केस वॉल्यूम पूर्वानुमान कॉन्फ़िगर करें

यह आलेख बताता है कि ग्राहक सेवा में केस पूर्वानुमान कैसे सेट किया जाए.

महत्त्वपूर्ण

इस सुविधा का उद्देश्य ग्राहक सेवा प्रबंधकों या पर्यवेक्षकों को अपनी टीम के प्रदर्शन में वृद्धि करना और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करने में सहायता करना है. इस सुविधा का उपयोग ऐसे निर्णय लेने के लिए नहीं किया जाना चाहिए, जो किसी कर्मचारी या कर्मचारियों के समूह के रोज़गार को प्रभावित करे, इसमें क्षतिपूर्ति, पुरस्कार, वरिष्ठता या अन्य अधिकार या पात्रताएँ शामिल हैं. ग्राहक पूरी तरह से Dynamics 365 Customer Service, इस सुविधा और किसी भी संबद्ध सुविधा या सेवा का उपयोग सभी लागू कानूनों के अनुरूप करने के लिए ज़िम्मेदार हैं, इसमें व्यक्तिगत कर्मचारी विश्लेषण तक पहुँचने, मॉनीटर करने, रिकॉर्ड करने और एंड यूज़र्स के साथ संचार संग्रहित करने से संबंधित कानून शामिल हैं. इसमें अंतिम उपयोगकर्ताओं को पर्याप्त रूप से सूचित करना भी शामिल है कि ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों के साथ उनके संचार की निगरानी, ​​रिकॉर्ड या भंडारण किया जा सकता है और लागू कानूनों के अनुसार, उनके साथ सुविधा का उपयोग करने से पहले अंतिम उपयोगकर्ताओं से सहमति प्राप्त करना भी शामिल है। ग्राहकों को यह भी प्रोत्साहित किया जाता है कि वे अपने ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को यह सूचित करने के लिए एक तंत्र स्थापित करें कि अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ उनके संचार की निगरानी, ​​रिकॉर्डिंग या भंडारण किया जा सकता है।

ओवरव्यू

आपके संगठन में ग्राहक सेवा पर्यवेक्षकों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनके पास अपने ग्राहकों की सेवा के लिए पर्याप्त संख्या में ग्राहक सेवा प्रतिनिधि (सेवा प्रतिनिधि या प्रतिनिधि) उपलब्ध हों। अधिक क्षमता के कारण लागत बढ़ जाती है, जबकि कम क्षमता के कारण ग्राहकों को अधिक प्रतीक्षा करनी पड़ती है, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

एक व्यवस्थापक के रूप में, आप केस पूर्वानुमान रिपोर्ट को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, जिससे आपके पर्यवेक्षकों को मामलों की अनुमानित मात्रा के आधार पर आपके व्यवसाय के लिए स्टाफिंग के सही स्तर की योजना बनाने में मदद मिल सके।

पर्यवेक्षक निम्नलिखित तरीकों से केस पूर्वानुमान रिपोर्ट का उपयोग कर सकते हैं:

• ऐतिहासिक ट्रैफ़िक के आधार पर आगामी केस वॉल्यूम का पूर्वानुमान लगाएं।

• पिछले दिनों कितने दिनों के मामले बनाए गए थे, इस पर निर्भर करते हुए, छह महीने तक की समय सीमा के लिए दैनिक आधार पर पूर्वानुमानित केस वॉल्यूम को विज़ुअलाइज़ करें। इस पूर्वानुमान का उपयोग भविष्य की मांग को पूरा करने के लिए सेवा प्रतिनिधियों की भर्ती और संसाधन की योजना बनाने के लिए किया जा सकता है।

• 15 मिनट के अंतराल के आधार पर पूर्वानुमानित केस वॉल्यूम को छह सप्ताह तक की समय सीमा के लिए विज़ुअलाइज़ करें, जो इस बात पर निर्भर करता है कि पिछले दिनों कितने दिनों के मामले बनाए गए थे। इस पूर्वानुमान का उपयोग निकट अवधि की मांग को पूरा करने के लिए सेवा प्रतिनिधियों की समय-सारणी निर्धारित करने में किया जा सकता है।

• पूर्वानुमानित मात्रा को चैनल और क्यू के अनुसार विभाजित करें.

