本节概述了 AI 智能体可用的数据分析功能。您将看到关键绩效指标（KPI）的详细分解，包括会话量、用户参与度和响应行为。此外，还包括用户跨不同渠道、语言和时间段与智能体交互的图表和洞察。这些信息对于理解用户行为和监控智能体效率至关重要。 在 Lovi 中，数据分析分为四个主要部分，可通过左侧菜单访问：Documentation Index
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- 综合指标：会话、用户、消息和智能体表现的高级概览。
- 话题追踪：基于用户消息的热门话题、常见问题和自动化对话主题洞察。
- 活动报告：交互的详细日志，包括时间戳、渠道和响应时间。
- NPS 报告：基于用户反馈和满意度评分的净推荐值分析。
综合指标
综合指标部分是一个强大的指挥中心，旨在跟踪 AI 和人工客服的行为。它帮助您发现趋势、识别热门用户话题，并做出数据驱动的决策以持续改进服务。 在仪表板顶部，您可以应用全局筛选器来自定义视图：- 日期范围： 选择最多 365 天的历史数据。
- 渠道： 按特定平台筛选（如 Web、WhatsApp、语音）。
- 语言： 查看特定语言的数据（如西班牙语、英语、葡萄牙语）。
- AI 智能体： 选择特定机器人以分析其单独表现。
1. 总览（主仪表板）
此标签页提供消息量、用户参与度和满意度水平的全面概览。核心 KPI
- 总会话数和独立用户数： 跟踪整体流量和个体覆盖范围。
- 消息分布： 监控用户消息、AI 智能体消息、人工客服消息和系统消息的数量。
- 总消息数： 该时段内所有交互的总和。
- 效率指标： 每次会话的平均消息数和平均会话时长。
- 满意度（评分）： 跟踪用户反馈，包括好评、差评和未评分的计数（含百分比）。
对话上下文
- 对话发起方式： 了解聊天如何开始——是用户发起还是通过推送通知（客服发起）。
- 用户分布： 多维度图表，显示按渠道分的消息、使用的工具、按语言分的会话和按来源分的会话。
时间和表现分析
- 会话分布（24小时和每日）： 识别高峰时段和每日流量趋势。
- 每小时消息量： 精确查看最高消息负载发生的时间。
- 人工客服响应时间分析： 专项图表，用于监控聊天转接后人工客服的响应时间。
2. 客服（客服分析）
聚焦于从 AI 到人工支持的转换以及员工的工作效率。表现 KPI
- 分配指标： 跟踪分配给人工客服的聊天数量，区分自动分配和手动分配。
- 团队参与： 查看参与会话的独立客服人员数量。
- 会话健康度： 监控因客服超时或用户超时导致的关闭情况，以识别摩擦点。
- 响应速度： 跟踪”快速响应”（5 分钟内发送的回复）。
生产力和可用性
- 客服工作量： 详细柱状图，显示每位客服被分配和已关闭的聊天数量。
- 连接时间： 监控总连接小时数和每位客服的平均聊天时间。
- 可用性状态： 实时时间线，可视化客服状态：在线、休息、即将下班和培训。
- 时间活动： 按小时和按天显示客服活动水平的折线图。
3. 语音（语音分析）
针对语音 AI 交互的特定指标，用于评估通话质量和自动化效率。语音量和结果
- 通话摘要： 总对话数，突出显示**由 AI 解决（无需转接）**和转接给人工的数量。
- WhatsApp 通知： 跟踪语音通话后发送的推送消息。
- 结果和来源： 通话结束方式和来源的可视化分布。
通话质量和效率
- 偏转率： 完全由 AI 处理、无需人工干预的通话百分比。
- 时长分析： 平均通话时长及按范围分布（如 < 1 分钟、1-2 分钟等）。
- 人工升级率： 需要人工客服的通话百分比。
回访指标
- 忠诚度和摩擦： 跟踪回访率（每日和总周期）。
- 重复来电者： 查看独立来电者数量，并识别来电 2 次或以上的用户，帮助您发现未解决的问题。
4. 人工客服（实时监控）
此标签页提供人工支持运营的”实时”视图，对于主管管理当前负载至关重要。实时运营
