AutoDiscovery에서 데이터 조사

AutoDiscovery 맵 및 메트릭을 사용하여 제안된 주제와 데이터세트 내 구문을 조사합니다. 데이터를 검색, 필터링, 정렬하여 관심이 있는 추세나 예외를 파악합니다. 확인한 정보는 데이터세트를 편집하거나 새 카테고리를 생성하는 데 유용할 수 있습니다. 나중에 검토하고 공유하기 위해 조사 결과를 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다.

맵에서 제안된 주제 조사하기

맵 조사 시 수행 가능한 사항:

맵을 확대 및 축소, 이동하여 주제 및 구문을 확인합니다.
관심 있는 주제를 클릭합니다. 지도가 주제에 초점을 맞춰 통계 패널에 주제 통계를 표시합니다.
맵에서 주제를 클릭하여 주제를 포함한 구문을 확인합니다. 주제 중심에 대한 근접성은 주제 내 구문 빈도를 나타냅니다.

데이터 필터링

특정한 메트릭이나 주제 및 구문으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 관심 있는 영역에 빠르고 쉽게 초점을 맞추는 데 이용할 다양한 도구가 있습니다. AutoDiscovery는 한 번에 최대 50,000개의 상호작용을 처리하므로 이러한 필터는 가장 관심 있는 상호작용으로 분석을 좁히는 데 유용합니다.

