Fin Operatorはダッシュボードの操作やフィルター設定なしで、ワークスペースのデータに直接アクセスできます。自然言語で質問すると、回答、チャート、会話分析を一つのスレッドで得られます。
できること
ワークスペースの指標をクエリする — 解決率、CSAT、会話量、Finのパフォーマンス、モニタースコアなどについて質問できます。必要に応じて日付範囲、フィルター、比較を適用。Fin Operatorはライブデータから即座に結果を返します。
チャートとビジュアライゼーションを生成する — 任意の指標や傾向の即時ビジュアライゼーションをリクエスト。カスタムレポート作成は不要で、見たい内容を説明するだけ。描画後にチャートタイプを棒グラフ、折れ線グラフ、表表示に変更可能です。
会話サンプルを分析する — 実際の会話からテーマやパターンをリアルタイムで抽出。顧客の質問内容、Finが苦戦している箇所、コンテンツや設定のギャップを理解します。
セグメントとフィルター — トピック、チャネル、顧客、カスタム属性など、重要な任意の次元でセグメントやフィルターが可能です。
モニターとスコアカード — モニター会話とスコアカード結果を分析し、改善策を実行します。
個別の会話を検査する — 特定の会話を掘り下げ、何が起きたか、なぜFinがそのように応答したか、修正が必要かどうかを理解します。
注意: リアルタイム会話分析は現在、1セッションあたり250会話に制限されています。これは技術的な制限であり、ランダムサンプルではありません。Fin Operatorはフィルターに合致する最新の会話を分析します。
例のプロンプト
「Finのパフォーマンスをどう改善できますか?」
「Finのパフォーマンスを改善するためにどの記事を改善すべきですか?」
「今月、顧客が問い合わせたトップトピックを見せてください」
「過去30日間のCSATの推移をチャネル別に教えてください」
「先週の解決率はどのくらいで、その前の週と比べてどうですか?」
「今月のFinのトップ会話トピックの内訳を見せてください」
「解決率が最も低いトピックはどれですか?」
「Finがエスカレーションされた50件の会話を分析し、最も一般的な理由を教えてください」
「過去7日間に顧客が返金について言及した会話を見せてください」
良い結果を得るためのヒント
日付範囲を具体的に指定してください。「先週」「過去7日間」「3月1日〜7日」は異なる意味になることがあります。曖昧な場合はFin Operatorが確認します。
フィルターが分かっている場合は事前に指定してください。チャネル、チーム、トピック、顧客セグメントなど。これにより手戻りが減ります。
会話分析では、探している内容を具体的に説明してください。「請求に関する会話がなぜエスカレートしているのか?」はFin Operatorに明確な視点を与えます。「会話を分析して」は広すぎて役に立ちません。
リクエストが曖昧な場合、Fin Operatorは確認の質問をします。これは期待されることで、より良い結果につながります。
洞察から行動へ
ここでFin Operatorは単なるレポートツールを超えます。データが問題を示したとき(特定トピックの低解決率、チャネルのCSAT低下、エスカレーションの急増など)、Fin Operatorは即座に修正を支援します。同じ会話内でコンテンツ更新、ガイドライン変更、手順編集に切り替わります。
あなたは尋ねます:「請求トピックの解決率が低いのはなぜですか?」
Fin Operatorはデータをクエリし、コンテンツのギャップを特定します。
Fin Operatorは新しい記事を提案するか、既存の記事を更新して不足情報を補います。
あなたは変更を確認し承認します。
コンテキストの切り替えなし。別ツールも不要。同じ会話で問題発見から修正の出荷まで行えます。
既知の制限事項
リアルタイム会話分析は1クエリあたり250会話サンプルに制限されています。
集計データと傾向に対応し、個別の顧客記録には対応していません。
データはあなたのワークスペースのみに限定されています。
