AI Agents (Cognigy) Métricas

La integración entre NiCE CXone Dashboards y AI Agents (Cognigy) combina los informes, las visualizaciones y las métricasClosed Estadísticas que puede medir para mantener el seguimiento de su centro de contacto. de NiCE CXone con la automatización conversacional avanzada de AI Agents (Cognigy). Estas métricas le ayudan a supervisar el rendimiento del agente virtual, las interacciones con los clientes y la eficacia general de la automatización directamente desde su panel.

Esta página le proporciona información detallada sobre las diversas métricas de Cognigy AI disponibles en los widgets de métricas de Dashboard. Al hacer clic en los menús desplegables Obtenga más información y Use Case que se muestran a continuación, puede acceder a detalles adicionales sobre cada métrica, incluidos el tipo de métrica, los cálculos, los filtros, los canales admitidos, la dirección de la métrica y los casos de uso.

Entrega de AI a Humano

Muestra la cantidad de veces que se contactó a un agente humano dentro del período filtrado según el sello de tiempo de inicio de la sesión de autoservicio. Pueden producirse Múltiples transferencias dentro de una sola sesión de autoservicio.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: Sume todos los valores del campo ESCALATION_COUNT para obtener el número general de derivaciones en todas las sesiones

  • Filtros:

    • Período
    • Terminal
    • Imágenes
    • Canal
    • Local
    • Calificación del cliente
    • Proyecto

  • View por:

    • Terminal

    • Snapshot

    • Canal

    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de la métrica: Hacia abajo, un valor menor en la métrica es mejor

Un cliente interactúa con su agente virtual de AI Agents (Cognigy) para obtener ayuda. El objetivo es que el agente virtual resuelva el problema del cliente sin un agente humano. Sin embargo, en ocasiones el bot no puede encontrar una solución y debe escalar la conversación; por ejemplo, al conectar al cliente con un agente en vivo o al enviar el caso a otro Workflow.

Tiempo promedio de Respuesta de mensajes AI

Muestra el tiempo promedio en milisegundos que se tarda en ejecutar un proceso de Flujo.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: sum(message_execution_seconds) / count(customer_message_identifier)

  • Filtros:

    • Período
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    • Snapshot
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    • Calificación del cliente
    • Proyecto

  • View por:

    • Terminal

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    • Canal

    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de la métrica: Hacia abajo, un valor menor en la métrica es mejor

Puntuación promedio de Intención

Muestra la puntuación de Intención promedio para el intervalo de tiempo seleccionado. Las puntuaciones de Intención más Altas indican un mejor Rendimiento de agente de AI en la coincidencia de consultas de usuario.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: sum(intent_score) / count(customer_message_identifier)

  • Filtros:

    • Período
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    • Calificación del cliente
    • Proyecto

  • Ver por:

    • Terminal

    • Snapshot

    • Canal

    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

Ahorro de Costo

Muestra el ahorro total de costos de las metas completadas y parcialmente completado.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: cost_savings_amount

  • Filtros:

    • Período
    • Terminal
    • Snapshot
    • Canal
    • Local
    • Proyecto
    • Objetivos

  • View por:

    • Terminal

    • Instantánea

    • Canal

    • Proyecto

    • Local

    • Objetivos

  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica

Mensajes del cliente con AI

Muestra el número de entradas ingresadas por los Usuarios Finales (clientes) que se muestra durante un período de tiempo.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: count(self_service_message_analytics_fact.customer_message_identifier)

  • Filtros:

    • Período
    • Terminal
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    • Calificación del cliente
    • Proyecto

  • Ver por:

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    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de la métrica: N/A

Tasa de derivación

Muestra el porcentaje de sesiones que necesitan asistencia humana.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: Sesiones Escalado / cuenta de sesiones de Autoservicio

  • Filtros:

    • Período
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    • Calificación del cliente
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    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de la métrica: Hacia abajo, un valor menor en la métrica es mejor

Objetivos terminados

Muestra el número total de objetivos completados.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: goal_total_completion_count

  • Filtros:

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    • Objetivos

  • Dirección de la métrica: N/A

Objetivos Incompletos

Muestra el número total de objetivos incompletos.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: GOAL_INCOMPLETE_COUNT

  • Filtros:

    • Período
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    • Goals

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    • Local

    • Objetivos

  • Dirección de métrica: N/A

Objetivos Parcialmente completados

Muestra el número total de objetivos parcialmente completados.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: goal_partial_completion_count

  • Filtros:

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    • Local

    • Objetivos

  • Dirección de la métrica: N/A

Conteo de intención

Muestra el número de ocurrencias de la intención coincidente.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: count(customer_message_identifier) donde intent_score sea mayor que 0

