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Agentforce 및 Einstein 생성형 AI
Agent Analytics의 데이터 모델 및 계산된 필드

Agent Analytics의 데이터 모델 및 계산된 필드

에이전트 분석의 데이터 모델은 에이전트 동작에 대한 자세한 세션 추적 로그가 포함된 에이전트 세션 추적을 기반으로 합니다. 데이터 모델에는 사용자 의견 데이터 또는 가드 레일 메트릭을 사용하여 조인을 지원하기 위해 추론 엔진이 수행하는 모든 LLM 호출에 대한 참조도 포함됩니다. GenAiFeedback, GenAIContentCategory 및 TenantEnrichedUsageEvent와 같은 확장된 서비스 데이터 모델 DMO는 피드백, Trust 계층 및 유연한 신용 분석을 지원합니다.

에이전트 Analytics 데이터 모델 요소

Agent Analytics를 활성화하면 Data 360에서 데이터 모델을 프로비저닝하여 에이전트 메트릭을 추적합니다. 요소에는 데이터 스트림 및 대상 데이터 레이크 개체(DLO), 다음이 포함된 시맨틱 데이터 모델(SDM)이 포함됩니다.

  • DMO 및 논리 보기와 같은 엔티티
  • 다양한 SDM 엔티티 간의 조인 및 연결을 정의하는 관계입니다.
  • 차원 및 측정값

이 그림은 주요 요소를 보여줍니다.

에이전트 분석의 데이터 모델을 보여주는 엔티티 관계 다이어그램(ERD)입니다.

Analytics 계산된 필드

Analytics 시맨틱 레이어는 다양한 세션 추적 엔티티 간의 연결 및 Analytics 데이터 엔티티와의 연결을 나타내는 인프라입니다. 모델을 보려면 Data 360에서 시맨틱 모델 탭으로 이동하여 Agentforce Analytics Foundations를 엽니다. Analytics 시맨틱 레이어는 세션 및 에이전트 성과 데이터를 쿼리하기 위한 종합적인 계산된 필드를 제공합니다. 예를 들어 `Session_Count` 및 `Average_Session_Duration_clc` 측정값을 `Quality_Score_clc` 차원으로 결합하여 세션 기간 및 품질 등급 간의 관계를 이해하거나 `Unique_Sessions_clc` 및 `Abandonment_Rate_clc` 측정값을 `Session_Date 차원`으로 결합하여 주별 또는 월별 성능 추적을 확인합니다.

측정값 및 치수

측정값은 에이전트 성과에 대한 정량적 인사이트를 제공하는 계산된 숫자 값을 나타냅니다. 인사이트에는 참여율, 편향률, 에스컬레이션률, 중단률, 시기 메트릭(세션 기간 및 응답 대기 시간 등) 및 상호 작용, 세션, 사용자의 집계 수가 포함됩니다.

치수는 이 분석 데이터를 그룹화, 필터링 및 분할하는 데 사용되는 범주형 필드입니다. 치수는 중단 상태, 참여 상태, 엔티티 유형(사용자와 에이전트) 및 세션 상태와 같은 상태 지표 및 분류를 제공합니다. 치수를 사용하면 분석가가 다양한 범주에 걸쳐 정량 측정값을 구분하여 자세한 성과 분석 및 표적화된 보고를 수행할 수 있습니다.

또한 Analytics는 에이전트 최적화에서 의도별 인사이트를 확장합니다. 해당 인사이트에는 에이전트 응답의 관련성을 측정하는 기간 및 품질 점수와 같은 의도 수준 메트릭이 포함됩니다. LLM에서 생성된 태그는 사용자 참여 패턴을 자세히 분석하기 위해 이러한 의도를 클러스터링하고 범주화하는 데 도움이 됩니다.

측정값
레이블 필드 이름 상세 설명
중단률 Abandonment_Rate_clc 중단률(중단된 세션 ÷ 모든 세션)
중단된 세션 Abandoned_Sessions_clc 오류, 브라우저 충돌 또는 시간 제한으로 인해 사용자가 종료한 세션 수입니다.
총 에이전트 메시지 수 Total_Agent_Messages_clc 에이전트가 보낸 총 메시지 수입니다.
총 에이전트 트리거된 작업 수 Total_Agent_Triggered_Actions_clc 모든 세션 전반의 에이전트 트리거 작업 총 수입니다.
에이전트-사용자 메시지 비율 Agent_User_Message_Ratio_clc 모든 세션 전반에서 에이전트 메시지와 사용자 메시지의 비율입니다.
평균 에이전트 상호 작용 대기 시간 Average_Agent_Interaction_Latency_clc 에이전트의 평균 응답 시간(밀리초)입니다.
평균 답변 충성도 점수 Average_Answer_Faithfulness_Score_clc

에이전트의 응답이 기초화된 소스 데이터(예: Knowledge 자료 기사)에 얼마나 긴밀하게 부합하는지 측정하는 평균 점수(0~1)입니다.

