Vollständiger Transkriptzugriff für jede Sitzung, filterbar nach Ergebnis, Feedback, unbeantworteten Fragen und Schlüsselwort. Finden Sie genau heraus, was schief gelaufen ist – und beheben Sie es – ohne auf eine Kundenbeschwerde warten zu müssen.
Bei den meisten Einsätzen von KI-Agenten handelt es sich um Black Boxes. Sie wissen, dass Gespräche stattfinden. Sie können die Anzahl der Nachrichten auf einem Dashboard sehen. Aber wenn ein Kunde sagt: „Ihr Bot hat mir falsche Informationen gegeben“, haben Sie keine Möglichkeit, das Gespräch aufzurufen und zu sehen, was tatsächlich passiert ist.
Der Konversationsverlaufs-Viewer bietet Ihnen diese Sichtbarkeit.
Jede Sitzung, die Ihr Agent durchgeführt hat, wird gespeichert und ist durchsuchbar. Jeder Sitzungseintrag zeigt Datum und Uhrzeit, die Anzahl der ausgetauschten Nachrichten, ob die Konversation mit Eskalation oder Lösung endete, die Feedback-Bewertung des Benutzers und alle Nachrichten, die der Agent als wenig vertrauenswürdig markiert hat.
Öffnen Sie eine Sitzung und Sie sehen das vollständige Transkript: jede Benutzernachricht, jede Antwort des Agenten, den Konfidenzwert für jede KI-Antwort und welche Wissensdatenbankquellen zitiert wurden.
Nach Ergebnis. Filtern Sie nur auf eskalierte Sitzungen – das sind die Gespräche, bei denen der Agent das Problem nicht lösen konnte.
Durch Feedback. Filtern Sie nach „Daumen-nach-unten“-Sitzungen. Dies sind Benutzer, die Ihnen ausdrücklich mitgeteilt haben, dass etwas nicht stimmt. Dies ist der Filter mit dem höchsten Signal.
Nach unbeantwortet. Filtern Sie nach Sitzungen, die mindestens eine Antwort mit geringer Konfidenz enthalten.
Nach Schlüsselwort. Suchen Sie nach einem bestimmten Begriff, um alle Konversationen anzuzeigen, in denen dieses Thema angesprochen wurde.
Wenn ein Kunde den Support kontaktiert und sagt, dass der Bot ihm falsche Informationen gegeben hat, suchen Sie diese Sitzung nach Datumsbereich oder Feedback und sehen Sie genau, was passiert ist. Wenn der Agent einen Fehler gemacht hat, nutzen Sie die Sitzung, um die Lücke in der Wissensdatenbank zu identifizieren und diese sofort zu beheben.
Kunden, die sich beschweren und eine schnelle, konkrete Antwort erhalten – „Wir haben das Problem gefunden, unsere Wissensdatenbank aktualisiert, hier ist die richtige Antwort“ – sind oft zufriedener als Kunden, die das Problem nie hatten.