Analyser les mesures de satisfaction client de votre copilote

Important

Les capacités et les fonctionnalités de Power Virtual Agents font maintenant partie de Microsoft Copilot Studio, suite à des investissements significatifs dans l’IA générative et des intégrations améliorées dans Microsoft Copilot.

Certains articles et captures d’écran peuvent faire référence à Power Virtual Agents pendant que nous mettons à jour la documentation et le contenu de la formation.

L’onglet Satisfaction du client de la page Analyse fournit une vue détaillée des données de l’enquête de satisfaction du client (CSAT), y compris le score CSAT moyen, les principaux thèmes des requêtes des utilisateurs et des informations exploitables sur les facteurs de satisfaction ou d’insatisfaction pour les réponses de votre copilote.

Par défaut, la page affiche les indicateurs clés de performance pour les sept derniers jours. Pour modifier la période de temps, utilisez les sélecteurs de date en haut de la page. Vous pouvez récupérer des données pour n’importe quelle période au cours des 45 derniers jours.

Score de satisfaction du client

Le graphique Score de satisfaction du client fournit une vue graphique de la moyenne des scores CSAT pour les sessions dans lesquelles les clients répondent à une demande de fin de conversation pour participer à l’enquête. L’enquête CSAT demande aux clients d’évaluer leur expérience sur une échelle de 1 à 5. Si un utilisateur final répond à plusieurs enquêtes dans la même session, seule la plus récente est utilisée.

Ce graphique fournit également un indicateur de changement d’une période à l’autre. Par exemple, lorsque vous sélectionnez une période de trois jours, l’indicateur affiche le changement en pourcentage par rapport aux trois jours précédant la période sélectionnée. Notez que l’indicateur d’une période à l’autre ne sera affiché que si votre copilote dispose des données de l’enquête CSAT pour la période précédente. Si aucune donnée de l’enquête CSAT n’est disponible pour la même période de temps finale par rapport à celle sélectionnée dans le filtre, l’indicateur d’une période à l’autre ne sera pas affiché.

Taux de réponse à l’enquête CSAT

Le graphique Taux de réponse à l’enquête CSAT montre le nombre d’enquêtes CSAT de fin de conversation qui ont été présentées et le pourcentage d’enquêtes terminées.

Répartition de la satisfaction client

Le graphique Répartition de la satisfaction du client montre le pourcentage de sessions satisfaites, insatisfaites ou neutres sur la période de temps sélectionnée. Le volet Statut de satisfaction du client fournit plus de détails sur les différents signaux utilisés pour déterminer le statut de satisfaction de la session.

Statut de satisfaction du client

Le graphique Statut de satisfaction du client fournit des informations clés sur les thèmes recherchés par les utilisateurs et le niveau de satisfaction des utilisateurs pour les réponses du copilote. Les sessions avec des thèmes similaires sont regroupées. Le graphique montre le nombre de sessions pour chaque thème sur la période sélectionnée, et le pourcentage de ces sessions qui ont été satisfaites ou insatisfaites. Les sessions qui n’ont été ni satisfaites ni insatisfaites sont considérées comme des sessions neutres et n’apparaissent pas sur ce graphique.

Le thème d’une session donnée est dérivé à l’aide de modèles ML. Avant d’être envoyés au tableau de bord d’analyse, les thèmes sont traités pour supprimer toute information d’identification personnelle (PII) ou information sensible, telle que des numéros de téléphone. De plus, si les thèmes contiennent un langage grossier ou nuisible, ces thèmes sont masqués.

Pointez le curseur de la souris sur chaque segment du graphique pour voir les facteurs de satisfaction ou d’insatisfaction spécifiques. Si l’un des critères est rempli pour une session donnée, alors la session est classée comme satisfaite ou insatisfaite :

• Une séance est considérée comme insatisfaite si :

  • L’utilisateur a attribué deux étoiles ou moins à l’enquête de fin de conversation.
  • L’utilisateur a été invité à reformuler sa requête deux fois ou plus dans la (rubrique système de secours).
  • L’utilisateur a abandonné la session.
  • L’utilisateur a transmis la session à un conseiller.
  • Le sentiment général de l’utilisateur concernant sa conversation avec le copilote est classé comme négatif. Le sentiment est déterminé à l’aide d’un modèle ML accessible au public et optimisé pour l’analyse des sentiments.

• Une séance est considérée comme satisfaite si :

  • L’utilisateur a attribué quatre étoiles ou plus à l’enquête de fin de conversation.
  • L’utilisateur n’a pas été invité à reformuler sa requête plus d’une fois dans la (rubrique système de secours).
  • La session a été résolue.
  • Le sentiment général de l’utilisateur concernant sa conversation avec le copilote est classé comme positif.

Les sessions qui ne répondent à aucun des critères ci-dessus sont considérées comme des sessions neutres et n’apparaissent pas sur ce graphique.

Dans l’onglet Résumé de la page Analyse, vous pouvez utiliser les icônes d’informations pour en savoir plus sur les taux d’engagement, d’escalade, d’abandon et de résolution.

Extraction du sentiment sur le thème et la session

Copilot Studio utilise des techniques de traitement en langage naturel (NLP) pour extraire des thèmes et attribuer un sentiment à une session donnée du copilote.

Pour chaque session, Copilot Studio extrait des thèmes du premier énoncé de l’utilisateur. Les sessions individuelles avec des thèmes similaires sont regroupées et apparaissent sous la forme d’un élément unique dans le graphique Statut de satisfaction du client.

Pour évaluer le sentiment de la session, le modèle NLP sous-jacent est formé sur des ensembles de données publiques en anglais. Cela implique d’analyser le texte de la session pour déterminer si le sentiment général est positif, négatif ou neutre, et de prétraiter les requêtes des utilisateurs pour supprimer les faux positifs. Par exemple, ce prétraitement garantit qu’une requête telle que « quelle est la meilleure option ? » n’est pas classée comme positive uniquement parce que le mot « meilleure » apparaît dans la requête.