Użycie modelu opartego na przewidywaniu opinii w klasyfikacji pracy (wersja zapoznawcza)
Uwaga
Dostępne informacje o funkcjach są następujące.
| Wdrażanie rozwiązania Dynamics 365 Contact Center - osadzone | Administrowanie rozwiązaniem Dynamics 365 Contact Center - samodzielne | Rozwiązanie Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| Tak | Tak | Tak |
Przewidywanie opinii dotyczące rozsyłania umożliwia organizacjom użycie wyników opinii klienta końcowego jako czynnika klasyfikacji elementów pracy do rozsyłania ich do agentów.
Korzystając z przewidywania opinii do rozsyłania, można napisać reguły służące do klasyfikacji elementów pracy i przypisywania ich do agentów, którzy będą w stanie najlepiej się nimi zająć.
Przewidywanie opinii korzysta z poniższej siedmiopunktowej skali, która umożliwia organizacjom elastyczność w tworzeniu szczegółowych reguł przy jednoczesnym zachowaniu ich prostoty.
- Bardzo pozytywna
- Pozytywne
- Lekko pozytywna
- Obojętna
- Lekko negatywna
- Negatywne
- Bardzo negatywna
Model opinii jest skonfigurowany do wyszukiwania i używania wiadomości podanych przez klienta, ale nie uwzględnia ciągów rozmów agenta.
[Ten artykuł stanowi wstępną wersję dokumentacji i może ulec zmianie.]
Ważne
- Jest to funkcja w wersji zapoznawczej.
- Funkcje w wersji zapoznawczej nie są przeznaczone do użytku w środowiskach produkcyjnych i mogą mieć ograniczoną funkcjonalność. Te funkcje są udostępniane przed oficjalnym wydaniem, dzięki czemu klienci mogą szybciej uzyskać do nich dostęp i przekazać opinie na ich temat.
Włącz przewidywanie opinii
Aby włączyć przewidywanie opinii
Na mapie witryny Centrum administracyjne rozwiązania Customer Service wybierz Rozsyłanie. Zostanie wyświetlona strona Rozsyłanie.
Wybierz Zarządzaj dla Przewidywanie opinii na potrzeby rozsyłania.
Na stronie Przewidywanie opinii na potrzeby rozsyłania (wersja zapoznawcza) ustaw Włącz przewidywanie opinii na potrzeby rozsyłania na Tak.
Przebieg próbny przewidywanie opinii
Możesz opcjonalnie przetestować model opinii używając przycisku przebiegu próbnego. Można testować przy użyciu rzeczywistych fraz, których można się spodziewać, gdy klienci będą kontaktować się z pomocą techniczną. Pomaga to zrozumieć, jak może wyglądać przewidywanie opinii w tych przypadkach. Można zobaczyć kluczowe informacje, takie jak kategoria opinii w skali 7-punktowej, wynik opinii skalowany od zera do 100, oraz słowa kluczowe ze zwrotu, który miał wpływ na wynik opinii.
Aby przetestować model opinii
Na stronie Przewidywanie opinii na potrzeby rozsyłania (wersja zapoznawcza) wybierz Przebieg próbny.
W panelu Przebieg próbny wprowadź słowo lub frazę, np. "Jestem sfrustrowany", i wybierz Testuj. Model przewiduje wynik opinii, kategorię i słowo kluczowe, które pomogło określić wynik.
Tworzenie reguł klasyfikacji na podstawie modelu przewidywania opinii
Po włączeniu przewidywania opinii można utworzyć regułę klasyfikacji na podstawie modelu Uczenie maszynowe i wybrać typ jako Przewidywanie opinii. Można użyć reguły z innymi regułami, aby skategoryzować elementy robocze do rozsyłania do odpowiednich agentów, którzy będą pomagać w problemach klienta.
