이 문서를 사용하여 Zendesk 봇 사용량에 따라 Explore 보고서를 빌드하는 데 사용할 수 있는 메트릭 및 속성을 살펴보세요. 이러한 데이터 집합은 Answer Bot 기본 제공 대시보드에도 사용됩니다(Answer Bot 대시보드의 개요 참조).
Explore로 보고서를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 보고서 만들기를 참조하세요.
문서 추천 데이터 집합
문서 추천 스키마
이 다이어그램을 통해 문서 추천 데이터 집합의 요소들과 그 관계를 이해하는 데 도움을 받으세요.
문서 추천 메트릭
이 섹션에서는 문서 추천 데이터 집합에서 사용할 수 있는 모든 메트릭을 나열하고 정의합니다.
메트릭 | 정의 | Explore 수식 |
---|---|---|
시도 횟수 | 봇이 추천할 관련 문서를 식별했는지 여부와 관계없이 문서를 제안하기 위해 문서 추천 기능을 사용할 수 있는 티켓 및 채팅의 모든 인스턴스입니다. | [답변 ID] |
답변 수 | 봇이 고객의 쿼리와 관련된 문서를 식별하고 고객에게 제안하는 티켓 및 채팅의 인스턴스입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Offered" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Clicked" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved") THEN [답변 ID] ENDIF |
성공하지 못한 시도 횟수 | 봇이 고객의 쿼리와 관련된 문서를 식별할 수 없고 고객에게 제안을 하지 않은 티켓 및 채팅의 인스턴스입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Unoffered" ) THEN [답변 ID] ENDIF |
클릭 수 | 최소한 하나의 생성된 제안이 클릭된 성공적인 시도 횟수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Clicked" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved") THEN [답변 ID] ENDIF |
해결 수 | 최종 사용자의 요청을 해결한 추천 문서 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved") THEN [답변 ID] ENDIF |
간접 해결 수 | 최종 사용자의 요청을 간접적으로 해결한 추천 문서 수입니다.
일부 경우에는 추천한 문서가 고객의 문의를 직접적으로 해결하지 않고, 대신 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 헬프 센터의 올바른 문서로 안내해 줍니다. 이렇게 해결된 수를 간접 해결 수라고 합니다. 간접 해결 수는 해결 수, 간접 해결 수 및 답변 상태 필드에 반영됩니다. |
D_COUNT(해결 수)-COUNT(해결 문서 수) |
추천 비율(%) | 답변을 시도한 총 문의 수 중 봇이 추천 문서를 제공한 문의의 비율입니다. | D_COUNT(제공된 답변 수)/D_COUNT(시도된 답변 수) |
클릭률(%) | 제공된 총 답변 중 최종 사용자가 클릭한 답변의 비율입니다. | D_COUNT(클릭한 답변 수)/D_COUNT(제공된 답변 수) |
해결 비율(%) | 추천 문서를 제공한 총 문의 수 중 해결된 문의의 비율입니다. | COUNT(해결 수)/D_COUNT(제공된 답변 수) |
추천 문서 수 | 제공된 추천 문서의 수입니다. | [제안 ID] |
클릭한 문서 수 |
사용자가 클릭한 추천 문서 수입니다. |
IF ([제안 클릭됨]="true" ) THEN [제안 ID] ENDIF |
해결 문서 수 | 추천 문서를 통해 해결된 해결 티켓 수입니다. | IF ([제안 해결됨]="true" ) THEN [제안 ID] ENDIF |
거부한 문서 수 | 최종 사용자가 유용하지 않다고 표시한 추천 문서 수입니다. |
IF ([추천 문서 거부됨]=TRUE) THEN [제안 ID] ENDIF |
문서 클릭률(%) | 최종 사용자가 클릭한 추천 문서의 비율입니다. | COUNT(클릭한 추천 문서 수)/COUNT(추천 문서 수) |
거부율(%) | 최종 사용자가 유용하지 않다고 표시한 추천 문서의 비율입니다. | COUNT(거부한 문서 수)/COUNT(추천 문서 수) |
