Tích hợp BigQuery cho phân tích hỗ trợ

Maven AGI xuất dữ liệu hội thoại trực tiếp sang Google BigQuery, giúp đội ngũ dữ liệu truy cập đầy đủ các tương tác hỗ trợ cho mục đích phân tích, báo cáo và machine learning. Kết hợp nền tảng trải nghiệm khách hàng (CX) bằng AI của Maven với kho dữ liệu BigQuery để phát hiện xu hướng, đo lường hiệu suất và xây dựng mô hình dự đoán dựa trên lịch sử hỗ trợ.

Maven AGI làm gì với BigQuery

Maven truyền dữ liệu hội thoại có cấu trúc, bao gồm bản ghi nội dung, kết quả xử lý, thời gian phản hồi và metadata khách hàng, vào bộ dữ liệu BigQuery của bạn. Đội ngũ dữ liệu có thể truy vấn dữ liệu này cùng với dữ liệu sử dụng sản phẩm, doanh thu và các chỉ số kinh doanh khác để có bức tranh toàn diện về tác động của hoạt động hỗ trợ đến kết quả kinh doanh.

Tính năng chính

• Tự động xuất dữ liệu. Maven liên tục xuất bản ghi hội thoại, trạng thái xử lý và metadata tương tác sang BigQuery hoặc Google Cloud Storage. Không cần trích xuất thủ công hay tải tệp CSV.
• Dữ liệu hội thoại có cấu trúc. Mỗi cuộc hội thoại được tách thành các trường có thể truy vấn: dấu thời gian, kênh, chủ đề, hướng xử lý, hành động của nhân viên và tín hiệu mức độ hài lòng của khách hàng. Cấu trúc này giúp dễ dàng xây dựng dashboard trên Looker, Data Studio hoặc bất kỳ công cụ BI nào kết nối với BigQuery.
• Phân tích liên hệ thống. Kết hợp dữ liệu hỗ trợ của Maven với dữ liệu sử dụng sản phẩm, thanh toán và CRM đã có trong kho dữ liệu. Xác định phân khúc khách hàng tạo ra nhiều phiếu hỗ trợ nhất, vấn đề nào liên quan đến tỷ lệ rời bỏ, và knowledge graph của bạn còn thiếu sót ở đâu.
• Kiến trúc sẵn sàng cho tuân thủ. Việc xuất dữ liệu tuân theo tiêu chuẩn bảo mật doanh nghiệp của Maven, bao gồm SOC 2 Type II, HIPAA và PCI-DSS Level 1. Các trường nhạy cảm có thể được che hoặc loại bỏ trước khi đến kho dữ liệu của bạn.
• Bổ sung dữ liệu lịch sử. Khi bạn kết nối BigQuery, Maven có thể bổ sung dữ liệu hội thoại lịch sử để hoạt động phân tích bắt đầu với bộ dữ liệu đầy đủ, thay vì chỉ từ ngày đầu tích hợp.

Cách hoạt động

1. Kết nối. Liên kết dự án Google Cloud và bộ dữ liệu BigQuery với Maven AGI. Maven tự động xác thực quyền và tạo các lược đồ bảng cần thiết.
2. Cấu hình. Chọn các trường dữ liệu cần xuất, đặt chu kỳ làm mới và xác định quy tắc che ở cấp trường cho thông tin nhạy cảm.
3. Phân tích. Dữ liệu hội thoại được đưa vào BigQuery theo lịch bạn chọn. Truy vấn trực tiếp, kết nối công cụ BI hoặc đưa vào pipeline ML để phân tích hỗ trợ mang tính dự đoán.

Tình huống sử dụng phổ biến

• Xây dựng dashboard cho ban lãnh đạo, theo dõi tỷ lệ xử lý, thời gian xử lý trung bình và xu hướng mức độ hài lòng của khách hàng theo thời gian.
• Kết hợp dữ liệu hội thoại hỗ trợ với chỉ số sử dụng sản phẩm để xác định tính năng tạo ra nhiều yêu cầu hỗ trợ nhất.
• Thực hiện phân tích cohort để so sánh phiếu hỗ trợ do AI xử lý với phiếu do con người xử lý về mức độ giữ chân và hài lòng của khách hàng.
• Đưa dữ liệu hội thoại vào các mô hình machine learning để dự đoán lượng phiếu hỗ trợ, nhận diện tài khoản có nguy cơ rời bỏ hoặc đề xuất cải thiện cơ sở tri thức.
• Tạo dấu vết kiểm toán tuân thủ bằng cách lưu các bản ghi tương tác có cấu trúc trong kho dữ liệu được quản trị của bạn.

Tích hợp liên quan

• Snowflake
• Amazon S3
• Salesforce
• Shopify