인력 배정 계획 예측

일반 예측

예측은 CXone WFM에서 최적의 인력 배정 계획을 수립하기 위해 사용할 수 있는 도구입니다. 이 도구를 사용하면, 일정을 작성하기 위해 특정 시간이나 날짜에 필요한 가용 상담원의 수 또는 필요한 스킬을 파악하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

필요에 따라 인바운드 및 아웃바운드 통화에 대한 예측 및 인력 투입 계획이 생성됩니다.

먼저 컨택 센터의 과거 데이터를 검토합니다. 이를 기반으로 예측은 예상되는 상호작용의 통화량과 평균 처리 시간(AHT)을 예측합니다. 그런 다음 센터에서 이를 실행할 방식을 정의합니다. 예를 들어, 각 통화에 대해 30초가 아닌 10초 이내에 응답하거나 걸도록 결정합니다. 평균 응답 속도닫힘 상담원과 대화하는 옵션을 선택한 후 상담원이 인터랙션에 응답하는 데 걸린 평균 시간입니다를 낮추거나 전화걸기 횟수를 늘리려면 더 많은 상담원을 배치해야 합니다. 마지막 단계는 인력 배정 매개변수와 예측 데이터를 기반으로 인력 배정 계획을 생성하는 것입니다.

정확한 예측 결과를 위해서는 최소 3개월의 과거 데이터가 필요합니다.

가져온 예측 데이터로 새 예측 작업을 만들 수도 있습니다.

예측 단계 바로 가기:

다음 비디오에서 예측에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

  • 예측 개요 튜토리얼: 예측을 사용하여 직원 배치 계획을 수립하는 방법을 알아보십시오.
  • 예측 모델 개요: CXone WFM 내에서 예측을 생성하기 위해 사용되는 모델을 알아보십시오. CXone WFM의 예측 데이터 생성 방법과 알고리즘에 대해 보다 깊게 이해할 수 있습니다.
  • 예측 모델 선택: 예측 작업(CXone WFM 고급 라이선스를 가진 사용자 대상)을 만들 때 예측 모델을 선택하는 방법에 대해 알아보십시오.
  • 예측 데이터 가져오기: CSV 파일을 사용하여 예측 데이터를 CXone CXone WFM(으)로 가져오는 방법에 대해 알아보십시오.

새 인력 배정 예측 생성 방법:

  1. 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.CXone WFM.

  2. 예측 > 예측 생성으로 이동합니다.

  3. 예측 생성을 클릭합니다.

  4. 예측 매개변수를 정의합니다(예측의 1단계). 예를 들어 다음 주 또는 최대 1년 동안의 예측 및 인력 배정 계획을 생성할 수 있습니다.

    1. 작업 이름을 입력하고 선택 항목인 설명을 입력합니다.

      이러한 세부 정보는 예측 목록 생성하기에 표시됩니다.

    2. 데이터를 볼 시간대를 선택합니다.

    3. 예측을 계산하는 예측 모델을(를) 선택합니다. 이 필터는 CXone WFM 고급 라이선스가 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.

    4. 예측 기간을 정의합니다.

      • 기간: 예측을 만들기를 원하는 기간을 선택합니다. 드롭다운에서 예측 기간을 선택하고 시작할 시작 시점을 정의합니다. 종료 날짜는 예측 시간 선택을 기반으로 자동으로 설정됩니다.

        예를 들어 기간 드롭다운에서 1년을 선택하고 시작 날짜로는 2019년 1월 1일을 선택합니다. 종료 날짜는 자동으로 2020년 1월 1일입니다.

      • 예측 시간 증분: 예측 및 인력 배정 계획에 선택한 증분 기준의 데이터가 표시됩니다.

        정의된 시간 증분으로 예측 프로필을 사용하는 경우 이 설정은 회색으로 표시됩니다.

    5. 과거 데이터 시간 기간을 정의합니다.

      • 기간: 예측이 사용해야 할 과거 데이터의 개월 수를 선택하고 종료 날짜를 정의합니다. 이를 기준으로 시작 날짜가 자동으로 설정됩니다.

        정확한 예측을 생성하려면 최소 13주간의 과거 데이터를 사용하도록 권장합니다.

      • 기간 세부 패턴: 더 강조 표시할 최근의 주 수를 선택합니다. 선택된 최근 주에 대해 더욱 정확하게 예측됩니다. 운영 패턴을 보여주기에는 일반적으로 최근 2개월이 충분하기 때문에, 기본값은 8주입니다.

        다음 값을 정의한다고 가정해 보겠습니다.

        • 과거 기간: 2020년 1월 1일—12월 31일

        • 기간 세부 패턴: 8

        즉, 예측에 2020년도 전체의 과거 데이터를 사용한다는 의미입니다. 그러나 세부 패턴을 8로 정의했기 때문에 12월과 11월의 데이터가 집중적으로 처리됩니다.

      CXone ACD의 과거 데이터는 정확한 예측을 생성하기 위해 TTI(실제 간격) 패러다임에 따라 평가됩니다.

      TTI(실제 간격) 패러다임에 관해 더 자세히 알아보십시오.

    인력 배정 매개변수에서 다음 중 하나를 선택합니다.

    • 모든 예측 스킬에 대한 글로벌 매개변수 설정(글로벌)

    • 프로필에 정의된 스킬에 대한 인력 배정 매개변수 설정(프로필에 정의)

    스킬 세트와 예측 날짜 범위 또는 예측 작업이 이미 존재하는 프로필과 예측 날짜 범위를 선택하면 경고 메시지가 표시됩니다. 계속해서 예측 작업을 만들 수 있습니다. 이 메시지는 반복적인 예측 작업 생성을 방지하는 데 도움이 됩니다.

    여기에서 예측할 스킬닫힘 직원의 전문 분야입니다. 스킬은 특정 언어에 대한 유창함이나 영업 또는 기술 지원과 같은 비즈니스 기술이 될 수 있습니다.을 선택합니다.

    • 프로필에 정의: 드롭다운 목록에서 예측 프로필을 선택합니다.

      프로필에는 스킬 및 구성된 KPI가 포함됩니다. 이 옵션을 선택하면 예측의 4단계(인력 배정 매개변수)에서 시간을 절약할 수 있습니다.

  5. 과거 데이터 검색을 클릭합니다.

    데이터 검색 프로세스는 시간이 걸릴 수 있습니다. 기다리는 동안 다른 곳으로 이동할 수 있습니다. 예측 생성 페이지에는 예측 작업 상태가 요청된 데이터 검색 중으로 표시됩니다. 계속 진행할 준비가 되면 클릭합니다.

