Les rapports Monitor vous aident à suivre et mesurer la qualité des conversations de l'agent Fin AI. Vous pouvez utiliser ces métriques pour créer des rapports mettant en lumière les tendances de qualité et identifier les points à améliorer.
Scorecard score et Scorecard pass rate vous donnent une vue rapide de la qualité globale de Fin. Le score montre la performance moyenne, tandis que le taux de réussite indique la fréquence à laquelle les scorecards évaluées atteignent votre seuil de qualité. Utilisés avec les Scorecard fails, ils vous aident à déterminer si une baisse de performance est un incident isolé ou un problème plus large.
Les métriques d'évaluation des scorecards vous aident à suivre la performance dans le temps et à repérer les changements pouvant affecter Fin, comme une mise à jour du Knowledge Hub ou un lancement de produit. Cela facilite l'identification des tendances et l'ajustement des réponses de Fin avant une nouvelle baisse de qualité.
Pour une analyse approfondie, les critères évalués des scorecards et les scores des critères de scorecard montrent quelles parties de la conversation fonctionnent et lesquelles ne fonctionnent pas. Ils décomposent la performance par critères spécifiques, tels que la précision technique ou le ton, pour que vous puissiez voir exactement où Fin doit s'améliorer.
Comment créer un rapport Monitor
Pour créer un rapport Monitors, allez à Rapports > Tous les rapports > + Nouveau rapport > Monitors.
Évaluation de la scorecard
Nom de la métrique | Description |
Scorecards évaluées | Nombre d'évaluations de scorecards. |
Taux d'échec des scorecards | Pourcentage d'évaluations de scorecards ayant échoué. |
Échecs de scorecard | Nombre d'évaluations de scorecards ayant échoué. |
Taux de réussite des scorecards | Pourcentage d'évaluations de scorecards ayant réussi. |
Réussites de scorecard | Nombre d'évaluations de scorecards ayant réussi. |
Scorecard score | Le score attribué aux évaluations de scorecards. |
Évaluation des critères de scorecard
L'évaluation des critères de scorecard sont des données qualitatives utilisées pour catégoriser ou filtrer vos métriques.
Nom de la métrique | Description |
Critères de scorecard évalués | Nombre d'évaluations des critères de scorecard. |
Échecs des critères de scorecard | Nombre d'évaluations des critères de scorecard ayant échoué. |
Réussites des critères de scorecard | Nombre d'évaluations des critères de scorecard ayant réussi. |
Score des critères de scorecard | Le score attribué aux évaluations des critères de scorecard. |
Attributs de rapport
Nom de l'attribut | Description |
Moniteur | Le moniteur QA |
Évaluateur | Le coéquipier responsable de l'évaluation. |
Évalué | Le coéquipier évalué lors de la revue. |
Scorecard | Le modèle d'évaluation appliqué lors de la revue. |
Résultat de la scorecard | Le résultat final de l'évaluation de la scorecard. Exemples de valeurs : |
Scorecard score | Le score quantitatif produit par l'évaluation de la scorecard. |
Soumis par | Le coéquipier ayant soumis l'évaluation, ou Auto-reviewed si l'IA a auto-évalué. |
Dernière révision par | Le coéquipier ayant révisé l'évaluation après sa soumission, si applicable. |
Création de rapports personnalisés avec les métriques Monitor
Toutes les métriques Monitor sont disponibles dans le générateur de rapports personnalisés, vous permettant de les combiner avec d'autres données Intercom pour créer des vues adaptées de la qualité des conversations.
Pour créer un rapport personnalisé avec les métriques Monitor, allez à Rapports > + Nouveau rapport > Créez le vôtre et sélectionnez les métriques dont vous avez besoin dans la catégorie Monitors. Vous pouvez filtrer par scorecard, période ou tout autre attribut pour vous concentrer sur les segments les plus pertinents pour votre équipe.