ITSM 仮想エージェント 顧客満足度分析
AI インタラクショントランスクリプト分析とユーザーフィードバックを通じて顧客満足度を追跡し、エクスペリエンスの品質を評価します。
仮想エージェントエージェントとライブエージェントが顧客ニーズをどの程度満たしているかを評価するために役立つ包括的なメトリクスを追跡します。AI 主導の分析と直接的なユーザーフィードバックの両方を分析できます。
顧客満足度 (CSAT) アナリティクスのメトリクスの追跡:概要
ライブエージェントと ITSM 仮想エージェント パフォーマンスを比較して CSAT メトリクスを分析し、時間の経過に伴う顧客満足度の傾向も分析します。
| CSAT メトリクスの例 | 説明 |
|---|---|
| ITSM 仮想エージェントパフォーマンスをライブエージェントと比較します。 | エスカレーションプロトコルを調整する必要がある自動化機会または領域を特定します。 |
| 満足度の傾向を経時的に監視します。 | ITSM 仮想エージェントの改善やトレーニングの更新の影響を測定します。 |
| 会話に肯定的なフィードバックがあったか否定的なフィードバックがあったかを分析します。 | 否定的なフィードバック (親指を下げる) を使用すると、失敗点を理解できます。 |
| さまざまな期間の CSAT メトリクスを取得します。 | さまざまな時点での CSAT パフォーマンスを分析します。 |
| 明示的なユーザーフィードバックとともに、AI が推測した CSAT スコアを確認します。 | カスタマーエクスペリエンスの品質を包括的に理解します。 |
顧客満足度 (CSAT) メトリクス
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| 推定 CSAT：仮想エージェント | LLM 分析によって評価された、ITSM 仮想エージェントのみによって処理されるチャットの平均顧客満足度スコア。 スケール:低スコアの 0 から高スコアの 5 まで。 このメトリクスでは、AI を使用して会話のトランスクリプトを分析し、口調、感情、解像度のインジケーターに基づいて顧客満足度を推測します。 |
| 推定 CSAT:ライブエージェント | LLM 分析によって評価された、ライブエージェントとのチャットの平均顧客満足度スコア。 スケール:低スコアの 0 から高スコアの 5 まで。 ITSM 仮想エージェントと人間のエージェントのパフォーマンスを比較して、強みと改善領域を特定します。 |
| 推定 CSAT：すべてのセッション | 仮想エージェントで開始され、ライブエージェントにエスカレートした場合とエスカレートしなかったすべてのセッションの全体的な平均顧客満足度スコア。LLM 分析によって測定されます。 スケール:低スコアの 0 から高スコアの 5 まで。 このメトリクスは、サポート業務全体のカスタマーエクスペリエンスの全体像を提供します。 |
顧客満足度 - フィードバックメトリクス
| インジケーター | 説明 |
|---|---|
| 賛成を受信したチャットメッセージの数 | ユーザーから賛成として肯定的なフィードバックを受け取ったチャットのメッセージの総数。この直接フィードバックメトリクスは、ユーザーが明示的に満足を示したインタラクションの成功を示します。傾向ラインには、選択した期間の変化が表示され、顧客満足度に影響を与える改善や問題を特定するのに役立ちます。 |
| 反対を受信したチャットメッセージの数 | ユーザーから「反対」として否定的なフィードバックを受け取ったチャットのメッセージの総数。このメトリクスは、調査が必要な問題のあるインタラクションを強調表示します。関連する会話を確認して根本原因を把握し、改善を実施します。傾向ラインは、変更によって否定的なフィードバックが時間の経過とともに減少しているかどうかを追跡するのに役立ちます。 |
[KPI 詳細] ページで [賛成] または [反対] アイコンを選択してからフィルターアイコンを選択すると、データをドリルダウンできます。その後、Now Assist パネルやフィードバックが提供された 仮想エージェント の Now Assist など、さまざまなポータルに基づいて、賛成または反対のフィードバックデータの内訳を確認できます。