• प्रति घंटा, दैनिक, साप्ताहिक, मासिक और वार्षिक आधार पर वास्तविक और पूर्वानुमानित मात्रा का रोलअप देखें।

• अपने अवकाश कैलेंडर को आयात करने के लिए सेटिंग विकल्प के साथ ऐतिहासिक ट्रैफ़िक से स्वचालित रूप से मौसम का पता लगाएँ. यह पता लगाने से पूर्वानुमान मॉडल को विशेष, मौसमी घटनाओं के दौरान मामलों की मात्रा का सटीक अनुमान लगाने में मदद मिलती है।

नोट

केस पूर्वानुमान रिपोर्ट का उपयोग करते समय निम्नलिखित बातों का ध्यान रखें:

• पूर्वानुमान कई कारणों से वॉल्यूम अनुमानों को गलत बता सकते हैं, जिनमें अप्रत्याशित रुझान या व्यावसायिक विकास शामिल हैं.

• पूर्वानुमान रिपोर्ट वर्तमान में कुछ भौगोलिक स्थानों में उपलब्ध है. ग्राहक सेवा के लिए क्षेत्रीय उपलब्धता और सेवा सीमाओं के बारे में अधिक जानें .

केस पूर्वानुमान कैसे काम करता है

पूर्वानुमान रिपोर्ट एआई-समर्थित पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करती है जो ऐतिहासिक केस डेटा के आधार पर मामले की मात्रा का अनुमान लगाती है। यह मॉडल पूर्वानुमान की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए मौसमी समर्थन (स्वचालित पहचान और कस्टम सेटिंग्स) के साथ एक समूह पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करता है।

रिपोर्ट छह महीने तक की तिथि सीमा के लिए दैनिक रुझानों का पूर्वानुमान लगा सकती है, और छह सप्ताह तक की तिथि सीमा के लिए इंट्राडे (15 मिनट के अंतराल) रुझानों का पूर्वानुमान लगा सकती है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि कितने दिनों का ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध है और उसका उपयोग किया गया है। सामान्य तौर पर, मॉडल निम्न शर्तों के साथ उस अवधि के लिए पूर्वानुमान लगा सकता है जो इनपुट दिनांक सीमा का आधा है:

• दैनिक केस वॉल्यूम पूर्वानुमान के लिए, यदि ऐतिहासिक डेटा समय सीमा 12 महीने से कम है, तो पूर्वानुमान समय सीमा इनपुट समय सीमा का आधा है। उदाहरण के लिए, आठ महीनों की ऐतिहासिक तिथि सीमा अगले चार महीनों के लिए पूर्वानुमान लगा सकती है। यदि ऐतिहासिक अवधि 12 महीनों (24 महीनों तक) के बराबर या उससे अधिक है, तो रिपोर्ट अगले छह महीनों के लिए पूर्वानुमान लगाती है।
• इंट्राडे (15 मिनट के अंतराल) केस वॉल्यूम पूर्वानुमान के लिए, मॉडल केवल हाल के छह सप्ताह के ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है। पूर्वानुमान की समय सीमा कुल इनपुट समय सीमा का आधा है। उदाहरण के लिए, 12 सप्ताह की ऐतिहासिक तिथि सीमा अगले छह सप्ताह के लिए पूर्वानुमान लगा सकती है (जो अधिकतम है)। पूर्वानुमान तैयार करने के लिए इन 12 सप्ताहों के ऐतिहासिक आंकड़ों में से केवल हाल के छह सप्ताहों का विश्लेषण किया जाता है।

पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए ऐतिहासिक डेटा को मॉडलों के लिए निम्नलिखित न्यूनतम आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए। अन्यथा, व्यवस्थापक सेटिंग पृष्ठ पर एक त्रुटि संदेश दिखाई देगा।

• कम से कम दो सप्ताह का ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध है।

पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाने के लिए मुख्य विचार

हम सटीक पूर्वानुमान तैयार करने के लिए उपयोगकर्ताओं के डेटा का उपयोग करने हेतु निम्नलिखित मानदंडों की अनुशंसा करते हैं।

