Konuşma Analitiği ve Başarı Metrikleri

Her görüşme bir veri noktasıdır. Ama "veri topluyoruz" demek yeterli değil. Hangi metriklerin gerçekten iş sonucunu yansıttığını bilmek gerekir. Kullanım senaryosuna göre değişmekle birlikte, olgun bir Sesli Yapay Zekâ Agent'ı operasyonunda genellikle şu metrik ailesi izlenir:

Erişim ve bağlantı metrikleri:

• Ulaşılabilirlik oranıAranan numaraların yüzde kaçı açıldı?
• Doğru kişiye ulaşma oranı (RPC)Aranan kişilerin yüzde kaçı gerçekten hedeflenen kişi çıktı?

Sonuç metrikleri:

• Görev tamamlama oranıGörüşmelerin yüzde kaçı insana düşmeden, tam sonuçla bitti?
• Taahhüt/eylem oranı(Örneğin tahsilatta) görüşmelerin yüzde kaçında bir sonraki adım için taahhüt alındı?
• Taahhüde sadakat oranıAlınan taahhütlerin yüzde kaçı gerçekten gerçekleşti?

Operasyonel verimlilik metrikleri:

• Ortalama görüşme süresi (AHT)Süre kısaldıkça mı, uzadıkça mı sonuç iyileşiyor. Bu ikisi her zaman aynı yönde hareket etmez.
• FTE tasarrufuAI Agent kaç tam zamanlı insan temsilcinin iş yükünü karşılıyor?
• Arama/işlem başına maliyetAI Agent ile yapılan bir görüşmenin maliyeti, insan temsilci maliyetiyle nasıl kıyaslanıyor?

Atıf (attribution) sorusu: Sonuç arama sırasında değil, birkaç gün sonra farklı bir kanaldan (şube, mobil uygulama, EFT) gerçekleşirse, bu sonucu AI Agent'a nasıl bağlarsınız? Sağlıklı bir ölçüm yaklaşımı, belirli bir zaman penceresi (örneğin aramadan sonraki 1, 3, 7 gün) tanımlar ve bu pencere içindeki sonuçları AI Agent'ın etkisi sayar.

Karşılaştırma yöntemi: Gerçek etkiyi göstermenin en güvenilir yolu, benzer risk/profil grubundaki müşterileri ikiye ayırıp (bir grup AI Agent tarafından aranıyor, kontrol grubu insan tarafından ya da hiç aranmıyor) sonuçları karşılaştırmaktır. Bu, "AI Agent araması olmasaydı ne olurdu?" sorusuna anekdotla değil, veriyle cevap verir.

CBOT'un session log ve eval skor altyapısı, bu metriklerin tek tek görüşme dinlenerek değil, toplu analiz olarak izlenmesini sağlar.

İlgili sayfalarAnalitik ve Gözlemlenebilirlik