Vollständiger Transkriptzugriff für jede Sitzung, filterbar nach Ergebnis, Feedback, unbeantworteten Fragen und Schlüsselwörtern. Finden Sie genau heraus, was schiefgelaufen ist — und beheben Sie es — ohne auf eine Kundenbeschwerde zu warten.
Die meisten Bereitstellungen von KI-Agenten sind Black Boxes. Sie wissen, dass Gespräche stattfinden. Sie können die Nachrichtenanzahl auf einem Dashboard sehen. Aber wenn ein Kunde sagt: „Ihr Bot hat mir falsche Informationen gegeben“, haben Sie keine Möglichkeit, dieses Gespräch aufzurufen und zu sehen, was tatsächlich passiert ist.
Der Gesprächsverlauf-Viewer gibt Ihnen diese Sichtbarkeit.
Jede Sitzung, die Ihr Agent hatte, wird gespeichert und ist durchsuchbar. Jeder Sitzungseintrag zeigt Datum und Uhrzeit, Anzahl der ausgetauschten Nachrichten, ob das Gespräch in Eskalation oder Lösung endete, die Feedbackbewertung des Benutzers und alle Nachrichten, die der Agent als niedriges Vertrauen gekennzeichnet hat.
Öffnen Sie eine Sitzung und Sie sehen das vollständige Transkript: jede Benutzer-Nachricht, jede Agenten-Antwort, den Vertrauensscore für jede KI-Antwort und welche Wissensdatenbankquellen zitiert wurden.
Nach Ergebnis. Filtern Sie nur nach eskalierten Sitzungen — das sind die Gespräche, bei denen der Agent das Problem nicht lösen konnte.
Nach Feedback. Filtern Sie nach Daumen-runter-Sitzungen. Das sind Benutzer, die Ihnen ausdrücklich gesagt haben, dass etwas nicht stimmt. Dies ist der Filter mit dem höchsten Signal.
Nach unbeantwortet. Filtern Sie nach Sitzungen, die mindestens eine niedrige Vertrauensantwort enthalten.
Nach Schlüsselwort. Suchen Sie nach einem bestimmten Begriff, um jedes Gespräch zu sehen, in dem dieses Thema vorkam.
Wenn ein Kunde den Support kontaktiert, um zu sagen, dass der Bot ihnen falsche Informationen gegeben hat, finden Sie diese Sitzung nach Datumsbereich oder Feedback und sehen Sie genau, was passiert ist. Wenn der Agent falsch war, verwenden Sie die Sitzung, um die Wissensdatenbanklücke zu identifizieren und sie sofort zu beheben.
Kunden, die sich beschweren und eine schnelle, spezifische Antwort sehen — „Wir haben das Problem gefunden, unsere Wissensdatenbank aktualisiert, hier ist die richtige Antwort“ — sind oft zufriedener als Kunden, die nie das Problem hatten.