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Tendencias del Puntaje de Satisfacción — Convierte los Pulgares Arriba/Abajo en Datos Accionables
Agrega los comentarios de los mensajes en una línea de tendencia de CSAT semanal, identifica tus respuestas con menor calificación y rastrea si las actualizaciones de la base de conocimientos están mejorando realmente la satisfacción con el tiempo.
La mayoría de los paneles de control de agentes de IA muestran un conteo de pulgares hacia arriba y un conteo de pulgares hacia abajo. Eso es un comienzo. Pero un conteo bruto no te dice si las cosas están mejorando o empeorando, qué respuestas están causando más insatisfacción, o si una actualización de la base de conocimientos realmente mejoró algo.
Las Tendencias del Puntaje de Satisfacción convierten los datos de retroalimentación en algo sobre lo que puedes actuar.
De la retroalimentación cruda a una línea de tendencia
Cada mensaje en Companin puede recibir un pulgar hacia arriba o hacia abajo por parte del usuario. El panel de control del Puntaje de Satisfacción agrega esta retroalimentación en un porcentaje de CSAT (calificaciones positivas / calificaciones totales) y lo representa como una línea de tendencia semanal.
Lo que puedes ver:
CSAT general % para el período actual
Cambio semana a semana — ¿está mejorando o disminuyendo la satisfacción?
CSAT por tema — ¿qué categorías de preguntas obtienen las mejores y peores calificaciones?
Respuestas con menor calificación — una lista clasificada de las respuestas de IA que recibieron más pulgares hacia abajo, con el texto de la respuesta real
Usando CSAT para validar actualizaciones de la base de conocimientos
Una de las cosas más difíciles de saber después de actualizar tu base de conocimientos es si la actualización realmente ayudó.
Las tendencias de CSAT te dan una comparación antes/después. Si actualizaste tu documentación de precios un martes y la satisfacción por preguntas relacionadas con precios mejoró la semana siguiente, eso valida que la actualización funcionó. Si no mejoró, sabes que algo causó un problema y puedes investigar.
Esto cierra un ciclo de retroalimentación que la mayoría de los equipos están perdiendo. Sin él, estás haciendo cambios y esperando. Con él, estás haciendo cambios y midiendo.
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