Registerkarte „Wert“ im Dashboard „Bewertung“

Die Wert Auf der Registerkarte im AuswertungsDashboard werden der Wert, die Effizienz und die Zeitersparnisse des Virtual Agent angezeigt. Die Informationen auf dieser Registerkarte geben Ihnen eine transparente und zuverlässige Schätzung des vom Virtual Agent bereitgestellten Werts, wobei der Schwerpunkt auf einer qualitätsangepassten Berechnung der Zeitersparnis für Anwender liegt.

Die Wert Die Registerkarte zeigt eine robuste und realistische Bewertung des Werts des Virtual Agent. Durch die Integration von Stichproben für Skalierbarkeit, gleitenden Durchschnitten für Stabilität und einem Qualitätsgewichtungs-Framework für Geschäftsrelevanz geben die resultierenden Metriken die Auswirkung der Automatisierung und Zeitersparnis für die Organisation.

Die folgenden Widgets sind verfügbar:

• Konversationen insgesamt: Zeigt das Gesamtvolumen der mit dem Virtual Agent initiierten Konversationen für den ausgewählten Datumsbereich an. Diese Metrik ist ein direkter Indikator für die Anwenderinteraktion und die Nutzung von Virtual Agent.
• Geschätzte Gesamtstunden: Zeigt die kumulative, qualitätsangepasste Zeit an, die Anwender bei der Interaktion mit dem Virtual Agent einsparen.
• Geschätzte VA-Effizienz (%): Berechnet als Verhältnis der geschätzten Gesamteinsparung von Stunden zur Gesamtdauer aller Konversationen (geschätzte Zeitersparnisse/Gesamtkonversationszeit). Die Schätzung gibt an, wie effektiv Konversationszeit in Wert konvertiert wird.
• Anzeigen nach Chatgröße: Die Anzeigen zeigen eine Aufgliederung der geschätzten Gesamteingesparten Stunden, segmentiert nach der Größe der Konversation (lang, Mittel und kurz).

  Konversationen werden basierend auf ihrer Größe segmentiert, um den Aufwand genau mit dem Wert zu korrelieren. Das Prinzip besteht darin, dass längere, komplexere Chats, die Probleme erfolgreich lösen, mehr Zeit sparen als kürzere, einfachere.

  • Große Konversationen: Konversationen mit mehr als 10 Nachrichten des Anwenders.
  • Mittelgroße Konversationen: Konversationen mit mehr als 4, aber weniger als 10 Nachrichten vom Anwender.
  • Kleine Konversationen: Konversationen mit maximal 4 Nachrichten des Anwenders.
  Hinweis:

  Aktualisieren Sie die Eigenschaft, um die Definition kleiner, mittlerer und großer Konversationen zu ändern sn_na_conv_eval.value_chat_classifier. Weitere Informationen finden Sie unter Mit dem AuswertungsDashboard installierte Komponenten.
• Wertberechnungen: Zeigt die gesparte Menge basierend auf der Anzahl der gesparten Stunden und dem Stundensatz an.

  

• Anwenderakzeptanzpunktzahl: Die durchschnittliche Zufriedenheitspunktzahl, die vom Konversationsauswerter abgeleitet wurde und zur einfachen Interpretation auf 100 skaliert wurde. Diese Punktzahl spiegelt die allgemeine Anwenderwahrnehmung der Qualität der Unterstützung des Virtual Agent wider.

  Wöchentlicher Anwenderakzeptanztrend

  

  Das Liniendiagramm verfolgt die Anwenderakzeptanzpunktzahl im Laufe der Zeit und bietet wöchentliche Einblicke in die Entwicklung der Anwenderzufriedenheit.

• Wöchentliche Effizienztrends:

  

  

Die wöchentlichen Effizienztrenddiagramme zeigen den wöchentlichen Trend der Metrik für die geschätzte Effizienz (%) an, weiter aufgeschlüsselt nach Chatgröße und Inhaltstyp ( Knowledge Base(KB) artikel oder Servicekatalogelement), die während der Konversation verwendet werden.