필터 옵션에 대해 자세히 알아보기

필터	세부 정보
채널	조직에서 사용하는 채널별로 데이터를 필터링합니다. 지원되는 채널은 다음과 같습니다. 인바운드 및 아웃바운드 음성. 옴니채널 및 Digital Experience 채팅. 옴니채널 및 Digital Experience 이메일. SMS. Digital Experience 채널: Apple Business Chat. Facebook Messenger. Google Business Messages. Line Messaging. Microsoft Teams. Slack. Twitter Direct Messaging. Telegram Messaging. Viber. WhatsApp. 사용자 정의 채널.
불만	컨택이 불만족스러웠는지 부정적 감성과 다릅니다. 불만 신호는 고객이 단순히 무언가 부정적인 것에 대해 얘기하는 것이 아니라 화가 났다는 것을 나타냅니다. 여부를 기준으로 데이터를 필터링합니다. 다음 불만 옵션 중 하나를 선택합니다. 실망스러움: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.)가 좌절감을 느낀 상호작용만 표시합니다. 불만 없음: 클라이언트가 불만이 없는 상호작용만 표시합니다. 불만은 부정적인 감정 대화 내용의 단어, 문구 및 맥락 분석을 통해 확인하는 인터랙션의 전반적인 분위기 또는 결과.과 다르다는 점에 유의하십시오. 불만이 있는 모든 상호작용이 부정적이겠지만 경우에 따라 부정적인 감정은 다른 의미가 있을 수 있습니다. 좌절 신호는 상대방이 화가 났다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 좌절 신호에는 "나는 매우 화가 났다"와 같은 단어나 문구가 포함될 수 있습니다.
가독성	상호작용 대화 내용이 읽기 쉬운 정도에 따라 데이터를 필터링합니다. 자동 음성 인식(ASR)은 대화 내용에 있는 오류 수를 기반으로 신뢰도 등급을 지정합니다. 대화 내용 오류가 적을수록 더 읽기 쉽습니다. 따라서 문제를 해결하기 위해 읽어야 할 대화 내용이 많을 때 가독성이 더 높은 대화 내용에 집중하려는 경우에 유용합니다. 기본값으로 모든 대화 내용을 포함합니다. ASR 신뢰도 평가를 위해 다음 가독성 옵션 중 하나를 선택하십시오. 높음: 대화 내용이 읽기 쉬운 상호작용만 표시합니다. 낮음: 대화 내용이 읽기 어려운 상호작용만 표시합니다. 중요: 신뢰도 높음으로 필터링하면 여전히 오류가 있는 대화 내용이 반환될 가능성이 높지만 품질이 낮은 대화 내용보다 가독성이 높습니다.
해결	상호작용 중에 상호작용의 원인이 해결되었는지 여부를 기준으로 데이터를 필터링합니다. 다음 해결 옵션 중 하나를 선택합니다. 해결됨: 해결된 상호작용에 대한 데이터만 표시합니다. 해결되지 않음: 해결되지 않은 상호작용에 대한 데이터만 표시합니다.
키워드 및 문구	포함된 키워드 또는 문구 일정한 순서로 함께 사용될 때 특별한 의미를 갖는 단어의 조합(예: "취소하고 싶다" 등).에 따라 데이터에 상호작용을 포함하거나 제외합니다. 정확하게 일치하는 항목 또는 종류를 반환하기 위해 키워드 또는 문구를 입력할 수 있습니다. 문구의 경우 상호작용이 구문 일치로 간주되기 위해 구문의 단어가 서로 얼마나 가까워야 하는지를 지정할 수 있습니다. 상호작용의 에이전트 측에서만 데이터를 보거나, 연락처 측에서만 데이터를 보거나, 양쪽 모두에서 데이터를 보도록 선택할 수 있습니다. 상호 작용의 한 면만 필터링하는 경우에도, 세부적으로 살펴보면서 대본 보기를 하면 두 면을 모두 볼 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 키워드 및 구문 - 에이전트: 에이전트 데이터만 표시합니다. 키워드 및 구문 - 클라이언트: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.) 데이터만 표시합니다. 키워드 및 구문: 에이전트와 클라이언트 데이터를 모두 표시합니다. 필터링하려는 키워드 또는 문구를 입력합니다. 첫 번째 드롭다운에서 다음 키워드 및 문구 옵션 중 하나를 선택합니다. 포함: 입력한 단어 또는 문구를 언급한 상호작용에 관한 데이터를 표시합니다. 한 번 이상 포함: 입력한 단어 또는 문구를 한 번 이상 언급한 상호작용에 관한 데이터를 표시합니다. 키워드 또는 문구 필터를 두 개 이상 사용한 경우 유용합니다. 포함 안 함: 입력한 단어를 언급하지 않은 상호작용에 관한 데이터를 표시합니다. 일치 드롭다운에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 정확하게 일치: 입력한 단어 또는 문구와 정확하게 일치하는 단어 또는 문구가 포함된 상호작용만 표시합니다. 대략: 입력한 단어 또는 문구의 변형을 포함하는 상호작용을 표시합니다. 예를 들어 활성화를 입력하면 활성화, 활성화하는, 활성, 활성화됨 등이 포함된 상호작용을 반환합니다. 문구를 입력한 경우 + 및 -를 사용하거나 정수를 입력하여 근접성을 구성할 수 있습니다. 여기에는 문구의 단어가 연속하지 않는 일치 항목이 포함됩니다. 구문 일치에는 최대 8개의 단어가 포함될 수 있습니다. 기본값은 0입니다. 예를 들어 근접성이 2인 매니저에게 말하다라는 문구는 한 매니저에게 말을 하다, 당신의 매니저와 말하다 등의 문구를 캡처합니다. 완료되면 추가를 클릭합니다. 이러한 단계를 반복하여 필터를 추가합니다. 이 필터를 두 개 이상 추가하면 단어 사이에 ?AND? 관계가 성립합니다. 즉, 필터에 추가하는 각 항목은 필터 결과로 표시되려면 상호작용에 포함되어야 합니다. 예를 들어, 굉장함이라는 단어에 대해 키워드 및 구문 - 에이전트 필터를 추가하고, 훌륭함에 대해 키워드 및 구문 - 클라이언트 필터를 추가하고, 두 참가자 중 한 명이 고맙습니다라고 말할 때를 위한 필터를 추가하는 경우, 이 경우 필터가 상호 작용을 찾으려면 이러한 모든 단어를 말해야 합니다.