  6. 과거 데이터를 검토합니다(예측의 2단계). 여기에서 센터의 과거 상호작용에 대한 통화량닫힘 일반적으로 정의된 시간 내에 디지털 게시물 및 댓글을 포함한 총 인터랙션 횟수입니다 및 평균 처리 시간닫힘 상담원이 인터랙션을 처리하는 데 소요한 평균 시간입니다(AHT) 등을 검토합니다.

    아웃바운드의 경우, ACD에서 총계가 수신됩니다. 여기에는 RPC 처리 시간, RPC 연락처, WPC 처리 시간 및 WPC 컨택 매개변수가 포함됩니다. 예측은 아웃바운드 또는 다이얼러의 경우 모든 통화 및 다이얼에 대해 생성되며, RPC 또는 WPC인지 여부는 중요하지 않습니다.

    이 단계에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

    • 통화량 및 AHT 그래프 사이에 전환.

    • 다른 시간 간격으로 데이터를 살펴봅니다. 특정한 날짜를 보려면 그래프에서 날짜를 클릭하십시오.

    • 데이터를 CSV 파일로 내보내기: 옵션작업 아이콘 이미지을 클릭하고 CSV로 내보내기를 선택합니다.

      CSV 내보내기 창에서 CSV의 이름을 지정하고 내보내려는 스킬을 선택합니다. 내보내기당 최대 50개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      내보내려는 데이터의 날짜 범위를 선택합니다. 범위의 끝은 자동입니다.

      데이터의 범위는 다음 조건 중 하나에 따라 종료됩니다.

      • 선택된 스킬에 대한 데이터의 마지막 날입니다. 범위가 1월 1일에 시작하고 3월 이후에는 날짜가 없는 경우에는 범위가 3월 31일에 종료됩니다.

      • 최대 6개월 앞까지 설정 가능합니다. 범위가 1월 1일에 시작하고 2년간 날짜가 있는 경우, 범위는 12월 31일에 종료됩니다.

      • CSV 크기가 45MB에 도달할 때입니다. 50개의 스킬을 선택했고 범위가 1월 1일에 시작합니다. 시스템에 3월 31일 이후 데이터가 포함되는 경우 파일은 45MB를 초과합니다. 이 경우 범위는 3월 31에 종료됩니다.

      다음 조건 중 하나가 충족되면 종료 날짜가 자동으로 표시됩니다.

    • 그래프에 표시된 데이터를 필터링할 수 있습니다. 그래프에서는 각 스킬의 색상이 일정하지만, 선의 형태(굵은 선 및 점선 등)가 변경될 수 있습니다.

      그래프에 스킬 표시 드롭다운에서 다음을 기준으로 볼 수 있습니다.

      • 총 분량(분량별로 보는 경우): 모든 스킬의 상호작용을 그래프에서 한 줄로 결합합니다.

      • 모두(AHT별로 보는 경우): 모든 스킬의 평균 처리 시간을 그래프의 한 줄로 표시합니다.

      • 연기 가능 및 실시간: 그래프에 표시하기를 원하는 스킬을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      • 실시간: 그래프에 표시하기를 원하는 실시간 기술을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      • 연기 가능: 그래프에 표시하기를 원하는 연기 가능한 스킬을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

    • 부정확한 데이터가 있는지 확인합니다. 이 경우 인력 배정 계획에 영향을 주어 계획이 정확하지 않을 수 있습니다. 부정확한 데이터를 처리하려면 예측 문제 해결을(를) 참조하십시오.

  7. 예측 생성을 클릭합니다.

    예측을 생성하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 예측 생성 페이지에서 예측 작업 상태가 예측 준비됨으로 변경되면 이 페이지를 종료하고 돌아갈 수 있습니다.

  8. 예측 데이터를 검토합니다(예측의 3단계). 여기에서 센터에서 수신할 예측된 통화량 및 AHT 등을 검토하고 편집합니다. 참고로 인력 배치 계획을 생성한 이후에는 예측 데이터가 변경될 수 있습니다.

    이 단계에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

    • 통화량 및 AHT 그래프 사이에 전환.

    • 다른 시간 간격으로 데이터를 살펴봅니다. 특정한 날짜를 보려면 그래프에서 날짜를 클릭하십시오.

    • 데이터를 CSV 파일로 내보내기: 옵션작업 아이콘 이미지을 클릭하고 CSV로 내보내기를 선택합니다.

      CSV 내보내기 창에서 CSV의 이름을 지정하고 내보내려는 스킬을 선택합니다. 내보내기당 최대 50개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      내보내려는 데이터의 날짜 범위를 선택합니다. 범위의 끝은 자동입니다.

      데이터의 범위는 다음 조건 중 하나에 따라 종료됩니다.

      • 선택된 스킬에 대한 데이터의 마지막 날입니다. 범위가 1월 1일에 시작하고 3월 이후에는 날짜가 없는 경우에는 범위가 3월 31일에 종료됩니다.

      • 최대 6개월 앞까지 설정 가능합니다. 범위가 1월 1일에 시작하고 2년간 날짜가 있는 경우, 범위는 12월 31일에 종료됩니다.

      • CSV 크기가 45MB에 도달할 때입니다. 50개의 스킬을 선택했고 범위가 1월 1일에 시작합니다. 시스템에 3월 31일 이후 데이터가 포함되는 경우 파일은 45MB를 초과합니다. 이 경우 범위는 3월 31에 종료됩니다.

      다음 조건 중 하나가 충족되면 종료 날짜가 자동으로 표시됩니다.

    • 그래프에 표시된 데이터를 필터링할 수 있습니다. 그래프에서는 각 스킬의 색상이 일정하지만, 선의 형태(굵은 선 및 점선 등)가 변경될 수 있습니다.

      그래프에 스킬 표시 드롭다운에서 다음을 기준으로 볼 수 있습니다.

      • 총 분량(분량별로 보는 경우): 모든 스킬의 상호작용을 그래프에서 한 줄로 결합합니다.

      • 모두(AHT별로 보는 경우): 모든 스킬의 평균 처리 시간을 그래프의 한 줄로 표시합니다.

      • 연기 가능 및 실시간: 그래프에 표시하기를 원하는 스킬을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      • 실시간: 그래프에 표시하기를 원하는 실시간 기술을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

      • 연기 가능: 그래프에 표시하기를 원하는 연기 가능한 스킬을 선택합니다. 한 번에 최대 6개의 스킬을 선택할 수 있습니다.

