Analisi dell'utilizzo per l'agente Self-Service dipendente

Il monitoraggio dell'analisi di utilizzo dell'agente Self-Service dipendente deve far parte della governance operativa in modo che l'integrità e la qualità dell'agente possano essere ottimizzate continuamente per gli utenti finali.

Esistono due approcci per l'utilizzo dell'analisi:

1. I proprietari o i produttori di servizi monitorano sistematicamente l'utilizzo, l'efficacia, la qualità e la soddisfazione degli agenti. Altre informazioni sulla documentazione di analisi Copilot Studio.
2. I leader dell'organizzazione esaminano l'utilizzo degli agenti, i punteggi di soddisfazione e altre metriche per valutare il ritorno sull'investimento dell'agente. Altre informazioni su Copilot.

Misurare ciò che conta

I dati di telemetria Self-Service dei dipendenti sono progettati per aiutare le organizzazioni a superare i report di base sull'utilizzo e a ottenere chiarezza operativa, attendibilità e miglioramento continuo. Mentre Employee Self-Service raccoglie un singolo flusso di telemetria coerente, diversi stakeholder interpretano i dati di telemetria attraverso obiettivi diversi, a seconda delle decisioni che sono responsabili di prendere.

Questo articolo illustra come interpretare i dati di telemetria di Employee Self-Service per ogni stakeholder dell'organizzazione, usando lo stesso modello di narrazione usato internamente dai team di produzione e progettazione microsoft. Queste informazioni consentono ai clienti e ai team di prodotto di allinearsi sull'aspetto "buono" e sulle azioni da intraprendere successivamente.

Una telemetria, lenti diverse

I dati di telemetria Self-Service dei dipendenti seguono un framework narrativo semplice ma potente:

Azione intent > behavior > outcome >

Questo modello garantisce che i dati di telemetria siano orientati alle decisioni e descrittivi. Gli stessi dati rispondono a domande diverse a seconda di chi lo sta esaminando.

Guida all'interpretazione basata su stakeholder

1. Executive & Business Leaders

Domanda principale

Il valore di compounding dell'agente Self-Service dipendente è su larga scala e dove investire successivamente? I dirigenti devono concentrarsi sui dati di telemetria a livello di risultato, non sui conteggi di interazione non elaborati.

Segnali di telemetria consigliati

• Progressione di utilizzo e implementazione attiva
• Tasso di riuscita della conversione
• Riduzione del supporto assistito
• Allineamento delle tendenze con gli obiettivi aziendali (ad esempio, deviazione dei biglietti, tempo risparmiato, aumento di produttività, soddisfazione dei dipendenti)

Come interpretare

• L'aumento dell'utilizzo senza i miglioramenti di successo corrispondenti può indicare lacune di attendibilità
• Le percentuali di successo stabili con l'aumento dell'utilizzo suggeriscono che l'agente Self-Service dipendente viene ridimensionato in modo affidabile
• Calo del successo o picchi nel supporto assistito, segnala le esigenze di investimento

Azioni tipiche

• Assegnare priorità ai finanziamenti per le aree di attrito emerse dai dati di telemetria
• Allineare l'espansione dell'agente Self-Service dipendente a scenari con valore aziendale misurabile

Obiettivi aziendali comuni

• Deviazione dei biglietti tra i verticali aziendali implementati per ridurre i costi operativi
• Risparmio di tempo/Risparmio assistito per i dipendenti grazie alla riduzione delle interazioni di supporto manuale
• Ritorno sugli investimenti (ROI) da employee Self-Service distribuzione ed espansione
• Adozione sostenuta oltre le fasi pilota (attendibilità e utilizzo ripetuto)
• Scalabilità prevedibile senza aumentare il supporto o il carico degli eventi imprevisti

Cosa usare quando

Introduzione a Analisi di Copilot

2. Proprietari di prodotti/servizi

Domanda principale

Cosa è necessario correggere o migliorare accanto a spostare i risultati, non solo le metriche?

Gli stakeholder del prodotto/servizio incentrati su ogni dominio/verticale aziendale, ad esempio risorse umane, IT, strutture e così via, devono interpretare i dati di telemetria come segnali di attrito, non come livelli di prestazioni.

