Udvikl en skræddersyet analysestrategi

Copilot Studio indeholder omfattende analytics der hjælper dig med at forstå en agents forbrugs- og nøgletalsindikatorer.

Du kan se rapporter relateret til følgende analyser:

• Ydeevne og brug
• Kundetilfredshed
• Sessionsoplysninger
• Emneanvendelse
• Fakturerede sessioner

Dog kan det være, du skal oprette eller bruge brugerdefinerede analyser.

Du kan f.eks.:

• Del analyser med interessenter eller brugere.
• Rapporter om samtaleafskriftsdata, der er ældre end de seneste 30 dage som standard.
• Design en rapport, der ikke er omfattet af de færdigbyggede analyser.

Du kan bruge et par forskellige metoder til at tage de analysedata, der er registreret af Copilot Studio, og bruge dem i brugerdefinerede rapporter.

Copilot eksempel på skabelonrapport i Studio Analytics

Hvis du vil oprette brugerdefineret analyse, skal du starte med skabelonrapporten Copilot Studio Analytics-eksempel. Eksempelskabelonrapporten er et sæt open source-aktiver, der distribueres via GitHub, hvilket fremskynder den tid, det tager at oprette en rapport, der gengives i Power BI.

Dataverse

Dataverse gemmer transskriptioner af samtaler og tilpassede analysedata.

Samtaleafskriftsdata

Den analyse, der vises i Copilot Studio, kommer fra en datatjeneste, der er bosiddende i Copilot Studio. Brugsdata skrives også til det tilknyttede Dataverse-miljø i samtaletransskriptionstabellen .

Opbevaringsperioder

Som standard har begge kilder en dataopbevaring på 30 dage. Du kan ændre opbevaringstiden for samtaletransskriptioner i Dataverse.

Copilot Studio Dataverse-tabeller

Copilot Studio bruger følgende tabeller til brugerdefinerede analyser i Dataverse:

• Chatbot (Bot). Denne tabel indeholder oplysninger om hver enkelt agent i et miljø. Detaljerne er ofte en lille mængde data.
• Chatrobot-underkomponent (BotComponent). I denne tabel vises de emner, objekter og dialogbokse, der er knyttet til agenten i dit miljø. Detaljerne er ofte en lille mængde data.
• Samtaleafskrifter (ConversationTranscript). Denne tabel indeholder detaljerede samtaledata for alle agenter i dit miljø. Størrelsen af dataene i denne tabel er relateret til brugen af agenten og kan være stor.

Azure Synapse Link til Dataverse (Azure Data Lake Storage Gen2)

Når der er behov for at opbevare samtaleafskrifter længere end standardopbevaringsperioden, skal du opbygge brugerdefinerede metrikker eller dashboards. Vores anbefalede fremgangsmåde er at eksportere rå transskriptionsdata for samtaler til et mere omkostningseffektivt datalager, f.eks. Azure Data Lake Storage Gen2 ved hjælp af funktionen Azure Synapse Link til Dataverse.

Eksporten opretter en trinvis synkronisering af konfigurerede Dataverse-tabeller i den Azure data lake ved hjælp af formatet Common Data Model.

Du skal tage flere skridt, herunder konfigurere basisskabelonen:

• Opret en Azure Data Lake Storage Gen2, og opret forbindelse til Dataverse.
• Under konfigurationen skal du vælge tabellen ConversationTscriptscript (Chatrobot og Chatrobot-underkomponent understøtter ikke trinvis synkronisering).
• Følg vejledningen til konfiguration af Power BI dataflow til behandling af de indgående data.

Power BI

Den brugerdefinerede analyseløsningsskabelon indeholder en Power BI rapport, der behandler rå transskriptionsdata (ved hjælp af Power Query) i en rapport, der svarer til standardanalysen i Copilot Studio.

Derudover har brugere af denne rapport adgang til følgende oplysninger:

• Data for alle helpdesk-medarbejdere i et miljø.
• Data så langt tilbage som feedet indeholder (i Dataverse eller i Azure Data Lake Storage Gen2).
• Rå datatabeller udtrukket fra Conversation Transcript-tabellen, som kan bruges til at oprette brugerdefinerede rapporter.
• En fremviser til afskrift, der giver brugerne mulighed for at se de faktiske samtaler, der fandt sted.