Centrum Sterowania

Centrum Sterowania to zaawansowany ekran analityczny dla osób, które chcą rozumieć jakość pracy bota, a nie tylko liczbę obsłużonych rozmów. Główne pytanie, na które odpowiada ten ekran: „Co konkretnie zrobić, żeby bot pomagał lepiej?".

Otwierasz je z pozycji Analityka w menu bocznym. Jest dostępne dla administratorów i menadżerów od planu Starter wzwyż.

Pięć metryk u góry

• Łączna liczba eskalacji: ile rozmów trafiło do Twojego zespołu w wybranym okresie.
• Wskaźnik rozwiązań AI: procent rozmów, które bot zakończył sam, bez angażowania konsultanta.
• Pewność AI przy eskalacjach: jak pewny był bot, że w bazie wiedzy jest dobra odpowiedź, liczona tylko dla rozmów przekazanych człowiekowi. Tu pożądane są niskie wartości: oznaczają, że bot słusznie przekazuje rozmowę, gdy w dokumentacji brakuje dobrej odpowiedzi. Wysokie wartości sugerują, że eskalacja nastąpiła z innych powodów, np. przez emocje klienta lub wyraźną prośbę o człowieka.
• Wskaźnik zapobiegania: jak skutecznie nowe artykuły w bazie wiedzy zapobiegają kolejnym eskalacjom dotyczącym tego samego tematu.
• Satysfakcja klientów: udział pozytywnych ocen w łącznej liczbie ocenionych rozmów.

Każdy kafelek pokazuje również trend wobec poprzedniego okresu (zielony w górę, czerwony w dół) z procentem zmiany.

Filtr okresu

W prawym górnym rogu ekranu możesz wybrać liczbę dni, dla których liczone są metryki: 7, 14, 30 lub 90 dni.

Wykresy

Porównanie tygodniowe

Wykres słupkowy zestawiający liczbę rozmów rozwiązanych przez bota z liczbą eskalacji w kolejnych tygodniach. Pokazuje, czy stosunek się poprawia, czy pogarsza.

Pewność AI przy eskalacjach — rozkład

Wykres pierścieniowy dzielący rozmowy przekazane człowiekowi na trzy grupy w zależności od tego, jak pewny był bot, że w bazie wiedzy jest dobra odpowiedź:

• Wysoka: bot miał prawdopodobną odpowiedź, a mimo to rozmowa została przekazana. Sprawdź dlaczego: często klient po prostu poprosił o człowieka.
• Średnia: bot znalazł coś powiązanego, ale nie był pewny. Tu warto sprawdzić, czy odpowiednie artykuły są kompletne.
• Niska: w bazie wiedzy nie było dobrej odpowiedzi, więc przekazanie rozmowy było słuszne. Tu zwykle warto rozbudować bazę wiedzy.

Powody eskalacji

Tabela z listą powodów, dla których rozmowy trafiały do zespołu. Kolumny:

• Powód: opis kategorii (np. „pytanie poza bazą wiedzy", „prośba klienta o człowieka", „temat indywidualny").
• Liczba: ile razy ten powód się pojawił.
• Procent: udział w całkowitej liczbie eskalacji.
• Trend: zmiana wobec poprzedniego okresu.
• Śr. pewność: jak pewny był bot, gdy taki przypadek występował.

Tabela jest najszybszą drogą do zidentyfikowania, czego brakuje w bazie wiedzy. Jeśli największy powód eskalacji to „pytanie poza bazą wiedzy", a tematy się powtarzają, dopisanie kilku artykułów drastycznie zmniejszy liczbę rozmów obsługiwanych przez zespół.

Wglądy AI

Pod wykresami znajdziesz karty Wglądów AI, czyli automatycznych rekomendacji wygenerowanych na podstawie analizy ostatnich rozmów. Mogą sugerować np.:

• konkretne tematy, dla których warto napisać artykuł,
• artykuły o niskiej skuteczności do przepisania,
• powtarzające się typy pytań klientów.

Każda karta pokazuje wpływ (Wysoki, Średni lub Niski), szacowane ograniczenie liczby eskalacji oraz dowody, takie jak Przykładowe pytania, Brakujące tematy i Sugerowane uzupełnienia. Podsumowanie nad kartami pokazuje łączne możliwe ograniczenie eskalacji.

Co dalej

Gdy zidentyfikujesz luki w bazie wiedzy, wróć do sekcji Baza wiedzy i dopisz artykuły. Po kilku dniach zerknij ponownie do Centrum Sterowania, żeby zobaczyć, jak zmienił się wskaźnik zapobiegania i rozkład pewności.