予測的なルーティングの判断に影響を与えた機能を表示

前提条件
  • ルーティング>予測モデル>ビュー
  • ルーティング>予測モデル フィーチャー>ビューパーミッション

特定のキューでルーティングの決定に寄与する上位の機能を表示することができます。 特徴の重要性と予測プロセスでの意味については、How AI model scores agents for predictive routing をご覧ください。

  1. Performance>Workspace > Predictive Routing にアクセスします。
  2. キュー名をクリックし、Predictive Model タブを開いてください。
  3. リストから、詳細を表示するメディアの種類を選択します。

このページでは、上位10個の機能をこれらのカテゴリーに分類しています。 エージェント機能、カスタマー機能、その他の機能。 上位10機能から外れた機能は、雑多な機能リストの下に表示されます。 機能の内訳を見るには、全機能を見る を選択します。

以下は、ルーティングの決定に影響を与えた機能の例である。

次の表は、前の例に基づいて、機能テンプレートを解釈するのに役立ちます。

叫ぶ 説明
1

エージェント、発信者、対話のいずれに関する機能であるかを指定します。 使用可能な値は次のとおりです。 

  • user - エージェントを示す。
  • caller - 顧客を示し、音声メディアタイプにのみ適用される。
  • userqueue - キューにおけるエージェントのインタラクションを示す。
  • callerqueue - キューにおける、呼び出し元のインタラクションを示す。
  • calculated - この機能が、インタラクション時間などの他のフィールドから計算されることを示します。
2

フィーチャーデータの測定方法を指定する。 使用可能な値は次のとおりです。

  • n - 回数を示す。 
  • t - 時間を示す
3

キューで発生したアクティビティを指定します。

注記:組織で感情分析が有効になっている場合、この機能には次のいずれかまたは両方が含まれます。
  • 感情スコア – 全体的なスコア要求を考慮した会話の感情スコア。
  • 感情の傾向 – すべての感情を考慮した会話の傾向。

あなたser と userqueue は sentimentScore のみを使用しますが、customer と customerQueue は sentimentScore と sentimentTrend の両方を使用します。
4

メディアの種類を指定する。 使用可能な値は次のとおりです。

  • voice
  • Eメール
  • メッセージ
5 メトリックの計算対象期間を指定する。
6

集計値の導出に使用する数学関数を指定する。

したがって、前の例では、相談転送があった音声通話を担当したエージェントに関するデータであることがわかります。 音声通話回数は30日分を集計しました。 この機能の割合が10で上位にある場合、経路決定の大きな要因の1つが、転送を相談した音声通話の数であることを示しています。