アシスタントアナリティクスの [感情] ページ

顧客満足度 (推定 CSAT) スコアと、共感、フラストレーション、混乱、アシスタントとの会話からの転送とエスカレーションなどの CSAT 要素を通じてユーザーの感情を分析し、ユーザーインタラクションの品質を向上させます。

感情ダッシュボードページでは、ユーザーの満足度、感情的なフィードバック、共感レベル、会話の結果に関連するメトリクスが集計されます。これらのメトリクスにより、推定 CSAT の監視、転送とエスカレーションの追跡、共感の分布の分析、否定的な感情の傾向のレビューを行うことができます。これらのメトリクスからのインサイトは、アシスタントの動作、応答品質、および全体的なユーザーエクスペリエンスに対する的を絞った改善をサポートします。

図 : 1. アシスタントアナリティクスの感情ダッシュボードページ

[感情] ページの可視化は、次のことに役立ちます。

• ユーザーの満足度と感情の傾向を監視して、アシスタントのインタラクションの強みと改善領域を特定します。
• 感情的なフィードバックと共感のレベルを追跡することで、フラストレーション、混乱、その他の否定的な感情に対処できるようになります。
• 会話の結果と推奨される次のステップを分析して、アシスタントの最適化をガイドし、解決率を向上させます。

全体的な感情

ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲の分析された会話の全体的な平均推定 CSAT スコアが表示されます。CSAT スコアは 0 から 5 までのスケールで測定され、0 は最低の満足度を表し、5 は最高の満足度を表します。このメトリクスを使用して、感情の経時的な変化を追跡し、アシスタントの更新の影響を評価します。

図 : 2. 全体的な感情

分析された会話

ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲で感情が分析された会話の合計数が表示されます。この数値は、CSAT スコアをサポートするデータの幅を示します。

図 : 3. 分析された会話

高い共感率

ダッシュボードのこの領域には、アシスタントの応答で高い共感が検出された会話の割合が表示されます。これは、(共感度の高い会話の数)/(分析された会話の合計数)) x 100 として計算されます。高い共感率は、アシスタントがユーザーのクエリに共感して応答する能力を示します。

図 : 4. 高い共感率

ネガティブな感情を伴う会話

ダッシュボードのこの領域には、混乱やフラストレーションに関する否定的な感情的フィードバックが検出された会話の割合が表示されます。これは ((フラストレーションまたは混乱のある会話の数)/(分析された会話の合計数)) x 100 として計算されます。このメトリクスは、アシスタントのインタラクションにおける否定的な体験の蔓延を浮き彫りにします。このメトリクスを使用して、ターゲットを絞ったアシスタントの改善を通じて否定的な感情率を監視し、低減します。

図 : 5. ネガティブな感情を伴う会話

一定期間における平均推定 CSAT

ダッシュボードのこの領域には、選択したデータ範囲での推定 CSAT スコアの日次平均が表示されます。CSAT スコアは 0 から 5 までのスケールで測定され、0 は最低の満足度を表し、5 は最高の満足度を表します。このグラフは、ユーザーの感情の改善または低下の期間をハイライト表示します。

図 : 6. 一定期間における平均推定 CSAT

一定期間における転送とエスカレーション

ダッシュボードのこの領域では、ライブエージェントに転送またはエスカレートされた会話の数を追跡します。傾向ラインにカーソルを合わせると、特定の日にライブエージェントに転送またはエスカレートされた会話の数が表示されます。このグラフは、アシスタントが人間の介入を必要とする頻度を説明するのに役立ちます。

図 : 7. 一定期間における転送とエスカレーション

平均推定 CSAT (仮想エージェント)

ダッシュボードのこの領域には、選択した期間の仮想エージェントインタラクションの平均推定 CSAT スコアが表示されます。仮想エージェントとライブエージェントの両方が関与する会話の場合、このスコアには仮想エージェントの CSAT のみが反映されます。5 段階評価で採点され、0 = 最も不満、5 = 最も満足。このメトリクスを使用して、アシスタントのパフォーマンスをベンチマークし、満足度が最も低い改善に優先順位を付けます。

図 : 8. 平均推定 CSAT (仮想エージェント)

平均推定 CSAT (ライブエージェント)

ダッシュボードのこの領域には、選択した期間のライブエージェントインタラクションの平均推定 CSAT スコアが表示されます。仮想エージェントとライブエージェントの両方が関与する会話の場合、このスコアはライブエージェントの CSAT のみを反映します。5 段階評価で採点され、0 = 最も不満、5 = 最も満足。このメトリクスを使用して、アシスタントのパフォーマンスをベンチマークし、満足度が最も低い改善に優先順位を付けます。

図 : 9. 平均推定 CSAT (ライブエージェント)

平均推定 CSAT (セッション)

ダッシュボードのこの領域には、選択した期間に仮想エージェントまたは仮想エージェントとライブエージェントの組み合わせによって処理されたすべてのインタラクションの平均推定 CSAT スコアが表示されます。5 段階評価で採点され、0 = 最も不満、5 = 最も満足。

図 : 10. 平均推定 CSAT (セッション)

推奨されるアシスタントの次のステップ

ダッシュボードのこの領域には、次に何が起こるか、またはユーザーが何をすべきかをアシスタントがどの程度明確に説明したかが表示されます。低:明確なガイダンスが提供されなかった会話。中:何らかのガイダンスが提供された会話。高:明確で完全なガイダンスが提供された会話。

図 : 11. 推奨されるアシスタントの次のステップ

会話インサイトで推定される解決ステータス

ダッシュボードのこの領域には、ユーザーの問題が解決された会話が表示されます。はい:アシスタントがユーザーのニーズを満たした会話。いいえ:アシスタントがユーザーのニーズを満たしていない会話。不明:解決ステータスを特定できなかった会話。

図 : 12. 会話インサイトで推定される解決ステータス

共感レベルの一定期間における分布

ダッシュボードのこの領域には、選択した日付範囲におけるアシスタントの応答における共感レベル (高、中、低) の分布が表示されます。このチャートを使用して、アシスタントのインタラクションの心の知能指数を評価し、改善をターゲットにします。

図 : 13. 共感レベルの一定期間における分布

一定期間における否定的な感情フィードバック

ダッシュボードのこの領域では、アシスタントとの会話における否定的な感情やフラストレーションや混乱などに関連するフィードバックを追跡します。このグラフは、否定的なユーザーエクスペリエンスの傾向を特定し、否定的なフィードバックを減らすために必要な手順を実行するのに役立ちます。

図 : 14. 一定期間における否定的な感情フィードバック