エージェントのトランスクリプト分析を使って、なぜ顧客が人間の担当者にエスカレーションし、そのやり取りがどのように解決されるのかを理解しましょう。 この記事では、人間のエージェントの会話を選択、確認、分類し、その結果を Copilot Studio の具体的な改善に変換するための反復可能なプロセスについて説明します。
ヒント
Copilot Agent Kitのカスタムプロンプトを使ってトランスクリプトを解析するか、リファレンスアーキテクチャに従ってエージェントの会話トランスクリプトを抽出・分析して独自のソリューションを実装してください。
代表的な成績証明書審査プロセスは、 トピックエスカレーション成績証明書審査に似ています。
エスカレーションの主な要因となるトピックを特定します。
エンゲージメント ハブから代表的な会話トランスクリプトをダウンロードします (たとえば、 Dynamics 365 Contact Center のトランスクリプトをダウンロードします)。
そのトピックの人間の担当者会話トランスクリプトの最新のサンプル セットを選択します (たとえば、10 セッション)。 サンプル セットのサイズは、どの程度の精度を求めるかによって異なります。 簡単な分析としては、まず10回のセッションから始めましょう。
人間の代表者との会話に目を通し、人間の代表者が提供した解決策と、その会話に現れているパターンを特定します。
各セッションごとに特定された解決経路を一覧化し、解決経路ごとにグループ化します。
解決パス グループごとに、トピックやセルフサービス アクションとして Copilot Studio に実装する推奨事項を特定します。
エージェント トピックの推奨事項を実装し、エスカレーション率と偏向率の変化を観察します。