ROI(투자 수익률) 및 CSAT(고객 만족도 향상)는 Copilot Studio 에이전트를 구현하는 조직의 최우선 순위입니다.
에이전트 편향률을 최적화하는 것은 조직이 ROI와 CSAT를 중심으로 사업 목표를 달성하고 에이전트의 전반적인 성과를 개선하기 위해 가장 주력하는 분야 중 하나입니다. Copilot Studio에는 해결 비율, 에스컬레이션 비율, CSAT 등 에이전트 성과를 개선하는 데 도움이 되는 주요 지표가 있습니다.
메트릭이 계속 발전하고 있는 가운데, 제작자로서 에이전트의 문제 해결 편향율을 개선하기 위해 할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 이 문서에서는 대화형 AI에서 전환의 중요성과 에이전트의 전환을 최적화하기 위해 보편적인 기술/고려 사항을 다룹니다.
팁
대화형 AI의 컨텍스트에서 편향은 라이브 담당자가 처리해야 할 요청 중 셀프 서비스 방식으로 완료된 요청의 비율을 나타내는 지표입니다. 즉, 자동화로 인해 팀에서 처리하지 않아도 되는 항목의 수를 나타냅니다.
편향 최적화가 필요한 이유는 무엇입니까?
- 더 나은 고객 경험: 더 많은 고객 또는 직원이 채팅이나 전화로 사람의 담당자를 기다리는 대신 에이전트가 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 보다 우수한 고객 경험과 더 높은 CSAT 점수로 이어집니다. 이렇게 하면 대기 시간을 줄이는 데 도움이 되지만 라이브 담당자는 더 복잡하고 가치가 높은 작업에 집중할 수도 있습니다.
- 비용 절감: 에이전트의 ROI를 결정하는 주요 방법 중 하나는 편향률을 사용하는 것입니다. 담당자 통화 지원은 일반적으로 연락 센터 업계에서 $5에서 $10 정도의 비용이 듭니다. 그러나 고객 요청을 해결하는 에이전트 세션에는 약 50센트의 비용이 듭니다. 이는 더 높은 편향률이 더 높은 비용 절감으로 이어진다는 것을 의미합니다.
편향 개선을 위한 Copilot Studio 분석의 주요 구성 요소 이해
편향이 조직에 의미하는 바를 결정할 수 있으려면 사용 가능한 분석에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 다음 테이블에서는 Copilot Studio의 주요 메트릭을 설명합니다.
| 설명 | 세부 사항 |
|---|---|
| 총 세션 | 지정된 기간 내의 총 분석 세션 수입니다. 에이전트와의 대화는 하나 또는 여러 개의 분석 세션을 생성할 수 있으며, 각 세션에는 고유한 참여 상태 및 결과가 있습니다. 분석 세션은 초기 대화가 완료된 후 사용자에게 새로운 질문이 있으면 시작됩니다(예: 대화 종료 토픽에 도달). |
| 참여 비율 | 세션에 참여한 총 세션의 백분율입니다. 참여 세션은 사용자 지정 토픽이 트리거되거나 세션이 에스컬레이션으로 종료되는 분석 세션입니다. 참여 세션은 세 가지 결과 중 하나를 가질 수 있습니다. 해결, 에스컬레이션 또는 취소입니다. |
| 해결률 | 해결된 참여 세션의 백분율입니다. 해결된 세션은 사용자가 "질문에 대한 답변이 되었습니까?"라는 대화 종료 질문을 받고 사용자가 응답하지 않거나 "예"라고 응답하는 참여 세션입니다. |
| 에스컬레이션 비율 | 에스컬레이션된 참여 세션의 백분율입니다. 에스컬레이션된 세션은 인간 담당자에게 에스컬레이션된 참여 세션입니다. |
| 중단율 | 취소된 참여 세션의 백분율입니다. 중단된 세션은 세션 시작 후 1시간이 지나도 해결되지 않거나 에스컬레이션되지 않은 참여 세션입니다. |
| CSAT | 고객이 설문 조사에 참여하기 위해 대화 종료 요청에 응답하는 세션에 대한 CSAT 점수의 평균을 그래픽으로 표시합니다. |
이러한 메트릭은 에이전트 ROI를 최적화하기 위해 지속적으로 개선되어야 합니다. 그러나 각 조직에는 편향률이 의미하는 바에 대한 자체 정의가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 편향 계산의 일부로 에스컬레이션 비율과 함께 중단 비율을 고려할 수 있는 반면, 다른 조직에서는 에스컬레이션 비율만 볼 수도 있습니다.
편향률에 대한 정의가 서로 다르지만 이러한 메트릭은 여전히 편향을 계산하기 위한 기반을 제공합니다. 다양한 고객과의 경험에 따르면 편향 상황에서는 해결 비율과 에스컬레이션 비율이 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 해결 비율을 높이고 에스컬레이션 비율을 낮추면 전반적인 에이전트 편향 메트릭에 직접적인 영향을 미칩니다.
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