이 메트릭을 사용하려면 설정에서 감사 및 피드백 및 Knowledge/RAG 품질 데이터 및 메트릭을 전환합니다.

평균 답변 관련도 점수 Average_Answer_Relevance_Score_clc

사용자의 요청에 대한 에이전트의 응답 관련성을 측정하는 평균 점수(0~1)입니다.

이 메트릭을 사용하려면 설정에서 감사 및 피드백 및 Knowledge/RAG 품질 데이터 및 메트릭을 전환합니다.

평균 컨텍스트 관련도 점수 Average_Context_Relevance_Score_clc

에이전트가 사용자의 질문에 답변하기 위해 올바른 데이터 소스를 검색했는지 여부를 측정하는 평균 점수(0~1)입니다.

이 메트릭을 사용하려면 설정에서 감사 및 피드백 및 Knowledge/RAG 품질 데이터 및 메트릭을 전환합니다.

세션당 평균 상호 작용 Average_Interactions_Per_Session_clc 세션당 평균 상호 작용 수입니다.
평균 순간 기간 Average_Moment_Duration_clc 의도의 평균 기간(초)입니다.
평균 품질 점수 Average_Quality_Score_clc 세션 전반의 에이전트 응답의 평균 관련성 점수(1~5)입니다.
평균 세션 기간 Average_Session_Duration_clc 평균 세션 기간(초)입니다.
평균 사용자 상호 작용 Average_User_Interactions_clc 모든 세션 전반의 평균 사용자 상호 작용 수입니다.
편향된 세션 Deflected_Sessions_clc 사용자가 종료한 세션(에스컬레이션 또는 중단으로 인해 종료되지 않음).
편향률 Deflection_Rate_clc 편향률(편향된 세션 ÷ 모든 세션)
참여 세션 Engaged_Sessions_clc 에이전트 트리거 작업을 기반으로 사용자에게 회신을 수신한 세션입니다.
참여율 Engagement_Rate_clc 참여율(참여 세션 ÷ 모든 세션)
상호 작용 오류율 Error_Rate_clc 모든 세션 전반의 상호 작용 오류 비율 오류는 하나 이상의 작업 또는 LLM 단계를 포함하는 상호 작용에 대해서만 기록됩니다.
에스컬레이션된 세션 Escalated_Sessions_clc 사람 또는 다른 에이전트에게 에스컬레이션된 세션 수입니다.
에스컬레이션 속도 Escalation_Rate_clc 에스컬레이션 비율(에스컬레이션된 세션 ÷ 모든 세션).
총 사용자 중단 Total_User_Interruptions_clc 사용자가 방해한 음성 상호 작용 수입니다.
중단률 Interruption_Rate_clc 총 세션 상호 작용을 기준으로 사용자가 중단한 음성 상호 작용 비율입니다.
품질 점수 이유 Quality_Score_Reasoning_clc 할당된 품질 점수에 대한 설명입니다.
고정도 Stickiness_Ratio_clc 일일 활성 사용자와 월별 활성 사용자의 비율입니다. 매일 활성 상태인 월간 사용자의 비율입니다.
성공률 Success_Rate_clc 작업 단계를 포함하고 오류 없이 완료된 에이전트 상호 작용 비율입니다.
고유 상호 작용 Unique_Interactions_clc 기록된 고유한 사용자 및 에이전트 상호 작용 수입니다.
고유한 순간 Unique_Moments_clc 정의된 시간 범위 내에 기록된 고유 의도 수입니다.
고유 세션 Unique_Sessions_clc 시간 범위 내에 기록된 고유 세션 수입니다.
고유 태그 Unique_Tags_clc 정의된 시간 범위 내에 생성된 고유한 태그 수입니다.
고유 사용자 Unique_Users_clc 에이전트와 상호 작용하는 고유 사용자 수입니다. 서비스 에이전트의 경우 이 측정값에는 Messaging 최종 사용자가 포함됩니다. 다른 에이전트 유형의 경우 이 측정값은 세션 참가자 역할별로 사용자를 계산합니다.
총 사용자 메시지 수 Total_User_Messages_clc 사용자가 보낸 총 메시지 수입니다.
높은 준수 응답률 High_Adherence_Response_Rate_clc 높은 준수율로 분류된 상호 작용 단계의 비율입니다.
평균 에이전트 독성 점수 Average_Agent_Toxicity_Score_clc

