AI Filter za Spam in Nepomembna Sporočila: Brezhibna Pomoč Uporabnikom: Kako Ustaviti Robotski Spam in Avtomatske Odgovore, da Vam ne Pokvarijo Metrik

V tem članku:

• Kaj vas nered v zahtevkih dejansko stane
• Kaj šteje kot nered in kaj ne
• Kako AI filter za spam loči med njimi
• Nastavitev brez izgube resničnih zahtevkov
• Kaj storiti s filtriranim zahtevkom

Večina ekip enkrat nastavi blokiranje spama, misli, da je problem rešen, in ne razmišlja več o tem. Nato petkovo popoldansko množično e-poštno sporočilo sproži štirideset avtomatskih odgovorov o odsotnosti s poštnega seznama, vsak od njih pristane kot zahtevek, in ponedeljkovo poročilo o metrikah pravi, da je ekipa nenadoma postala dvakrat hitrejša.

Kaj vas nered v zahtevkih dejansko stane

Avtomatski odgovor o odsotnosti ni spam, vendar povzroči enako škodo vašim številkam. Karkoli, kar se zapre z enim klikom brez resničnega odgovora, zniža povprečni čas obravnave in čas prvega odziva, ker sistem ne more ločiti petsekundnega samodejnega zapiranja od resnično hitre rešitve.

Število zahtevkov na agenta se napihne na enak način. Če deset agentov v eni uri zapre po pet nerednih zahtevkov, nadzorna plošča to prikaže kot produktivno uro, ne kot deset ljudi, ki čistijo navlako. Če vaša služba za pomoč samodejno anketira vsak zaprt zahtevek, se lahko CSAT prav tako spremeni, saj je del »odgovorov« v resnici le samodejna sporočila o neuspešni dostavi in obvestila o odsotnosti, ki nikoli niso bila resnična interakcija s stranko.

Na primer, ekipa, ki pošlje 5.000 novičk s kontaktnega seznama, lahko v nekaj urah dobi 150 do 200 avtomatskih odgovorov o odsotnosti kot zahtevke, vsi so zaprti v trenutku in vsi se štejejo kot hitre rešitve v tistem dnevnem poročilu.

Zapleteni del je, da nihče ne opazi težave, dokler nekdo ne ukrepa na podlagi slabe številke. Vodja, ki opazi, da je povprečni čas obravnave po večji pošiljki padel za 20 odstotkov, bi lahko sklepal, da je ekipa postala učinkovitejša, ne pa da je petina dnevnih »zahtevkov« samodejni odgovori, ki se jih nihče ni dotaknil. Odločitve o kadrovanju, bonusnih ciljih in spremembah procesov so bile sprejete na podlagi številk, ki so v resnici merile le količino samodejne pošte v tistem tednu, ne pa dejanske uspešnosti ekipe.

Kaj šteje kot nered in kaj ne

Vse, kar ni »resnično« vprašanje, ne sodi v isti koš. Koristno je natančno določiti, kaj naj bi AI filter za spam dejansko lovil.

Srednji dve vrstici sta tam, kjer večina filtrov spodleti. Avtomatski odgovori o odsotnosti in povratna sporočila niso zlonamerni, zato bo filter, nastavljen samo za »spam« v tradicionalnem smislu, oba spustil naravnost skozi.

Pripravljeni dvigniti poslovanje na višjo raven?

Preizkusite LiveAgent brezplačno in se prepričajte sami.

Zahtevaj demo 30 dni brezplačno

Kako AI filter za spam loči med njimi

LiveAgentov AI filter za spam in nepomembna sporočila deluje tako, da preveri glave, strukturo in vsebino telesa vsakega dohodnega zahtevka v skladu s pravili, ki jih določite, nato pa vrne strogo oceno »da« ali »ne«: relevantno ali ne. Ta ocena je tista, na podlagi katere deluje pravilo usmerjanja, ne pa fiksni seznam prepovedanih pošiljateljev ali ključnih besed.

To je pomembno prav za avtomatske odgovore o odsotnosti, ker ti niso videti kot spam v tradicionalnem smislu. Prihajajo od resničnih ljudi, z resničnih naslovov, brez zlonamernih namenov. Kar jih izda, ni preverjanje ugleda pošiljatelja. Gre za kontekstualno vrednotenje, ki ujame tudi hladno prodajno ponudbo: avtomatiziran ton, brez dejanskega vprašanja, zadeva in vsebina, ki ne ustrezata resničnemu zahtevku za podporo.

Priročnik za nastavitev te funkcije izrecno navaja »avtomatska sistemska sporočila« kot enega od robnih primerov, za katerega naj določite pravila, poleg povpraševanj partnerjev in notranjih e-poštnih sporočil. Avtomatski odgovori o odsotnosti sodijo neposredno v to kategorijo.

