데이터세트
데이터 세트는 분석을 위해 기록되고 구문 분석된 데이터를 분석하고 부분으로 나누는 프로세스. 컨택 센터의 상호작용의 세트입니다. 이러한 상호작용에는 음성 통화, 이메일, 채팅, 지원되는 디지털 채널 또는 이들의 조합이 포함됩니다. 음성 통화에는 볼 수 있는 서면 대화 내용이 포함됩니다. 데이터세트는 특정 기간에 걸쳐 있으며 적용하는 모든 필터 기준과 일치합니다.
필터 기준은 입력한 자격의 일부 또는 전부를 충족하는 상호작용을 포함하거나 제외하는 옵션을 제공합니다. 예를 들어 키워드 Collins를 언급하지만 Longbourn이라는 키워드를 제외하는 지난 90일에 걸친 상호작용 데이터세트를 생성할 수 있습니다.
데이터세트를 다룰 때는 간단할수록 좋습니다. 특정 기준을 충족하는 인터랙션만 포함하도록 데이터세트를 필터링할 수 있지만, 대신 작업 영역 수준에서 필터를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 다양한 언어나 각 고객 또는 계정에 대해 별도의 데이터세트를 생성할 수도 있습니다. 하지만 너무 많은 데이터세트나 필터링이 심한 데이터세트를 만드는 것은 권장되지 않습니다. 이를 통해 IA에서 데이터를 관리하는 것이 덜 복잡해지고 잠재적으로 귀중한 데이터와의 인터랙션이 배제되는 것을 방지할 수 있습니다.
Clarissa Dalloway는 Classics Inc.의 관리자입니다. Classics는 영어, 스페인어, 프랑스어를 사용하는 다양한 지역의 고객을 보유하고 있습니다. Clarissa는 이러한 각 언어의 인터랙션을 위해 세 개의 개별 데이터세트를 생성합니다. 그녀는 각 데이터세트에 명확하고 고유한 이름을 생성하고 각 데이터세트에 지난 90일이라는 데이터세트 기간을 설정합니다. 그녀는 각 데이터세트에 대해 원하는 채널을 구성하고 저장을 클릭합니다. 그녀는 데이터세트를 필터링하기 위해 기준을 추가하지 않기로 결정했기 때문에 지정된 언어의 모든 인터랙션이 포함되었습니다. 이와 같이 그녀는 작업 영역과 위젯 필터를 사용하여 해당 인터랙션에서 데이터를 정렬할 수 있습니다.
데이터 세트에 대한 주요 정보
- 음성 데이터는 통화가 텍스트로 변환되는 즉시 사용할 수 있습니다. 당시 통화 길이와 통화량에 따라 일반적으로 통화 종료 후 3~5시간이 소요됩니다. 통화량이 적으면 한 시간 이내에 데이터를 사용할 수 있습니다. 단, 통화량이 많을 경우 몇 시간이 소요될 수 있습니다.
- 이메일, 채팅, 디지털 상호작용은 상호작용이 끝난 직후부터 사용할 수 있습니다.
- 테넌트 고급 조직 그룹화는 CXone 환경을 위해 기술 지원, 청구 및 글로벌 설정을 관리하는 데 사용됩니다.당 최대 15개의 데이터세트가 지원됩니다.
- 데이터 세트를 생성한 다음에는 이름을 바꿀 수 없습니다. 데이터세트 이름에는 특수 문자를 사용할 수 없습니다. 그러므로 데이터 세트의 명명 규칙을 미리 신중하게 계획하는 것이 중요합니다. 각 데이터 세트에 포함된 데이터를 빠르고 쉽게 구분할 수 있어야 합니다. 데이터 세트를 생성한 사람을 한 눈에 파악할 수 있다면 마찬가지로 유용합니다. 일부 사용자는 데이터세트 항목 또는 분석 중인 팀의 이름 뒤에 생성자 이니셜이 유용한 명명 규칙이라는 것을 알게 됩니다. 이전 예에서 Maria는 Fables Mentions MB라는 이름의 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
- 귀하의 회사가 여러 언어에 대한 Interaction Analytics을 사용하는 경우 다른 언어에 대한 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 둘 이상의 언어로 된 상호작용을 포함하는 하나의 데이터 세트는 생성할 수 없습니다.
- 상호작용이 포함하거나 포함하지 않는 키워드, 구문 일정한 순서로 함께 사용될 때 특별한 의미를 갖는 단어의 조합(예: "취소하고 싶다" 등)., 엔터티 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 구문입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다.를 기반으로 데이터세트에 포함된 데이터를 필터링할 수 있습니다. 포함할 채널과 다룰 기간을 선택할 수 있습니다. 감정 대화 내용의 단어, 구문 및 맥락 분석을 통해 확인하는 인터랙션의 전반적인 분위기 또는 결과., 불만 고객 불만을 파악하기 위한 신호를 찾습니다. 신호에 포함되는 단어와 어구의 예로는 "화가 나는군요” 등을 들 수 있습니다. 불만은 부정적인 감성과 동일하지 않습니다. 불만 신호는 고객이 단순히 무언가 부정적인 것에 대해 얘기하는 것이 아니라 화가 났다는 것을 나타냅니다. 또는 해결을 기준으로 상호작용을 포함하거나 제외할 수 있습니다. 특정 팀, 스킬 또는 상담원 이름과 같은 메트릭 태그로 필터링할 수도 있습니다. 필터 기준에 추가할 수 있는 최대 메트릭 태그 수는 50개입니다.
- 데이터세트를 생성할 때 데이터세트 페이지에서 바로 작업 영역 템플릿 재사용 가능한 템플릿으로 그룹화된 여러 작업 영역.을 적용할 수 있습니다.