到必要的支持。 为了解决这个问题,发送过多的信息来告诉他们,您目前正在经历大量的查询。 您的消息可以包括对延迟的道歉、他们在队列中的最新位置以及估计响应时间。 这使客户确信他们的关切得到承认和不被忽视。 通过了解等候的根本原因,客户获得了背景,而这往往证明是防止他们过早放弃对话的关键。

这使客户确信他们的关切得到承认和不被忽视。 通过了解等待的根本原因,客户获得背景,这对防止客户过早离开对话至关重要。

此外,在使用 AI 代理进行自动分配时,最佳做法是设定明确的目标、置信度阈值和交接规则。 这能确保 AI 仅执行适合的操作,在需要时无缝升级,并为客户与代理提供可靠的体验。

正如你们可以看到的那样,重要的是要有正确的战略和执行最佳做法,以便有效地分配对话。 最重要的是,您需要一款能为复杂业务流程构建自动化的软件。

如果您需要一个强大的客户对话管理软件,则应答.io是为您提供的。 免费试用 respond.io 并体验其他任何平台无法比拟的强大自动化功能!

关于自动分配的常见问题

AI 代理与自动分配如何协同工作?

AI 与自动分配相辅相成:

  • AI 负责处理常规任务并收集数据

  • 自动分配会将对话路由至合适的人工代理

  • 用户接管可确保在人工介入时 AI 立即停止

这就形成了一个平滑且可扩展的工作流,同时兼顾速度与质量。

AI 如何提升自动分配?

AI 通过在代理介入前处理第一层工作来增强自动分配。 它可以:

  • 询问资格问题

  • 收集客户信息

  • 回答常见问题

  • 进行简单故障排查

  • 将询问引导至正确的工作流

借助 respond.io 改进的 AI 系统,代理仅执行所需的确切步骤,从而实现更快的响应、更少的错误以及更可预测的 AI 配额使用。

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Gabriella is a Content Writer at respond.io, specializing as the team’s go-to authority for WhatsApp since 2022. Armed with a Bachelor's in Communication, Gabriella sharpened her skills as a marketing specialist at a web hosting company. Her profound knowledge of messaging apps, the SaaS industry and customer behavior makes her articles indispensable guides for tech-savvy businesses.
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