予測ルーティングの利点評価
前提条件
- ルーティング>評価> すべての 権限
- ルーティング >キー パフォーマンス インジケータ >ビュー
利益評価では、キューごとの主要業績評価指標（KPI）ごとに改善の可能性を評価します。 評価により、最良の結果を約束するキューとKPIが表示されます。 キューに、最適化の潜在的結果が異なるさまざまなメディア タイプが含まれている場合、メリット評価では、最適化の潜在的結果が最も高い結果のみが表示されます。
検討事項
- メリット評価を実行しても、キューの設定は変更されず、現在のキュー操作には一切影響しません。
- メリット評価を実施するのに費用はかかりません。 請求書を表示して料金が発生しないことを確認するには、に移動します 管理者 >> サブスクリプション。
- メリット評価を実行するには、製品のサブスクリプションは必要ありません。
- メリット評価は、権限のあるすべてのキューで実行されます。 キューリストのフィルタリングは、利益評価に含まれるキューには影響しません。 たとえば、選択したアクセス区分のキューのみを表示するようにビューをフィルタリングした場合でも、利益評価では、表示する権限があるすべてのキューが評価されます。
- 組織の利益評価を実行した後、もっと詳しく知る予測ルーティング評価の列ヘッダーにリンクが表示されなくなりました。この最初の利益評価がすべてのキューで実行された後、キューごとに後で利益評価を実行する必要があります。
ベネフィット評価を削除
次のビデオは、利益評価を実行する手順を示しています。 書面による手順はビデオに従います。
- クリック キュー 管理コンソールから。 キューリストページが開きます。 組織内でまだ利益評価を実行していない場合は、予測ルーティング評価列にもっと詳しく知るリンク。
- クリックもっと詳しく知るGenesys Cloud アカウントで設定されているすべてのキューのメリット評価を開始します。[Optimize Routing with AI(AIでルーティングを最適化)]サイドペインが開きます。
- プレディクティブ・ルーティングの様々なフェーズを理解し、Start Evaluation をクリックする。
- 給付査定を開始するために必要な許可を持っていることを確認してください。 Start Queue Evaluation をクリックする。
- ペインが閉じ、[キューの管理]ページの[予測ルーティング評価]カラムに[処理]ラベルが表示されます。
- 更新されたステータス情報を表示するには、[キュー]ページを更新します。
- 緑色のアイコンは、最適化の可能性が高いことを示す。
- 黄色のアイコンは、最適化の可能性が低いことを示します。
- 各KPIの最適化の可能性を表示するには、[予測ルーティング評価]列の[最適化の可能性]リンクをクリックします。
- 利益評価結果ペインには、利用可能な各KPIの最適化の可能性が表示されます。 また、各KPIの最適化の可能性を評価するために使用される要素も示しています。 この詳細な内訳により、データが不適切または欠落している可能性のある場所を把握でき、追加データに基づいてより良い結果が得られる可能性が高まります。
- キューの利益評価を再実行するには、評価を再実行キューの利点評価ペインの右上のセクションにあるアイコン。
- 次のステップのオプションは、以前に AI エクスペリエンス トークンを購入したかどうかによって異なります。
最初に利益評価を実行した後に新しいキューを作成する場合、 評価開始 新しいキューの[PredictiveRoutingEvaluation]列にリンクが表示されます。 このリンクをクリックして、新しいキューで利益評価を実行します。
利益評価結果を理解する
Genesys Cloudは、次のように、予測ルーティングKPIごとにさまざまなチェックを実行します。
- 直近の90日間に十分なインバウンドインタラクションがあるかどうか。 堅牢な結果を得るには、評価された各キューに、直近の90日間で次の最小数のインタラクションが必要です。
- 45日 必要な90日の期間内に、1日に少なくとも1つのインバウンドインタラクションが記録されます。
- 合計で少なくとも900のインバウンドインタラクション。
- 現在のKPI値が最適化の可能性を示しているかどうか：
- 平均処理時間は180秒を超えています。 180秒より短い通話は、一般的に最適化の可能性が低い。
- カスタムKPI値がキューの2％を超えている。
- キュー上のエージェントパフォーマンスの十分な変動により、予測ルーティングがメリットを提供できるようにします。
- AIモデルテストが成功するかどうか：
- 先に挙げたチェックが成功すれば、プレディクティブ・ルーティングはAIモデルを作成し、それをテストする。 これらのテストが失敗した場合、現在利用可能なデータに基づいて、予測ルーティングではエージェントのパフォーマンスを正確に予測できないことを意味します。 これは、ボリューム、ワークロードのタイプ、エージェントの数などのキューの状態が変化するにつれて、時間の経過とともに変化する可能性があります。
- 最適化の可能性が低いキューで予測ルーティングをアクティブ化できます。 ただし、結果は、高い可能性があると評価されたキューから期待できるよりも、予測ルーティングからのメリットが少ないことを示している可能性があります。
次のステップ
- 比較テストを実行するには、予測ルーティングのテストをクリックします。
- 予測ルーティングをアクティブ化するには、 選択したキューで予測ルーティングをオンにするをクリックします。
