Después del lanzamiento, Business Messages realiza un seguimiento de las métricas de rendimiento clave para tu agente. Puedes acceder a tus métricas a través de la Consola para desarrolladores de Business Communications o BigQuery.
Si necesitas estadísticas adicionales para medir el éxito de tu agente, puedes hacer un seguimiento de las métricas personalizadas mediante la supervisión de eventos y otros atributos de las conversaciones de tu agente.
Accede a tus métricas
Puedes acceder a las métricas a nivel de socio y de agente en un informe de Data Studio a través de la consola para desarrolladores de Business Communications. Como alternativa, puedes usar BigQuery para navegar o acceder de manera programática a las métricas de tu agente.
Para otorgar acceso a las métricas a otros usuarios,
- Agrégalos como usuarios a tu cuenta de socio.
- Indícale cómo acceder a las métricas a través de la Consola para desarrolladores de Business Communications o BigQuery.
Métricas a nivel del socio
Las métricas a nivel de socio muestran datos de todos los agentes que administras.
- Abre la Consola para desarrolladores de Business Communications y accede con tu Cuenta de Google de Business Messages.
- En la parte inferior de la tarjeta Panel de métricas, haz clic en Ver métricas.
Métricas a nivel del agente
Las métricas a nivel del agente muestran datos solo para el agente seleccionado.
- Abre la Consola para desarrolladores de Business Communications y accede con tu Cuenta de Google de Business Messages.
Elige tu agente.
Las métricas aparecen en la tarjeta Panel de métricas.
Para ver métricas más detalladas, haz clic en Analytics en el panel de navegación izquierdo.
Métricas a través de BigQuery
BigQuery es un almacén de datos sin servidores, escalable y rentable con aprendizaje automático, acceso sencillo a los datos y estadísticas predictivas. Puedes acceder a los datos en BigQuery a través de la IU de BigQuery o la API de BigQuery, según tu caso de uso. Consulta la documentación de BigQuery.
Los datos de métricas en BigQuery están disponibles durante 1.5 años.
Para acceder a las métricas del agente en BigQuery, debes cumplir con los siguientes requisitos:
- Acceso a Google Cloud Platform Si eres administrador, obtén información sobre cómo activar GCP para tu organización.
- Acceso a BigQuery. Descubre cómo obtener BigQuery.
- Un proyecto con configuración de facturación en BigQuery Aprende a configurar la facturación de Google Cloud. Si no tienes un proyecto con configuración de facturación, puedes trabajar con datos de BigQuery en un entorno de prueba. Aprende a probar BigQuery.
Cuando tienes acceso a BigQuery, puedes acceder a los datos de tu agente en el siguiente proyecto, en los conjuntos de datos y en las vistas:
- Project ID (ID del proyecto):
bizcomms-bm-metrics - Conjuntos de datos:
partner_metrics_user_viewsypartner_metrics_sa_views - Vistas:
message_metrics,session_metrics,quality_metricsyintent_metrics
Por ejemplo, para ver todos los campos de la vista message_metrics, puedes usar la siguiente consulta:
SELECT * FROM bizcomms-bm-metrics.partner_metrics_user_views.message_metrics
Métricas disponibles
Business Messages hace un seguimiento de las métricas en cuatro categorías: Mensaje, Sesión, Calidad y Intención.
