แพลตฟอร์มบริหารจัดการเอเจนต์ AI สำหรับทีม CX และทีมปฏิบัติการ
Agent Designer มอบพื้นที่ทำงานรวมศูนย์ให้ทีม CX ทีมปฏิบัติการ และทีมผลิตภัณฑ์ ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ปรับปรุงความรู้ ปรับแต่งพฤติกรรม และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของเอเจนต์ก่อนถึงมือลูกค้า โดยไม่ต้องรอทีมวิศวกร รวมการวิเคราะห์ การทดสอบ guardrails และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องไว้บนแพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้เอเจนต์ AI ระดับองค์กรแม่นยำ คาดการณ์ได้ และสอดคล้องกับนโยบายแม้ใช้งานในวงกว้าง
ได้รับความไว้วางใจจากบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรม
ทำไมผู้นำด้าน CX และการปฏิบัติการจึงเลือก Agent Designer
กำหนดวิธีที่เอเจนต์คิด ตอบ และลงมือทำ ด้วยการจำลองสถานการณ์แบบมีขั้นตอนและเครื่องมือประเมินผลที่เผยให้เห็นสิ่งที่เกิดขึ้นในทุกการโต้ตอบ ทีมจึงตรวจสอบตรรกะได้ชัดเจนและปรับแต่งพฤติกรรมได้อย่างมั่นใจ
เข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าเหตุใดเอเจนต์จึงเลือกการกระทำหรือคำตอบนั้น ผ่านการตรวจดูเหตุผล ข้อมูล และบริบท แล้วอัปเดตคำสั่ง เนื้อหา หรือนโยบายได้อย่างชัดเจนและวัดผลได้
ติดตามอัตราการแก้ไขปัญหา ความรู้สึกของลูกค้า NPS ที่คาดการณ์ และแนวโน้มพฤติกรรม เพื่อจับความคลาดเคลื่อน การถดถอย หรือการตัดสินใจที่ไม่คาดคิดได้ก่อนที่จะส่งผลต่อลูกค้า
ทีมทำงานร่วมกันในพื้นที่เดียวเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพ ปรับปรุงตรรกะ และเผยแพร่อัปเดต ช่วยให้ปรับปรุงได้รวดเร็วขึ้น ความรับผิดชอบชัดเจนขึ้น และระบบอัตโนมัติสม่ำเสมอในทุกช่องทาง
กรณีการใช้งานเอเจนต์ AI สำหรับองค์กร
CX
“เอเจนต์ส่งต่อเร็วเกินไป”
Agent Designer แสดงเหตุผลเบื้องหลังการส่งต่อแต่ละครั้ง และชี้ให้เห็นจุดที่ตีความบริบทผิด เพื่อให้ทีมปรับ prompt และตรวจสอบพฤติกรรมใหม่ก่อนเผยแพร่
Agent Designer ช่วยทีมองค์กรตั้งค่า ทดสอบ และพัฒนาเอเจนต์ AI ได้อย่างไร
Agent Designer ช่วยให้องค์กรวิเคราะห์ประสิทธิภาพ ปรับแต่งตรรกะ และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงก่อนถึงมือลูกค้าได้ในที่เดียว
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเอเจนต์ AI: อัตราการแก้ปัญหา, Deflection และ NPS
ตัวชี้วัดที่ชัดเจนและพร้อมนำเสนอผู้บริหาร แสดงให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติทำงานได้ดีตรงไหน และตรงไหนที่ต้องปรับปรุง
- อัตราการแก้ปัญหา, Deflection, NPS ที่คาดการณ์, Sentiment
- จุดแข็งและปัญหาในทุกช่องทาง
- รูปแบบพฤติกรรมที่ส่งผลต่อคุณภาพ
Ask Maven: วิเคราะห์ประสิทธิภาพเอเจนต์ด้วยภาษาธรรมชาติ"
Ask Maven เปลี่ยนคำถามภาษาธรรมชาติให้เป็นกราฟ บทสรุป แนวโน้ม และร่างเนื้อหา ทีมจึงสำรวจปัญหาได้โดยไม่ต้องวิเคราะห์เอง
- สำรวจแนวโน้มของบทสนทนา
- จัดกลุ่มปัญหาจากไฟล์ที่อัปโหลด
- สร้างอินไซต์และบทสรุปได้ทันที
ตรวจจับช่องว่างองค์ความรู้ของเอเจนต์ AI โดยอัตโนมัติ
Designer ค้นหาข้อมูลที่ล้าสมัย ขัดแย้ง หรือขาดหายจากบทสนทนาจริง เพื่อให้ทีมอัปเดตองค์ความรู้ได้ทันตามการเปลี่ยนแปลงของผลิตภัณฑ์และนโยบาย
- ระบุช่องว่างที่เชื่อมโยงกับสถานการณ์จริงของลูกค้า
- อัปเดตเนื้อหาด้วยคำแนะนำแบบมีขั้นตอน
