예약, 필수, 성능 결과 및 일일 요약을 검토합니다.

예측 기반 일정을 생성하면 일정 편집기는 일정을 분석하고 계획하는 데 도움이 되는 일정, 필수 인력, 차이 수, 성과 결과를 제공합니다. 

참고: SGT(서비스 목표 템플릿)가 변경되면 시스템은 기본 모델을 사용하여 새로운 요구 사항을 생성하는데, 이는 정확하지 않을 수 있습니다. 야간 빌드 중에 시스템은 더욱 정확하고 정확한 새롭고 향상된 모델을 생성합니다. 따라서 다음날 요구사항을 확인하는 것이 좋습니다. 마찬가지로 최신 업데이트 모델이 사용 중인지 확인하기 위해 다음 날까지 일정을 생성하지 않는 것이 가장 좋습니다.

일정 편집기 하단의 차트에서 예정됨 , 필수의, 그리고 성능 목록에서. 예약됨, 필수 및 성능 드롭다운 오른쪽에서 필수 및 성능 표시 옵션을 엽니다.

참고: 그만큼 예정됨 , 필수의 , 그리고 성능 보기에 따라 보기가 변경됩니다. 다음 예에서는 일별 보기에 표시되는 정보를 보여줍니다.

참고: 필수에 추가되는 축소는 관리 장치 구성에 추가되는 계획되지 않은 축소입니다.

일별 보기에서 사용할 수 있는 예약, 필수 및 성능 정보에는 다음 행이 포함됩니다.

필수 측정항목에는 다음 행이 포함됩니다.

  • 그만큼 필수 직원 행에는 해당 기간 동안 필요한 정규직 상담원 수가 표시됩니다. 이 값은 해당 기간 동안 필요한 모든 값의 합계이며 축소는 포함되지 않습니다. 필수 직원 행은 일정을 생성할 때 표시되고 일정 변경이 실행되면 자동으로 업데이트됩니다.
  • 그만큼 차이점 행에는 다음과 같은 차이가 표시됩니다. 예정됨 행과 필수의 직원 행이며 수축을 포함하지 않습니다.
  • 그만큼 수축이 있는 필수 직원 행에는 해당 기간 동안 필요한 정규직 상담원 수가 표시됩니다. 이 값은 해당 기간에 필요한 모든 값의 합계이며 축소가 포함됩니다.
  • 그만큼 수축과의 차이 행에는 다음과 같은 차이가 표시됩니다. 예정됨 행과 필수 직원 수축이 있는 행이며 수축을 포함합니다.
  • 그만큼 조정된 필수 직원 행에는 가장 최근의 볼륨 및 AHT 예측을 기준으로 해당 기간 동안 필요한 정규 상담원 수가 표시됩니다. 이 값은 해당 기간 동안 필요한 모든 값의 합계이며 축소는 포함되지 않습니다. 연결된 예측이 수정되고 저장될 때마다 조정된 필수 직원 행 값이 업데이트됩니다.
  • 그만큼 조정된 차이 행에는 다음과 같은 차이가 표시됩니다. 예정됨 행과 조정된 필수 직원 행이며 수축을 포함하지 않습니다.
  • 그만큼 축소로 조정된 필수 직원 행에는 가장 최근의 볼륨 및 AHT 예측을 기준으로 해당 기간 동안 필요한 정규 상담원 수가 표시됩니다. 이 값은 해당 기간에 필요한 모든 값의 합계이며 축소를 포함합니다.
  • 그만큼 수축으로 조정된 차이 행에는 다음과 같은 차이가 표시됩니다. 예정됨 행과 축소로 조정된 필수 직원 행이며 수축을 포함합니다.

성능 측정항목에는 다음 행이 포함됩니다. 이러한 행은 미디어 유형별로 나타납니다. 미디어 유형을 표시하거나 숨기려면 오른쪽 상단에 있는 미디어 유형 아이콘을 클릭하세요. 실적 헤더 열.

  • 그만큼 서비스 수준 % 행에는 가장 최근의 볼륨, AHT 예측 및 선택한 계획 그룹에 할당된 상담원 FTE를 기반으로 예측된 서비스 수준이 표시됩니다.
  • 그만큼 평균 응답 속도(초) 행에는 가장 최근의 볼륨과 AHT 예측을 기반으로 예측된 ASA와 선택한 계획 그룹에 할당된 상담원 FTE가 표시됩니다.
  • 그만큼 버려진 % 행에는 가장 최근의 볼륨, AHT 예측 및 선택한 계획 그룹에 할당된 상담원 FTE를 기반으로 예측된 중단 비율이 표시됩니다.

주별 보기 모드에서 사용 가능한 일일 요약은 다음에 대한 합계를 제공합니다.

  • 하루에 교대 근무가 있는 상담원 수입니다.
  • 현재 표시된 주에 대한 상담원의 총 지불 시간입니다.

  • 현재 표시된 날짜에 대한 상담원의 총 지불 시간입니다.

다중 접촉형 및 다중 직원형 환경은 복잡하므로 예측 인력 요구 사항은 간단한 계산(예: 기본 인력 요구 사항)이 아니며 Erlang-C와 같은 간단한 공식을 사용하지 않습니다.

대신 시스템은 수학적 모델링, 수학적 최적화, 선형 프로그래밍, 이산 이벤트 시뮬레이션 및 휴리스틱을 사용하는 독점 프로세스를 사용합니다. 예약 엔진은 지정된 로드를 처리할 수 있는 실제 에이전트를 기반으로 현실적이고 최소한의 에이전트 집합을 생성하려고 시도합니다. 표시된 숫자는 축소를 포함하여 서비스 성능 목표를 달성하는 데 필요한 에이전트 수입니다.

사용되는 에이전트는 기존 에이전트와 유사하지만(예: 동일한 대기열 연결, 미디어 유형 처리 기능 및 기술 포함) 각 에이전트의 복제본을 최대 한 개까지 포함할 수 있는 유연성이 있습니다.