Anzeigen von Merkmalen, die prädiktive Routing-Entscheidungen beeinflusst haben

Voraussetzungen
  • Routing > Prädiktormodell > Ansicht
  • Routing > Prädiktormodell Merkmal > Ansicht Berechtigungen

Sie können die wichtigsten Merkmale anzeigen, die zu den Routing-Entscheidungen in einer bestimmten Warteschlange beitragen. Weitere Informationen über die Wichtigkeit von Merkmalen und ihre Bedeutung für den Vorhersageprozess finden Sie unter How AI model scores agents for predictive routing.

  1. Gehen Sie zu Performance > Workspace > Predictive Routing.
  2. Klicken Sie auf den Namen der Warteschlange und öffnen Sie die Registerkarte Predictive Model.
  3. Wählen Sie aus der Liste den Medientyp aus, für den Sie die Details anzeigen möchten.

Die Seite ordnet die 10 wichtigsten Merkmale in diese Kategorien ein: Agentenfunktionen, Kundenfunktionen und andere Funktionen. Funktionen, die nicht zu den Top-10-Funktionen gehören, erscheinen in der Liste der sonstigen Funktionen. Um die Aufschlüsselung der Merkmale anzuzeigen, wählen Sie Alle Merkmale anzeigen.

Nachfolgend ein Beispiel für ein Merkmal, das die Routing-Entscheidung beeinflusst hat.

Die folgende Tabelle hilft Ihnen bei der Interpretation der Merkmalsvorlage auf der Grundlage des vorherigen Beispiels:

Aufruf Beschreibung
1

Gibt an, ob sich die Funktion auf den Agenten, den Anrufer oder die Interaktion bezieht. Mögliche Werte sind: 

  • user - Gibt den Agenten an
  • Anrufer - Gibt den Kunden an und gilt nur für den Medientyp Sprache
  • userqueue - Zeigt die Interaktion des Agenten in der Warteschlange an
  • callerqueue - Zeigt die Interaktion des Anrufers in der Warteschlange an
  • berechnet - Zeigt an, dass das Merkmal aus anderen Feldern wie der Interaktionszeit berechnet wird
2

Gibt an, wie die Merkmalsdaten gemessen werden. Mögliche Werte sind:

  • n - Zeigt die Anzahl an 
  • t - Zeigt die Zeit an
3 Gibt die Aktivität an, die in der Warteschlange stattgefunden hat.
4

Gibt den Medientyp an. Mögliche Werte sind:

  • Sprache
  • email
  • Nachricht
5 Gibt den Zeitraum an, für den die Metrik berechnet wurde.
6

Gibt die mathematische Funktion an, die zur Ableitung des Gesamtwerts verwendet wird.

Aus dem vorherigen Beispiel geht also hervor, dass sich die Daten auf einen Agenten beziehen, der Sprachanrufe bearbeitet hat, bei denen es zu Rückfragen gekommen ist. Die Anzahl der Anrufe wurde für 30 Tage berechnet. Wenn der Prozentsatz dieses Merkmals 10 beträgt und an erster Stelle steht, bedeutet dies, dass einer der Hauptfaktoren für die Entscheidung über die Weiterleitung die Anzahl der Sprachanrufe war, bei denen Weiterleitungen konsultiert wurden.