Udostępnij za pośrednictwem

Konfigurowanie prognozowania wolumenu spraw

W tym artykule opisano sposób konfigurowania prognozowania przypadków w aplikacji Customer Service.

Ważne

Ta funkcja ma na celu ułatwienie menedżerom działu obsługi klienta i opiekunom zwiększanie wydajności zespołu oraz poprawę satysfakcji klientów. Ta funkcja nie jest przeznaczona do użytku podczas podejmowania, i nie powinna być używana do podejmowania, decyzji, które mają wpływ na zatrudnienie pracownika lub grupy pracowników, w tym wynagrodzenia, nagrody, stażu pracy lub innych praw bądź uprawnień. Klienci są odpowiedzialni za używanie Dynamics 365 Customer Service, tej funkcji, oraz wszelkich skojarzonych funkcji lub usług zgodnie z obowiązującymi przepisami prawnymi, w tym prawami związanymi z dostępem do analizy poszczególnych pracowników, oraz monitorowania, rejestrowania i przechowywania komunikacji z użytkownikami końcowymi. Obejmuje to również odpowiednie powiadomienie użytkowników końcowych o tym, że ich komunikacja z przedstawicielami działu obsługi klienta może być monitorowana, nagrywana lub przechowywana oraz, zgodnie z wymogami obowiązującego prawa, uzyskanie zgody użytkowników końcowych przed użyciem wobec nich tej funkcji. Zachęca się również klientów do posiadania mechanizmu informowania przedstawicieli działu obsługi klienta o tym, że ich komunikacja z użytkownikami końcowymi może być monitorowana, nagrywana lub przechowywana.

Omówienie

Przełożeni ds. obsługi klienta w organizacji muszą upewnić się, że dysponują odpowiednią liczbą przedstawicieli działu obsługi klienta (przedstawicieli ds. obsługi lub przedstawicieli) dostępnych do obsługi klientów. Nadmierna dyspozycyjność powoduje podwyżkę kosztów, natomiast zbyt mała dyspozycyjność powoduje dłuższy czas oczekiwania klienta, co z kolei może negatywnie wpłynąć na zadowolenie klienta.

Jako administrator możesz konfigurować raport prognozowania spraw, aby pomóc opiekunom zaplanować odpowiedni poziom personelu w firmie na podstawie przewidywanego wolumenu spraw.

Opiekunowie mogą używać raportu prognozowania spraw na następujące sposoby:

  • Prognozowanie nadchodzących wolumenów spraw na podstawie ruchu historycznego.

  • Wizualizuj dzienne prognozowane wolumeny spraw dla zakresu czasu do sześciu miesięcy w zależności od liczby dni, w których utworzono sprawy w przeszłości. Prognoza ta może być wykorzystana do zaplanowania rekrutacji i pozyskiwania przedstawicieli działu obsługi klienta, aby sprostać przyszłemu zapotrzebowaniu.

  • Wizualizuj prognozowane wolumeny spraw z interwałem 15-minutowym dla zakresu czasu do sześciu tygodni w zależności od liczby dni, w których utworzono sprawy w przeszłości. Ta prognoza może służyć do planowania przedstawicieli działu obsługi klienta w celu zaspokojenia krótkoterminowego zapotrzebowania.

  • Fragmentowanie prognozowanych wolumenów według kanałów i kolejek.

  • Wyświetlanie zestawienia rzeczywistego i prognozowanego wolumenu w ujęciu godzinowym, dziennym, tygodniowym, miesięcznym i rocznym.

  • Automatyczne wykrywanie sezonowości z ruchu historycznego za pomocą opcji ustawień do importowania kalendarza świąt. To wykrywanie ułatwia modelowi prognozowania dokładne przewidzenie wolumenu spraw podczas specjalnych, sezonowych zdarzeń.

