Un score bas est un symptôme à plusieurs causes possibles
Une baisse de satisfaction est mise sur le compte de la personne qui a traité les tickets, car c'est l'attribution que les données soutiennent le plus facilement. Cette attribution est souvent fausse, et elle peut nuire à une équipe.
La même baisse peut signifier un vrai problème de traitement, une défaillance produit, une politique que les agents appliquent correctement mais que les clients n'aiment pas, ou une enquête tombée à un moment malheureux.
Pour départager ces causes, il faut regarder les interactions et identifier ce que les mal notées ont en commun. Ce trait partagé n'apparaît dans aucune donnée agrégée.
La taille de l'échantillon compte ici plus que presque partout ailleurs. Cinq mauvais scores dans une semaine comptent en général pour une semaine. Les traiter comme un schéma mène à une discussion de performance qui n'aurait jamais dû avoir lieu.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Les scores bas peuvent être le point de départ, mais ils ne sont jamais toute l'entrée. Le flux fournit l'interaction complète, car un nœud HTTP Request récupère le texte de la conversation avec le score. Un score sans la conversation ne peut pas être enquêté.
Le system prompt liste les quatre causes possibles et demande à l'agent de les peser toutes plutôt que de retenir la première qui semble plausible. Il fixe aussi un nombre minimal d'interactions avant d'énoncer une cause.
Les prompt skills posent les standards que vous appliquez, pour qu'à l'évaluation du comportement d'un agent vous utilisiez les consignes réellement données aux agents plutôt qu'un idéal générique.
Agent Chat transmet l'ensemble mal noté selon un calendrier. Les constats, avec des interactions d'exemple pour chaque cause, vont dans Notion.
Quand la cause est un problème produit, un nœud Linear crée un ticket de routage, pour que l'équipe support ne traite pas la défaillance produit comme un problème de performance.
Les noms des agents individuels n'entrent jamais dans la sortie. Les schémas sont rapportés au niveau de l'équipe. Un manager décide ensuite s'il faut regarder une conversation particulière.
De quoi cet agent est constitué
- System prompt : quatre causes candidates nommées, pesées plutôt que choisies, avec un échantillon minimal.
- Prompt skills : vos vrais standards de traitement plutôt qu'un idéal de service générique.
- HTTP Request (Util) : récupère le texte complet de la conversation à côté de chaque score.
- Agent Chat (Util) : un flux planifié transmet l'ensemble mal noté.
- Notion (Integration) : reçoit les constats, avec des interactions d'exemple citées pour chaque cause.
- Linear (Integration) : reçoit les causes produit comme tickets suivis plutôt que comme constats support.
- Quand un ActionFlow suffit : Si un rapport de tendance des scores suffit, construisez le flux de travail. Diagnostiquer la cause est le travail de l'agent. Nommer des personnes ne l'est pas.
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