AI Routing

CXone Mpower AI Routingは、AIと機械学習を使用してインタラクションを最適化する高度なルーティングソリューションです。これは、コンタクトとエージェント間の最良の接続を予測するために、幅広いデータを使用します。これはコンタクトのエクスペリエンスと効率の向上に役立ちます。

AI Routingはこのプロセスに従います：

所定のACDスキルエージェントのスキル、能力、知識に基づいてインタラクションの配信を自動化するために使用されます。用の最重要ターゲットメトリックとしてKPI エージェントのパフォーマンスを測定するために使用される確立されたメトリック。を選択します。例えば、平均対応時間を選択する場合もあります。
AI Routingはターゲットメトリック用のモデルを生成します。エージェント、カスタマーエクスペリエンス(CX)、およびコンタクトデータ全体のパターンを見つけることにより、最良の結果を予測します。
コンタクトがCXone Mpowerになると、ターゲットメトリックを満たすために可能な限り最良のエージェントとペアリングされます。

AI Routingに関する重要な事実

AI Routingは、任意のACDインバウンド音声スキルに設定できます。
AI Routingで使用されるデータとモデルは、精度を維持し、変化するコンタクトの動作に適応するために定期的に更新されます。
AI Routingは、フィードバックや過去のインタラクションから継続的に学習します。これはルーティングの決定を改善するのに役立ちます。
プレビルトレポートは、KPIに対するAI Routingの影響を表示し、経時的な傾向についてのインサイトを提供します。
スキルについてのフォーカスメトリックを選択する際は、重みも選択します。重みの設定は、 AI Routingは、十分に活用されていないエージェントよりもKPIを満たす可能性の高いエージェントをどの程度優遇するかを決定します。
A/Bトグル設定を使用して、ルーティング決定の影響を測定することができます。これにより、KPIの改善を正確に評価することができます。
AI Routingがタイムアウトした場合、 CXone MpowerACDは代わりにデフォルトのルーティング手順を使用します。
を使用するには、動的配信AI Routingを有効にする必要があります。
ブルズアイルーティングでAI Routingを使うことができます。詳細については、このページのルーティング手順のセクションを参照してください。
AI Routingはプロセスコミュニケーションモデルを使用します。

ルーティング手順

AI Routingは、属性ベースのルーティングおよびブルズアイルーティングとシームレスに動作します。属性ベースのルーティングでは、選択するエージェントの属性に基づいて予定エージェントのプールを制限することができます。 AI Routingはルーティング属性の意思決定プロセスを考慮し、使用します。

ブルズアイルーティングの構成に応じて、エージェントAI Routingのプールが減少する可能性があります。しかしながら、まだAI Routingは、削減されたプールの中から利用可能な最良のエージェントとコンタクトをペアにすることができます。

Classics, Inc.の管理者であるMarguerite Blakeneyは、同社のAHT 平均対応時間は、エージェントがインタラクションの処理に費やした平均時間です。を改善したいと考えています。そのために、彼女はブルズアイルーティングとAI Routingを併用して、以下のステップを実行します：

Margueriteは彼女のエージェントを精査し、自分が彼らの熟練度レベルを正確に割り当てたことを確認します。
彼女は、スキルパフォーマンスレポートなどのいくつかのレポートをプルして、どのインバウンド電話ACDスキルエージェントのスキル、能力、知識に基づいてインタラクションの配信を自動化するために使用されます。AHTが高いかを理解するのに役立てています。
Margueriteと彼女のStudio開発者は、AHTが高い各ACDスキルのルーティングスクリプトを確認します。
これらのACDスキルごとに、REQAGENT アクションを使用して、インタラクションが最初にキューに入ったときのACDスキル熟練度範囲を確立します。たとえば、フィクションREQAGENTスキルのACDアクションでは、高熟練度を1に設定し、低熟練度を5に設定します。
Margueriteは、これらのAI Routingインバウンド音声スキルACDのを設定します。

これで、Marguerite は AI Routing Summary Reportをプルできます。これは、AI Routingを使用したときと使用しなかったときの通話結果の違いを理解するのに役立ちます。

データソース

AI Routingは、正確な予測と最良のルーティング決定を行うために、多くのデータソースを使用します。これらには以下を含みます：

CXデータ:通話記録、チャットログ、顧客フィードバックなど、ヒストリカルコンタクトのインタラクション。このデータは、パターンと傾向を特定するために分析されます。
エージェントデータ：エージェントACDのスキル、パフォーマンスメトリクス、可用性およびヒストリカルなルーティングパターン。これは、コンタクトを最適なエージェントとマッチングするために使用されます。
顧客データ：コンタクトのプロファイル、嗜好、過去のインタラクション。これは、ルーティング決定をパーソナライズし、選択したKPIを改善するために使用されます。

このデータとともに、AI Routingは、継続的に学習し、ルーティングモデルを改良するアルゴリズムを使用します。