Genesys 预测参与

使用人工智能旅程分析来观察网站活动，预测访客结果，并通过代理辅助聊天、内容提供或聊天机器人主动与潜在客户和客户互动。

找到合适的人选、最佳时机以及在线提供帮助的最佳方式是一项挑战。公司希望塑造客户的旅程并推动他们实现理想的结果，但很难以有意义和可操作的方式利用所有可用数据。此外，消费者期望快速得到答复，但总是聘请代理商的成本很高。

主动引导客户在您的网站上实现成功的旅程。应用机器学习、动态角色和结果概率来确定通过网络聊天或帮助内容屏幕弹出进行主动参与的最佳时机。

现代企业面临的最大挑战之一是学会以有意义且易于操作的方式处理现有数据。网站生成的数据通常未经探索，因此您可能会忽视个人客户和潜在客户的意图和反应。人们的注意力通常集中在大致的方面——例如每月的转化次数等关键指标——而失去了识别需要参与的潜在客户的能力。结果，那些原本准备注册试用、完成结账、搜索有关服务或支持的信息或获得任何其他期望结果的客户却被忽视了。网站流量巨大，使得识别合适的个人、最佳时刻以及实时参与的最佳方式变得十分困难。对于响应时间的期望越来越高，但扩大员工队伍的成本却很高。

Genesys Predictive Engagement 使用机器学习来观察网站访问者实现定义的业务成果的进度——例如完成购买或请求报价。Genesys Predictive Engagement 使企业能够使用实时观察和预测而不是静态规则，仅在最需要的时候触发干预。

对于寻求服务或支持的客户来说，公司的网站通常是第一个联系点，即使只是找到一个可以拨打的电话号码。但公司面临的挑战是如何理解并学会以一种既有意义又易于实时采取行动的方式使用其网站生成的所有数据。结果，客户要么最终致电联络中心（昂贵的支持渠道），要么因为找不到所需的帮助而对您的业务感到失望。Genesys Predictive Engagement 优先考虑与高价值访客的互动，并主动提供聊天功能，以更好地利用您的员工并降低您的成本。

以下是如何使用数据、上下文和网站行为进行预测性参与来优化客户体验的示例：

• 使用机器学习来检测网站访问者实现定义结果（完成购买、请求报价）的进度，并使企业仅在最需要的时候触发干预。
• 如果客户在提交贷款申请时遇到困难，代理会通过主动网络聊天提示该客户，帮助客户完成各个步骤。
• 客户需要激活他们的新手机，访问网站并搜索“设备激活”。我们提供主动聊天机器人来帮助客户完成各个步骤。
• 一位顾客正在计划出国旅行，需要通知他们的信用卡公司。他们访问该公司的网站，并根据与“旅行警报”相关的搜索，使用聊天机器人提供帮助，从而避免致电联络中心。
• 主动向客户提供自助选项来协助交易，例如提供视频链接来帮助退货授权 (RMA)。

了解和利用在线活动和行为的知识可以提供背景，以更好地处理后续的数字或语音交互，从而帮助在整个客户生命周期内购物、购买和使用公司产品的客户。这种参与情报还可用于将服务请求转化为交叉销售或追加销售的销售机会。Genesys 使用人工智能来观察和分析网站访问者实现既定结果的进度——服务请求、待处理交易、申请状态。该技术使企业能够使用动态观察和预测而不是简单的静态规则来与客户互动，从而创造更快乐的客户、更聪明的员工和更好的结果。

公司的 CRM、营销自动化、联络中心和网站中拥有大量数据，而 Genesys 使公司能够实时解锁这些数据，以主动吸引客户，从而无需进行语音呼叫或无上下文的联系。Genesys Predictive Engagement 观察公司网站上的个人客户旅程，并应用机器学习、动态（或受众）细分和实时结果评分来确定通过聊天、聊天机器人或内容提供与合适的客户进行主动互动的最佳时机。

预测参与的实时参与复杂性提高了客户满意度、提高了转化率并优化了最高价值客户的代理资源的使用，从而改善了关键绩效指标，例如呼叫偏转、平均订单价值 (AOV)、首次联系解决率和转化率。