Hinweis:

Punktzahlen der Konversationsauswertung werden am Bewertungsdatum und nicht am tatsächlichen Konversationsdatum markiert. Daher werden ältere oder historische Chatpunktzahlen für die Wertberechnung ab dem Tag der Auswertung und nicht ab dem Erstellungsdatum der Konversation berücksichtigt.

Berechnung der geschätzten Gesamtstunden

Die berechnete geschätzte Gesamtstunden ist das Ergebnis eines mehrstufigen täglichen Prozesses, der die Rohzeit basierend auf der Qualität der Interaktion anpassen soll. Sie wird anhand der folgenden Schritte berechnet:

1. Datenstichprobe für Qualitätsbewertung.

   Um die Anzahl der Assists zu begrenzen, wird nicht jede Konversation ausgewertet. Stattdessen wird ein täglicher Stichprobenprozess verwendet.

   • Stichprobengröße: 10 % aller Konversationen werden für die Auswertung vom vorherigen Tag ausgewählt.
   • Tägliche Obergrenze: Das Beispiel ist auf maximal 50 Konversationen täglich begrenzt.
   • Analytischer Datensatz: Um stabile Muster in Virtual Agent-Qualität zu identifizieren, wird für diese ausgewerteten Chats ein rollierendes 30-Tage-Fenster verwendet, das einen Datensatz von ungefähr 1.500 ausgewerteten Konversationen (50 Chats/Tag für 30 Tage) zur Analyse erstellt.
2. Tägliche Stichprobe für die Zeitberechnung.
   Unabhängig von der Qualitätsbewertung wird für die Berechnung der Zeitersparnis für einen repräsentativen Datensatz ein größeres Beispiel entnommen, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen.

   • Stichprobengröße: Pro Tag wird zufällig ein Beispiel von 1.000 Konversationen ausgewählt.
   • Prognose: Die anhand dieser Stichprobe berechneten Zeitersparnisse werden dann hochskaliert, um die gesamte Population der Konversationen für diesen Tag darzustellen.
3. Kategorisierung der Konversationsqualität.

   Jeder der ca. 1.500 Konversationen im 30-tägigen analytischen Datensatz wird vom Konversationsauswerter eine Qualitätspunktzahl zugewiesen. Basierend auf der Punktzahl wird die Konversation in eine von fünf Zufriedenheitsstufen kategorisiert:

   Qualitätskategorie	Punktzahlbereich für Anwenderzufriedenheit
   Äußerst zufrieden	4.5–5.0
   Zufrieden	3.5–4.5
   Durchschnitt	2.5–3.5
   Nicht zufrieden	1.5–2.5
   Äußerst unzufrieden	1.0–1.5

4. Projizieren von Qualitätspunktzahlen auf die tägliche Stichprobe.

   Möglicherweise gibt es nicht für jeden der 1.000 täglichen Chats (aus Schritt 2) eine Qualitätspunktzahl. Zur Lösung dieses Problems wird die Qualitätsverteilung aus dem 30-tägigen analytischen Datensatz auf die tägliche Stichprobe projiziert.

   1. Rollierende Durchschnitte berechnen: Aus den ~1.500 ausgewerteten Chats wird die prozentuale Verteilung der gesamten Chatzeit über die fünf Qualitätskategorien für jedes Segment berechnet.

      Zum Beispiel für alle kurzen Chats oder für alle Chats, die einen KB-artikel aufgerufen haben. Angenommen, die 30-Tage-Analyse kurzer Chats zeigt, dass ihre Gesamtdauer 100 Minuten betrug. Wenn 25 dieser Minuten aus Chats stammen, die als äußerst zufrieden bewertet wurden, hat die Kategorie „äußerst zufrieden“ für kurze Chats eine zeitbasierte Punktzahl von 25 %.

   2. Durchschnittswerte auf die tägliche Stichprobe anwenden: Die täglichen Stichprobenchats von 1.000 werden nach ihrem Segment gruppiert (z. B. nach Chatgröße). Die gleitenden durchschnittlichen Prozentsätze werden dann auf die Gesamtzeit dieser Gruppen angewendet.