카테고리	기존 카테고리 규칙에 따라 데이터를 필터링합니다. 상호작용의 에이전트 측에서만 데이터를 보거나, 연락처 측에서만 데이터를 보거나, 양쪽 모두에서 데이터를 보도록 선택할 수 있습니다. 상호 작용의 한 면만 필터링하는 경우에도, 세부적으로 살펴보면서 대본 보기를 하면 두 면을 모두 볼 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 카테고리 - 에이전트: 에이전트 데이터만 표시합니다. 카테고리 - 클라이언트: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.) 데이터만 표시합니다. 카테고리: 에이전트와 클라이언트 데이터를 모두 표시합니다. 드릴다운하여 필터링할 카테고리를 선택하세요. 선택된 카테고리는 파란색으로 표시됩니다. 이 필터를 두 개 이상 추가하면 단어 사이에 ?AND? 관계가 성립합니다. 즉, 필터에 추가하는 각 항목은 필터 결과로 표시되려면 상호작용에 포함되어야 합니다.
엔터티	포함하는 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.에 따라 데이터로부터 상호작용을 포함하거나 제외합니다. 일부 엔터티는 Interaction Analytics에 사전 구성되어 있습니다. 사용자 정의 엔터티를 만들려면 회사 프로필에서 엔터티를 구성해야 합니다. 키워드 및 문구를 기준으로 필터링하려면 해당 필터를 대신 사용합니다. 상호작용의 에이전트 측에서만 데이터를 보거나, 연락처 측에서만 데이터를 보거나, 양쪽 모두에서 데이터를 보도록 선택할 수 있습니다. 상호 작용의 한 면만 필터링하는 경우에도, 세부적으로 살펴보면서 대본 보기를 하면 두 면을 모두 볼 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 상담원: 상담원 데이터만 표시합니다. 클라이언트: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.) 데이터만 표시합니다. 둘 중 하나: 에이전트와 클라이언트 데이터를 모두 표시합니다. 엔터티 포함 또는 엔터티 제외를 선택할지 선택한 다음 포함하거나 제외할 엔터티를 선택합니다. 이 필터를 두 개 이상 추가하면 단어 사이에 ?AND? 관계가 성립합니다. 즉, 필터에 추가하는 각 항목은 필터 결과로 표시되려면 상호작용에 포함되어야 합니다.
감성	감정 대화 내용의 단어, 문구 및 맥락 분석을 통해 확인하는 인터랙션의 전반적인 분위기 또는 결과.으로 데이터를 필터링합니다. 상호작용의 에이전트 측에서만 데이터를 보거나, 연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다. 측에서만 데이터를 보거나, 양쪽 모두에서 데이터를 보도록 선택할 수 있습니다. 상호 작용의 한 면만 필터링하는 경우에도, 세부적으로 살펴보면서 대본 보기를 하면 두 면을 모두 볼 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 상담원: 상담원 데이터만 표시합니다. 클라이언트: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.) 데이터만 표시합니다. 둘 중 하나: 에이전트와 클라이언트 데이터를 모두 표시합니다. 다음 감정 유형 중 하나를 선택하세요. 전체감정: 전체 상호작용에 대한 감정. 시작 감정: 이것은 상호작용의 첫 400단어 또는 첫 30% 중 먼저 발생하는 시점에 의해 결정됩니다. 이는 고객이 전화하는 일반적인 이유를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 혼합된 감정은 시작 감정에 사용할 수 없습니다. 종료 감정: 종료될 때의 감정은 상호작용의 마지막 30%에 해당합니다. 혼합된 감정은 최종 감정에 사용할 수 없습니다. 감정 유형을 선택한 후 다음 감정 중 하나 이상을 선택하세요. 긍정적: 상호작용에서 긍정적인 신호의 수가 부정적인 또는 중립적인 신호의 수보다 많습니다. 부정적: 상호작용에서 부정적인 신호의 수가 긍정적이거나 중립적인 감정 신호의 수보다 많습니다. 부정적인 감정은 불만 부정적 감성과 다릅니다. 불만 신호는 고객이 단순히 무언가 부정적인 것에 대해 얘기하는 것이 아니라 화가 났다는 것을 나타냅니다. 과 다릅니다. 일부 문구는 부정적이면서 불만이 포함될 수 있습니다. 그러나 고객(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.)은 반드시 좌절하지 않고도 해결되기를 바라는 부정적인 문제에 대해 논의할 수 있습니다. 중립: 부정적이거나 긍정적인 신호가 없음. 회사 프로필에서 문구를 중립으로 설정한 경우에도 발생할 수 있습니다. 혼합: 상호작용에서 긍정적인 신호와 부정적인 신호의 수가 기본적으로 동일합니다. 감정을 선택하지 않는다면 기본값으로 모든 감정의 상호작용을 포함합니다. 이 필터를 두 개 이상 추가하면 단어 사이에 ?AND? 관계가 성립합니다. 즉, 필터에 추가하는 각 항목은 필터 결과로 표시되려면 상호작용에 포함되어야 합니다.
