bot_jp
分析指標▶︎ 自己学習ファネル指標: データソース、トピック、FAQ、使用状況▶︎ 使用状況分析指標: チケット、有人対応への転送率操作手順① ログイン後、左側のサイドバーで「データ分析」をクリックし、「AI自己学習パフォーマンス」を選択します。② ここでは、自己学習の時間で絞り込むことができます。③ ここでは、ユーザーメッセージのソースチャネルで絞り込むことができます。④ ここでは、対応するインテントで絞り込むことができます。⑤ ナレッジカテゴリで絞り込みます。⑥ 製品モデルで絞り込みます。
ナレッジの品質と利用状況を確認し、最適化が必要なナレッジを特定します。操作手順① ログイン後、左側のサイドバーで「データ分析」をクリックし、「ナレッジ利用分析」を選択します。② ここでは、ナレッジを更新時間で絞り込むことができます。③ ここでは、ユーザーメッセージのソースチャネルで絞り込むことができます。④ ここでは、ナレッジソースで絞り込むことができます。⑤「ダウンロード」をクリックし、ポップアップウィンドウで「実行」を選択すると、「ダウンロードセンター」でデータ情報を表示できます。これには以下のフィールドが含まれます。
タグデータ分析AIタグは、受信トレイやローカルファイル内のメッセージにラベルを付け、すべてのユーザーメッセージを構造化することで、ビジネス上の課題や機会に関する洞察を提供し、プライベートデータの分析を容易にします。操作手順ステップ1：「AIテスト」機能を見つける「レポート」>「タグデータ分析」に移動し、「AIテスト」をクリックします。エントリーポイント1：AIタグホームページ**エントリーポイント2：タグ設定 > AIテストステップ2：AIテストを開始するデータソースを選択する： 分析したいデータを選択します。(1) 受信トレイの履歴： 受信トレイの過去の会話に対してタグをテストし
ユーザー満足度分析この分析モジュールでは、「Solvea」と有人カスタマーサービスエージェントのサービス品質を比較することができます。 比較を通じて、データに基づき標準化された問題に対応するAIの効率性の高さを特定すると同時に、複雑な感情や問題に対応する有人カスタマーサービスのスキルも把握できます。これにより、「Solvea」のタスク処理におけるSOP（標準作業手順書）を改善し、人とAIの協業体制を構築するための意思決定基盤を提供します。最終的に、カスタマーサービスシステム全体の効率性向上と、精緻なオペレーションへのアップグレードを促進します。指標ディメンション▶︎ チャットID :会話を区別
受信メッセージの意図分析この機能は、ユーザーメッセージの様々な意図（目的）ごとに、チケットの件数と「Solvea」の処理率を分析します。各意図のチケットが占める割合を把握することで、ユーザーが最も関心を寄せている共通の課題を特定できます。また、AIが各意図や問題に対してどれだけ効果的に対応できているかの違い、関連問題の季節的な変動、そして処理率の周期的な変化を観察するのにも役立ちます。これにより、インテリジェントサービスの高度化に向けた意思決定を支援します。分析指標► 総チケット件数:この意図カテゴリに該当するサービスリクエストの総数。► AI返信件数 / 返信率:AIが返信したチケットの件数
「Solvea」が問題のあるチケットの割合と件数を特定します。日付を指定することで、様々なチャネルからの会話やメッセージを分析できます。総会話数サンプリング会話数サンプリング結果問題発生率コンプライアンス問題の実績品質チェック項目の実績分布品質チェック項目の実績推移操作ガイド① ログイン後、左側のサイドバーにある「データ分析」をクリックし、「問題件数」を選択します。遷移先のページに、「Solvea」が問題ありと特定したチケットの指標が表示されます。② ここでは、「Solvea」の対応時間で絞り込みができます。③ ここでは、「Solvea」のメッセージの流入チャネルで絞り込みができます。④ ここ
Solveaが人的カスタマーサービスへ転送したチケットを分析します。分析指標► オペレーター転送率► 総チケット量への影響► チケットデータパフォーマンス（過去4週間）インサイト分析► **オペレーター転送率：**量を比較し、急増または急減した週を特定します（例：W23週にチケット量が どの週/どの種類のチケットでオペレーターへの転送が急増しているかを特定します（例：「返2倍になった）。原因がイベント/アクティビティである場合、イベント前にイベント関連のQ&AをAIに追加します。► チケットデータパフォーマンス（過去4週間）： 週次チケット量の変化トレンドを表示します（例：金」タイプの
分析指標全チケットにおけるSolveaが正常に応答したメッセージを分析し、対話におけるAIパフォーマンスを確認します。▶︎ メッセージディメンション： 総メッセージ数、Solvea処理メッセージ数、人的カスタマーサービス処理メッセージ数▶︎ チケットディメンション： 総チケット数、AI応答数、AI処理数、オペレーターへ転送数▶︎ メッセージデータパフォーマンス（過去4週間）： 週次データおよび前週比（WoW）比較▶︎ チケットデータパフォーマンス（過去4週間）： 週次データおよび前週比（WoW）比較ビジネスインサイトI. 基本的な運用状況診断業務アクティビティ分析： 選択した期間内の総メッセー