このレポートは、エージェントに提供されたウェルネス休憩の数に関する包括的な分析情報を提供します。 組織内のウェルネス機能の有効性を評価するのに役立ちます。 

このレポートを使用して、エージェントの健康と顧客満足度を効果的に追跡、分析、最適化します。

エージェント ウェルネス休憩レポートによって提供される主な洞察は次のとおりです。

• ウェルネス休憩 - 特定の期間中にエージェントは何回ウェルネス休憩を取ったか。
• 顧客満足度 - ウェルネス機能は顧客満足度にどのような影響を与えましたか。また、CSAT スコアは時間の経過とともにどのように変化しましたか。
• 比較分析 - エージェント概要メトリックは、この機能が有効になっていないエージェントのメトリックとどのように比較されますか?

詳細については、 燃え尽き症候群の検出と健康休憩により、エージェントの健康とパフォーマンスを向上 記事。

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エージェントの概要と健康レポートには、エージェントごとに 1 行が含まれます。 各行には、エージェントのアクティビティの概要が表示されます。

出力タイプ：表

表で使用可能なパラメータ:

パラメータ	説明	数式
エージェント名（Agent Name）	エージェントの名前。 使用される形式：行セグメント
ウェルネスブレイク	AI を活用したエージェントの燃え尽き症候群検出計算からの洞察に基づいて、エージェントに提供される自動ウェルビーイング休憩の数。

このレポートは、監視に役立ちます 顧客満足度（CSAT） トレンドを把握し、ウェルネス休憩がエージェントの健康とパフォーマンスにどのような影響を与え、それが顧客満足度にどのように影響するかを評価できるようになります。

自動車 CSAT レポートによって提供される主な洞察は次のとおりです。

• エージェント レベルの分析情報 - 特定のエージェントが処理したインタラクションの自動 CSAT スコアはどれくらいですか。また、そのエージェントの平均、最小、最大の傾向はどうですか。 
• チームレベルのインサイト - 特定のチームが処理したインタラクションの自動 CSAT スコアと、そのチームの平均、最小、最大の傾向は何か
• キュー レベルの分析情報 — 特定のキュー内のインタラクションの自動 CSAT スコアと、そのキューの平均、最小、最大の傾向はどのようなものでしょうか。
• 比較分析 - さまざまなエージェント、チーム、キュー間で CSAT スコアをどのように比較しますか? 
• 改善領域 - エージェントのパフォーマンスを向上させるためにコーチングとトレーニングが必要な領域はどこですか?
• インタラクション監査 — どのインタラクションにさらなる監査や顧客のフォローアップが必要ですか? 
• 運用の改善 - 運用またはプロセスの改善が必要な領域はどれですか?  

詳細については、 Auto CSAT で顧客満足度を測定 記事。

自動 CSAT レポートには、エージェントごとに 1 行が含まれます。 各行には、エージェントのアクティビティの概要が表示されます。

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出力タイプ：表

表で使用可能なパラメータ:

パラメータ	説明	数式
エージェント名（Agent Name）	エージェントの名前。 使用される形式：行セグメント
キュー名	キューの名前。 通話はエントリ ポイントからキューに移動し、エージェントにリダイレクトされます。	キュー名
チーム名（Team Name）	チームの名前。 使用される形式：行セグメント
平均自動車 CSAT	AI が生成した自動顧客満足度予測スコアの平均
マックスオート CSAT	最高の自動顧客満足度スコアの予測
最小自動車 CSAT	予測される自動顧客満足度スコアの最低値

このレポートは、ドロップされた通話に関する分析情報を提供し、ドロップされた通話の概要の重要性を評価します。

合計通話時間とは、正常に終了しなかった通話に顧客が費やした時間（分）です。 組織で通話終了の概要が有効になっていて、これらの顧客が折り返し電話をかけた場合、通話処理時間から短縮できる時間です。

切断された通話は、終了タイプが放棄、突然の切断、または転送エラー、あるいは終了理由がシステム エラーまたはキュー タイムアウトである通話として分類されます。

切断された通話の概要レポートによって提供される主な洞察は次のとおりです。

• 組織へのメリット - コールドロップサマリーを有効にすると、組織にどのようなメリットがありますか? 処理時間の改善の可能性は何でしょうか?
• 通話の合計継続時間を確認します - 正常に終了しなかった通話の合計継続時間はどれくらいですか?
• 通話の種類を識別します。どのような種類の通話が通話ドロップと見なされますか?
• 通話切断の数 - 顧客が遭遇する通話切断の数はどれくらいですか?
• 通話切断の原因を特定する - 顧客が通話切断を経験する主な原因は何ですか?