Agent 출력에 대한 평균 독성 검사기 점수(0–1)는 Trust Layer 범주 점수에서 집계됩니다.

이 메트릭을 사용하려면 설정에서 감사 및 피드백 및 관련 Trust 계층 데이터를 전환합니다.

평균 사용자 프롬프트 주입 Average_User_Prompt_Injection_clc

Trust Layer 평가에서 추출된 사용자 프롬프트(프롬프트 방어)에서 즉시 주입할 가능성의 평균입니다.

이 메트릭을 사용하려면 설정에서 감사 및 피드백 및 관련 Trust 계층 데이터를 전환합니다.

부정 사용자 의견 Negative_User_Feedback_clc 세션 추적에 결합된 AI 사용자 의견 데이터 생성에서 에이전트 응답에 대한 부정적인 사용자 의견 이벤트 수(예: 엄지 반대).
긍정적인 사용자 의견 Positive_User_Feedback_clc 세션 추적에 조인된 AI 사용자 의견 데이터 생성에서 에이전트 응답에 대한 긍정적인 사용자 의견 이벤트 수(예: 엄지 위로).
과업 해결률 Task_Resolution_Rate_clc

과업 해결 감지기(Trust Layer)에서 완전히 해결됨으로 평가된 세션 또는 상호 작용 비율입니다.

과업 해결 평가는 베타 감지기로 사용할 수 있습니다. 가용성은 Trust Layer 문서를 참조하십시오.