Uwaga

Podczas korzystania z raportu prognozowania spraw należy pamiętać o następujących kwestiach:

Jak działa prognozowanie spraw

Raport Prognoza używa opartego na AI modelu prognozowania, który przewiduje wolumeny konwersacji na podstawie danych historycznych spraw. Model używa grupowej metody prognozowania ze wsparciem sezonowości (automatyczne wykrywanie i ustawienia niestandardowe), aby poprawić jakość prognozowania.

Raport może prognozować codzienne trendy w zakresie dat do sześciu miesięcy i trendy w ciągu dnia (interwał 15-minutowy) w zakresie dat do sześciu tygodni, w zależności od tego, ile dni danych historycznych jest dostępnych i używanych. Ogólnie rzecz biorąc, w modelu można przewidywać okres stanowiący pół zakresu dat wejściowych z następującymi warunkami:

  • W przypadku prognozowania dziennego wolumenu spraw, jeśli zakres czasu danych historycznych jest mniejszy niż 12 miesięcy, zakres czasu prognozowania wynosi pół przedziału czasu wejściowego. Na przykład osiem miesięcy zakresu dat historycznych może prognozować kolejne cztery miesiące. Jeśli zakres historyczny jest równy lub większy niż 12 miesięcy (do 24 miesięcy), raport prognozuje na następne sześć miesięcy.
  • Dla prognozowania wielkości sprawy w ciągu dnia (15-minutowy interwał) model analizuje tylko sześć tygodni danych historycznych. Zakres czasu prognozy wynosi pół łącznego zakresu czasu wejściowego. Na przykład 12-tygodniowy zakres dat historycznych może przewidywać na następne sześć tygodni (czyli maksymalnie). Z tych 12 tygodni danych historycznych, tylko ostatnie sześć tygodni jest analizowanych w celu wygenerowania prognozy.

Dane historyczne muszą spełniać poniższe minimalne wymagania, aby modele mogły generować prognozy. W przeciwnym razie na stronie ustawień administratora zostanie wyświetlony komunikat o błędzie.

  • Dostępne są co najmniej dwa tygodnie danych historycznych.

Kluczowe czynniki zwiększające dokładność prognoz

Zalecamy następujące kryteria, aby wykorzystać dane użytkowników do generowania dokładnych prognoz.

  • Nierozproszone dane: Zbiór danych zawiera informacje dla każdego dnia, zapewniając, że nie ma brakujących lub niekompletnych danych. Każdy dzień ma zarejestrowaną objętość, zapewniając kompleksowy zestaw obserwacji.
  • Wyraźna formacja tygodniowa: dane wykazują tygodniowy wzorzec, w którym wolumen konsekwentnie podąża za określonym trendem. Przykładowo, weekendy charakteryzują się niskim wolumenem, podczas gdy dni robocze wykazują wyższy wolumen i odwrotnie. Ten wzorzec pomaga ustanowić wiarygodną podstawę prognozowania.
  • Dokładność oparta na wolumenie: Jeśli kryteria są spełnione, jakość prognozy poprawia się wraz ze wzrostem wolumenu danych wejściowych. Większa ilość danych przyczynia się do bardziej dokładnych i solidnych prognoz.
  • Brak zmiany poziomu: Ostatnie dni i przyszłe okresy nie doświadczają żadnych nagłych lub znaczących zmian w poziomach głośności. Brak nagłych zmian zapewnia, że historyczne wzorce pozostają istotne i niezawodne do celów prognozowania.
  • Dłuższy zestaw danych historycznych: Jeśli wszystkie powyższe kryteria są spełnione, dłuższa historia danych dodatkowo poprawia dokładność prognozy. Większy zestaw danych historycznych zapewnia szerszą perspektywę i bardziej kompleksowe zrozumienie wzorców i trendów w czasie. Dzięki rozszerzonej historii model prognozy może uchwycić i uwzględnić więcej zmian, co prowadzi do dokładniejszych prognoz.
  • Ważenie dokładności ostatnich prognoz: Rozważając przyszłe okresy, należy pamiętać, że dokładność prognozy jest zwykle wyższa w przypadku bliższych ram czasowych. W miarę upływu czasu pewność i precyzja prognozy może się zmniejszyć. W związku z tym najnowszej prognozie należy przypisać większą wagę i uznać ją za bardziej dokładną w porównaniu z prognozami dotyczącymi odległych okresów.

