봇 빌더의 Answers 모듈은 지식 베이스/FAQ의 정보를 사용하여 최종 사용자 질문에 대한 직접적인 답변을 설정할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 사용자는 봇과 대화형 상호작용을 하며 쉽게 솔루션을 얻을 수 있는 매우 강력한 기능입니다.
Answers 모듈의 성능은 질문과 응답이 어떻게 구성되었는지에 전적으로 의존하므로, 성능을 추적하여 전환율을 개선하는 것이 매우 중요합니다. 여기서 Answers 성능 분석 맞춤형 보고서는 통찰력을 쉽게 얻고 이를 바탕으로 조치를 취할 수 있도록 보장합니다. 이를 액세스하려면 
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Answers 성능 분석 보고서를 통해 상담원은 다음을 수행할 수 있습니다:
- “답변율”을 통해 봇이 답변한 질문의 %를 이해하고 답변되지 않은 질문을 파고들어 답변율을 개선합니다.
- Answers 모듈에 구성된 각 Q&A의 효과에 대한 통찰력을 얻어 Q&A 수준의 성능을 개선합니다.
- 관련 사용자 질문에 추천되도록 하여 기사에 대한 피드백 비율과 유용성을 개선합니다.
- 답변 및 Q&A 응답률에 대한 추세를 추적하고 이러한 KPI가 떨어지는 시기를 쉽게 식별하여 개선합니다.
- 각 대화에서 봇이 제공한 질문 및 답변에 대한 세부 정보를 얻기 위해 기본 데이터를 참조합니다.
Answers 성능 분석 보고서
사용 가능한 속성 목록
| 속성 이름 | 속성 유형 | 정의 |
| 대화 | 메트릭 | “Answers” 모듈이 트리거된 대화 수 |
| 사용자 질문 | 메트릭 | 사용자가 한 질문 수 |
답변됨 | 메트릭 | 봇이 답변을 제공할 수 있었던 사용자 질문 수 |
| 추천 | 메트릭 | 봇이 Q&A 추천으로 응답한 사용자 질문 수 |
| 피드백 제공됨 | 메트릭 | 봇이 Q&A 추천으로 응답했을 때 사용자가 제공한 피드백 수 |
| 긍정적 피드백 | 메트릭 | 봇이 Q&A 추천으로 응답했을 때 사용자가 제공한 긍정적 피드백 수 |
| 부정적 피드백 | 메트릭 | 봇이 Q&A 추천으로 응답했을 때 사용자가 제공한 부정적 피드백 수 |
| 피드백 없음 | 메트릭 | 사용자가 피드백을 제공하지 않은 Q&A 추천 수 |
| 답변되지 않음 | 메트릭 | 대체 작업이 트리거되고 봇이 응답을 제공할 수 없었던 사용자 질문 수 |
| 자연어 | 메트릭 | 봇이 제공한 모든 응답 수 |
| 발화 시작 시점 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 고객이 메시지를 보낸 타임스탬프 |
| 질문 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 해당 봇에 구성된 기사/Q&A의 제목 |
| 질문 ID | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 봇의 각 Q&A에 해당하는 고유 ID |
| 응답 언어 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 봇이 고객에게 응답을 제공한 언어 |
| 사용자 질문 ID | 필터, 기본 데이터 | 각 사용자 메시지에 연결된 고유 ID |
| 대화 ID | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 봇 대화의 고유 ID |
| 사용자 질문 텍스트 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 사용자가 보낸 메시지의 내용 |
| 봇 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 대화가 시작된 봇의 이름 |
| 봇 버전 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 대화가 시작된 봇의 버전 |
| 피드백 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | Q&A 응답에 대한 사용자의 피드백 |
| NLP 모듈 유형 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 사용 중인 NLP 기능의 유형 - QA 또는 Intents |
| 답변 응답 유형 | 필터, 그룹화 기준, 기본 데이터 | 사용자 메시지에 대한 봇의 응답 유형 - 단일 추천, 다중 추천, 소규모 대화 또는 답변되지 않음 |
| 고유 응답 ID | 기본 데이터 | 봇이 제공한 각 응답에 연결된 고유 ID |
위젯 정의
필터:
날짜 범위 - 분석할 데이터의 관련 날짜 범위를 선택할 수 있습니다.
봇 - 특정 봇 또는 봇 세트를 정의하는 데 사용할 수 있는 필터
질문 - 특정 질문 또는 질문 세트에 대한 데이터를 필터링하여 특정 사례를 심층 분석합니다.
응답 언어 - 언어 수준에서 성능을 측정하기 위한 특정 언어에 대한 필터
차트:
답변 전체 성능:
질문 수에서 시작하여 유용하다고 판단된 사례로 끝나는 Answers 모듈 성능의 종합적인 뷰를 제공합니다.
- 사용자 질문: 사용자가 보낸 메시지 수
- 답변된 질문: "Answers" 모듈에서 제공한 응답 수, 즉 Q&A 및 소규모 대화
- 소규모 대화 응답: 봇이 제공한 "소규모 대화" 응답 수
- Q&A 응답: 봇이 Q&A를 추천한 발화
- 피드백 제공됨: Q&A 응답에 대해 사용자가 제공한 피드백 수
- 유용한 %: 사용자가 제공한 모든 피드백 중 긍정적 피드백의 %
볼륨 분석 추세:
Answers 모듈의 모든 볼륨 관련 메트릭에 대한 추세 뷰를 제공합니다.
- 사용자 질문: 사용자가 보낸 메시지 수
- 답변된 질문: "Answers" 모듈에서 제공한 응답 수, 즉 Q&A 및 소규모 대화
- 소규모 대화 응답: "소규모 대화" 응답 수
- Q&A 응답: Q&A가 추천된 발화
Q&A 성능 분석:
Answers 모듈에 구성되거나 FAQ/솔루션 기사로 추천된 각 질문에 대한 추천 볼륨, 수신된 피드백 및 유용한 % 측면에서 성능 개요를 제공합니다.
- 질문: Answers 모듈 또는 FAQ에 구성된 Q&A 응답의 제목
- Q&A 응답: 봇이 Q&A를 추천한 발화
- 피드백 제공됨: Q&A 응답에 대해 사용자가 제공한 피드백 수
- 유용한 %: 사용자가 제공한 모든 피드백 중 긍정적 피드백의 %
답변 및 Q&A 응답률 추세:
사용자가 보낸 메시지에 대한 답변률 및 Q&A 응답률의 추세 뷰를 제공합니다.
- 답변률: 봇이 Q&A 또는 소규모 대화 응답을 제공한 사용자 질문의 %
- Q&A 응답률: 봇이 Q&A 응답을 제공한 사용자 질문의 %
Q&A 응답 성능 추세:
봇이 제공한 Q&A 응답의 추세 분석
- Q&A 응답: 봇이 Q&A를 추천한 발화
- 피드백 제공됨: Q&A 응답에 대해 사용자가 제공한 피드백 수
- 유용한: 사용자가 제공한 긍정적 피드백 수
기본 데이터 :
Answers 모듈의 각 질문-응답 텍스트에 대한 세부적인 뷰를 제공합니다.