- 活跃队列： 当前分配给客服的用户和等待队列中的用户的实时计数。
- 当前工作量： 代表活跃团队总容量使用百分比。
- 转接动态： 当前 AI 到人工的转接率。
- 等待时间： 用户当前等待服务的平均时间。
客服状态表
所有人工客服的详细列表，包括：- 状态： 即时查看谁在线或离线。
- 个人工作量： 当前活跃聊天数与最大容量（如 2/5）。
- 语言技能： 每位客服配置处理的特定语言。
主仪表板
主仪表板 KPI
此部分突出显示核心关键绩效指标（KPI），总结智能体在选定时间范围内的表现和用户参与度：- 总会话数：发起的用户会话总数。
- 独立用户数：与 AI 智能体交互的不同用户数量。
- 用户消息数：用户发送的总消息数。
- AI 智能体消息数：AI 智能体生成的总消息数。
- 人工客服消息数：人工客服发送的消息数（如果发生了转接）。
- 总消息数：双向所有消息的总和。
- 每次会话平均消息数：每次会话中交换的平均消息数。
- 平均会话时长：用户会话的平均长度，以分钟为单位。
用户分布
用户分布部分提供用户跨不同平台和语言与 AI 智能体交互方式的洞察。它包含两个饼图：- 按渠道分的消息：显示通过各渠道（如 Web、语音、WhatsApp 等）交换消息的比例。
- 按语言分的会话：显示每种语言对话的会话分布。
时间分布
时间分布部分提供一组可视化图表，帮助您了解与 AI 智能体的交互何时发生以及智能体随时间的表现。它包含以下图表：- 会话时间分布（24小时）：按时段显示会话量。Y 轴按小时分组显示会话数，X 轴表示 24 小时制的时间。
- 每日会话分布：显示每天的会话数量。Y 轴显示会话计数，X 轴以 yyyy/mm/dd 格式显示日期。
- 每小时消息量：突出显示每小时交换的消息数量。Y 轴显示消息数，X 轴表示 24 小时制的时间。
- 客服响应时间分析：显示 AI 智能体全天的平均响应时间（以秒为单位）。Y 轴表示响应时间，X 轴显示 24 小时制的小时数。
客服分析
客服请求指标
显示关于会话如何升级和由客服处理的高级数据。指标包括：- 分配给人工
- 自动分配
- 手动分配
- 参与的客服
- 客服超时关闭
- 用户超时关闭
- 与客服的平均会话时间
- 快速响应（5 分钟内）
用户分布
按以下方面突出显示升级分布：- 升级最多的渠道
- 升级最多的语言。
客服详细指标
提供客服级别的表现数据，包括：- 每位客服分配的聊天数
- 每位客服的平均聊天时间（分钟）
- 每位客服关闭的聊天数
- 每位客服的总连接时间
- 客服可用性（小时）。不同的客服状态以不同颜色表示：在线、休息、即将下班和培训。此可视化帮助您清楚地识别每位客服全天的可用性。
客服时间分布
可视化客服活动随时间的分布：- 按小时的客服时间分布
- 按天的客服时间分布。
语音分析
语音分析标签页提供 AI 智能体处理的语音交互的表现和质量洞察。您可以按开始日期和结束日期筛选数据，以关注特定时间段。这些指标对于评估语音交互中的用户体验和系统表现至关重要。 此标签页包含以下部分：语音 KPI
显示与语音通话相关的关键绩效指标，包括：- 总通话数
- 平均通话时长（分钟）
- 总通话时长（小时）
- 成功评分的通话数
- 成功率（%）
- 高压力通话（%）
- 平均通话时长（秒）
平均评分分布
可视化分配给通话的平均评分分布，有助于评估整体通话质量。通话趋势
显示语音通话量和表现随时间的变化，帮助您识别活动的模式、峰值或下降。实时
实时指标
显示以下实时数据：- 分配给客服的用户数
- 队列中的用户数
- 客服工作量
- 机器人到人工转接率
- 平均等待时间（分钟）
客服状态
列出每位客服的以下信息：- 姓名
- 状态（如在线、离线）
- 当前工作量
- 每位客服配置处理的语言
话题追踪