    • 그래프 또는 그리드로 예측 통화량 및 AHT를 검토합니다. 보기를 전환하려면 그래프예측의 그래프 보기 버튼 이미지 또는 그리드예측의 그리드 보기 버튼 이미지를 선택합니다.

    • 가정을 클릭하여 대체 예측을 생성합니다. 이 기능을 사용하여 다양한 예측과 인력 배정 시나리오를 비교할 수 있습니다.

    부정확한 데이터를 편집하여 인력 배정 계획을 개선할 수 있습니다.

    12월 24일에 대한 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 공휴일이기 때문에 센터 휴무일임을 알고 있습니다. 예측 통화량을 0으로 편집할 수 있습니다.

    그래프 예측의 그래프 보기 버튼 이미지 또는 그리드예측의 그리드 보기 버튼 이미지 보기에서 변경할 수 있습니다.

    • 그래프 보기에서 그래프를 위 또는 아래로 드래그합니다.

      주간 및 월별 보기에서 날짜를 변경하거나 일별 보기에서 시간을 변경할 수 있습니다.

    • 그리드 보기에서는 선택한 모든 스킬에 대해 예측한 통화량과 AHT를 모두 볼 수 있습니다.

      한 번에 하루 또는 하나의 간격(날짜별로 데이터를 보는 경우)만을 편집할 수 있습니다. 편집하려면 행을 선택한 다음 편집을 클릭합니다.

      창에서 편집하려는 스킬을 선택합니다. 통화량과 AHT를 편집했으면 저장을 클릭합니다.

      예측 상호작용 통화량이 0이고 이를 편집할 수 없는 경우에는 예측 문제 해결을(를) 참조하십시오.

      • 그리드 보기에서 대량 편집하는 방법:

    1. 편집하려는 스킬과 보기에 따라 날짜 또는 시간을 선택합니다.

      • 하루를 조회하는 경우 (1D): 시간으로 편집합니다. 간격은 예측 시간 증분(15분, 30분 또는 60분)에 따라 분할합니다.

      • 하루 이상을 조회하는 경우: 날짜로 편집합니다. 특정 기간별로 대량 편집할 수도 있습니다.

    2. 통화량 또는 AHT 중 조정하려는 메트릭을 선택합니다.

      사용자 정의를 사용하여 메트릭 범위를 편집할 수 있습니다.

      예를 들면 100과 200 사이에서 상호작용 통화량을 조정할 수 있습니다.

    3. 조정 작업을 선택합니다. 선택한 메트릭을 증가, 감소, 또는 정규화할 수 있습니다.

      AHT를 편집할 때는 정의한 시간(초) 또는 퍼센트로 편집할 수 있습니다.

      통화량을 편집할 때 여러 상호작용 또는 퍼센트로 편집할 수 있습니다.

      현재 값을 새 값으로 교체하려면 정규화를 사용합니다.

      AHT 메트릭을 조정하려는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 현재 AHT 데이터와 무관하게 특정 날짜에 특정 스킬에 대한 ATH를 100~200 사이로 설정하려 합니다.

      통화량 또는 AHT를 정규화하면 선택한 범위가 선택한 날짜에 대해 무작위로 설정됩니다. 따라서 100~200초 사이를 선택한 경우 하나의 간격은 154로, 다른 하나는 129 등으로 설정됩니다.

    4. 적용을 클릭합니다. 변경 사항은 정의한 날짜 또는 시간에, 선택한 모든 스킬에 적용됩니다.

    주의 사항

    • AHT 또는 통화량이 비정상적으로 낮은 영역이 보이면 예측 문제 해결을(를) 참조하십시오.

    • 변경 사항을 모두 취소하려면 원본으로 되돌리기를 클릭합니다.

  9. 인력 배정 생성을 클릭합니다.

  10. 인력 배정 매개변수를 정의합니다(예측의 4단계). 이러한 설정을 기반으로 엔진은 예측된 상호작용을 처리하는 데 필요한 인원 수를 결정합니다.

    예측 프로필을 사용하는 경우 이 섹션을 사용할 수 없다는 점에 유의하십시오. 예측 프로필을 사용하지 않는 경우에만 예약 단위를 제외하거나 할당 규칙을 추가할 수 있습니다.

    스킬의 예상 통화량이 100이라고 가정해 보겠습니다. 이러한 상호작용을 처리하려면 몇 명이 필요합니까? 이는 인력 배정 매개변수에 따라 다릅니다.

    예측 1단계에서 예측 프로파일을 선택했다면 일부 매개 변수가 프로파일에 따라 회색으로 설정됩니다. 프로파일에서 이미 정의된 매개 변수는 회색으로 되어 있습니다.

    인력 배정 매개변수:

    • 스킬 할당: 예측에서 수동 할당을 적용하려는 스킬을 선택합니다. 선택하지 않은 스킬은 자동으로 할당됩니다. CXone WFM 스킬 할당 페이지에서 각 스킬에 대한 할당을 정의합니다.

      영어 채팅이라는 스킬에 120명의 상담원이 필요한 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이 스킬을 처리할 수 있는 일정 단위가 4개 있습니다.

      자동 할당에 의해 일정 단위가 다음과 같이 인력 배치를 배포하여 요구사항을 충족합니다.

      • 일정 단위 1: 상담원 100명

      • 일정 단위 2: 상담원 10명

      • 일정 단위 3: 상담원 6명

      • 일정 단위 4: 상담원 4명

      이 예시에서는 할당이 균등하지 않습니다. 대부분의 인력 배치 요구가 일정 단위 1로 자동 할당됩니다. 다른 단위와 비교하여 이 단위에 영어 채팅을 처리할 수 있는 상담원이 더 많기 때문입니다.

      하지만 영어 채팅 스킬을 단위 간에 균등하게 할당하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 수동 할당을 사용하면 각 단위에 스킬의 25%씩 할당되도록 정의할 수 있습니다. 이 경우에는 다음과 같이 인력이 투입됩니다.

      • 일정 단위 1: 상담원 40명

      • 일정 단위 2: 상담원 40명

      • 일정 단위 3: 상담원 40명

      • 일정 단위 4: 상담원 40명

    • 일정 단위 제외: 예측 작업에 포함하지 않으려는 일정 단위를 선택합니다. 최대 5개의 일정 단위를 제외할 수 있습니다.

    • 축소 수준: 인력의 예상 결근 수준에 맞게 인력 배치 계획을 조정합니다. 하루 종일에 대해 하나의 수준을 정의하거나 시간별로 다른 수준을 정의할 수 있습니다.