Los siguientes elementos son comunes en todas las categorías de métricas:
| Métrica | Definición | Valores de muestra |
|---|---|---|
date |
Es el día (en UTC) en el que se creó la sesión. |
2021-12-31Consulta Tipo de fecha de BigQuery. |
agent_id |
El ID del agente cuya información de sesión se está calculando. |
12345678-9012-3456-789012345678
|
agent_name |
El nombre del agente. |
Growing Tree Bank
|
brand_id |
El ID de la marca a la que pertenece el agente. |
12345678-9012-3456-789012345678
|
brand_name |
El nombre de la marca a la que pertenece el agente. |
Growing Tree International
|
partner_id |
El ID del socio que representa la marca. |
12345678-9012-3456-789012345678
|
partner_name |
El nombre del socio que representa a la marca. |
XYZ Messaging
|
Métricas de mensajes
Las métricas de mensajes se extraen de la cantidad total de mensajes entregados en un día determinado. Estas métricas incluyen los siguientes elementos:
| Métrica | Definición | Valores de muestra |
|---|---|---|
message_sender |
Quién envió el mensaje |
USER,AGENT
|
message_type |
Es el tipo de mensaje. |
TEXT,RICH_TEXT,PHOTO,RICH_CARD
|
representative_type |
Tipo del representante que envió este mensaje. Estará vacío para los mensajes que envíen los usuarios. |
BOT,HUMAN
|
total_messages |
Cantidad total de mensajes entregados. |
11
|
Métricas de sesión
Una sesión es una agrupación de interacciones con plazos determinados, como mensajes y eventos en una conversación. Una sesión comienza cuando se envía un mensaje y una sesión no está activa en ese momento. La sesión se cierra cuando
- No hay mensajes durante 24 horas hábiles (para agentes con disponibilidad de mensajería solo para personas) (/business-communications/business-messages/guides/how-to/agents /availability). Si hay menos de 24 horas hábiles en los próximos 7 días, usaremos el plazo de 24 horas.
- No hay mensajes durante 30 minutos (para agentes con disponibilidad de mensajes solo de bot).
- envías una encuesta a un usuario
- el usuario borra la conversación
- el usuario bloquea al agente
Las métricas de sesión se extraen de la cantidad total de sesiones, activas y completas, de un día determinado. Estas métricas incluyen los siguientes elementos:
| Métrica | Definición | Valores de muestra |
|---|---|---|
session_initiator |
Quién inició la sesión |
USER,AGENT
|
session_initiating_entry_point |
Es el punto de entrada que inició la sesión. | Consulta EntryPoint. |
session_containment_type |
Los tipos de interacciones representativas en la conversación, que van desde mensajes sin mensajes representativos hasta mensajes de bots y mensajes de agentes humanos. |
UNRESPONDED,BOT_ONLY_CONVERSATION,LIVE_AGENT_REQUEST_UNFULFILLED,LIVE_AGENT_CONVERSATION,CALL_INITIATED
|
has_agent_response |
La sesión tiene al menos una respuesta del agente. |
TRUE,FALSE
|
has_live_agent_response |
La sesión tiene al menos una respuesta de un agente humano. |
TRUE,FALSE
|
has_live_agent_request |
La sesión tiene al menos una solicitud de agente humano. |
TRUE,FALSE
|
session_depth_bucket |
La cantidad de mensajes que se intercambiaron durante las sesiones. |
1,2-3,4-9,10-24,25-
|
survey_sent |
Si se envió una encuesta para esta sesión. |
TRUE,FALSE
|
survey_responded |
Si el usuario respondió la encuesta |
TRUE,FALSE
|
positive_survey_response |
Si la respuesta de la encuesta tiene una calificación positiva. Solo es significativo cuando survey_responded es TRUE. |
TRUE,FALSE
|
total_sessions |
Cantidad total de sesiones. |
1000
|
average_session_depth |
Cantidad promedio de mensajes intercambiados durante las sesiones. |
23.11
|
Métricas de calidad
Las métricas de calidad se extraen de la cantidad total de sesiones completadas en un día determinado. Estas métricas incluyen los siguientes elementos:
| Métrica | Definición | Valores de muestra |
|---|---|---|
date_calculated |
El día (en UTC) que indica cuándo se calcularon las métricas. |
2021-12-31Consulta Tipo de fecha de BigQuery. |
state |
Estado actual del agente. |
GOOD_STANDING,REQUIRES_ATTENTION
|
survey_count |
Cantidad de encuestas utilizadas para calcular la puntuación de la encuesta. Si hubo menos de 10 respuestas a la encuesta en los últimos 7 días, se utilizan las encuestas más recientes (9 como máximo) de los últimos 35 días. De lo contrario, se utilizan todas las respuestas de la encuesta de los últimos 7 días. |
84
|
survey_score |
Porcentaje de respuestas positivas a la encuesta. |
El rango disponible varía de 0 a 1.
