Come risolviamo 22.000 ticket di assistenza ogni mese con ElevenAgents

Gestiamo il nostro supporto clienti con ElevenAgents, risolvendo oltre 22.000 ticket al mese senza dover coinvolgere alcun operatore. Il nostro agente IA per l'assistenza lavora con testo, screenshot e PDF ed è integrato con la nostra piattaforma di ticketing. Gestisce conversazioni di lunga durata, cerca informazioni sull'account, esegue azioni ed escalation dei casi al personale di supporto quando necessario.

Il mese scorso, il nostro agente di assistenza IA ha risolto il 65% dei ticket dall'inizio alla fine. Il nostro tempo medio di prima risposta è ora di 60 secondi, rispetto alle ore necessarie prima di aggiungere il nostro collega ElevenAgents. Il 70% delle conversazioni gestite dall'agente IA ha ricevuto una valutazione positiva dagli utenti, in linea con quella del nostro supporto umano.

Demo del supporto clienti di ElevenLabs

Come abbiamo creato il nostro agente di supporto

Il nostro team di supporto disponeva già di procedure operative standard dettagliate per ogni categoria principale di ticket: rimborsi, modifiche alla fatturazione, domande sulla clonazione vocale professionale e altro ancora. Il cuore del progetto è stato tradurre queste conoscenze esistenti in qualcosa che un agente potesse eseguire in modo affidabile. Due funzionalità di ElevenAgents sono state fondamentali: Procedures e strumenti webhook.

Procedure consente ai team di trasformare le procedure operative standard (SOP) esistenti per il supporto clienti in workflow ripetibili per gli agenti. Abbiamo trasferito le guide operative del nostro team di supporto in Procedures per ogni categoria principale di ticket. Per azioni critiche come l'emissione di rimborsi, ci affidiamo alle Structured Procedures per garantire che ogni passaggio venga eseguito in modo deterministico.

Strumenti webhook sono strumenti personalizzabili che consentono agli agenti di cercare dinamicamente informazioni sugli utenti, come il piano di abbonamento, l'utilizzo dei crediti, le voci possedute dall'utente e altro ancora. Grazie agli strumenti webhook, il nostro agente di supporto può accedere facilmente alle informazioni degli utenti, aumentando la sua capacità di risolvere il problema dall'inizio alla fine. 

Migliorare la qualità delle risposte

Le seguenti funzionalità ci hanno permesso di raggiungere gli elevati standard qualitativi dei nostri team di supporto clienti:

• Impostazioni del comportamento per canale. Gli utenti email e vocali si aspettano comportamenti diversi. Gli utenti email vogliono risposte nel minor numero possibile di scambi, mentre quelli vocali si aspettano conversazioni naturali e interattive in tempo reale, con molti più scambi. Abbiamo introdotto le impostazioni del comportamento per canale affinché ogni canale rispetti i propri standard, ad esempio con risposte email redatte secondo le convenzioni della comunicazione professionale via email.
• Test di simulazione. Abbiamo usato i test di simulazione per capire come si comportava il nostro agente nei circa 50 scenari che il team di supporto clienti incontra più spesso. Da lì, Architect ha iterato sul system prompt e sulle procedure per superare tutti i test in modo affidabile.  Infine, abbiamo eseguito nuovamente questa suite di test dopo le modifiche alla configurazione, per assicurarci di non aver introdotto regressioni.
• Modalità shadow. Abbiamo usato la nostra modalità shadow per osservare come si sarebbe comportato l'agente sul traffico di produzione nel nostro sistema di ticketing prima di distribuirlo. Una volta certi delle sue risposte, lo abbiamo distribuito in produzione.

Test di simulazione

Ciclo di miglioramento guidato da Architect

Il nostro team di supporto clienti usa ElevenAgents Architect, il nostro strumento per creare agenti in linguaggio naturale, nel workflow quotidiano per comprendere meglio i clienti e migliorare il nostro agente IA:

Comprendere le cause. Esaminiamo costantemente perché il nostro agente si blocca sui ticket e dove può migliorare. Con una sola query in linguaggio naturale, Architect ci fornisce una panoramica delle principali categorie di ticket. Su richiesta, diagnostica anche il motivo per cui un problema specifico è stato sottoposto a escalation, che si tratti di una lacuna nella knowledge base, di uno strumento mancante o di una policy interna da chiarire. Dopo aver individuato la causa principale, Architect propone modifiche che miglioreranno il nostro tasso di risoluzione. 

Analisi dei ticket da Architect

Implementare le modifiche in sicurezza. Per migliorare le prestazioni dell'agente, il nostro team di supporto si affida ad Architect per redigere, rivedere e implementare gli aggiornamenti. Prima della distribuzione, Architect crea nuovi test di simulazione e li aggiunge alla suite di test completa, così da garantire sia il successo delle nuove procedure sia l'individuazione di regressioni prima che le modifiche arrivino in produzione.

Il nostro team di supporto clienti resta coinvolto per continuare a comprendere meglio le esigenze dei clienti, aggiornare le policy ed evitare un eccessivo adattamento a un particolare tipo di ticket. Tuttavia, Architect ha offerto al team maggiori strumenti per diagnosticare i problemi, iterare, testare e migliorare le prestazioni dell'agente alla velocità richiesta dal nostro portafoglio di prodotti in crescita.

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