In diesem Artikel erfährst du, was Tags in Statistiken sind, wie sie funktionieren und wie sie dir helfen können, Einblicke in die Leistung deines AI Agenten zu gewinnen.
Was sind Tags in Statistiken?
Tags in Statistiken bieten einen klaren Überblick darüber, welche Tags während der Konversationen mit deinem AI Agenten innerhalb eines ausgewählten Zeitraums verwendet wurden. Tags werden genutzt, um Gespräche zu kategorisieren oder mit bestimmten Themen zu kennzeichnen – zum Beispiel „Rückerstattungsanfrage“ oder „Technisches Problem“.
Durch die Auswertung der Tags in den Statistiken kannst du leicht erkennen, welche Gesprächstypen am häufigsten vorkommen, Trends identifizieren und bewerten, wie effektiv dein AI Agent verschiedene Themen behandelt oder weiterleitet.
Warum sind Tags in Statistiken nützlich?
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Gesprächsanalyse: Sieh dir an, welche Tags am häufigsten verwendet werden und entdecke Muster in den Kundenanfragen.
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Leistungsüberwachung: Verfolge, wie oft bestimmte Anliegen auftreten und ob sie im Laufe der Zeit zu- oder abnehmen.
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Optimierung deines AI Agenten: Nutze die Tag-Daten, um die Anweisungen, Fallback-Flows oder Eskalationspfade deines AI Agenten zu verbessern.
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Teamabstimmung: Teile die Erkenntnisse mit deinem Support-Team, um Arbeitsabläufe oder Schulungen an den tatsächlichen Bedarf der Kunden anzupassen.
Wo findest du Tags in den Statistiken?
Du findest die Tag-Übersicht im Bereich Statistiken unter Pulse. Dort siehst du:
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Welche Tags verwendet wurden
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Wie oft jeder Tag ausgelöst wurde
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Den ausgewählten Zeitraum für diese Daten
So kannst du ganz einfach wichtige Trends erkennen und sicherstellen, dass dein AI Agent die relevanten Themen abdeckt.