詳細については、 AI 生成の要約を使用して効率を高める 記事。

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出力タイプ：表

切断された通話の概要レポートには、エージェントごとに 1 行が含まれます。 各行には、エージェントのアクティビティの概要が表示されます。

表で使用可能なパラメータ:

パラメータ	説明	数式
エージェント名（Agent Name）	エージェントの名前。 使用される形式：行セグメント
キュー名	キューの名前。 通話はエントリ ポイントからキューに移動し、エージェントにリダイレクトされます。	キュー名
チーム名（Team Name）	チームの名前。 使用される形式：行セグメント
サイト名	通話が転送されたコール センターの所在地。 使用される形式：行セグメント
コール時間（Call Duration）	通話の開始時刻と終了時刻の間の経過時間。
終了タイプ（Termination Type）	コールの終了方法を指定するテキスト文字列。	終了タイプの値
終了理由	連絡先を終了する理由。 理由は、次のいずれかになります。 エージェントが終了した 顧客が取り込み中 顧客が終了した 顧客応答不可 Not Found 参加者招待タイマーが切れました

このレポートは、エージェントのワークロードとパフォーマンス メトリックに関する包括的な分析情報を提供します。 組織内のウェルネス機能の有効性を評価するのに役立ちます。 

このレポートを使用して、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度を効果的に追跡、分析、最適化します。

エージェント概要レポートによって提供される主な分析情報は次のとおりです。

• ワークロードとパフォーマンス - その期間中のエージェントのワークロードとパフォーマンスはどの程度でしたか。また、ウェルネス機能が有効になってからこれらの指標はどのように改善されましたか。
• 顧客満足度 - ウェルネス機能は顧客満足度にどのような影響を与えましたか。また、CSAT スコアは時間の経過とともにどのように変化しましたか。

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エージェント概要レポートには、エージェントごとに 1 行が含まれます。 各行には、エージェントのアクティビティの概要が表示されます。

出力タイプ：表

表で使用可能なパラメータ:

パラメータ	説明	数式
エージェント名（Agent Name）	エージェントの名前。 使用される形式：行セグメント
コール処理数（Calls Handled）	エージェントに接続されたインバウンドコール数。 エージェントが別のエージェントとの会議を確立した場合、値は会議相手のエージェントごとに 1 ずつ増加します。 エージェントがコールを転送し、さらにコールが転送されてエージェントに戻った場合、値は 2 つ増加します。	ラップアップコード名のカウント。
平均処理時間（Average Handle Time）	エージェントが処理したすべてのコールの平均処理時間。	合計処理時間/処理コール数
平均通話時間	エージェントのコール時間の平均時間。	接続時間の平均
最大通話時間	エージェントが通話に費やす最大時間。
平均保留時間	エージェントがコールを保留にした平均時間。	平均保留時間
最大保留時間	エージェントがコールを保留にした最長時間。	最長保留期間
平均作業時間	コールの切断または転送後にエージェントが処理された平均時間。	ラップアップ継続時間の平均
最大作業時間	コールの切断または転送後にエージェントが処理された最長時間。	最長ラップアップ期間

このレポートは、コンタクト センター エージェントによるリアルタイム文字起こし機能の使用に関する包括的な洞察を提供します。 組織は、通話中の文字起こしの配信を監視し、エージェントのパフォーマンスと顧客満足度への影響を評価することができます。

リアルタイム文字起こしレポートによって提供される主な洞察は次のとおりです。

• 文字起こしの可用性: 各通話中にリアルタイムの文字起こしが利用可能だったかどうかを追跡し、さまざまなキューにわたる使用パターンと可用性を強調表示します。
• 使用状況メトリクス: 文字起こしを使用しているエージェントの数、処理された文字起こしの合計時間 (分)、フィードバック メトリクスの詳細を示し、機能がどの程度採用されているか、およびその有効性を把握するのに役立ちます。

このレポートは、1 つのレポートと 2 つのカードで構成されています。

• リアルタイム文字起こし KPI
• 通話記録カード付き合計通話
• トランスクリプトカードの平均処理時間

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リアルタイムの文字起こしレポートには、エージェントごとに 1 行が含まれます。 各行には、エージェントのアクティビティの概要が表示されます。

表 1. 表で使用可能なパラメータ:

パラメータ	説明	数式
キュー名	キューの名前を表示します。 通話はエントリ ポイントからキューに移動し、エージェントに転送されます。	キュー名
チーム名（Team Name）	チームの名前を表示します。 使用される形式：行セグメント
エージェント名（Agent Name）	エージェントの名前を示します。 使用される形式：行セグメント
平均自動 CSAT（トランスクリプト付き）	リアルタイムの文字起こしが有効になっている場合、AI によって生成された予測自動顧客満足度スコアの平均を表示します。
トランスクリプト付きの平均まとめ時間	リアルタイムの文字起こしが有効になっている場合に、処理された連絡先の終了に要した平均時間を表示します。
トランスクリプト付き通話合計	リアルタイム文字起こしが有効になっている通話の合計数。
トランスクリプトの平均処理時間	リアルタイム文字起こしが有効になっている場合に、エージェントが処理したすべての通話の平均処理時間。

