कार्य वर्गीकरण (पूर्वावलोकन) में भावना पूर्वानुमान-आधारित मॉडल का उपयोग करें
नोट
सुविधा उपलब्धता की जानकारी इस प्रकार है।
| डायनेमिक्स 365 संपर्क केंद्र—एम्बेडेड | डायनेमिक्स 365 संपर्क केंद्र—स्टैंडअलोन | Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| हां | हां | हां |
रूटिंग के लिए भावना पूर्वानुमान संगठनों को एजेंट को रूट करने के लिए कार्य आइटम को वर्गीकृत करने में कारक के रूप में अंतिम ग्राहक भावना स्कोर का उपयोग करने में सक्षम बनाता है.
रूटिंग के लिए भावना पूर्वानुमान का उपयोग करके, आप कार्य आइटम को वर्गीकृत करने के लिए नियम लिख सकते हैं और उन्हें उन एजेंट्स को सौंप सकते हैं, जो उन्हें संभालने के लिए पूरी तरह से लैस हैं.
भावना पूर्वानुमान निम्नलिखित सात-बिंदु पैमाने का उपयोग करती है जो संगठनों की फ्लेक्सिबिलिटी बनाए रखते हुए सूक्ष्म नियम बनाने की अनुमति देती है.
- बहुत सकारात्मक
- सकारात्मक
- थोड़ा सकारात्मक
- सामान्य
- थोड़ा नकारात्मक
- नकारात्मक
- बहुत नकारात्मक
भावना मॉडल ग्राहक द्वारा प्रदान किए गए मैसेज को देखने और उनका उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है और एजेंट चैट स्ट्रिंग्स पर विचार नहीं करता है.
[यह आलेख रिलीज़-पूर्व दस्तावेज़ है और परिवर्तन के अधीन है.]
महत्त्वपूर्ण
- यह एक पूर्वावलोकन सुविधा है.
- पूर्वावलोकन सुविधाएं उत्पादन उपयोग के लिए नहीं हैं और उनकी कार्यक्षमता सीमित हो सकती है. यह सुविधाएँ आधिकारिक रिलीज़ से पहले उपलब्ध होती हैं ताकि ग्राहक शीघ्र पहुँच प्राप्त कर सकें और प्रतिक्रिया प्रदान कर सकें.
भावना पूर्वानुमान सक्षम करें
भावना पूर्वानुमान सक्षम करने के लिए
Customer Service व्यवस्थापन केंद्र के साइट मानचित्र में, रूटिंग का चयन करें. रूटिंग पृष्ठ प्रकट होता है.
रूटिंग के लिए मनोभाव पूर्वानुमान के लिए, प्रबंधित करें चुनें.
रूटिंग के लिए भावना पूर्वानुमान (पूर्वावलोकन) पेज पर, रूटिंग के लिए भावना पूर्वानुमान सक्षम करें टॉगल को हां पर सेट करें.
भावना पूर्वानुमान की ड्राई रन
आप ड्राई रन विकल्प का उपयोग करके वैकल्पिक रूप से भावना मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं. आप वास्तविक वाक्यांशों का उपयोग करके परीक्षण कर सकते हैं, जिन्हें आप ग्राहकों द्वारा सहायता से संपर्क करने पर देखने की अपेक्षा करते हैं. यह आपको यह समझने में मदद करता है कि उन पर भावना पूर्वानुमान कैसी दिख सकती है. आप महत्वपूर्ण जानकारी देख सकते हैं, जैसे कि सात-बिंदु पैमाने पर भावना श्रेणी, शून्य से 100 तक की भावना स्कोर और भावना स्कोर को प्रभावित करने वाले वाक्यांश के कीवर्ड.
भावना मॉडल का परीक्षण करने के लिए
रूटिंग (पूर्वावलोकन) के लिए भावना पूर्वानुमान पेज पर ड्राई रन चुनें.
ड्राई रन पैनल पर, कोई शब्द या वाक्यांश दर्ज करें, जैसे "मैं निराश हूं" और परीक्षण चुनें. मॉडल भावना स्कोर, श्रेणी और कीवर्ड का पूर्वानुमान करता है जिसने स्कोर निर्धारित करने में मदद की.
भावना पूर्वानुमान मॉडल के आधार पर वर्गीकरण नियम बनाएं
भावना पूर्वानुमान को सक्षम करने के बाद, आप मशीन लर्निंग मॉडल के आधार पर वर्गीकरण नियम बना सकते हैं और इस प्रकार को भावना पूर्वानुमान के रूप में चुन सकते हैं. आप अन्य नियमों के साथ नियम का उपयोग सही एजेंट्स को भेजे जाने वाले कार्य आइटम को वर्गीकृत करने में मदद करने के लिए कर सकते हैं, जो ग्राहक की समस्या में मदद.