답변된 티켓 | 문서가 추천되고 추천 문서가 클릭되어 티켓이 해결된 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Offered" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Clicked" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" ) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
답변되지 않은 티켓 | 추천 문서가 제공되지 않은 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Unoffered" ) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
답변 클릭된 티켓 | 추천 문서가 생성되어 티켓이 해결된 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Clicked" OR [답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" ) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
해결된 티켓 |
해결 상태의 티켓 수입니다. |
IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved") THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
재등록되지 않은 해결된 티켓 | 재등록되지 않은 해결 상태의 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" AND VALUE(재등록)<1) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
재등록된 해결된 티켓 | 해결 상태로 설정되었으며 이후 재등록된 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" AND VALUE(재등록)>0) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
상담사 비보조 해결된 티켓 | 담당자가 설정되지 않고 추천 문서를 통해 해결 상태가 된 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" AND VALUE(상담사 답장)<1) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
상담사 보조 해결된 티켓 | 상담사가 답장을 했고, 추천 문서를 사용하여 티켓 상태가 해결됨인 상담사에게 배정된 티켓 수입니다. | IF ([답변 상태 - 정렬되지 않음]="Resolved" AND VALUE(상담사 답장)>0) THEN [답변 티켓 ID] ENDIF |
티켓 사용 비율(%) | 총 티켓 수와 비교하여 추천 문서의 도움을 받은 티켓의 비율입니다. | DCOUNT_VALUES([답변 티켓 ID])/DCOUNT_VALUES([티켓 ID]) |
티켓 해결 비율(%) | 응답이 제공된 총 해결된 티켓 수와 비교하여 추천 문서로 해결된 티켓의 비율입니다. | D_COUNT(해결된 티켓)/D_COUNT(답변된 티켓) |
티켓 재등록되지 않은 해결 비율(%) | 답변이 생성된 총 티켓 수와 비교하여 추천 문서로 제공된 재등록되지 않은 티켓 해결의 비율입니다. | D_COUNT(재등록되지 않은 해결된 티켓)/D_COUNT(답변된 티켓) |
티켓 비보조 해결 비율(%) | 답변이 생성된 총 티켓 수와 비교하여 추천 문서로 제공된 티켓 해결의 비율입니다. | D_COUNT(상담사 비보조 해결된 티켓)/D_COUNT(답변된 티켓) |
클릭 시간(분) | 추천 문서가 생성된 후 이 추천 문서를 클릭할 때까지의 시간(분)입니다. | (클릭 시간(분)) |
해결 시간(분) | 추천 문서가 생성된 후 이 추천 문서가 티켓을 해결할 때까지의 시간(분)입니다. | (해결 시간(분)) |
클릭 시간(시간) | 추천 문서가 생성된 후 이 추천 문서를 클릭할 때까지의 시간(시간)입니다. | VALUE(클릭 시간(분))/60 |
해결 시간(시간) | 추천 문서가 생성된 후 이 추천 문서가 티켓을 해결할 때까지의 시간(시간)입니다. | VALUE(해결 시간(분))/60 |
상담사 답장 | 티켓에 대한 총 상담사 답장 수입니다. | (상담사 답장) |
재등록 | 티켓 상태가 해결에서 등록으로 변경된 횟수입니다. | (재등록) |
문서 추천 속성
이 섹션에서는 문서 추천 데이터 집합에서 사용할 수 있는 모든 속성을 나열하고 정의합니다. 이 다이어그램을 통해 목록에 있는 일부 속성의 의미를 이해하는 데 도움을 받으세요.