Segnali di telemetria consigliati

• Modelli di esito positivo e negativo a livello di scenario
• Comportamenti di drop-off e ripetizione dei tentativi
• Indicatori di errore e failback
• Tendenze di regressione di valutazione (Eval)

Come interpretare

• Gli errori concentrati indicano spesso configurazioni mancanti, lacune del connettore o risposte poco chiare
• I tentativi ripetuti implicano che la finalità è compresa, ma l'evasione non riesce
• La regressione dopo le modifiche indica compromessi di qualità o prestazioni

Azioni tipiche

• Elementi backlog di destinazione creati (linee guida operative, valutazioni, correzioni)
• Espandere la copertura di valutazione per scenari ad alto rischio
• Modificare richieste, orchestrazione o origini dati

Obiettivi aziendali comuni

• Migliorare la frequenza di riuscita della conversazione per scenari con volumi elevati
• Ridurre l'attrito di distribuzione e adozione rilevato nei dati di telemetria
• Impedire la modifica di regressioni, ad esempio richieste, informazioni o integrazioni
• Concentrare l'investimento sugli scenari con impatto più elevato, non sulle metriche di vanità

Cosa usare quando

Introduzione a Analisi di Copilot

Copilot Studio - Analisi

Interpretazione dei dati di telemetria per verticale

Questa sezione è progettata per consentire di rendere operativi i dati di telemetria dei dipendenti Self-Service all'interno dell'organizzazione ancorando l'analisi a scenari reali, domande chiare per gli stakeholder e azioni concrete.

Risorse umane (HR)Scenari tipici

• "Quanti giorni di vacanza ho lasciato?"
• "Quando è la mia prossima data di stipendio?"
• "A quali vantaggi sono idoneo?"
• "Ricerca per categorie richiedere il congedo parentale?"
• "Posso aggiungere un dipendente ai miei vantaggi?"

Stakeholder e domande sulle risorse umane

Segnali di telemetria da esaminare per le risorse umane

• Frequenza di esito positivo della conversazione (finalità HR).
• Frequenza di supporto assistito per gli argomenti relativi alle risorse umane.
• Query ripetute o tentativi sullo stesso argomento hr.
• Tendenze di valutazione (Eval) pass/fail per gli scenari hr.

Come interpretare i dati di telemetria hr

• Utilizzo elevato + successo elevato = L'agente Self-Service dipendente sta deviando i ticket hr in modo efficace.
• Utilizzo elevato + basso successo = Lacune nella conoscenza o problemi di chiarezza della risposta.
• Tentativi ripetuti = Ambiguità dei criteri o personalizzazione mancante (contesto utente).
• Regressioni Eval = Rischio di risposte incoerenti.

Azioni consigliate per le risorse umane

• Assegnare priorità alla copertura Eval per scenari hr con volumi elevati.
• Migliorare la specificità della risposta per le domande basate su criteri.
• Allineare le revisioni dei dati di telemetria delle risorse umane con cadenza di eventi aziendali specifici, ad esempio cicli di retribuzioni/benefici.
• Tenere traccia delle tendenze di successo prima di espandere l'agente Self-Service dipendente in nuovi domini hr.

Information Technology (IT)

Scenari IT tipici

• "Reimposta la password"
• "Sblocca il mio account"
• "Richiedere l'accesso a un'applicazione"
• "Installare il software approvato"
• "Controllare lo stato di conformità del dispositivo"

Domande & stakeholder IT

Segnali di telemetria da esaminare per l'IT

• Indicatori di deviazione dei biglietti
• Tassi di errore e fallback
• Integrità del connettore e delle dipendenze
• Segnali di latenza e timeout per le azioni IT

Come interpretare i dati di telemetria IT

• Supporto assistito basso + completamento elevato = Self-service IT efficace
• Errori cluster per scenari = Problemi di configurazione o connettore
• Picchi di latenza = Colli di bottiglia di limitazione, dipendenza o orchestrazione
• Fallback correlati alla sicurezza = disallineamento dei criteri

