Enlighten AI Routing

Enlighten 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。

Enlighten 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、平均処理時間を選択する場合もあります。
Enlighten 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、CX、コンタクトのデータにわたってパターンを見つけ出すことによって、最適な結果を予測します。
コンタクトがCXoneシステムを入力すると、ターゲットメトリックを達成するための可能性として最良のエージェントとペアにされます。

Enlighten AI Routingについての重要情報

任意のACDインバウンド音声スキルについてEnlighten AI Routingを構成できます。
Enlighten 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。
Enlighten 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Enlighten 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、 Enlighten 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。
Enlighten AI Routingがタイムアウトした場合、 CXoneACD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Enlighten 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Enlighten 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。
Enlighten 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

Enlighten 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。Enlighten 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Enlighten 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Enlighten 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 平均処理時間は、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Enlighten 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、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が高いAHTを持つかを理解するために、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引き出します。
Margueriteと彼女のStudioの開発者は、高いAHTを持つ各スキルのルーティングスクリプトを精査します。
これらのACDスキルそれぞれについて、REQAGENTアクションを使用し、最初にキューに入るときのインタラクションについてのACDスキル熟練度範囲を確立します。例えば、フィクションACDスキルのREQAGENTアクションについて、HighProficiencyを1に、LowProficiencyを5に設定します。
Margueriteは、それらのインバウンド音声ACDスキル用にEnlighten AI Routingを構成します。

Margueriteは、Enlighten AIルーティングサマリーレポートを引き出せるようになりました。これは、Enlighten 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

Enlighten 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：

カスタマーエクスペリエンス（CX）データ：トランスクリプト、チャットログ、顧客フィードバックなど、ヒストリカルな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、Enlighten 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。