Usar o modelo baseado na predición de opinión na clasificación do traballo (versión preliminar)
Nota
A información sobre a dispoñibilidade das funcións é a seguinte.
| Dynamics 365 centro de contacto: incorporado | Dynamics 365 centro de contacto: autónomo | Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| Si | Si | Si |
A predición de opinión para o encamiñamento permite ás organizacións utilizar as puntuacións de opinión do cliente final como un factor na clasificación dos elementos de traballo para encamiñalos aos axentes.
Ao usar predición de opinión para o encamiñamento, pode escribir regras para clasificar os elementos de traballo e atribuílos a axentes que estean mellor preparados para tratalos.
A predición de opinión usa a seguinte escala de sete puntos que permite ás organizacións flexibilidade para crear regras matizadas mantendo a simplicidade.
- Moi positiva
- Positiva
- Lixeiramente positiva
- Neutra
- Lixeiramente negativa
- Negativa
- Moi negativa
O modelo de opinión está configurado para buscar e usar as mensaxes proporcionadas polo cliente e non considera as cadeas de chat do axente.
[Este artigo é a documentación de prelanzamento e está suxeito a cambios.]
Importante
- Esta é unha funcionalidade de vista previa.
- As funcionalidades en versión preliminar non están destinadas a usarse en produción e poderían ter restrinxida a funcionalidade. Estas funcionalidades están dispoñibles antes da versión oficial para que os clientes poidan obter acceso a elas rápido e fornecer comentarios.
Activar a predición da opinión
Para activar a predición da opinión
No mapa do sitio de Centro de administración de Customer Service, seleccione Enrutamento. Móstrase a páxina Encamiñamento.
Seleccione Xestionar para Predición da opinión para o encamiñamento.
Na páxina Predición da opinión para o encamiñamento (versió preliminar), configure o botón de alternancia Activar predición de opinión para o encamiñamento en Si.
Simulacro de predición da opinión
Opcionalmente, pode probar o modelo de opinión usando a opción de simulacro. Pode probar usando frases reais que espera ver cando os clientes contactan co servizo de asistencia. Axúdalle a comprender como pode ser a predición de opinión sobre elas. Podes ver información clave, como a categoría de opinión na escala de sete puntos, a puntuación de opinión que se escala de cero a 100 e palabras clave da frase que influíron na puntuación de opinión.
Para probar o modelo de opinión
Na páxina Predición da opinión para o encamiñamento (versión preliminar), seleccione Simulacro.
No panel Simulacro, introduza unha palabra ou frase, como "Estou frustrado", e seleccione Probar. O modelo predice a puntuación de opinión, a categoría e a palabra clave que axudaron a determinar a puntuación.
Crear regras de clasificación baseadas no modelo de predición de opinión
Despois de activar a predición de opinión, pode crear unha regra de clasificación baseada no modelo de aprendizaxe automática e seleccionar o tipo como Predición de opinión. Podes usar a regra con outras regras para axudar a clasificar os elementos de traballo que se dirixirán aos axentes adecuados que axudarán co problema do cliente.
Para crear unha regra baseada na predición de opinión
Crear ou editar unha secuencia de traballo Máis información: Crear secuencias de traballo
Vaia á sección Clasificación do traballo (opcional) para crear unha regra de clasificación. Máis información: Configurar conxuntos de regras de clasificación do traballo
Na caixa de diálogo Crear un conxunto de regras de clasificación do traballo, seleccione o tipo de regra como Modelo de aprendizaxe automática e, a seguir, seleccione o tipo como Predición de opinión.
Seleccione o atributo de entrada no que é máis probable que se atope a opinión do cliente. Por exemplo, para unha secuencia de traballo de caso, pode seleccionar a entidade relacionada Rexistro encamiñado (caso), e o atributo como Descrición que normalmente pode conter palabras clave que indican a opinión.
Para unha canle de mensaxería, normalmente establecerá a entidade relacionada como Valor do elemento de contexto (conversa) e, a seguir, seleccione o atributo. Deben configurarse as variables de contexto do bot ou debe configurarse unha enquisa previa á conversa para poder usar o atributo de entrada. Enmarque as preguntas da enquisa previa á conversa de xeito que susciten a opinión do cliente. Por exemplo, pode usar unha pregunta como "Como foi a súa experiencia co produto?" ou "Como podemos axudarlle?".
Pode definir ata 10 atributos, cuxos valores se poden usar para construír o modelo de predición. Polo menos un atributo, o primeiro, é obrigatorio e non se pode eliminar.
Gardar e pechar.
Aínda que a aplicación non impide crear máis dunha regra baseada no modelo de predición, móstrase unha mensaxe de aviso cando intenta crear outra regra baseada no mesmo modelo.
Pódense crear regras adicionais de clasificación do traballo usando a saída da regra de predición de opinión. A saída almacénase no atributo Categoría de opinión. Pode usar calquera dos valores da saída de opinión de sete puntos para crear a regra.
Crear regras para encamiñamento a fila
Crea regras de encamiñamento a fila para encamiñar os elementos de traballo en función da predición de opinión.
Para crear regras de encamiñamento a filas
Para a secuencia de traballo na que creou a regra baseada na predición de opinión, en Regras de encamiñamento, seleccione Crear conxunto de regras ou Ver máis para Encamiñar a filas para crear unha regra. Máis información: Configurar conxuntos de regras e regras de encamiñamento a filas
Cree unha regra para definir condicións. O atributo de saída Categoría de opinión contén a predición da opinión para o elemento de traballo e debe usarse no creador de regras para definir a regra.
Nota
Se definiu unha condición nun rexistro encamiñado, asegúrese de utilizar a opción Engadir fila que é independente do grupo Rexistro encamiñado.
Seleccione a fila á que se encamiñarán os elementos de traballo teñen que atribuírse cando se cumpren as condicións.
Usar diagnósticos para analizar a eficacia da predición de opinión
O diagnóstico de encamiñamento axúdalle a ver como se clasificaron e encamiñaron os elementos de traballo despois de configurar as regras.
Pode ver como se utilizou o modelo de predición de opinión para encamiñar un elemento de traballo.
Compatibilidade de idiomas para modelos de predición de opinión
Todos os idiomas compatibles con Azure Cognitive Services admítense no encamiñamento baseado na predición de opinión. Máis información: Compatibilidade de idiomas - Tradutor - Azure Cognitive Services
Consulte tamén
Visión xeral do encamiñamento unificado
Como configurar o encamiñamento unificado