ITSM 仮想エージェント チャットアナリティクス
クローズされたすべてのチャット、 ITSM 仮想エージェント チャットの解決、およびチャットの解決率を追跡して、全体的なデマンドと ITSM 仮想エージェント の有効性を測定します。
[チャットアナリティクス] タブを使用して、 ITSM 仮想エージェント チャットメトリクスを監視できます。チャットの量、解決の有効性、エスカレーションパターン、ユーザーエンゲージメント、チャネル分布に関する包括的な測定基準を提供します。これらのインサイトは、自動化の成功を評価し、仮想エージェント機能を改善する機会を特定するのに役立ちます。
チャットアナリティクスのメトリクスの追跡:概要
ITSM 仮想エージェントまたはライブエージェントを使用してユーザーとチャットする際のチャットメトリクスを分析します。
| チャットメトリクスの例 | 説明 |
|---|---|
| 仮想エージェントチャットの解決率を監視する | 自動化の有効性を追跡し、改善の機会を特定します。このメトリクスは、ITSM 仮想エージェントによってクローズされたチャットの割合として測定されます。 |
| さまざまなディメンションのセグメントパフォーマンス分析 | 問い合わせユーザーの会社、ユーザーの部門、ユーザーの場所、ライブまたは ITSM 仮想エージェントのどちらで処理されたか、通信チャネルのタイプに基づいて、目的の日付範囲のデータを分析します。 |
| 時系列グラフでのエンゲージメントパターンの分析 | 使用のピーク期間を特定し、それに応じて人員配置またはインフラストラクチャキャパシティを計画します。 |
| 毎日のチャットボリュームと一意のユーザー数を比較 | 大量のユーザーが問題を抱えていることを表しているのか、それとも少数のユーザーからのやり取りが繰り返されているのかを把握します。 |
| チャットのステータス分布の確認 | [完了してクローズ] などのチャットのステータスに基づいて会話チャットの完了品質を評価し、ユーザーによるチャットの破棄などの潜在的なユーザーエクスペリエンスの問題を特定します。 |
| 部門別および地域別分布の表示 | ITSM 仮想エージェント 機能が組織全体の実際のデマンドパターンと一致していることを確認します。 |
| 経時的な傾向の追跡 | 特定の期間における ITSM 仮想エージェント の拡張、トピックの追加、またはプロセスの改善の影響を測定します。 |
| 可視化で特定のデータポイントを選択します | より詳細な分析のために、基礎となる会話の詳細にドリルダウンします。 |
チャットアナリティクスを表示するための条件付きフィルター
注:
- 特定の日付範囲を分析するには、[日付] ドロップダウンで、チャット データを分析する開始日と終了日を選択し、[ 適用] を選択します。
- 他のオプションを使用してフィルタリングするには、特定のカテゴリ内の 1 つ以上の目的のアイテムをダブルクリックして [利用可能] リストから [適用済み] リストに移動し、[ 適用] を選択します。
問い合わせユーザーの会社、ユーザーの部門、ユーザーの場所、処理者、およびチャネルフィルターオプションに基づいて分析できます。ユーザーの場所は、実装に基づいて会社の住所または個人の住所になります。場所がユーザーの個人の住所である場合、場所に基づく分析では、ユーザーの会社住所を場所として使用する場合と比較して、貴重なインサイトが得られない可能性があります。
チャットアナリティクス - 使用状況と成功のメトリクス
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| すべてのチャットがクローズされました | 選択した日付範囲内にクローズされた顧客チャットの合計数。このメトリクスは、Teams や Web チャット、エージェントタイプなどのすべてのチャネルにわたるサポートに対する全体的なデマンドを表します。傾向ラインは、季節変動や製品リリースの影響など、サポートボリュームのパターンを特定するのに役立ちます。このデータを使用して、合計作業負荷を把握し、リソース割り当てを計画します。 |