|
session_count |
Cantidad de sesiones utilizadas para calcular la MRR. Si hubo menos de 3 sesiones en los últimos 7 días, se usan las sesiones más recientes (máximo 9) de los últimos 35 días. De lo contrario, se utilizan todas las sesiones de los últimos 7 días. |
143
|
mrr |
Tasa de respuesta del comercio (MRR). La cantidad de sesiones que tuvieron respuestas del agente (bot o agente humano) en relación con la cantidad total de sesiones. |
El rango disponible varía de 0 a 1.
|
hmrr |
Tasa de respuesta humana del comercio (HMRR). La cantidad de sesiones que tuvieron respuestas de agentes humanos en relación con la cantidad total de sesiones que contenían una o más solicitudes o respuestas de agentes humanos. |
El rango disponible varía de 0 a 1.
|
live_agent_request_count |
Cantidad de solicitudes de agentes humanos que se usaron para calcular hmrr. Si
hubo menos de 10 solicitudes de agentes humanos en los últimos 7 días, se
utilizan las 9 solicitudes más recientes de agentes humanos en los últimos 35 días.
De lo contrario, se utilizarán todas las solicitudes de agentes humanos durante los últimos 7 días. |
42
|
suspension_date |
El día (en UTC) en el que se puede suspender el agente por baja calidad. Solo se configura para agentes con el estado “REQUIRES_ATTENTION”. |
2021-12-31Consulta Tipo de fecha de BigQuery. |
Métricas de intent
Las métricas de intent usan el aprendizaje automático para identificar el intent de las sesiones con tu agente. Las métricas de intent se extraen de los mensajes de los usuarios en las sesiones completadas de un día determinado. y únicamente en inglés. Estas métricas incluyen los siguientes elementos:
| Métrica | Definición | Valores de muestra |
|---|---|---|
intent |
Es el tipo de intent de la sesión. |
SALES_LEAD,SERVICE
|
count |
Recuento de sesiones con el tipo intent especificado. |
11
|
Haz un seguimiento de las métricas personalizadas
Si tienes diferentes preferencias de métricas o necesitas información más detallada de la que está disponible en el informe de calidad, puedes capturar tus propios datos de métricas.
Estas son algunas métricas que puedes capturar:
- Satisfacción del cliente. Envía encuestas para recopilar y registrar la satisfacción de los usuarios. Puedes personalizar las preguntas de tu encuesta para que se adapten a tus requisitos de recopilación de datos.
- Mensajes enviados. Captura detalles cada vez que tu agente envía un mensaje.
- Mensajes recibidos. Captura detalles cada vez que tu agente recibe un mensaje.
- Tasas de respuesta de agentes. Captura la frecuencia con la que el agente responde a los mensajes de los usuarios. Haz un seguimiento de las diferencias entre las tasas de respuesta de los bots y los agentes humanos.
- Tiempos de respuesta de los agentes Captura cuánto tiempo le toma al agente responder a los mensajes del usuario. Realiza un seguimiento de las diferencias entre los tiempos de respuesta del bot y los agentes humanos.
- Recibos de entrega. Capturar eventos
DELIVERED - Confirmaciones de lectura Capturar eventos
READ - Participación de los usuarios. Captura eventos
IS_TYPING, la cantidad de respuestas del usuario y la diferencia de tiempo entre los eventosDELIVEREDoREAD, y las siguientes respuestas del usuario. Tipo de interacción. Identifica cómo responden los usuarios a tus mensajes. Usa datos de notificación de conversión significativos para hacer un seguimiento de las respuestas y acciones sugeridas y supervisa los formatos de respuesta a fin de identificar si los usuarios envían imágenes o mensajes de texto sin formato.
Una vez capturadas tus métricas, puedes analizarlas y organizarlas de la manera que mejor se adapte a las necesidades de tu empresa.
Supervisión del rendimiento y umbrales de suspensión
Para evaluar el rendimiento de los agentes, Business Messages realiza un seguimiento de varias métricas para garantizar que los agentes brinden una buena experiencia del usuario. Si un agente cae por debajo de un umbral de métricas, Business Messages te advierte por correo electrónico semanal sobre su estado. Si un agente permanece por debajo de un umbral durante 28 días, Business Messages puede suspenderlo. Si tu agente está suspendido, consulta Corregir un agente suspendido.
