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Análises dos Atendentes

Análises dos Atendentes

A página Agent Analytics da plataforma WiiChat fornece insights detalhados sobre o desempenho de agentes individuais gerenciando seus chatbots. Esta documentação descreve as principais métricas, visualizações e casos de uso disponíveis na página Agent Analytics.

Visão geral

A página Agent Analytics é dividida em seções que destacam o desempenho do agente em um período de tempo selecionado (por exemplo, últimos 7 dias). Ela inclui visualizações resumidas e detalhadas para ajudar você a monitorar e otimizar a produtividade e a eficiência do agente.

Principais métricas e visualizações

Resumo de desempenho do agente:

Destaque do melhor agente: esta seção lista as métricas dos agentes com melhor desempenho.

  • Mensagens enviadas: número total de mensagens enviadas pelo agente.

  • Tempo médio de primeira resposta: tempo médio gasto pelo agente para responder à primeira mensagem.

  • Conversas atribuídas: número de conversas atribuídas ao agente.

  • Conversas concluídas: Número de conversas marcadas como concluídas pelo agente.

 

Tabela detalhada de desempenho do agente: esta tabela lista agentes individuais junto com várias métricas de desempenho. As colunas incluem:

 

Membro: Nome e avatar do agente.

 

Mensagens enviadas: total de mensagens enviadas pelo agente.

 

Notas: Número de notas adicionadas pelo agente.

 

Usuários de bot responderam: o número de usuários de bot com resposta do agente.

 

Atribuído: Número de conversas atribuídas ao agente.

 

Concluído: Número de conversas marcadas como concluídas pelo agente.

 

Tempo médio de primeira resposta: tempo médio gasto pelo agente para responder à primeira mensagem.

 

Tempo médio de resolução: tempo médio gasto pelo agente para resolver conversas.

 

Mensagens enviadas: número total de mensagens enviadas pelos seus agentes em cada dia.

 

Usuários de bot responderam: número de usuários de bot exclusivos que interagiram com seus agentes.

 

Notas privadas: o número de notas que o agente adicionou.

 

Conversas atribuídas: o número de conversas atribuídas ao agente.

 

Done Conversations: O número de conversas que o agente marcou como concluídas. Isso indica a eficiência do agente em resolver conversas.

 

Mensagens Enviadas: O número total de mensagens que o agente enviou. Esta métrica indica o nível de atividade do agente em termos de comunicação.

 

Usuários de bot responderam: O número de usuários de bot únicos aos quais o agente respondeu. Esta métrica mostra a amplitude do engajamento do agente com diferentes usuários.

 

 

 

Conversas :

  • Conversas atribuídas: esta métrica rastreia o número de conversas que foram atribuídas aos agentes.

  • Done Conversations: This metric tracks the number of conversations that have been marked as done by agents.

 

 

Average First Response Time and Average Resolve Time:

  • Average First Response Time: This metric tracks the average time taken by agents to respond to the first message in a conversation.

  • Average Resolve Time: This metric tracks the average time taken by agents to resolve a conversation from the first message to the time it is marked as done.

 

By Agents:

  • Assigned Conversations: This metric tracks the number of conversations that have been assigned to each agent.

  • Done Conversations: This metric tracks the number of conversations that have been marked as done by each agent.

 

Average First Response Time: This metric tracks the average time taken by agents to respond to the first message in a conversation. It is measured in minutes.

 

Average Resolve Time: This metric tracks the average time taken by agents to resolve a conversation from the first message to the time it is marked as done. It is measured in minutes.

 

Use Cases:

Monitor Agent Performance: Track key metrics such as messages sent, response times, and resolved conversations to evaluate and improve agent performance.

Identify Top Performers: Recognize and reward agents who demonstrate exceptional performance, as highlighted in the top agent summary.

Optimize Response Times: Analyze average response and resolve times to ensure timely support and enhance customer satisfaction.

Workload Distribution: Assess the distribution of assigned and done conversations to manage agent workload effectively and avoid burnout.

Performance Reviews: Utilize detailed performance metrics during agent performance reviews to provide specific feedback and set improvement goals.

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