为对话配置服务代表预测

适用范围:仅限 Dynamics 365 Contact Center - 独立版和 Dynamics 365 Customer Service

备注

Copilot Studio 机器人重命名为 Copilot 代理(代理或 AI 代理)。 人工代理现在更名为客户服务代表(服务代表或代表)。 在我们更新产品 UI、文档和培训内容时,您可能会遇到对新旧术语的引用。

本文介绍如何为组织中的对话设置客户服务代表(服务代表或代表)预测。

重要提示

此功能用于帮助客户服务经理或主管提高其团队的绩效并提高客户满意度。 此功能不适用于(也不应该用于)作出会影响员工或员工团体的雇佣的决定,包括薪酬、奖励、资历或其他权利。 客户对使用 Dynamics 365 Customer Service、此功能以及任何关联的功能或服务时遵守所有适用法律全权负责,包括与访问员工个人的分析信息以及监视、记录和存储与最终用户的通信相关的法律。 这还包括充分通知最终用户他们与客户服务代表之间的通信可能应适用法律的规定会受到监视、记录或存储,并在对最终用户使用此功能前获取他们的许可。 另外还建议客户建立机制来通知客户服务代表他们与最终用户之间的通信可能被监视、记录或存储。

概览

您组织中的客户服务主管需要确保他们有足够数量的服务代表来为他们的客户提供服务。 产能过剩会导致成本上升,而产能不足会导致客户等待时间延长,进而会对客户满意度产生负面影响。

作为管理员,您可以配置对话报告的代理预测,来帮助您的主管根据预测的对话量为您的企业计划合适的人员配备水平。

主管可以通过以下方式使用对话的代理预测报告:

  • 根据历史流量预测即将到来的对话量。 对于对话量预测,如果为对话渠道启用了 AI 代理(代理),则不包含服务代表的代理对话将从预测中排除。 然后,您可以根据预测的通话量来配置服务代表。

  • 根据业务要求(如服务级别协议、收缩和并发)预测服务代表需求以满足预测的对话量。

  • 每天可视化预测的对话量和服务代表需求,时间范围最多为六个月(具体取决于过去创建的案例的天数)。 此预测可用于规划服务代表资源和招聘,以满足未来的需求。

  • 每隔 15 分钟可视化预测的对话量和服务代表需求,时间范围最多为六周(具体取决于过去创建的案例的天数)。 此预测可用于安排服务代表以满足近期需求。

  • 按渠道和队列划分预测话务量和服务代表需求。

  • 查看每小时、每天、每周、每月和每年的实际量和预测量的汇总。 对于服务代表需求报告,可以选择从最大值、最小值、平均值和总和中选择汇总类型。

  • 使用设置选项自动检测历史流量的季节性以导入您的假日日历。 此自动检测有助于预测模型准确预测特殊季节性事件期间的案例或对话量。

备注

使用“预测”报告时应注意以下事项:

  • 由于多种原因,预测可能会误报对话量估计,包括意外的趋势或业务发展情况。

  • 对话的代理预测报告目前在某些地理位置可用。 有关详细信息,请参阅分析和见解支持的区域和语言

对话的代理预测如何工作

对话的预测报告使用 AI 支持的预测模型根据历史对话数据预测对话量。 此模型使用具有季节性支持(自动检测和自定义设置)的整体预测方法来提高预测质量。 对话代理的预测报告使用统计模型根据预测的数量计算服务代表需求。

该报告可以预测最长六个月的日期范围内的每日趋势,以及最长六周的日期范围内的日内(15 分钟间隔)趋势,具体取决于可用和使用的历史数据的天数。 一般来说,在以下条件下,此模型可以预测输入日期范围一半的时间段内的情况:

  • 对于每日对话量和服务代表需求预测,如果历史数据时间范围小于 12 个月,则预测时间范围为输入时间范围的一半。 例如,八个月的历史日期范围可以预测接下来的四个月。 如果历史范围等于或超过 12 个月(最多 24 个月),报告将预测未来 6 个月。
  • 对于日内(间隔 15 分钟)对话量和服务代表需求预测,该模型仅分析最近六周的历史数据。 预测时间范围为总输入时间范围的一半。 例如,12 周的历史日期范围可以预测接下来的六周(这是最大值)。 在这 12 周的历史数据中,只有最近的 6 周会被分析来生成预测。