商业逻辑

BL1 – 客户识别

系统可以使用 cookie 来检测回访者并将其与之前的网站访问联系起来。旅途中提供的身份信息（例如电子邮件地址或电话号码）在从网页明确提交后被捕获，甚至可以跨设备识别访问者。确定客户后，收集的所有跟踪数据都会与该特定客户相关联。所有客户信息的收集均符合 GDPR 规定。

BL2 – 段和结果配置

细分是一种根据常见行为和属性对网站访问者进行分类的方法。在系统配置期间，会预先配置各个段。段可以由以下一个或两个部分组成：

• 属性，例如浏览器类型、设备类型、位置、与之相关的营销活动、UTM 参数和引荐网站。
• 旅程模式，例如网页浏览行为、在网站上执行的搜索、点击的项目、回访用户、购物车放弃者和高订单价值。

结果或目标是您希望访问者在您的网站上执行的具体任务。与段一样，它们是预先配置的。典型结果包括：

• 查看订单状态或退货状态
• 打开或检查故障单的状态
• 查找保修或退货政策
• 提交申请
• 网上购买确认
• 提交付款
• 在线报价
• 预约演示或预约

Genesys 使用预测分析根据网站上的细分和访问者行为（结果分数）实时评估实现特定结果的概率。

BL3 – 动作映射配置

行动地图决定了与网站访问者互动的方式。在行动地图中，您可以定义导致客户采取行动的触发器。这些触发器可以基于以下任意组合：

• 部分
• 用户活动
• 结果分数（通常，特定部分的结果分数下降可能会触发网络聊天）

BL4 – 客户邀请和注册窗口

Genesys Widgets 用于：

• 网络聊天邀请消息
• 收集访客联系方式
• 聊天会话中的参与度

分配逻辑

交互的分布由 Genesys Predictive Engagement 规则中配置的目标表达式和虚拟队列决定。

• 将 Genesys Predictive Engagement 桌面小工具集成到 Workspace Desktop Edition 8.5 中（以防聊天机器人对话需要升级到代理）
• 需要交互连接
• 提供单点登录选项

实时报告

管理员可以查看当前访问者的实时视图和网站上的实时跟踪信息。这些视图允许管理员做出实时运营决策，例如，营销活动是否已经上线并深入了解个人客户的旅程。

历史报告

访客活动报告提供趋势分析和按设备类型的深入分析。报告匹配的片段和实现的结果。动作地图表现动作类型；网络聊天、内容提供和架构流程。

它允许对关键阶段进行漏斗深入分析，从而识别资源需求、队列问题、

• 资格
• 提供
• 验收
• 订婚

单独深入分析

外部联系人提供历史对话数据，包括由个人客户层面的预测参与触发的聊天。

分析

Genesys Cloud CX 上提供性能报告，可以深入了解单个队列和代理的性能。有三种不同类型的报告：预设报告、定制报告和原始数据 API 源。

• 必须使用 Genesys Widgets 9。
• 交互路由的一般逻辑是使用强制用例内的逻辑定义的。
• 此用途的设计和配置应该考虑先前部署的强制用例。
• 必须使用 Genesys Widgets。客户必须在其网站/网页上部署 Genesys Predictive Engagement 和 Widgets 代码片段。
• 交互路由的一般逻辑使用了这些情况的一部分。如果已经部署并定制了 CE18，则必须考虑 SL09 的设计和配置。
• 需要 Genesys Interaction Connect 版本 2019R1。
• 将 Genesys Predictive Engagement 桌面小工具集成到 Workspace Web Edition 9

• 基于 Genesys Widgets 9，具有标准功能，可适应客户的企业形象。

• Predictive Engagement 可以通过 Action Map 编排在 Salesforce 和任何使用 Rest API 的 CRM 中自动创建潜在客户。

• 可以在 CRM 上查找配置文件，并在代理工作区的脚本选项卡中显示潜在客户信息。代理还可以在此处手动创建和更新潜在客户信息，而无需直接登录 CRM。

• 客户必须在其网站/网页上部署 Genesys Predictive Engagement 和 Widgets 代码片段。

版本 1.1.1最近更新时间2022 年 8 月 18 日