Werken met op gevoelsvoorspelling gebaseerde modellen in werkclassificatie (preview)
Opmerking
De informatie over de beschikbaarheid van functies is als volgt.
| Dynamics 365 Contact Center – ingesloten | Dynamics 365 Contact Center – zelfstandig | Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| Ja | Ja | Ja |
Met gevoelsvoorspelling voor doorsturen kunnen organisaties de scores voor gevoelens van eindklanten gebruiken als een factor bij het classificeren van werkitems om naar agenten door te sturen.
Als u gevoelsvoorspelling gebruikt voor doorsturen, kunt u regels schrijven om werkitems te classificeren en deze toe te wijzen aan agents die het best zijn toegerust om ze af te handelen.
De gevoelsvoorspelling gebruikt de volgende schaal met zeven punten die organisaties de flexibiliteit geeft om genuanceerde regels op te stellen met behoud van eenvoud.
- Zeer positief
- Positief
- Enigszins positief
- Neutraal
- Enigszins negatief
- Negatief
- Zeer negatief
Het gevoelsmodel is geconfigureerd om de berichten van de klant te zoeken en te gebruiken en houdt geen rekening met wat agents schrijven in chats.
[Dit artikel maakt deel uit van de voorlopige documentatie en kan nog veranderen.]
Belangrijk
- Dit is een preview-functie.
- Preview-functies zijn niet bedoeld voor productiegebruik en bieden mogelijk beperkte functionaliteit. Deze functies zijn beschikbaar vóór een officiële release zodat klanten vroeg toegang kunnen krijgen en feedback kunnen geven.
Gevoelsvoorspelling inschakelen
Gevoelsvoorspelling inschakelen
Selecteer in het siteoverzicht van Customer Service-beheercentrum de optie Routering. De pagina Doorsturen wordt weergegeven.
Selecteer Beheren voor Gevoelsvoorspelling voor doorsturen.
Stel op de pagina Gevoelsvoorspelling voor doorsturen (preview) de schakelaar Gevoelsvoorspelling voor doorsturen inschakelen in op Ja.
Testuitvoering van gevoelsvoorspelling
U kunt optioneel het gevoelsmodel testen met de optie voor testuitvoering. U kunt testen met echte zinnen die u verwacht te zien wanneer klanten contact opnemen met de ondersteuning. Het helpt u te begrijpen hoe de gevoelsvoorspelling daarvoor eruit zou kunnen zien. U kunt belangrijke informatie zien, zoals de gevoelscategorie op de schaal met zeven punten, de gevoelsscore op een schaal van 0 tot 100 en trefwoorden uit de woordgroep die de gevoelsscore hebben beïnvloed.
Het sentimentmodel testen
Selecteer op de pagina Gevoelsvoorspelling voor doorsturen (preview) de optie Testuitvoering.
Voer in het deelvenster Testuitvoering een woord of zin in, zoals "Ik ben gefrustreerd" en selecteer Testen. Het model voorspelt de score en categorie voor het gevoel en het trefwoord dat heeft bijgedragen aan het bepalen van de score.
Classificatieregels maken op basis van het gevoelvoorspellingsmodel
Nadat u gevoelsvoorspelling hebt ingeschakeld, kunt u een classificatieregel maken op basis van het Machine Learning-model en het type selecteren als Gevoelsvoorspelling. U kunt de regel samen met andere regels gebruiken om de werkitems te categoriseren die naar de juiste agents moeten worden doorgestuurd die de klant helpen met diens probleem.
Een regel maken op basis van een schatting van het gevoel
Maak of bewerk een workstream. Meer informatie: Workstreams maken.
Ga naar de sectie Werkclassificatie (optioneel) om een classificatieregel te maken. Meer informatie: Regelsets voor werkclassificatie configureren
Selecteer in het dialoogvenster Regelset voor werkclassificatie maken het regeltype als Machine Learning-model en selecteer vervolgens het type als Gevoelsvoorspelling.
Selecteer het invoerkenmerk waarin het gevoel van de klant het meest waarschijnlijk wordt gevonden. Voor een aanvraagworkstream kunt u bijvoorbeeld de gerelateerde entiteit Doorgestuurde record (aanvraag) selecteren en het kenmerk als Beschrijving, dat doorgaans trefwoorden bevat die het gevoel aangeven.
Voor een berichtenkanaal stelt u de gerelateerde entiteit doorgaans in als Waarde van contextitem (gesprek) en selecteert u vervolgens het kenmerk. De variabelen voor de botcontext moeten zijn ingesteld, of een onderzoek vóór het gesprek moet worden ingesteld om het invoerkenmerk te kunnen gebruiken. Formuleer de vragen voor het onderzoek vóór het gesprek zodanig dat ze het klantgevoel oproepen. U kunt bijvoorbeeld een vraag gebruiken als "Wat is uw ervaring met het product?" of "Hoe kunnen wij u helpen?".
U kunt maximaal 10 kenmerken definiëren, waarvan u de waarden kunt gebruiken om het voorspellingsmodel te bouwen. Ten minste één kenmerk, het eerste, is verplicht en kan niet worden verwijderd.
Sla op en sluit het venster.
Hoewel de toepassing u niet tegenhoudt om meer dan één regel te maken die is gebaseerd op het gevoelsvoorspellingsmodel, wordt een waarschuwingsbericht weergegeven wanneer u probeert een andere regel te maken op basis van hetzelfde model.
Aanvullende werkclassificatieregels kunt vervolgens maken met behulp van de uitvoer van de gevoelsvoorspellingsregel. De uitvoer wordt opgeslagen in het kenmerk Gevoelscategorie. U kunt elk van de waarden op de gevoelsuitvoer met de schaal van zeven punten gebruiken om de regel te bouwen.
Regels voor doorsturen naar wachtrij maken
Maak regels voor doorsturen naar wachtrijen om de werkitems door te sturen op basis van het gevoelsvoorspelling.
Regels voor doorsturen naar wachtrijen maken
Voor de werkstroom waarin u de regel hebt gemaakt op basis van gevoelsvoorspelling selecteert u in Regels voor doorsturen de optie Regelset maken of Meer weergeven voor Doorsturen naar wachtrijen om een regel te maken. Meer informatie: Regelsets en regels voor doorsturen naar wachtrijen configureren
Maak een regel en definieer de voorwaarden. het uitvoerkenmerk Gevoelscategorie bevat de gevoelsvoorspelling voor het werkitem en moet in de regelbouwer worden gebruikt om de regel te definiëren.
Opmerking
Als u een voorwaarde voor een gerouteerde record hebt gedefinieerd, zorgt u ervoor dat u de optie Rij toevoegen gebruikt die onafhankelijk is van de groep Doorgestuurde record.
Selecteer de wachtrij waaraan de werkitems moeten worden toegewezen wanneer aan de voorwaarden wordt voldaan.
Diagnostische gegevens gebruiken om de effectiviteit van gevoelsvoorspelling te analyseren
Met diagnostische gegevens voor doorsturen kunt u zien hoe de werkitems zijn geclassificeerd en doorgestuurd nadat u de regels hebt geconfigureerd.
U kunt weergeven hoe het gevoelsvoorspellingsmodel is gebruikt om een werkitem door te sturen.
Taalondersteuning voor gevoelsvoorspellingsmodellen
Alle door Azure Cognitive Services ondersteunde talen worden ondersteund in op gevoelsvoorspelling gebaseerd doorsturen. Meer informatie: Taalondersteuning - Vertaler - Azure Cognitive Services
Zie ook
Overzicht van geharmoniseerd doorsturen
Procedure voor het instellen van geharmoniseerd doorsturen