Informazioni sul dashboard AutoQA in Zendesk QA

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Quality Assurance (QA) or Workforce Engagement Management (WEM)

Anteprima: Zendesk QA > Dashboard > AutoQA

Il dashboard AutoQA tiene traccia delle prestazioni del team in tutte le categorie AutoQA . Monitora le prestazioni qualitative e i punteggi degli agenti nel tempo, fornendo dettagli per agente e categoria. Questo dashboard è ideale per monitorare le tendenze e identificare le esigenze di formazione dei team.

Mentre i voti inviati manualmente contribuiscono al punteggio IQS (Internal Quality Score) (IQS)degli agenti , le revisioni automatizzate vengono monitorate usando il punteggio AQS (Auto Quality Score) (punteggio AQS).

Questo articolo include i seguenti argomenti:

• Informazioni sulle principali schede dashboard AutoQA (con esempi)
• Informazioni aggiuntive sulle schede dashboard AutoQA

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• Accesso e visualizzazione del dashboard AutoQA in Zendesk QA

Informazioni sulle principali schede dashboard AutoQA con esempi

I seguenti indicatori di qualità rappresentano le principali schede predefinite visualizzate nel dashboard AutoQA :

Usa la tabella seguente per comprendere le metriche per le schede dashboard principali, usando come esempio i valori nella schermata qui sopra:

Metrica	Descrizione	Esempio (usando lo screenshot qui sopra)
Conversazioni sottoposte a revisione automatica	Il numero di conversazioni con almeno una categoria valutata automaticamente senza l’intervento umano.	Usando lo screenshot qui sopra come esempio, ci sono 404 conversazioni che hanno subito almeno una revisione automatica ma non hanno ricevuto alcuna revisione manuale.
Conversazioni riviste manualmente	Il numero di conversazioni che sono state esaminate manualmente da persone. Nota: Questo valore si basa sul filtro della data e può differire dalla data di revisione riportata nel dashboard Recensioni. Il AutoQA può essere attivato in varie circostanze, ad esempio quando viene aggiornata una conversazione esistente con stato Chiuso o Risolto.	Nello screenshot qui sopra, 173 conversazioni sono state esaminate manualmente. È importante notare che potrebbero esserci delle sovrapposizioni tra le conversazioni che sono state esaminate automaticamente e quelle che hanno ricevuto la revisione manuale, poiché le conversazioni conteggiate in questa scheda includono almeno una revisione manuale.
Guadagno efficienza	Il rapporto tra il numero di ticket AutoQA può coprire rispetto alle revisioni manuali, calcolato come segue: Efficiency Gain = Auto-reviewed conversations / Manually reviewed conversations	Nell’esempio precedente, il guadagno di efficienza viene calcolato come segue: 2.34 Efficiency gain = 404 Auto-reviewed conversations / 173 Manually reviewed conversations Ciò indica che per ogni revisione manuale, ottieni l’equivalente di 2,34 conversazioni tramite la revisione automatica.
Revisionato automaticamente per ogni soggetto sottoposto a revisione	Il numero medio di revisioni condotte da AutoQA per ciascun recensore , che illustra in che modo AutoQA aiuta a fornire feedback.	Nello screenshot qui sopra: 7.8 Auto-reviewed conversations per reviewee = Number of conversations with at least one auto-review / Number of reviewees in these auto-reviews Tieni presente che questa cifra riflette il numero di utenti che hanno ricevuto una revisione automatica, non il numero totale di utenti in uno spazio di lavoro. Il numeratore di questa metrica include le conversazioni con revisioni automatiche e manuali. Questa metrica valuta la copertura delle revisioni automatiche per ciascun revisore, motivo per cui vengono prese in considerazione tutte le conversazioni che hanno ricevuto una revisione automatica.
Revisionato manualmente per ogni soggetto sottoposto a revisione	Il numero medio di revisioni manuali fornite a ciascun recensore.	Usando lo screenshot qui sopra come esempio, il calcolo è il seguente: 3.04 Manually reviewed conversations per reviewee = 173 Manually reviewed conversations / Number of reviewees in these manual reviews Questa cifra si riferisce al numero di utenti che hanno ricevuto una revisione manuale, non al numero totale di utenti in uno spazio di lavoro.
Tasso di accettazione	La percentuale di punteggi AutoQA accettati dagli utenti come accurati. Un alto tasso di accettazione indica un forte allineamento tra i punteggi AutoQA e le valutazioni degli utenti. Per semplicità, supponiamo che AutoQA assegni un punteggio del 100% per la categoria A e la categoria B e N/D per la categoria C. Se invii una revisione manuale mantenendo il 100% per la categoria A, impostando la categoria B al 50% e assegnando il 100% per la categoria C (in disaccordo con i punteggi sia per la categoria B che per la categoria C), il tasso di accettazione per questa recensione viene calcolato come segue: 1 Accepted rating for category B / 3 Manually submitted ratings = 33%	Usando lo screenshot qui sopra come esempio, il tasso di accettazione viene calcolato come segue: 88.98% = Number of ratings accepted / Number of auto ratings manually modified Questa percentuale riguarda specificamente le conversazioni in cui una revisione manuale ha sostituito la revisione automatica per un particolare revisore.
Conversazioni AutoQA modificate	Numero di conversazioni in cui un essere umano ha cambiato il punteggio AutoQA in almeno una categoria.	Poiché c'era disaccordo in diverse categorie con il AutoQA, queste categorie sarebbero state incluse nelle 79 conversazioni di AutoQA modificate mostrate nello screenshot del dashboard qui sopra.
PUNTEGGIO AQS	Punteggio di qualità automatico medio di tutte le conversazioni valutate da AutoQA.

