예측 라우팅 결정에 영향을 준 기능 보기

전제 조건

라우팅 > 예측자 모델 > 보기
라우팅 > 예측자 모델 기능 > 보기 권한

특정 대기열에서 라우팅 결정에 기여하는 상위 기능을 볼 수 있습니다. 기능 중요도 및 예측 프로세스에서의 의미에 대한 자세한 내용은 AI 모델이 예측 라우팅을 위해 에이전트에 점수를 매기는 방법을 참조하세요.

성능 > 작업공간 > 예측 라우팅으로 이동합니다.
대기열 이름을 클릭하고 예측 모델 탭을 엽니다.
목록에서 세부 정보를 확인해야 하는 미디어 유형을 선택합니다.

이 페이지에서는 상위 10개 기능을 다음 범주로 분류합니다. 에이전트 기능, 고객 기능 및 기타 기능. 상위 10개 기능에 속하는 기능은 기타 기능 목록 아래에 나타납니다. 기능의 분석을 보려면 다음을 선택하십시오. 모든 기능 보기.

다음은 라우팅 결정에 영향을 준 기능의 예입니다.

다음 표는 이전 예를 기반으로 피쳐 템플릿을 해석하는 데 도움이 됩니다.

호출	설명
1	기능이 상담원, 발신자 또는 상호 작용에 관한 것인지 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다. 사용자 – 에이전트를 나타냅니다. 발신자 – 고객을 나타내며 음성 미디어 유형에만 적용됩니다. userqueue – 대기열에 대한 상담원의 상호 작용을 나타냅니다. callerqueue – 대기열에서 발신자의 상호 작용을 나타냅니다. 계산됨 – 기능이 상호 작용 시간과 같은 다른 필드에서 계산되었음을 나타냅니다.
2	피쳐 데이터를 측정하는 방법을 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다. n – 개수를 나타냅니다. t - 시간을 나타냅니다.
3	큐에서 발생한 활동을 지정합니다. 메모 : 조직에서 감정 분석을 활성화한 경우 해당 기능에는 다음 중 하나 또는 둘 다 포함될 수 있습니다. 감정 점수 – 전반적인 점수 요청을 기준으로 한 대화의 감정 점수입니다. 감정 추세 – 모든 감정을 고려한 대화의 추세입니다. 유 ser와 userqueue는 sentimentScore만 사용하는 반면, customer와 customerQueue는 sentimentScore와 sentimentTrend를 모두 사용합니다.
4	미디어 유형을 지정합니다. 가능한 값은 다음과 같습니다. 음성 email 메시지
5	메트릭이 계산된 기간을 지정합니다.
6	집계 값을 파생하는 데 사용되는 수학 함수를 지정합니다.

따라서 이전 예는 데이터가 컨설트 전송이 있었던 음성 통화를 처리한 상담원과 관련되어 있음을 나타냅니다. 음성 통화 횟수는 30일 동안 계산되었습니다. 이 기능의 백분율이 10이고 최상위 순위인 경우 라우팅 결정의 주요 기여자 중 하나가 컨설트 전송이 있었던 음성 통화의 수였음을 나타냅니다.