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コンテンツカバレッジ分析とは？
コンテンツカバレッジ分析（CCA）は、データを適切に精査し、データ内の「現実」を理解する方法です。
コンテンツカバレッジ分析が必要な理由とは？
コンテンツカバレッジ分析を実行する目的は、カスタマーがカスタマーサポートに連絡する理由を明確にすることです。AIエージェントが受信したカスタマーリクエストの大部分を理解し、処理できるように、分析結果から新しい目的を作成することができます。
コンテンツカバレッジ分析のプロセスで、よく寄せられる質問を検証し、関連する目的を特定することでAIエージェントを作成、維持することができます。AIエージェントが最も反復的な目的を理解し、処理できるように、プロセス、季節、カスタマーの傾向の変化に応じてコンテンツカバレッジ分析を定期的に実行することが重要です。
コンテンツカバレッジ分析の実行方法は？
- コンテンツカバレッジ分析を実行するAIエージェントを選択します。
- 左側のペインで会話ログをクリックします。
- 右上の期間を選択します。
- 100件の会話を1件ずつ読み、各会話の最初の有意なメッセージ（問い合わせの理由をカスタマーが明確に記載しているメッセージ）に焦点を当てます。
- メッセージの目的がまだ存在しない場合は、「存在しない」などのラベルを付けるか、同じプロセスでその目的を最も詳しく説明しているトピックにラベルを付けます。
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AIエージェントにメッセージの目的が存在する場合は、会話に「存在する」などのラベルを付けます。
- ラベルを作成するには、会話にカーソルを合わせ、ラベルアイコンをクリックして「存在する」と入力し、+記号をクリックします。
- 各ラベルは、1回だけ作成する必要があります。
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会話ごとに複数のラベルを作成できます。
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ラベル「存在する」が付いた会話をフィルターして、現在のコンテンツカバレッジの割合を確認します。
- 60～80%のコンテンツカバレッジは、機能するAIソリューションの十分なベースラインと見なすことができます。
コンテンツカバレッジ分析から新しい目的を作成する
ラベルを使用して、結果を文書化することが重要です。プロセスが完了したら、ラベル「存在しない」が付いた会話をフィルターし、これらの有意なメッセージが複数回表示されるかを評価します。場合によっては、新しい目的を追加する価値がある場合があります。
また、「潜在的な新しい目的」などのラベルを使用して、フィルターした会話から潜在的で最も反復的な新しい目的にタグを付けることもできます。次に、最も反復的な「潜在的な新しい目的」を新しい目的として追加できます。
経験上、レビューし、ラベルを付けた100件の会話のうち、トピックが10%を占める会話に目的を追加することをお勧めします。
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