      Wenn beispielsweise die 1.000 täglichen Beispielchats 400 kurze Chats mit einer Gesamtdauer von 4.000 Minuten enthalten, wird der berechnete gleitende Durchschnitt verwendet, um zu prognostizieren, dass 25 % der Zeit (1.000 Minuten = 4000 Minuten * 25 %) von äußerst zufriedener Qualität waren. Die Berechnung wird für alle Qualitätsstufen und alle Segmente wiederholt.

5. Qualitätsanpassungsgewichtungen werden angewendet.

   Um die rohe Konversationszeit in ein realistisches Maß für die Zeitersparnis umzuwandeln, wird auf die voraussichtliche Zeit in jeder Qualitätskategorie eine Gewichtung angewendet. Die Zeit aus Interaktionen mit niedriger Qualität trägt wenig bis zu keinen Einsparungen bei, während die Zeit aus Interaktionen mit hoher Qualität 100 % der Dauer zu Einsparungen beiträgt.

   Konversationsqualitätskategorie	Gewichtung auf Zeit angewendet
   Äußerst zufrieden	1,0 (100 %)
   Zufrieden	0.5 (50%)
   Durchschnitt	0,25 (25 %)
   Nicht zufrieden	0.1 (1%)
   Äußerst unzufrieden	0,0 (0 %)

   Beispiel Fortsetzung: Die in Schritt 4 berechneten 1.000 Minuten äußerst zufriedener Zeit werden mit einer Gewichtung von 1,0 multipliziert, was zu einer geschätzten Zeitersparnis von 1.000 Minuten führt. Wenn weitere 500 Minuten als zufrieden prognostiziert würden, würden sie 500 * 0,5 = 250 Minuten Zeitersparnis beitragen.

6. Skalierung der Beispieleinsparungen auf die Gesamtpopulation.

   Die angepasste Zeitersparnis wird für das Chat-Beispiel 1.000 berechnet. Um die endgültige tägliche Schätzung zu erhalten, wird diese Zahl so skaliert, dass sie alle Konversationen für diesen Tag widerspiegelt.

   Skalierungsfaktor = (Gesamtzahl der Konversationen für den Tag) / (1000)

   Endgültige tägliche Zeitersparnis = (angepasste Zeitersparnis aus Beispiel) * (Skalierungsfaktor)

7. Wöchentliche Zusammenfassung:

   Die täglichen endgültigen täglichen Zeitersparnisse werden wöchentlich zusammengefasst, um sie in den Trenddiagrammen des Dashboards anzuzeigen.

Wichtig:

Nur die Chatzeit vor dem ersten Aufruf des Servicemitarbeiters wird für die Berechnung des Werts berücksichtigt. Dies ist die Zeit, die der Anwender mit dem Virtual Agent interagiert hat. Die Chatzeit mit dem Servicemitarbeiter wird bei der Wertberechnung nicht berücksichtigt.

Wenn Daten im Dashboard nicht aktualisiert werden, führen Sie die folgenden Schritte aus.

Erforderliche Rolle: Administrator

1. Navigieren zu Alle > Systemdefinitionen > Geplante Aufgabenan.
2. Suchen Sie nach , und wählen Sie aus CE Populate Value Aggregates Chats - DailyGeplante Aufgabe.
3. Legen Sie es als fest Aktiv .
4. Führen Sie die geplante Aufgabe aus.
5. Navigieren zu Alle > Platform Analytics > Platform Analytics-Verwaltung > Datenerfasser > Aufträgean.
6. Suchen Sie nach , und wählen Sie aus „[Konversationsauswerter] Tägliche Datensammlung Der Auswertungspunktzahl Geplante Aufgabe.
7. Führen Sie den Auftrag aus.
8. Überprüfen Sie im Abschnitt zugehörige Listen Auftragsprotokolle Registerkarte, um zu sehen, ob die Daten erfolgreich erfasst wurden.

Zugehörige Konzepte

• Referenzen des Auswertungsdashboards