속성 | 정의 |
---|---|
답변 상태 | 제공된 추천 문서의 상태입니다. 최종 사용자의 응답에 따라 상태가 설정됩니다. 값에는 Unoffered, Offered, Clicked 또는 Resolved가 포함됩니다. |
답변 채널 | 최종 사용자나 상담사에게 추천 문서가 제공된 채널입니다. 값은 다음과 같습니다.
|
답변 브랜드 | 답변을 위한 추천 문서를 생성한 지식창고의 브랜드에 해당하는 티켓의 브랜드입니다. |
답변 문의 | 추천 문서가 제공된 최종 사용자의 질문입니다. 속성 값은 첫 255자로 제한됩니다. |
답변 ID | 전송된 추천 문서가 들어 있는 알림의 ID입니다. |
답변 해결 문서 ID | 최종 사용자의 문의를 해결한 지식창고 문서의 ID입니다. |
답변 티켓 ID | 응답이 트리거되게 한 티켓의 ID입니다. |
추천 문서 클릭함 | 생성된 추천 문서를 최종 사용자가 클릭한 이벤트입니다. 값은 True 및 False입니다. |
추천 문서 해결됨 | 생성된 답변의 추천 문서를 클릭하여 티켓이 해결된 이벤트입니다. 값은 True 및 False입니다. |
추천 문서 거부됨 | 생성된 추천 문서를 최종 사용자가 유용하지 않음으로 표시한 것입니다. 값은 True 및 False입니다. |
제안 ID | 전송된 지식창고 문서 추천의 ID입니다. |
추천 문서 언어 | 전송된 지식창고 문서 추천의 언어입니다. |
추천 문서 로캘 | 전송된 지식창고 문서 추천 로캘입니다. 값은 EN-US, EN-GB, DE, FR, RU입니다. |
문서 ID | 지식창고 문서의 ID입니다. |
문서 ID 및 로캘 | 지식창고 문서의 ID 및 로캘입니다. |
문서 번역 제목 | 특정 언어로 된 지식창고 문서의 제목입니다. |
문서 번역 URL | 지식창고 문서의 URL입니다. |
문서 작성자 | 지식창고 문서를 처음에 만든 사용자의 이름입니다. |
티켓 ID | 티켓의 ID 번호입니다. |
티켓 상태 | 티켓의 현재 상태입니다. |
티켓 그룹 | 티켓이 배정된 그룹의 이름입니다. |
티켓 담당자 | 티켓이 배정된 사용자의 이름입니다. |
티켓 브랜드 | 티켓의 브랜드입니다. |
티켓 채널 | 티켓이 만들어진 채널입니다.
Explore가 수집하는 티켓 채널에 대한 자세한 내용은 Explore의 티켓 채널 이해하기를 참조하세요. |
티켓 양식 | 티켓에 사용된 티켓 양식입니다. |
티켓 조직 | 티켓과 연결된 조직의 이름입니다. |
티켓 우선순위 | 티켓의 우선 순위입니다. |
티켓 문제 ID | 연결된 문제 티켓의 ID입니다. |
티켓 요청자 | 티켓을 요청한 사용자의 이름입니다. |
채팅 만족도 평점 | 티켓의 만족도 평점으로 Good 또는 Bad가 있습니다. |
티켓 제목 | 티켓의 제목입니다. |
티켓 태그 | 티켓과 연결된 태그입니다.
태그를 사용하여 보고서를 필터링하는 데 대한 내용은 필터를 사용하여 티켓 태그에 대해 리포팅하기를 참조하세요. |
티켓 유형 | 티켓 유형입니다. |
공유 계약 수신 | Zendesk Support의 현재 인스턴스와 티켓을 공유한 Zendesk Support의 관련 인스턴스 및 회사입니다. |
공유 계약 발신 | 티켓 공유 대상인 관련 Zendesk 계정 및 회사입니다. |
사용자 이름 | 도움을 받은 사용자의 이름입니다. |
사용자 역할 | 도움을 받은 사용자의 역할입니다. |
사용자 ID | 도움을 받은 사용자의 ID입니다. |
사용자 이메일 | 도움을 받은 사용자의 이메일 주소입니다. |
사용자 로캘 | 도움을 받은 사용자의 로캘입니다. |
사용자 상태 | 도움을 받은 사용자의 Zendesk 상태입니다. 값은 Active, Suspended 또는 Deleted입니다. |
사용자 태그 | 도움을 받은 사용자와 연결된 태그 목록입니다.
