Fin AI Agentの最適化は、最高のパフォーマンスを維持し、より速く正確なAI解決を実現するための鍵です。以下でFinを最適化するトップ10の方法と実践方法をご紹介します。
1. FinのKPIとパフォーマンスファネルを追跡する
Finのパフォーマンスを詳しく見るには、Fin AI Agent > Analyze > Performanceにアクセスしてください。追跡すべきKPIには以下が含まれます。
関与率
解決率
CXスコア
パフォーマンスファネルは、Finが関与する会話が主要な段階をどのように進むかを視覚化します。これにより、Finのカバレッジ、問い合わせ解決の成功率、顧客体験を一目で理解できます。
2. Finの関与率を高める
関与率チャートは、Finが参加した総会話数の割合を示します。
Finの関与率を高めるには、より多くの会話にFinを参加させましょう。Topics ExplorerでFin involvement rateを選択すると、AIがサポート会話をトピックとサブトピックに自動分類します。これにより、Finの関与が最も弱く改善が必要な特定のトピックが明らかになります。
トピック別にサポート会話を見ることで、コンテンツのギャップを埋め、Finにより多くのトピックを担当させることで最も効果的な改善ができる場所を理解できます。
3. Finの解決率を高める
解決率チャートは、Finの回答がどれだけ解決につながったかを示し、サポートコンテンツとデータの全体的な健全性と正確性を把握できます。
この率が安定して上昇していれば順調です。しかし、低下が見られた場合はFin AI Agent > Analyze > Optimizeにアクセスし、Finの解決率を改善するためのギャップと機会を特定してください。
Optimizeは、Finが回答できずチームに送られた会話をレビューし、Finのコンテンツ、データ、アクションのギャップを埋めるための週次提案を提供します。
理由、日付、トピック、影響でフィルタリングでき、それに該当する会話を見てFinの改善点を把握できます。
4. Finの顧客体験（CX）スコアを向上させる
CXスコアチャートは、Finの回答がどれだけポジティブまたはネガティブな顧客体験につながったかを示します。
Fin AI Agent > Analyze > Performanceにアクセスし、パフォーマンスファネルでFinが解決した会話を確認してCXスコア分析を行います。会話は以下に分類されます。
ポジティブCXスコア – ポジティブなCXスコアを得た解決を確認し、Finの良好な点を検証します。
ニュートラルCXスコア – ニュートラルなCXスコアを得た解決を確認し、Finの改善点を検証します。
ネガティブCXスコア – ネガティブなCXスコアを得た解決を確認し、Finの顧客体験を改善します。
Finでのポジティブな顧客体験は励みになりますが、ネガティブな体験から学ぶことが多いです。ネガティブFin CXに掘り下げ、AI生成のトピックと該当する会話を確認して、Finのやり取りが失敗した原因を特定し対処しましょう。
5. コンテンツギャップの提案を活用して対策を取る
コンテンツギャップの提案を確認し、Finが回答できなかった理由（ヘルプコンテンツの欠如、不明瞭、重複、矛盾）を把握しましょう。
各コンテンツギャップの提案について、以下が可能です。
AI生成の作成または編集の推奨を確認する。
提案を引き起こした正確な会話を確認する。
将来の解決を改善するために、公開記事やスニペットを直接更新する。
6. inbox内のFinの会話を詳しく見る
Inboxでは、AI生成の回答のいずれかでImprove Answerをクリックして、Finが回答作成に使用したコンテンツを確認できます。
回答が問題を解決していても、情報や明確さを追加して改善できます。これにより、Finのパフォーマンスが向上し、将来的により正確な回答を提供できるようになります。
7. チーム内でQA文化を育む
サポートチームが不正確さを指摘し、改善を提案し、新しいコンテンツをリクエストできるフィードバックループの構築を検討してください。
これを実現する一つの方法は、専用のBack-office ticketタイプを作成し、チームメンバーがinboxから直接リクエストを送信できるようにすることです。Finが役に立たない回答をした場合、メンバーはソースを確認し、inboxを離れずにチケットを開いてコンテンツを更新できます。
別の方法として、チームメンバーにコンテンツギャップをすぐに埋めるスニペットを書いてもらい、ナレッジマネージャーやチームが定期的にレビューして主要記事や他のリソースに組み込むことができます。
これらの方法はプロセスを効率化するだけでなく、チームメンバーが積極的にコンテンツとFinのパフォーマンス改善に貢献できるようにします。
8. Finが使用するが解決に結びつかないコンテンツを見る
Fin AI Agentレポートでコンテンツパフォーマンスを確認し、コンテンツの解決率をチェックできます。「involved」列はFinが使用した回数を示し、「resolved」列は顧客の質問に効果的に回答した回数を示します。
Fin AI Agentが関与した会話でソートし、最も頻繁に参照されるコンテンツを特定します。もし「resolved」列の数が著しく少ない場合、そのコンテンツは顧客に満足のいく回答を提供できていません。
パフォーマンスが低いコンテンツを調査し、欠落、不正確、曖昧な情報を修正して、Finが顧客の問題により効果的に対応できるようにしましょう。
9. サポートポリシーに関するガイダンスでFinをトレーニングする
Fin Guidanceを使うと、ブランドの声で話し、ポリシーに従い、望む方法で会話を処理するようFinをトレーニングできます。内容は以下を含みます。
コミュニケーションスタイル
コンテキストと明確化
スパム
その他
これにより、解決時間の短縮、サポート品質の一貫性向上、より良い顧客体験が実現します。
適切な用語の使用から敏感な問題のエスカレーションまで、Finが言うべきことや行うべきことの明確なルールを設定できます。
組み込みのレポート機能でFinのガイダンス遵守状況を確認でき、AIによる提案で回答を時間とともに微調整できます。
10. 多言語対応のFinを有効にする
グローバルな顧客基盤がある場合は、リアルタイム翻訳を有効にして45言語でのサポートをFinに提供させましょう。これにより、Finは既存のサポートコンテンツを使って顧客の言語に即座に回答を翻訳します😮
他言語のコンテンツを同期/アップロードしたり、公開記事の翻訳版を追加して、Finに特定の翻訳を使わせることもできます。
Finはまず、質問が書かれた言語で利用可能なコンテンツ（記事、スニペット、PDFファイルなど）を使って回答を検索します。例えば、ユーザーがフランス語で質問した場合、Finは利用可能なフランス語コンテンツを検索します。
リアルタイム翻訳を有効にしている場合、Finが顧客の言語で関連するサポートコンテンツを見つけられないときは、既存の他言語コンテンツ（選択したフォールバック言語）を翻訳します。
これらのヒントに従ってFinを最適化し、チーム、Fin、顧客にとって良い結果をもたらしましょう。😃