Flex 크레딧 합계 Total_Flex_Credits_clc 에이전트 또는 생성형 AI 사용과 관련된 유연한 크레딧 합계이며, 일반적으로 보강된 사용 이벤트에서 가져옵니다.
에이전트 응답률 Agent_Response_Rate_clc 에이전트 응답을 받은 사용자 전환 비율입니다.
에이전트 대화 비율 Agent_Talk_Ratio_clc 에이전트가 음성 세션에서 소비한 대화 시간 비율이며, 에이전트 대화 기간을 에이전트 및 사용자 대화 기간의 합계로 나눈 값으로 계산됩니다. 관련 음성 통화가 없는 경우 비어 있습니다.
평균 연결된 하위 에이전트 실행 기간 Average_Connected_Subagent_Execution_Duration_clc 연결된 하위 에이전트 작업 실행의 평균 기간(밀리초)입니다.
연결된 하위 에이전트에 대한 평균 오케스트레이터 기간 Average_Connected_Subagent_Orchestration_Duration_clc 에이전트에서 연결된 하위 에이전트까지 작업 오케스트레이션의 평균 기간(밀리초)입니다.
의도 점수 집계 Intent_Scorer_Aggregation_clc  
상호 작용 점수 집계 Interaction_Scorer_Aggregation_clc  
세션 점수 집계 Session_Scorer_Aggregation_clc  
총 에이전트 대화 기간 Total_Agent_Talk_Duration_clc 에이전트 출력 메시지 타임스탬프를 기반으로 음성 세션의 총 에이전트 말 시간(초)입니다. 관련 음성 통화가 있는 세션만 포함됩니다. 시작 또는 종료 타임스탬프가 누락된 메시지는 제외됩니다.
총 연결된 하위 에이전트 실행 기간 Total_Connected_Subagent_Execution_Duration_clc 연결된 하위 에이전트 작업 실행의 총 기간(밀리초)입니다.
연결된 하위 에이전트에 대한 총 오케스트레이터 기간 Total_Connected_Subagent_Orchestration_Duration_clc 에이전트에서 연결된 하위 에이전트까지의 총 작업 오케스트레이션 기간(밀리초)입니다.
총 오류 Total_Errors_clc 상호 작용 전반의 총 오류 수입니다. 오류는 하나 이상의 작업 또는 LLM 단계를 포함하는 상호 작용에 대해서만 기록됩니다.
총 사용자 대화 기간 Total_User_Talk_Duration_clc 사용자 입력 메시지 타임스탬프를 기반으로 음성 세션의 총 사용자 말 시간(초)입니다. 관련 음성 통화가 있는 세션만 포함됩니다. 시작 또는 종료 타임스탬프가 누락된 메시지는 제외됩니다.
총 사용자 전환 Total_User_Turns_clc 모든 사용자 전환 횟수
사용자의 응답 전환 User_Turns_With_Response_clc 60초 이내에 에이전트 응답을 받은 사용자 전환 횟수
치수
레이블 필드 이름 상세 설명
중단 상태 Abandonment_Status_clc 사용자가 세션을 종료했는지 여부를 나타냅니다.
에이전트 준수 상태 Agent_Adherence_Status_clc GenAIContentCategory의 Trust Layer InstructionAdherence 평가에서 응답에 대한 지침 준수 수준(예: high, low, uncertain)
에이전트 상호 작용 대기 시간 Agent_Interaction_Latency_clc 에이전트가 사용자 요청에 응답할 시간(밀리초).
편향 상태 Deflection_Status_clc 세션이 사용자의 요청으로 종료되었는지 여부를 나타냅니다.
참여 상태 Engagement_Status_clc 사용자가 에이전트 작업을 기반으로 회신을 수신했는지 여부를 나타냅니다.
에스컬레이션 상태 Escalation_Status_clc 에스컬레이션이 다른 에이전트에 세션을 이동했는지 여부를 지정합니다.
세션 종료됨 Is_Session_Ended_clc 세션이 종료되었는지 여부를 나타냅니다.
오류와 상호 작용 Is_Interaction_With_Errors_clc 오류가 발생한 상호 작용을 식별합니다. 오류는 하나 이상의 작업 또는 LLM 단계를 포함하는 상호 작용에 대해서만 기록됩니다.
사용자 Is_User_clc 엔티티가 에이전트인지 사용자인지 여부를 나타냅니다.
순간 기간 Moment_Duration_clc 의도 기간(초)입니다.
품질 점수 Quality_Score_clc 사용자 요청에 대한 에이전트 응답의 관련성 점수(1~5)입니다.
세션 모호 Is_Session_Ambiguous_clc 세션이 편향, 에스컬레이션, 중단 또는 정돈 종료로 명확하게 분류되지 않았는지 여부를 나타냅니다.