      직원의 10%가 병가를 낼 것으로 예상한다고 가정해 보겠습니다. 축소를 10%로 정의할 수 있으며 인력 배정 계획을 만들 때 그 부재를 보상할 것입니다.

      요일별로 수축 수준을 정의합니다. 선택하지 않은 날의 수축 수준은 0이 됩니다.

      수축을 적용하려면 날짜를 선택한 다음 하루 종일에 대해 날짜를 선택하거나 시간별로 여러 레벨을 정의합니다.

      • 하루 종일: 동일한 수준을 정의합니다.

        예를 들어, 일반적으로 월요일과 금요일에 직원 감소 수준이 높다는 것을 알고 있습니다. 이 이틀 동안만 수축 수준을 정의할 수 있습니다.

      • 시간별: 선택한 날짜의 다른 시간에 대한 수축 수준을 정의합니다. 추가 버튼을 클릭하여 다른 시간을 정의합니다. 그런 다음 나머지 하루에 대한 수준을 정의합니다.

        예를 들어, 오전 근무에는 인력 감소 수준이 높고 저녁 근무에는 감소 수준이 낮다는 것을 알고 있습니다. 다음을 정의할 수 있습니다.

        • 08:00 AM~2:00 PM 사이 15% 수준

        • 6:00 PM~11:00 PM 사이 5% 수준

        • 나머지 하루는 10% 수준.

    • 서비스 태그: 인력 배치 계획이 충족해야 하는 목표를 정의합니다.

      각 대상마다 인력 배정 매개변수에 자체 섹션이 있습니다. 섹션은 연결된 스킬이 있는 경우에만 표시됩니다.

      예측 스킬이 모두 실시간 상호작용이라고 가정해 보겠습니다. 이 경우 연기 가능 작업 또는 다이얼러 섹션이 표시되지 않습니다.

      • 실시간 상호 작용: 즉시 처리해야 하는 컨택입니다. 지연될 경우 고객이 떠날 수 있습니다. 이로 인해 고객 불만을 야기하고 기회를 놓칠 수 있습니다.

        • 서비스 수준: 정의된 시간(초) 내에 응답을 원하는 상호 작용의 비율을 정의합니다.

          일반적인 SLA는 30초 이내에 상호작용의 80%에 응답하는 것입니다.

          상담원이 30초 이내에 전화에 응답하는 것이 목표라고 가정해 보겠습니다. 상담원이 30초 이내에 통화 100건 중 60건에 응답한 경우 SLA는 60입니다.

          예측 프로세스가 완료되면 생성된 SLA가 업데이트됩니다. 일중에는 최종 SLA가 표시되며 4단계에 표시된 내용은 표시되지 않습니다.

        • 대기 시간(ASA): 상담원이 통화에 응답하는 데 걸리는 평균 시간을 정의합니다. 예측 프로세스가 완료되면 생성된 ASA가 업데이트됩니다. 일중에는 최종 ASA가 표시되며 4단계에 표시된 내용은 표시되지 않습니다.

        • 최대 수용 인원: 상담원이 근무 시간 외 상호 작용을 처리하는 시간의 비율을 정의합니다.

          일반적인 값은 80%입니다.

          근무 시간이 10시간이고 점유율을 50%로 설정했다고 가정해 보겠습니다. 즉, 상담원은 10시간 중 5시간 동안 상호작용을 처리합니다.

        • 동시 처리: 상담원이 동시에 처리하도록 예약할 수 있는 동일 상호 작용의 수를 정의합니다.

          예를 들어 상담원이 동시에 5개의 채팅을 처리하도록 예약할 수 있습니다.

          상담원이 동시에 둘 이상을 처리할 수 없기 때문에 음성 및 대면 상호작용의 값은 항상 1입니다.

      • 연기 가능한 작업: 나중에 처리할 수 있는 컨택입니다.

        모든 연기된 컨택을 처리하는 데 걸리는 업무 시간 및 이를 모두 하루에 해결해야 하는지 여부를 정의합니다.

        지연 가능한 작업에는 포기가 없다는 점을 기억하십시오. 즉 이러한 상호 작용이 일반적으로 여러 간격 또는 며칠에 걸쳐 진행됨을 의미합니다. 미결 항목의 백로그가 있는 경우가 많습니다.

        동시 처리에서 상담원이 동시에 처리하도록 예약할 수 있는 동일한 상호작용의 수를 정의합니다.

        예를 들어 상담원이 동시에 9개의 이메일을 처리하도록 예약할 수 있습니다.

      • 다이얼러: 고객 목록을 자동으로 호출하는 서비스입니다. 응답된 통화는 상담원에게 전달됩니다.

        이 섹션은 더 이상 사용할 수 없습니다.. 아웃바운드 스킬에 대한 지원을 통해 이제 모든 다이얼러 스킬에 대한 예측 및 인력 투입 내역이 생성될 수 있습니다.

        • 목록 소스: 요청된 통화, 기존 관계 또는 콜드 콜 중에서 다이얼러 목록의 소스를 선택합니다.

          • 연결됨: 연결해야 할 목록의 통화 비율을 정의합니다.

          • 올바른 당사자: 목록에 있는 통화 중 올바른 당사자에게 연결해야 할 통화 비율을 정의합니다. 이 숫자는 연결됨 통화보다 작아야 합니다.

        • 목록 크기: 목록의 컨택 수를 입력합니다.

        • 잘못된 대상 처리 시간: 잘못된 대상과 연결된 통화를 처리하는 데 사용할 시간(초)을 정의합니다.

        • 올바른 대상 처리 시간: 올바른 대상과 연결된 통화를 처리하는 데 사용할 시간(초/분)을 정의합니다.

        • 컨택 기간: 목록의 모든 통화를 컨택해야 할 기간을 정의합니다.

        • 통화 시간: 하루 중 통화를 수행할 수 있는 시간을 정의합니다.

  11. 인력 배정 계획 생성을 클릭합니다.

    주의 사항

    • 이는 단순히 기본 예측만 생성하며 대안을 생성하지 않습니다. 대안 예측을 위한 인력 배정 계획을 생성하려면 다음 단계(인력 배정)의 드롭다운에서 이를 선택합니다. 선택되었다면 자동으로 생성됩니다.

    • 예측 작업을 변경하면 대안 예측의 모든 인력 배정 계획이 삭제됩니다. 기존 기본 계획은 여전히 사용 가능합니다.

      작업을 변경한 후 업데이트된 인력 배정 계획을 위해 인력 배정 계획 생성을 다시 클릭합니다. 대안 예측의 인력 배정 계획을 위해 다음 단계의 드롭다운에서 이를 선택합니다.

