チャットのフィードバックの確認とエクスポート

チャットのフィードバックを確認・エクスポートし、ユーザーの感情を把握して、対応の質を向上させます。 このタスクでは、会話の全履歴を活用して傾向を把握し、問題を特定するとともに、ダウンロード可能なレポートを通じて分析結果を共有することができます。

1. OpenSearch のダッシュボードで、検索画面を開きます。
2. 検索バーに、以下の検索語句のいずれかを入力してください。
   • すべてのフィードバックを取得する： "FeedbackGraph.registerFeedback Feedback"
   • 肯定的なフィードバックを取得する： "isPositive:true"
   • 否定的なフィードバックを取得する： "isPositive:false"

   OpenSearch のクエリ構文およびフィルタリングに関する詳細については、 『 OpenSearch 』のドキュメントを参照してください。
3. 分析したい期間の日付範囲を設定してください。
4. フィールドセレクターで、以下のフィールドを選択してください：
   • ext_requestId
   • メッセージ
   • 必要に応じて、タイムスタンプなどの追加フィールド。

   以下の例は、典型的なフィードバックの入力形式を示しています。

   FeedbackGraph.registerFeedback Feedback: {
     isPositive: false,
     feedback: "Note was not updated correctly while cancelling the order",
     conversation: [
       {u: "cancel order"},
       {a: "To proceed with the cancellation of the order, please provide the order number."},
       {u: "Y100007740"},
       {a: "### Summary\n\nThe order Y100007740 has been cancelled successfully.\n\n| Order Number | Total Amount |\n|--------------|--------------||\n| Y100007740   | 25.00 USD    |"}
     ]
   }

   この例では、

   • この isPositive フィールドは false に設定されており、負のフィードバックを示しています。
   • この feedback フィールドには、ユーザーからのコメント「注文をキャンセルした際、メモが正しく更新されませんでした」が含まれています。
   • この会話の記録には、ユーザーによる注文のキャンセル依頼、オペレーターによる注文番号の確認、そして最終的なキャンセルに至るまでのやり取りがすべて記載されています。 確認

5. 「結果 」ページに表示されている結果を確認してください。
6. データをエクスポートするには、 結果ページで 「 CSV としてダウンロード」 をクリックしてください。