コンテキスト
コールを追跡するためにカスタムビルドのソフトウェアを使用している電話エージェントの大規模なプールがあります。発信者を回線につなぐというプレッシャーが高いため、エージェントはタスクを完了するために古い方法に頼ることが多く、通話時間を大幅に増やす可能性があります。
問題
私たちの新しいソフトウェアには、約6つの異なるフィールドに基づく1つの主要な検索ツールが含まれています。多くの場合、これらのフィールドの2〜4つにデータが入力され、検索にヒットしても結果は得られません。部分的な名前検索などを行うためにフィールドを操作する代わりに、何年も働いていた古い端末システムにジャンプします。皮肉なことに、ここで説明したのと同じ部分検索を実行します。実際、機能するものが見つかるまで、多くの検索コンボを試します。
クライアントとの通話中に、エージェントは複雑な名前のスペルを間違えたり、間違った生年月日を入力したりする場合があります。人間と人間とコンピュータとのやり取り全体で、データ入力エラーが発生する傾向があります。そのような間違いはよくあり、この状況は頻繁に発生します。
質問ユーザーが部分的な検索を試みるように、インターフェースがユーザーをどのように指導するか。ほとんどの人はユーザーのせいにしたいのですが、インターフェイスはユーザーの行動をより適切にガイドすべきだと思います。私が持っているアイデア:
私は#2を好みますが、これははるかに技術的に複雑です。
一致するレコードを見つけるためにユーザーが検索入力を操作することをどのように奨励できますか?
編集私がこれを検討するにつれ、2つの追加オプションが生まれました。
オプション4に傾いています。これは、ユーザーがシステムをジャンプするのを単に停止するだけでなく、パフォーマンス時間を改善するためです。一致が見つかると、データの入力を停止できます。
ここでは古いものと新しいものの違いを完全に理解していません。独自のシステムの視覚的なリファレンスを投稿することは常に許容できるわけではないことを理解しています。これは暗闇の中でのショットです:
アプリ内の手がかりは、この種の変更に不可欠です。結果が妥当なレベルを下回ったときに何らかの形で状況に応じたヘルプを提供することは、長い道のりです。明確な方法で「より具体的でない用語を使用して検索を拡張してみてください」のような単純なものは、ユーザーに大きな励みになる可能性があります。
ユーザーがパフォーマンスに大きな影響を与えずに入力しているときにリアルタイムの結果を提供できれば、それも役立ちます。また、一般的な落とし穴を解決するために、関連する検索を見つけるために検索アルゴリズムを拡張することもできます。
これは、合理的な言語でのGoogleのソリューションです。検索結果領域の上部にあるスキャン可能な目立つ通知にそれを統合する必要があります。
検索-「クワークのこれらの天体物理学のスペルミスを含め、私が欲しいものを正確に教えてください...」はどのドキュメントにも一致しませんでした。
提案:
- すべての単語のスペルが正しいことを確認してください。
- 別のキーワードを試してください。
- より一般的なキーワードを試してください。
- キーワードの数を減らしてください。
新しいシステムで検索ツールをより使い慣れたものに変更するためのスイッチを提供できない理由はありますか?あなたの新しい方法は機能的には良いかもしれませんが、ユーザーがそれに気づかない場合は関係ありません。古いツールについては、それが単に学習しているだけでなく、よりニュアンスのあるものであっても、機能します。
機会が現れると、サポートチームまたは教育チームは、新しい検索形式の価値に関するワークショップ、ナレッジベースの記事、ブログ投稿を提供する必要があります。途中で、おそらく機能を改良し、それを明らかにして興味を引くことができます。
要するに、内部ツールについての人々のトレーニングは、多くの場合遅く、苦痛です。優れたシステムを設計したからといって、すぐに採用されるわけではありません。
プロセスを合理化して効率を上げるには、根本的な問題に対処するために最初にいくつかの基礎を行う必要があります。検索メカニズムが続きます。以下は、3つのステップのプロセス、または集中する必要のある個別のワークストリームとして見ることができます。
データの品質を評価する必要があります。これは、運用プロセスやトランザクションプロセスに不可欠です。結果を文書化してベンチマークし、クリーニングを実行して、重複レコードが存在する場合は削除し、古いレコードまたは不完全なレコードにフラグを付けて、データセットを標準化する必要があります。この演習では、原則として、検索結果の精度に影響を与える可能性が最も高い変数の優先順位付きリストに焦点を当てる必要があります。
上記に基づいて、実際に品質の悪いデータにつながった要因を理解しようとします。おそらくこれは、ユーザーの操作方法とシステムがそれらを失敗させた場所を理解するためにいくつかの努力と時間を費やす必要がある別の領域になるでしょう。ここでは、ユーザーの行動に合わせてデータキャプチャプロセスを改善し、レコードを完成および検証する機会を提供することが最適な結果となります。
これで、検索メカニズムに注意を向けることができます。リアルタイムのフィードバックがあると、UXが確実に改善され、システムへのユーザーの信頼が高まります。
ここで探索する価値のあるアイデアは、何らかの形式のファセット検索の使用です。ユーザーはincremental/typeahead searchを使用してキーワードを検索し、結果のリストを左側でスキャンできます。すべてのファセットとその数を組み込んだナビゲーションパネルが表示されます。これは、ユーザーに役立つ検索結果を提供するだけでなく、データ構造への洞察も同時に提供するため、特に便利です。
幸運を!