Síntoma / Necesidad

Los supervisores y administradores de contact center necesitan identificar cuántos chats fueron atendidos por el chatbot y cuántos fueron escalados a un agente, analizando la retención del chat y la navegación del usuario.

Contexto / Escenarios

• Análisis de eficiencia del chatbot: Permite evaluar qué porcentaje de chats fueron gestionados completamente por el bot y cuántos requirieron asistencia de un agente.
• Optimización de la atención al cliente: Facilita la toma de decisiones sobre ajustes en los flujos conversacionales del chatbot para reducir la transferencia a agentes.
• Monitoreo del desempeño de los agentes: Proporciona datos sobre la cantidad de interacciones gestionadas por cada agente y el tiempo invertido en cada una.
• Auditoría y trazabilidad: Permite hacer un seguimiento detallado del recorrido de cada chat, desde el chatbot hasta la intervención del agente.

Respuesta (Solución / Recomendación)

El reporte "8. Chats paso agente" disponible en la pestaña "Interacciones y Chats" dentro de la sección "Reportes" de wolkvox Manager (en el menú lateral izquierdo) permite identificar la cantidad de chats que fueron gestionados por el chatbot y cuántos fueron transferidos a un agente.

Este reporte incluye las siguientes columnas clave:

• CONN_ID: Número de identificación único del chat.
• SESSION_ID: Número de identificación de la interacción.
• TIMES_CHATTED: Cantidad de mensajes que el usuario envió en un día al bot.
• START_DATE / END_DATE: Fecha de inicio y finalización del chat.
• TIME_ON_CHATBOT: Tiempo total que el cliente interactuó con el chatbot en un día.
• RP_ID: ID del routing por el cual se realizó la conversación.
• CHANNEL: Canal a través del cual se llevó a cabo la interacción (Facebook, Instagram, Telegram, Web, WhatsApp).
• GO_TO_AGENT: Indica si el chat fue transferido a un agente. Si no hubo transferencia, los demás campos estarán vacíos.
• CUSTOMER_PHONE / CUSTOMER_NAME: Teléfono y nombre del cliente.
• AGENT_ID / AGENT_NAME: Número de identificación y nombre del agente que atendió el chat.
• TIME_WITH_AGENT: Tiempo que el cliente estuvo interactuando con el agente.
• TOTAL_TIME: Tiempo total de la conversación, incluyendo chatbot y agente.
• CUSTOMER_CHARS / AGENT_CHARS / TOTAL_CHARS: Cantidad de caracteres enviados por el cliente, el agente y el total de la conversación.
• ASA: Tiempo de espera desde que el chat llegó al agente hasta que este respondió.
• LAST_SENDER: Indica quién envió el último mensaje (Agente, Chatbot o Cliente).
• CUSTOMER_ID / CUSTOMER_EMAIL: Identificación y correo del cliente.
• SKILL_ID: Identificación del skill (grupo de agentes).