Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter

Vorschau

Diese Funktion unterliegt den „Bedingungen für Pre-GA-Angebote“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA‑Funktionen stehen in der vorliegenden Form zur Verfügung und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie unter den Beschreibungen der Startphase.

Die Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter ist eine Funktion von Quality AI, die Einblicke in die Leistung von Konversations-Agenten bietet, die mit Dialogflow und Customer Experience Agent Studio erstellt wurden. Customer Experience Agent Studio ist ein Builder für virtuelle Kundenservicemitarbeiter, mit dem Sie asynchrone Multi-Agenten-Systeme mit bidirektionalem Streaming erstellen können.

Plattform ansehen

So rufen Sie die Plattform in der Customer Experience Insights Console auf:

1. Klicken Sie auf Quality AI > Agenten > virtueller Kundenservicemitarbeiter.
2. Wählen Sie einen Agenten aus.

Leistung virtueller Kundenservicemitarbeiter

Die Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter bietet Details zur Leistung virtueller Kundenservicemitarbeiter. Auf der Plattform werden Details zu betrieblichen Messwerten und Quality AI-Messwerten angezeigt.

Betriebliche Messwerte

Auf der Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter werden die folgenden Messwerte als Zahl oder Prozentsatz angezeigt.

• Anzahl der Sitzungen: Gesamtzahl der Unterhaltungen, die von diesem Agenten bearbeitet wurden.
• Eskalationsrate: Prozentsatz der Unterhaltungen, die an einen menschlichen Kundenservicemitarbeiter eskaliert wurden. Dieser Wert wird anhand eines Signals von Dialogflow berechnet.
• Anzahl der Runden pro Sitzung: Durchschnittliche Anzahl der Runden pro Unterhaltung.
• Rate ohne Übereinstimmung: Prozentsatz der Unterhaltungen, die keinem Intent zugeordnet wurden. Dieser Wert gilt nur für flowbasierte virtuelle Agenten.

Auf der Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter wird für jeden der folgenden Messwerte ein Diagramm der Änderung im Zeitverlauf angezeigt.

• Anzahl: Gesamtzahl der Unterhaltungen, die von diesem Agenten bearbeitet wurden.
• Eskalationsrate: Prozentsatz der Unterhaltungen, die an einen menschlichen Kundenservicemitarbeiter eskaliert wurden.

Die Eskalationsrate kann auf folgende Arten berechnet werden:

• Dialogflow: Anhand eines Signals von Dialogflow berechnet.
• Customer Experience Agent Studio: Anhand eines Signals aus dem Customer Experience Agent Studio EndSession Tracing berechnet.

So richten Sie die Eskalationsrate in end_session im Customer Experience Agent Studio ein:

1. Fügen Sie dem Agentenknoten das Tool end_session hinzu. Rufen Sie in Quality AI die Seite Agent auf. Klicken Sie auf Tools , um das Tool end_session aufzurufen.
2. Geben Sie eine Anweisung für den Agenten ein.

Beispiel: Wenn der Kunde nach einem menschlichen Kundenservicemitarbeiter fragt, führen Sie das Tool end_session mit den Argumenten {session_escalated = true} aus.

**Hinweis**: Customer Experience Insights verwendet session_escalated im EndSession-Tracing, um die Eskalationsrate zu berechnen.

• Aufschlüsselung nach Eskalationstyp: Anzahl der Unterhaltungen pro Eskalationsinitiator (Nutzer oder Agent). Die Analyse basiert auf der vordefinierten Frage in der vorgefertigten Scorecard Wer hat die Unterhaltung eskaliert?.
• Ausfallrate von Tools: Prozentsatz der Tool-Aufrufe, die bei allen Verwendungen des Tools in Unterhaltungen für einen bestimmten Agenten im ausgewählten Zeitraum und für das angegebene Unterhaltungsmedium fehlgeschlagen sind.
• Tool-Latenz: Durchschnittliche Latenz eines Tool-Aufrufs bei allen Verwendungen des Tools in den Unterhaltungen für den bestimmten Agenten im ausgewählten Zeitraum und Unterhaltungsmedium.
• Rate ohne Übereinstimmung: Prozentsatz der Unterhaltungen, die keinem Intent zugeordnet wurden. Dieser Wert gilt nur für flowbasierte virtuelle Agenten.

Aufschlüsselung der End-to-End-Latenz (E2E)

Die End-to-End-Latenz (E2E) ist die Zeit zwischen dem Ende einer Äußerung des Nutzers und dem Beginn der folgenden Äußerung des Agenten. Die Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter berechnet die E2E-Latenz für jede Interaktion zwischen Nutzer und Agent in Chat- und Sprachunterhaltungen.