Wymagania wstępne

Aby skonfigurować raport Prognoza spraw, trzeba mieć rolę Administrator systemu.

Aby uzyskać dostęp do raportów prognoz, użytkownicy w organizacji muszą mieć rolę z uprawnieniami Odczyt w tabeli msdyn_dataanalyticsreport_forecast. Administrator systemu musi przypisać to uprawnienie do dowolnej roli, która musi mieć dostęp do raportów prognozowania. Po wyjęciu z pudełka następujące role mają uprawnienia do odczytu w tabeli Prognoza:

  • Menedżer działu obsługi klienta
  • Obsługa wielokanałowa — Administrator
  • Obsługa wielokanałowa - opiekun

Włącz raport prognozowanie przypadków

  1. W centrum administracyjnym aplikacji Customer Service w obszarze Operacje wybierz Szczegółowe informacje. Zostanie wyświetlona strona Wyniki analiz.

  2. W obszarze Ustawienia raportu obok opcji Prognozowanie przypadków wybierz opcję Zarządzaj. Pojawi się strona Prognoza spraw.

  3. Ustaw przełącznik Włącz prognozowanie spraw na Wł.

  4. Raport odzwierciedla dzień, w którym został włączony. Jeśli chcesz wybrać inny dzień miesiąca, aby raport został zaktualizowany, w obszarze Dzienny harmonogram prognozowania wybierz dzień odświeżania raportu.

  5. Po pierwszym wygenerowaniu raportu, zobaczysz sekcję Podsumowanie przebiegu modelu w górnej części, która ukazuje datę i godzinę utworzenia prognozy. Godzina odzwierciedla strefę czasową użytkownika. Aby ustawić inną domyślną strefę czasową, należy wykonać następujące kroki:

    1. Wybierz ikonę Ustawienia (koło zębate) w prawym górnym rogu aplikacji, a następnie wybierz Ustawienia personalizacji. Zostanie wyświetlona strona Ustawianie opcji osobistych.

    2. W Ustaw strefę czasową, w której się znajdujesz, wybierz strefę czasową z menu rozwijanego.

    3. Wybierz pozycję OK.

  6. Aby zmienić strefę czasową używaną do codziennego prognozowania, w Strefa czasowa dla prognozowania dziennego wybierz strefę czasową.

  7. Jeśli chcesz wybrać konkretną datę rozpoczęcia danych, w obszarze Data rozpoczęcia danych historycznych (opcjonalnie) wybierz datę rozpoczęcia. Najnowszy (najbliższy) termin, daty rozpoczęcia wynosi co najmniej dwa tygodnie wstecz od daty bieżącej. Jeśli nic nie zostanie wybrane, data początkowa zostanie ustalona na podstawie najwcześniejszej daty utworzenia wszystkich rekordów historycznych, do dwóch lat. Jeśli wybrana data rozpoczęcia jest wcześniejsza niż dwa lata, zostaną użyte tylko dwa ostatnie lata.

  8. Aby określić sezonowość, w obszarze Sezonowość zaznacz pole wyboru Użyj harmonogramów z kalendarza świąt. Wybranie łącza Kalendarz świąt powoduje otwarcie strony Wszystkie kalendarze świąt, na której można utworzyć nowy harmonogram lub wybrać istniejący harmonogram.

  9. Zapisz zmiany. Jeśli funkcja prognozy została włączona po raz pierwszy, może upłynąć do 24 godzin, zanim dane prognozy będą gotowe do wyświetlenia w raporcie prognozy.

Prognozowanie ilości spraw i rozmów oraz przedstawicieli działu obsługi do rozmów
Konfigurowanie prognozowania przedstawicieli działu obsługi dla konwersacji
Wprowadzenie do Customer Service Insights
Regionalna dostępność i limity obsługi dla Customer Service