NICEインタラクション分析では、CXデータを統合したビューを1つのカスタマイズ可能で使いやすいダッシュボードにまとめて提供します。ユーザーは、さまざまなウィジェットやフィルターを使ってインタラクションメトリクスにアクセスし、データ内の関係を見つけることができます。たとえば、インテント分析ウィジェットを利用すると、合計インタラクション数、平均通話時間、平均沈黙時間、ポジティブおよびネガティブな顧客センチメントなど、通話のインテントに関連するメトリクスを表示できます。CXone IA Advancedのユーザーは、インテントやアクション、結果ごとにデータを分析・フィルタリングし、それらの結果をCSAT（顧客満足度）、処理時間、または特定の行動と関連付けることも可能です。これらの指標はビジネスやCX全体に非常に関連性があります。たとえば、特定の対話には自然に長い沈黙が含まれることや、通話中に使用される特定の言語が解決の成功を示す場合があります。重要なビジネス指標と、新しい指標がどのように連携または対比されるかを考慮することが重要です。また、すぐに使えるベストプラクティスのテンプレートが用意されており、特定のビジネスニーズに合わせて調整することができます。
最新の生成AI LLM（Large Language Model）技術と業界特有のEnlightenモデルを組み合わせたNICEのインタラクション分析により、より多くのデータを大規模に分析し、顧客体験に関する深い洞察を提供できるようになります。Enlighten AIのインテントおよびアクティビティオントロジーモデルは、Interaction Analytics Advancedの一部として提供される、すぐに使えるAIモデルです。これには、意図やアクション、結果に基づいてあらゆるインタラクションを分析し、データをトピックごとに分類するための何千ものモデルが含まれています。これらのモデルによってインタラクションが自動的に分類されることで、CX（顧客体験）に関する洞察を得るまでの品質が向上し、時間が短縮されます。また、以前は手動で行っていた作業も減少します。
インタラクション分析は、オペレーターのパフォーマンスや顧客の感情を測定し、カスタマージャーニー全体を監視することで、最適な顧客体験を提供するために必要なデータを収集します。具体的には、NICEの専用AIモデル「Enlighten AI for Customer Satisfaction」を活用し、オペレーターのソフトスキル行動を分析します。これにより、共感を示す、忠誠心を認める、オーナーシップを示す、効果的な質問をするなどの行動が評価され、オペレーターやチームごとに集計されます。ユーザーは、インタラクションの日時を含むメトリクスによってデータをフィルタリングし、分析することができます。事前に用意されたインタラクション分析の指標には以下のものがあります：
