Insight

Visión general

Para los agentes publicados, se puede realizar el seguimiento y el análisis de su rendimiento mediante el panel de [Insights]. El módulo de [Insights] del agente proporciona datos de uso, incluida la eficacia del agente, el volumen de uso, las estadísticas de usuarios y las métricas de estado. Estos datos se pueden utilizar para optimizar el agente de forma específica y satisfacer mejor las necesidades de los usuarios.

Acceder a [Agent] y abrir el panel de [Insights] desde [Insights] en el menú izquierdo.

Definición de datos

Todas las métricas del panel de [Insights] se componen de los siguientes datos principales:

• Usuario: número de ID anónimos generados en el agente de IA. Un ID anónimo es un identificador único utilizado para identificar a los usuarios.

  • Usuarios nuevos: número de usuarios creados por el agente de IA dentro de un periodo de tiempo especificado.

  • Usuarios activos: número de usuarios que han recibido al menos un mensaje del agente de IA dentro de un periodo de tiempo especificado.

• Conversación: número de "conversation_id" del agente de IA. Varias interacciones constituyen una misma conversación.

• Interacción: número de "qa_id" del agente de IA. Una interacción (preguntas y respuestas) consta de una pregunta del usuario y una respuesta del agente de IA.

• Crédito: el número de créditos consumidos por el agente de IA.

• Token: número de tokens consumidos por el agente de IA.

• Tiempo de respuesta (segundos): tiempo que tarda una solicitud de mensaje del agente de IA en recibir respuesta.

• Error: número de respuestas de error generadas por las solicitudes de mensaje del agente de IA.

• Media de solicitudes por minuto: el número promedio de solicitudes de mensajes iniciadas por el agente de IA por minuto.

Para conocer el significado de cada indicador específico, consultar la información del tooltip de la página.

Categorías de métricas

En el panel de Insight, todas las métricas se clasifican en seis grupos principales, lo que permite consultar los datos de manera específica.

Nota: Aunque [Real-time] muestra los datos de hoy, las otras cinco categorías muestran como máximo los datos hasta el día anterior.

• Real-time: supervisar las distintas métricas de datos del agente de IA a lo largo del día en curso; las actualizaciones en tiempo real proporcionan insights oportunos.

• Eficacia: realizar el seguimiento del rendimiento del agente de IA al resolver incidencias de los usuarios, incluidos los comentarios de los usuarios, la tasa de resolución de incidencias y el porcentaje de casos escalados a atención al cliente (agente humano).

• Uso: supervisar el consumo de créditos del agente de IA, incluidas las tendencias de consumo de créditos y de tokens, y su distribución en distintas dimensiones.

• Usuarios: realizar el seguimiento de las métricas de usuarios del agente de IA, incluido el recuento acumulado de usuarios, el crecimiento de usuarios nuevos y el número de usuarios activos.

• Comportamiento: analizar los datos de conversación del agente de IA, incluidas las tendencias del volumen de conversaciones, los recuentos de interacciones y su distribución en diversas dimensiones.

• Estado: supervisar las métricas relacionadas con el rendimiento del agente de IA, como el tiempo de respuesta y las tasas de error.