अपने एजेंट के ग्राहक संतुष्टि मीट्रिक का विश्लेषण करें (पूर्वावलोकन)

विश्लेषण पृष्ठ का ग्राहक संतुष्टि टैब ग्राहक संतुष्टि (CSAT) सर्वेक्षण डेटा का विस्तृत दृश्य प्रदान करता है, जिसमें औसत CSAT स्कोर, प्राथमिक उपयोगकर्ता क्वेरी थीम और आपके एजेंट के जवाबों के साथ संतुष्टि या असंतोष के चालकों पर कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि शामिल है।

डिफ़ॉल्ट रूप से, पृष्ठ पिछले सात दिनों के प्रमुख प्रदर्शन संकेतक दिखाता है। समय अवधि बदलने के लिए पृष्ठ के शीर्ष पर स्थित दिनांक चयनकर्ता का उपयोग करें। आप पिछले 45 दिनों के भीतर किसी भी अवधि का डेटा पुनः प्राप्त कर सकते हैं।

ग्राहक संतुष्टि स्कोर

ग्राहक संतुष्टि स्कोर चार्ट उन सत्रों के लिए CSAT स्कोर के औसत का एक ग्राफिकल दृश्य प्रदान करता है जिसमें ग्राहक सर्वेक्षण लेने के लिए बातचीत के अंत में दिए गए अनुरोध का जवाब देते हैं। ... सीएसएटी सर्वेक्षण में ग्राहकों से उनके अनुभव को 1 से 5 के पैमाने पर रेटिंग देने के लिए कहा जाता है। यदि कोई ग्राहक एक ही सत्र में एक से अधिक सर्वेक्षणों का उत्तर देता है, तो केवल सबसे हालिया उत्तर का ही उपयोग किया जाता है।

यह चार्ट अवधि-दर-अवधि परिवर्तन सूचक भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, जब आप तीन-दिवसीय अवधि का चयन करते हैं, तो संकेतक चयनित अवधि से पहले के तीन दिनों के सापेक्ष प्रतिशत परिवर्तन दिखाता है। अवधि-दर-अवधि सूचक केवल तभी प्रदर्शित होता है जब आपके एजेंट के पास पूर्व अवधि के लिए CSAT सर्वेक्षण डेटा उपलब्ध हो। यदि फ़िल्टर में चयनित समयावधि के सापेक्ष समान अवधि के लिए कोई CSAT सर्वेक्षण डेटा उपलब्ध नहीं है, तो अवधि-दर-अवधि सूचक प्रकट नहीं होता है।

CSAT सर्वेक्षण प्रत्युत्तर दर

CSAT सर्वेक्षण प्रतिक्रिया दर चार्ट प्रस्तुत किए गए बातचीत के अंत CSAT सर्वेक्षणों की संख्या और पूर्ण किए गए सर्वेक्षणों का प्रतिशत दर्शाता है।

ग्राहक संतुष्टि ब्रेकडाउन

ग्राहक संतुष्टि विखंडन चार्ट, चयनित समय अवधि में संतुष्ट, असंतुष्ट या तटस्थ सत्रों का प्रतिशत दर्शाता है। ग्राहक संतुष्टि स्थिति फलक सत्र संतुष्टि स्थिति निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न संकेतों पर अधिक विवरण प्रदान करता है।

ग्राहक संतुष्टि स्थिति

ग्राहक संतुष्टि स्थिति चार्ट उपयोगकर्ताओं द्वारा खोजे जाने वाले विषयों और एजेंट की प्रतिक्रियाओं के बारे में उपयोगकर्ताओं के संतुष्टि स्तर पर महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है। समान विषय वाले सत्रों को एक साथ समूहीकृत किया जाता है। चार्ट चयनित अवधि के दौरान प्रत्येक विषय के लिए सत्रों की संख्या तथा संतुष्ट या असंतुष्ट सत्रों का प्रतिशत दर्शाता है। जो सत्र संतुष्ट नहीं थे और जो असंतुष्ट नहीं थे उन्हें तटस्थ सत्र माना जाता है और वे इस चार्ट पर दिखाई नहीं देते हैं।