Business Messages usa las siguientes métricas para hacer un seguimiento del rendimiento de los agentes:
| Métrica | Descripción | Umbral de volumen | Umbral de volumen normal | Umbral de volumen bajo |
|---|---|---|---|---|
| Satisfacción del cliente (CSAT) | La puntuación de satisfacción del cliente indica la experiencia general que tuvo el cliente después de interactuar con un agente. | 10 encuestas | 80% | 0% |
| Tasa de respuesta del comercio (MRR) | La cantidad de sesiones que tuvieron respuestas del agente (bot o agente humano) en relación con la cantidad total de sesiones. | 3 sesiones | 95% | 60% |
| Tasa de respuesta del comerciante humano (HMRR) | La cantidad de sesiones que tuvieron respuestas de agentes humanos en relación con la cantidad total de sesiones que contenían una o más solicitudes o respuestas de agentes humanos | 10 solicitudes de agentes humanos | 95% | 0% |
El volumen de cada métrica se mide con un umbral de volumen de métrica independiente, superior o inferior, determina si el rendimiento del agente se puede medir según el umbral de volumen normal o el umbral de volumen bajo para esa métrica.
Por ejemplo, si un agente tiene 9 encuestas, 10 sesiones y 9 solicitudes de agentes humanos, el rendimiento del agente se mide con un umbral de 0 para CSAT, 95 para MRR y 0 para HMRR. Si el agente está por debajo de cualquiera de estos umbrales, se marcará en el estado “Requiere atención”.
Si el agente sigue en el estado “Requiere atención” durante 28 días o más, es posible que se suspenda.
Mejora tus métricas
Si el rendimiento de tu agente es bajo, asegúrate de que haga lo siguiente.
Procesar y responder los mensajes sin problemas técnicos
- Confirma que el webhook recibe, confirme, procese y enrute todos los mensajes entrantes, sin importar el tipo de mensaje o contenido.
- Asegúrate de que tu agente tenga una estrategia de resguardo eficaz en caso de que falte un campo obligatorio en la carga útil de un mensaje. Si faltan mensajes del usuario o los descartas porque falta un campo, se generará una mala experiencia del usuario.
- Confirma que tu agente envíe correctamente todos los tipos de mensajes esperados.
Responde de forma inteligente y compasiva
- Responder todos los mensajes Las respuestas automáticas pueden ayudarte a responder preguntas comunes.
- Ten en cuenta los puntos de entrada de la conversación de los usuarios y responde en consecuencia. Por ejemplo, es más probable que los usuarios que provienen de Google Maps estén interesados en información específica de la ubicación, como el horario de atención y la verificación de existencias.
- Para los mensajes basados en la ubicación, enruta las preguntas a las personas más adecuadas para responderlas.
- Si no hay un agente humano disponible, usa la automatización para responderle al usuario. Indícale el horario de atención para el chat de tu agente y cómo podría comunicarse con alguien (por ejemplo, un número de teléfono de asistencia).
Brindar orientación
- Usa un mensaje de bienvenida, escrito en un tono amigable y acogedor, para establecer expectativas sobre lo que puede hacer tu agente.
- Usa activadores de conversación para guiar a los usuarios a través de tareas comunes o automatizadas.
- Si un usuario hace una pregunta que tu agente no puede responder, responde con orientación sobre los tipos de preguntas que puede responder.
Maneja los datos con cuidado
- Siempre que sea posible, recopila la ubicación y otros datos de los mensajes que recibas, en lugar de solicitarlos.
- No solicites información sensible (credenciales de acceso, detalles bancarios o de crédito, números de identificación personal).
- Solicita datos solo cuando sea necesario. El exceso de datos crea una mala experiencia del usuario.
- Cuando necesites datos, ten en claro por qué y cómo los usarás.
Comportarse de forma asíncrona
- No marcar conversaciones como inactivas Las comunicaciones a través de Business Messages son asíncronas, por lo que es posible que los usuarios no respondan de inmediato.
- No hagas un seguimiento de los usuarios que no responden. Los usuarios no se desconectan después de salir de la conversación.
Para obtener orientación adicional sobre cómo lograr el rendimiento del agente, consulta los requisitos y lineamientos.