Auswertungen werden aktiviert

  • Freigeben Version: Zurich
  • Aktualisiert 2. September 2025
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Bewerten Sie zufällige Konversationen, indem Sie die kontinuierliche Überwachung aktivieren.

    Aktivieren Sie Auswertungen, und legen Sie die Anzahl der täglich durchzuführenden Auswertungen fest:
    1. Navigieren zu Alle > Prozessautomatisierung > Flow Designer Und wählen Sie aus Flows .
    2. Wählen Sie den Flow „Auswertung ausführen“ aus.
    3. Wählen Sie Aus Bearbeiten Sie den Flow .
    4. Wählen Sie Aktivieren.

      Aktivieren Sie den Flow „Auswertung ausführen“.

    5. Navigieren zu Alle > Systemeigenschaften > Alle Eigenschaftenan.
    6. Suchen Sie nach der Eigenschaft, und wählen Sie sie aus sn_na_conv_eval.maxEvaluateCount .
    7. Aktualisieren Sie Wert Feld zum Festlegen der maximalen Anzahl von Konversationen, die täglich ausgewertet werden sollen.

      Aktualisieren Sie das Wertfeld.

    8. Wählen Sie Speichern.
    Hinweis:
    • Wenn Sie einige der Auswertungsparameter basierend auf Ihren Anforderungen konfigurieren möchten, finden Sie unter Auswertungen werden konfiguriert.
    • Wenn Sie Verlaufsdaten importieren möchten, die ausgewertet werden sollen, müssen Sie Batch-Auswertungen ausführen, indem Sie den Flow Batch-Auswertung ausführen aktivieren. Weitere Informationen zum Batch-Auswertungsworkflow finden Sie unter Auswertungs-Flow für Batch-Auswertungen.

    Bewertungs-Dashboard vs.. Konversationseinblicke

    Sie können das Bewertungs-Dashboard und die Anwendung Conversation Insights (CI) zusammen verwenden, um ein vollständiges Bild der Effektivität von Virtual Agent zu erhalten, von der Systemleistung bis zur Zufriedenheit der Endanwender.

    Weitere Informationen zu Konversationseinblicken finden Sie unter Konversationseinblicke.

    Vom AuswertungsDashboard erfasste Metriken Von Konversationseinblicken erfasste Metriken

    Das Bewertungs-Dashboard bietet granulare Diagnoseerklärungen, die dazu beitragen, das Virtual Agent-Design, die Dialog-Flows und die Modellgenauigkeit zu verbessern. Bewertet die Leistung anhand von Dimensionen, die für den Erfolg und die Vertrauenswürdigkeit von Aufgaben entscheidend sind. Beispiel: „Funktioniert das System ordnungsgemäß und führt die erwartete Aufgabe aus?“

    • Absichtserkennung: Ob der Virtual Agent das primäre Ziel des Anwenders richtig interpretiert.
    • Slot-Ausfüllung: Genauigkeit der Extraktion strukturierter Eingaben, die zum Abschließen von Aufgaben erforderlich sind.
    • Prägnanz: Vermeidung ausführlicher oder sich wiederholender Antworten.
    • Kohärenz: Logischer Flow und Organisation der Antworten des Virtual Agent.
    • Wahrhaftigkeit: Stellt sicher, dass Antworten auf Kontext oder Wissensquellen beruhen und nicht halluziniert werden.
    • Kontextaufbewahrung: Fähigkeit des Virtual Agent, frühere Anwendereingaben in derselben Sitzung zu speichern.
    • Vermeidung von Stillstandszeiten: Erkennt Schleifen, in denen der Virtual Agent bei wiederholten Fragen oder Antworten feststeckt.
    • Anwenderzufriedenheit (Proxy): Korreliert kritische Fehler (z. B. Absichtserkennung oder Slot-Ausfüllung) mit wahrscheinlich negativer Anwenderwahrnehmung.

    Konversationseinblicke konzentrieren sich auf die Messung der Kundenzufriedenheit und des Aufwands. Es verwendet abgeleitete Kundenzufriedenheit (CSAT) und unterstützende Signale, um zu zeigen, wie Endanwender ihre Interaktion mit dem Virtual Agent wahrnehmen. Beispiel: „Ist der Endanwender mit der Leistung des Virtual Agent zufrieden?“

    • Abgeleitete CSAT: Zusammengesetzte Punktzahl (1–5) zur Schätzung der Gesamtzufriedenheit mit der Konversation.
    • Aufwandspunktzahl: Misst, wie viel Arbeit der Anwender leisten musste (niedrig/Mittel/hoch), basierend auf Übertragungen, Eskalationen, wiederholter Datenerfassung oder Wartezeiten.
    • Lösung: Verfolgt, ob das Problem des Anwenders vollständig, teilweise oder nicht gelöst wurde.
    • Frustration: Erkennt explizite Anzeichen von Anwenderfrustration, z. B. unhöfliche Sprache, Sarkasmus oder Beschwerden über Schwierigkeiten.
    • Verwirrung: Identifiziert Missverständnisse zwischen dem Anwender und Virtual Agent oder dem Servicemitarbeiter.
    • Übertragungen und Eskalationen: Kennzeichnet, wenn eine Konversation an einen anderen Service Desk-Mitarbeiter, ein Team oder einen anderen Vorgesetzten weitergeleitet wird.
    • Einfühlungsvermögen: Bewertet, wie höflich, personalisierbar und unterstützend der Virtual Agent oder der Servicemitarbeiter war (niedrig/Mittel/hoch).
    • Nächste Schritte: Misst, wie klar der Virtual Agent oder der Servicemitarbeiter Ergebnisse, Anweisungen oder Folgeaktionen erklärt hat (niedrig/Mittel/hoch).
    Zusammen bieten das Bewertungs-Dashboard und Konversationseinblicke einen zusätzlichen Wert für Virtual Agent-Implementierungen.
    • Konversationseinblicke bieten eine leichte, kostenfreie Ansicht der Kunden-Experience für alle Konversationen.
    • Das Bewertungs-Dashboard bietet granulare, aufgabenfokussierte Diagnosen, die gezielte Verbesserungen des Designs und der Leistung von Virtual Agent ermöglichen.
    • Konsolidiert in KI Agent Analytics und KI-Kontrollstelle Dashboards, diese Metriken bieten Anwendern ergänzende Ansichten zur Integrität des Virtual Agent-Systems und zur Zufriedenheit der Endanwender.