会話データを使用して、仮想サービス エージェントのパフォーマンスを向上させる

仮想サービス エージェントの [会話] ページには、仮想サービス エージェントの会話のログが表示されます。このデータを使用して、仮想サービス エージェントのパフォーマンスを向上できます。

現在、会話ページに表示されるのはポータル、ヘルプ センターおよび Slack の会話のみとなっています。他のチャンネルの会話も表示できるよう開発を進めていますので、最新情報については本ページを定期的にご確認ください。

仮想サービス エージェントの会話データを確認する

仮想サービス エージェントの会話を表示するには:

1. サービス プロジェクトから、[プロジェクト設定] > [チャンネル & セルフ サービス] > [仮想サービス エージェント] の順に選択します。

2. 会話を選択します。

3. [開始日] と [終了日] を選択して、表示する会話を絞り込みます。

4. [フィルター] を使用して、特定の属性を持つ会話を検索できます。

5. 会話がインテントと一致した場合は、[インテント] 列から直接そのインテントにジャンプできます。

6. 会話の詳細を表示するには、[リンク] 列の矢印を選択します。

利用可能なフィルター

次のデータがテーブルに表示され、これを使用して会話をフィルタリングできます。

[アクション] 列では、次のような会話の内容を確認できます。

• 一致: 仮想サービス エージェントが自信を持ってインテントを検出して、カスタマーにインテントが正しいかどうかを尋ね、カスタマーはそれが正しいことを確認しました。インテント一致標準フローの詳細はこちらをご確認ください。

• AI 回答済み: 仮想サービス エージェントが Atlassian Intelligence による回答を使用してカスタマーの質問に回答しました。

• アシストなし: インテントが一致せず、Atlassian Intelligence の回答も提供されませんでした。

[解決状況] 列では、次のような会話の内容を確認できます。

• Escalated: The virtual service agent created a work item in Jira Service Management.

• 解決済み: インテントが一致した、または Atlassian Intelligence の回答を使用して回答された後、カスタマーが会話を解決済みとしてマークしました。

  • 解決した会話は、解決後にエスカレートされることがあります (たとえば、仮想サービス エージェントが会話を解決した後に誰かが Slack スレッドにメッセージを送信した場合など)。この場合、会話はパフォーマンス指標では「解決済み」と表示されますが、[会話] ページでは「エスカレート」と表示されます。

• 終了: インテントが一致せず、会話中に Atlassian Intelligence による回答も提供されずにカスタマーによって 5 分間放置されました。仮想サービス エージェントの問いかけに対するカスタマーの返答は、ヘルプの必要性がなくなったというものでした。自動終了の標準フローに関する詳細はこちらをご確認ください。

[CSAT] 列には、各会話でカスタマーから提供された顧客満足度 (CSAT) スコアが表示されます。

会話データを使用して仮想サービス エージェントのパフォーマンスを向上させる

会話データを使用して仮想サービス エージェントのパフォーマンスを改善できる方法は数限りなく存在します。以下はその一例です。

エスカレーションを減らす

Let’s say your main goal for using the virtual service agent is to reduce your team’s workload – specifically, you want less work items created in your Jira Service Management project.

その場合は、会話を [エスカレート] でフィルタリングしてもよいでしょう。これらの会話の多くがインテントにも一致した場合は、まず特定の会話を読み返して、改善できる点を見つけることから始めます。

会話中に問題が発生した場合は、インテントの会話フローを改善することをご検討ください。一致したインテントが間違っている場合は、トレーニング フレーズを精査したほうがよいでしょう。

Atlassian Intelligence の回答の質を改善する

たとえば、[AI による回答] で会話をフィルタリングし、これらの会話の多くが [エスカレート] にもなっている、または CSAT スコアが低いことがわかったとします。これは、ナレッジ ベースが古く、間違った (または不十分な) 情報を顧客に提供していることを示している可能性があります。

確認するには、個別の会話を開いて、Atlassian Intelligence による回答を生成するために使用されたソース記事をご確認ください。記事に重要な情報が欠けていないか、情報が古くなっていないかを確認します。接続されたナレッジ ベースが正確で、カスタマーの求める情報が含まれているのを確認することによって、回答の質をすばやく改善できます。これによってエスカレーションが減り、仮想サービス エージェントの CSAT スコアが向上する可能性があります。

Use the virtual service agent to more effectively triage work items for your human agents

Unlike the above scenario where you want to avoid creating work items in Jira Service Management, let’s say you’re using the virtual service agent to gather information from customers, create work items on their behalf, and route them to the correct request types – so that your human agents can resolve them faster.

In this case, you might filter your conversations by Unassisted and discover customer queries that may need a new intent to cover them. When building that new intent’s conversation flow, you could use the Change request type and fields step to make sure work items are being created using the correct request type, and then use Ask for information steps to gather information that might help your human agents resolve those work items faster. Read more about step types in the conversation flow builder.