Azioni consigliate per l'IT

• Focus telemetry reviews on top ticket-deflecting scenarios
• Usare la diagnostica per distinguere i problemi di configurazione rispetto alle lacune del prodotto
• Convalidare i dati di telemetria delle prestazioni prima dell'implementazione del ridimensionamento
• Associare i dati di telemetria con l'idoneità e i controlli di gestione del ciclo di vita delle applicazioni (ALM) per gli spostamenti di produzione

Strutture & servizi WorkplaceScenari tipici dell'area di lavoro

• "Segnalare un problema relativo alle strutture"
• "Richiedi accesso alla compilazione"
• "Trova criteri o servizi per l'ufficio"
• "Prenota un'area di lavoro o una stanza"
• "Controllare gli orari di ufficio o le chiusure"

Domande sugli stakeholder delle strutture &

Segnali di telemetria da esaminare per le strutture

• Completamento dello scenario e tassi di handoff
• Domande ripetute sullo stesso argomento della struttura
• Proxy time-to-resolution
• Indicatori di soddisfazione (thump su/down, sentiment)

Come interpretare i dati di telemetria delle strutture

• Completamento elevato + tentativi bassi = Linee guida e adempimenti chiari
• Query ripetute = Contenuto delle strutture obsoleto o non chiaro
• Handoff frequenti = Gap di integrazione o flusso di lavoro
• Sentiment negativo = Problemi di esperienza o chiarezza

Azioni consigliate per le strutture

• Migliorare la freschezza e la chiarezza delle conoscenze
• Identificare gli scenari principali delle funzionalità "must-be-right" per le evals
• Usare i dati di telemetria per giustificare gli investimenti di integrazione
• Tenere traccia delle tendenze del sentiment come proxy per l'attendibilità dell'area di lavoro

3. Amministratori IT & Maker

Domanda principale

L'agente Self-Service dipendente è configurato correttamente, stabile e pronto per la scalabilità? Gli amministratori e i creatori devono interpretare i dati di telemetria come indicatori di integrità e preparazione, non come metriche di adozione

Segnali di telemetria consigliati

• Frequenza degli errori e avvisi di configurazione
• Integrità del connettore e delle dipendenze
• Indicatori di prestazioni e latenza
• Segnali di conformità all'ambiente e ALM

Come interpretare

• Gli errori persistenti indicano in genere errori di configurazione o di ambiente
• I picchi di latenza suggeriscono problemi di limitazione, dipendenza o orchestrazione
• La pulizia dei dati di telemetria durante i progetti pilota aumenta la sicurezza per espandere l'implementazione

Azioni tipiche

• Configurazione degli indirizzi o gap di dipendenza
• Convalida gli ambienti prima di passare alla produzione
• Coordinare le modifiche usando ALM e i controlli di conformità

Cosa usare quando

Copilot Studio - Analisi

Acquisire dati di telemetria con Application Insights

Analisi e valutazioni Self-Service dei dipendenti: un playbook unificato per accelerare il time-to-value (TTV)

Perché combinare dati di telemetria e valutazioni?

I dati di telemetria e le valutazioni solvono problemi diversi (ma complementari):

• I dati di telemetria indicano cosa accade nell'utilizzo reale: cosa stanno cercando di fare i dipendenti, cosa fanno e quali risultati vengono prodotti.
• Le valutazioni (evals) indicano se l'agente si comporta nel modo previsto, in modo accurato, coerente e sicuro, usando test case automatizzati ripetibili che consentono di convalidare i miglioramenti e rilevare le regressioni.

Quando vengono usati insieme, creano un ciclo pratico:

• I dati di telemetria identificano dove mettere a fuoco > Le valutazioni verificano la qualità e impediscono le regressioni > La telemetria conferma l'impatto sulla ripetizione della scala > .

Questo ciclo accelera TTV: non si "esaminano i dashboard" o "si eseguono test", si trasformano continuamente i segnali in azioni.

Modello operativo condiviso:

'Intent ➡️ Behavior ➡️ Outcome ➡️ Action'

Le valutazioni si collegano allo stesso modello fornendo prove ripetibili sul fatto che l'agente possa fornire in modo affidabile i risultati previsti prima di esporre la modifica a un utilizzo elevato dei dipendenti.

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