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Analytics et Tableau de bord

Le tableau de bord Analytics vous donne une vue complète des performances de votre bot IA et de votre équipe support. Utilisez-le pour mesurer l’efficacité, identifier les lacunes dans la base de connaissances et améliorer continuellement votre bot.

Le tableau de bord principal affiche les KPI de haut niveau en un coup d’œil :

KPIDescription
Total des conversationsNombre de conversations démarrées dans la période sélectionnée
Taux de résolution IAPourcentage de conversations résolues par le bot sans transfert humain
Temps de réponse moyenTemps moyen entre le message de l’utilisateur et la première réponse du bot ou de l’agent
Taux de transfertPourcentage de conversations escaladées vers un agent humain
Utilisateurs actifsUtilisateurs uniques ayant interagi avec le bot sur la période
Taux de feedback positifPourcentage de réactions « j’aime » parmi tous les feedbacks soumis

Utilisez le sélecteur de plage de dates pour filtrer toutes les métriques par jour, semaine, mois ou plage personnalisée.

La section Analytics RAG montre les performances du pipeline de récupération :

  • Taux de succès de récupération — Pourcentage de requêtes pour lesquelles le système a trouvé du contenu pertinent dans la base de connaissances
  • Documents les plus récupérés — Les documents récupérés le plus fréquemment, indiquant les sujets les plus demandés
  • Score de pertinence moyen — Score de confiance moyen du re-ranker sur toutes les requêtes
  • Volume de requêtes par heure — Carte de chaleur du volume de messages pour identifier les heures de pointe

Utilisez ces données pour identifier les documents rarement récupérés — ils peuvent nécessiter de meilleurs titres, plus de mots-clés ou une révision du contenu.

La section Analytics des questions sans réponse met en évidence les questions auxquelles le bot n’a pas pu répondre :

  • Liste des questions sans réponse — Une liste chronologique des questions ayant abouti à une réponse de faible confiance ou à un transfert
  • Sujets sans documents — Sujets qui apparaissent fréquemment dans les questions sans réponse mais qui n’ont pas de document correspondant dans la base de connaissances

Utilisez le bouton Exporter pour télécharger la liste des questions sans réponse en CSV pour une révision hors ligne ou pour la partager avec des experts métiers.

Les utilisateurs peuvent noter les réponses du bot directement dans le widget de chat :

  • 👍 Pouce levé — La réponse était utile
  • 👎 Pouce baissé — La réponse n’était pas utile

Le tableau de bord Analytics agrège ce feedback et affiche :

  • Le volume de feedback dans le temps
  • Les réponses les plus votées négativement — avec la question originale et la réponse du bot, pour que vous puissiez investiguer et améliorer
  • La tendance du feedback — si la satisfaction s’améliore ou se dégrade
v1.6.0

Sentiment Analytics

La section Analytics de sentiment fournit une analyse ML du sentiment client sur l’ensemble des conversations :

  • Distribution du sentiment — Répartition des conversations par sentiment détecté (positif, neutre, négatif)
  • Tendance du sentiment — Comment le sentiment global des clients évolue dans le temps
  • Alertes de sentiment négatif — Les conversations signalées avec un sentiment négatif sont mises en avant pour une révision prioritaire
  • Sentiment par sujet — Quels sujets tendent à générer un sentiment négatif, vous aidant à identifier les zones problématiques dans votre base de connaissances

Les données de sentiment alimentent le système de routage sensible au sentiment (voir Transfert humain) — les conversations avec un sentiment négatif détecté peuvent être automatiquement priorisées pour une réponse plus rapide de l’agent humain.

Les administrateurs ont accès à des métriques opérationnelles supplémentaires :

  • Temps de réponse des agents — La rapidité avec laquelle les agents humains répondent après avoir pris en charge une conversation
  • Taux de dépassement de SLA — Pourcentage de conversations de transfert ayant dépassé l’objectif de SLA (voir Transfert humain)
  • Volume de conversations par canal — Répartition des conversations par Widget Web, LINE OA et autres canaux
  • Couverture de la base de connaissances — Nombre de documents, total des chunks indexés et horodatages de dernière mise à jour
  • Coût par conversation — Coût estimé d’inférence IA par conversation résolue (plan Enterprise)

Toutes les métriques administrateur peuvent être exportées en CSV ou visualisées sous forme de graphiques dans le tableau de bord.

v1.6.1

La page Analytics de détection de langue (Analytics → Language Detection) donne aux administrateurs une visibilité sur la façon dont les langues des visiteurs sont détectées dans les conversations.

Métriques clés :

MétriqueDescription
Langues principalesDistribution des langues détectées dans toutes les conversations de la période sélectionnée
Répartition des méthodes de détectionComment chaque langue a été identifiée — analyse de script Unicode, en-tête de langue du navigateur, diacritiques ou continuité de la conversation
Taux de détectionPourcentage de conversations où la langue a été détectée avec succès par rapport à un retour à la langue de l’organisation
Tendance quotidienne par langueVolume de conversations par langue dans le temps

Plage de dates : Utilisez le sélecteur en haut à droite pour filtrer par les 7, 14, 30 ou 90 derniers jours.

Utilisez ces données pour :

  • Vérifier que la détection de langue fonctionne correctement pour votre base de clients
  • Décider si vous souhaitez activer le Sélecteur de langue du Widget pour des locales spécifiques
  • Identifier si les clients utilisent des langues sous-représentées dans votre base de connaissances