Analytics और Dashboard
Analytics और Dashboard
Section titled “Analytics और Dashboard”Analytics dashboard आपको यह पूरी तस्वीर देता है कि आपका AI bot और सपोर्ट टीम कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं। इसका उपयोग प्रभावशीलता मापने, ज्ञान अंतराल की पहचान करने और अपने bot को निरंतर बेहतर बनाने के लिए करें।
Dashboard अवलोकन
Section titled “Dashboard अवलोकन”मुख्य dashboard एक नज़र में उच्च-स्तरीय KPI दिखाता है:
| KPI | विवरण |
|---|---|
| कुल बातचीत | चयनित समय अवधि में शुरू हुई बातचीत की संख्या |
| AI समाधान दर | मानव हस्तांतरण के बिना bot द्वारा हल की गई बातचीत का प्रतिशत |
| औसत प्रतिक्रिया समय | उपयोगकर्ता संदेश से पहले bot या agent उत्तर तक औसत समय |
| हस्तांतरण दर | मानव agent को स्थानांतरित बातचीत का प्रतिशत |
| सक्रिय उपयोगकर्ता | उस अवधि में bot के साथ इंटरैक्ट करने वाले अद्वितीय उपयोगकर्ता |
| सकारात्मक Feedback दर | सबमिट किए गए सभी feedback में thumbs-up प्रतिक्रियाओं का प्रतिशत |
दिन, सप्ताह, महीने या कस्टम रेंज के अनुसार सभी metrics को फ़िल्टर करने के लिए date range picker का उपयोग करें।
RAG Analytics
Section titled “RAG Analytics”RAG Analytics अनुभाग दिखाता है कि retrieval pipeline कैसा प्रदर्शन कर रही है:
- Retrieval सफलता दर — उन queries का प्रतिशत जहाँ सिस्टम को knowledge base में प्रासंगिक सामग्री मिली
- शीर्ष Retrieved Documents — कौन से documents सबसे अधिक बार retrieve किए जाते हैं, जो उच्च-मांग वाले विषयों को दर्शाता है
- औसत Relevance Score — सभी queries में re-ranker से औसत confidence score
- प्रति घंटे Query Volume — peak उपयोग समय की पहचान के लिए संदेश volume heat map
इस data का उपयोग करके उन documents की पहचान करें जो शायद ही कभी retrieve किए जाते हैं — उन्हें बेहतर शीर्षक, अधिक keywords, या सामग्री समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है।
अनुत्तरित Analytics
Section titled “अनुत्तरित Analytics”अनुत्तरित Analytics अनुभाग उन प्रश्नों को सामने लाता है जिन्हें bot उत्तर नहीं दे सका:
- अनुत्तरित प्रश्न सूची — उन प्रश्नों की कालानुक्रमिक सूची जिनके परिणामस्वरूप कम-confidence प्रतिक्रिया या हस्तांतरण हुआ
- Docs के बिना विषय — ऐसे विषय जो अनुत्तरित प्रश्नों में बार-बार आते हैं लेकिन knowledge base में कोई मेल खाने वाला document नहीं है
ऑफलाइन समीक्षा के लिए या विषय विशेषज्ञों के साथ साझा करने के लिए अनुत्तरित प्रश्न सूची को CSV के रूप में डाउनलोड करने के लिए Export बटन का उपयोग करें।
संदेश Feedback
Section titled “संदेश Feedback”उपयोगकर्ता chat widget में सीधे bot प्रतिक्रियाओं को रेट कर सकते हैं:
- 👍 Thumbs Up — प्रतिक्रिया सहायक थी
- 👎 Thumbs Down — प्रतिक्रिया सहायक नहीं थी
Analytics dashboard इस feedback को एकत्रित करता है और दिखाता है:
- समय के साथ Feedback volume
