旅程管理概述

Use Journey Management, Journey Analytics, an add-on to Genesys Cloud CX, to help you understand customer journeys in your organization. Use this feature to gain insight into both digital and voice interactions, understand and optimize customer journeys, and align journey outcomes with key business operating KPIs. Analyzing the end-to-end journey from the customer perspective helps you understand customer behaviors that were previously invisible.

主要优势

您可以统一客户旅程和互动数据，发现旅程洞察，并将洞察转化为精心策划的旅程。

统一客户旅程和互动数据

自动创建可扩展、集中、易于访问的客户时间序列数据源，以便组织中的每个人都能做出一致的、以客户旅程为中心、数据驱动的决策。

跨渠道和系统汇总您的客户和事件数据：一个自动聚合事件数据从 Genesys Cloud 转移到一致、统一的数据集。Genesys 事件数据平台 (EDP) 无需执行复杂的聚合或转换，因此您可以快速访问和分析现有数据。EDP 从每个可访问的接触点收集并提供数据。

立即访问和分析交互数据：生成的交互数据可立即使用，并允许您使用分析和数据Genesys Cloud 中的 ta 了解数字、语音、AI - 在交互级别、对话级别、代理、队列和旅程等所有渠道上实现人机交互在客户层面。

揭示旅程见解

无代码旅程分析使分析师和业务用户能够可视化、衡量和监控客户行为。 此福利可让您了解对业务绩效的影响并立即采取行动优化旅程结果。

实时了解你的设计如何发挥作用：大规模可视化客户行为以确定成功并找出需要调整的领域。使用建筑师设计语音流、IVR、数字流和动态客户体验。 旅程流程在 Architect 中使用数据驱动的旅程映射来提供单一渠道内交互模式的交互式视图。

建立统一的客户档案：使用身份解析通过本地和自定义标识符统一所有客户体验 (CX) 数据。整合多个渠道和会话中的客户行为数据，以全面详细地了解每个客户与组织之间的互动。

大规模测量和监控旅程健康状况：使用客户旅程分析量化客户行为对 CX、EX 和业务绩效指标的影响。连接和分析自助服务和代理支持渠道的旅程，并发现和确定改进策略的优先顺序。这旅程管理分析示例AppFoundry 中的可以帮助您在几分钟内上手。两个旅程分析模板为客户行为分析提供了可定制的起点。

找出旅程成功和失败的原因：诊断不良体验和性能挑战的根本原因。 漏斗分析可以帮助您衡量逐步的转化指标。

将洞察转化为精心策划的旅程

大规模了解客户互动，识别摩擦点，并提高部署 AI 的有效性。做出明智的数据驱动决策并实施改善客户旅程的变革。

优化现有旅程并测试新设计：使用旅程洞察来确定增强功能的优先顺序，以优化对您的客户、员工和整体业务的影响。找出语音流、IVR 或数字流中的低效之处，并使用建筑师重新设计它们并轻松集成所有组件以增强客户体验。跟踪客户会话中的关键指标，以监控您的知识库跨越语音和数字机器人流。利用这些见解在所有自助服务渠道中更新、改进和个性化您的内容。评估你配置的话语的健康状况并改进你的内置意图模型根据建议的改进。

最大限度提高员工效率：利用旅程洞察，结合 Genesys AI 功能，帮助您的团队改善客户体验。 特工副驾驶通过知识呈现、对话转录、自定义脚本表单字段填写、交互摘要和总结代码建议等客户交互方面为代理提供支持。

改善客户体验：根据每个客户的先前体验优化参与度。使用预测路线识别行为模式并预测客户行为，例如购买决策、客户流失率和购物车放弃率。预测路由通过分析大量数据点将客户与最合适的代理匹配，以确保最佳互动。