AI Routing

AI Routing é uma solução de roteamento avançada que usa IA e machine learning para otimizar as interações. Ele usa uma ampla gama de dados para prever as melhores conexões entre contatos e agentes. Isso pode ajudar a melhorar a experiência e a eficiência do contato.

O AI Routing segue este processo:

Você escolhe um KPI Uma métrica estabelecida usada para medir o desempenho do agente como a métrica-alvo mais importante para uma determinada competência ACD Usado para automatizar a entrega de interações com base nas competências, habilidades e conhecimento do agente.. Por exemplo, você pode escolher o tempo médio de atendimento.
O AI Routing gera um modelo para a métrica-alvo. Ele prevê o melhor resultado ao encontrar padrões nos dados do agente, CX e contato.
Quando um contato entra CXone Mpower, ele é emparelhado com o melhor agente possível para atender à métrica de destino.

Principais fatos sobre o AI Routing

Você pode configurar o AI Routing para qualquer competência de voz de entrada ACD.
Os dados e modelos usados pelo AI Routing são atualizados regularmente para manter a precisão e se adaptar às mudanças no comportamento do contato.
O AI Routing aprende continuamente com feedback e interações anteriores. Isso ajuda a melhorar as decisões de roteamento.
Os Relatórios pré-criados mostram o impacto do AI Routing em KPIs e fornecem insights sobre tendências ao longo do tempo.
Ao escolher uma métrica de foco para sua competência, você também seleciona o peso. A configuração de peso determina o quanto o AI Routing favorece os agentes que provavelmente atingirão seu KPI em relação aos agentes que foram subutilizados.
Você pode usar configurações de alternância A/B para medir o impacto das decisões de roteamento. Isso permite avaliar com precisão as melhorias de KPI.
Se o AI Routing expirar, a metodologia de roteamento padrão usará o CXone Mpower ACD.
Você deve ter o entrega dinâmicahabilitado para poder usar o AI Routing.
Você pode usar o AI Routing com o roteamento bullseye. Consulte a seção Metodologias de roteamento nesta página para obter mais informações.
O AI Routing usa o Modelo de comunicação de processos.

Metodologias de roteamento

O AI Routing funciona muito bem com o roteamento baseado em atributos e roteamento bullseye. O roteamento baseado em atributos permite limitar o conjunto de agentes potenciais com base em um atributo de agente escolhido. O AI Routing considera e usa o processo de tomada de decisão de atributos de roteamento.

Dependendo da configuração do roteamento bullseye, o conjunto de agentes do AI Routing pode diminuir. No entanto, o AI Routing ainda pode parear contatos com os melhores agentes disponíveis no pool reduzido.

Marguerite Blakeney, administradora da Classics, Inc. quer melhorar o AHT Tempo médio de atendimento é o tempo médio que um agente gastou lidando com uma interação. da empresa dela. Para fazer isso, ela segue as seguintes etapas usando o roteamento bullseye e o AI Routing em conjunto:

Marguerite revisa seus agentes para ter certeza de que seus níveis de proficiência foram atribuídos corretamente.
Ela obtém alguns relatórios, como o Relatório de desempenho de habilidades, para ajudá-la a entender quais competências ACD Usado para automatizar a entrega de interações com base nas competências, habilidades e conhecimento do agente. têm alto AHT.
Marguerite e seu desenvolvedor Studio revisam seus scripts de roteamento para cada competência ACD que tem alto AHT.
Para cada uma dessas competências ACD, eles usam a ação REQAGENT para estabelecer o intervalo de proficiência da competência ACD para a interação quando ela entra inicialmente na fila. Por exemplo, para a ação REQAGENT na competência ACD Ficção, eles definem HighProficiency como 1 e LowProficiency como 5.
Marguerite configura o AI Routing para essas competências ACD de voz de entrada.

Agora Marguerite pode acessar o Relatório de Resumo de Roteamento do Enlighten AI. Isso a ajuda a entender a diferença nos resultados da chamada quando AI Routing é usado e quando não é usado.

Fontes de dados

O AI Routing usa muitas fontes de dados para fazer previsões precisas e tomar as melhores decisões de roteamento. Esses incluem:

Dados de experiência do cliente (CX): Interações históricas de contato, como transcrições de chamadas, registros de chat e feedback do cliente. Esses dados são analisados para identificar padrões e tendências.
Dados do agente: Competências ACD agente, métricas de desempenho, disponibilidade e padrões históricos de roteamento. Isso é usado para combinar contatos com os agentes mais adequados.
Dados do cliente: Perfis de contato, preferências e interações anteriores. Isso é usado para personalizar decisões de roteamento e melhorar o KPI selecionado.

Junto com esses dados, o AI Routing usa algoritmos que aprendem e refinam continuamente os modelos de roteamento.