    • 이전 예측 작업을 변경하는 대신 다른 매개변수로 새 작업을 생성하는 것이 권장됩니다. 이러면 이전 데이터를 사용 가능한 상태로 유지할 수 있습니다.

  12. 직원 배치 계획 검토(예측의 5단계): 여기에서 예측 프로젝트에 시간(가로축)별로 예약해야 하는 상담원 수(세로축)를 검토합니다.

    이 단계에서는 변경할 수 없습니다.

    그래프에 부정확한 데이터가 표시되면 이전 단계의 데이터 또는 매개변수를 검토하고 편집합니다.

    예측 작업을 생성할 때는 시스템에서 2단계로 예측 데이터를 계산합니다. 첫 번째로 데이터가 필요한 스킬에 따라 예측 데이터(예측 3단계)에서 생성됩니다. 두 번째로 시스템은 여러 일정 단위에 워크로드를 배포하여 예측 데이터를 개선할 수 있습니다. 인력 배정 파라미터를 정의한 후(4단계) 데이터가 재생성됩니다. 이 경우 계산은 상호작용을 처리할 수 있는 일정 단위 역시 고려합니다. 이렇게 하면 예측 데이터가 최대한 정확해집니다. 예측 데이터는 인력 배정(5단계)에서 업데이트됩니다.

    예측 작업에 따라 일정을 생성하면 예측 데이터는 5단계의 데이터를 기반으로 합니다. 최종 예측 데이터 역시 당일 일과 관리자의 예측 열에 표시됩니다.

    인력 배정에 수행할 수 있는 작업(5단계).

    • 그래프 또는 그리드로 데이터를 검토합니다. 보기를 전환하려면 그래프예측의 그래프 보기 버튼 이미지 또는 그리드예측의 그리드 보기 버튼 이미지를 선택합니다.

    그리드 보기에서 예상 통화량과 평균 처리 시간(AHT)을 확인할 수 있습니다. 통화량과 AHT 데이터는 선택한 일정 단위와 스킬에 대해 표시됩니다.

    예상 통화량/AHT 확인 방법

    조회 방법

    1. 이미 선택하지 않았다면 그리드 예측의 그리드 보기 버튼 이미지 보기를 선택합니다.

    2. 그래프 표시 기준 드롭다운에서 일정 단위 스킬을 선택합니다.

    3. 일정 단위 드롭다운에서 보려는 데이터에 대한 일정 단위를 선택합니다

    4. 스킬 드롭다운에서 데이터를 보려는 스킬을 선택합니다.

    5. 예상 통화량/AHT 확인란을 선택합니다. 상담원 수 데이터와 함께 예상 볼륨 및 AHT 데이터가 표시됩니다.

    인력 배정 데이터를 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. CSV는 이메일로 전송됩니다. 또한 다운로드 링크에 액세스하도록 이메일을 다른 직원에게 전달할 수 있습니다.

    내보내기

    1. 옵션 설정 아이콘을 클릭하고 CSV 파일로 내보내기를 선택합니다.

    2. CSV 내보내기 창에서 CSV의 이름을 지정합니다.

    3. 데이터를 내보내려는 대상 일정 단위를 선택합니다.

    4. 일정 단위 및 날짜 범위 선택 방법

      1. 최대 데이터 용량에 도달하면 추가 일정 단위를 선택할 수 없습니다. 이 시점에서 확인 메시지가 표시됩니다.
      2. 일정 단위 드롭다운에서 일정 단위를 계속 선택하면 날짜 범위의 종료 날짜가 계속 업데이트됩니다. 이는 더 많은 일정 단위를 선택할수록 내보내기 내의 데이터가 증가하기 때문입니다. 이렇게 하면 날짜 범위가 좁아져 성과를 그대로 유지할 수 있습니다. 설정 가능한 최소 날짜 범위는 1주일입니다.
    5. 요청 제출을 클릭합니다. CSV 파일이 준비되면 알림을 받게 됩니다. 다운로드 링크는 이메일을 통해 공유됩니다.

    • 대안 또는 비교 탭의 드롭다운에서 대안 예측을 선택합니다. 선택되었다면 자동으로 생성되고 표시됩니다.

      비교 탭에서 2개의 예측을 선택하여 이러한 예측의 인력 배정 계획을 비교할 수 있습니다.

    • 특정 인력 배정 데이터를 그래프로 봅니다.

      그래프에 표시된 인력 투입 데이터를 필터링할 수 있습니다. 그래프에서는 각 스킬의 색상이 일정하지만, 선의 형태(굵은 선 및 점선 등)가 변경될 수 있습니다.

      그래프 표시 기준 드롭다운에서 다음을 볼 수 있습니다.

      드롭다운 옵션

      세부사항
      스킬

      선택한 스킬에 대한 그래프의 인력 투입 데이터를 봅니다.

      일정 단위

      선택한 일정 단위 및 스킬에 대한 인력 배치 데이터 그래프를 검토합니다.

      일정 단위 스킬

      일정 단위 내에서 스킬을 표시합니다. 일단 집중적으로 볼 일정 단위를 선택합니다. 그다음에는 일정 단위가 처리하는 스킬을 선택합니다.

      총 인력 배치

      모든 일정 단위 및 스킬에 대한 인력 배정 데이터 그래프를 검토합니다.

  13. 완료를 클릭합니다. 예측 작업의 상태가 성공적으로 완료됨으로 변경됩니다. 이렇게 나온 예측 계획을 일정 생성기에서 사용할 수 있습니다.

대안 가정 예측

직원 배치 계획을 생성하기 위해 예측을 생성하는 과정에서, 예측 데이터 단계에 이르러 "만약 ...할 경우 어떻게 될까?"라고 궁금해할 수 있습니다.

가정 옵션을 사용하여 대안 예측을 생성할 수 있습니다. 여기에서 동일한 매개변수와 과거 데이터를 사용하면서도, 예측 데이터를 변경할 수 있습니다. 이런 식으로 병렬 예측을 실행할 수 있습니다.

예측 데이터 단계에서 나머지에 영향을 주지 않고 대안 예측과 기본 예측의 세부 정보를 변경하고 데이터를 편집할 수 있습니다. 기본 또는 대안 탭을 클릭하여 예측 간에 이동합니다. 비교 탭에서 예측을 나란히 볼 수 있습니다.

생성할 수 있는 대안 예측의 수에는 제한이 없습니다. 그러나 5개 이상을 생성하면 예측 프로세스가 느려질 수 있습니다.

