品質 AI 會運用 AI 模型，自動分析客服對話內容，或是客服中心服務專員和使用者間的互動情形。AI 模型會分析即時通訊或語音轉錄稿。
編輯評量表時，您可以對自訂標記執行下列操作。
- 為現有問題新增標記。
- 從現有問題中移除標記。
對話詳細資料
對話包含下列詳細資料。這些詳細資料包括用於分析的 ID 和指標。
- 服務專員 ID：指派給每位服務專員的專屬號碼，用於識別他們處理的對話。
- 服務專員總分：服務專員在所有對話中的平均績效分數。
- AHT：在特定時間範圍內，專員對話的平均時間長度。
- 平均服務專員分數：所有服務專員總分的平均值。(請參閱「專員總分」一節)。
- 平均服務專員品質分數：特定時間範圍內，單一服務專員對話產生的品質分數平均值。(請參閱「品質分數」一文)。
- 平均對話分數：所有對話的平均分數。
- 平均品質分數：指定時間範圍內的平均品質分數。(請參閱「品質分數」一文)。
- 管道：顧客與服務專員之間的對話媒介。管道有兩種值：語音或即時通訊
- 對話 ID：指派給每段客戶服務對話的專屬號碼。
- 對話總分：單一對話中所有問題的分數總和。
- CSAT：顧客滿意度評分，一般介於 1 到 5 分之間。
- 時間長度：對話從開始到結束的時間。
- 主要主題：對話中討論的問題，由主題模型判斷。如果您已對該對話使用主題模型，Quality AI 只會顯示主要主題。
- 品質分數：評量表獲得的整體分數。
- 問題：用於評估服務專員在對話中的表現。在 Quality AI 中輸入問題後，系統會根據代理商是否符合每個問題的條件來評分。
- 情緒：對話傳達的主要情緒狀態。情緒有三種值：正面、中立或負面。只有對話經過情緒分析，品質 AI 才會顯示情緒。
- 無聲：顧客和服務專員都未說話或打字的時間。
- 開始日期：對話開始的日期。
- 開始時間：對話開始的時間。
- 總量：單一服務專員在指定時間範圍內處理的對話總數。
評量表
評量表是結構化架構，用於評估對話品質，以及客服中心服務專員在對話期間的表現。每個客服中心都有自己的評量表。
每張評量表都包含下列資訊：
- 問題 (例如：服務專員是否提供適當的產品讚美？)。
- 選用：標記可將問題分門別類。
- 解讀問題並定義每個答案選項的操作說明。
- 答案類型 (可以是文字、數字或「是/否」)。
- 答案選項：根據答案類型定義可能的答案 (例如「是」和「否」、數字清單或一些文字回應)。
- 分數：設定每個答案選項可獲得的分數。單一問題的最高分數取決於所有答案選項中的最高分。
您可以在單一 Google Cloud 專案中建立多個評量表。如果每個評分表包含不同的問題，您可能會看到同一段對話有多個品質分數。各項分數的評估標準不盡相同。
預先定義的問題
您可以在評分表中加入預先定義的問題，但無法編輯問題和答案選項。Customer Experience Insights (CX Insights) 會定義指令和答案選項。這些問題都有 ID，可指出問題版本。您可以將預先定義的問題新增至任何評分表，用於品質 AI 分析。
預先定義的問題會找出下列指標：
- 對話結果
- 向上呈報發起者
對話結果
對話結果會根據使用者工作，判斷對話的結果。
- 已放棄：使用者在完成任何工作前停止回應或中斷對話，且未轉交給真人服務專員。
- 部分解決：服務專員瞭解使用者的意圖，並完成部分工作，但並非全部。在使用者完成所有工作前，對話就已結束。
- 轉接：對話已轉接給真人服務專員，這是由使用者要求發起。
- 已重新導向：對話已轉移給真人服務專員 (由服務專員發起)。
- 成功解決：服務專員瞭解使用者的意圖、完成使用者的工作，並在對話結束時收到使用者的明確確認。
- 不明：無法判斷對話結果。
向上呈報發起者
升級發起者會識別是否要升級至真人服務專員，以及誰發起了該程序。
- 使用者：使用者要求轉交給真人客服代表。
- 服務專員：服務專員已將對話提報給真人服務專員。
- 未轉接：對話未轉接給真人服務專員。包括專員將使用者重新導向至其他資源來解決要求，但未轉給真人專員處理的情況。
自訂代碼
使用標記將特定評量表上的問題分門別類。每個專案都包含預設的 BUSINESS、COMPLIANCE 和 CUSTOMER 標記。除了這三種標記之外，您也可以使用 CX Insights 建立自訂標記。每個專案最多只能有 10 個自訂標記。 Google Cloud 如需超過 10 個標記，請與 CX Insights 聯絡窗口聯絡。
對話分數
Quality AI 會根據您提供的評分表，自動評估對話。針對每個問題執行下列操作：
- 定義答案類型。
- 列出可能的答案選項。
- 為每個答案選項設定分數。
一份評量表
對話分數的計算方式是將獲得的總分，除以該對話的最高總分。總得分是從每個問題的指定答案選項獲得的所有分數總和。最高可能分數是每道問題最高分數的總和。如果問題的回答為「不適用」，系統就不會將該問題納入對話分數計算。對話分數會以百分比顯示。
多張評量表
一則對話可能會收到多個對話分數。每項對話分數都會根據單一評量表中的問題，反映專員在該次對話中的表現。如果每個評分表包含不同類型的問題，您就能根據多種問題評估單一對話。
手動更新
分析對話後，您可以手動更新任何問題的答案。手動更新答案時，Quality AI 會自動調整該問題的分數和相應的對話分數。此外，Quality AI 控制台會以視覺化圖示標示該問題和對話，表示答案已手動更新。最後，Quality AI 會自動將手動更新的答案新增為範例對話，藉此改良 AI 模型。
來源選單
在 CX Insights 控制台中，Quality AI 部分的每個頁面都包含「來源」選單。這個選單會列出所有評量表，方便你選擇要顯示的資訊。
舉例來說，在「對話」頁面中，您可以查看每場對話的分數。這些分數取決於品質 AI 評估對話時使用的評量表。因此，如果從「來源」選單選取其他評分表，相同對話的分數可能會變更。
範例
以下範例說明如何計算對話分數。
範例 1
如果符合下列情況：
- 評量表包含 10 個問題
- 每個問題都是是非題
- 「是」得 1 分，「否」得 0 分
- 對話中的所有參與者都回覆「是」
對話分數即為 100%。
示例 2
如果符合下列情況：
- 評量表包含 10 個問題
- 每個問題都是是非題
- 「是」得 1 分，「否」得 0 分
- 某個對話收到 7 則「是」回覆、2 則「否」回覆和 1 則「不適用」回覆
接著移除「不適用」問題，因此總分會變成 9 分。這場對話獲得 7 分 (滿分 9 分)。對話分數會經過四捨五入，顯示為 78%。