| ITSM 仮想エージェントによってクローズされたすべてのチャット | ITSM 仮想エージェントによって正常に解決された顧客チャットの合計数。これらは、ライブエージェントへのエスカレーションを必要とせずに完了に到達した会話です。このメトリクスは、自動化の成功と ITSM 仮想エージェントによってもたらされるビジネス価値を測定するために重要です。数値が大きいほど、ライブエージェントの作業負荷を軽減する効果的なセルフサービス機能があることを示します。 |
| ITSM 仮想エージェントによってクローズされたチャットの割合 | ITSM 仮想エージェントによって解決されたクローズ済みチャット全体の割合で、その有効性を示します。これは解決率であり、自動化の成功の重要業績評価指標です。パーセンテージが高いほど、ITSM 仮想エージェントがより多くのクエリを個別に処理し、ライブエージェントの負担が軽減されていることを示します。 |
チャットアナリティクス:ライブエージェントに転送
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| ライブエージェントによってクローズされたすべてのチャット | ライブエージェントにエスカレーションされた顧客チャットの総数。自動化のギャップの特定に役立ちます。これらは、ITSM 仮想エージェントが独自に問題を解決できなかったケースを表します。 たとえば、これらのエスカレーションを分析することで、次のことを特定できます。
|
| ライブエージェントによってクローズされたチャットの割合 | ライブエージェントにエスカレーションされたクローズ済みチャット全体の割合。これは ITSM 仮想エージェントの解決率の逆数であり、人間の介入を必要とするケースの割合を示します。このメトリクスを監視してエスカレーションパターンを理解し、ITSM 仮想エージェント機能を拡張する機会を特定します。 |
チャットアナリティクス - 経時的なエンゲージメント
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| 経時的なチャットの数：日次カウント | 1 日あたりにチャットインタラクションに参加したユーザーの経時的な数。この時系列可視化は、日次チャットボリュームのパターンを示し、使用率のピーク時間、曜日の傾向、季節変動、および外部イベントの影響を特定するのに役立ちます。 例として、これを使用して人員配置レベルを計画し、ユーザーがサポートを最も必要とするタイミングを把握できます。 |
| 経時的な一意のユーザーの数：日次カウント | チャットインタラクションに関与した 1 日あたりの一意のユーザーの数。このメトリクスは、合計チャット数とは異なり、合計会話数ではなく個別のユーザーを表示します。一意のユーザーとチャット総数を比較すると、一意のカウントが多いメトリクスで示されるように、問題が多くのユーザーに影響しているのか、それとも高いチャットとユーザー比率のメトリクスで示されるように一部のユーザーが繰り返しインタラクションを行っているのかが明らかになります。 |
チャットアナリティクス - チャットの配布
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| ステータス別のチャット | インタラクションの最終ステータスに基づくクローズ済みチャットインタラクションの分布。たとえば、[完了してクローズ] は正常に解決されたことを示し、[破棄してクローズ] はユーザーが解決前に終了したことを示します。 このブレークダウンは、会話の完了品質を評価するのに役立ちます。たとえば、完了してクローズ率が高い場合は、ITSM 仮想エージェントが非常に効果的であることを示している可能性がありますが、破棄してクローズ率が高い場合は、会話の長さ、複雑さ、またはユーザーエクスペリエンスに問題があることを示している可能性があります。 |
| 部門別のチャット | ユーザーとやり取りした部門別に分類されたチャットインタラクションの分布。この水平棒グラフは、サポート会話を最も多く処理している部門を示しています。 たとえば、これを使用して次のことができます。
|
| ユーザーの場所別のチャット | チャットインタラクションを開始したユーザーの地理的な場所に基づくチャットインタラクションの分布。この可視化は場所別のサポートデマンドを示し、グローバルサポートパターンの理解、地域カバレッジと言語サポートの計画、場所固有の問題の特定、ITSM 仮想エージェントのコンテンツが地域のニーズに対応するようにするのに役立ちます。 |