労働力管理には、短期予測を作成するときに4つの作成方法オプションがあります。 各オプションは、特定の用途、機能、および要件があります。

方法 概要 前提条件：
自動ベストメソッド

このAIを活用した予測手法は、労働力管理で提供される最も洗練された方法論です。 含まれるもの：

  • 履歴データのクリーンアップのための組み込みの自動化された機能
  • 外れ値とカレンダー効果の識別
  • 季節性と傾向を含むパターン検出
  • ARIMA、WM、Decompを含む20以上の方法論から選択するための最良のモデリング

さらに、均等に重み付けされた複数の方法論に基づくカスタムモデルが単一のモデルよりも優れた結果を生成する場合、予測はアンサンブルとして分類されます。 この作成方法を構成して、1週間から6週間の長さの予測を作成できます。 詳細については、を参照してください。 アンサンブル予測。 

 メモ：  

この方法では、GenesysCloudの履歴データが必要です。 自動ベストメソッド選択は、わずか1週間の履歴データで機能しますが、より多くの履歴データではるかに強力になります。 具体的には、スケジューリングの毎日の到着パターンを決定するために、この方法では最大90日間の履歴データを調べます。 季節性の検出では、フルシーズンまたは複数のシーズンのデータが最良の結果を生成します。

 メモ：   出来高とAHTについては、この方法はすべての過去のデータを使用する。
加重履歴インデックス この予測作成方法を使用すると、予測者は1日以上の履歴データの1週間以上に重みを付けることができます。 結果の加重平均は、日単位で、1週間に1週間の予測を出力するために使用されます。 

この方法では、GenesysCloudの履歴データが必要です。 ただし、プラットフォームの外部からデータをインポートするオプションはあります。 この作成方法には柔軟性があるため、多くの手動予測操作が必要な場合によく使用されます。
ソースデータインポートによる加重履歴インデックス この作成方法は、加重歴史的指標と全く同じであるが、それは要求されますユーザーの代わりに、データ活用のファイルからデータをインポートするにGenesysクラウドプラットフォームを。

このオプションでは、重量平均プロセスに使用するために、少なくとも1週間分のデータが含まれているデータファイルが必要です。 プラットフォームに履歴データがないGenesysCloudの新規顧客は、この方法をよく使用します。
予測をインポート

この方法は、次のようなお客様向けです。 

  • Genesys Cloudの外部に既存の予測プロセスがあり、他の場所で作成された予測を使用したい。 たとえば、Genesys Cloudの顧客が、顧客が作成した予測にスタッフを配置するアウトソーシング業者であるとします。 顧客の予測をこのメソッドにロードし、その予測に基づいてスケジュールを生成できます。
  • 自動ベストメソッドを使用して作成された予測を大幅に変更したい。 この方法を使用して、既存の予測をエクスポートし、Excelで変更して、新しい予測に再インポートできます。
 この方法では、ファイルの仕様を満たす予測を含むファイルが必要です。 履歴データは必要ありません。