AI Routing

NiCE CXone AI Routing est une solution de routage avancée qui utilise AI et l'apprentissage automatique pour optimiser les interactions. Il utilise une large plage de données pour prédire les meilleures connexions entre les contacts et les agents. Cela peut contribuer à améliorer l’expérience des contacts et l’efficacité.

AI Routing applique le processus suivant :

Vous choisissez un KPI Métrique établie utilisée pour mesurer la performance agent. comme étant la métrique la plus importante pour une compétence ACD Utilisé pour automatiser la livraison des interactions en fonction des compétences, des aptitudes et des connaissances de l’agent. donnée. Par exemple, vous pouvez choisir le temps de traitement moyen.
AI Routing génère un modèle pour la métrique cible. Il prédit le meilleur résultat en identifiant des modèles à travers les données concernant l'Agent, l'expérience client (CX) et les contacts La personne qui interagit avec un agent, un SRVI ou un robot dans votre centre d’appels..
Lorsqu'un contact entre dans NiCE CXone, il est associé avec le meilleur agent possible pour atteindre la mesure cible.

Faits clés sur AI Routing

Vous pouvez configurer AI Routing pour n'importe quelle compétence voix entrante ACD.
Les données et les modèles utilisés par AI Routing s’actualisent régulièrement pour maintenir la précision et s’adapter à l’évolution du comportement des contacts.
AI Routing s’entraîne continuellement à partir des retours et des interactions précédentes. Cela contribue à améliorer les décisions de routage.
Les rapports pré-construits affichent l'impact de AI Routing sur les KPI et fournissent des informations sur les tendances au fil du temps.
Lorsque vous choisissez un métrique de concentration pour votre compétence, vous sélectionnez également le poids. Le paramètre de pondération détermine dans quelle mesure AI Routing favorise les agents les mieux à même d’atteindre vos KPI cibles par rapport aux agents qui ont été moins performants.
Vous pouvez utiliser les paramètres de bascule A/B pour mesurer l'impact des décisions de routage. Cela vous permet d'évaluer précisément les améliorations des KPI.
Si AI Routing dépasse les délais, NiCE CXone ACD applique à la place la méthodologie de routage par défaut.
Vous devez avoir activé la livraison dynamique pour utiliser AI Routing.
Vous pouvez utiliser AI Routing avec le routage bullseye. Pour plus d'informations, consultez la section Méthodologies Routing de cette page.
AI Routing utilise le modèle de communication du processus.

Routing Méthodologies

AI Routing fonctionne parfaitement avec le routage basé sur les attributs et le routage bullseye. Le routage basé sur les Attributs vous permet de limiter le pool d'agents potentiels en fonction d'un attribut d'agent que vous choisissez. AI Routing analyse et applique le processus de décision des attributs de routage.

Selon la configuration du routage bullseye, le pool d'agents AI Routing peut diminuer. Cependant, AI Routing peut toujours associer des contacts avec les meilleurs agents disponibles à partir du pool réduit.

Marguerite Blakeney, administratrice chez Classics, Inc., souhaite améliorer le temps de traitement moyen (AHT) Le Temps de traitement moyen est la durée moyenne qu’un agent consacre au traitement d’une interaction. de son entreprise. Pour ce faire, elle suit les étapes suivantes en utilisant conjointement le routage bullseye et AI Routing :

Marguerite consulte le dossier de ses agents pour s’assurer que leurs aptitudes correspondent aux niveaux assignés.
Elle extrait certains rapports, tels que le Rapport Performance compétence, pour l’aider à comprendre quelles ACD compétences Utilisé pour automatiser la livraison des interactions en fonction des compétences, des aptitudes et des connaissances de l’agent. téléphoniques entrantes ont un AHT élevé.
Marguerite et son développeur Studio revoient ses Scripts de routage pour chaque compétence ACD dont l'AHT est élevé.
Pour chacune de ces ACD compétences, elles utilisent l’action REQAGENT pour établir la plage d’aptitudes de la ACD compétence pour l’interaction lorsqu’elle entre initialement dans la file d’attente. Par exemple, pour l’action REQAGENT dans la ACD compétence Fiction, elles définissent HighProficiency sur 1 et LowProficiency sur 5.
Marguerite configure AI Routing pour ces compétences voix entrant ACD.

Marguerite peut désormais extraire le Rapport Résumé AI Routing. Cela l’aide à comprendre la différence entre les résultats des appels lorsque AI Routing est utilisé ou non.

Sources de données

AI Routing utilise de nombreuses sources de données pour établir des prédictions exactes et prendre les meilleures décisions de routage. Cela inclut :

CX Data : interactions client historiques telles que les transcriptions d'appels, les journaux de chat et les commentaires des clients. Ces données sont analysées pour identifier des schémas et des tendances.
Données Agent : compétences, métriques de performance, disponibilité et modèles de routage historiques de l'Agent ACD. Ces données sont utilisées pour associer les contacts aux agents les plus appropriés.
Données clients : profils de contact, préférences et interactions passées. Cela permet de personnaliser les décisions de routage et d’améliorer les KPI sélectionnés.

Avec ces données, AI Routing utilise des algorithmes qui s’entraînent continuellement et optimisent les modèles de routage.