ビジネスがエンタープライズの可視性と分析を必要とする理由
分析は、単一のコンソールであらゆる角度からデータや主要な指標を追跡、分析し、実行できるようにします。
これにより、顧客と従業員の理解を深めたり、チャットボット戦略を継続的に測定、分析、改善したりすることができます。
60%
企業のビジネスリーダーの60%が、今日、顧客分析が非常に重要であり、2020年までには79%に上昇すると考えています
Harvard Business Review
64%
マーケティング担当者の64%が、調査にはより質の良いデータが必要だと考えており、56%が不正確なデータを持っていると報告しています
Forrester
Kore.aiのボットに基づいた分析でビジネスを推進
Kore.aiは、ボット、従業員、顧客の行動について、無類の可視性を提供します。ボットの測定と分析に必要なデータや可視化ツールすべてを使用して、リアルタイムで実用的な洞察を得ることができます。

ボットエンゲージメント
ユーザーとボットとの対話の仕方について理解することで、実用的なボット分析を通じて、ユーザーのエンゲージメント、獲得、収益化、維持を向上させることができます。
当社のプラットフォームは、パフォーマンスを向上させるために取得可能な豊富なデータを提供しています。
- 実行されたタスク
- 送信されたアラート
- チャットとセッションの合計数
- アクティブなユーザー
- ユーザー統計
- 上位のボットタスク
- アカウント内の上位のボット
- セッションのベンチマーク
期間、言語、チャネルなどのカテゴリーに基づいて情報をフィルタリングする機能を使って、詳細情報を必要なだけ取得することができます。
会話分析
主要なオーディエンスに魅力的かつ記憶に残る体験を提供する、ユーザーに焦点を当てたより良い会話フローを構築します。
会話フロー
ユーザーの行動をより深く理解することができます。会話フローは、一般的なユーザーパス、タスク、終了時点を視覚的なコンテキスト内にマッピングし、テキストベースのデータ分析手法では気づかないパターン、傾向、相関関係を明らかにします。
セッション中のいつタスクが起動されたかに関わらず、タスクとのやり取りに応じてボットの使用状況を追跡することができます。インテントビューとセッションビューを切り替えることができます。さらに、ユーザーの発話は類似性に基づいてクラスタ化されるため、ユーザーは正しい発話が正しいインテントに向かっているかどうかを簡単に確認することができます。
チャットボットのトランスクリプト
ユーザーのライフサイクル全体を追跡します。
当社のプラットフォームでは、誰がいつお客様のボットに話しかけたのか、会話が何度あったのか、会話のやり取りの数など、過去のユーザーセッションのチャット履歴全体を表示し、現在の会話を監視することができます。当社は、適切な権限を持つ人にのみアクセスを限定し、個人を特定できる情報(PII)を自動的に再編集することで、ユーザーのプライバシーを保護します。
- セッション後:トランスクリプトは、セッションが終了すればすぐに分析できるようになっています。
- 実行時間:トランスクリプトはリアルタイムで利用できるようにすることが可能なため、すべてのユーザーボットの会話を監視し、必要に応じて人間のエージェントによって中断措置を取ることができます。
- タスクの失敗の特定:抽出されたインテントやエンティティ、ユーザーの発話などのコンテキストデータを含むコンテキストオブジェクトは、トランスクリプト内に保存されるため、開発者はボットの構成を簡単に表示、分析、調整することができます。
センチメント分析
ユーザーがどのようなやり取りを行っているか、ポジティブなのかネガティブなのかなどより深い洞察を得ることができ、従業員や顧客により良いサービスを提供することができます。当社のプラットフォームは、ユーザーの発話からキーワードやトピックを抽出し、喜び、恐れ、怒りなどの一般的なユーザーセンチメントと照らし合わせて評価することで、ユーザーの感情をプログラムで予測します。
さらに、検出されたセンチメントの強さに基づいて、-3から3までのスコアが付与されます。センチメントは、個々の発話レベルとセッションレベルの両方で分析されます。
このプロセスで生成されたデータは、ユーザーからのフィードバックとして収集され、正規化され、集計されます。これによりプロダクトマネージャーやデザイナーがユーザーボットの会話体験を強化し、コンテキストの切り替えを改善するのに必要な情報を提供することができます。

機能分析
タスクの特定と実行がどの程度適切に行われているかなど、ボットをトレーニングしてパフォーマンスを向上させるために必要なデータを取得します。十分にトレーニングされたボットとは、より多くの会話を経験し、タスクを効率的に実行し、高い生産性を持つボットを指します。
インテントの一致
ユーザーの要望に応えるために必要なスキルをボットに設定します。当社のプラットフォームは、固有のインテントと一致した発話と、一致しなかった発話をすべて記録します。
すべての発話には、チャネル、インテント検出ロジック、言語、ユーザーなどの詳細なメタ情報がタグ付けされています。この情報は、インテント、ユーザー、日付、言語によってフィルタリングすることができます。
発話のグループ化
効果的なボットのトレーニングに必要なデータを見つけるために、チャットスクリプトを調べる時間を削減します。当社のプラットフォームは、機械学習モデルや意味的な類似性に基づいて、ストップワード、スペル修正、名詞を含むすべての発言をグループ化します。エンティティ値も抽出され、プレースホルダーに置き換えられます。これにより、パターンを素早く識別し、大量の類似発話を一度に選択し、ボットをトレーニングすることができます。
タスクの失敗
ボットタスクの問題をより効果的に特定し、トラブルシューティングを行います。当社のプラットフォームは、開発者がダイアログ作成プロセス中に定義したように、ボットがタスクの完了に失敗したすべてのインスタンスを記録し、分類します。すべてのコンテキスト情報はダイアログフローと一緒に保持されており、根本的な原因をよく理解できるよう、開発者はいつでもチャットのトランスクリプトまたはサービスレスポンスのJSONを確認することができます。
- 中止されたタスク
- 開始された代替タスク
- 更新されたチャットインターフェース
- 人間のエージェントに引き継がれたチャット
- 認証の失敗(繰り返しの試行)
- 不正なエンティティの入力 (繰り返しの試行と最大許容試行数の超過)
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