회사 프로필	회사 프로필 Interaction Analytics에서 사용자 지정 엔터티를 생성할 수 있는 페이지.에서 구성한 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 문구입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.를 필터링합니다. 제품과 같은 엔터티 유형으로 필터링하거나 스웨터와 같은 엔터티 유형 내에 엔터티를 포함하도록 드릴다운할 수 있습니다. 옵션은 회사 프로필에 추가한 엔터티 및 엔터티 유형에 따라 달라집니다. 상호작용의 에이전트 측에서만 데이터를 보거나, 연락처 측에서만 데이터를 보거나, 양쪽 모두에서 데이터를 보도록 선택할 수 있습니다. 상호 작용의 한 면만 필터링하는 경우에도, 세부적으로 살펴보면서 대본 보기를 하면 두 면을 모두 볼 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. 상담원: 상담원 데이터만 표시합니다. 클라이언트: 클라이언트(연락처 컨택 센터의 상담원, IVR 또는 Bot과 인터랙션하는 사람입니다.) 데이터만 표시합니다. 둘 중 하나: 에이전트와 클라이언트 데이터를 모두 표시합니다. 회사와 같은 단일 엔터티 유형 아래에 구성된 모든 엔터티를 포함하려면 엔터티 유형 이름 옆의 확인란을 선택합니다. 제거하려면 확인란의 선택을 취소합니다. 엔터티 유형에서 특정 엔터티만 선택하려면 방금 선택한 필터를 다시 클릭하고 포함하려는 각 엔터티 옆의 확인란을 선택합니다. 제거하려면 확인란의 선택을 취소합니다. 이 필터를 두 개 이상 추가하면 단어 사이에 ?AND? 관계가 성립합니다. 즉, 필터에 추가하는 각 항목은 필터 결과로 표시되려면 상호작용에 포함되어야 합니다.
메트릭	필터링하는 데 사용할 특정 메트릭 유형 옆의 확인란을 선택합니다. 원하는 메트릭의 확인란을 선택한 후 방금 추가한 필터를 클릭하여 지정된 데이터 필드에 대한 값을 선택합니다. 완료되면 오른쪽의 확인 표시를 클릭합니다. 예를 들어 상담원 이름을 메트릭으로 선택한 경우 필터링하려는 상담원의 이름을 입력하거나 선택해야 합니다. 사용 가능한 각 메트릭 유형에 대한 자세한 내용은 주요 용어 및 메트릭의 메트릭 항목을 참조하십시오.
고객 만족도	이 필터는 시스템에서 CXone Mpower AI 기능을 활성화한 경우에만 표시됩니다. 특정 CXone Mpower 메트릭 및 해당 메트릭에 대한 점수를 필터링합니다. 이러한 메트릭과 점수는 고객 만족을 달성하기 위한 노력을 보여주는 행동을 측정합니다. 검색에 포함하려는 고객 만족도 행동 옆의 확인란을 선택합니다. 그런 다음 보려는 메트릭에 대해 하나 이상의 점수 수준을 선택합니다. 점수 수준에는 약간 부정적, 중립, 약간 긍정적, 매우 긍정적이 포함됩니다.
판매 효율성	이 필터는 시스템에서 CXone Mpower AI 기능을 활성화한 경우에만 표시됩니다. 특정 CXone Mpower 메트릭 및 해당 메트릭에 대한 점수를 필터링합니다. 이러한 지표와 점수는 효과적인 판매를 위한 노력을 보여주는 행동을 측정합니다. 검색에 포함하려는 영업 효율성 행동 옆의 확인란을 선택합니다. 그런 다음 보려는 메트릭에 대해 하나 이상의 점수 수준을 선택합니다. 점수 수준에는 매우 부정적, 약간 부정적, 중립, 약간 긍정적, 매우 긍정적이 포함됩니다.
의도	CXone Mpower에서 배정된 인터랙션의 의도 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다.에 따라 필터링합니다. 이를 통해 컨택이 전달하고자 하는 내용 또는 달성하고자 하는 내용을 기준으로 목적별로 인터랙션을 볼 수 있습니다. 하나의 인터랙션에는 하나의 의도만 할당되지만, 한 번에 여러 의도로 필터링할 수 있습니다. 의도는 카테고리, 주제, 의도의 세 가지 수준으로 분류됩니다. 카테고리 옆의 상자를 선택하면 해당 카테고리에 포함된 주제와 의도에 따라서도 필터링됩니다. 의도는 주제별로 정리되고, 주제는 카테고리별로 정리됩니다. 특정 의도에 따라서만 필터링하려면 관련 카테고리와 주제의 드롭다운을 클릭하여 원하는 의도까지 드릴다운하십시오. 이는 음성 및 디지털 채널에서 지원됩니다. 지원되는 디지털 채널에는 모든 대화형 디지털 인터랙션이 포함되지만 소셜 미디어 게시물은 포함되지 않습니다. 또한 레거시 ACD 채팅 및 SMS 채널도 포함될 수 있습니다. 레거시 ACD 이메일 및 CXone Mpower 이메일은 지원되지 않습니다. 이 기능을 사용하려면 다음 라이선스 중 하나 또는 라이선스 조합이 있어야 합니다. Analytics Advanced Analytics Premium Analytics Essential 및 AutoSummary 모든 질문은 계정 대표자에게 문의하십시오.
결과	인터랙션의 결과 음성(처분) 또는 디지털(상태) 인터랙션이 끝날 때 상담원이나 시스템이 배정한 결과입니다.에 따라 필터링합니다. 예를 들어 결과에는 결제 완료, 송금 또는 에스컬레이션이 포함될 수 있습니다. 인터랙션에는 최대 12개의 결과가 있을 수 있습니다. 필터링하려는 결과 옆에 있는 상자를 선택합니다. 이는 음성 및 디지털 채널에서 지원됩니다. 지원되는 디지털 채널에는 모든 대화형 디지털 인터랙션이 포함되지만 소셜 미디어 게시물은 포함되지 않습니다. 또한 레거시 ACD 채팅 및 SMS 채널도 포함될 수 있습니다. 레거시 ACD 이메일 및 CXone Mpower 이메일은 지원되지 않습니다. 이 기능을 사용하려면 다음 라이선스 중 하나 또는 라이선스 조합이 있어야 합니다. Analytics Advanced Analytics Premium Analytics Essential 및 AutoSummary 모든 질문은 계정 대표자에게 문의하십시오.
작업	인터랙션 중에 발생한 작업을 기준으로 필터링합니다. 예를 들어 결제 처리, 계정 정보 제공 또는 계정 불러오기 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 상호작용은 최대 8개의 동작을 가질 수 있습니다. 필터링하려는 결과 옆에 있는 상자를 선택합니다. 이는 음성 및 디지털 채널에서 지원됩니다. 지원되는 디지털 채널에는 모든 대화형 디지털 인터랙션이 포함되지만 소셜 미디어 게시물은 포함되지 않습니다. 또한 레거시 ACD 채팅 및 SMS 채널도 포함될 수 있습니다. 레거시 ACD 이메일 및 CXone Mpower 이메일은 지원되지 않습니다. 이 기능을 사용하려면 다음 라이선스 중 하나 또는 라이선스 조합이 있어야 합니다. Analytics Advanced Analytics Premium Analytics Essential 및 AutoSummary 모든 질문은 계정 대표자에게 문의하십시오.

