Отчет «Детализация» в SpeechSense

В отчете Детализация видно, как меняются значения параметра оценки во времени для каждого среза данных. Например, можно построить отчет по средней длительности диалогов, сгруппировать ее значения по подразделениям и указать период длительностью один год. В результате отчет покажет, как менялась средняя длительность диалогов в течение года для каждого подразделения.

Как формируется отчетКак формируется отчет

Отчет Детализация создается на основе настроек:

• параметр оценки — изменение его значений отображается в отчете;
• фильтры — применяются к диалогам в отчете.

После того как вы задали настройки, можно построить отчет. Он показывает значения параметра оценки по нескольким срезам данных в виде графика и таблицы. Пример:

Параметр оценкиПараметр оценки

Параметр оценки — это параметр, изменение значений которого можно посмотреть в отчете. Учитываются только численные параметры. Если выбрать тег, в качестве его значения используется число раз, когда тег был назначен на диалоги.

В отчете считается суммарное, среднее, минимальное или максимальное значение параметра оценки за выбранный период. Например, такие значения могут быть полезны в следующих случаях:

• сумма — сколько всего раз клиент просил вызвать начальство во время разговора;
• среднее — средняя продолжительность диалога в секундах;
• минимум или максимум — у кого из операторов меньше или больше всего нарушений.

В отчете можно выбрать параметр оценки одного из следующих типов:

• Статистики речи — критерии качества речи оператора и клиента или текстовых сообщений между ними. Например, для аудио — скорость речи оператора или клиента, прерывал ли кто-то из них собеседника, для чатов — количество символов в диалоге, длительность реакции оператора на сообщение клиента.

• Теги — классификаторы, которые применяются к результатам распознавания разговора или к текстовым сообщениям из чата. SpeechSense определяет, что в диалоге встретились определенные ключевые слова, фразы или интонации, классифицирует диалог и добавляет к нему тег.

  В SpeechSense есть предустановленный набор тегов. Например, с их помощью можно определить, было ли в разговоре неформальное приветствие или прощание, поблагодарил ли оператор клиента за ожидание, обращается ли клиент в службу поддержки повторно. Подробнее о тегах.

  Вы можете отразить в отчете критерии качества работы оператора или особенности поведения клиента, например был ли оператор вежлив, хамил ли клиент и т. д. Для этого создайте смысловой тег и примените его как параметр в отчете. Подробнее см. в инструкции.

Фильтрация в отчетеФильтрация в отчете

С помощью фильтрации вы можете отобрать нужные диалоги для отчета. Для этого используйте настройки:

• Период — промежуток времени, за который строится отчет.

• Фильтры — доступны следующие типы фильтров:

  • Смысловые атрибуты — характеристики диалогов, например причины, темы, итоги. Подробнее о смысловых атрибутах см. в концепции.
  • Оператор — данные оператора.
  • Клиент — данные клиента.
  • Бот (только для чатов) — данные бота.
  • Статистики речи — критерии качества речи оператора и клиента или текстовых сообщений между ними. Например, для аудио — скорость речи оператора или клиента, прерывал ли кто-то из них собеседника, для чатов — количество символов в диалоге, длительность реакции оператора на сообщение клиента.
  • Общие метаданные — данные о записанном разговоре, которые были собраны с помощью АТС, или данные о переписке из чатов. Метаданные загружаются в SpeechSense вместе с записью разговора или перепиской из чата и содержат его основные характеристики. Например, дата, направление и язык диалога.
  • Теги — классификаторы, которые применяются к результатам распознавания разговора или к текстовым сообщениям из чата.

  Вы можете использовать одновременно несколько фильтров. Они будут объединены логической операцией «И». В результате отчет будет строиться по диалогам, которые удовлетворяют всем заданным условиям.

• Группировать по — вы выбираете, по какому принципу группируются данные в отчете. Группировать можно только по полям метаданных, например:

  • по операторам, чтобы изучить качество работы каждого оператора;
  • по продуктам, чтобы узнать, в диалогах о каких продуктах операторы совершают меньше ошибок.

Срезы данных зависят от метаданных диалогов. Например, если вы хотите отфильтровать или сгруппировать данные по продуктам, соответствующее поле должно быть в файле метаданных. Если вам нужен новый набор метаданных, подготовьте записи диалогов или чаты с нужными метаданными и загрузите эти записи или чаты.

Вы также можете добавить фильтры по критериям качества работы оператора и особенностям поведения клиента, например был ли оператор вежлив, хамил ли клиент и т. д. Для этого создайте нужный смысловой тег и примените его в качестве фильтра.

Например, если вас интересуют диалоги, в которых клиент хамил оператору, выберите:

• Смысловой атрибут — Общий вопрос.
• Поисковый запрос — Клиент проявил грубость или агрессию в разговоре хотя бы один раз?

Отображение данных в отчете и взаимодействие с нимиОтображение данных в отчете и взаимодействие с ними

Отчет показывает количественные характеристики работы операторов. Он доступен в веб-интерфейсе SpeechSense в виде графика и таблицы, также отчет можно скачать в формате CSV.

Форматы, в которых доступен отчет Детализация:

• График — позволяет визуально оценить, какие значения принимает параметр оценки в разные моменты времени. Помимо периода, за который строится отчет, на графике также настраивается масштаб детализации данных. В результате можно получить значения за разные интервалы: от часа до квартала.
• Таблица — показывает численное значение параметра оценки за указанный период. Значения разбиты в соответствии с настроенной группировкой данных.
• CSV-файл — содержит такую же таблицу, как в веб-интерфейсе SpeechSense. Используйте формат CSV, чтобы сохранить отчет локально.