- सबसे अधिक downvoted प्रतिक्रियाएं — मूल प्रश्न और bot उत्तर के साथ, ताकि आप जाँच और सुधार कर सकें
- Feedback प्रवृत्ति — संतुष्टि में सुधार हो रहा है या गिरावट
Sentiment Analytics
Section titled “Sentiment Analytics”
Sentiment Analytics अनुभाग बातचीत में customer sentiment का ML-powered विश्लेषण प्रदान करता है:
- Sentiment वितरण — पहचाने गए sentiment (सकारात्मक, तटस्थ, नकारात्मक) के अनुसार बातचीत का विभाजन
- Sentiment प्रवृत्ति — समय के साथ समग्र customer sentiment कैसे बदलता है
- नकारात्मक Sentiment अलर्ट — नकारात्मक sentiment के साथ फ़्लैग की गई बातचीतें प्राथमिकता समीक्षा के लिए सामने आती हैं
- विषय के अनुसार Sentiment — कौन से विषय नकारात्मक sentiment उत्पन्न करते हैं, जिससे आपको knowledge base में समस्याग्रस्त क्षेत्रों की पहचान करने में मदद मिलती है
Sentiment data sentiment-aware routing सिस्टम में फीड होता है (मानव Handoff देखें) — पहचाने गए नकारात्मक sentiment वाली बातचीत को मानव agent की तेज़ प्रतिक्रिया के लिए स्वचालित रूप से प्राथमिकता दी जा सकती है।
Admin Metrics
Section titled “Admin Metrics”Admin के पास अतिरिक्त परिचालन metrics तक पहुँच है:
- Agent प्रतिक्रिया समय — बातचीत संभालने के बाद मानव agents कितनी जल्दी प्रतिक्रिया देते हैं
- SLA उल्लंघन दर — SLA लक्ष्य से अधिक handoff बातचीत का प्रतिशत (मानव Handoff देखें)
- Channel द्वारा बातचीत Volume — Web Widget, LINE OA और अन्य channels द्वारा बातचीत का विभाजन
- Knowledge Base कवरेज — Document गिनती, कुल indexed chunks, और अंतिम अपडेट timestamps
- प्रति बातचीत लागत — प्रति हल की गई बातचीत अनुमानित AI inference लागत (Enterprise plan)
सभी admin metrics को CSV के रूप में export किया जा सकता है या dashboard में charts के रूप में देखा जा सकता है।
भाषा पहचान Analytics
Section titled “भाषा पहचान Analytics”भाषा पहचान Analytics पृष्ठ (Analytics → Language Detection) admins को दृश्यता देता है कि बातचीत में visitor भाषाओं का पता कैसे लगाया जा रहा है।
मुख्य metrics:
| Metric | विवरण |
|---|---|
| शीर्ष भाषाएं | चयनित अवधि में सभी बातचीत में पहचानी गई भाषाओं का वितरण |
| पहचान विधि विभाजन | प्रत्येक भाषा की पहचान कैसे हुई — Unicode script विश्लेषण, browser भाषा header, diacritics, या बातचीत निरंतरता |
| पहचान दर | उन बातचीत का प्रतिशत जहाँ भाषा सफलतापूर्वक पहचानी गई बनाम org भाषा पर डिफ़ॉल्ट |
| दैनिक भाषा प्रवृत्ति | समय के साथ प्रति भाषा बातचीत volume |
Date range: पिछले 7, 14, 30, या 90 दिनों के अनुसार फ़िल्टर करने के लिए ऊपर दाईं ओर selector का उपयोग करें।
इस data का उपयोग करके:
- सत्यापित करें कि भाषा पहचान आपके customer base के लिए सही ढंग से काम कर रही है
- तय करें कि विशिष्ट locales के लिए Widget भाषा Selector को सक्षम करना है या नहीं
- पहचानें कि क्या customers ऐसी भाषाओं का उपयोग कर रहे हैं जो आपके knowledge base में कम प्रतिनिधित्व वाली हैं