ITSM 가상 에이전트 채팅 분석
종결된 모든 채팅, ITSM 가상 에이전트 채팅 해결 및 채팅 해결률을 추적하여 전반적인 요구와 ITSM 가상 에이전트 효과를 측정합니다.
채팅 분석 탭을 사용하여 채팅 메트릭을 ITSM 가상 에이전트 모니터링할 수 있습니다. 채팅 볼륨, 해결 효과, 에스컬레이션 패턴, 사용자 참여 및 채널 배포에 대한 포괄적인 메트릭을 제공합니다. 이러한 인사이트는 자동화 성공 여부를 평가하고 가상 에이전트 역량을 개선할 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
채팅 분석 - 개요에 대한 메트릭 추적
를 사용하거나 라이브 에이전트를 사용하여 ITSM 가상 에이전트 사용자와 채팅할 때 채팅 메트릭을 분석합니다.
| 채팅 메트릭의 예 | 설명 |
|---|---|
| 채팅 해결률 모니터링 가상 에이전트 | 자동화 효과를 추적하고 개선 기회를 파악합니다. 이 메트릭은 ITSM 가상 에이전트에서 종결된 채팅의 백분율로 측정됩니다. |
| 다양한 차원에 대한 세그먼트 성능 분석 | 호출자 회사, 사용자의 부서, 사용자의 위치, 라이브 또는 ITSM 가상 에이전트에서 처리했는지 여부, 통신 채널 유형을 기준으로 원하는 날짜 범위에 대한 데이터를 분석합니다. |
| 시계열 차트의 참여 패턴 분석 | 사용량이 가장 많은 기간을 파악하고 그에 따라 인력 또는 인프라 용량을 계획합니다. |
| 일일 채팅 볼륨과 고유 사용자 수 비교 | 대량이 문제가 있는 사용자가 많거나 적은 수의 사용자로부터 반복적인 상호작용을 나타내는지 여부를 파악합니다. |
| 상태 분포별 채팅 검토 | 완료 종결 상태와 같은 채팅 상태를 기준으로 대화 채팅 완료 품질을 평가하고 사용자의 채팅 이탈과 같은 잠재적인 사용자 경험 문제를 식별합니다. |
| 부서 및 지리적 분포 보기 | ITSM 가상 에이전트 기능이 조직 전체의 실제 요구 패턴에 부합하는지 확인합니다. |
| 시간 경과에 따른 추세 추적 | 지정된 기간 동안 ITSM 가상 에이전트 개선, 주제 추가 또는 프로세스 개선의 영향을 측정합니다. |
| 시각화에서 특정 데이터 포인트 선택 | 심층 분석을 위해 기본 대화 상세 정보로 드릴다운합니다. |
채팅 분석을 볼 조건부 필터
주:
- 지정된 날짜 범위를 분석하려면 날짜 드롭다운에서 채팅 데이터를 분석할 시작 및 종료 날짜를 선택하고 적용을 선택합니다.
- 다른 옵션을 사용하여 필터링하려면 지정된 범주에서 원하는 항목을 하나 이상 두 번 클릭하여 사용 가능 목록에서 적용됨 목록으로 이동하고 적용을 선택합니다.
호출자 회사, 사용자의 부서, 사용자의 위치, 처리자 및 채널 필터 옵션을 기준으로 분석할 수 있습니다. 사용자의 위치는 구현에 따라 비즈니스 주소 또는 개인 주소가 될 수 있습니다. 위치가 사용자의 개인 주소인 경우 위치 기반 분석은 사용자의 비즈니스 주소를 위치로 사용하는 것과 비교할 때 귀중한 인사이트를 제공하지 못할 수 있습니다.
