Créer des automatisations

✍️ Les attributs customs

Mayday détecte le contexte des interactions sur la base des attributs custom remontés par le logiciel de ticketing.

Une fois l'intégration avec le logiciel paramétrée il faudra définir les attributs customs qui vous semblent pertinents à utiliser.

Tout d'abord nous vous invitons à "maper" les scénari.

Voici quelques questions pertinentes à se poser :

• Est-ce que vos clients vous contactent par un formulaire de contact ?

• Est-ce que vous faites remonter de la donnée du CRM dans votre logiciel de contact ?

• Est-ce que les champs de priorités des tickets sont assignés à l'ouverture du ticket ou bien post-résolution ?

Les réponses à ces questions vous permettront d'importer les attributs customs pertinents pour paramétrer vos automatisations.

Prenons l'exemple d'une banque que les clients contactent par un formulaire pour demander la réexpédition de leur carte bancaire. Vous pourrez récupérer la valeur du formulaire de contact pour suggérer proactivement le processus "Réexpédition CB" lorsqu'un agent ouvrira le ticket.

Capture d'écran de la fenêtre vous permettant dans Mayday d'importer les attributs que vous utiliserez ensuite.

⚡️ Créer des automatisations Mayday au niveau des contenus

Vous êtes fin prêt à créer vos premières automatisations. Il ne vous reste plus qu'à vous rendre au niveau des contenus que vous souhaitez suggérer proactivement et créer une règle intelligente.

Vous pouvez créer des règles à la racine des diagnostics mais aussi dans des branches de ceux-ci. Ce faisant s'il existe des déclencheurs (de macro par exemple) ils seront aussi activés quand un agent cliquera sur la suggestion.

Exemple de règle intelligente créé à une étape de contenu

🤖 L'IA Mayday

Aux règles intelligentes s'ajoutent des algorithmes de NLP permettant de suggérer aussi des contenus Mayday sur la base du contexte des interactions automatiquement.

🤖 Même si ces automatisations permettent d'éviter la phase de paramétrage, nous vous conseillons fortement au démarrage de créer des premières règles intelligentes de sorte à orienter l'entraînement de nos algorithmes vers plus de performance plus rapidement.