किसी सत्र का विषय मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके तैयार किया जाता है। एनालिटिक्स डैशबोर्ड पर भेजे जाने से पहले थीम को प्रोसेस किया जाता है ताकि कोई भी व्यक्तिगत डेटा या संवेदनशील जानकारी, जैसे फ़ोन नंबर, हटा दी जाए। इसके अतिरिक्त, यदि थीम में अपवित्र या हानिकारक भाषा शामिल है, तो इन थीम को छिपा दिया जाता है।

संतुष्टि या असंतोष के विशिष्ट कारणों को देखने के लिए चार्ट के प्रत्येक खंड पर माउस घुमाएं। यदि किसी सत्र के लिए कोई भी मानदंड सत्य है, तो सत्र को संतुष्ट या असंतुष्ट के रूप में वर्गीकृत किया जाता है:

• किसी सत्र को असंतुष्ट माना जाता है यदि:

  • उपयोगकर्ता ने वार्तालाप के अंत में सर्वेक्षण में दो या उससे कम स्टार दिए।
  • उपयोगकर्ता को (सिस्टम फ़ॉलबैक विषय) में अपनी क्वेरी को दो या दो से अधिक बार पुनः लिखने के लिए कहा गया था।
  • उपयोगकर्ता ने सत्र छोड़ दिया.
  • उपयोगकर्ता ने सत्र को लाइव एजेंट तक पहुंचाया।
  • एजेंट के साथ बातचीत के बारे में उपयोगकर्ता की समग्र भावना को नकारात्मक के रूप में वर्गीकृत किया गया है। भावना का निर्धारण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एमएल मॉडल का उपयोग करके किया जाता है, जिसे भावना विश्लेषण के लिए परिष्कृत किया गया है।

• एक सत्र को संतुष्ट माना जाता है यदि:

  • उपयोगकर्ता ने वार्तालाप के अंत में सर्वेक्षण में चार या उससे अधिक सितारे दिए।
  • उपयोगकर्ता को (सिस्टम फ़ॉलबैक विषय) में अपनी क्वेरी को एक से अधिक बार पुनः लिखने के लिए नहीं कहा गया था।
  • सत्र का समाधान हो गया।
  • एजेंट के साथ बातचीत के बारे में उपयोगकर्ता की समग्र भावना को सकारात्मक के रूप में वर्गीकृत किया गया है।

जो सत्र उपरोक्त किसी भी मानदंड को पूरा नहीं करते हैं उन्हें तटस्थ सत्र माना जाता है और वे इस चार्ट पर दिखाई नहीं देते हैं।

Analytics पृष्ठ के सारांश टैब पर, आप सहभागिता, वृद्धि, परित्याग और समाधान दरों के बारे में अधिक जानने के लिए सूचना आइकन का उपयोग कर सकते हैं।

थीम और सत्र भावना निष्कर्षण

Copilot Studio किसी दिए गए एजेंट सत्र के लिए थीम निकालने और भावना निर्दिष्ट करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का उपयोग करता है।

प्रत्येक सत्र के लिए, Copilot Studio प्रथम उपयोगकर्ता कथन से थीम निकालता है। समान थीम वाले अलग-अलग सत्रों को एकत्रित किया जाता है, और वे एकल आइटम के रूप में प्रदर्शित होते हैं ग्राहक संतुष्टि स्थिति चार्ट।

सत्र की भावना का मूल्यांकन करने के लिए, अंतर्निहित एनएलपी मॉडल को सार्वजनिक अंग्रेजी भाषा डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रक्रिया सत्र के पाठ का विश्लेषण करके यह निर्धारित करती है कि समग्र भावना सकारात्मक है, नकारात्मक है या तटस्थ है। यह प्रक्रिया गलत सकारात्मक परिणामों को हटाने के लिए उपयोगकर्ता प्रश्नों का पूर्व-प्रसंस्करण भी करती है। उदाहरण के लिए, यह पूर्वप्रसंस्करण सुनिश्चित करता है कि "सबसे अच्छा विकल्प क्या है?" जैसे प्रश्न को केवल इसलिए सकारात्मक के रूप में वर्गीकृत नहीं किया जाता है क्योंकि प्रश्न में "सबसे अच्छा" शब्द दिखाई देता है।