Tworzenie reguły na podstawie przewidywania opinii
Tworzenie i edytowanie strumienia pracy. Więcej informacji: Tworzenie strumieni pracy
Przejdź do sekcji Klasyfikacja pracy (opcjonalnie), aby utworzyć regułę klasyfikacji. Więcej informacji: Konfigurowanie zestawów reguł klasyfikacji pracy
W oknie dialogowym Utwórz zestaw reguł klasyfikacji pracy, wybierz typ reguły jako Model uczenia maszynowego, a następnie wybierz typ jako Przewidywanie opinii.
Wybierz atrybut wejściowy, w którym najprawdopodobniej zostanie znaleziona opinia klienta. Na przykład dla strumienia pracy Sprawa można wybrać powiązaną encję Rozsyłany rekord (Sprawa) a atrybut jako Opis, który może zawierać słowa kluczowe wskazujące opinię.
W przypadku kanału wiadomości najczęściej ustawisz encję pokrewną jako Wartość elementu kontekstu (konwersacja), a następnie wybierzesz atrybut. Aby móc używać atrybutu wejściowego, należy skonfigurować zmienne kontekstowe bota lub ankietę przed rozmową. Sformułuj pytania dotyczące ankiety przed rozmową, w taki sposób, aby wywoływały opinię klienta. Na przykład można użyć pytania "Jak wyglądają dotychczasowe doświadczenia z pracy z produktem?" lub „Jak możemy Ci pomóc?”
Można zdefiniować maksymalnie 10 atrybutów, których wartości mogą zostać użyte do tworzenia modelu przewidywania. Co najmniej jeden atrybut, pierwszy, jest obowiązkowy i nie można go usunąć.
Zapisz i zamknij.
Mimo że aplikacja nie uniemożliwia utworzenia więcej niż jednej reguły opartej na modelu przewidywania opinii, podczas próby utworzenia innej reguły opartej na tym samym modelu jest wyświetlany komunikat z ostrzeżeniem.
Następnie można utworzyć dodatkowe reguły klasyfikacji pracy na podstawie danych wyjściowych z reguły przewidywania opinii. Wartość wyjściowa jest przechowywana w atrybucie Kategoria opinii. Do budowania reguły można użyć dowolnej z wartości na 7-punktowej wartości wyjściowej opinii.
Utwórz reguły Skieruj do kolejki
Utwórz reguły Skieruj do kolejki w celu rozsyłania elementów pracy w oparciu o przewidywanie opinii.
Aby utworzyć reguły Skieruj do kolejki
Dla strumienia pracy w którym utworzyłeś regułę w oparciu o przewidywanie opinii, w Reguły rozsyłania, wybierz Utwórz zestaw reguł lub Zobacz więcej dla Skieruj do kolejek, aby utworzyć regułę. Więcej informacji: Konfigurowanie zestawów reguł Skieruj do kolejek i reguł
Tworzenie reguły służącej do definiowania warunków. Atrybut wyjściowy Kategoria opinii zawiera przewidywanie opinii dla elementu roboczego, i powinien być używany w konstruktorze reguł w celu definiowania reguły.
Uwaga
Jeśli warunek został zdefiniowany na rozsyłanym rekordzie, należy użyć opcji Dodaj wiersz, która jest niezależna od grupy Rozsyłany rekord.
Wybierz kolejkę, do której elementy pracy muszą zostać przypisane po spełnieniu warunków.
Korzystanie z diagnostyki w celu przeanalizowania efektywności przewidywania opinii
Diagnostyka rozsyłania pomaga sprawdzić, w jaki sposób elementy robocze zostały zakwalifikowane i rozesłane po skonfigurowaniu reguł.
Można zobaczyć, w jaki sposób model przewidywania opinii został użyty do rozsyłania elementu roboczego.
Obsługa językowa dla modeli przewidywania opinii
Wszystkie języki usług Azure Cognitive Services są obsługiwane w rozsyłaniu opartym na przewidywaniu opinii. Więcej informacji: Obsługa językowa — Tłumacz — Azure Cognitive Services
Zobacz także
Omówienie zunifikowanego rozsyłania
Dowiedz się, jak konfigurować ujednolicone rozsyłanie