Surveillance des anomalies

En tant que gestionnaire des opérations, vous devez surveiller et analyser les indicateurs clés du service client. Actions fournit un panneau de détection d'anomalies pour la voix et digital channels, où vous pouvez voir des anomalies ou des écarts inattendus par rapport aux valeurs normales.

Pour chaque anomalie, Actions fournit des renseignements et une analyse des causes profondes expliquant pourquoi l'anomalie se produit. Des données historiques sont disponibles pour l'analyse des causes profondes et les mesures correctives.

Le panneau de détection des anomalies apparaît en haut de la page Actions.

Le panneau met en évidence les anomalies détectées la veille sur des indicateurs clés. Les mesures suivies pour les anomalies comprennent :

• Nombre total de contacts traités

• Temps de traitement moyen

• Traitement après appel

• Score de sentiment client

• Taux de résolution

• Score CSAT du comportement des agents

Remarques sur la lecture du panneau de détection d'anomalies

• Les anomalies sont répertoriées en fonction de leur gravité, les mesures rouges (écart le plus élevé) étant affichées en premier, suivies des mesures neutres en bleu, puis des mesures vertes (écart positif le plus élevé).

• Une anomalie ne signifie pas nécessairement que la métrique est mauvaise ou indésirable.

• Les flèches et le code de couleur indiquent l'état de l'anomalie :

  • Rouge pour négatif

  • Vert pour positif

  • Bleu pour neutre

  • Flèches vers le bas pour les mesures sous la limite inférieure

  • Flèches vers le haut pour les mesures au-dessus de la limite supérieure

  Par exemple, lorsqu'une mesure est inférieure à la limite inférieure, une flèche rouge vers le bas est utilisée. Lorsqu'une métrique est au-dessus de la limite supérieure, une flèche verte vers le haut est utilisée. Lorsqu'une métrique se situe dans la plage attendue, une flèche neutre bleue est utilisée.

• La valeur affichée pour une anomalie dépend de la métrique et de son type d'unité. Certaines mesures affichent une valeur temporelle. D'autres affichent une valeur en pourcentage. Par exemple, pour le temps de traitement moyen et le travail après appel, l'unité de temps est affichée, mais pour le taux de résolution, un pourcentage est affiché.

• Les données d'anomalie sont calculées en fonction de la région dans laquelle vous travaillez :

  • NA1 : heure normale du Pacifique

  • CA1 : Heure du centre

  • AU : heure normale de l'Est de l'Australie

  • UE : heure normale d'Europe centrale

  • Royaume-Uni : heure moyenne de Greenwich

• Pour masquer le panneau de détection des anomalies, cliquez sur le bouton bascule Anomalies.

Affichage des informations et des causes profondes des anomalies

Pour voir des détails supplémentaires sur une anomalie, cliquez sur une carte d'anomalie dans le panneau de détection d'anomalie. Le panneau des détails de l'anomalie apparaît et affiche :

• Informations : Les renseignements sur une anomalie incluent les limites supérieure et inférieure de la métrique, ainsi que l'écart par rapport aux attentes.

• Trois principaux contributeurs : à l’aide de l’analyse des causes profondes, Actions affiche les trois principaux contributeurs à l’anomalie. Les contributeurs peuvent être des valeurs pour ces entités : équipes, compétences ou motif de contact. En sachant ce qui influence l'anomalie, vous pouvez prendre de meilleures décisions concernant vos données et prendre des mesures correctives plus tôt.

  Les facteurs pouvant contribuer à l’anomalie varient selon la métrique :

  Métrique	contributeurs
  Nombre total de contacts traités	Équipes, compétences
  Temps de traitement moyen	Équipes, compétences
  Traitement après appel	Équipes, compétences
  Score de sentiment client	Équipes, compétences, motif de contact
  Taux de résolution	Équipes, compétences, motif de contact
  Score CSAT du comportement des agents	Équipes, compétences, motif de contact

  La distribution des trois principaux contributeurs peut être n'importe quelle combinaison des causes profondes qui ont un impact sur la mesure. Par exemple, si les trois principaux contributeurs à la mesure Total des contacts traités peuvent être trois compétences différentes, trois équipes différentes ou une combinaison de deux compétences différentes et d'une équipe.

  Pour résumer les informations et la cause première d'une anomalie, allez à la fenêtre contextuelle Historique des anomalies, cliquez surCréer un graphiquepour créer un résumé de l'anomalie. Cliquez surAccéder au graphiquepour l'afficher dans la section Insights. Sur la base du résumé, vous pouvez approfondir l'enquête sur l'anomalie en posant des questions en langage naturel.

Historique des anomalies

• Vous pouvez accéder à l'historique des anomalies pour accéder aux anomalies passées en cliquant sur une icône d'historique ou en cliquant sur une carte d'anomalie. L'historique des anomalies affiche la mesure sélectionnée par défaut. Par exemple, si vous cliquez sur la carte Score de sentiment client, l'historique des anomalies pour cette mesure s'affiche. Vous pouvez sélectionner différentes périodes, telles que les 7 derniers jours (par défaut), les 30 derniers jours, les 90 derniers jours ou une plage personnalisée.

• Vous pouvez sélectionner une métrique spécifique pour afficher son historique d’anomalies. L'historique du graphique d'anomalies affiche un graphique en forme d'entonnoir qui capture les limites supérieure et inférieure de chaque jour comme limites d'entonnoir. Le graphique montre une ligne pour la valeur prévue par jour et une ligne pour la valeur réelle ce jour-là. Vous pouvez survoler les lignes pour visualiser toutes les valeurs. Vous pouvez également zoomer pour vous concentrer sur une période spécifique,

• Vous pouvez choisir d'inclure ou d'exclure les week-ends du graphique (les week-ends sont exclus par défaut).

• Certaines mesures, telles que le CSAT, le score de comportement global et l'IA résolue, ne sont disponibles que si vous disposez de la licence appropriée (IA Advanced ou Premium). De plus, la disponibilité des données peut être limitée à une certaine plage de dates, en fonction des données disponibles.