改善您的机器人

收集数据：机器人快照报表

Einstein Bot 收集四大类数据：用户活动、错误、自然语言处理 (NLP) 和 KPI 变化。机器人数据也按事件活动（关于机器人对话的数据）和会话数据（对话本身）进行分段。如果要报告机器人会话，请使用报表生成器中的对话定义会话对象。要捕获机器人随时间的活动，我们建议您从“对话定义对话每日指标”和“对话定义每小时对话指标”对象创建报表。

使用标准报表来识别 Einstein 机器人中的关键使用趋势。请在导航 Einstein 机器人标准报表中了解更多信息。您可以通过将标准机器人报表导出为格式化报表来导出事件数据。或者，您可以导出 Excel 或 CSV 格式的标准机器人报表中的详细信息行。

您也可以通过 API（ConversationDefinitionEventLog 对象）收集事件数据。要了解有关事件类型的更多信息，请访问机器人数据参考指南。为了获得机器人的完整图像，我们建议您包括机器人外部的数据：用于记录 CSAT 的不同对象，或者将机器人趋势与公司日历进行比较。

在构建快照报表时，我们建议您选择最适合公司机器人目标的报表。不是每个机器人都有四个类别的数据。例如，不使用意图管理的机器人没有 NLP 数据，但它们接受客户文本。此外，每个公司都以不同的方式收集客户互动和 KPI 的数据。机器人快照报表的成功不在于它看起来如何，而在于它如何被用来推荐增长领域。

用户活动数据：该数据包括关于机器人会话的数据。

• 对话定义会话
  • 会话持续时间：对话的长度。
  • 会话转移目标类型：标识对话是在转移到机器人还是支持代表后结束。
  • 会话转移类型：确定转移的原因（机器人请求、实施错误、调用超时、权限不足）。
  • 会话转移结果：转移的结果（转移成功、转移失败、未请求转移、无客服人员可用）。
• 对话定义对话每日指标和对话定义每小时对话指标：
  • 文章：所选 Knowledge 文章的 ID。
  • 文章名称：选择 Knowledge 文章的标题。
  • 目标名称：管理员定义的目标的名称。为了定义目标，管理员将目标对话步骤添加到对话中。
  • 集成名称：机器人外部连接的名称。
  • 集成类型：机器人的外部连接类型 (API)。
  • 语言：为机器人选择的语言。使用一种语言的机器人显示在“机器人概述”页面上设置的语言，而使用多种语言的机器人从主要语言开始，然后更新为选定的辅助语言。
  • 菜单选择：最终用户选择的静态选项的计数。
  • 启动的对话数量：已启动的对话计数，按机器人对话名称。
  • 每个渠道的会话数量：按渠道分组的会话数。
  • 会话计数：机器人自动进行的对话数量。
  • 按类型转移：按目的地分组的转移计数。
• 对话定义会话度量：
  • 上一个对话：机器人会话结束时上次访问的对话框的名称。
  • 选择的文章数量：最终用户在会话中选择的文章计数。
  • 选择的选项数量：最终用户在会话中选择的选项总数，包括问题中的静态选项和主菜单中的选项。
  • 会话中启动的对话数。
  • 输入和输出消息的数量：最终用户发送给机器人的消息计数，以及机器人发送给最终用户的消息计数。
  • 中断的对话数量：最终用户选择退出对话（从选项菜单中选择或输入与意图匹配的文本）的对话数量。
  • 所选选项菜单选项的数量：最终用户在会话中从选项菜单中选择的选项计数。
  • 转移等待时间：用户请求转移和支持代表接受转移之间的持续时间（秒）。
• 事件日志（使用这些事件来统计每个事件在会话中发生的次数）：
  • 呼叫对话：机器人呼叫对话。
  • 清除变量：机器人使用清除变量值对话框。事件日志中包含变量名。
  • 请求结束聊天：机器人已结束聊天。
  • 结束对话：对话结束。
  • 参与的会话：在机器人会话中，用户发送至少一条消息或点击至少一个菜单选项或选择。会话被分类为已参与或未参与。
  • 提取的实体：机器人成功提取实体。
  • 请求上报：请求升级为支持代表。
  • 提取的外部实体：机器人成功从外部来源提取实体。
  • 完成的目标：用户到达对话流中管理员定义的点，在该点，共同的客户目标被视为已完成。为了定义目标，管理员将目标对话步骤添加到对话中。
  • 初始化上下文变量：机器人正在访问上下文变量。
  • 调用成功：机器人调用流或 Apex。
  • 语言：为机器人选择的语言。使用一种语言的机器人显示在“机器人概述”页面上设置的语言，而使用多种语言的机器人从主要语言开始，然后更新为选定的辅助语言。
  • 消息已发送：已向客户发送消息。
  • 提示已发送：已向客户发送问题。
  • 重定向到对话：机器人被重定向到对话。
  • 规则条件评估：机器人根据规则条件评估客户的输入。
  • 规则条件项目结果：False：机器人根据规则条件评估客户输入，发现不符合这些条件。
  • 规则条件项目结果：True：机器人根据规则条件评估客户输入，并发现它满足这些条件。
  • 搜索成功：对象搜索的成功尝试。
  • 敏感数据不可用：“存储 Einstein 机器人对话数据”未被选中时显示。
  • 会话结束：机器人会话已结束。
  • “设置变量”，机器人使用“设置变量”对话框。事件日志中包含变量名。
  • 开始对话：新对话开始。
  • 开始新会话，机器人开始新会话。
  • 转移成功：转移已成功。
  • 从机器人转移：对话从机器人转移开始。
  • 用户回应：来自客户的回应。