トランスクリプト付き通話合計

このレポートには、リアルタイムの文字起こしが利用可能で、チャネル タイプが「テレフォニー」である連絡先の合計数が表示されます。

レポートパス：ストックレポート > 履歴レポート > エージェントレポート

出力タイプ：カード

電話による平均処理時間

このレポートには、リアルタイムの文字起こしが利用可能で、チャネル タイプが「テレフォニー」の場合に、エージェントが処理したすべての通話の平均処理時間が表示されます。

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出力タイプ：カード

Analyzer のトップトピックとコールドライバーにアクセスすることで、チームはデータに基づいた意思決定を行うことができます。 この洞察により、ユーザは人員配置を最適化し、エージェントのトレーニングを改良し、ルーティング戦略を改善し、自動化を強化できます。

トピック分析レポートでは、次の 2 つの重要な分析情報が提供されます。

• トレンドトピック - 特定のトピックに関連付けられたインタラクションの数が時間の経過とともにどのように変化するかを追跡し、顧客とのコンタクトの要因のパターンと傾向を特定します。
• トピック分析の概要 - 各トピックの量、平均処理時間、平均自動 CSAT を表示して、ビジネス上の意思決定を行い、顧客エクスペリエンスを向上させます。

このレポートは次の 2 つのレポートで構成されています。

• トレンドトピック（チャート）
• トピック分析の概要

トレンドトピック（チャート）

トレンド トピック チャートには、特定の期間に各トピックがどのくらいの頻度で議論されたか、またはやり取りされたかが表示されます。 時間の経過とともにどのトピックの人気が高まったり低下したりしているかを強調表示することで、新たなトレンドを特定するのに役立ちます。

パラメータ	説明	数式
トピック名	顧客とのやり取りの主な理由を要約した AI 生成のラベル。 トピックは、インタラクション全体にわたる類似のコンタクト ドライバーを意味のあるラベルにクラスター化することによって生成されます。 インタラクションがトピック分析によって分析されるまで、このフィールドには N/A が表示されます。
#インタラクション	特定のトピック名でラベル付けされたインタラクションの数。

トピック分析の概要

トピック分析集計レポートには、平均処理時間や平均自動 CSAT などの主要なパフォーマンス指標とともに、各トピックの普及状況が表示されます。 このレポートを使用すると、エージェントが特定のトピックに費やした時間を評価し、それらのトピックに関連する顧客満足度を測定できます。

パラメータ	説明	数式
トピック名	顧客とのやり取りの主な理由を要約した AI 生成のラベル。 トピックは、インタラクション全体にわたる類似のコンタクト ドライバーを意味のあるラベルにクラスター化することによって生成されます。 インタラクションがトピック分析によって分析されるまで、このフィールドには N/A が表示されます。
#インタラクション	特定のトピック名でラベル付けされたインタラクションの数。
平均自動車 CSAT	AI によって生成された予測自動顧客満足度スコアの平均。
平均処理時間（Avg Handle Time）	トピックに一致する通話の平均処理時間。

トピック分析を使用してレポートをカスタマイズする

トピック名 そして ドライバーに連絡する Analyzer でカスタム フィールドとして利用できるようになりました。 これらを新規または既存のカスタム レポートに含めることができます。

新しいレポートの場合は、次の手順を実行します。

1. Home > Visualization > Create New > Visualization に移動します。
2. レポート要件に応じて、 トピック名 および/または ドライバーに連絡する これらのフィールドを行セグメントまたは列セグメントとして追加します。

既存のレポートを検索するには、 トピック名 または ドライバーに連絡する、またはその両方を選択し、これらのフィールドを行セグメントまたは列セグメントとして含めます。

API を使用してトピックデータにアクセスする

顧客セッション リポジトリ (CSR) に 2 つの新しいフィールドが追加されました。検索 API からアクセスできます。 検索 API に関するドキュメントについては、 開発者向けドキュメント。

パラメータ	説明	数式
トピック名	顧客とのやり取りの主な理由を要約した AI 生成のラベル。 トピックは、インタラクション全体にわたる類似のコンタクト ドライバーを意味のあるラベルにクラスター化することによって生成されます。 インタラクションがトピック分析によって分析されるまで、このフィールドには N/A が表示されます。
ドライバーに連絡する	連絡の最初の理由を AI が生成した要約。 インタラクションがトピック分析によって分析されるまで、このフィールドには N/A が表示されます。

• 既存のトピック データを持つお客様は、古いコレクションで編集または複製ジョブをトリガーして、そのデータを Analyzer で利用できるようにすることができます。
• インタラクションが複数のコレクションに表示される場合は、最後に割り当てられたトピックのみが表示されます。
• 分析されていないインタラクションの場合、トピック名とコンタクト ドライバー フィールドは「Null」として表示されます。
• 現在、AI Assistant ダッシュボードで株式レポートのコピーを作成することはできません。