  • Filtros:

    • Periodo
    • Terminal
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    • Calificación del cliente
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    • Local

  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

Puntuación de Intención Max

Muestra la puntuación MÁXIMA de la Intención.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: máximo de puntuación de Intención

  • Filtros:

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  • Dirección de la métrica: N/A

Puntaje mínimo de Intención

Muestra la puntuación MÍNIMA de la Intención.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: mínimo de la puntuación de Intención

  • Filtros:

    • Período de tiempo
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    • Calificación del cliente
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  • Dirección de la métrica: N/A

Mensajes con Intención Max

Indica el número de Intenciones que coincidieron con una eficacia del 100%.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: count(customer_message_identifier) con puntuación de intención = 1

  • Filtros:

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    • Calificación del cliente
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  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

Sesiones de Autoservicio Positivas

Indica el número total de sesiones de autoservicio con calificaciones positivas otorgadas como comentarios por el usuario final.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: Cuenta la cantidad de sesiones de autoservicio únicas en las que los clientes dieron una calificación positiva (puntuación = 1)

  • Filtros:

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    • Calificación del cliente
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    • Canal

    • Proyecto

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  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

Antes de llegar al centro de contacto, el cliente visita su canal de soporte y comienza a interactuar con el agente virtual de AI Agents (Cognigy). Esto se denomina sesión de autoservicio. El bot guía al cliente a través de los pasos de solución de problemas, responde preguntas y ayuda a completar una tarea, todo sin la intervención de un agente humano.

Al final de la interacción, el bot le pregunta al cliente:

¿Cómo calificaría su experiencia hoy?

Las opciones de calificación incluyen una Calificación Positiva, que se registra como score = 1.

Ingreso Obtenido

Muestra el total de ingresos earned por cada meta completada durante el periodo de tiempo seleccionado.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: revenue_earnings_amount

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  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.

Sesiones de autoservicio

Indica el número total de sesiones únicas de autoservicio.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: Cuenta la cantidad de sesiones de autoservicio únicas gestionadas por el agente virtual AI Agents (Cognigy)

  • Filtros:

    • Período de tiempo
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    • Calificación del cliente
    • Proyecto

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    • Canal

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  • Metric Dirección: N/A

Antes de llegar al centro de contacto, el cliente visita su canal de soporte (chat web, aplicación móvil o mensajería) y es recibido por el AI Agents (Cognigy) agente virtual. Esto da inicio a una sesión de autoservicio, en la que el bot intenta ayudar al cliente sin involucrar a un agente en vivo.

Sesiones escaladas

Número de sesiones que necesitan asistencia humana.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: Conteo de identificadores de sesión donde el conteo de escalaciones es mayor que 0

  • Filtros:

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    • Calificación del cliente
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  • Dirección de la métrica: Hacia abajo, un valor menor en la métrica es mejor.

Sesiones iniciadas en los últimos 15 MIn

Número total de sesiones iniciadas en los últimos 15 minutos.

  • Tipo de métrica: Casi En tiempo real

  • Cálculo: cantidad de sesiones iniciadas en los últimos 15 minutos

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    • Local

  • Dirección de la métrica: N/A

Su centro de contacto utiliza el agente virtual AI Agents (Cognigy) como la primera capa de soporte. Antes de que un cliente llegue a un agente en vivo, por lo general comienza su journey con una sesión de autoservicio gestionada por el bot.

La métrica Sessions Started in the Last 15 MIn muestra cuántas Sesiones de autoservicio nuevas se han iniciado dentro de la ventana de los últimos 15 minutos. Esto le ayuda a ver el volumen de tráfico actual, casi en tiempo real, para comprender mejor cómo se utiliza la métrica.

Cantidad de Espacios

Muestra el número de tragamonedas con mejor calificación.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: count(self_service_message_analytics.self_service_slot_matches)

  • Filtros:

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    • Calificación del cliente
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  • Dirección de la métrica: N/A

Conteo de tareas

Muestra el recuento de tareas completadas dentro de un periodo de tiempo.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: count(self_service_message_analytics.SELF_SERVICE_TASKS_COMPLETED)

  • Filtros:

    • Periodo
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    • Calificación del cliente
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    • Proyecto

    • Local

  • Dirección de métrica: N/A

Tiempo Guardado

Muestra el tiempo total ahorrado para los objetivos completados y parcialmente completados.

  • Tipo de métrica: Histórica

  • Cálculo: time_savings_seconds

  • Filtros:

    • Período
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    • Proyecto
    • Objetivos

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    • Proyecto

    • Local

    • Metas

  • Dirección de la métrica: Hacia arriba, es mejor un valor mayor en la métrica.