• गैर-विरल डेटा: डेटासेट में हर दिन की जानकारी होती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि कोई डेटा गायब या अधूरा न हो। प्रत्येक दिन का रिकार्ड किया गया भाग, अवलोकनों का एक व्यापक सेट प्रदान करता है।
• स्पष्ट साप्ताहिक पैटर्न: डेटा एक साप्ताहिक पैटर्न प्रदर्शित करता है, जिसमें वॉल्यूम लगातार एक विशिष्ट प्रवृत्ति का अनुसरण करता है। उदाहरण के लिए, सप्ताहांत में हमेशा कम मात्रा होती है, जबकि कार्यदिवस में अधिक मात्रा होती है, और इसके विपरीत। यह पैटर्न पूर्वानुमान के लिए एक विश्वसनीय आधार स्थापित करने में मदद करता है।
• मात्रा-आधारित सटीकता: यदि मानदंड पूरे होते हैं, तो बड़े मात्रा इनपुट के साथ पूर्वानुमान की गुणवत्ता में सुधार होता है। अधिक मात्रा में डेटा अधिक सटीक और मजबूत पूर्वानुमान में योगदान देता है।
• स्तर में बदलाव का अभाव: हाल के दिनों और भविष्य की अवधि में वॉल्यूम के स्तर में कोई अचानक या महत्वपूर्ण बदलाव नहीं होता है। अचानक परिवर्तनों की अनुपस्थिति यह सुनिश्चित करती है कि ऐतिहासिक पैटर्न पूर्वानुमान के प्रयोजनों के लिए प्रासंगिक और भरोसेमंद बने रहें।
• लम्बा ऐतिहासिक डेटा सेट: यदि उपरोक्त सभी मानदंड पूरे होते हैं, तो डेटा का लम्बा इतिहास पूर्वानुमान की सटीकता को और बेहतर बनाता है। अधिक ऐतिहासिक डेटा सेट समय के साथ पैटर्न और प्रवृत्तियों के बारे में अधिक व्यापक परिप्रेक्ष्य और समझ प्रदान करता है। विस्तारित इतिहास के साथ, पूर्वानुमान मॉडल अधिक विविधताओं को पकड़ सकता है और उन्हें सम्मिलित कर सकता है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणियां हो सकती हैं।
• हाल के पूर्वानुमान की सटीकता को महत्व देना: भविष्य की अवधियों पर विचार करते समय, यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि पूर्वानुमान की सटीकता अधिक तात्कालिक समय-सीमाओं के लिए अधिक होती है। जैसे-जैसे समय आगे बढ़ेगा, पूर्वानुमान की निश्चितता और सटीकता कम होती जाएगी। इसलिए, नवीनतम पूर्वानुमान को अधिक महत्व दिया जाना चाहिए तथा दूरवर्ती भविष्य की अवधियों के पूर्वानुमानों की तुलना में उसे बेहतर सटीकता वाला माना जाना चाहिए।

पूर्वावश्यकताएँ

केस पूर्वानुमान रिपोर्ट को कॉन्फ़िगर करने के लिए, आपके पास सिस्टम व्यवस्थापक भूमिका होनी चाहिए.

पूर्वानुमान रिपोर्ट तक पहुँचने के लिए, आपके संगठन के उपयोगकर्ताओं के पास msdyn_dataanalyticsreport_forecast तालिका पर पढ़ने के विशेषाधिकार वाली भूमिका होनी चाहिए. आपके सिस्टम व्यवस्थापक को यह विशेषाधिकार किसी भी ऐसी भूमिका के लिए निर्दिष्ट करना चाहिए जिसके लिए पूर्वानुमान रिपोर्ट तक पहुंच की आवश्यकता हो। बॉक्स से बाहर, निम्नलिखित भूमिकाओं को पूर्वानुमान तालिका पर पढ़ने के विशेषाधिकार प्राप्त हैं:

• CSR प्रबंधक
• ओमनीचैनल व्यवस्थापक
• ओमनीचैनल पर्यवेक्षक

केस पूर्वानुमान रिपोर्ट सक्षम करें

1. Customer Service व्यवस्थापन केंद्र में, कार्रवाइयाँ के अंतर्गत, इनसाइट्स चुनें। इनसाइट्स पेज प्रदर्शित किया गया है।

2. रिपोर्ट सेटिंग अनुभाग के अंतर्गत, मामला पूर्वानुमान के आगे, प्रबंधित करें चुनें. मामला पूर्वानुमान पृष्ठ प्रकट होता है.

