Delight Analytics：顧客との会話から
売上につながる機会を見つける
ダッシュボードで購買シグナルを確認し、MCPを通じて対応すべきポイントを見極める
ダッシュボード：顧客が購入したいもの
再入荷リクエストや商品比較、セット商品に関する質問、購入を妨げる要因をモニタリングします。MCP：購入を妨げる要因を見つける
購入に関する未回答の質問は何か、またエージェントがどこでサポートの機会を逃したのかを尋ねることができます。MCP：対応すべきポイントを把握
明確な次のアクションを確認し、Claude、ChatGPT、Cursorとのやり取りの中で、そのまま実行できます。
エージェントが購入に関する質問にどう対応するかを確認
カテゴリ別の購入に関する質問
商品、価格、アップグレードに関する質問の解決率、引き継ぎ率、満足度をカテゴリ別に確認できます。Actionbookごとの結果
カート追加やアップセルなど、Actionbookごとに会話、引き継ぎ、満足度を追跡します。会話データを注文データと紐づける
会話単位の詳細データや日次集計をエクスポートし、BIツール内の注文データや予約データと紐づけられます。
ハルシネーションや確認が必要なメッセージを特定
重要なトピックにフラグを設定
割引リクエストやプライスマッチなど、フラグを設定するトピックを選択することで、チームが確認すべき内容を把握できます。ハルシネーションの可能性を検出
フラグが付いたAIの回答を確認し、正確性をチェックして誤りを修正します。
どの変更がAIエージェントの改善につなが
るかがわかります。
Trust OSで改善内容をテストし、より広く展開する前にパフォーマンスを比較できます。
Trust OSについて詳しく見る
改善が必要な点を見つける
未回答の製品に関する質問、不正確な情報、人によるサポートが必要な会話を特定します。
より良い回答をテストする
エージェントのナレッジや指示を更新し、実際の会話で変更内容をテストします。
結果を比較する
展開を拡大する前に、各バージョンの解決率と顧客満足度を確認します。
Analyticsに関するよくある質問
Delight.ai Analyticsに関するよくある質問への回答です。
売上につながる機会を見つけましょう
パーソナライズされたレコメンドが、お客様の購入をどのように後押しできるかをご覧ください。