세션기간 Session_Duration_clc 세션 기간(초)입니다.
에이전트 레이블 Agent_Label_clc  
에이전트 응답 타임스탬프 Agent_Response_Timestamp_clc 각 상호 작용에 대한 첫 번째 에이전트 응답의 타임스탬프입니다.
60년 이내의 에이전트 응답 Agent_Response_Within_60s_clc 에이전트가 60초 이내에 응답했는지 여부를 나타냅니다.
연결된 하위 에이전트 API 이름 Connected_Subagent_Api_Name_clc 오케스트레이터의 핸드오프를 수락한 연결된 하위 에이전트의 API 이름입니다.
연결된 하위 에이전트 실행 기간 Connected_Subagent_Execution_Duration_ms_clc 연결된 하위 에이전트 작업 실행 기간(밀리초 단위)입니다.
연결된 하위 에이전트 상호 작용 ID Connected_Subagent_Interaction_Id_clc 오케스트레이터 에이전트에서 연결된 하위 에이전트로의 핸드오프 작업의 상호 작용 ID입니다.
연결된 하위 에이전트 이름 Connected_Subagent_Name_clc 오케스트레이터의 핸드오프를 수락한 연결된 하위 에이전트의 이름입니다.
오케스트레이션 오버헤드 Connected_Subagent_Orchestration_Duration_ms_clc 오케스트레이터에서 연결된 하위 에이전트에 과업을 위임하고 전달하는 데 소요된 시간(밀리초 단위)입니다. 이 값은 하위 에이전트의 실행 시간을 제외하고 오케스트레이션 플로의 종단간 기간을 나타내지 않습니다.
연결된 하위 에이전트 세션 ID Connected_Subagent_Session_Id_clc 오케스트레이터 에이전트로부터 핸드오프를 받은 연결된 하위 에이전트의 세션 ID입니다.
사용자 정의 점수 매기기 치수 값 Custom_Scorer_Dimension_Values_clc  
사용자 정의 점수 매기기 차원 Custom_Scorer_Dimensions_clc  
사용자 정의 점수 매기기 측정값 Custom_Scorer_Measures_clc  
사용자 정의 점수 매기기 시맨틱 유형 Custom_Scorer_Semantic_Type_clc  
의도 점수 표준 Is_Intent_Scorer_Standard_clc 의도 점수화기가 표준인지 사용자 정의인지 여부를 나타냅니다.
상호 작용 점수 표준 Is_Interaction_Scorer_Standard_clc 상호 작용 점수가 표준인지 사용자 정의인지 여부를 나타냅니다.
최신 의도 점수 Is_Latest_Intent_Scorer_clc  
최신 상호 작용 점수 Is_Latest_Interaction_Scorer_clc  
최신 세션 점수 Is_Latest_Session_Scorer_clc  
세션 점수 표준 Is_Session_Scorer_Standard_clc 세션 점수화기가 표준인지 사용자 정의인지 여부를 나타냅니다.
하위 세션임 Is_Sub_Session_clc 세션이 작업하는 에이전트에 속하는지 또는 다른 에이전트에게 보고하는지 여부를 나타냅니다.
사용자 전환 Is_User_Turn_clc 대신 상호 작용에서 사용자 메시지를 식별합니다.
응답 시간 초 Response_Time_Seconds_clc 사용자 메시지와 에이전트 응답 사이의 시간(초).
세션 결과 Session_Outcome_Base_clc 세션 결과가 에스컬레이션, 편향, 중단, 모호 또는 설정되지 않았는지 여부를 나타냅니다.
하위 에이전트 레이블 Subagent_Label_clc  
과업 해결 상태 Task_Resolution_Status_clc 에이전트가 세션 수준에서 사용자의 요청을 완전히 해결했는지, 부분적으로 해결했는지 또는 해결하지 않은지 여부를 나타냅니다.
첫 번째 에이전트 토큰에 대한 시간 Time_To_First_Agent_Token_clc 상호 작용당 사용자 메시지 마지막에서 첫 번째 에이전트 응답 토큰 생성까지의 시간(밀리초)입니다.
마지막 에이전트 토큰까지의 시간 Time_To_Last_Agent_Token_clc 상호 작용당 사용자의 메시지 끝에서 마지막 에이전트 응답 토큰 생성까지의 시간(밀리초)입니다.
작업 레이블 Tool_Label_clc  
사용자 의견 상태 User_Feedback_Status_clc 가장 최근 사용자 피드백을 기반으로 AI 상호 작용을 긍정적, 부정적 또는 적용 불가능으로 범주화합니다.
사용자 타임스탬프 전환 User_Turn_Timestamp_clc 사용자가 메시지를 보낸 시간 스탬프입니다.