데이터 계층을 사용한 필터링

데이터 계층 패널에서 하나 이상의 메트릭을 이용해 데이터세트에서 주제를 필터링할 수 있습니다. 메트릭 슬라이더로 더욱 구체적인 메트릭 결과에 초점을 맞출 수 있습니다. 데이터 계층 패널을 조정하는 대로 맵에 표시된 데이터와 통계 패널이 바뀝니다. 맵의 처음 보기는 통화량 메트릭으로 설정된다는 점에 유의하세요.

Clarissa Dalloway는 Classics사의 컨택 센터 관리자입니다. 고객 만족도와 고객이 상담원과 통화한 시간 사이에 연관성이 있는지 확인하려고 합니다. 관리자는 AutoDiscovery에서 데이터 계층 패널을 열고 감정 메트릭을 선택합니다. 부정적인 감정 결과만 확인할 수 있도록 메트릭 슬라이더를 오른쪽으로 움직입니다. 다음으로 크기 드롭다운에서 기간을 선택합니다. 맵의 원 색상이 주황색 및 빨간색이며 부정적인 감정과 연결된 주제를 나타냅니다. 원의 크기는 통화 지속 시간을 보여줍니다. 원이 클수록 통화 길이가 깁니다. 이제 관리자는 더 자세히 확인하기 위해 특정 주제 및 상호작용을 살펴볼 수 있습니다.

앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.분석.
자동 검색을 클릭합니다.
아이콘을 클릭해 데이터 계층 패널을 엽니다.

사용하려는 메트릭을 하나 이상 선택합니다. 주제는 메트릭 색상의 그라데이션으로 맵에 나타납니다. 메트릭 슬라이더를 이용하여 각 메트릭 유형에서 더 구체적인 결과를 중점적으로 볼 수 있습니다. 슬라이더를 이동하여 맵과 통계 패널에서 주제를 필터링합니다. 필터에 맞지 않는 주제가 맵의 배경으로 이동합니다.