- รักษาองค์ความรู้ที่มีโครงสร้างให้สอดคล้องกันทุกทีม
ควบคุมพฤติกรรมและ Guardrails ของเอเจนต์ AI จากศูนย์กลาง
ควบคุมโทนเสียง Guardrails รูปแบบการส่งต่อเคส และสิทธิ์การเข้าถึงระบบได้จากเลเยอร์ควบคุมเดียว
- ปรับคำสั่งและกฎด้านพฤติกรรม
- จัดการว่าเอเจนต์ดำเนินการในระบบใดได้บ้าง
- มั่นใจได้ว่าพฤติกรรมสอดคล้องกันในทุกช่องทาง
Regression Testing และการจำลองสถานการณ์ก่อนนำเอเจนต์ไปใช้งานจริง
ดูตัวอย่างการตัดสินใจในสถานการณ์ที่สมจริง และรัน Regression Test กับเวิร์กโฟลว์ที่มีมูลค่าสูง
- จำลองบทสนทนาด้วยเงื่อนไขที่กำหนดเอง
- ทดสอบการโต้ตอบที่ซับซ้อนในปริมาณมาก
- ยืนยันว่าพฤติกรรมเป็นไปตามที่คาดหลังการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง
พัฒนาเอเจนต์ AI อย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลการโต้ตอบจริง
Designer ติดตามการโต้ตอบจริงเพื่อจับความคลาดเคลื่อน การตัดสินใจที่ไม่คาดคิด หรือโอกาสใหม่ ๆ
- ติดตามฟีดแบ็กและแนวโน้มพฤติกรรม
- ตรวจพบ Regression ได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ
- ปรับปรุงได้บ่อยครั้งด้วยการมองเห็นแบบเรียลไทม์
ขยายความสามารถของเอเจนต์ได้รวดเร็วและสม่ำเสมอ
สร้างและใช้งาน Action และ Trigger แบบกำหนดเองได้โดยตรงใน Agent Designer โดยไม่ต้องรอรอบสปรินต์ของทีมวิศวกร ทีมเทคนิคสามารถเขียนโค้ดความสามารถ ทดสอบได้ในที่เดียว และเชื่อมต่อเอเจนต์กับทุกระบบหรือเวิร์กโฟลว์ที่ธุรกิจต้องการ
- สร้างและขยายความสามารถของเอเจนต์โดยไม่ต้องผ่านรอบการพัฒนาที่ยาวนาน
- ทดสอบ Action และ Trigger ได้โดยตรงใน Agent Designer ก่อนใช้งานจริง
- เชื่อมต่อเอเจนต์กับทุกระบบ API หรือเวิร์กโฟลว์ที่ธุรกิจของคุณใช้งาน
ผสานการทำงานกับ Maven ได้อย่างไร้รอยต่อ
การที่ Maven ให้คำตอบที่คัดสรรมาอย่างแม่นยำแก่ลูกค้าได้ตลอด 24/7 มีความหมายกับเรามาก ตอนนี้ลูกค้าได้รับการซัพพอร์ตที่ดีขึ้นและเร็วขึ้น ส่วนทีมของเราก็มีเวลาดูแลทิกเก็ตที่ต้องใส่ใจเป็นพิเศษมากขึ้น
Tara Clarkผู้จัดการอาวุโสฝ่ายซัพพอร์ตลูกค้าอ่านกรณีศึกษา
งานซัพพอร์ตลูกค้ามักต้องเลือกระหว่างคุณภาพ ความเร็ว และต้นทุน แต่เมื่อมี Maven เราไม่ต้องยอมแลกอะไรเลย เราให้การซัพพอร์ตที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าได้ ขณะที่ยังคงทีมให้กระชับ
Jeff Hoรองประธานฝ่ายปฏิบัติการอ่านกรณีศึกษา
เพียงสัปดาห์แรกของการทดลองใช้ จำนวนเคสที่พนักงานแก้ได้ต่อชั่วโมงเพิ่มขึ้น 25% เมื่องานซัพพอร์ตเชิงรับมีประสิทธิภาพมากขึ้น เราก็ลงทุนกับกิจกรรมเชิงรุกเพื่อรักษารายได้จากลูกค้าได้มากขึ้น
David Doyleหัวหน้าฝ่ายซัพพอร์ตลูกค้าอ่านกรณีศึกษา
ตอนแรกผมคิดว่าประโยชน์หลักคือประสิทธิภาพ ใช้พนักงานน้อยลง ปิดทิกเก็ตได้เร็วขึ้น ซึ่งก็เป็นเช่นนั้นจริง แต่ผลลัพธ์โดยรวมใหญ่กว่านั้นมาก คุณภาพของทิกเก็ตดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
Stas Johnson-Chyzhykovรองประธานอาวุโส ฝ่ายประสบการณ์ลูกค้าอ่านกรณีศึกษา
Maven AGI จัดการคำถามที่เข้ามาได้เองถึง 90% ทำให้ทีมซัพพอร์ตโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์ได้ เพิ่มทั้งประสิทธิภาพการดำเนินงานและความพึงพอใจของลูกค้า
Rahul Todkarหัวหน้าฝ่ายข้อมูลและ AIอ่านกรณีศึกษา
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับ AI ระดับองค์กร
ผลิตภัณฑ์
