Explorar informações da conversa
Saiba como as Informações da conversa podem ajudar você a aumentar as informações da conversa com pontuações e fatores de satisfação do cliente inferida (CSAT) baseados em IA.
Visão geral das Informações da conversa
As Informações da conversa foram projetadas para fornecer pontuações de CSAT inferidas e fatores explicativos para conversas em Virtual Agent e fluxos de trabalho do agente. Ele aproveita a IA para analisar conversas em tempo real e fornece informações acionáveis que ajudam a melhorar Virtual Agent e interações do atendente e fluxos de trabalho do agente.
CSAT inferido é uma pontuação numérica de 1 (menos satisfeito) a 5 (mais satisfeito). É previsto inteiramente a partir de transcrições de conversa em tempo real sem qualquer entrada do usuário. Além da pontuação de CSAT, o modelo também prevê fatores de CSAT que contribuíram para a pontuação de CSAT. Os fatores de CSAT a seguir estão associados à pontuação de CSAT inferida.
- Resolução: Indica se Virtual Agent Ou o agente de IA resolveu com sucesso o problema do usuário sem intervenção humana.
- Confusão: Indica com que frequência o Virtual Agent Ou agente de IA mal compreendido ou falhou ao interpretar a intenção do usuário.
- Esforço: Indica o número de turnos do usuário ou interações necessárias para alcançar uma resolução.
- Empatia: Indica o quão bem o Virtual Agent Ou o agente de IA reconheceu e respondeu ao tom emocional do usuário.
- Próximas etapas: Captura se é Virtual Agent Ou o agente de IA comunicou claramente o que o usuário deve fazer em seguida.
- Frustração: Sinaliza sinais de insatisfação do usuário ou repetidas tentativas com falha durante a interação.
- Transferências e escalações: Rastreia com que frequência o Virtual Agent Ou agente de IA entregou a conversa para um agente humano ou outro sistema.
Pontuações e fatores de CSAT inferidos são calculados para cada conversa. As aplicações de análise conversacional podem aproveitar as pontuações gravadas na tabela Informações da conversa [sn_ci_insights] para criar painéis e fluxos de trabalho personalizados. . Painel de Análise do agente de IA Inclui visualizações com pontuações e fatores de CSAT inferidos por padrão.
O período de retenção de dados da tabela Informações da conversa [sn_ci_insights] é de dois anos. Para obter mais informações sobre como criar painéis personalizados, consulte Create a dashboard with the in-line editor e. Select a table data source for a data visualization.
As informações da conversa também são compatíveis com Serviços de voz Agentes, Now Assist Painel e. Now Assist Virtual Agent.
Para exibir as informações da conversa para Serviços de voz Agentes, acesse painel.
Para exibir as informações da conversa para Now Assist Ou Now Assist Virtual Agent, vá para .
CSAT inferido segmentado por intenção
Use as informações adicionais introduzidas para gerar relatórios sobre o índice de satisfação do cliente inferido segmentado por intenção. Ele fornece melhores informações sobre por que os clientes entram em contato com a marca e como suas necessidades são atendidas. Isso ajuda as empresas a identificar e corrigir rapidamente problemas com suas principais intenções de cliente.
A pontuação do CSAT inferido segmentado por intenção é gerada automaticamente quando os clientes fazem upgrade do app Informações da conversa. É necessário um tamanho de amostra mínimo de 500 conversas para iniciar e amostras de até 2000 registros a cada 15 minutos.
Essas métricas estão disponíveis no Painel de Análise do agente de IA, Na guia Informações, onde você pode encontrar dois novos gráficos.
Fluxo de trabalho de Insights da conversa
O fluxo de trabalho Informações da conversa ilustra como cada interação, seja tratada por Virtual Agent Ou um agente de IA é transformado em informações acionáveis. Você pode alimentar as informações diretamente nos painéis para análise e tomada de decisões. O fluxo de trabalho Informações da conversa mostra a jornada de conversas a informações em painéis.
- Origens da conversa
- Bate-papos com IA do Agentic
- Virtual Agent bate-papos
- Agregação de dados
- Agentic AI e. Virtual Agent As interações são capturadas na tabela de conversa [sys_cs_conversation].
- A transcrição da conversa, incluindo consulta do usuário, resposta do agente, carimbos de data/hora e metadados, como o ID da sessão e o tipo de canal, também são armazenadas na tabela de conversa para processamento.
- Geração de informações
- O modelo analisa a transcrição da conversa.
- Pontuações de CSAT inferidas são geradas para fatores de CSAT, como Empatia, Resolução, Frustração e assim por diante.
- Armazenamento de informações
- Pontuações e fatores de CSAT inferidos são armazenados na tabela Informações da conversa [sn_ci_insights].
- A tabela Informações da conversa atua como um repositório estruturado para as informações extraídas.
- Painéis
- As informações são disponibilizadas para criar painéis e fluxos de trabalho ad hoc.
- Você pode explorar tendências, métricas de desempenho e melhorias de meta com base nas pontuações de CSAT inferidas.
Benefícios do Conversation Insights
| Problema | Solução |
|---|---|
| Pesquisas tradicionais geralmente refletem opiniões extremas e baixas taxas de resposta. | O CSAT inferido ajuda a resolver esse problema usando IA para estimar a pontuação de CSAT para conversas em tempo real, com base na transcrição completa da conversa. Esta pontuação de CSAT pode ajudar a eliminar o viés e reduzir a necessidade de dependência do feedback explícito da pesquisa. |
| O feedback pós-interação atrasa as informações, resultando em indicadores atrasados. | As pontuações de CSAT são geradas imediatamente após a interação, permitindo a detecção mais rápida de problemas e tendências. |
| Falta de informações acionáveis por trás das pontuações de CSAT. | Fatores de CSAT, como Resolução, Empatia, Esforço e assim por diante, explicam a satisfação ou a insatisfação do usuário, ajudando você a direcionar melhorias. |