도우미 분석의 자체 해결 성과 페이지
자체 해결 및 편향 메트릭을 분석하여 도우미가 라이브 에이전트 개입 없이 사용자가 문제를 해결하는 데 얼마나 효과적으로 도움을 주는지 측정합니다.
자체 해결 성과 대시보드 페이지는 자체 해결 이벤트(도우미가 사용자 쿼리를 해결한 인스턴스), 편향 비율, 라이브 에이전트 전송 및 사용자 작업과 관련된 메트릭을 집계합니다. 이러한 메트릭을 사용하면 해결 성공 여부를 모니터링하고, 시간 경과에 따른 편향 추세를 추적하고, 편향 결과의 분포를 분석할 수 있습니다. 이러한 메트릭의 인사이트는 도우미 동작에 대한 목표 개선을 지원하고 라이브 에이전트 지원의 필요성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
자체 해결 성과 페이지의 시각화는 다음과 같이 도움이 됩니다.
- 자체 해결 편향 비율을 모니터링하여 사용자가 라이브 에이전트의 도움 없이 문제를 해결하는 빈도를 식별합니다.
- 시간 경과에 따른 편향 추세를 추적하여 도우미 업데이트 및 최적화의 영향을 평가합니다.
- 사용자 노력 점수와 편향 결과 분포를 분석하여 사용자 경험 개선을 안내합니다.
- 총 처리 이벤트 수
- 대시보드의 이 영역에는 선택한 날짜 범위에서 편향될 가능성이 있는 총 사용자 쿼리 수가 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 편향을 시도한 쿼리의 전체 볼륨을 이해합니다.
그림 2. 총 처리 이벤트 수 - 총 처리건 수
- 대시보드의 이 영역에는 도우미가 성공적으로 차단한 사용자 쿼리 수가 표시됩니다. 이 개수는 편향 결과가 해결된 상호작용의 수를 나타냅니다. 편향은 AI 에이전트, 기술, 주제 실행 또는 사용자가 제공한 긍정적인 피드백에 기인할 수 있습니다.
그림 3. 총 처리건 수 - 총 라이브 에이전트 전송
- 대시보드의 이 영역에는 선택한 기간 동안 라이브 에이전트로 전송된 대화 수가 표시됩니다. 이전 기간의 변경 백분율은 시간이 지남에 따라 이전이 증가하는지 또는 감소하는지 추적하는 데 도움이 됩니다. 이 메트릭을 사용하여 도우미 역량을 개선하고 사람의 개입 필요성을 줄일 수 있는 기회를 식별합니다.
그림 4. 총 라이브 에이전트 전송 - 편향 비율
- 대시보드의 이 영역에는 사용자가 라이브 에이전트에 연락하지 못하도록 성공적으로 차단된 상호작용의 전체 비율이 표시됩니다. ((총 자체 해결 이벤트 수)/(총 이벤트 수)) x 100을 사용하여 계산됩니다.
편향률이 높을수록 도우미가 사용자가 독립적으로 솔루션을 찾는 데 효과적으로 도움을 주고 있음을 나타냅니다. 이 메트릭을 사용하여 도우미 성능을 벤치마킹하고 시간 경과에 따른 개선을 추적합니다.
그림 5. 편향 비율 - 시간 경과에 따른 편향 비율
- 대시보드의 이 영역은 선택한 날짜 범위의 편향 비율을 추세선으로 추적합니다. 추세선 위에 마우스를 올려놓으면 지정된 날짜의 편향 비율을 볼 수 있습니다. 이 차트를 사용하면 편향 성능의 개선 또는 감소 기간을 식별하고 변경 사항을 도우미 업데이트 또는 외부 요인과 연관 지을 수 있습니다.
그림 6. 시간 경과에 따른 편향 비율 - 처리 결과 분포
- 대시보드의 이 영역에는 편향 시도에 대한 결과의 분포가 표시됩니다. 차트에는 해결됨, 응답 제공됨, 응답이 제공되지 않음 이벤트의 세부 항목이 표시되므로 편향 시도가 성공적인 해결로 이어지는 빈도를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 해결됨: 하나 이상의 AI 자산(예: AI 에이전트, 기술, 주제)이 실행되었거나 사용자가 긍정적인 피드백을 제공한 대화
- 응답 제공됨: 잡담이 포함된 대화 또는 도우미가 사용자의 추가 조치 없이 합성된 응답을 제공한 대화
- 응답이 제공되지 않음: 도우미가 응답하지 않은 대화
- 해결되지 않음: 사용자가 부정적인 피드백을 제공했거나 쿼리가 라이브 에이전트에게 에스컬레이션된 대화
그림 7. 처리 결과 분포 원형 차트에서 세그먼트를 선택하여 편향 상세 정보 페이지로 드릴다운하고 해당 결과와 관련된 대화를 봅니다. 자세한 내용은 도우미 분석의 편향 상세 정보 페이지 문서를 참조하십시오.
- 편향 유형 제공됨
- 대시보드의 이 영역에는 사용자에게 편향 방법으로 제공되는 AI 자산의 분포가 표시됩니다. 예를 들어 카탈로그 항목, 합성된 응답, 지식 문서 등이 있습니다. 이 차트를 사용하여 사용 중인 편향 방법을 이해하고 상대적 사용량을 평가합니다.
그림 8. 편향 유형 제공됨 원형 차트에서 세그먼트를 선택하여 편향 상세 정보 페이지로 드릴다운하고 해당 편향 유형과 관련된 대화를 봅니다. 자세한 내용은 도우미 분석의 편향 상세 정보 페이지 문서를 참조하십시오.
- 작업량 점수
- 대시보드의 이 영역은 선택한 날짜 범위의 대화에서 사용자 작업량 수준을 추적합니다. 작업량은 높음, 중간 또는 낮음으로 분류되어 사용자가 문제를 해결하기 위해 대화 중에 투자해야 하는 시간과 에너지의 양을 나타냅니다. 작업량 점수가 낮을수록 셀프 서비스 경험이 원활하다는 것을 나타냅니다. 이 차트를 사용하면 시간 경과에 따른 사용자 작업의 추세를 식별하고 자체 해결 프로세스의 마찰을 줄이는 개선의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 작업량 점수는 추론된 작업량 CSAT(고객 만족도) 요소를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 Conversation Insights 문서를 참조하십시오.
그림 9. 작업량 점수