会話インサイトの詳細
会話インサイトが、AI ベースの推定顧客満足度 (CSAT) スコアと要素を使用して会話のインサイトを強化するのにどのように役立つかについて説明します。
会話インサイトの概要
会話インサイトは、 仮想エージェント ワークフローおよびエージェントワークフローでの会話の推定 CSAT スコアと説明要素を提供するように設計されています。AI を活用して会話をリアルタイムで分析し、 仮想エージェント とライブエージェントのやり取り、およびエージェントワークフローの改善に役立つ実用的なインサイトを提供します。
推定 CSAT は、1 (最も満足していない) から 5 (最も満足している) までの数値スコアです。これは、ユーザーからの入力なしに、会話のトランスクリプトからリアルタイムで完全に予測されます。このモデルでは、CSAT スコアに加えて、CSAT スコアに寄与した CSAT 要因も予測します。推定 CSAT スコアには、次の CSAT 要素が関連付けられています。
- 解決: 仮想エージェント または AI エージェントが、人間の介入なしにユーザーの問題を正常に解決したかどうかを示します。
- 混乱: 仮想エージェント または AI エージェントがユーザーの意図を誤解したり、解釈できなかったりする頻度を示します。
- 工数:解決に達するために必要なユーザーのターンまたはインタラクションの数を示します。
- 共感: 仮想エージェント または AI エージェントがユーザーの感情的なトーンをどの程度認識して応答したかを示します。
- 次のステップ: 仮想エージェント エージェントまたは AI エージェントが、ユーザーが次に何をすべきかを明確に伝えたかどうかをキャプチャします。
- 不満:ユーザーの不満やインタラクション中に繰り返し失敗した試行の兆候にフラグを付けます。
- 転送とエスカレーション: 仮想エージェント または AI エージェントが会話を人間のエージェントまたは別のシステムに渡した頻度を追跡します。
推定 CSAT スコアと要素は、会話ごとに計算されます。対話型アナリティクスアプリケーションは、会話インサイト [sn_aci_insights] テーブルに書き込まれたスコアを活用して、カスタムダッシュボードとワークフローを作成できます。AI エージェントアナリティクスダッシュボードには、推定 CSAT スコアと要素を含む可視化がデフォルトで含まれています。
会話インサイト [sn_aci_insights] テーブルのデータ保持期間は 2 年間です。カスタムダッシュボードの作成の詳細については、「 Create a dashboard with the in-line editor と Select a table data source for a data visualization」を参照してください。
会話インサイトは、 音声アシスト機能 エージェント、 Now Assist パネル、および Now Assist 仮想エージェントでもサポートされています。
音声アシスト機能エージェントの会話インサイトを表示するには、次に移動します ダッシュボード。
Now AssistパネルまたはNow Assist 仮想エージェントの会話インサイトを表示するには、次に移動します .
インテント別にセグメント化された推定 CSAT
導入された追加のインサイトを使用して、インテント別にセグメント化された推定 CSAT に関するレポートを作成します。これにより、顧客がブランドに連絡する理由と、顧客のニーズがどの程度満たされているかについてのより良い洞察が得られます。これにより、企業は顧客の最大の意図に関する問題を迅速に特定して修正できます。
インテント別にセグメント化された推定 CSAT のスコアは、顧客が会話インサイトアプリをアップグレードすると自動的に生成されます。開始するには、500 件以上の会話のサンプルサイズが必要で、15 分ごとに最大 2,000 件のレコードをサンプリングする必要があります。
これらのメトリクスは、 AI エージェントアナリティクスダッシュボードの [インサイト] タブで使用でき、2 つの新しいグラフを見つけることができます。
会話インサイトワークフロー
会話インサイトワークフローは、 仮想エージェント エージェントと AI エージェントのどちらによって処理されたかにかかわらず、各インタラクションがどのようにアクション可能なインサイトに変換されるかを示しています。分析と意思決定のために、インサイトをダッシュボードに直接フィードできます。会話インサイトワークフローは、会話からインサイトまでの過程をダッシュボードに表示します。
- 会話ソース
- エージェント AI チャット
- 仮想エージェント チャット
- データ集計
- エージェント AI と 仮想エージェント インタラクションは、会話テーブル [sys_cs_conversation] にキャプチャされます。
- ユーザークエリ、エージェントの応答、タイムスタンプ、およびメタデータ (セッション ID やチャネルタイプなど) を含む会話のトランスクリプトも、処理のために会話テーブルに保存されます。
- インサイトの生成
- モデルは会話のトランスクリプトを分析します。
- 推定 CSAT スコアは、共感、解決、不満などの CSAT 要素に対して生成されます。
- Insights ストレージ
- 推定 CSAT スコアと要素は、会話インサイトテーブル [sn_aci_insights] に保存されます。
- 会話インサイトテーブルは、抽出されたインサイトの構造化リポジトリとして機能します。
- ダッシュボード
- インサイトは、アドホックダッシュボードとワークフローの作成に使用できます。
- 推定 CSAT スコアに基づいて、傾向、パフォーマンスメトリクス、およびターゲット改善を調べることができます。
会話インサイトのメリット
| 問題管理 | ソリューション |
|---|---|
| 従来の調査では、極端な意見や低い回答率が反映されていることがよくあります。 | 推定 CSAT は、AI を使用して会話の完全なトランスクリプトに基づいて会話の CSAT スコアをリアルタイムで推定することで、この問題の解決を支援します。この CSAT スコアは、バイアスを排除し、明示的なサーベイフィードバックに依存する必要性を減らすのに役立ちます。 |
| インタラクション後のフィードバックにより、インサイトが遅れ、遅行インジケーターが発生します。 | CSAT スコアはインタラクションの直後に生成されるため、問題や傾向を迅速に検出できます。 |
| CSAT スコアの背後にある実用的なインサイトの欠如。 | 解決、共感、工数などの CSAT 要素は、ユーザーの満足度または不満を説明し、改善を目標にするのに役立ちます。 |