Síntoma / Necesidad

Necesito analizar de manera resumida y agrupada el uso de los distintos tipos de componentes de inteligencia artificial (NLP) configurados en mis puntos de enrutamiento, para identificar tendencias y volúmenes de uso.

Contexto / Escenarios

• Quieres evaluar con qué frecuencia se utilizan cada uno de los componentes de NLP en tus interacciones de voz y chat.
• Necesitas identificar los tipos de análisis más comunes en tus operaciones, como palabras clave, análisis de sentimiento o resúmenes.
• Buscas un reporte que muestre la cantidad de caracteres enviados y recibidos por tipo de componente NLP.
• Deseas utilizar esta información para optimizar los recursos asignados a las herramientas de inteligencia artificial.

Respuesta (Solución / Recomendación)

Para analizar el uso agrupado de los diferentes tipos de componentes de inteligencia artificial en tus puntos de enrutamiento, puedes generar el reporte "8. NLP agrupado por tipo" disponible en la pestaña "CDR" dentro de la sección "Reportes" de wolkvox Manager. Este reporte ofrece un resumen detallado con las siguientes columnas clave:

• TYPE_NLP: Indica el tipo de componente de inteligencia artificial utilizado, como:
  • Análisis en tiempo real de Mr. Wizard en voz (nlp-MrWizard-rtvoice).
  • Análisis de palabras clave en voz o chat (nlp-voice-keywords, nlp-text-keywords).
  • Análisis de sentimiento en voz o chat (nlp-voice-sentiment, nlp-text-sentiment).
  • Resúmenes en voz o chat (nlp-voice-summary, nlp-text-summary).
  • Auto QA o análisis general de la voz del cliente (nlp-voc-autoqa, nlp-voc-general).
  • Componentes relacionados con intenciones y preguntas (nlp-classifications, nlp-Q&A).
• NLP_AMOUNT: Muestra la cantidad de veces que se utilizó cada tipo de componente.
• CHARS_SEND: Número total de caracteres enviados por los agentes.
• CHARS_ANSWER: Número total de caracteres enviados por los clientes.
• TOTAL_CHARS: Suma total de caracteres enviados y recibidos por cada tipo de NLP.