이 단계의 필드에 대해 자세히 알아보기

메트릭	설명
통화량	선택한 주제 또는 구문을 사용하는 총통화 수입니다. 통계 패널에는 선택한 기간의 통화량 데이터가 있는 그래프가 표시됩니다. 그래프의 포인트를 클릭하여 하루 통화량을 볼 수 있습니다. 통화량은 맵에 밝은 파란색부터 어두운 파란색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 파란색 음영이 짙을수록 해당 주제에 대해 통화량이 많습니다.
기간	상담원과 고객 간의 통화 길이입니다. 상담원이 처리하거나 해결하기 어려워할 수도 있는 특정 문제를 강조할 수 있습니다. 기간은 맵에 밝은 회색부터 어두운 회색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 회색 음영이 짙을수록 통화 기간이 깁니다.
이상 현상	메트릭 중 하나에 비정상적인 트랜드가 있는 경우입니다. 데이터에 예상치 않은 변경이나 급증이 나타났을 수 있습니다. 문제를 파악하고 해결하는 데 유용합니다. 예외는 맵에 밝은 보라색부터 어두운 보라색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 보라색 음영이 짙을수록 예외 점수가 더 높습니다.
묵음	고객과 상담원 사이에 대화가 없는 묵음 기간입니다. 상담원이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있거나 진행하는 방법을 확실히 알지 못함을 나타낼 수 있습니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 무음 비율이 낮다는 것을 나타냅니다. 빨간색은 무음 비율이 높다는 것을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 무음 비율이 중간 정도임을 나타냅니다.
크로스 토크	고객과 상담원 모두가 동시에 말하는 기간입니다. 혼선은 고객과 상담원 사이의 갈등을 나타내거나 고객 컨택 에티켓에 관한 회사 정책의 불이행을 의미할 수 있습니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 혼선 기간이 짧은 부분을 나타냅니다. 빨간색은 긴 혼선 기간을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 혼선의 양이 중간 정도임을 나타냅니다.
고객 %	통화 중 고객이 말하고 있는 시간의 비율입니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 고객이 통화에서 작은 비율로 말했음을 나타냅니다. 빨간색은 고객이 통화 중 더 많이 말했음을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 고객이 통화 중 중간 정도 비율로 말했음을 나타냅니다.
감성	전체 통화에 대한 고객 만족 및 감정을 측정합니다. 감정은 AI 및 기술을 학습한 기계를 사용하여 측정됩니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 긍정적인 감정을 나타냅니다. 빨간색은 부정적인 감정을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 감정이 중립이거나 혼합임을 나타냅니다.
음수 %	감정이 특정 임계값보다 낮은 통화 비율을 측정합니다. 이 임계값은 고객 만족도와 부정적인 감정 간의 차이를 나타냅니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 부정적인 감정이 낮음을 나타냅니다. 빨간색은 부정적인 감정이 높음을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 부정적인 감정이 중간 정도임을 나타냅니다.

메트릭 하나에만 중점을 두려면 크기 드롭다운을 클릭하고 동일 색상을 선택합니다. 원의 크기와 색상은 모두 선택한 메트릭과 관련됩니다.
한번에 하나 이상의 메트릭에 중점을 두려면 크기 드롭다운을 클릭하고 맵에 원의 크기를 표시하려는 메트릭을 선택합니다. 맵에 나타난 원 색상은 메트릭 슬라이더에서 선택한 사항을 반영합니다. 원의 크기는 드롭다운에서 선택한 메트릭의 우세율을 나타냅니다.

더 조사하려는 주제를 식별하여 클릭으로 해당 주제에 대한 모든 상호작용을 검색하여 확인합니다.

데이터 계층 패널에서 모두 표시를 클릭하여 맵을 초기화할 수 있습니다.

통계 패널을 이용해 필터링

통계 패널에는 데이터세트 내 모든 주제와 구문이 나열됩니다. 검색창이나 메트릭별 필터를 사용해 특정한 주제 또는 구문으로 검색할 수 있습니다.

앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.분석.
AutoDiscovery(으)로 이동합니다.
왼쪽의 화살표를 클릭해 통계 패널을 엽니다.
주제 또는 구문을 보려면 주제 드롭다운을 클릭합니다. 왼쪽의 화살표를 클릭해 알파벳순으로 목록을 정렬할 수 있습니다.

드롭다운에서 메트릭을 선택합니다. 왼쪽의 화살표를 클릭하여 오름차순 또는 내림차순으로 목록을 정렬할 수 있습니다.