계산된 필드 수식

다음 수식은 기본 데이터 모델에서 키 계산 필드가 계산되는 방식을 정의합니다.

측정 수식
레이블 필드 이름 수식
중단률 Abandonment_Rate_clc
[Abandoned_Sessions_clc]/[Unique_Sessions_clc]
중단된 세션 Abandoned_Sessions_clc
COUNTD(IF [Abandonment_Status_clc] THEN [AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id] END)
총 에이전트 메시지 수 Total_Agent_Messages_clc
COUNTD(
  IF [AI Agent Session Participant].[AI Agent Session Participant Role] = "AGENT"
  THEN [AI Agent Interaction Message].[AI Agent Interaction Message Id]
  ELSE NULL
  END
)
총 에이전트 트리거된 작업 수 Total_Agent_Triggered_Actions_clc
COUNTD(
  IF [AI Agent Interaction Step].[Ai Agent Interaction Step Type] = "ACTION_STEP"
  THEN [AI Agent Interaction Step].[AI Agent Interaction Step Id]
  ELSE NULL 
  END
)
에이전트-사용자 메시지 비율 Agent_User_Message_Ratio_clc
[Total_Agent_Messages_clc]
 /
[Total_User_Messages_clc]
평균 에이전트 상호 작용 대기 시간 Average_Agent_Interaction_Latency_clc
AVG(IF [AI_Agent_Interaction].[Ai_Agent_Interaction_Type] = 'TURN' THEN [Agent_Interaction_Latency_clc] END)
평균 답변 충성도 점수 Average_Answer_Faithfulness_Score_clc
AVG(
  IF NOT ISNULL([AI Agent Interaction].[Telemetry Trace]) 
     AND [AI Agent Interaction].[Telemetry Trace] != 'NOT_SET' 
  THEN [AI Retriever Quality Metric].[Faithfulness Relevancy Score] 
  END
)
평균 답변 관련도 점수 Average_Answer_Relevance_Score_clc
AVG(
  IF NOT ISNULL([AI Agent Interaction].[Telemetry Trace]) 
     AND [AI Agent Interaction].[Telemetry Trace] != 'NOT_SET' 
  THEN [AI Retriever Quality Metric].[Answer Relevancy Score] 
  END
)
평균 컨텍스트 관련도 점수 Average_Context_Relevance_Score_clc
AVG(
  IF NOT ISNULL([AI Agent Interaction].[Telemetry Trace]) 
     AND [AI Agent Interaction].[Telemetry Trace] != 'NOT_SET' 
  THEN [AI Retriever Quality Metric].[Context Precision Score] 
  END
)
세션당 평균 상호 작용 Average_Interactions_Per_Session_clc
AVG(IF [Is_Session_Ended_clc] THEN {FIXED[AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id]:[Unique_Interactions_clc]} END)
평균 순간 기간 Average_Moment_Duration_clc
AVG([Moment_Duration_clc])
평균 품질 점수 Average_Quality_Score_clc
AVG([Quality_Score_clc])
평균 세션 기간 Average_Session_Duration_clc
AVG([Session_Duration_clc])
평균 사용자 상호 작용 Average_User_Interactions_clc
AVG( IF [Is_User_clc] THEN { FIXED [AI_Agent_Session_Participant].[Participant] : [Unique_Interactions_clc] } END )
편향된 세션 Deflected_Sessions_clc
COUNTD(IF [Deflection_Status_clc] THEN [AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id] END)
편향률 Deflection_Rate_clc
[Deflected_Sessions_clc]/[Unique_Sessions_clc]
참여 세션 Engaged_Sessions_clc
COUNTD( IF [Engagement_Status_clc] THEN [AI_Agent_Interaction].[AI_Agent_Session] END )
참여율 Engagement_Rate_clc
[Engaged_Sessions_clc]/[Unique_Sessions_clc]
상호 작용 오류율 Error_Rate_clc
COUNTD(
  IF [Is_Interaction_With_Errors_clc]
  THEN 
    [AI Agent Interaction].[AI Agent Interaction Id]
  END
) / [Unique_Interactions_clc]
에스컬레이션된 세션 Escalated_Sessions_clc
COUNTD(IF [Escalation_Status_clc] THEN [AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id] END)
에스컬레이션 속도 Escalation_Rate_clc
[Escalated_Sessions_clc]/[Unique_Sessions_clc]
총 사용자 중단 Total_User_Interruptions_clc
COUNTD(
  IF [AI Agent Interaction Step].[Ai Agent Interaction Step Type] = 'INTERRUPT_STEP'
  THEN [AI Agent Interaction Step].[AI Agent Interaction Step Id]
  END
)
중단률 Interruption_Rate_clc
COUNTD(
  IF [AI Agent Interaction Step].[Ai Agent Interaction Step Type] = 'INTERRUPT_STEP'
  THEN [AI Agent Interaction Step].[AI Agent Interaction Id]
  END
) / [Unique_Interactions_clc]
성공률 Success_Rate_clc
COUNTD(
  IF [Is_Interaction_Engaged_clc] AND NOT [Is_Interaction_With_Errors_clc]
  THEN 
    [AI Agent Interaction].[AI Agent Interaction Id]
  END
) / [Unique_Interactions_clc]
고정도 Stickiness_Ratio_clc
(AVG(IF [Is_User_clc] THEN {FIXED DATE([AI Agent Session].[Start Timestamp]): [Unique_Users_clc]} END))
/
