パフォーマンスレポート

早期アクセス

AIの力を利用してチャットボットを分析し、そのパフォーマンスに関する洞察を得ます。AI エンジンは、次のことを行います。

• チャットボットのパフォーマンスを分析し、メトリックを提供します。
• 何が機能し、何が機能していないかについての実用的な洞察を提供します。
• チャットボットを改善するための提案を提供します。
• 問題を特定し、これらの問題を解決するための提案を提供します。
• エンドユーザーがたどる最も一般的なパスを表示します。

レポートを作成する

レポートは、次のいずれかの方法で作成できます。

• パフォーマンスレポートから。
• チャットボットページから

[パフォーマンス レポート] セクションから作成

1. Infobip Web インターフェイス (opens in a new tab) で、[Answers] > [パフォーマンス レポート]** に移動します。

2. **Create report (レポートの作成)**を選択します。

   

3. Analyzeチャットボットパフォーマンス画面で、レポートを作成する期間を選択します。

   

4. **Create report (レポートの作成)**を選択します。

チャットボットページからレポートを作成する

1. [チャットボット] ページで、レポートが必要なチャットボットの横にある Analyze チャットボット performance アイコンを選択します。

   

2. Analyzeチャットボットパフォーマンス画面で、レポートを作成する期間を選択します。

   

3. **Create report (レポートの作成)**を選択します。

レポート作成ステータスの表示

レポート作成の状態は、パフォーマンス レポート セクションで確認できます。

レポートを表示する

レポートの準備ができたら、[レポートの表示] を選択して分析を表示します。

次の図は、レポートの例を示しています。詳細については、レポートの内容セクションを参照してください。

レポートの内容

このレポートには、次の情報が含まれています。

チャットボットの詳細を表示する

チャットボットの詳細を表示するには、チャットボットの詳細の表示を選択します。

レポートの範囲

指定した期間のレポートを生成するために AI エンジンが分析したセッションとユーザー メッセージの数を確認できます。

パフォーマンスの概要

レポートの概要を表示します。次のメトリックを表示できます。

• 未処理のユーザー メッセージ: これらは、チャットボットが応答しなかったエンド ユーザーのメッセージ、またはチャットボットが認識しなかったエンド ユーザーの入力です。詳細は、検出された問題 > 未処理のメッセージ セクションで確認できます。

• 注意が必要なチャットボットの問題: レポートには、チャットボットの設計で AI エンジンが検出した問題が表示されます。詳細は、検出された問題>注意が必要なチャットボットの問題セクションで確認できます。

• 封じ込められたセッション率: 人間のエージェントにエスカレーションせずに完了したチャットボット セッションの割合。

  この情報は、エージェントに移動エレメントを持つチャットボットに対してのみ表示されます。

• エンゲージメント セッション率: チャットボット セッションの合計数と比較したエンゲージメント セッションの割合。

  従事セッションとは、エンドユーザーがセッションを開始し、チャットボットに最低1つのメッセージを送信したセッションです。

注意が必要なチャットボットの問題

検出された問題 >注意が必要なチャットボットの問題セクションに移動します。

レポートには、AI エンジンがチャットボットの設計で検出した問題が表示されます。

問題と推奨される解決策の一覧を確認できます。

未処理のメッセージ

[検出された問題] > [未処理のメッセージ]** セクションに移動します。

未処理メッセージとは、チャットボットが応答しなかったエンドユーザーのメッセージと、チャットボットが認識しなかったエンドユーザーの入力です。

メッセージが未処理になる理由には、次のようなものがあります。

• エンドユーザーは、チャットボットの質問に答える方法を知りませんでした。
• エンド ユーザーが無効または正しくない応答を返しました。
• AI エンジンは、エンド ユーザーのメッセージの意図を認識できませんでした。

このセクションの表に、次の情報を示します。

• 未処理のメッセージがあるトピックのリスト。

  トピックは、AI によって生成された、類似した未処理のユーザー メッセージのグループです。

• 各トピックについて、未処理のメッセージの理由、エンド ユーザーからのメッセージのサンプル、および問題を解決するための推奨事項について説明します。

• チャットボット内の未処理メッセージの合計数と比較した、特定のトピックの未処理メッセージの割合。

最も訪問されたパス

エンドユーザーがチャットボットとのセッション中にたどる最も一般的なパスを表示します。これらのパスを完了できなかったエンド ユーザーの数を確認します。ドロップオフするダイアログを特定し、それらのダイアログを改善します。

パスとは

パスは、チャットボットセッションの開始から終了までのエンドユーザーのジャーニーです。エンド ユーザーが操作したダイアログのシーケンスが表示されます。

パスは、次の条件によって異なります。

• エンド ユーザーが入力するダイアログ。
• エンドユーザーがメニューまたは決定ポイント内で選択するオプション。
• チャットボットの設計で定義された分岐ロジック。

例: エンド ユーザーが [メニュー] ダイアログに到達し、[製品情報] を選択すると、[製品] ダイアログに移動します。別のユーザーが [メニュー] ダイアログで [FAQ] を選択すると、[FAQ] ダイアログに移動します。したがって、2 人のユーザーは異なるパスをたどります。

共通パス

共通パスは、エンドユーザーの大多数がたどるパスです。

グラフの使い方

[パスの数を選択] フィールドで、分析する共通パスの数を選択します。パスごとにグラフが生成されます。

データは、これらのパスが表すセッションの数を示します。

次の図は、1 つのパスのグラフを示しています。これは、指定された期間中のすべてのチャットボットセッションの71.5%で、エンドユーザーがこのパスをたどったことを示しています。

ダイアログにカーソルを合わせると、そのダイアログの情報が表示されます。このデータには、ダイアログに入ったエンドユーザーの数、一意のエンドユーザーの数、およびダイアログで費やした平均時間が表示されます。

ダイアログの平均時間が予想よりも長い場合は、そのダイアログのエンド ユーザー エクスペリエンスを簡略化するか、ダイアログを複数のダイアログに分割することを検討してください。

各ダイアログに入ったエンドユーザーの数と、ダイアログで離脱したエンドユーザーの数を確認できます。エンドユーザーが離脱した理由を考えてみましょう。

次のグラフは、3,841人のエンドユーザーがチャットボットに最初のメッセージを送信してチャットボットセッションを開始し、全員が_Welcome_ダイアログに到達したことを示しています。しかし、3,380人だけがパスの次のダイアログに進み、フライトinformation__Configure、残りは脱落しました。

パーセンテージは次のように表示されます。

• チャットボットセッションを開始したすべてのエンドユーザーのうち、このダイアログから次のダイアログに移動したエンドユーザーの割合。
• チャットボットセッションを開始したすべてのエンドユーザーのうち、このダイアログで離脱したエンドユーザーの割合。

ダイアログを選択して、そのダイアログに関する分析情報を表示します。このデータには、次のものが含まれます。

• ダイアログの説明: ダイアログの内容と、エンド ユーザーとチャットボットの間で交換されるメッセージに基づいて AI エンジンが生成する説明。説明には、ダイアログの目的と内容が含まれています。
• エンド ユーザーによるダイアログとの対話に関するデータ。これには、ダイアログに入ったエンドユーザーの数、一意のエンドユーザーの数、ダイアログを終了したエンドユーザーの数、およびエンドユーザーがこのダイアログとの対話中に費やした平均時間が含まれます。
• ダイアログで検出された問題: AI エンジンがダイアログで特定した問題の一覧と、各問題に対して推奨される解決策。