가정 예측을 사용하려면, 역할에 대해 다음 권한을 활성화해야 합니다. CXone WFM > 예측 > 가정 비교: On.

가정 대안 예측 만들기

예측의 예측 데이터 단계에서 가정을 클릭합니다.

이 예측은 기본 예측의 복사본입니다. 기본 예측을 변경하지 않은 채로 대안을 변경할 수 있습니다. 두 개 이상의 대안 예측을 생성한다면 가정을 클릭하여 하나 더 추가합니다.

첫 대안 예측을 생성한 후 3개의 탭이 페이지에 추가됩니다.

  • 대안: 이 탭은 그래프 또는 그리드로 대안 예측에 대해 예측한 통화량/AHT를 표시합니다. 대안 예측을 만들더라도 이 예측을 편집할 수 있습니다.

  • 대안: 이 탭은 그래프 또는 그리드로 대안 예측에 대해 예측한 통화량/AHT를 표시합니다.

    두 개 이상의 대안 예측을 만들면 표시된 예측 드롭다운에서 보기를 원하는 대안 예측을 선택합니다.

    표시된 대안 예측 이름은 이름을 바꾸어 변경할 수 있습니다.

  • 비교: 이 탭은 동일한 그래프(개별 라인으로 표시)에서 두 예측에 대해 예측한 총 통화량/AHT를 표시합니다. 그리드 보기에서 각 스킬에 대한 통화량 및 AHT 내역을 기본 및 대체 값으로 함께 볼 수 있습니다.

대안 탭에서는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 대안 예측을 기본 예측으로 설정: 기본으로 설정을 클릭합니다. 실행을 취소하려면 다시 클릭합니다. 기존 예측은 대안 탭에 나열됩니다.

  • 기록 데이터를 CSV 파일로 내보내기: 옵션작업 아이콘 이미지을 클릭하고 CSV로 내보내기를 선택합니다.

  • 대안 예측 삭제: 언제든지 대안 예측을 삭제할 수 있습니다. 옵션작업 아이콘 이미지을 클릭하고 이 대안 삭제를 선택합니다.

    또한 모든 대안 삭제가 가능합니다. 이는 모든 대안 예측을 삭제합니다. 대안 예측을 기본으로 설정한다면 삭제되지 않습니다. 기존 것은 대안 예측으로 남아 있으며 삭제할 수 없습니다.

  • 대안 예측 이름 바꾸기: 기본적으로 대안 예측의 이름은 기본 이름과 동일한 이름을 공유하며 <예측 이름>_Alternate로 끝납니다.

    예측을 겨울 인력 배정이라고 부른다고 가정해 보겠습니다. 첫 대안 이름은 다시 지정하지 않는 한 겨울 인력 배정_Alternative1입니다.

    이름을 바꾸려면 옵션작업 아이콘 이미지을 클릭하고 예측 이름 바꾸기를 선택합니다.

    인력 배정 계획에 사용할 대안 예측의 이름을 바꿀 수 있습니다.

    예를 들어 겨울 인력 배정이라고 부르는 기본에 3개의 대안 예측이 있습니다. 두 번째 대안 예측 이름을 이거 사용으로 바꿀 수 있습니다. 생성되었을 때 인력 배정 계획의 이름은 겨울 인력 배정_이거 사용이 됩니다. 나머지 인력 배정 계획의 이름은 겨울 인력 배정, 겨울 인력 배정_Alternative1, 겨울 인력 배정_Alternative3이 됩니다.

  • 대안 예측으로 인력 배정 계획을 생성할 때, 예측 생성 페이지에 표시되는 작업 상태는 기본 예측의 상태를 따릅니다.

    예를 들어, 기본 예측은 아직 생성 중이지만 대안 예측은 완료되었습니다. 작업 상태는 인력 배정 생성 시작으로 표시됩니다.

    이 경우 기본 예측이 아직 생성되지 않았기 때문에 일정 생성기에서 대안 예측만 사용할 수 있습니다.

  • 대안 예측을 위한 인력 배정 계획을 인력 배정 단계의 드롭다운에서 이를 선택합니다. 선택되었다면 자동으로 생성됩니다.

  • 예측 작업을 변경하고 싶다면 새 작업을 생성한 다음 변경하는 것이 권장됩니다. 이러면 이전 데이터를 사용 가능한 상태로 유지할 수 있습니다.

    예측 작업을 변경하면 대안 예측의 모든 인력 배정 계획이 삭제됩니다. 기존 기본 계획은 여전히 사용 가능합니다.

예측 모델

모델

예측 데이터를 계산하기 위해 CXone WFM에서는 과거 데이터에서 다양한 수학 모델을 실행합니다. 각 모델은 다른 방식으로 예측을 계산하는 시계열 알고리즘입니다.

모델 종류:

Box-Jenkins ARIMA(자동회귀누적이동평균)는 시계열 기반 방법론으로 과거 값(자기회귀 모델), 과거 오류(이동평균 모델) 또는 과거 값 및 과거 오류의 조합을 사용합니다.

Box-Jenkins 방법은 기본 패턴이 명확하지 않을 때 복잡한 시계열 예측을 처리하는 데 적합합니다. 이는 일반적인 모델 클래스에서 유용한 모델을 식별하기 위해 반복 접근 방식을 사용합니다.

이 방법론은 과거 데이터 내 특정 패턴에 대해 추정하지 않습니다. 대신 반복을 사용하여 패턴을 식별하고 이를 모델에 통합합니다.

그런 다음 과거를 정확하게 설명하는지 확인하기 위해 선택된 모델은 실제 (과거) 데이터와 비교하여 확인됩니다. 모델이 적합하지 않다면 가장 정확한 모델을 찾을 때까지 프로세스가 자동으로 반복됩니다.

ARIMA 모델은 시계열 예측 유형이기에 과거와 미래 사이에 적절한 수준의 불변성이 존재한다고 가정할 수 있다면 ARIMA 모델을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 미래 패턴은 과거 패턴과 유사합니다.

지수평활법은 시계열 기반 모델로 결정된 평활 요소를 기반으로 모든 과거 데이터에서 자동으로 가중치를 계산하기 위한 평균을 제공합니다. 가중이동평균 모델보다 더 정교한 접근 방식입니다.

지수평활법은 기하급수적으로 주는 승수와 함께 과거 데이터의 평균을 사용합니다. 계절성 버전에서 지수평활법 모델은 예측의 기반으로 수준, 추세 및 계절성을 위한 3개의 관련 수식을 사용합니다.

가법적 계절 변화와 추세를 고려하는 지수평활법은 절댓값으로 표현됩니다.