3. मामले का पूर्वानुमान सक्षम करें को चालू पर टॉगल करें।

4. रिपोर्ट उस दिन को दर्शाती है जिस दिन इसे सक्षम किया गया था। अगर आप रिपोर्ट को अपडेट करने के लिए महीने का कोई दूसरा दिन चुनना चाहते हैं, तो दैनिक पूर्वानुमान शेड्यूल में वह दिन चुनें जिसके लिए आप रिपोर्ट को रीफ्रेश करना चाहते हैं।

5. पहली बार रिपोर्ट तैयार होने के बाद, आपको बुनियादी पूर्वानुमान कॉन्फ़िगरेशन के ऊपर एक मॉडल रन सारांश अनुभाग दिखाई देगा, जो उस दिनांक और समय को प्रदर्शित करता है जिस पर पिछली बार पूर्वानुमान बनाया गया था। समय आपके समय क्षेत्र को दर्शाता है। यदि आप एक अलग डिफ़ॉल्ट समय क्षेत्र सेट करना चाहते हैं, तो निम्न चरणों का पालन करें:

   1. ऐप के ऊपरी-दाएं कोने में सेटिंग्स(गियर) आइकन चुनें, और फिर वैयक्तिकरण सेटिंग्स चुनें. सेट व्यक्तिगत विकल्प पृष्ठ प्रदर्शित होता है।

   2. वह समय क्षेत्र सेट करें जिसमें आप हैं, ड्रॉपडाउन मेनू से इच्छित समय क्षेत्र चुनें.

   3. ठीक चुनें.

6. यदि आप पूर्वानुमान के लिए उपयोग करने हेतु समय क्षेत्र बदलना चाहते हैं, तो दैनिक पूर्वानुमान के लिए समय क्षेत्र के अंतर्गत, इच्छित समय क्षेत्र का चयन करें।

7. यदि आप किसी विशेष तिथि का चयन करना चाहते हैं जिससे डेटा शुरू होता है, तो ऐतिहासिक डेटा प्रारंभ तिथि (वैकल्पिक) के अंतर्गत, प्रारंभ तिथि चुनें जिसे आप चाहते हैं. नवीनतम (निकटतम) तिथि जो प्रारंभ तिथि हो सकती है वह वर्तमान तिथि से कम से कम दो सप्ताह पहले की हो सकती है। यदि कुछ भी नहीं चुना गया है, तो आरंभ तिथि का निर्णय आपके सभी ऐतिहासिक अभिलेखों की प्रारंभिक निर्माण तिथि, अधिकतम दो वर्ष, के आधार पर किया जाता है। यदि आपके द्वारा चुनी गई आरंभ तिथि दो वर्ष से पहले की है, तो केवल पिछले दो वर्षों का डेटा ही उपयोग किया जाता है।

8. यदि आप मौसमीता निर्दिष्ट करना चाहते हैं, तो मौसमीता के अंतर्गत, छुट्टियों के कैलेंडर से शेड्यूल का उपयोग करें चेक बॉक्स का चयन करें। अवकाश कैलेंडर लिंक का चयन करने से सभी अवकाश अनुसूचियां पृष्ठ खुल जाता है, जहां आप एक नया कार्यक्रम बना सकते हैं या एक का चयन कर सकते हैं मौजूदा शेड्यूल।

9. अपने परिवर्तन सहेजें. यदि आपने पूर्वानुमान सुविधा को पहली बार सक्षम किया है, तो पूर्वानुमान डेटा को पूर्वानुमान रिपोर्ट में देखने के लिए तैयार होने में 24 घंटे तक का समय लग सकता है।

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