Copilot Studio のエージェントを導入する組織にとって、投資収益率 (ROI) と顧客満足度 (CSAT) の向上は最優先事項です。
エージェントの対応率を最適化することは、ROI や CSAT に関するビジネス目標を達成し、エージェントの全体的なパフォーマンスを向上させるために、組織が最も注力すべき分野の一つです。 Copilot Studio において、エージェントのパフォーマンス向上に役立つ主な指標には、解決率、エスカレーション率、CSAT などがあります。
指標は進化を続けていますが、作成者としてエージェントの回避率を改善するためにいくつかの対策を取ることができます。 これらの記事では、対話型 AI における偏向率の重要性、およびエージェントの偏向率を最適化するための普遍的な手法や考慮事項について解説しています。
ヒント
会話型 AI の文脈において、偏向率とは、本来なら担当者が対応するはずのリクエストのうち、セルフサービス方式で完了した割合を示す指標です。 言い換えれば、自動化の結果としてチームが対処する必要がなくなる項目の数を指します。
転送を最適化する理由
Copilot Studio のエージェントにおける偏向率を最適化することには、次のような明確なメリットがあります:
- カスタマーエクスペリエンスの向上: チャットや電話で担当者が対応するのを待つ代わりに、より多くの顧客や従業員がエージェントを通じて問題を解決できるようになります。 このメリットにより、顧客体験が向上し、CSAT スコアが向上します。 このメリットにより待ち時間が短縮される一方で、担当者はより複雑で付加価値の高い業務に集中できるようになります。
- コスト削減: 偏向率を使用して、エージェントの ROI における重要な要素を測定します。 コンタクトセンター業界では、オペレーターによる電話対応のコストは通常 5～10 ドル程度であるのに対し、顧客の要望を解決する 1 回のエージェント対応にかかるコストは約 50 セントです。 このコストの差は、偏向率が大きくなるほど、コスト削減効果が高まることを意味します。
Copilot Studio の分析機能の主要な構成要素を理解して偏向率を改善する
偏向率が自組織にとってどのような意味を持つかを判断するには、利用可能な分析手法について基本的な理解が必要です。 以下の表は、Copilot Studio の主要な指標を示しています:
| 内容 | 詳細情報 |
|---|---|
| 合計セッション | 指定された期間内の 分析セッション の合計件数。 エージェントとの会話により、1 つまたは複数の分析セッションが生成される可能性があり、各セッションにはそれぞれ独自のエンゲージメント状況と結果があります。 最初の会話が完了した後で (たとえば、会話の終了のトピックに到達した場合)、ユーザーが新しい質問をしたときに、分析セッションが開始されます。 |
| エンゲージメント率 | エンゲージメント セッションのセッション合計の割合。 エンゲージメント セッションは、カスタム トピックがトリガーされるセッション、またはエスカレーションでセッションが終了する分析セッションです。 エンゲージメント セッションの結果は、解決、エスカレーション、または破棄の 3 つのいずれかになります。 |
| 解決率 | 解決されたエンゲージメント セッションの割合。 解決済みセッションは、ユーザーが "ご質問に対する回答は適切でしたか?" と尋ねる会話終了の質問を受け取り、ユーザーが応答しないか、または "はい" と応答した、エンゲージメント セッションです。 |
| エスカレーション率 | エスカレートされたエンゲージメント セッションの割合。 エスカレートされたセッションは、人間の担当者にエスカレートされたエンゲージメント セッションです。 |
| 破棄率 | 破棄されたエンゲージメント セッションの割合。 破棄されたセッションとは、セッション開始から 1 時間後に解決もエスカレーションもされないエンゲージメント セッションです。 |
| CSAT | 顧客が会話の終了時にアンケート調査に回答するセッションの CSAT スコア平均のグラフ表示。 |
エージェントの ROI を最適化するためには、これらの指標を継続的に改善していく必要があります。 組織ごとに、偏向率の定義は異なります。 たとえば、ある組織では、偏向率の算出に際して放棄率とエスカレーション率の両方を考慮に入れる一方で、別の組織ではエスカレーション率のみを重視する場合もあります。
偏向率の定義は異なる場合もありますが、これらの指標は偏向を算出するための基礎となります。 さまざまな顧客との取引経験から、解決率とエスカレーション率は、ケースの未然防止において重要な役割を果たしています。 解決率を高め、エスカレーション率を低減することで、通常、エージェントによる問題解決率の全体的な指標が直接的に改善されます。
この図は、Copilot Studio のエージェントにおける偏向率を最適化するための主要な手法を示しています:
次のステップ
組み込みの分析機能やカスタム分析機能を使用してエスカレーションの傾向を分析する方法を身に着け、影響の大きいトピックを特定し、ユーザーがエスカレーションを行う理由を理解した上で、エージェントの偏向率を向上させるための的を絞った改善策を講じましょう。