Informazioni aggiuntive sulle schede dashboard AutoQA

Usa la tabella seguente per comprendere le metriche per le schede AutoQA aggiuntive:

Metrica	Descrizione
Punteggio AQS nel tempo	Differenza nel punteggio di qualità automatico in un periodo selezionato. Questa metrica aiuta a identificare rapidamente i cali di prestazioni, consentendoti di risolvere tempestivamente i problemi.
Ripartizione per lingue principali	Questa metrica fornisce il rapporto e il numero di lingue di conversazione, aiutandoti a identificare dove investire i tuoi sforzi assistenza . Ad esempio, se noti un aumento del volume per una lingua specifica, potrebbe essere utile includerla nella Knowledge base.
Insight sulle categorie	Ripartizione dei punteggi AutoQA per categoria.
Insight sulle categorie personalizzate	Ripartizione dei punteggi AutoQA per categoria AutoQA.
Punteggi categoria nel tempo	Grafico a linee che mostra le variazioni dei punteggi delle categorie in un periodo selezionato.
Conversazioni AutoQA per categoria	Questa metrica rappresenta il numero di conversazioni che hanno ricevuto una valutazione del controllo AutoQA . Quando viene aggiunta una nuova categoria, solo le nuove conversazioni in ingresso con stato Chiuso o Risolto vengono analizzate e valutate automaticamente in base alle condizioni della categoria. Si tratta di conversazioni che sono state chiuse con almeno una risposta pubblica da parte dell’agente e del cliente. Anche le conversazioni esistenti con stato Chiuso o Risolto che ricevono un aggiornamento dopo l’aggiunta della categoria vengono analizzate e valutate automaticamente. Di conseguenza, potresti notare che una conversazione che è già stata analizzata e valutata viene nuovamente valutata in un nuovo spazio di lavoro.
Punteggi categoria per soggetto sottoposto a revisione	Questa metrica fornisce informazioni sui revisori e sui punteggi medi calcolati automaticamente per specifiche categorie automatiche in un periodo di tempo selezionato. Aiuta a identificare rapidamente quali agenti hanno prestazioni insufficienti in quelle aree, consentendoti di determinare chi ha bisogno di formazione. Inoltre, fornisce un riferimento per le conversazioni pertinenti da rivedere per ciascun agente.
Cause principali degli errori di ortografia e grammatica per ciascun soggetto sottoposto a revisione	Informazioni sui revisori e sulle cause principali della valutazione del controllo qualità AutoQA identificate dalle categorie Ortografia e grammatica del controllo qualità automatico.
Cause principali degli errori di tono per soggetto sottoposto a revisione	Questa metrica fornisce informazioni sui revisori e le cause principali degli errori di tono identificati dalla categoria di toni di AutoQA.
Errori ortografici e grammaticali ripetuti per ciascun soggetto sottoposto a revisione	Questa metrica elenca gli errori ripetuti, suddivisi in base al revisore e alla relativa frequenza.
Data/ora ultimo aggiornamento dati (UTC)	La data e la data/ora dell’ultimo aggiornamento del dashboard. Il dashboard AutoQA si aggiorna automaticamente ogni ora.

Avvertenza sulla traduzione: questo articolo è stato tradotto usando un software di traduzione automatizzata per fornire una comprensione di base del contenuto. È stato fatto tutto il possibile per fornire una traduzione accurata, tuttavia Zendesk non garantisce l'accuratezza della traduzione.

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