태그를 사용하여 보고서를 필터링하는 데 대한 내용은 필터를 사용하여 티켓 태그에 대해 리포팅하기를 참조하세요. |
사용자 시간대 | 도움을 받은 사용자의 시간대입니다. |
사용자 조직 이름 | 사용자의 조직 이름입니다. |
사용자 조직 ID | 사용자의 조직 ID입니다. |
사용자 조직 도메인 | 사용자 조직의 도메인 이름(예: zendesk.com)입니다. |
사용자 조직 상태 | 사용자 조직의 시스템 상태로 활성 또는 삭제됨입니다. |
사용자 조직 태그 | 사용자의 조직과 연결된 태그입니다.
태그를 사용하여 보고서를 필터링하는 데 대한 내용은 필터를 사용하여 티켓 태그에 대해 리포팅하기를 참조하세요. |
의도
(지능형 분류 필요) |
티켓에 대한 예측입니다. 가능한 값을 보려면 의도 설정 페이지의 분류 탭을 열고 분류 값 머리글 아래에서 AI 의도 목록을 봅니다. |
의도 신뢰도
(지능형 분류 필요) |
의도 예측이 정확할 가능성입니다. 가능한 값은 High, Medium 및 Low입니다. |
언어
(지능형 분류 필요) |
티켓이 어떤 언어로 작성되었는지에 대한 예측입니다. 가능한 값을 보려면 설정 페이지의 분류 탭을 엽니다. |
언어 신뢰도
(지능형 분류 필요) |
언어 예측이 정확할 가능성입니다. 가능한 값은 High, Medium 및 Low입니다. |
감성
(지능형 분류 필요) |
고객이 요청에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 예측입니다. 가능한 값은 Very Positive, Positive, Neutral, Negative 및 Very Negative입니다. |
감성 신뢰도
(지능형 분류 필요) |
감성 예측이 정확할 가능성입니다. 가능한 값은 High, Medium 및 Low입니다. |
시간 – Answer Bot 답변 만듦 | 관련 지식창고 문서를 포함한 답변이 생성된 시간을 나타내는 여러 답변 만듦 속성을 포함합니다. |
시간 – Answer Bot 답변 마지막 이벤트 | 마지막 답변 알림을 나타내는 여러 답변 이벤트 속성을 포함합니다. |
시간 – Answer Bot 추천 문서 마지막 이벤트 | 추천이 트리거된 마지막 시간을 나타내는 여러 추천 문서 이벤트 속성을 포함합니다. |
시간 – Answer Bot 추천 문서 클릭함 | 답변에서 추천 문서가 클릭된 시간을 나타내는 여러 추천 문서 클릭함 속성을 포함합니다. |
시간 – Answer Bot 추천 문서 해결됨 | 답변에서 추천 문서를 클릭하여 티켓이 해결된 시간을 나타내는 여러 추천 문서 해결됨 속성을 포함합니다. |
시간 – 티켓 만듦 | 티켓이 만들어진 시간과 날짜를 리턴하는 여러 속성을 포함합니다. |
시간 – 티켓 해결됨 | 티켓이 해결된 시간과 날짜를 리턴하는 여러 속성을 포함합니다. |
시간 – 티켓 마지막 업데이트됨 | 티켓이 마지막으로 업데이트된 시간과 날짜를 리턴하는 여러 속성을 포함합니다. |
시간 – 문서 만듦 | 문서가 만들어진 시간을 리턴하는 여러 속성을 포함합니다. |
시간 – 문서 업데이트됨 | 문서가 마지막으로 업데이트된 시간을 리턴하는 여러 가지 속성을 포함합니다. |
플로우 빌더 데이터 집합
플로우 빌더 메트릭
이 섹션에서는 플로우 빌더 데이터 집합에서 사용할 수 있는 모든 메트릭을 나열하고 정의합니다.
