AI Routing

CXone Mpower AI Routing은 AI와 머신 러닝을 사용하여 상호작용을 최적화하는 고급 라우팅 솔루션입니다. 광범위한 데이터를 사용하여 컨택과 상담원 간의 최상의 연결을 예측합니다. 이는 컨택 환경과 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI Routing은 다음 프로세스를 따릅니다.

주어진 ACD 스킬 상담원 스킬, 능력 및 지식에 기반한 인터랙션의 전달을 자동화하는 데 사용됩니다.에 대한 가장 중요한 목표 메트릭으로 KPI 상담원 성과를 측정하는 데 사용되는 확정된 메트릭입니다.를 선택합니다. 예를 들어 평균 처리 시간을 선택할 수 있습니다.
AI Routing은 목표 메트릭에 대한 모델을 생성합니다. 에이전트, 고객 경험(CX), 연락처 데이터 전반에서 패턴을 찾아 최상의 결과를 예측합니다.
연락처가 CXone Mpower에 진입하면 목표 지표를 충족하는 데 가장 적합한 상담원과 연결됩니다.

AI Routing에 대한 주요 정보

모든 AI Routing인바운드 음성 기술ACD에 대해를 구성할 수 있습니다.
AI Routing에서 사용하는 데이터와 모델은 정확성을 유지하고 변화하는 컨택 행동에 적응하기 위해 정기적으로 새로 고쳐집니다.
AI Routing은 피드백과 이전 상호작용을 통해 지속적으로 학습합니다. 이는 라우팅 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
사전 작성 보고서는 AI Routing이 KPI에 미치는 영향을 보여주고 시간 경과에 따른 추세 통찰력을 제공합니다.
스킬에 대한 초점 메트릭을 선택할 때 가중치도 선택합니다. 가중치 설정은 AI Routing이 충분히 활용되지 않은 상담원보다 KPI를 충족할 가능성이 높은 상담원을 선호하는 정도를 결정합니다.
A/B 전환 설정을 사용하여 라우팅 결정의 영향을 측정할 수 있습니다. 이를 통해 KPI 개선 사항을 정확하게 평가할 수 있습니다.
AI Routing 시간이 초과되면 CXone Mpower ACD는 대신에 기본 라우팅 방법을 사용합니다.
을 사용하려면 동적 전달AI Routing을 활성화해야 합니다.
불스아이 라우팅과 함께 AI Routing을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 페이지의 라우팅 방법 섹션을 참조하세요.
AI Routing은 프로세스 통신 모델을 사용합니다.

AI Routing은 특성 기반 라우팅 및 불스아이 라우팅과 원활하게 작동합니다. 특성 기반 라우팅을 사용하면 선택한 상담원 특성을 기준으로 잠재적 상담원 풀을 제한할 수 있습니다. AI Routing은 라우팅 특성 의사결정 프로세스를 고려하고 사용합니다.

불스아이 라우팅 구성에 따라 AI Routing의 상담원 풀이 줄어들 수 있습니다. 그러나 AI Routing은 축소된 풀에서 가장 적합한 상담원와 컨택을 계속 연결할 수 있습니다.

Classics, Inc.의 관리자인 마거리트 블레이크니는 회사의 AHT 상담원이 인터랙션을 처리하는 데 소요된 평균 처리 시간입니다.를 개선하고자 합니다. 이를 위해 그녀는 불스아이 라우팅과 AI Routing을 함께 사용하여 다음 단계를 수행합니다.

마거리트는 관할 상담원들을 검토하여 그들의 숙련도 수준이 올바르게 할당되었는지 확인합니다.
그녀는 높은 AHT를 갖는 수신 전화 기술을 파악하는 데 도움이 되는ACD기술 성능 보고서 상담원 스킬, 능력 및 지식에 기반한 인터랙션의 전달을 자동화하는 데 사용됩니다.와 같은 일부 보고서를 가져옵니다.
Marguerite와 그녀의 Studio 개발자는 높은 AHT를 갖는 각 ACD 기술에 대한 라우팅 스크립트를 검토합니다.
이러한 ACD 기술 각각에 대해 REQAGENT 작업을 사용하여 상호작용이 처음 대기열에 들어올 때의 ACD 기술 숙련도 범위를 설정합니다. 예를 들어, Fiction REQAGENT 기술의 ACD 동작에 대해 HighProficiency를 1로, LowProficiency를 5로 설정합니다.
Marguerite는 해당 AI Routing인바운드 음성 기술ACD에 대해를 구성합니다.

이제 Marguerite는 AI Routing 요약 보고서를 가져올 수 있습니다. 이는 AI Routing을 사용할 때와 사용하지 않을 때의 통화 결과 차이를 이해하는 데 도움이 됩니다.

AI Routing은 많은 데이터 소스를 사용하여 정확한 예측과 최상의 라우팅 결정을 수행합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

CX 데이터: 통화 기록, 채팅 로그, 고객 피드백과 같은 과거 고객 상호작용입니다. 이 데이터는 패턴과 추세를 파악하기 위해 분석됩니다.
에이전트 데이터: 에이전트 ACD 기술, 성과 측정 항목, 가용성 및 과거 라우팅 패턴. 이는 가장 적합한 상담원과 컨택을 연결하는 데 사용됩니다.
고객 데이터: 컨택 프로필, 기본 설정 및 과거의 상호작용. 이는 라우팅 결정을 개인화하고 선택한 KPI를 개선하는 데 사용됩니다.

AI Routing은 이 데이터와 함께 라우팅 모델을 지속적으로 학습하고 개선하는 알고리즘을 사용합니다.