Перейти к содержимому

Аналитика и Dashboard

Dashboard аналитики даёт полную картину того, как работают ваш AI-бот и команда поддержки. Используйте его для измерения эффективности, выявления пробелов в базе знаний и постоянного улучшения бота.

Основной dashboard показывает ключевые KPI с первого взгляда:

KPIОписание
Всего разговоровКоличество разговоров, начатых за выбранный период
Скорость решения AIПроцент разговоров, решённых ботом без передачи оператору
Среднее время ответаСреднее время от сообщения пользователя до первого ответа бота или агента
Скорость передачиПроцент разговоров, переданных живому оператору
Активные пользователиУникальные пользователи, взаимодействовавшие с ботом за период
Доля положительной обратной связиПроцент реакций «нравится» из всей поданной обратной связи

Используйте выбор диапазона дат для фильтрации всех метрик по дню, неделе, месяцу или произвольному периоду.

Раздел RAG-аналитики показывает, как работает конвейер извлечения данных:

  • Скорость успешного извлечения — процент запросов, при которых система нашла релевантный контент в базе знаний
  • Топ извлечённых документов — какие документы извлекаются чаще всего, указывая на темы с высоким спросом
  • Средний показатель релевантности — средний показатель уверенности от ранжировщика по всем запросам
  • Объём запросов по часам — тепловая карта объёма сообщений для определения пиковых периодов использования

Используйте эти данные для выявления документов, которые редко извлекаются — им могут понадобиться лучшие заголовки, больше ключевых слов или пересмотр содержания.

Раздел аналитики без ответов выявляет вопросы, на которые бот не смог ответить:

  • Список вопросов без ответа — хронологический список вопросов, которые привели к ответу с низкой уверенностью или передаче оператору
  • Темы без документов — темы, которые часто встречаются в вопросах без ответа, но не имеют соответствующего документа в базе знаний

Используйте кнопку Экспорт для загрузки списка вопросов без ответа в формате CSV для автономного просмотра или передачи экспертам.

Пользователи могут оценивать ответы бота прямо в виджете чата:

  • 👍 Нравится — ответ был полезным
  • 👎 Не нравится — ответ не был полезным

Dashboard аналитики агрегирует эту обратную связь и показывает:

  • Объём обратной связи во времени
  • Самые отрицательно оценённые ответы — с исходным вопросом и ответом бота, чтобы вы могли исследовать и улучшить
  • Тенденция обратной связи — улучшается или снижается удовлетворённость
v1.6.0

Sentiment Analytics

Раздел аналитики тональности обеспечивает анализ тональности клиентов на основе машинного обучения по всем разговорам:

  • Распределение тональности — разбивка разговоров по обнаруженной тональности (положительная, нейтральная, отрицательная)
  • Тенденция тональности — как общая тональность клиентов меняется со временем
  • Оповещения об отрицательной тональности — разговоры с отрицательной тональностью выносятся на приоритетный просмотр
  • Тональность по теме — какие темы склонны вызывать отрицательную тональность, помогая выявить проблемные области в базе знаний

Данные о тональности поступают в систему маршрутизации с учётом тональности (см. Передача оператору) — разговоры с обнаруженной отрицательной тональностью могут автоматически приоритизироваться для более быстрого ответа живого агента.

Администраторы имеют доступ к дополнительным операционным метрикам:

  • Время ответа агента — как быстро живые агенты отвечают после принятия разговора
  • Скорость нарушения SLA — процент разговоров с передачей, превысивших целевой показатель SLA (см. Передача оператору)
  • Объём разговоров по каналам — разбивка разговоров по Web Widget, LINE OA и другим каналам
  • Охват базы знаний — количество документов, всего индексированных фрагментов и метки времени последнего обновления
  • Стоимость на разговор — расчётная стоимость AI-инференса на один решённый разговор (план Enterprise)

Все метрики администратора можно экспортировать в CSV или просматривать в виде графиков на dashboard.

v1.6.1

Страница аналитики определения языка (Analytics → Language Detection) даёт администраторам видимость того, как определяются языки посетителей в разговорах.

Ключевые метрики:

МетрикаОписание
Топ языковРаспределение обнаруженных языков по всем разговорам за выбранный период
Разбивка методов определенияКак был идентифицирован каждый язык — анализ Unicode-скриптов, заголовок языка браузера, диакритика или преемственность разговора
Скорость определенияПроцент разговоров, в которых язык был успешно определён, а не возвращён к языку организации
Ежедневная тенденция по языкамОбъём разговоров на каждом языке во времени

Диапазон дат: Используйте селектор в верхнем правом углу для фильтрации по последним 7, 14, 30 или 90 дням.

Используйте эти данные, чтобы:

  • Убедиться, что определение языка работает правильно для вашей клиентской базы
  • Решить, стоит ли включить Выбор языка Widget для конкретных локалей
  • Выявить, не используют ли клиенты языки, которые недостаточно представлены в вашей базе знаний