予測的なルーティングの決定のためのデータソース

Genesys の予測ルーティングは、デフォルトのデータソースといくつかのオプションのデータソース を含む様々な内部ソースからのデータを使用して、対話のためのエージェントスコ アリングを実行する。 

アウトカムベースのカスタム KPI を使用する場合、Genesys の予測ルーティングは、Outcome Attributions API を通じて受け取る外部データソースのデータに依存します。 Genesysは、より良いモデルトレーニングと予測精度を確保するために、成果データの定期的なアップロードを推奨しています。 推奨頻度は1日1回、最低でも1週間に1回です。 

検討事項

• Genesysは、少なくとも90日間のデータ、理想的には180日間のデータを推奨しています。 保持するデータの日数が少ない場合でも、予測ルーティングを使用してその恩恵を受けることができます。 しかし、AIモデルや予測の品質や有効性が低下し、結果として標準的なルーティングと比較して利益が減少する可能性が高いです。 
• データが入手可能であっても、データ量が最低条件を満たしている場合にのみ、経路計算の対象として考慮されます。 データの量が指定されたしきい値を満たさない場合、機械学習モデルは利用可能なデータを使用しません。 Genesys予測ルーティングの動作には必須ではありませんが、より良い予測結果を得るために、Genesysは、最大数のフィールドに対して十分な量のデータの可用性を確保することをお勧めします。