データセットとは、コンタクトセンターで記録され、解析された
データを分析し、それを細分化するプロセス。インタラクションの集まりで、分析に使用されます。 これらのインタラクションには、音声通話、Eメール、チャット、サポートされているデジタルチャネル、またはそれらの組み合わせが含まれます。 音声通話には、確認できるトランスクリプト(文字起こし)が含まれます。 データセットは特定の期間にわたり、適用されたフィルター基準に一致します。
フィルター基準を使用して、入力した条件の一部またはすべてに一致するインタラクションを含めたり除外したりします。 たとえば、過去90日間にわたるインタラクションのうち、特定のキーワードを含むものや、特定のカテゴリーに属するもののデータセットを作成できます。
データセットを特定の条件に一致するインタラクションだけにフィルタリングすることはできますが、フィルターはワークスペースレベルで使用するのが最適です。 異なる言語、または顧客やアカウントごとに別々のデータセットを作成することもできます。 ただし、多数のデータセットや過度にフィルタリングされたデータセットを作成することは推奨されません。 これにより、IAにおけるデータ管理がシンプルになり、価値のあるデータを含む可能性のあるインタラクションを除外してしまうことを防げます。
クラリッサ・ダロウェイは、Classics,Inc.の管理者です。 Classicsには、英語、スペイン語、フランス語を話す顧客がさまざまな地域にいます。 クラリッサは、それぞれの言語のインタラクション用に3つの別々のデータセットを作成します。 彼女は、各データセットに明確で区別しやすい名前を付け、[データセット期間]を[直近の90日間]に設定します。 さらに、各データセットに対して必要なチャネルを設定し、[保存]をクリックします。 データセットをフィルタリングするために[基準を追加する]は選択せず、指定された言語のすべてのインタラクションが含まれるようにします。 これにより、ワークスペースやウィジェットのフィルターを使用して、それらのインタラクションのデータを整理することができます。
Classicsでは、エスカレーションされたインタラクションを処理するエージェントのチームが設けられています。 そこで、Classicsの管理者であるクラリッサ・ダロウェイは、エスカレーションチーム専用のデータセットを作成することにします。 彼女は、[メトリック]フィルターをデータセット基準に追加し、[teamName]メトリックを選択します。 そして、[エスカレーション]チームの名前を選択します。
ここで基準を指定せずにデータセットを作成し、このチームのためにワークスペースをフィルタリングする方法もありますが、エスカレーションの原因となっている問題に焦点を絞るには、この方が役立つと彼女は判断しました。
データセットに関する重要な事実
- 音声データは、通話がテキストに文字起こしされ次第、利用可能になります。 これは通常、通話終了後3～5時間かかりますが、通話の長さやその時の通話量によって異なります。 通話量が少ない場合、データは1時間以内に利用可能になることもあります。 ただし、通話量が多い場合は数時間かかることもあります。
- Eメール、チャット、デジタルインタラクションは、インタラクション終了後すぐに利用可能です。
- テナント CXone環境におけるテクニカルサポート、請求、およびグローバル設定を管理するために使用される上位レベルの組織グループあたり最大15のデータセットがサポートされています。
- データセット名は作成後に変更できません。 また、データセット名には特殊文字を使用できません。 そのため、データセットの命名規則を事前に慎重に計画することが重要です。 各データセットに含まれるデータをすばやく簡単に識別できるようにしてください。 また、データセットの作成者が一目でわかると便利です。 たとえば、データセットのトピックや分析対象のチーム名に作成者のイニシャルを付けるという命名規則が有効です。 前述の例では、マリアは「Fables Mentions MB」という名前のデータセットを作成できます。
- 会社が複数の言語に対応したInteraction Analyticsを使用している場合、異なる言語ごとにデータセットを作成できます。 複数の言語のインタラクションを含む単一のデータセットを作成することはできません。
- データセットに含まれるデータは、インタラクションにキーワード、フレーズ 特定の順序で一緒に使用した場合に特別な意味を持つ単語の組み合わせ。たとえば、「キャンセル希望」など。、またはエンティティ Interaction Analyticsの会社プロファイルで定義されたキーワードやフレーズ。 エンティティタイプに関連するもの。 バリエーションを含むことができます。が含まれているかどうかに基づいてフィルタリングできます。 どのチャネルを含めるか、どの期間を対象にするかを選択できます。 また、センチメント トランスクリプトの単語、フレーズ、および文脈を分析して決定された、インタラクションの全体的なムードや結果。や不満 顧客の不満を特定する手がかりを探します。 手がかりには、「私はとても怒っている」のような言葉やフレーズが含まれます。 不満は単なるネガティブなセンチメントとは違います。 不満の手がかりは、顧客が単に否定的な議論をしているのではなく、怒っていることを示すものです。、解決状況によってインタラクションを含めるか除外することができます。 特定のチーム、スキル、エージェント名などのメトリックタグでフィルタリングすることも可能です。 フィルター基準に追加できるメトリックタグの最大数は50です。
- データセットを作成する際、データセットページから直接ワークスペーステンプレート 複数のワークスペースを再利用可能なテンプレートとしてグループ化したもの。を適用できます。