ITSM 가상 에이전트 고객 만족도 분석
AI 상호작용 기록 분석 및 사용자 피드백을 통해 고객 만족도를 추적하여 경험 품질을 측정합니다.
라이브 에이전트가 고객의 요구를 얼마나 잘 가상 에이전트 충족하는지 평가하는 데 도움이 되는 포괄적인 메트릭을 추적합니다. AI 기반 분석과 직접 사용자 피드백을 모두 분석할 수 있습니다.
CSAT(고객 만족도) 분석 - 개요에 대한 메트릭 추적
라이브 에이전트와 성과를 비교 ITSM 가상 에이전트 하여 CSAT 메트릭을 분석하고 시간 경과에 따른 고객 만족도 추세도 분석합니다.
| CSAT 메트릭의 예 | 설명 |
|---|---|
| 라이브 에이전트와 성능을 비교 ITSM 가상 에이전트 합니다. | 자동화 기회 또는 에스컬레이션 프로토콜을 조정해야 하는 영역을 식별합니다. |
| 시간 경과에 따른 만족도 추세를 모니터링합니다. | 개선 또는 교육 업데이트의 ITSM 가상 에이전트 영향을 측정합니다. |
| 대화에 긍정적인 피드백이나 부정적인 피드백이 있었는지 분석합니다. | 싫어요로 표시되는 부정적인 피드백을 사용하면 실패 포인트를 이해할 수 있습니다. |
| 여러 기간의 CSAT 메트릭을 가져옵니다. | 여러 시간의 CSAT 성과를 분석합니다. |
| 명시적인 사용자 피드백과 함께 AI가 추론한 CSAT 점수를 검토합니다. | 고객 경험 품질에 대한 포괄적인 이해를 얻습니다. |
CSAT(고객 만족도) 메트릭
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 추정 CSAT: 가상 에이전트 | LLM 분석을 통해 평가한 ITSM 가상 에이전트만 처리한 채팅에 대한 평균 고객 만족도 점수입니다. 규모: 낮은 점수인 0에서 높은 점수인 5까지 이 메트릭은 AI를 사용하여 대화 기록을 분석하고 어조, 감정 및 해결책 지표를 기반으로 고객 만족도를 추론합니다. |
| 추론된 CSAT: 라이브 에이전트 | LLM 분석을 통해 평가한 라이브 에이전트와의 채팅에 대한 평균 고객 만족도 점수입니다. 규모: 낮은 점수인 0에서 높은 점수인 5까지 ITSM 가상 에이전트와 휴먼 에이전트 성능을 비교하여 강점과 개선 영역을 식별합니다. |
| 추정 CSAT: 모든 세션 | 가상 에이전트로 시작하여 라이브 에이전트로 에스컬레이션되거나 에스컬레이션되지 않았을 수 있는 모든 세션의 전체 평균 고객 만족도 점수입니다. LLM 분석을 통해 측정됩니다. 규모: 낮은 점수인 0에서 높은 점수인 5까지 이 메트릭은 전체 지원 작업에 걸쳐 고객 경험에 대한 전체 뷰를 제공합니다. |
고객 만족도 - 피드백 메트릭
| 표시기 | 설명 |
|---|---|
| 좋아요를 받은 채팅 메시지 수 | 사용자로부터 좋아요로 긍정적인 피드백을 받은 채팅의 총 메시지 수입니다. 이 직접 피드백 메트릭은 사용자가 명시적으로 만족도를 표현한 성공적인 상호작용을 나타냅니다. 추세선은 선택한 기간 동안의 변경 내용을 표시하여 고객 만족도에 영향을 주는 개선 사항이나 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. |
| 싫어요를 받은 채팅 메시지 수 | 사용자로부터 싫어요라는 부정적인 피드백을 받은 채팅의 총 메시지 수입니다. 이 메트릭은 조사가 필요한 문제가 있는 상호작용을 강조 표시합니다. 관련 대화를 검토하여 근본 원인을 이해하고 개선 사항을 구현합니다. 추세선을 사용하면 시간이 지남에 따라 변경으로 인해 부정적인 피드백이 감소하는지 여부를 추적할 수 있습니다. |
좋아요 아이콘 또는 싫어요 아이콘을 선택한 다음 KPI 세부 정보 페이지에서 필터 아이콘을 선택하여 데이터를 드릴다운할 수 있습니다. 그런 다음 Now Assist 패널 또는 Now Assist가상 에이전트이 피드백이 제공된 여러 포털(예: )을 기반으로 좋아요 또는 싫어요 피드백 데이터의 세부 항목을 볼 수 있습니다.