(AVG({FIXED UPPER(LEFT(DATENAME("Month", [AI Agent Session].[Start Timestamp]),3)) + " " + STR(YEAR([AI Agent Session].[Start Timestamp])): [Unique_Users_clc]}))
고유 상호 작용 Unique_Interactions_clc
COUNTD(IF [AI_Agent_Interaction].[Ai_Agent_Interaction_Type] = 'TURN' THEN [AI_Agent_Interaction].[AI_Agent_Interaction_Id] END)
고유한 순간 Unique_Moments_clc
COUNTD([AI_Agent_Moment].[AI_Agent_Moment_Id])
고유 세션 Unique_Sessions_clc
COUNTD([AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id])
고유 태그 Unique_Tags_clc
COUNTD([AI_Agent_Tag].[AI_Agent_Tag_Id])
고유 사용자 Unique_Users_clc
COUNTD(
  IF [Is_User_clc]=TRUE THEN
    [AI Agent Session Participant].[Participant]
  END
)
총 사용자 메시지 수 Total_User_Messages_clc
COUNTD(
  IF [Is_User_clc]
  THEN [AI Agent Interaction Message].[AI Agent Interaction Message Id]
  ELSE NULL
  END
)
치수 수식
레이블 필드 이름 수식
중단 상태 Abandonment_Status_clc
IF [Is_Session_Ended_clc] AND { FIXED [AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id] : MAX([Deflection_Status_clc]) }=FALSE AND { FIXED [AI_Agent_Session].[AI_Agent_Session_Id] : MAX([Escalation_Status_clc]) }=FALSE THEN TRUE ELSE FALSE END
에이전트 상호 작용 대기 시간 Agent_Interaction_Latency_clc
DATEDIFF('MILLISECONDS', [AI_Agent_Interaction].[Start_Timestamp], [AI_Agent_Interaction].[End_Timestamp])
편향 상태 Deflection_Status_clc
IF [AI_Agent_Interaction_Step].[Ai_Agent_Interaction_Step_Type] = 'SESSION_END' AND ( [AI_Agent_Interaction_Step].[Name] = 'CLOSED_USER_REQUEST' OR [AI_Agent_Interaction_Step].[Name] = 'CLOSED_ACTION' ) THEN TRUE ELSE FALSE END
참여 상태 Engagement_Status_clc
{ FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : MAX(
  IF [Is Interaction Engaged]
  THEN TRUE
  ELSE FALSE
  END) }
에스컬레이션 상태 Escalation_Status_clc
{ FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : MAX(
  IF 
    [AI Agent Interaction Step].[Ai Agent Interaction Step Type]='SESSION_END'
    AND
    [AI Agent Interaction Step].[Name]='CLOSED_TRANSFERRED'
  THEN TRUE
  ELSE FALSE
  END )}
오류와 상호 작용 Is_Interaction_With_Errors_clc
{ FIXED [AI Agent Interaction].[AI Agent Interaction Id] : MAX(
  IF NOT ISNULL([AI Agent Interaction Step].[Error Message]) 
     AND LEN(TRIM([AI Agent Interaction Step].[Error Message])) > 0 
     AND [AI Agent Interaction Step].[Error Message] != "NOT_SET"
  THEN TRUE
  ELSE FALSE
  END
) }
세션 종료됨 Is_Session_Ended_clc
{ FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : MAX(
  IF [AI Agent Interaction].[Ai Agent Interaction Type]='SESSION_END'
    OR DATEDIFF('HOUR', { FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : MAX(
                          [AI Agent Interaction].[End Timestamp]) },
                        NOW()
             ) >= 24
  THEN TRUE
  ELSE FALSE
  END
  )
}
사용자 Is_User_clc
IF 
  [AI Agent Session Participant].[AI Agent Session Participant Role]='USER'
  AND
  ([AI Agent Session Participant].[Participant Object] = 'MessagingEndUser' 
   OR
   NOT ([AI Agent Session Participant].[AI Agent Type] IN ('EinsteinServiceAgent', 'AgentforceServiceAgent')))
THEN TRUE
ELSE FALSE
END
순간 기간 Moment_Duration_clc
DATEDIFF('SECOND', [AI_Agent_Moment].[Start_Timestamp], [AI_Agent_Moment].[End_Timestamp])
품질 점수 Quality_Score_clc
INT([AI Agent Moment Relevance Score].[AI Agent Tag.Value])
세션기간 Session_Duration_clc
{ FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : MAX(
  IF [Is Session Ended]
  THEN DATEDIFF( 'SECOND',
    { FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : 
        MIN( IF [AI Agent Interaction].[Ai Agent Interaction Type]='TURN' 
        THEN [AI Agent Interaction].[Start Timestamp]
        END
        ) },
    { FIXED [AI Agent Session].[AI Agent Session Id] : 
        MAX(IF [AI Agent Interaction].[Ai Agent Interaction Type]='TURN' 
        THEN [AI Agent Interaction].[End Timestamp]
        END
        ) }
    )
  END 
) }
 
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