话题追踪部分是一个由 AI 驱动的引擎，自动对用户交互进行分类，帮助您了解客户在谈论什么。AI 分析对话并将其分组为清晰的层次结构，而非手动分类： 话题 ➔ 常见问题 ➔ 关联消息 此部分分为四个专项标签页，旨在为您提供高级趋势和对话数据的精细控制。⚙️ AI 处理工作原理
系统以智能批次方式运行以确保准确性。每当您的 AI 智能体收到 50 条新用户消息时，就会触发自动处理周期。- 分析： AI 根据话题提示（在智能体设置中找到）中提供的指令阅读消息。
- 分类： 自动生成或分配相关话题和常见问题。
- 关联： 特定用户消息被关联到这些类别供您审查。
⚠️ 重要提示： 如果智能体设置中的话题提示字段为空，AI 将不会处理消息或创建任何类别。
📊 1. 话题分析
此标签页允许您通过三个关键角度可视化用户兴趣的”全局”：- 话题分布： 可视化展示不同类别中提及比例的分布。
- 热门话题： 讨论最多的主题排名，帮助您识别用户最关心的内容。
- 话题演变： 趋势图表，显示特定话题的兴趣如何随时间增长或减少，让您发现季节性趋势或新出现的问题。
❓ 2. 常见问题分析
专注于常见问题和自动回复。它提供：- 常见问题分布： 显示不同常见问题相对于彼此被触发的频率。
- 热门常见问题： 识别用户最常问的具体问题。
- 常见问题演变： 跟踪自动回复在选定时段内的表现和频率。
💬 3. 按话题分的对话
这是您的手动管理区域，确保 AI 正确学习。它分为两部分：- 未分类消息： AI 无法自动分类的消息存储库（由于缺乏上下文或新主题）。您可以手动审查这些消息并将其分配到正确的话题。
- 消息重新分类： 您可以浏览已分配到特定话题的消息，以验证 AI 的准确性或在需要时移动它们。
🛠️ 4. 话题配置
分类逻辑的控制中心。在此标签页中，您可以：- 管理话题： 创建新主题、编辑现有主题或删除不再需要的主题。
- 定义层次结构： 设置常见问题如何嵌套在更广泛的话题下。
- 数据完整性： 如果您删除包含关联消息的话题，系统会要求您将这些消息重新分配到其他类别，确保不丢失有价值的用户数据。
🔍 对话洞察和安全网
除了主标签页外，系统还提供刷新/重新处理功能。如果您更新了话题配置或希望 AI 重新审查”未分类消息”，您可以触发手动重新分析以提高报告的整体质量。 这种结构化方法确保您从简单的”接收消息”过渡到通过数据驱动的洞察真正”理解用户意图”。活动报告
- 日期范围：选择特定的分析时间段。
- AI 智能体：按特定机器人筛选，仅查看该智能体处理的交互（如”订单状态”）。
- AI 智能体：识别管理该会话的特定 AI 机器人。这对于拥有多个专业智能体的组织特别有用，因为它可以明确哪个机器人负责每个用户请求。
- 用户：显示用户的标识信息，通常包括姓名和联系号码（如 WhatsApp 电话号码）。
- 人工升级：清楚地指示对话是保持在 AI 端还是成功转接给了人工客服。
- 元数据：显示会话的技术详情，如使用的语言（如 ES）和通信渠道（如 VOICE、WHATSAPP）。
- 创建时间：会话发起的确切时间戳（日期和时间）。
用户报告
用户报告提供与您的 AI 智能体交互过的所有用户的集中目录。此部分对于了解您的受众、管理潜在客户信息和跟踪长期用户参与至关重要。
要精炼搜索并关注特定用户群体，您可以应用以下筛选器：
- 日期范围：查看特定时段内有活动的用户。
- AI 智能体：筛选与特定机器人交互的用户。
- 对话渠道：按使用的平台缩小列表范围（如 WhatsApp、语音、Web）。
用户数据明细
报告表格显示每位用户的以下信息：- 姓名：已识别的用户名称。如果在交互过程中未捕获姓名，可能显示为占位符。
- 对话渠道：用户与 AI 通信的主要平台（如 WHATSAPP、VOICE）。
- 邮箱：用户的电子邮件地址，在对话中分享或通过系统集成捕获时提供。
- 电话号码：与用户账户或会话关联的联系号码。
- 首次对话：用户与平台首次交互的历史日期，帮助您识别新客户与回访客户。
- 最近对话：最近一次交互的日期，让您跟踪当前的参与水平。