在智能客服的世界里，数据不仅是记录，更是优化服务、提升AI能力的关键。为了帮助企业更高效地掌控AI表现，我们对数据报表能力进行了全面升级，推出全新的AI回复能力报表、用户满意度报表、AI质检报表、知识使用报表，并实现与核心数据管理功能的无缝联动。让数据不再只是静态指标，而成为驱动智能客服持续优化的引擎。
从左侧导航栏进入“数据分析板块”，查看最近一个月的bot表现情况。sunny
AI回复能力报表，全面剖析智能客服表现
AI在对话中的表现如何？客服团队如何优化AI能力，提高自动回复的精准度？本次更新的AI回复能力报表，通过更丰富的数据维度与灵活的分析方式，帮助企业深入剖析AI的实际表现：
- AI所处理消息
- 以消息的维度，查看AI回复消息的占比（AI回复的消息数量/收到的用户总消息数量）
- 转人工工单
- 以工单的维度，查看AI缺知识转人工或由于设置流程转人工的工单占比（转人工的工单数/所有工单数）
- AI质检
- AI抽检问题工单占比，评估AI回复表现（有问题的工单/抽检工单总数）
- Agent数据分析
- Agent执行情况及AI处理率，检测Agent表现
- 意图数据分析
- 统计用户来信意图及AI处理率
所有分析模块均支持对不同维度的数据进行交叉分析，还可深入下钻查看具体的AI回复内容，快速识别优化方向；
AI在整体客服体系中的占比有多少？是否真正帮助降低了人工负担？通过数据直观衡量AI的服务价值。
用户满意度报表：量化用户体验，驱动客服升级
客户的声音是优化客服体验的关键，我们全新推出用户满意度报表，结合NPS（净推荐值）分析方法，让客服团队精准把握客户对AI及人工客服的满意度情况：
✅ 自动收集用户反馈，减少人工干预，让数据更具客观性。
✅ AI vs 人工客服满意度对比，分析AI的表现是否达标，是否需要调整AI策略。
✅ 多维数据展示，帮助企业快速定位问题，优化客服流程，提升整体客户体验。
知识使用报表
统计报表，我们可以看到常被 AI 召回的热点知识，以及转人工率等指标信息。您可以基于这些信息快速定位「热点知识」，维护「转人工率」偏高、用户体验不佳的知识。
帮助企业优化质量差的知识，让Soleva的表现更上一层楼。
