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てください

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させることができます。

現在、[会話] ページに表示されるのは 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見てください

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] を選択し、次に [仮想サービスエージェント] を選択します。。

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は自信を持って意図を検出し 、 検出された意図が正しいかどうかを顧客に尋ね 、顧客はそれが正しいことを確認しました。マッチインテントの標準フローについてもっと読んでください。

• AI が答えました：仮想サービスエージェントは、アトラシアンインテリジェンスの回答を使用して顧客の質問答えました。

• 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。

• エスカレート:仮想サービスエージェントが Jira Service Management で問題を引き起こしました。

• 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：会話中にインテントが一致せず、アトラシアンインテリジェンスの回答も提供されなかったため、顧客は 5 分間それを放棄しました。 仮想サービスエージェントから指示を受けた後、お客様は、もうサポートは必要ないと言いました。 オートクローズの標準フローについてもっと読んでください。

[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てください

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方法は無限にあります。 以下は、始めるためのいくつかの例です。

エスカレーションを減らす

仮想サービスエージェントを使用する主な目的がチームの作業負荷を軽減することだとしましょう。具体的には、Jira Service Management プロジェクトで発生する問題を減らしたいということです。

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、アトラシアンインテリジェンスの回答を生成するために使用されているソース記事を確認してください。 記事に重要な情報が欠けていますか、それとも情報が古くなっていますか？ 接続されたナレッジベースが正確で、顧客が求めている情報が含まれていることを確認することで、回答の質をすばやく向上させることができます。これにより、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。

仮想サービスエージェントを使うと、ヒューマンエージェントの問題をより効果的にトリアージできます

Jira Service Management で問題が発生するのを避けたい上記のシナリオとは異なり、仮想サービスエージェントを使用して顧客から情報を収集し、顧客に代わって課題を作成し、適切なリクエストタイプにルーティングするとします。これにより、人間のエージェントはより迅速に問題を解決できます。

この場合、会話を [Unassisted] でフィルタリングして、それらをカバーする新しいインテントが必要な可能性のあるカスタマーのクエリを発見できます。その新しいインテントの会話フローを構築する場合、[ リクエスト タイプとフィールドを変更 ] ステップを使用して、課題が正しいリクエスト タイプを使用して作成されていることを確認してから 、[情報を求める] ステップを使用して、人間のエージェントが課題を迅速に解決するのに役立つ情報を収集できます。会話フロー ビルダーのステップ タイプに関する詳細をご確認ください。