예측 라우팅 결정을 위한 데이터 소스

Genesys 예측 라우팅은 기본 데이터 소스와 일부 선택적 데이터 소스를 모두 포함하는 다양한 내부 소스의 데이터를 사용하여 상호작용에 대한 에이전트 점수를 수행합니다. 

결과 기반 맞춤 KPI를 사용하는 경우 Genesys 예측 라우팅은 Outcome Attributions API를 통해 수신하는 외부 데이터 소스의 데이터에 의존합니다. Genesys는 더 나은 모델 교육 및 예측 정확도를 보장하기 위해 결과 데이터를 주기적으로 업로드할 것을 권장합니다. 권장 빈도는 하루에 한 번 또는 최소한 일주일에 한 번입니다. 

구성

• Genesys는 최소 90일의 데이터, 이상적으로는 180일의 데이터를 권장합니다. 데이터를 보관하는 기간이 더 적은 경우에도 예측 라우팅을 사용하고 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 AI 모델 및 예측의 품질과 효율성은 저하될 가능성이 있으며 결과적으로 표준 라우팅에 비해 이점이 줄어들 것입니다. 
• 데이터는 사용 가능하더라도 데이터 양이 최소 요구 사항을 충족하는 경우에만 라우팅 계산 목적으로 고려됩니다. 데이터 양이 지정된 임계값을 충족하지 않으면 기계 학습 모델은 사용 가능한 데이터를 사용하지 않습니다. Genesys 예측 라우팅이 작동하는 데 필수는 아니지만 더 나은 예측 결과를 위해 Genesys는 최대 필드 수에 대해 충분한 양의 데이터 가용성을 보장할 것을 권장합니다.