예를 들어 매년 11월과 비교했을 때 12월에 1,000명의 추가 컨택을 예상한다면 이는 계절성으로 인해 추가된 것입니다.

승법 계절 변화 및 추세를 반영하는 지수평활법은 상수 인자로 표현됩니다.

예를 들어 겨울에 비해 여름에 10% 더 많은 컨택을 예측한다고 가정하겠습니다. 이러한 경우 계절성이 승법입니다.

곡선 피팅은 일련의 데이터 요소에 가장 잘 맞는 곡선을 만듭니다. 과거 데이터는 알려진 데이터 요소의 역할을 수행합니다. 곡선 피팅 모델은 새로운 데이터 요소를 추정하거나 근사치를 내려고 시도합니다. 즉 예측합니다.

곡선 피팅은 수학적 기준에 따라 직선이지 않아도 되는 선을 만들기 위해 통계 프로세스 세트를 기반으로 합니다. 이를 통해 곡선 피팅은 미래 가치를 추론하기 위해 사용됩니다. 이 직선이 아닌 통계 프로세스는 일반적으로 비선형 회귀분석으로 알려져 있습니다. 과거 데이터의 높은 무작위성으로 인해 미래 가치를 예측하는 것이 더욱 어려운 상황에 유용합니다.

자동선택

기본값으로 CXone WFM에서는 모든 모델을 계산하고 가장 정확한 모델을 선택합니다. 이 프로세스를 자동선택이라 부릅니다. CXone WFM 고급 사용자는 특정 모델을 선택하고 자동선택 프로세스를 건너뛸 수 있습니다.

자동선택은 가능한 한 정확한 예측 데이터를 생성하기 위해 몇몇 단계를 따릅니다. 자동 프로세스는 예측 데이터를 만드는 데 드는 시간과 에너지를 절약합니다.

예측 데이터를 계산하기 전에 과거 데이터에서 마지막 몇 주는 삭제됩니다. 이러한 마지막 몇 주는 홀드아웃 또는 검증 기간이라 부릅니다. 예측 데이터를 계산할 때는 포함되지 않습니다. 이 프로세스는 홀드아웃, 백테스팅 또는 표본외 성능 검증이라 부릅니다.

그런 다음 모든 예측 모델은 홀드아웃 기간을 제외하고 계산됩니다.

가장 정확한 MAPE닫힘 평균 절대 백분율 오차란 예측 방법의 예상 정확도 측정입니다를 가진 모델이 선택됩니다. CXone WFM에서는 선택된 모델로 예측 데이터를 다시 계산하지만 이번에는 홀드아웃 기간을 포함시킵니다.

자동선택은 각 스킬의 통화량 및 AHT에 별도로 적용되는 점을 기억하십시오.

예를 들어 자동선택으로 2개의 스킬(통화 및 채팅)에 대한 예측을 생성한다고 가정하겠습니다.

자동선택은 각 스킬과 통화량 및 AHT에 대한 예측 데이터를 다르게 생성할 수도 있습니다.

통화량 또는 AHT를 포함한 스킬별 자동 선택 모델:

스킬

볼륨

AHT
통화 수 Box-Jenkins ARIMA 승법 삼중 지수평활법

채팅

 지수평활법 곡선 피팅

예측 문제 해결

비디오를 보고 특수 일정을 사용하여 예측 정확도를 높이는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

예측 데이터 단계를 검토할 때, 선택한 모든 스킬에 대해 예측 통화량과 AHT를 모두 볼 수 있습니다. 일반적인 값을 기대하는 데 비해 데이터가 부정확해 보일 수 있습니다.

  • 일부 영역의 AHT 또는 통화량이 비정상적으로 낮거나 0.00입니다.

  • 과거 데이터는 월요일에 정점을 찍고 금요일까지 하락 추세인 것으로 나타났지만, 화요일과 수요일에 통화량이 최고조에 달한 것으로 표시됩니다.

이러한 경우 과거 데이터를 변경하는 것이 좋습니다.

과거 데이터 단계에서, 표준과 크게 일치하지 않는 날을 살펴봅니다. 예를 들어, 제품 프로모션으로 인해 특정 날짜에 통화량이 매우 높을 수 있습니다. 이는 표준적인 날이 아닙니다. 이 때문에 예측 데이터에 일부 스킬의 부정확한 통화량이나 AHT가 표시됩니다.

예측 통화량과 AHT의 정확도를 높이려면 해당 날짜를 특별한 날(으)로 정의합니다. 특수 일정 설정에서 이 날을 미래 예측에서 제외를 선택합니다. 해당 날짜는 예측 데이터 단계에서 고려되지 않습니다.

하루 전체에 대한 예측 상호작용 통화량이 0이면 통화량을 편집할 수 없습니다.

날짜별로 데이터를 보면(1D) 하루 전체의 통화량이 0인 것을 확인할 수 있습니다. 날짜 보기에 하루 중 각 간격에 대한 데이터가 표시됩니다.

모든 간격의 통화량이 0이면, 바로 이 때문에 데이터를 편집할 수 없는 것입니다.

통화량을 편집하려면 최소 하나 이상의 간격을 변경합니다.

예를 들어 1월 25일에는 예측 상호작용 통화량이 0입니다. 현재는 월 보기(1M)가 표시되어 있습니다. 이 경우에는 편집하거나 대량 편집할 수 없습니다.

25일의 통화량을 편집하려면 다음을 수행합니다.

  • 날짜 보기(1D)로 이동합니다.

  • 최소 하나의 간격을 편집합니다. 예를 들어 Jan 25 8:00 AM으로 설정합니다. 0 대신 1 또는 해당 간격에 원하는 값을 입력합니다.

  • 하루 전체를 변경하려면 월 보기(1M)로 돌아가서 편집합니다.

예측 작업을 생성할 때는 시스템에서 2단계로 예측 데이터를 계산합니다. 첫 번째로 데이터가 필요한 스킬에 따라 예측 데이터(예측 3단계)에서 생성됩니다. 두 번째로 시스템은 여러 일정 단위에 워크로드를 배포하여 예측 데이터를 개선할 수 있습니다. 인력 배정 파라미터를 정의한 후(4단계) 데이터가 재생성됩니다. 이 경우 계산은 상호작용을 처리할 수 있는 일정 단위 역시 고려합니다. 이렇게 하면 예측 데이터가 최대한 정확해집니다. 예측 데이터는 인력 배정(5단계)에서 업데이트됩니다.