Kako se to dopolnjuje z blokiranjem spama na ravni e-pošte

AI filter za spam, ki ocenjuje vsebino zahtevka, je drugačen sloj od filtra, ki blokira znane pošiljatelje spama, preden sporočilo sploh postane zahtevek. LiveAgentovo AI preprečevanje spama deluje prej v cevovodu ter razvršča dohodna e-poštna sporočila kot spam ali legitimna, preden dosežejo vašo čakalno vrsto.

Ne gre za izbiro med enim ali drugim. Blokiranje na ravni e-pošte ujame očitne stvari, sezname množičnih pošiljateljev, znana lažna domena in množično trženje, preden vas stane zahtevka. Filter na ravni zahtevka ujame tisto, kar vseeno pride skozi: posamičen avtomatski odgovor o odsotnosti z naslova, ki ga še niste videli, ali hladno ponudbo pošiljatelja, ki še ni na nobenem blokirnem seznamu. Uporaba obojega pomeni, da manj nereda sploh doseže preverjanje na ravni zahtevka, kar olajša njegovo delo in zniža stopnjo lažno pozitivnih zadetkov.

Naročite se na novice

Najnovejši nasveti in ponudbe neposredno v vaš nabiralnik.

E-poštni naslov

Naročite se

Nastavitev brez izgube resničnih zahtevkov

1. Začnite ozko. Vklopite filtriranje za očiten spam in lažno predstavljanje ter ničesar drugega. Potrdite, da teden dni vsi resnični zahtevki preidejo nepoškodovani, preden dodate eno samo dodatno pravilo.
2. Dodajte pravilo za odsotnost. Posodobite poziv za ustreznost, da izrecno navede avtomatska sistemska sporočila, povratna sporočila in avtomatske odgovore o odsotnosti kot neukrepljive. Navedite dva ali tri konkretne primere besednih zvez, na primer »odsoten« in »samodejni odgovor«, tako da ima pravilo nekaj konkretnega za primerjavo.
3. Preslikajte oceno v dejanje. Preusmerite vse, kar filter označi kot neresnično, v ločeno oznako ali pogled, ne naravnost v smeti, da lahko opravite revizijo. Ta pogled zgradite z LiveAgentovimi filtri zahtevkov , tako da se samodejno posodablja, ko novi zahtevki dobijo oznako, namesto da bi morali vsakič ročno iskati.
4. Preglejte po enem tednu. Preverite filtrirani pogled za morebitne vsebine, ki ne bi smele biti tam. Resnično vprašanje, ki zveni avtomatizirano, na primer kratko sporočilo brez pozdrava, je najpogostejši lažno pozitivni zadetek.
5. Izpopolnite in ponovite. Zategnite ali popustite poziv glede na to, kar dejansko vidite, ne glede na to, kar ste pričakovali. Večina ekip potrebuje dva ali tri cikle pregledovanja, preden pravilo preneha označevati robne primere.

Filter, nastavljen po samo enem ciklu pregleda, običajno vsaj enkrat napačno uporabi pravilo palca. To je pričakovano. Bistvo četrtega koraka je, da to ujamete, preden vas stane resnične stranke.

Kaj storiti s filtriranim zahtevkom

Zahtevek, označen kot neresničen, ne bi smel kar izginiti. Preusmerite ga v lastno oznako ali shranjen pogled, tako da je lažno pozitivni zadetek oddaljen le en klik od obnovitve in da imate sproten prikaz, koliko nereda filter dejansko lovi, ločeno od vašega resničnega obsega zahtevkov.

To število je tudi tisto, ki ga je vredno spremljati. Če nenadoma naraste, kot v zgornjem primeru z novičkami, boste vedeli, da bo nadzorna plošča z metrikami kmalu pokazala izbruh »produktivnosti«, ki se v resnici ni zgodil, in to lahko zabeležite, preden nekdo vpraša, zakaj so se odzivni časi čez noč znižali.

Filtrirani pogled obravnavajte kot drugi nabiralnik, ki zahteva občasno pozornost, ne kot črno luknjo. Hiter tedenski pregled stane nekaj minut in ujame dve vrsti napak, ki sta dejansko pomembni: resnična stranka, obtičala v oznaki za nered, in nova vrsta samodejnega sporočila, ki ga prvotna pravila niso predvidela. Platforme za novičke spreminjajo besedilo povratnih sporočil, orodja za zahtevke dodajajo nova samodejna obvestila in pravilo, napisano pred šestimi meseci, tiho preneha pokrivati vrsto sporočil, ki jih je nekoč lovilo. Ekipe, ki ohranjajo dobro delovanje AI filtra za spam, so tiste, ki ga obravnavajo kot nastavitev, ki jo je treba ponovno obiskati, ne kot stikalo, ki ga enkrat vklopijo in pozabijo.