历史数据必须满足以下最低要求,模型才能生成预测。 否则,管理员设置页面上将显示一条错误消息。

  • 至少有两周的历史数据可用。

提高预测准确性的关键注意事项

我们建议使用以下标准来利用用户数据来生成准确的预测。

  • 非稀疏数据:数据集包含每天的信息,确保没有缺少或不完整的数据。 每天会有一个记录量,提供一组全面的观察结果。
  • 每周清除模式:数据按照每周模式显示,量一直为特定趋势。 例如,周末量一直较低,而工作日量较高,反之亦然。 此模式有助于为预测建立可靠的基础。
  • 基于量的准确性:如果满足条件,预测质量将提高,输入量更大。 更大的数据量有助于进行更准确、更可靠的预测。
  • 没有水平变化:最近几天和未来一段时间的量水平没有发生任何突然或重大变化。 这种没有突然变化的情况可确保历史模式在预测目的上保持相关性和可靠性。
  • 长历史数据集:如果满足上述所有条件,较长的数据历史将进一步提高预测准确性。 更大的历史数据集可提供更广阔的视角,对一段时间内的模式和趋势有了更全面的了解。 通过扩展历史记录,预测模型可以捕获并包含更多的变化,从而实现更准确的预测。
  • 重视最近的预测准确性:在考虑未来期间时,确认在更即时的时间框架内预测的准确性可能更高,这一点很重要。 随着时间的流逝,预测的确定性和准确性可能会降低。 因此,与遥远的未来时期的预测相比,最近的预测应该得到更多重视,被视为有更高的准确性。

先决条件

要配置对话的代理预测报告,您必须具有系统管理员角色。

为了能够访问预测报表,您组织中的用户必须具有对 msdyn_dataanalyticsreport_forecast 表的读取特权的角色。 您的系统管理员必须将此权限分配给需要访问预测报告的任何角色。 以下角色自带对预测表的读取特权:

  • 客户服务经理
  • 全渠道管理员
  • 全渠道主管

启用“对话的代理预测”报告

  1. 在 Customer Service admin center 应用的操作中,选择见解见解页面将显示。

  2. 报告设置部分,在对话的代理预测旁边,选择管理。 将显示对话的代理预测页面。

  3. 启用代理产能预测切换到

  4. 该报告反映了其启用日期。 如果您想要选择一个月中的不同日期来更新报告,在每日预测计划中,选择要刷新报告的日期。

  5. 首次生成报告后,您会在页面顶部看到一个模型运行摘要部分,其中显示上次创建预测的日期和时间。 时间反映了您的时区。 如果要设置其他默认时区,请执行以下步骤:

    1. 选择应用右上角的设置(齿轮)图标,然后选择性化设置。 此时将显示设置个人选项页面。

    2. 设置您所在的时区中,从下拉菜单中选择所需时区。

    3. 选择确定

  6. 如果您想要更改用于预测的时区,请在用于每日预测的时区中,选择您想要的时区。

  7. 如果您想选择数据开始的特定日期,请在历史数据开始日期(可选)中选择所需的开始日期。 开始日期可以为的最晚(最接近)日期至少为从当前日期起向后两周。 如果未选择任何内容,则开始日期将根据您的所有历史记录的最早创建日期来确定,最早为两年前的日期。 如果您选择的开始日期早于两年,则仅使用最近两年的数据。

  8. 如果要指定季节性,请在季节性下面选中使用假日日历中的计划复选框。 如果选择假日日历链接,则将打开所有节日时间表页面,您可以在其中创建新的日程安排或选择现有的日程安排。

  9. 全局预测配置下面,在全局级别指定以下要应用于所有渠道的设置。 一些默认值是作为建议提供的,以帮助您开始,但您可能希望更改它们来满足组织的需要。

    • 所需服务级别 (%):需要达到目标应答时间的对话的百分比。 例如,如果您将所需的服务级别百分比设置为 80,您的目标应答时间为 77,这就表明您希望 80% 的对话在 77 秒或更短时间内得到应答。
    • 目标应答时间(秒):您希望服务代表回答对话的秒数。
    • 缩减率(%):服务代表无法处理通话的时间百分比。 如果增加此数字,则服务代表不可用的时间百分比会增加,这意味着您将需要更多的服务代表来满足服务级别协议。
    • 并发(#):每位服务代表同时进行的交互次数。 对于语音呼叫,此值应设置为一。 对于聊天和消息渠道,可以根据需要设置此值。
  10. (可选)如果您想要替代在全局预测配置中为特定渠道设置的值,可以使用替代渠道预测配置中的设置为组织中可用的每个渠道设置值。 在替代中未更改的任何设置都将保持全局级别设置。 要为一个或多个渠道指定替代,执行下列操作:

    • 选择要替代配置的渠道下拉列表中选择要为其指定替代的渠道。 选择后,选择添加以替代按钮。
    • 您选择的每个渠道的替代部分将添加到配置页面。 指定渠道替代。 您无需替代所有值。 任何未替代的值都将使用全局预测配置部分指定的值。
    • 若要删除渠道替代,请在该渠道的替代部分中选择删除此渠道替代链接。 将提示您确认删除操作。

    例如,如果您同时有语音和聊天渠道,替代可能很有用。 全局预测配置中的并发 (#) 设置对语音渠道将设置为一,但您可以使用实时聊天替代设置将聊天并发更改为更高的频率,如三个。

  11. 保存您的更改。 如果这是您第一次启用预测功能,则最多可能需要 24 小时才能在预测报表中查看预测数据。

预测对话的案例和对话量以及服务代表
配置案例预测
Customer Service Insights 简介
客户服务的区域可用性和服务限制