이 단계의 필드에 대해 자세히 알아보기

메트릭	설명
통화량	선택한 주제 또는 구문을 사용하는 총통화 수입니다. 통계 패널에는 선택한 기간의 통화량 데이터가 있는 그래프가 표시됩니다. 그래프의 포인트를 클릭하여 하루 통화량을 볼 수 있습니다. 통화량은 맵에 밝은 파란색부터 어두운 파란색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 파란색 음영이 짙을수록 해당 주제에 대해 통화량이 많습니다.
기간	상담원과 고객 간의 통화 길이입니다. 상담원이 처리하거나 해결하기 어려워할 수도 있는 특정 문제를 강조할 수 있습니다. 기간은 맵에 밝은 회색부터 어두운 회색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 회색 음영이 짙을수록 통화 기간이 깁니다.
이상 현상	메트릭 중 하나에 비정상적인 트랜드가 있는 경우입니다. 데이터에 예상치 않은 변경이나 급증이 나타났을 수 있습니다. 문제를 파악하고 해결하는 데 유용합니다. 예외는 맵에 밝은 보라색부터 어두운 보라색까지의 범위가 있는 원으로 표시됩니다. 보라색 음영이 짙을수록 예외 점수가 더 높습니다.
묵음	고객과 상담원 사이에 대화가 없는 묵음 기간입니다. 상담원이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있거나 진행하는 방법을 확실히 알지 못함을 나타낼 수 있습니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 무음 비율이 낮다는 것을 나타냅니다. 빨간색은 무음 비율이 높다는 것을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 무음 비율이 중간 정도임을 나타냅니다.
크로스 토크	고객과 상담원 모두가 동시에 말하는 기간입니다. 혼선은 고객과 상담원 사이의 갈등을 나타내거나 고객 컨택 에티켓에 관한 회사 정책의 불이행을 의미할 수 있습니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 혼선 기간이 짧은 부분을 나타냅니다. 빨간색은 긴 혼선 기간을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 혼선의 양이 중간 정도임을 나타냅니다.
고객 %	통화 중 고객이 말하고 있는 시간의 비율입니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 고객이 통화에서 작은 비율로 말했음을 나타냅니다. 빨간색은 고객이 통화 중 더 많이 말했음을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 고객이 통화 중 중간 정도 비율로 말했음을 나타냅니다.
감성	전체 통화에 대한 고객 만족 및 감정을 측정합니다. 감정은 AI 및 기술을 학습한 기계를 사용하여 측정됩니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 긍정적인 감정을 나타냅니다. 빨간색은 부정적인 감정을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 감정이 중립이거나 혼합임을 나타냅니다.
음수 %	감정이 특정 임계값보다 낮은 통화 비율을 측정합니다. 이 임계값은 고객 만족도와 부정적인 감정 간의 차이를 나타냅니다. 맵의 원은 초록색, 노란색, 주황색, 빨간색 그라데이션 음영으로 나타납니다. 어두운 초록색은 부정적인 감정이 낮음을 나타냅니다. 빨간색은 부정적인 감정이 높음을 나타냅니다. 그 사이에 있는 색은 부정적인 감정이 중간 정도임을 나타냅니다.

특정한 주제 또는 구문을 중점적으로 살펴보려면 검색창에 입력하거나 통계 패널 목록에서 하나를 선택합니다. 선택한 주제 또는 구문에 따라 각 메트릭에 대한 분석이 표시됩니다.

이미지 뷰
주제 내 모든 구문을 확인하려면 아이콘을 클릭합니다.
확인할 구문을 클릭합니다. 맵이 확대되며 패널에 구문에 대한 통계가 표시됩니다.

더 조사하려는 주제를 식별하여 클릭으로 해당 주제에 대한 모든 상호작용을 검색하여 확인합니다.

이상 현상과 추세 조사

AutoDiscovery은(는) 데이터세트에서 예외적으로 발생한 상황을 식별합니다. 예외는 시간에 따른 추세 변화를 보여줍니다. 주의해야 할 수 있는 주제 및 구문을 강조합니다.

Classics Inc는 고객에게 새 멤버십 보상 프로그램을 제공하고 있습니다. Classics사 웹 사이트에 있는 멤버십 관련 세부 정보가 명확하지 않아서, 관련해 받는 전화량이 늘었습니다. AutoDiscovery에 표시된 예외는 보상 프로그램과 관련된 일반적인 주제 및 구문을 보여줍니다. 이러한 주제 및 구문을 분석하면 Classics사가 웹 사이트에서 정보를 더 잘 제공하고 고객 만족도를 개선할 방식을 파악하는 데 도움이 됩니다.

통계 패널을 통한 예외 파악

통계 패널을 엽니다.
드롭다운에서 주제 또는 구문을 선택합니다.
메트릭 드롭다운에서 예외를 선택합니다.
가장 높은 예외 점수부터 가장 낮은 점수까지 내림차순으로 목록을 정렬합니다.
주제 또는 구문을 선택하여 통계와 추세 그래프를 확인합니다.
마우스를 그래프 위로 이동하여 최대치와 관련된 세부 사항을 확인합니다.
주제를 선택한 경우 더 검색하여 같은 방식으로 해당 주제의 구문에 같은 초점을 맞춥니다.

데이터 계층을 통한 예외 파악

데이터 계층 패널을 엽니다.
예외 메트릭을 선택합니다.
메트릭 슬라이더를 오른쪽으로 움직여 예외가 높은 영역을 중점적으로 확인합니다.
예외와 관련된 결과만 보려면 크기 드롭다운을 클릭하고 동일 색상을 선택합니다.
예외에 기여하는 다른 요소를 파악하려면, 다른 메트릭을 선택합니다.
주제에서 특정 주제 또는 구문을 선택하여 초점을 맞춥니다.

