In deze blog gaan we SAP Service Cloud, en meebepaald de agent desktop, even van dichterbij bekijken. We gaan ook ervaren hoe een klantendienstmedewerker, en uiteindelijk jouw klant, het beste uit het platform kan halen. Laten we Josh volgen terwijl hij uitlegt hoe hij het systeem gebruikt.
Het Home Screen
Op mijn homepagina heb ik al mijn belangrijke informatie, zoals de openstaande statustickets, evenals activiteiten waaraan ik in de loop van de dag moet werken. Ik zie ook de tijden en de belangrijkheid van de taken waaraan ik moet werken. Daarnaast kan ik ook de taken zien met hoge prioriteit of de taken die al overtijd zijn. Dit alles is ook volledig configureerbaar.
Kortom, ik heb op één scherm meteen een duidelijk overzicht van alle info die ik nodig heb om mijn taken van die dag goed uit te voeren.
Ik krijg een telefoontje van Julia. Ik zie, naast enkele van haar gegevens, ook hoe lang ze al in wacht staat.
Customer Cockpit
Ik neem de oproep aan en word gelijk naar de klantencockpit gebracht. Dit is waar ik, als medewerker van de klantendienst, het grootste deel van de tijd doorbreng. Alles wat ik hier moet doen is maar één of twee klikken verwijderd. Het design maakt het voor mij gemakkelijk om de belangrijkste informatie te vinden die ik nodig heb om de klant de beste service te bieden.
Links op het scherm vind ik de details over de klant die ik aan de lijn heb. We kunnen meer zien over Julia, wat haar member status is, hoeveel ze al bij ons heeft uitgegeven, welke gemeenschappelijke relaties de organisatie heeft met haar en meer. Al deze panelen zijn configureerbaar en kunnen worden verwijderd, toegevoegd of aangepast, afhankelijk van jouw zakelijke behoeften. In het midden van het scherm zien we de interactiegeschiedenis die we met Julia hebben gehad. Hierin kan ik alle inkomende en uitgaande communicatie via elk kanaal terugvinden, wat mij inzicht en informatie geeft over alles wat er is gebeurd en dit in chronologische volgorde. Een uitgaande e-mail bijvoorbeeld: als ik hierop klik, zie ik de details van de informatie die ik bij een eerder gesprek naar Julia heb gestuurd.
Ik heb ook toegang tot de verkooporder en ik kan dieper ingaan op details die ik nodig heb, zoals de verzenddatum of het factuurdocument. Met deze informatie kan ik de context beter begrijpen om vervolgens relevante volgende stappen te ondernemen.
Het gesprek transcriberen
Het rechterdeel van het scherm bevat het transcript, één van de belangrijkste onderdelen. Dit neemt de stem van zowel de medewerker als de klant en transcribeert deze in realtime. Het documenteert zo niet alleen belangrijke informatie, maar het laat machine learning meeluisteren naar de woorden die voorbij komen in het gesprek en op basis hiervan gaat deze dan aanbevolen acties definiëren. In dit voorbeeld heeft de klant het over een probleem, dus het systeem stelt voor om, indien nodig, een serviceorder aan te maken.
Laten we eens kijken hoe dit werkt in een echt scenario:
We kunnen aan het transcript zien dat Julia een probleem heeft met de surfplank die ze in oktober heeft gekocht. In de details, 1 klik verwijderd, kan ik de producten zien die Julia in haar bezit heeft en ik kan de belangrijkste informatie zien over elk van de producten die ze bij ons heeft gekocht. Het belangrijkste onderdeel hier is de einddatum van de garantie.
Ik kan Julia vertellen dat er nog garantie op zit en ze kan er zeker van zijn dat we de surfplank kosteloos voor haar zullen repareren. Maar ze vraagt wel of ik iets kan doen om haar te helpen de surfplank dit weekend te gebruiken. Laten we de knowledge base eens bekijken.
We krijgen de meest voorkomende artikelen die voor dit product worden gebruikt. Wanneer ik deze met Julia bespreek, merk ik dat ze al deze oplossingen eerder heeft geprobeerd en geen enkele heeft het probleem opgelost. Het lijkt erop dat ik een order moet opmaken om haar wat vervangbatterijen te sturen.
Met twee klikken maak ik de ingevulde serviceorder aan. Alle informatie, alle context wordt automatisch getranscribeerd in de serviceorder. Ik hoef alleen maar een beschrijving toe te voegen en dit is een eenmalige invoer in de serviceorder die vervolgens in het back-endsysteem zal worden uitgevoerd.
Zodra ik het opsla, krijg ik een realtime update van de exacte status van de serviceorder. Als ik terugga naar de tijdlijn, staat de nieuwe serviceorder gekoppeld aan het gesprek met Julia bovenaan de lijst.
De volgende keer dat ze belt en met mij of iemand anders praat, hebben we een onmiddellijk overzicht van dit engagement en de uitkomst. Bovendien kunnen we inzoomen op de serviceorder om eventuele updates te zien die voor haar relevant zijn.
Volgende afspraak
Terwijl ik me klaarmaak om het gesprek af te ronden, doet het systeem het volgende: Het weet dat ik het gesprek met Julia aan het afronden ben en laat me alvast de volgende klant in de rij zien. Deze keer is het een inkomend chatbericht van Joe Jones.
Het systeem heeft meer dan 40 seconden gewacht op het juiste moment om dit naar mij te pushen, zodat ik me klaar kan maken voor mijn volgende taak, namelijk reageren op deze chat van Joe. Ik kan, terwijl ik nog met Julia aan het bellen ben, accepteren en een snelle blik werpen op wat er aan de hand is. Vervolgens navigeer ik terug naar Julia's gesprek en rond dit af. Ik heb mijn werk goed gedaan, dus word ik beloond: ik krijg een virtueel feest en een beloning voor het behalen van mijn KPI.
Geef jouw klantenservice een boost
Wil je meer weten over SAP Service Cloud en de Agent Desktop? Of wil je een demo van het systeem? Contacteer ons! We kunnen niet wachten je hiermee verder te helpen.
Комментарии