भावना पूर्वानुमान के आधार पर नियम बनाने के लिए
कार्यप्रवाह बनाएं या संपादित करें. अधिक जानकारी: कार्यप्रवाह बनाएँ
वर्गीकरण नियम बनाने के लिए कार्य वर्गीकरण (वैकल्पिक) अनुभाग पर जाएं. अधिक जानकारी: कार्य वर्गीकरण नियमों को कॉन्फ़िगर करें
कार्य वर्गीकरण नियम बनाएं डायलॉग में, नियम प्रकार को मशीन लर्निंग मॉडल के रूप में चुनें और फिर भावना पूर्वानुमान के रूप में प्रकार चुनें.
उस इनपुट विशेषता का चयन करें, जिसमें ग्राहक भावना पाए जाने की सबसे अधिक संभावना है. उदाहरण के लिए, किसी मामला कार्यप्रवाह के लिए, आप संबंधित निकाय रूटेड रिकॉर्ड (मामला) और एट्रिब्यूट को विवरण के रूप में चुन सकते हैं, जिसमें आमतौर पर भावना दर्शाने वाले कीवर्ड हो सकते हैं.
मैसेजिंग चैनल के लिए, आप आमतौर पर संबंधित निकाय को संदर्भ आइटम मान (बातचीत) के रूप में सेट करेंगे और फिर एट्रिब्यूट का चयन करेंगे. इनपुट विशेषता का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए बॉट संदर्भ चर सेट किया जाना चाहिए या पूर्व-बातचीत सर्वेक्षण सेट किया जाना चाहिए. पूर्व-बातचीत सर्वेक्षण प्रश्नों को इस तरह तैयार करें कि वे ग्राहक भावना को उजागर करें. उदाहरण के लिए, आप प्रश्न का उपयोग कर सकते हैं जैसे "उत्पाद के साथ आपका अनुभव कैसा रहा है?" या "हम आपकी मदद कैसे कर सकते हैं?".
आप अधिकतम 10 एट्रिब्यूट को परिभाषित कर सकते हैं, जिनके मान का उपयोग पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है. कम से कम एक एट्रिब्यूट, पहला अनिवार्य है और इसे हटाया नहीं जा सकता.
सहेजने और बंद करने के लिए.
जबकि अनुप्रयोग आपको एक से अधिक नियम बनाने से नहीं रोकता है, जो कि भावना पूर्वानुमान मॉडल पर आधारित है, चेतावनी मैसेज प्रदर्शित होता है जब आप उसी मॉडल के आधार पर कोई अन्य नियम बनाने का प्रयास करते हैं.
अतिरिक्त कार्य वर्गीकरण नियम तब भावना पूर्वानुमान नियम से आउटपुट का उपयोग करके बनाए जा सकते हैं. आउटपुट भावना श्रेणी को एट्रिब्यूट में संग्रहीत किया जाता है. आप नियम बनाने के लिए सात-बिंदु भावना आउटपुट पर किसी भी मान का उपयोग कर सकते.
रूट-टू-क्यू नियम बनाएं
भावना पूर्वानुमान के आधार पर कार्य आइटम को रूट करने के लिए रूट-टू-क्यू नियम बनाएं.
रूट-टू-क्यू नियम बनाने के लिए
उस कार्यप्रवाह के लिए जिसमें आपने भावना पूर्वानुमान के आधार पर नियम बनाया है, रूटिंग नियम में, नियम बनाने के लिए क्यू के लिए रूट के लिए रूल सेट या और देखें का चयन करें. अधिक जानकारी: रूट-टू-क्यू नियम और नियम कॉन्फ़िगर करें
शर्तों को परिभाषित करने के लिए नियम बनाएं. मनोभाव श्रेणी आउटपुट एट्रिब्यूट में कार्य आइटम के लिए मनोभाव का पूर्वानुमान होता है, और नियम को परिभाषित करने के लिए नियम निर्माता में इसका उपयोग किया जाना चाहिए.
नोट
यदि आपने रूट किए गए रिकॉर्ड पर कोई शर्त निर्धारित की है, तो सुनिश्चित करें कि आप पंक्ति जोड़ें विकल्प का उपयोग करें, जो रूट किया गया रिकॉर्ड समूह से स्वतंत्र है.
शर्तें पूरी होने पर उस क्यू का चयन करें जिसमें कार्य आइटम्स को असाइन करने की आवश्यकता है.
भावना पूर्वानुमान की प्रभावकारिता का विश्लेषण करने के लिए डायग्नोस्टिक्स का उपयोग करें
रूटिंग डायग्नोस्टिक्स आपको यह देखने में मदद करते हैं कि आपके द्वारा नियमों को कॉन्फ़िगर करने के बाद कार्य आइटम को कैसे वर्गीकृत और रूट किया गया है.
आप देख सकते हैं कि किसी कार्य आइटम को रूट करने के लिए भावना पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग कैसे किया गया था.
भावना पूर्वानुमान मॉडल के लिए भाषा समर्थन
सभी Azure Cognitive Services समर्थित भाषाएं भावना पूर्वानुमान-आधारित रूटिंग में समर्थित हैं. अधिक जानकारी: भाषा समर्थन - अनुवादक - Azure Cognitive Services