예측 라우팅 이점 평가
전제 조건
- 라우팅 > 평가 > 전체 권한
- 라우팅 > 열쇠 성능 지시자 > 보다
이점 평가는 대기열당 핵심 성과 지표(KPI)당 개선 가능성을 평가합니다. 평가는 최상의 결과를 약속하는 대기열 및 KPI로 안내합니다. 대기열에 최적화 가능성이 다른 다양한 미디어 유형이 포함되어 있는 경우 이점 평가에서는 최적화 가능성이 가장 높은 결과만 표시됩니다.
구성
- 혜택 평가를 실행해도 대기열 설정이 변경되거나 어떤 식으로든 현재 대기열 작업에 영향을 미치지 않습니다.
- 혜택 평가를 실행하면 비용이 발생하지 않습니다. 청구서를 보고 요금이 없는지 확인하려면 다음으로 이동하십시오. 관리자 > 구독.
- 혜택 평가를 실행하는 데는 제품 구독이 필요하지 않습니다.
- 혜택 평가는 권한이 있는 모든 대기열에서 실행됩니다. 대기열 목록을 필터링해도 혜택 평가에 포함되는 대기열에는 영향을 미치지 않습니다. 예를 들어, 선택한 부서의 대기열만 표시하도록 보기를 필터링하는 경우에도 혜택 평가는 보기 권한이 있는 모든 대기열을 계속 평가합니다.
- 조직에 대한 혜택 평가를 실행한 후 더 알아보기 링크는 더 이상 예측 라우팅 평가 열 헤더에 표시되지 않습니다. 이 초기 혜택 평가가 모든 대기열에서 실행된 후 대기열별로 나중에 혜택 평가를 실행해야 합니다.
이익 평가 삭제
다음 비디오는 혜택 평가를 실행하는 단계를 보여줍니다. 서면 절차는 비디오를 따릅니다.
- 딸깍 하는 소리 대기열 관리 콘솔에서 대기열 목록 페이지가 열립니다. 조직에서 아직 혜택 평가를 실행하지 않은 경우 예측 라우팅 평가 열에 다음이 포함됩니다. 더 알아보기 링크.
- 딸깍 하는 소리 더 알아보기 Genesys Cloud 계정에 구성된 모든 대기열에 대한 혜택 평가를 시작합니다. AI로 라우팅 최적화 측면 창이 열립니다.
- 예측 라우팅의 다양한 단계를 이해하고 클릭하세요. 평가 시작 .
- 혜택 평가를 시작하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하세요. 딸깍 하는 소리 대기열 평가 시작 .
- 창이 닫히고 대기열 페이지의 예측 라우팅 평가 열에 다음이 표시됩니다. 처리 각 대기열의 레이블입니다.
- 업데이트된 상태 정보를 보려면 대기열 페이지를 새로 고칩니다.
- 녹색 아이콘은 최적화 가능성이 높다는 것을 나타냅니다.
- 노란색 아이콘은 낮은 최적화 가능성을 나타냅니다.
- 각 KPI에 대한 최적화 가능성을 보려면 예측 라우팅 평가 열에서 최적화 가능성 링크를 클릭하십시오.
- 혜택 평가 결과 창에는 사용 가능한 각 KPI에 대한 최적화 가능성이 표시됩니다. 또한 최적화 가능성에 대해 각 KPI를 평가하는 데 사용되는 요소를 나열합니다. 이 상세한 분석을 통해 데이터가 부적절하거나 누락된 부분을 확인할 수 있으므로 다른 데이터를 기반으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
- 대기열에 대한 혜택 평가를 다시 실행하려면 다음을 클릭하세요. 재실행 평가 대기 혜택 평가 창의 오른쪽 상단 섹션에 있는 아이콘.
- 다음 단계의 옵션은 이전에 AI Experience 토큰을 구매했는지 여부에 따라 다릅니다.
처음에 혜택 평가를 실행한 후 새 대기열을 생성하면 평가 시작 링크가 새 대기열에 대한 예측 라우팅 평가 열에 나타납니다. 새 대기열에서 혜택 평가를 실행하려면 이 링크를 클릭하십시오.
혜택 평가 결과 이해
Genesys Cloud는 다음과 같이 각 예측 라우팅 KPI에 대해 다양한 검사를 실행합니다.
- 최근 90일 동안 충분한 인바운드 상호작용이 있는지 여부. 강력한 결과를 얻으려면 평가된 각 대기열에 최근 90일 동안 다음과 같은 최소 상호 작용 수가 있어야 합니다.
- 45일 하루에 적어도 하나의 인바운드 상호작용이 기록된 필수 90일 기간 내에.
- 총 900개 이상의 인바운드 상호 작용.
- 현재 KPI 값이 최적화 가능성을 나타내는지 여부:
- 평균 처리 시간이 180초 이상입니다. 180초보다 짧은 통화는 일반적으로 최적화 가능성이 낮습니다.
- 사용자 지정 KPI 값이 대기열에 대해 2% 이상입니다.
- 대기열에서 에이전트 성능이 충분히 변하여 예측 라우팅이 이점을 제공할 수 있습니다.
- AI 모델 테스트 성공 여부:
- 이전에 나열된 검사가 성공하면 예측 라우팅이 AI 모델을 생성하고 테스트합니다. 이러한 테스트가 실패하면 현재 사용 가능한 데이터를 기반으로 예측 라우팅이 에이전트 성능을 정확하게 예측할 수 없음을 의미합니다. 이는 볼륨, 작업 부하 유형, 에이전트 수 등 대기열 조건이 변경됨에 따라 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.
- 최적화 가능성이 낮은 대기열에서 예측 라우팅을 활성화할 수 있습니다. 그러나 결과는 잠재력이 높은 것으로 평가된 대기열에서 기대할 수 있는 것보다 예측 라우팅의 이점이 더 적을 수 있습니다.
다음 단계
- NS 비교 테스트를 실행, 클릭 예측 라우팅 테스트.
- NS 예측 라우팅 활성화 선택한 대기열에서 예측 라우팅 켜기.
