Analitik & Dashboard

Dashboard Analitik memberikan gambaran lengkap tentang kinerja bot AI dan tim dukungan Anda. Gunakan untuk mengukur efektivitas, mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan, dan terus meningkatkan bot Anda.

Ringkasan Dashboard

Dashboard utama menampilkan KPI tingkat tinggi secara sekilas:

KPI	Deskripsi
Total Percakapan	Jumlah percakapan yang dimulai dalam periode waktu yang dipilih
Tingkat Resolusi AI	Persentase percakapan yang diselesaikan oleh bot tanpa serah terima ke manusia
Waktu Respons Rata-rata	Waktu rata-rata dari pesan pengguna hingga balasan pertama bot atau agen
Tingkat Serah Terima	Persentase percakapan yang dieskalasi ke agen manusia
Pengguna Aktif	Pengguna unik yang berinteraksi dengan bot dalam periode tersebut
Tingkat Umpan Balik Positif	Persentase reaksi jempol ke atas dari semua umpan balik yang dikirimkan

Gunakan pemilih rentang tanggal untuk memfilter semua metrik berdasarkan hari, minggu, bulan, atau rentang kustom.

Analitik RAG

Bagian Analitik RAG menampilkan kinerja pipeline pengambilan:

Tingkat Keberhasilan Pengambilan — Persentase kueri di mana sistem menemukan konten relevan dalam basis pengetahuan
Dokumen yang Paling Sering Diambil — Dokumen mana yang paling sering diambil, menunjukkan topik yang paling banyak diminati
Skor Relevansi Rata-rata — Skor kepercayaan rata-rata dari re-ranker di semua kueri
Volume Kueri per Jam — Peta panas volume pesan untuk mengidentifikasi waktu penggunaan puncak

Gunakan data ini untuk mengidentifikasi dokumen yang jarang diambil — dokumen tersebut mungkin memerlukan judul yang lebih baik, lebih banyak kata kunci, atau tinjauan konten.

Analitik Pertanyaan Tak Terjawab

Bagian Analitik Pertanyaan Tak Terjawab menampilkan pertanyaan yang tidak dapat dijawab oleh bot:

Daftar Pertanyaan Tak Terjawab — Daftar kronologis pertanyaan yang menghasilkan respons dengan kepercayaan rendah atau serah terima
Pengelompokan Topik — Pertanyaan dikelompokkan secara otomatis berdasarkan topik sehingga Anda dapat mengenali pola
Topik Tanpa Dokumen — Topik yang sering muncul dalam pertanyaan tak terjawab tetapi tidak memiliki dokumen yang sesuai dalam basis pengetahuan

Gunakan tombol Ekspor untuk mengunduh daftar pertanyaan tak terjawab sebagai CSV untuk ditinjau secara offline atau dibagikan kepada pakar materi.

Umpan Balik Pesan

Pengguna dapat menilai respons bot langsung di widget obrolan:

👍 Jempol Ke Atas — Respons bermanfaat
👎 Jempol Ke Bawah — Respons tidak bermanfaat

Dashboard Analitik mengumpulkan umpan balik ini dan menampilkan:

Volume umpan balik dari waktu ke waktu
Respons dengan paling banyak jempol ke bawah — beserta pertanyaan asli dan jawaban bot, sehingga Anda dapat menyelidiki dan meningkatkannya
Tren umpan balik — Apakah kepuasan meningkat atau menurun dari waktu ke waktu

Analitik Sentimen

v1.6.0

Sentiment Analytics

Bagian Analitik Sentimen menyediakan analisis sentimen pelanggan berbasis ML di seluruh percakapan:

Distribusi Sentimen — Rincian percakapan berdasarkan sentimen yang terdeteksi (positif, netral, negatif)
Tren Sentimen — Bagaimana sentimen pelanggan secara keseluruhan berubah dari waktu ke waktu
Peringatan Sentimen Negatif — Percakapan yang ditandai dengan sentimen negatif ditampilkan untuk ditinjau secara prioritas
Sentimen berdasarkan Topik — Topik mana yang cenderung menghasilkan sentimen negatif, membantu Anda mengidentifikasi area bermasalah dalam basis pengetahuan

Data sentimen dimasukkan ke dalam sistem perutean berbasis sentimen (lihat Serah Terima ke Manusia) — percakapan dengan sentimen negatif yang terdeteksi dapat diprioritaskan secara otomatis untuk respons agen manusia yang lebih cepat.

Grafik Tren Percakapan

v1.6.10

Dashboard mencakup grafik area Percakapan dari Waktu ke Waktu yang interaktif yang memvisualisasikan volume percakapan harian sebagai grafik area gradien yang halus. Grafik menggunakan warna utama tema Anda dan menyediakan:

Sumbu tanggal — Menampilkan tanggal di sepanjang sumbu horizontal
Jumlah percakapan — Sumbu vertikal menampilkan jumlah percakapan per hari
Tooltip saat hover — Arahkan kursor ke titik data mana pun untuk melihat tanggal dan jumlah percakapan yang tepat
Tata letak responsif — Secara otomatis menyesuaikan ukuran agar sesuai dengan lebar dashboard

Gunakan grafik ini untuk mengidentifikasi tren volume percakapan, menemukan hari-hari dengan penggunaan puncak, dan mengkorelasikan perubahan volume dengan kejadian seperti peluncuran produk atau kampanye pemasaran.

Metrik Admin

Admin memiliki akses ke metrik operasional tambahan:

Waktu Respons Agen — Seberapa cepat agen manusia merespons setelah mengambil alih percakapan
Tingkat Pelanggaran SLA — Persentase percakapan serah terima yang melampaui target SLA (lihat Serah Terima ke Manusia)
Volume Percakapan per Saluran — Rincian percakapan berdasarkan Widget Web, LINE OA, dan saluran lainnya
Cakupan Basis Pengetahuan — Jumlah dokumen, total potongan yang diindeks, dan stempel waktu terakhir diperbarui
Biaya per Percakapan — Estimasi biaya inferensi AI per percakapan yang diselesaikan (paket Enterprise)

Semua metrik admin dapat diekspor sebagai CSV atau dilihat sebagai grafik di dashboard.

Analitik Deteksi Bahasa

v1.6.1

Halaman Analitik Deteksi Bahasa (Analitik → Deteksi Bahasa) memberikan visibilitas kepada admin tentang bagaimana bahasa pengunjung terdeteksi di seluruh percakapan.

Metrik utama:

Metrik	Deskripsi
Bahasa Teratas	Distribusi bahasa yang terdeteksi di semua percakapan dalam periode yang dipilih
Rincian Metode Deteksi	Bagaimana setiap bahasa diidentifikasi — analisis skrip Unicode, header bahasa browser, diakritik, atau kontinuitas percakapan
Tingkat Deteksi	Persentase percakapan di mana bahasa berhasil terdeteksi vs. menggunakan default bahasa organisasi
Tren Bahasa Harian	Volume percakapan per bahasa dari waktu ke waktu

Rentang tanggal: Gunakan pemilih di kanan atas untuk memfilter berdasarkan 7, 14, 30, atau 90 hari terakhir.

Gunakan data ini untuk:

Memverifikasi bahwa deteksi bahasa berfungsi dengan benar untuk basis pelanggan Anda
Memutuskan apakah akan mengaktifkan Pemilih Bahasa Widget untuk lokal tertentu
Mengidentifikasi apakah pelanggan menggunakan bahasa yang kurang terwakili dalam basis pengetahuan Anda