메트릭 | 정의 | Explore 수식 |
---|---|---|
총 사용자 수 | 봇으로부터 메시지를 받은 고유한 사용자 수입니다. 사용자는 이 수에 포함되기 위해 봇과 대화(메시지를 보내거나 빠른 답장 클릭)할 필요는 없습니다. | [Sunshine Conversations 앱 사용자 ID] |
봇과 대화함 | 봇에게 메시지를 보내거나 프롬프트에 응답한 고유한 사용자 수입니다. | IF ([활동 이벤트 유형] = "user_input_received") THEN [Sunshine Conversations 앱 사용자 ID] ELSE NULL ENDIF |
상담사에게 연결됨 | 봇에서 상담사로 연결 단계를 성공적으로 완료한 고유한 사용자 수입니다. 성공적인 각 연결에 대해 Support 티켓이 만들어집니다. | IF ([활동 이벤트 유형] = "agent_transfer_completed") THEN [Sunshine Conversations 앱 사용자 ID] ELSE NULL ENDIF |
봇과 대화한 총 사용자 비율(%) | 봇에게 메시지를 보내거나 프롬프트에 응답한 총 사용자의 비율입니다. | D_COUNT(봇과 대화함) / D_COUNT(총 사용자 수) |
상담사에게 연결된 대화한 사용자 비율(%) | 봇에서 상담사로 연결 단계를 성공적으로 완료한 대화한 사용자의 비율입니다. | D_COUNT(상담사에게 연결됨) / D_COUNT(봇과 대화함) |
사용자 입력 수 | 봇이 받은 총 사용자 입력(모든 종류의 메시지) 수입니다. | [콘텐츠 텍스트] |
이전 30일 동안의 총 사용자 수 | 오늘 전 62일부터 32일까지 기간 동안의 총 사용자 수입니다. | |
최근 30일 동안의 총 사용자 수 | 31일 전부터 어제까지 기간 동안의 총 사용자 수입니다. | |
이전 30일 동안의 대화한 사용자 수 | 오늘 전 62일에서 32일까지의 기간 동안 봇과 대화한 사용자입니다. | |
최근 30일 동안의 대화한 사용자 수 | 31일 전부터 어제까지의 기간 동안 봇과 대화한 사용자입니다. | |
이전 30일 동안의 연결된 사용자 수 | 오늘 전 62일부터 32일까지의 기간 동안 봇에서 상담사로 연결된 사용자입니다. | |
최근 30일 동안의 연결된 사용자 수 | 31일 전부터 어제까지의 기간 동안 봇에서 상담사로 연결된 사용자입니다. | |
억제 비율 | 대화가 봇에서 상담사로 연결되지 않은 대화한 사용자의 비율입니다. 상담사에게 연결된 비율(%)의 반대입니다. | |
해결 피드백 프롬프트 |
봇이 “질문이 해결되었는지 묻기” 단계를 통해 피드백을 요청한 횟수입니다. 참고: 이 메트릭과 다음 메트릭은 이벤트의 각 인스턴스를 기반으로 계산되며 사용자당 집계되지 않습니다. 따라서 사용자가 동일한 플로우를 거쳐 피드백 프롬프트에 두 번 이상 답장한 경우 이 메트릭은 보낸 프롬프트의 각 인스턴스 또는 피드백 답장 작업을 계산합니다. |
|
해결 피드백 답장 | 봇이 받은 피드백 프롬프트 답장 수입니다. | |
해결 피드백 답장 비율(%) | 피드백 프롬프트를 보낸 후 봇이 답장을 받은 횟수의 비율입니다. 모든 유형의 답장 수를 전송된 프롬프트 수로 나눈 값입니다. | |
해결된 피드백 답장 | 봇이 받은 해결된 피드백 프롬프트 답장 수입니다(예: “예, 문제가 해결되었습니다”). | |
해결됨 비율(%) | 해결된 총 답장의 비율입니다. 해결된 답장 수를 총 답장 수로 나눈 값입니다. | |
해결되지 않은 피드백 답장 | 봇이 받은 해결되지 않은 피드백 프롬프트 답장 수입니다(예: “아니요, 아직도 도움이 필요합니다). | |
해결되지 않음 비율(%) | 해결되지 않은 총 답장의 비율입니다. 해결되지 답장 수를 총 답장 수로 나눈 값입니다. |
플로우 빌더 속성
이 섹션에서는 플로우 빌더 데이터 집합에서 사용할 수 있는 모든 속성을 나열하고 정의합니다.
