Bruke sentimentforutsigelsesbasert modell i arbeidsklassifisering (forhåndsvisning)
Merk
Informasjonen om funksjonstilgjengelighet er som følger.
| Dynamics 365 Contact Center – innebygd | Dynamics 365 Contact Center – frittstående | Dynamics 365 Customer Service |
|---|---|---|
| Ja | Ja | Ja |
Sentimentprediksjon for ruting gjør det mulig for organisasjoner å bruke sentimentpoengsummene for sluttkundene som en faktor ved klassifisering av arbeidselementer som skal rutes til agenter.
Ved å bruke sentimentprediksjon for ruting kan du skrive regler for å klassifisere arbeidselementer og tilordne dem til agenter som er best utstyrt for å håndtere dem.
Sentimentprediksjon bruker følgende sjupunktsskala som gjør det mulig for organisasjoner å opprettholde å bygge nyanserte regler samtidig som de opprettholder enkelhet i organisasjonen.
- Svært positivt
- Positivt
- Litt positivt
- Nøytralt
- Litt negativt
- Negativt
- Svært negativt
Sentimentmodellen er konfigurert til å se etter og bruke meldingene fra kunden, og den tar ikke hensyn til agentchatstrenger.
[Denne artikkelen inneholder dokumentasjon for forhåndsversjonen og kan bli endret.]
Viktig
- Dette er forhåndsversjonsfunksjon.
- Forhåndsversjonsfunksjonene er ikke ment for produksjonsbruk og kan ha begrenset funksjonalitet. Disse funksjonene er tilgjengelige før en offisiell utgivelse, slik at kunder kan få tidlig tilgang og gi tilbakemeldinger.
Aktivere sentimentprediksjon
Aktivere sentimentprediksjon
I nettstedskartet i Administrasjonssenter for Customer Service velger du Ruting. Siden Ruting vises.
Velg Administrer for Sentimentprediksjon for ruting.
På siden Sentimentprediksjon for ruting (forhåndsversjon) angir du Aktiver sentimentprediksjon for ruting til Ja.
Prøvekjøre sentimentprediksjon
Du kan eventuelt teste sentimentmodellen ved å kjøre prøvekjøringsalternativet. Du kan teste ved hjelp av ekte uttrykk som du forventer å se når kunder kontakter kundestøtte. Det hjelper deg med å forstå hvordan sentimentetprediksjon kan se ut. Du kan se viktig informasjon, for eksempel sentimentkategorien på sjupunktsskalaen, sentimentpoengsummen som skaleres fra null til 100, og nøkkelord fra uttrykket som påvirket sentimentpoengsummen.
Slik tester du sentimentmodellen
På siden Sentimentprediksjon for ruting (forhåndsversjon) velger du Prøvekjør.
Skriv inn et ord eller uttrykk, for eksempel "Jeg er frustrert", i panelet Prøvekjør, og velg Test. Modellen forutsier sentimentpoengsummen, kategorien og nøkkelordet som avgjør poengsummen.
Opprette klassifiseringregler basert på sentimentprediksjonsmodell
Når du har aktivert sentimentprediksjon, kan du opprette en klassifiseringsregel basert på maskinlæringsmodellen og velge typen som Sentimentprediksjon. Du kan bruke regelen sammen med andre regler for å kategorisere arbeidselementene som skal rutes til de rette agentene som skal hjelpe med problemet for kunden.
Slik oppretter du en regel basert på sentimentprediksjon
Opprett eller rediger en arbeidsflyt. Mer informasjon: Opprette arbeidsflyter
Gå til delen Arbeidsklassifisering (valgfritt) for å opprette en klassifiseringsregel. Mer informasjon: Konfigurere regler for arbeidsklassifisering
Velg regeltypen Maskinlæringsmodell i dialogboksen Opprett regelsett for arbeidsklassifisering, og velg deretter type Sentimentprediksjon.
Velg inndataattributtet som kundesentimentet mest sannsynlig finnes i. For en saksarbeidsflyt kan du for eksempel velge den relaterte enheten Rutet oppføring (sak) og attributtet Beskrivelse som typisk kan inneholde nøkkelord som angir sentimentet.
For en meldingskanal angir du vanligvis den relaterte enheten som Kontekstelementverdi (samtale), og deretter velger du attributtet. Robotkontekstvariablene må angis eller evaluering før samtale må konfigureres for at de skal kunne bruke inndataattributtet. Still spørsmål før samtalen slik at de frembringer kundesentimentet. Du kan for eksempel bruke et spørsmål som «Hvordan har din opplevelse med produktet vært?» eller «Hvordan kan vi hjelpe deg?».
Du kan definere opptil 10 attributter, der verdiene kan brukes til å bygge prediksjonsmodellen. Minst ett attributt, det første, er obligatorisk og kan ikke slettes.
Lagre og lukke.
Programmet hindrer deg ikke i å opprette mer enn én regel som er basert på sentimentprediksjonsmodellen, men det vises en advarsel når du prøver å opprette en ny regel basert på samme modell.
Ytterligere regler for arbeidsklassifisering kan deretter opprettes ved hjelp av utdataene fra sentimentprediksjonsregelen. Utdataene lagres i attributtet Sentimentkategori. Du kan bruke en hvilken som helst av verdiene i sentimentutdataene med sju punkter til å bygge regelen.
Opprette rut-til-kø-regler
Opprett rut-til-kø-regler for å rute arbeidselementet basert på sentimentprediksjonen.
Opprett rut-til-kø-regler
For arbeidsflyten der du opprettet regelen basert på sentimentprediksjon, velger du Opprett regelsett eller Vis mer i Rutingsregler for Rut til køer for å opprette en regel. Mer informasjon: Konfigurere rut-til-kø-regelsett og -regler
Opprett en regel for å definere betingelser. Utdataattributtet Sentimentkategori inneholder sentimentprediksjon for arbeidselementet, og bør brukes i regelverktøyet til å definere regelen.
Merk
Hvis du har definert en betingelse for en rutet oppføring, må du passe på at du bruker alternativet Legg til rad som er uavhengig av Rutet oppføring-gruppen.
Velg køen som arbeidselementene må tilordnes til når betingelsene er oppfylt.
Bruke diagnostisering til å analysere effekten av sentimentprediksjon
Rutingsdiagnose hjelper deg med å se hvordan arbeidselementene er klassifisert og rutet etter at du har konfigurert reglene.
Du kan vise hvordan sentimentprediksjonsmodellen ble brukt til å rute et arbeidselement.
Språkstøtte for sentimentprediksjonsmodeller
Alle Azure Cognitive Services-støttede språk støttes i sentimentforutsigelsesbasert ruting. Mer informasjon: Språkstøtte – Oversetter – Azure Cognitive Services