채팅 분석 - 사용량 및 성공 메트릭
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 종결된 모든 채팅 | 선택한 날짜 범위 내에 종결된 총 고객 채팅 수입니다. 이 메트릭은 Teams 또는 웹 채팅 및 에이전트 유형과 같은 모든 채널에서 지원에 대한 전반적인 수요를 나타냅니다. 추세선은 계절적 변화 또는 제품 릴리스의 영향과 같은 지원 볼륨의 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터를 사용하여 총 작업 부하를 이해하고 자원 할당을 계획합니다. |
| ITSM 가상 에이전트가 종결한 모든 채팅 | ITSM 가상 에이전트가 성공적으로 해결한 총 고객 채팅 수입니다. 라이브 에이전트로 에스컬레이션할 필요 없이 완료에 도달한 대화입니다. 이 메트릭은 자동화 성공과 ITSM 가상 에이전트가 제공하는 비즈니스 가치를 측정하는 데 매우 중요합니다. 숫자가 높을수록 라이브 에이전트 작업 부하를 줄이는 효과적인 셀프 서비스 기능을 나타냅니다. |
| ITSM 가상 에이전트에서 종결한 채팅 비율 | ITSM 가상 에이전트에 의해 해결된 모든 종결 채팅의 백분율로, 그 효과를 나타냅니다. 이는 자동화 성공의 핵심성과지표인 해결률입니다. 백분율이 높을수록 ITSM 가상 에이전트가 더 많은 쿼리를 독립적으로 처리하여 라이브 에이전트의 부담이 줄어든다는 것을 나타냅니다. |
채팅 분석 - 라이브 에이전트로 전송
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 라이브 에이전트가 종료한 모든 채팅 | 라이브 에이전트로 에스컬레이션된 총 고객 채팅 수로, 자동화의 격차를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 ITSM 가상 에이전트가 문제를 독립적으로 해결할 수 없는 경우를 나타냅니다. 예를 들어 이러한 에스컬레이션을 분석하면 다음 사항을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
|
| 라이브 에이전트가 종료한 채팅의 백분율 | 라이브 에이전트로 에스컬레이션된 모든 종결 채팅의 백분율입니다. 이는 ITSM 가상 에이전트 해결률의 역이며, 사람의 개입이 필요한 케이스의 비율을 나타냅니다. 이 메트릭을 모니터링하여 에스컬레이션 패턴을 이해하고 ITSM 가상 에이전트 역량을 확장할 수 있는 기회를 식별합니다. |
채팅 분석 - 시간 경과에 따른 참여
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 시간 경과에 따른 채팅 수 - 일별 수 | 시간 경과에 따른 일별 채팅 상호작용에 참여한 사용자 수입니다. 이 시계열 시각화는 일일 채팅 볼륨 패턴을 표시하여 사용량이 가장 많은 시간, 요일 추세, 계절적 변화 및 외부 이벤트의 영향을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 이를 사용하여 인력 배치 수준을 계획하고 사용자가 가장 지원이 필요한 시기를 파악할 수 있습니다. |
| 시간 경과에 따른 고유 사용자 수 - 일별 수 | 하루에 채팅 상호작용에 참여한 고유 사용자 수입니다. 이 메트릭은 총 대화가 아닌 고유한 사용자를 표시한다는 점에서 총 채팅 수와 다릅니다. 고유 사용자와 총 채팅을 비교하면 고유 고유 수 메트릭이 높은 고유 수 메트릭에서 알 수 있듯이 문제가 많은 사용자에게 영향을 미치고 있는지 또는 높은 채팅 대 사용자 비율 메트릭에서 볼 수 있듯이 일부 사용자가 반복적인 상호작용을 하고 있는지를 알 수 있습니다. |
채팅 분석 - 채팅 분포
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 상태별 채팅 | 상호작용의 최종 상태를 기준으로 종결된 채팅 상호작용의 분포입니다. 예를 들어 완료 종결은 성공적으로 해결되었음을 나타내고 중단 종결은 사용자가 해결되기 전에 떠났음을 나타냅니다. 이 세부 항목은 대화 완료 품질을 평가하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 완료 종결 비율이 높으면 ITSM 가상 에이전트가 매우 효과적이라는 의미일 수 있으며, 중단 종결 비율이 높으면 대화 길이, 복잡성 또는 사용자 경험에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. |
| 부서별 채팅 | 사용자와 상호작용한 부서별로 분류된 채팅 상호작용의 분포입니다. 이 막대형 차트는 가장 많은 지원 대화를 처리하고 있는 부서를 보여줍니다. 예를 들어 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.
|
| 사용자의 위치별 채팅 | 채팅 상호작용을 시작한 사용자의 지리적 위치를 기준으로 한 분포입니다. 이 시각화는 전역 지원 패턴을 이해하고, 지역 범위 및 언어 지원을 계획하고, 위치별 문제를 식별하고, ITSM 가상 에이전트 콘텐츠가 지역별 요구를 해결하는지 확인하는 데 유용할 수 있는 위치별 지원 수요를 보여줍니다. |