Insight

Überblick

Für veröffentlichte Agenten können Sie deren Leistung im Insights-Dashboard verfolgen und analysieren. Das Agenten-Insights-Modul stellt umfassende Nutzungsdaten bereit, darunter die Effektivität des Agenten, das Nutzungsvolumen, Nutzerstatistiken und Gesundheitsmetriken. Mithilfe dieser Daten können Sie den Agent gezielt optimieren, um die Bedürfnisse der Nutzer:innen noch besser zu erfüllen.

Wechseln Sie zu [Agent] und rufen Sie das Insights-Dashboard über [Insights] im linken Menü auf.

Daten-Definition

Alle Kennzahlen im Insights-Dashboard setzen sich aus den folgenden Kerndaten zusammen:

• Nutzer: Die Anzahl der im KI-Agenten generierten anonymen IDs. Eine anonyme ID ist ein eindeutiger Identifikator zur Zuordnung von Nutzer:innen.
  • Neue Nutzer:innen: Die Anzahl der vom KI-Agenten innerhalb eines festgelegten Zeitraums erstellten Nutzer:innen.
  • Aktive Nutzer:innen: Die Anzahl der Nutzer:innen, die innerhalb eines festgelegten Zeitraums mindestens eine Nachricht vom KI-Agenten erhalten haben.
• Konversation: Die Anzahl der „conversation_id“s im KI-Agenten. Mehrere Interaktionen ergeben eine Konversation.
• Interaktion: Die Anzahl der „qa_id“s im KI-Agenten. Eine Interaktion (Q&A) besteht aus einer Nutzerfrage und einer Antwort des KI-Agenten.
• Credit: Die Anzahl der vom KI-Agenten verbrauchten Credits.
• Token: Die Anzahl der vom KI-Agenten verbrauchten Tokens.
• Antwortzeit (Sekunden): Die Zeit, die der KI-Agent benötigt, um auf eine Nachrichtenanfrage zu antworten.
• Fehler: Die Anzahl der Fehlermeldungen, die aus Nachrichtenanfragen des KI-Agenten resultieren.
• Durchschnittliche Anfragen pro Minute: Die durchschnittliche Anzahl der vom KI-Agenten pro Minute initiierten Nachrichtenanfragen.

Die genaue Bedeutung jeder einzelnen Kennzahl finden Sie in den Tooltip-Informationen auf der Seite.

Metrik-Kategorien

Im Insights-Dashboard sind alle Kennzahlen in sechs Hauptgruppen unterteilt, sodass Sie die Daten gezielt auswerten können.

Hinweis: Während [Echtzeit] die Daten des aktuellen Tages anzeigt, beziehen sich die anderen fünf Kategorien jeweils auf Daten bis spätestens zum Vortag.

• Echtzeit: Überwachen Sie die verschiedenen Datenmetriken des KI-Agenten im Verlauf des aktuellen Tages. Die Echtzeitaktualisierung liefert zeitnahe Einblicke.
• Effektivität: Verfolgen Sie die Leistung des KI-Agenten bei der Lösung von Nutzeranliegen, einschließlich Nutzerfeedback, Lösungsquote und dem Anteil der Fälle, die an den menschlichen Kundenservice weitergeleitet wurden.
• Nutzung: Überwachen Sie den Credit-Verbrauch des KI-Agenten, einschließlich Trends beim Credit- und Token-Verbrauch sowie deren Verteilung über verschiedene Dimensionen.
• Nutzer:innen: Verfolgen Sie die Nutzerkennzahlen des KI-Agenten, einschließlich der kumulierten Nutzeranzahl, des Wachstums neuer Nutzer:innen und der Anzahl aktiver Nutzer:innen.
• Verhalten: Analysieren Sie die Konversationsdaten des KI-Agenten, einschließlich Trends beim Konversationsvolumen, der Interaktionsanzahl und deren Verteilung über verschiedene Dimensionen.
• Gesundheit: Überwachen Sie leistungsbezogene Kennzahlen des KI-Agenten, wie Antwortzeiten und Fehlerraten.