속성 | 정의 |
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브랜드 ID | 사용자가 대화한 봇과 연결된 브랜드의 ID입니다. |
브랜드 이름 | 사용자가 대화한 플로우 빌더와 연결된 브랜드의 이름입니다. |
Sunshine Conversations 앱 사용자 ID | 메시징 대화에 참여하는 사용자의 고유 식별자입니다. |
활동 이벤트 유형 | 특정 봇 대화 작업의 결과로 기록된 이벤트 유형입니다. 값은 다음과 같습니다. Conversation started (journey_started), Engaged with bot (user_input_received), Transferred to agent (agent_transfer_completed), (resolution_prompt_sent), (subflow_switched) 및 (user_feedback_received).
이벤트는 게시된 답변에 대해서만 기록됩니다. 답변이 제거되거나 게시 취소되거나 답변의 이름이 바뀌어도 이전 데이터에는 영향을 미치지 않습니다. |
채널 | 작업이 일어난 Zendesk 채널입니다. Sunshine Conversations 용어에서 “채널”은 “source.type”이라고 합니다. |
시간 - 활동 발생 | 활동(대화 시작됨, 봇과 대화함 또는 상담사에게 연결됨)이 일어난 시간과 날짜를 리턴하는 여러 속성을 포함합니다. |
언어 | 언어에 대한 표준 이름입니다(예: 중국어(간체)) |
언어 코드 | 언어에 대한 약식 코드입니다(예: zh-CN). |
사용자 입력 유형 | 봇이 받은 사용자 입력의 유형입니다. 가능한 값에는 Option selected, Message sent, Form sent 및 Unknown이 포함됩니다. |
콘텐츠 유형 | 사용자 입력 유형과 동일합니다. 사용자 입력 유형은 사람에게 친숙한 이름이고 콘텐츠 유형은 시스템에서 사용되는 원시 값입니다. |
콘텐츠 텍스트 | 봇에게 보낸 메시지의 텍스트입니다. 빠른 답장 옵션(사용자 입력 유형 속성에서 Option selected 값)을 선택한 결과로 전송된 메시지만 포함됩니다. 최종 사용자가 자유롭게 입력한 텍스트는 빈 값으로 리턴됩니다. |
답변 ID | 답변의 ID입니다. |
답변 이름 | 답변의 이름입니다. 봇 빌더에서 답변을 만들 때 이를 “의도”라고 합니다. |
답변 유형 |
답변의 유형입니다. 가능한 답변 유형은 다음과 같습니다.
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옵션이 해결 피드백 | 선택한 옵션 유형이 표준 옵션이 아닌 해결 피드백 답장인지 여부를 나타냅니다. 가능한 값은 true 또는 false입니다. user_input_received 이벤트의 속성입니다. |
해결 피드백 답장 | 해결 피드백 프롬프트에 사용자가 어떻게 답장했는지를 나타냅니다(봇이 “질문이 해결되었는지 묻기” 단계를 통해 피드백을 요청할 때). 가능한 값은 Resolved 또는 Unresolved입니다. user_feedback_received 이벤트의 속성입니다. |