예측 작업에 따라 일정을 생성하면 예측 데이터는 5단계의 데이터를 기반으로 합니다. 최종 예측 데이터 역시 당일 일과 관리자의 예측 열에 표시됩니다.

2021년 4월에 CXone ACD를 활성화했다고 가정하겠습니다. 이 시점은 과거 데이터 수집이 시작되는 때입니다. 그 다음 2022년 11월에 CXone WFM을(를) 활성화했습니다. 1년 넘게 과거 데이터를 수집했기 때문에 예측을 생성할 때 자동으로 데이터를 사용할 수 있어야 합니다.

그러나 예측 작업에서 과거 데이터가 없다고 말합니다(2단계). 이 문제를 해결하려면 지원팀에 문의해야 합니다. 그들이 수집된 과거 데이터를 CXone WFM(으)로 가져올 것입니다.

장기 예측

장기 예측은 1년에서 5년까지의 기간에 대해 작성된 예측입니다. 예측은 일 단위로 세분화됩니다. 장기 예측은 현명하고 확한 장기 계획 결정을 내릴 때 중요한 입력 자료입니다.

이 기능은 CXone WFM 고급 라이선스를 보유한 사용자만 사용할 수 있습니다.

장기 예측 생성

장기 예측 매개변수는 일반 예측 매개변수와 동일하게 작동합니다.

현재 아웃바운드 스킬에 대한 장기 예측은 생성할 수 없습니다.

새 인력 배정 예측 생성 방법:

  1. 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.CXone WFM.

  2. 예측 > 예측 생성으로 이동합니다.

  3. 장기 예측을 클릭합니다.

  4. 예측 매개변수를 정의합니다.

    1. 작업 이름을 입력하고 선택 항목인 설명을 입력합니다.

      이러한 세부 정보는 장기 예측 목록에 표시됩니다.

    2. 데이터를 볼 시간대를 선택합니다.

    3. 예측을 계산하는 예측 모델을 선택합니다.

    4. 예측 기간을 정의합니다.

      • 기간: 예측을 만들기를 원하는 기간을 선택합니다. 1~5년 범위의 기간에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.

        드롭다운에서 예측 기간을 선택하고 시작 날짜를 선택합니다. 종료 날짜는 예측 시간 선택을 기반으로 자동으로 설정됩니다.

        예를 들어 기간 드롭다운에서 1년을 선택하고 시작 날짜로는 2024 년 1월 1일을 선택합니다. 종료 날짜는 자동으로 2025년 1월 1일이 됩니다.

    5. 과거 데이터 기간을 정의합니다.

      • 기간: 예측이 사용해야 할 과거 데이터의 개월 수를 선택하고 종료 날짜를 정의합니다. 이를 기준으로 시작 날짜가 자동으로 설정됩니다.

        정확한 예측을 생성하려면 최소 13주간의 과거 데이터를 사용하도록 권장합니다.

      • 기간 세부 패턴: 더 강조 표시할 최근의 주 수를 선택합니다. 선택된 최근 주에 대해 더욱 정확하게 예측됩니다. 운영 패턴을 보여주기에는 일반적으로 최근 2개월이 충분하기 때문에, 기본값은 8주입니다.

        다음 값을 정의한다고 가정해 보겠습니다.

        • 기간: 2023년 1월 1일—12월 31일

        • 기간 세부 패턴: 8

        즉, 예측에 2023년도 전체의 과거 데이터를 사용한다는 의미입니다. 그러나 세부 패턴을 8로 정의했기 때문에 12월과 11월의 데이터가 집중적으로 처리됩니다.

  5. 예측 데이터 만들기 & 보기를 클릭합니다. 작업을 확인하는 확인 메시지가 표시됩니다. 예측 데이터 보기 페이지로 이동됩니다.

    작업 생성이 실패하면 예측 데이터 보기 페이지가 빈 그래프와 함께 표시됩니다.

    여기에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

    • 통화량 및 AHT 그래프 사이에 전환.
    • 1개월 및 1년 간격으로 데이터 보기. 1M 또는 1Y를 클릭하면 해당 시간 간격의 그래프를 볼 수 있습니다. 그래프를 스크롤하여 탐색할 수 있습니다.
    • 예측 작업을 CSV 파일로 다운로드: 옵션 작업 아이콘 이미지을 클릭하고 CSV 다운로드를 선택합니다.

    새로 생성된 작업은 장기 예측 페이지의 작업 목록에 추가됩니다. 생성된 작업의 상태는 페이지의 상태 열에 표시됩니다.

    장기 예측 페이지에서 작업 목록 보기 방법을 설정할 수 있습니다. 설정하려면 열 제목을 클릭합니다.

    상황

    설명
    장기 예측 상태 작업 준비 아이콘의 이미지. 작업이 성공적으로 생성되었습니다.
    장기 예측 상태에서 예측 생성 오류 아이콘의 이미지.

    작업을 생성할 수 없습니다.
    장기 예측 상태에서 검색된 데이터의 아이콘 이미지. 데이터 검색 후에 작업 생성이 완료되지 않았습니다.
    장기 예측 상태의 초안 아이콘 이미지. 작업 생성이 진행 중입니다.

    이러한 모든 상태는 읽기 전용이라는 점에 유의하세요. 작업이 생성되고 나면 수정할 수 없습니다.

장기 예측 복사, CSV 다운로드 및 삭제

공통 매개변수와 몇 가지 변경 사항을 사용하여 여러 예측 작업을 생성해야 하는 경우가 많습니다. 이 경우 예측 작업을 복제하고 요구 사항에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. 그러면 시간과 노력을 상당히 절약할 수 있습니다.

작업 복제하기:

  1. 복제하려는 작업에서 옵션을 클릭합니다. 복제를 선택합니다.

    선택한 작업의 사본은 작업 이름에 사본 접두어가 붙은 상태로 생성됩니다. 요구 사항에 맞게 작업 이름을 편집합니다.

    필요에 맞게 작업 매개변수를 수정합니다.

  2. 만들기를 클릭합니다. 새 작업이 생성됩니다.

장기 예측 작업을 CSV로 다운로드하기:

  1. 다운로드하려는 예측 작업으로 이동합니다.

  2. 옵션 을 클릭하고 CSV 다운로드를 선택합니다.

    예측 작업은 CSV 파일로 다운로드됩니다.

장기 예측 작업 삭제하기:

  1. 삭제할 작업에서 옵션을 클릭합니다. 삭제를 선택합니다.

    작업 삭제를 확인하는 경고 메시지가 나타납니다.

  2. 작업을 삭제하려면 예를 클릭하고 삭제를 취소하려면 아니요를 클릭합니다.