고급 라우팅 개요
대기열을 생성할 때 라우팅 방법과 이를 지원하는 경우 기술 평가 방법을 설정할 수 있습니다. Genesys Cloud는 다음 라우팅 방법을 제공합니다. 표준, 예측 라우팅, 불스아이 및 우선 에이전트 라우팅.
- 표준 라우팅은 선택한 기술 평가 방법에 따라 상담원에게 상호 작용을 보냅니다.
- Bullseye 라우팅은 또한 선택한 기술 평가 방법에 따라 상담원에게 상호 작용을 전송하지만 시간이 지남에 따라 라우팅 대상 풀을 조정하는 확장 매개변수를 포함합니다. 예측 라우팅과 우선 에이전트 라우팅은 라우팅에 사용되는 에이전트를 식별하기 위해 다른 방법을 사용합니다.
- 예측 라우팅은 머신 러닝을 사용하여 과거 컨택 센터 데이터를 분석하고 사용 가능한 상담원과 상호 작용 간의 최상의 매치업을 예측하여 선택한 KPI를 최적화합니다.
- 우선 상담원 라우팅은 먼저 우선 상담원에게 라우팅하고 사용자가 구성한 불즈아이 라우팅 규칙에 따라 라우팅합니다.
- 조건부 그룹 라우팅을 사용하면 설정한 규칙에 따라 서로 다른 대기열 간에 상담원 그룹을 공유할 수 있습니다. 규칙은 KPI와 상담원 가용성의 조합입니다.
예측 라우팅, 우선 상담원 라우팅 및 불즈아이 라우팅은 선택적 설정입니다.
예측 기반 라우팅
예측 라우팅의 역할과 사용 시작 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 예측 라우팅 개요.
기본 상담원 라우팅
선호 상담원은 기술 수준, 책임 또는 고객 관계와 같이 결정한 특성을 기반으로 상호 작용을 처리하도록 선택한 상담원입니다. 예를 들어 제품 지식 수준이 높거나 사례에 대한 기록 정보가 있거나 특정 계정을 담당하는 상담원에게 상호 작용을 라우팅합니다.
우선 상담원 라우팅을 사용하면 먼저 이러한 우선 상담원의 지정된 풀로 상호 작용을 라우팅할 수 있습니다. 구성 규칙에 따라 사용할 수 있는 선호 에이전트가 없는 경우 Genesys Cloud는 상호 작용을 더 넓은 에이전트 풀로 라우팅합니다.
Genesys Cloud에서 대기열 구성을 설정할 때 선호하는 에이전트 라우팅 동작을 지정할 수 있습니다. Genesys Cloud가 이전 링에서 일치하는 항목을 찾지 못한 경우 최대 6개의 링을 생성하여 선택 풀을 점진적으로 확장할 수 있습니다. 각 링에 대해 특정 시간 동안 모든 선호 상담원에게 상호 작용을 라우팅할 수도 있습니다. 자세한 내용은 큐 만들기 및 구성을참조하십시오. In Architect, you can create collections that support up to 20 agent score pairs. 자세한 내용은 ACD 작업으로 전송.
상담원 점수를 통해 선호 상담원의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 가장 선호하는 에이전트가 있는 경우 점수를 높게 설정하고 백업 에이전트를 낮게 설정합니다. 선호하는 항목이 없으면 점수를 100으로 설정합니다. 자세한 내용은 Architect에서 선호 에이전트 및 점수 설정.
우선 상담원 라우팅과 관련된 모든 상호 작용은 대기열과도 연결되므로 메트릭 및 세부 정보가 수퍼바이저 보기, 분석 데이터 및 보고서에 나타납니다.
Architect에서 선호 에이전트 및 점수 설정
In Architect, to influence routing you can create an agent score pair collection that supports up to 20 agent/score pairs.
개별 상담원 점수 쌍 값을 생성하려면 MakeAgentScorePair 함수를 사용하십시오. 예를 들어, ACD로 호전환 작업의 기본 상담원 설정에 있는 다음 표현식은 두 개의 상담원 점수 쌍이 있는 상담원 점수 쌍 컬렉션을 만듭니다. 첫 번째 사용자의 점수는 100점이고 두 번째 사용자의 점수는 90점입니다.
MakeList( MakeAgentScorePair( FindUserById("<put_user_guid_string_here>"), 100 ), MakeAgentScorePair( FindUserById("<put_user2_guid_string_here>"), 90 ) )
사용자와 연결할 점수의 정수 컬렉션과 함께 사용자 컬렉션을 가져오는 MakeListAgentScorePair 함수를 사용할 수 있습니다. 이 방법에 따라 이 예제에서는 이전 표현식과 동일한 값을 생성합니다.
MakeListAgentScorePair( MakeList( FindUserById("<put_user_guid_string_here>"), FindUserById("<put_user2_guid_string_here>") ), MakeList( 100, 90 ) )
사용자의 사용자 ID를 확인하려면 다음을 참조하십시오. 사용자 프로필 수정.
당신은 또한 사용할 수 있습니다 데이터 업데이트 작업 변수를 할당합니다. 그런 다음 해당 변수를 사용하여 개별 사용자 값 또는 사용자 컬렉션, 개별 정수 점수 또는 정수 컬렉션, 상담원 점수 쌍 또는 컬렉션을 제공합니다. MakeAgentScorePair, MakeListAgentScorePair, MakeList, FindUserById 및 기타 기능에 대한 자세한 내용은 Architect의 표현 도움말 기능. 각 기능은 자세한 내용과 예를 제공합니다.
불스아이 라우팅
불스아이 라우팅을 사용하면 대기열 구성 중에 생성한 라우팅 규칙을 기반으로 상담원에게 상호 작용을 라우팅할 수 있습니다. 기술 라우팅 방법을 사용하는 상담원은 상호 작용에 적합한 필수 기술이 있어야 합니다. 불즈아이 라우팅 방식도 비슷합니다. 그러나 구성 가능한 시간 내에 필요한 기술을 갖춘 상담원이 없을 경우 상담원 선택 풀을 확장할 수 있습니다. WEM 예측 및 예약과의 호환성을 보장하기 위해 동일한 기술로 정의되지만 숙련도 수준이 다른 기술 표현 그룹을 만들어 확장을 관리할 수 있습니다.
확장을 대상의 링과 유사한 동심 링 세트로 생각하고 각 링은 이전 링에 대한 대체 역할을 합니다.
선택 풀을 점진적으로 확장하고 선택적으로 특정 기술을 제거하는 최대 6개의 링을 생성합니다. 선택 풀에는 할당된 기술에 관계없이 우선 상담원이 자동으로 포함됩니다. 자세한 내용은 불즈아이 라우팅 그리고 대기열 생성 및 구성.
조건부 그룹 라우팅
조건부 그룹 라우팅이 에이전트를 선택하는 방법에 대한 개요는 다음을 참조하세요. 조건부 그룹 라우팅 개요.