Obtenez une visibilité sur la santé globale de toute votre opération de support avec une vue unifiée du support humain et automatisé dans un rapport complet et détaillé. Le rapport Overview rassemble les indicateurs clés de performance (KPI) les plus importants, permettant aux responsables du support de :
Surveillez les performances à la fois des coéquipiers et de Fin AI Agent côte à côte.
Comprenez comment le volume de conversations est réparti entre différents agents et chemins de résolution.
Mesurez l'expérience client à la fois lors des interactions avec Fin et avec des humains.
Suivez des métriques clés telles que le taux de résolution, le temps de réponse et la satisfaction client.
Avec ce rapport puissant, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données pour améliorer l'efficacité de votre support et l'expérience client.
Rapport Overview
Vous trouverez le rapport overview sous Reports > Overview.
Voyez rapidement comment vous gérez les conversations grâce au graphique sankey qui montre comment le volume de support est réparti entre :
Fin AI Agent - Conversations répondues par Fin utilisant des réponses AI ou des réponses personnalisées.
Chatbot - Conversations répondues par un chatbot (messages bot que vous avez intégrés dans un Workflow).
Teammate - Conversations répondues par un agent humain.
No reply - Conversations fermées sans réponse (comme le spam).
Vous verrez également le nombre et le pourcentage de ces conversations qui ont été résolues et fermées.
Survolez l'icône d'information du graphique 
pour voir quelles métriques sont utilisées dans chaque graphique.
Le graphique en ligne overall volume growth vous montre où vous avez connu une augmentation ou une diminution du volume de support pour la période sélectionnée et ce qui gère ce volume.
Plus bas dans le rapport, vous aurez un aperçu de la performance des canaux pour voir comment différents canaux de support, tels que le chat, l'email et les applications, fonctionnent. Cela inclut le suivi du volume de conversations et la compréhension du temps médian nécessaire pour clôturer les demandes dans chaque canal. En surveillant ces métriques, vous pouvez identifier quels canaux offrent les meilleurs résultats et où il pourrait y avoir des améliorations possibles.
Métriques de performance
La section performance metrics offre des comparaisons côte à côte de vos agents humains et de Fin AI Agent. Vous pouvez surveiller des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le taux de résolution, le temps de réponse et le temps de traitement. Cette comparaison détaillée vous aide à identifier les domaines où l'IA excelle ou où un soutien supplémentaire pour les coéquipiers humains pourrait être nécessaire.
Performance de Fin AI Agent
Les métriques de performance de Fin incluent :
Taux de déviation
Taux de résolution
Score d'expérience client (CX)
Impact de Fin au fil du temps
Comprenez comment ces métriques sont définies et calculées dans le jeu de données Conversations.
Performance des coéquipiers
Les métriques de performance des coéquipiers incluent :
Temps médian de première réponse
Temps médian de réponse
Temps médian de clôture
Temps médian de traitement
Comprenez comment ces métriques sont définies et calculées dans le jeu de données Conversations.
Expérience client
La section Customer Experience est basée sur votre score CX.
Cela inclut :
Score global d'expérience client (CX) - sur l'ensemble des conversations.
Score d'expérience client (CX) de Fin AI Agent - conversations traitées uniquement par Fin.
Score d'expérience client (CX) de Fin AI Agent et des coéquipiers - conversations où Fin et un coéquipier ont tous deux intervenu.
Score d'expérience client (CX) des coéquipiers - conversations traitées uniquement par un coéquipier.
Score d'expérience client (CX) au fil du temps - Montre la tendance au fil du temps en utilisant les métriques ci-dessus dans un graphique en ligne multi-métriques.
Survolez les métriques et cliquez sur Drill-in pour voir des explications détaillées sur les raisons d'un certain score. Vous pouvez également filtrer ces vues par raisons du score CX pour segmenter les conversations selon des facteurs spécifiques comme « Qualité de la réponse » ou « Forte émotion ».
Note :
La section « Satisfaction client » du rapport Overview a été renommée en « CSAT sondé ».
Bien que les scores CX soient calculés pour les conversations Fin et coéquipiers, vous devez utiliser Fin pour voir les scores CX sur toutes les conversations.
CSAT sondé
Le graphique en ligne score CSAT au fil du temps vous permet de suivre les changements de satisfaction client au fil du temps et de comparer cela entre les coéquipiers et Fin AI Agent. Avec ces données, vous pouvez identifier les variations des tendances CSAT pendant différentes périodes et prendre des décisions éclairées sur le personnel, la performance de l'IA et la stratégie globale de support.
Options de personnalisation
Plage de dates : Sélectionnez des plages de dates personnalisées pour voir les données de périodes spécifiques, y compris les plages de dates par défaut à plus long terme : « Année en cours », « 6 derniers mois » et « 12 derniers mois ».
Filtres de canal : Concentrez-vous sur des canaux de support spécifiques ou voyez tous les canaux ensemble.
Filtres d'équipe : Analysez les performances pour des équipes ou individus spécifiques.
Approfondissez les conversations : La fonctionnalité chart drill-in facilite l'exploration approfondie des données et l'analyse des causes profondes, offrant une vue détaillée des données utilisées pour calculer les métriques dans un graphique donné. Sélectionnez le menu Actions sur un graphique pour utiliser le chart-drill in et approfondir ou exporter vos données au format CSV.
Filtres de raisons du score CX : Analysez les performances basées sur des facteurs de feedback spécifiques. Par exemple, filtrez « Retour négatif sur la politique » pour vous concentrer uniquement sur la performance des agents, ou approfondissez « Effort client élevé » pour identifier les points de friction.
Note : Le rapport overview extrait des données de différentes sources avec différentes façons de gérer et filtrer les données, donc les résultats ne correspondent généralement pas à d'autres rapports comme le rapport workflows.