Insights de conversa
O Conversation Insights permite analisar conversas a partir das experiências de agente que você oferece aos seus clientes. Essas experiências de agente podem ser baseadas em grandes modelos de linguagem (LLM) ou baseadas em conversas humanas. Por exemplo, um chatbot interagindo com um cliente ou transcrições da central de atendimento.
O Conversation Insights analisa as conversas em escala e fornece o contexto para essas conversas na jornada completa do cliente. Por meio dos Insights de conversa, é possível entender o impacto dos agentes nos resultados reais do usuário.
Os Insights de conversa abordam problemas que você possa ter. Como:
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Você não tem o insight para descobrir o que acontece quando os clientes interagem com agentes (LLM ou humanos) no contexto da jornada.
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Você não tem a capacidade de entender:
- quais agentes estão informando aos clientes em escala.
- como os clientes interagem com agentes em escala.
- qual é o impacto geral nos KPIs como resultado dessas interações.
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Você cria experiências práticas para acomodar mudanças nas preferências do usuário.
Com os Insights de conversa, você pode entender:
- O que os agentes estão dizendo aos usuários.
- O que os usuários estão solicitando dos agentes.
- Como as conversas afetam seus KPIs.
Você pode determinar o desempenho de seus agentes em relação às diretivas, o grau de adesão dos agentes às diretrizes da marca e se os resultados justificam o custo de execução dos agentes.
Conceitos
Em um alto nível em Insights de conversa, uma conversa é uma sequência de rodadas correlacionadas. Cada turno pode ter eventos de prompt, response e feedback entregues de maneira independente. Os sinais são observações estruturadas derivadas da conversa, enquanto o conjunto de dados combinado reúne os eventos e sinais de origem para os relatórios.
O Conversation Insights analisa as interações do agente em dois níveis:
- Nível Conversação: a interação completa entre um usuário e um agente, que contém várias rodadas.
- Girar nível: um ciclo de interação nessa conversa, que consiste em um prompt de usuário e uma resposta do agente.
O aplicativo ou serviço do agente emite eventos de experiência relacionados a conversas no Experience Platform. Os dados de evento de prompt, resposta e feedback podem chegar independentemente. Os serviços da plataforma correlacionam e combinam esses eventos em um registro de nível de conversão, opcionalmente enriquecem os dados com sinais extraídos e disponibilizam os dados resultantes para os relatórios do Customer Journey Analytics.
Conversa
Uma conversa é a interação completa entre um usuário e um agente. Ele pode conter uma ou várias curvas.
Uma conversa é o nível de contêiner ou de agrupamento. Esse container é útil para perguntas como:
- Quantas conversas ocorreram?
- Qual foi o tópico geral de uma conversa?
- Como o sentimento mudou em uma conversa?
- Quais conversas acabaram levando a uma conversão?
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto conversa na documentação Implementar Insights de Conversa.
Girar
Um turno é um ciclo de interação dentro de uma conversa.
Uma curva típica consiste em
- Prompt do usuário
- Resposta do agente
- (opcional) Feedback do usuário
A curva é o principal objeto analítico para fins de relatório. O serviço de liquidificador de conversações combina as informações disponíveis de prompt, resposta, feedback e sinal em registros no nível da curva.
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto turn na documentação Implementar Insights de Conversa.
Aviso
Um prompt é a entrada enviada para o agente. Na maioria dos cenários de clientes, essa entrada é a pergunta, a solicitação, a instrução ou a mensagem do usuário.
Um prompt pode conter vários segmentos brutos. Por exemplo, um usuário insere texto e inclui um URL.
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Prompt"What is the capital of France""https://example.com/france"
O prompt é a principal entrada da qual os Insights de conversa podem obter informações analíticas, como:
- A intenção do usuário
- O assunto ou tópico
- O tom do usuário
- O sentimento do usuário
- Outros sinais suportados
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto prompt na documentação Implementar Insights de Conversa.
Resposta
Uma resposta é o conteúdo retornado pelo agente ou por outra parte respondente.
Uma resposta do geralmente contém diferentes tipos de conteúdo. Por exemplo:
- Resposta principal
- Citação ou referência
- Link
- Imagem
- Conteúdo promocional
Essa distinção é útil porque a análise precisa separar a resposta principal de links de suporte, citações, anúncios ou outros componentes de resposta.
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto resposta na documentação Implementar Insights de Conversa.
Feedback
O feedback é a avaliação ou reação explícita do usuário à interação.
O feedback pode conter:
- Texto de feedback de forma livre
- Uma classificação numérica
- Uma classificação de classificação
- Um ou mais motivos para a classificação
O feedback não está necessariamente disponível ao mesmo tempo que o prompt ou a resposta. Você pode enviar o feedback posteriormente do aplicativo ou serviço do agente depois que o usuário avaliar a resposta.
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto feedback na documentação Implementar Insights de Conversa.
Sinal
Um sinal é uma observação analítica estruturada sobre o conteúdo da conversa. O serviço de extração de sinais extrai sinais.
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o objeto sinal na documentação Implementar Insights de Conversa.
Agente
Para identificar o aplicativo ou serviço do agente, para cada evento de Insights de conversa (prompt, resposta, feedback, sinal), são necessárias informações do agente.
Invocações de habilidade
Se o aplicativo de experiência do agente suportar a invocação de habilidades que representam recursos chamados durante o processamento, você poderá adicionar essas invocações de habilidades como parte do grupo de campos de informações do agente.
Para obter detalhes sobre a implementação, consulte o grupo de campos informações sobre a agência na documentação Implementar Insights de Conversa.
Como funciona
Os Insights de conversa são criados com base em três funcionalidades principais:
- Coleta de dados: permite que os usuários entendam como o LLM e os agentes executam bem suas tarefas. A coleta de dados é necessária para coletar todos os pontos de dados necessários.
- Extração de sinal e combinação de conversa: transforma as solicitações e respostas não estruturadas (também conhecidas como transformações) em pontos de dados relatáveis, como intenção e sentimento. Assim, os usuários podem relatar esses pontos de dados em escala.
- Relatórios: para determinar a eficácia e o ROI de um agente, analise as conversas em escala no contexto da jornada do cliente.
O processo geral de coleta de dados, extração de sinais e combinação de conversas é descrito abaixo.
Para obter detalhes sobre como instrumentar o aplicativo ou serviço do agente, consulte a documentação de implementação.
Esta etapa é implementada como parte da definição de uma configuração de Insights de Conversa.
Esta etapa é implementada como parte da definição de uma configuração de Insights de Conversa.
Esta etapa é implementada como parte da definição de uma configuração de Insights de Conversa.