Red Hat: Kunden befähigen, sich selbst zu helfen

Mit einem wachsenden Produktportfolio und einem zunehmenden Supportvolumen ist es unerlässlich, den Support zu automatisieren und zu skalieren.

Red Hat prüft ständig, wie man Kunden in die Lage versetzen kann, ihre Probleme selbst zu lösen, indem man die Suche nutzt und Tools für Techniker entwickelt, um Fälle schneller zu lösen. Der Erfolg wird anhand der Selbstlösungsrate und der Zeit bis zum Abschluss (TTC) als primäre KPIs bestimmt.

In dieser Sitzung befassen wir uns mit der Entwicklung der verschiedenen Suchtechniken in unserer Solution Engine und mit der Suchreise der Kunden. Wir werden die Herausforderungen bei der Bereitstellung einer präzisen und relevanten Lösung für Kundenprobleme aufzeigen, bevor ein Supportfall eröffnet wird. Wir werden uns mit der Analyse von Suchanfragen für menschliche und maschinell erzeugte Daten, dem Relevanzmodell für die breite Palette von Produkten und den Bewertungsaspekten befassen. Wir werden auch beschreiben, wie der Einsatz von ML-Klassifizierungstechniken dazu beigetragen hat, die Spracherkennung zu verbessern und den Fall schneller an die Spezialisten weiterzuleiten.

In dieser Sitzung erfahren Sie, wie Sie diese Techniken nutzen können, um das Selbstlösungsverhalten und die Auffindbarkeit von Kunden durch den Einsatz von Suche und maschinellem Lernen zu fördern.

Redner: Manikandan Sivanesan, Red Hat

Erfahren Sie mehr darüber, wie Red Hat Fusion verwendet.