Analytics & Dashboard

Analytics डैशबोर्ड आपको यह पूरी तस्वीर देता है कि आपका AI बॉट और सपोर्ट टीम कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं। इसका उपयोग प्रभावशीलता मापने, ज्ञान की कमियों की पहचान करने और अपने बॉट को लगातार बेहतर बनाने के लिए करें।

Dashboard अवलोकन

मुख्य डैशबोर्ड एक नज़र में उच्च-स्तरीय KPI दिखाता है:

KPI	विवरण
कुल Conversations	चयनित समय अवधि में शुरू की गई conversations की संख्या
AI Resolution Rate	बिना मानव हस्तांतरण के बॉट द्वारा हल की गई conversations का प्रतिशत
औसत Response Time	उपयोगकर्ता के संदेश से पहले बॉट या एजेंट के जवाब तक का औसत समय
Handoff Rate	किसी मानव एजेंट को escalate की गई conversations का प्रतिशत
Active Users	उस अवधि में बॉट के साथ इंटरैक्ट करने वाले अद्वितीय उपयोगकर्ता
Positive Feedback Rate	सबमिट किए गए सभी फ़ीडबैक में से thumbs-up reactions का प्रतिशत

सभी मेट्रिक्स को दिन, सप्ताह, महीने या कस्टम रेंज के अनुसार फ़िल्टर करने के लिए date range picker का उपयोग करें।

RAG Analytics

RAG Analytics अनुभाग दिखाता है कि retrieval pipeline कैसा प्रदर्शन कर रही है:

Retrieval Success Rate — उन queries का प्रतिशत जहाँ सिस्टम ने knowledge base में प्रासंगिक सामग्री पाई
Top Retrieved Documents — कौन से दस्तावेज़ सबसे अधिक retrieve किए जाते हैं, जो उच्च-माँग वाले विषयों को दर्शाता है
औसत Relevance Score — सभी queries में re-ranker का औसत confidence score
Query Volume by Hour — पीक उपयोग समय की पहचान के लिए संदेश वॉल्यूम heat map

इस डेटा का उपयोग उन दस्तावेज़ों की पहचान करने के लिए करें जो शायद ही कभी retrieve होते हैं — उन्हें बेहतर शीर्षकों, अधिक keywords, या सामग्री समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है।

Unanswered Analytics

Unanswered Analytics अनुभाग उन प्रश्नों को सामने लाता है जिनका बॉट उत्तर नहीं दे सका:

Unanswered Questions List — उन प्रश्नों की कालानुक्रमिक सूची जिनके परिणामस्वरूप low-confidence response या handoff हुई
Topic Clustering — प्रश्नों को स्वचालित रूप से विषय के अनुसार समूहीकृत किया जाता है ताकि आप पैटर्न पहचान सकें
Topics Without Docs — ऐसे विषय जो अनुत्तरित प्रश्नों में अक्सर आते हैं लेकिन knowledge base में उनके लिए कोई मिलान दस्तावेज़ नहीं है

ऑफ़लाइन समीक्षा के लिए या विषय विशेषज्ञों के साथ साझा करने के लिए अनुत्तरित प्रश्नों की सूची CSV के रूप में डाउनलोड करने हेतु Export बटन का उपयोग करें।

Message Feedback

उपयोगकर्ता chat widget में सीधे बॉट के जवाबों को रेट कर सकते हैं:

👍 Thumbs Up — जवाब सहायक था
👎 Thumbs Down — जवाब सहायक नहीं था

Analytics डैशबोर्ड इस फ़ीडबैक को एकत्रित करता है और दिखाता है:

समय के साथ Feedback वॉल्यूम
सबसे अधिक downvoted responses — मूल प्रश्न और बॉट के जवाब के साथ, ताकि आप जाँच कर सकें और सुधार कर सकें
Feedback trend — क्या संतुष्टि बढ़ रही है या घट रही है

Sentiment Analytics

v1.6.0

Sentiment Analytics

Sentiment Analytics अनुभाग conversations में ग्राहक sentiment का ML-संचालित विश्लेषण प्रदान करता है:

Sentiment Distribution — पहचाने गए sentiment (सकारात्मक, तटस्थ, नकारात्मक) के अनुसार conversations का विश्लेषण
Sentiment Trend — समय के साथ समग्र ग्राहक sentiment कैसे बदलता है
Negative Sentiment Alerts — नकारात्मक sentiment वाली conversations को प्राथमिकता समीक्षा के लिए सामने लाया जाता है
Sentiment by Topic — कौन से विषय नकारात्मक sentiment उत्पन्न करते हैं, जिससे आप अपने knowledge base में समस्याग्रस्त क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं

Sentiment डेटा sentiment-aware routing सिस्टम में फ़ीड होता है (देखें Human Handoff) — पहचाने गए नकारात्मक sentiment वाली conversations को तेज़ मानव एजेंट प्रतिक्रिया के लिए स्वचालित रूप से प्राथमिकता दी जा सकती है।

Conversations Trend Chart

v1.6.10

डैशबोर्ड में एक इंटरैक्टिव Conversations Over Time area chart शामिल है जो दैनिक conversation वॉल्यूम को एक smooth gradient area graph के रूप में विज़ुअलाइज़ करता है। chart आपके theme के primary color का उपयोग करता है और प्रदान करता है:

Date axis — क्षैतिज अक्ष के साथ तारीखें दिखाता है
Conversation count — ऊर्ध्वाधर अक्ष प्रति दिन conversations की संख्या प्रदर्शित करता है
Hover tooltip — सटीक तारीख और conversation count देखने के लिए किसी भी data point पर hover करें
Responsive layout — डैशबोर्ड की चौड़ाई के अनुसार स्वचालित रूप से आकार बदलता है

conversation वॉल्यूम में रुझानों की पहचान करने, पीक उपयोग दिनों को देखने और उत्पाद लॉन्च या मार्केटिंग अभियानों जैसी घटनाओं के साथ वॉल्यूम परिवर्तनों को जोड़ने के लिए इस chart का उपयोग करें।

Admin Metrics

Admins के पास अतिरिक्त operational metrics तक पहुँच है:

Agent Response Time — मानव एजेंट conversation संभालने के बाद कितनी जल्दी प्रतिक्रिया देते हैं
SLA Breach Rate — उन handoff conversations का प्रतिशत जो SLA लक्ष्य से अधिक हो गईं (देखें Human Handoff)
Conversation Volume by Channel — Web Widget, LINE OA, और अन्य channels के अनुसार conversations का विश्लेषण
Knowledge Base Coverage — दस्तावेज़ संख्या, कुल indexed chunks, और अंतिम अपडेट timestamps
Cost per Conversation — प्रति हल की गई conversation अनुमानित AI inference लागत (Enterprise plan)

सभी admin metrics को CSV के रूप में export किया जा सकता है या डैशबोर्ड में charts के रूप में देखा जा सकता है।

Language Detection Analytics

v1.6.1

Language Detection Analytics पृष्ठ (Analytics → Language Detection) admins को यह दृश्यता देता है कि conversations में आगंतुकों की भाषाओं का पता कैसे लगाया जा रहा है।

मुख्य मेट्रिक्स:

मेट्रिक	विवरण
Top Languages	चयनित अवधि में सभी conversations में पहचानी गई भाषाओं का वितरण
Detection Method Breakdown	प्रत्येक भाषा की पहचान कैसे हुई — Unicode script विश्लेषण, browser language header, diacritics, या conversation continuity
Detection Rate	उन conversations का प्रतिशत जहाँ भाषा सफलतापूर्वक पहचानी गई बनाम org भाषा पर default हुई
Daily Language Trend	समय के साथ प्रति भाषा conversations की मात्रा

Date range: पिछले 7, 14, 30, या 90 दिनों के अनुसार फ़िल्टर करने के लिए ऊपर दाईं ओर स्थित selector का उपयोग करें।

इस डेटा का उपयोग करें:

यह सत्यापित करने के लिए कि language detection आपके ग्राहक आधार के लिए सही ढंग से काम कर रही है
यह तय करने के लिए कि विशिष्ट locales के लिए Widget Language Selector सक्षम करना है या नहीं
यह पहचानने के लिए कि क्या ग्राहक ऐसी भाषाओं का उपयोग कर रहे हैं जो आपके knowledge base में कम प्रतिनिधित्व वाली हैं