깔때기형은 사용자가 깔때기형을 만들 때 정의된 단계를 사용하여 대화 플로우를 필터링합니다.
깔때기형에는 대화 플로우에 대한 최대 10개의 필터링 단계가 포함될 수 있습니다. 이후의 각 단계는 이전 단계의 결과를 추가로 구체화합니다. 이러한 유형의 누적 필터링을 사용하면 대화 흐름의 각 단계에서 관심 있는 데이터의 범위를 쉽게 좁힐 수 있습니다.
특정 날짜 범위에 대해 깔때기형을 실행하면 시스템은 각 단계의 사용자 수를 보여주는 다음 메트릭을 표시합니다.
지정된 대화 플로우를 사용한 사용자의 백분율과 수입니다.
깔때기형에 지정된 다음 대화 단계로 진행한 사용자의 백분율과 수입니다.
특정 대화 단계에서 이탈한 사용자의 비율입니다.
플로우에서 지정된 모든 대화 단계를 완료한 사용자의 백분율과 수입니다.
사용자가 대화 플로우에서 나간 가장 큰 이탈점 또는 단계입니다.
깔때기형의 각 단계는 다음으로 구성됩니다.
필드: 단계가 평가되는 항목입니다.
연산자: 선택한 필드를 기반으로 상황에 따라 생성되는 연산자 목록입니다.
값: 선택한 필드를 기반으로 상황에 따라 생성된 텍스트 입력 필드 또는 목록입니다.
깔때기형 사용 사례
관리자가 대화 플로우에서 사용자 쿼리를 처리하는 방법에 가상 에이전트 대한 인사이트를 얻어야 하는 시나리오의 예를 생각해 보십시오. 대화 플로우의 효율성을 검토하기 위해 관리자는 다음과 같은 정보를 살펴볼 수 있습니다.
과 상호작용한 사용자의 비율 또는 수입니다 가상 에이전트.
과 상호작용 가상 에이전트한 사용자 중에서 대화 중에 주제의 특정 노드를 팔로우한 사용자의 백분율 또는 수입니다.
특정 노드를 사용한 사용자 중에서 라이브 에이전트로 이전을 요청한 사용자 수입니다.
예를 들어 소프트웨어 액세스를 제공하는 대화형 플로우에서 메트릭을 가져오는 방법은 다음 깔때기형을 참조하십시오.그림 2. 깔때기형
여기서 퍼널에는 세 가지 필터링 단계가 있습니다.
1단계에서는 와 가상 에이전트상호 작용하는 동안 소프트웨어 액세스 주제를 따른 사용자를 가져옵니다.
1단계에서 검색된 사용자 중 2단계는 드라이브 플로우 실행 노드에서 드라이브 액세스를 요청한 사용자를 가져옵니다.
2단계에서 검색된 사용자 중 3단계에서는 라이브 에이전트로 이전을 요청한 사용자를 가져옵니다.
깔때기형에 대한 메트릭
깔때기형을 사용하면 대화 플로우를 쉽게 필터링하고 정보를 메트릭으로 가져올 수 있습니다. 메트릭은 대화 플로우의 각 단계에서 활성 상태인 사용자의 백분율 또는 수를 나타냅니다.
깔때기형 사용에서 파생된 성과 메트릭을 기반으로 대화 플로우를 개선할 수 있습니다. 메트릭은 사용자 쿼리를 더 잘 처리할 수 있도록 가상 에이전트 대화 플로우를 개선할 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
그림 3. 깔때기형에 대한 메트릭
깔때기형 사용의 다른 이점
이전 및 현재 대화 플로우의 성과를 비교할 수 있습니다. 깔때기형은 지정된 날짜 범위에 대한 메트릭을 표시합니다. 또한 지정된 시작 날짜 이전의 날짜 범위에서 동일한 일수를 비교하는 방법을 보여 줍니다. 모든 단계를 거친 사용자의 증가 또는 감소를 알 수 있습니다.그림 4. 이전 메트릭
깔때기형 데모 깔때기형에 대한 개요를 보려면 이 비디오를 시청하십시오.