错误数据：这些数据包括对话中发生的任何错误的相关数据。

• 对话定义对话每日指标和对话定义每小时对话指标：
  • 对话抛出的异常数量。
• 事件日志（使用这些事件来统计每个事件在会话中发生的次数）：
  • 错误：对话中发生错误时标识。
  • 调用失败 - 错误：当流或 Apex 中出现错误时高亮显示。管理员可以将此数据与“调用成功”的事件日志列表进行配对，以创建成功率。
  • 变量已填充：标识会话中是否由于变量已被填充而发生跳过。如果跳过是无意的，管理员可以包括“清除变量”操作，以确保机器人不会跳过变量。
  • 调用失败 - 错误：标识搜索遇到错误的次数。
  • 转移失败：标识传输尝试失败的次数。

NLP 数据：该数据反映了自由文本的处理和意图模型的性能（如果适用）。

• 对话定义对话每日指标/对话定义每小时对话指标：
  • 混淆：机器人无法将用户输入与意图或实体匹配的次数。
• 对话定义会话度量：
  • NLP 意图请求计数：发送用于意图匹配的文本输入的数量。
  • NLP 意图请求点击计数：意图匹配成功的文本输入数量。
• 事件日志（使用这些事件来统计每个事件在会话中发生的次数）：
  • 成功检测到意图：机器人识别意图的事件列表。
  • 意图检测失败：机器人无法识别意图的事件列表。
  • 检测到外部意图：机器人从外部来源检测到意图的事件列表。
• 模型管理选项卡:
  • 每个意图的 F1 分数：基于客户输入的每个单独意图的表现。要了解更多关于解释 F1 分数的信息，请访问评估机器人对客户的理解程度。
  • 意图推荐：关于如何改进每个意图以减少混乱或提高准确性的详细信息。
  • 机器人培训：在训练模型时，记录下未分类的自由文本，以确定客户向机器人询问的最重要的事情。

备注 要可视化意图模型的准确度，您可以使用 Einstein 意图评估器 AppExchange 工具。

KPI 数据：该数据包含在机器人数据中。这些绩效指标特定于您的公司。它们可以包括但不限于以下内容：

• 个案转移
• 与机器人会话时间相比的平均处理时间
• CSAT（客户满意度评分）
• 主动潜在客户资格：导致即时转移到支持代表的会话
• 被动潜在客户资格：创建的潜在客户记录数量
• 以“机器人”为来源的漏斗中的业务机会数量

优先考虑机器人成长

既然您在一个地方有了这些见解，现在请重新审视您的机器人目标，创建一个改进的优先列表。许多机器人目标属于这些领域：

服务目标：机器人为公司增加价值的最常见方式是节约成本。通过自动化低工作量任务，支持代表可以处理更复杂的问题，并可以轻松管理流量峰值。专注于节省成本的机器人可以优先考虑增加功能数量等目标。机器人还可以扩展到新的数字渠道，例如短信或 Facebook Messenger，以满足客户的需求。

要增加功能的数量，查看流行的对话框或菜单选项，看看客户最感兴趣的是什么。此外，检查机器人培训，了解客户对机器人有什么要求。

销售目标：机器人的另一个共同目标是销售潜在客户资格。许多最终用户更愿意在对话中回答问题，而不是填写表格。包含渠道或来源页面等上下文数据有助于将销售潜在客户与该工作的最佳销售代表相匹配。

要增加潜在客户资格，请将您的机器人添加到您网站的更多页面或扩展到不同的渠道。

客户满意度目标：良好的机器人体验会鼓励重复访问，所以优先考虑客户满意度很重要。机器人的目标集中在客户满意度上，包括培训强大的 NLP 模型，引入新的语言，以及降低错误率或混淆率。

提高客户满意度的常见任务包括培养新技能以增加功能或修复机器人对话框以降低错误率。您可以复制机器人，以不同的语言或为新的受众创建相同的机器人。训练 NLP 模型和重写对话框以匹配公司的声音和语调有助于机器人理解客户并为体验注入个性。