De klanttevredenheidsstatistieken van uw copilot analyseren

Belangrijk

Power Virtual Agents-mogelijkheden en -functies maken nu deel uit van Microsoft Copilot Studio na aanzienlijke investeringen in generatieve AI en verbeterde integraties binnen Microsoft Copilot.

Sommige artikelen en schermopnamen verwijzen mogelijk naar Power Virtual Agents terwijl we de documentatie en trainingsinhoud bijwerken.

Het tabblad Klanttevredenheid van de pagina Analyse biedt een gedetailleerd overzicht van de gegevens uit het klanttevredenheidsonderzoek (CSAT), inclusief de gemiddelde CSAT-score, de belangrijkste thema's van gebruikersvragen en bruikbare inzichten over de factoren voor tevredenheid of ontevredenheid over de antwoorden van uw copilot.

De pagina toont standaard de KPI's van de afgelopen zeven dagen. Gebruik de datumkiezers boven aan de pagina om het tijdsbestek te wijzigen. U kunt gegevens ophalen voor elke periode binnen de afgelopen 45 dagen.

Klanttevredenheidsscore

Het diagram Klanttevredenheidsscore biedt een grafische weergave van de gemiddelde klanttevredenheidsscores (CSAT) voor sessies waarin klanten reageren op een verzoek aan het einde van het gesprek om de enquête in te vullen. In het CSAT-onderzoek wordt klanten gevraagd hun ervaring te beoordelen op een schaal van 1 tot 5. Als een eindgebruiker in dezelfde sessie op meer dan één enquête reageert, wordt alleen de meest recente gebruikt.

Dit diagram biedt ook een indicator van de verandering gedurende verschillende periode. Wanneer u bijvoorbeeld een periode van drie dagen selecteert, toont de indicator de procentuele verandering ten opzichte van de drie dagen voorafgaand aan de geselecteerde periode. Houd er rekening mee dat deze indicator alleen wordt weergegeven als uw copilot over CSAT-enquêtegegevens voor de voorgaande periode beschikt. Als er geen CSAT-enquêtegegevens beschikbaar zijn voor de periode volgend op het de periode die in het filter is geselecteerd, wordt de indicator voor veranderingen in verschillende perioden niet weergegeven.

Responspercentage CSAT-onderzoek

De grafiek Responspercentage CSAT-onderzoek toont het aantal CSAT-enquêtes voor na gesprekken dat is gepresenteerd en het percentage voltooide enquêtes.

Opsplitsing van klanttevredenheid

In het diagram Opsplitsing van klanttevredenheid wordt het percentage sessies weergegeven waarover men tevreden, ontevreden of neutraal was in de geselecteerde periode. Het deelvenster Klanttevredenheidsstatus biedt meer details over de verschillende signalen die worden gebruikt om de sessietevredenheidsstatus te bepalen.

Klanttevredenheidsstatus

Het diagram Klanttevredenheidsstatus biedt belangrijke inzichten in de thema's waarnaar gebruikers hebben gezocht en het tevredenheidsniveau van de gebruikers over de reacties van de copilot. Sessies met vergelijkbare thema's worden gegroepeerd. In het diagram wordt voor elk thema het aantal sessies gedurende de geselecteerde periode weergegeven en het percentage van deze sessies waarover men tevreden of ontevreden was. Sessies die noch tot tevredenheid noch tot ontevredenheid leidden, worden beschouwd als neutrale sessies en verschijnen niet in dit diagram.

Het thema van een bepaalde sessie wordt afgeleid met behulp van ML-modellen. Voordat thema's naar het analysedashboard worden verzonden, worden ze verwerkt om persoonsgegevens of gevoelige informatie, zoals telefoonnummers, te verwijderen. Als thema's godslasterlijk of schadelijk taalgebruik bevatten, worden deze thema's gemaskeerd.

Beweeg de muisaanwijzer over elk segment van het diagram om de specifieke factoren voor tevredenheid of ontevredenheid te zien. Als een van de criteria waar is voor een bepaalde sessie, wordt de sessie geclassificeerd als tevreden of ontevreden:

• Een sessie wordt als ontevreden beschouwd als:

  • De gebruiker twee sterren of minder heeft gegeven tijdens de enquête aan het einde van het gesprek.
  • De gebruiker twee of meer keer is gevraagd zijn of haar zoekopdracht opnieuw te formuleren in het (terugvalonderwerp voor het systeem).
  • De gebruiker de sessie heeft verlaten.
  • De gebruiker de sessie heeft geëscaleerd naar een live agent.
  • Het algemene gevoel van de gebruiker over het gesprek met de copilot als negatief is geclassificeerd. Het gevoel wordt bepaald met behulp van een openbaar beschikbaar ML-model dat is afgestemd op gevoelsanalyse.

• Een sessie wordt als tevreden beschouwd als:

  • De gebruiker vier sterren of meer heeft gegeven tijdens de enquête aan het einde van het gesprek.
  • De gebruiker is hoogstens één gevraagd zijn of haar zoekopdracht opnieuw te formuleren in het (terugvalonderwerp voor het systeem).
  • De sessie is afgesloten.
  • Het algemene gevoel van de gebruiker over het gesprek met de copilot als positief is geclassificeerd.

Sessies die niet aan een van de bovenstaande criteria voldoen, worden beschouwd als neutrale sessies en verschijnen niet in dit diagram.

Op het tabblad Samenvatting van de pagina Analyse kunt u de informatiepictogrammen gebruiken voor meer informatie over betrokkenheids-, escalatie-, verlatings- en oplossingspercentages.

Extractie van thema's en sessiegevoel

Copilot Studio maakt gebruik van natuurlijke taalverwerkingstechnieken (NLP) om thema's te extraheren en gevoel toe te wijzen aan een bepaalde copilot-sessie.

Voor elke sessie extraheert Copilot Studio thema's uit de eerste uiting van de gebruiker. Individuele sessies met vergelijkbare thema's worden samengevoegd en verschijnen als één item in het diagram Klanttevredenheidsstatus.

Om het sessiegevoel te evalueren, wordt het onderliggende NLP-model getraind op openbare Engelstalige gegevenssets. Dit omvat het analyseren van de tekst van de sessie om te bepalen of het algehele gevoel positief, negatief of neutraal is en het voorbewerken van gebruikersquery's om fout-positieve meldingen te verwijderen. Deze voorbewerking zorgt er bijvoorbeeld voor dat een vraag als 'wat is de beste optie?' niet alleen als positief wordt geclassificeerd omdat het woord 'beste' in de vraag voorkomt.