상호작용 보기

초점을 맞추려는 주제 또는 구문을 찾은 다음에는 아이콘을 클릭해 개별 상호작용을 볼 수 있습니다.

상호작용을 열고 수행할 수 있는 사항:

열을 오름차순이나 내림차순으로 정렬합니다.
상호작용을 선택하여 해당되는 대화 내용을 확인하고 통화를 청취합니다. 키워드가 대화 내용에 강조 표시됩니다.
데이터를 CSV 파일로 내보냅니다.

카테고리에 구문 추가

AutoDiscovery을(를) 이용하면 새로 생성하고 싶은 카테고리 Interaction Analytics이(가) 구문 분석된 통화 대화 내용 데이터에 사용하는 데이터 그룹. 트렌드를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또는 기존 카테고리에 추가하려는 구문을 구분할 수 있습니다.

AutoDiscovery에서 카테고리에 추가하고 싶은 주제나 구문을 선택한 다음 아이콘을 클릭합니다.
위치 선택 창에서 카테고리 목록을 확장하고 새 카테고리를 생성할 폴더를 선택하거나, 기존 카테고리를 선택하여 구문을 추가한 다음 카테고리로 저장을 클릭합니다.
규칙 편집기를 사용하여 카테고리 규칙 대화 내용이 특정 카테고리에 속하는지 여부를 결정하는 데 사용되는 기준. 규칙은 대화 내용에 포함되거나 제외되어야 하는 일련의 키워드 또는 문구를 포함합니다.을 원하는 대로 변경하세요. 이렇게 하면 상담원, 클라이언트, 둘 모두에 규칙을 적용하는 등 규칙 적용 대상을 선택할 수 있습니다. 키워드, 구문, 감정, 메트릭, 회사 프로필 Interaction Analytics에서 사용자 지정 엔터티를 생성할 수 있는 페이지. 엔터티 또는 기타 요소를 카테고리에 추가하여 기존 규칙 세트를 수정할 수도 있습니다.

카테고리 편집기 내용을 업데이트한다면 작업 영역에서 미리 보여졌던 내용과 데이터세트는 다릅니다.

변경한 후에는 규칙 편집기 창의 맨 위에 있는 링크를 사용해 AutoDiscovery로 돌아갈 수 있습니다.

검색 저장

드롭다운에서 저장된 검색을 선택하여 검색 결과를 다시 볼 수도 있습니다. 그러면 동일한 검색 설정을 여러 번 구성하지 않아도 됩니다. 검색 내용을 공개 또는 비공개로 저장할 수 있습니다. 공개 검색은 다른 사용자가 보고 적용할 수 있습니다. 비공개 검색은 해당 검색을 만든 사용자만 보고 사용할 수 있습니다. AutoDiscovery에서는 드롭다운에서 적용된 날짜 범위 또는 필터 설정만 저장할 수 있습니다. 저장된 검색에는 AutoDiscovery에 대한 필터나 설정이 포함되어 있지 않습니다.

검색에 대해 일관된 명명 규칙을 개발하는 것이 좋습니다. 그러면 적용하려는 검색을 빠르게 식별할 수 있습니다. 새롭게 저장된 검색마다 고유한 색상을 선택하면 구분하기가 더 쉬워집니다.

앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.분석.
AutoDiscovery(으)로 이동합니다.
검색을 저장하려면 보려는 데이터에 대한 검색 설정 및 필터를 구성하고 검색을 입력합니다.
작업이 끝나면 오른쪽 상단에 있는 저장 아이콘을 클릭하세요.
신규 검색 필드에 검색 이름을 입력합니다. 저장된 검색 이름에는 [ ] { } < > 문자를 사용할 수 없습니다.
검색에 다른 색상을 선택하려면 새 검색 필드에서 색상이 지정된 상자를 클릭하고 다른 색상을 선택하세요.
검색 설정 및 필터에 대한 설명을 입력합니다.
검색 결과를 다른 사용자에게 공개하려면 공개를 활성화하세요. 저장된 검색은 기본적으로 비공개입니다.
다른 이름으로 저장을 클릭합니다. 이제 나중에 드롭다운에서 동일한 검색 기준을 선택할 수 있습니다.

오른쪽 위에서 옵션 자세히 표시 3개의 세로 점 아이콘 > 저장된 검색을 클릭하여 세부 정보를 보고 저장된 검색을 복사 및 삭제할 수 있습니다. 다른 사용자가 만든 저장된 검색은 삭제할 수 없습니다.

AutoDiscovery 데이터 CSV로 내보내기

오른쪽 상단 모서리에 있는 옵션 을 클릭합니다.
내보내기 를 클릭합니다.