Auf der Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter wird ein Diagramm mit dem Titel „Aufschlüsselung der E2E-Latenz“ angezeigt, das die E2E-Latenz auf Äußerungsebene veranschaulicht. Auf der y-Achse wird die Zeit in Schritten von 50 Millisekunden angezeigt. Die x-Achse zeigt, dass Sie die E2E-Latenz für Tools, das Large Language Model (LLM) und die Text-to-Speech-Funktion (TTS) aufrufen können. Außerdem wird die E2E-Latenz im Diagramm als separate Balken für drei Perzentilkategorien angezeigt: P50 ist das 50. Perzentil, P90 das 90. Perzentil und P99 das 99. Perzentil. Wenn die P99-Latenz des LLM beispielsweise 5 Sekunden beträgt, bedeutet das, dass 99% der LLM-Latenzwerte auf Äußerungsebene weniger als 5 Sekunden betragen.

Aufschlüsselung nach Eskalationstyp

Die Aufschlüsselung nach Eskalationstyp zeigt die Anzahl der Unterhaltungen für jeden Eskalationsinitiator: Nutzer oder Agent. Quality AI ermittelt den Eskalationsinitiator, indem die vordefinierte Frage Wer hat die Unterhaltung eskaliert? beantwortet wird. Sie können einen Eskalationsinitiator auswählen, um eine Liste der Unterhaltungen mit diesem Initiator aufzurufen.

Tools

Tool-Messwerte werden für Tools für Konversations-Agenten berechnet. Aggregierte Messwerte wie Tool-Latenz und Ausfallraten helfen Bot-Entwicklern, Leistungsengpässe in Unterhaltungen zu erkennen.

Quality AI-Messwerte

Auf der Plattform für virtuelle Kundenservicemitarbeiter werden die folgenden Quality AI-Messwerte angezeigt.

• Qualitätsfaktor: Durchschnittlicher Qualitätsfaktor pro Scorecard für Unterhaltungen, die von diesem Agenten bearbeitet wurden.
• Gesamtstimmung: Durchschnittlicher Stimmungsfaktor für Unterhaltungen, die von diesem Agenten bearbeitet wurden.
• Aufschlüsselung nach Stimmung: Ein farblich gekennzeichnetes Balkendiagramm, das die Anzahl der Unterhaltungen dieses Agenten pro Stimmungskategorie auf Unterhaltungsebene veranschaulicht: negativ, neutral oder positiv.
• Ergebnis der Unterhaltung: Anzahl der Unterhaltungen für jedes mögliche Ergebnis.
• Sentiment nach Erkennung: Aufschlüsselung der Anzahl der Unterhaltungen pro Stimmungskategorie auf Unterhaltungsebene für diesen Messwert.

Auf der Plattform werden auch Diagramme der Änderung im Zeitverlauf für die folgenden Quality AI-Messwerte angezeigt.

• Qualitätsfaktor: Prozentsatz der Qualitätsfaktoren für alle Unterhaltungen, die von diesem Agenten bearbeitet wurden.
• Aufschlüsselung nach Score-Kategorie: Qualitätsfaktoren für jede vordefinierte Kategorie: Unternehmen, Compliance, Kunde und alle benutzerdefinierten Kategorien.

Ergebnis der Unterhaltung

Das Diagramm zum Ergebnis der Unterhaltung zeigt die Anzahl der Unterhaltungen, die mit jedem der folgenden möglichen Ergebnisse geendet haben:

• Verworfen
• Teilweise behoben
• Eskaliert
• Zieländerung
• Erfolgreich behoben
• Unbekannt

Sie können die Ergebnisse von Unterhaltungen anhand vordefinierter Fragen in der vorgefertigten Scorecard in Quality AI berechnen.

1. Wenn Sie Ergebnisdaten in diesem Diagramm sehen möchten, führen Sie eine Quality AI-Analyse mit der vorgefertigten Scorecard aus.
2. Klicken Sie auf ein Ergebnis, um eine Liste der Unterhaltungen mit diesem Ergebnis aufzurufen.

Aufschlüsselung nach Stimmung

Nachdem Sie eine Sentimentanalyse für alle Ihre Unterhaltungen ausgeführt haben, zeigt das Diagramm zur Aufschlüsselung nach Stimmung die Anzahl der Unterhaltungen mit einer Gesamtstimmung in jeder Kategorie an: negativ, neutral und positiv.