문제 자동 해결대시보드용 HR
문제 자동 해결 for HR 대시보드를 사용하면 애플리케이션의 케이스 해결 성과를 그래픽으로 볼 문제 자동 해결 수 있습니다. 애플리케이션을 사용하여 자동 해결 케이스, 예상 비용 및 절약 시간에 대한 성공 메트릭을 모니터링할 수도 있습니다.
대시보드 개요
대시보드에는 중요하지 않은 케이스를 식별하고 자동 해결하는 애플리케이션의 케이스 해결 성능에 대한 거의 실시간 기간이 표시됩니다.
다음 예는 대시보드의 보기 관점을 보여줍니다.
보고서 및 표시기
다음 테이블에는 애플리케이션 성능을 추적하고 모니터링하는 데 사용하는 보고서와 표시기가 나와 있습니다.
| 그래프 제목 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| 모든 케이스 | 도넛형 | 직원이 제기한 일반 문의의 총 수입니다. 주: 이 보고서의 데이터 요소는 기본 머신 러닝(ML) 솔루션에 의해 예측되며 중요하지 않은 케이스 보고서와 다릅니다. |
| 자동 해결됨(중요하지 않은 케이스) | 단일 점수 | 문제 자동 해결 애플리케이션은 셀프 서비스 컨텐츠가 권장 사항으로 제공된 케이스에 응답했습니다. |
| 예상 절약 시간 | 단일 점수 | 애플리케이션을 사용하여 절약한 총 시간입니다.문제 자동 해결 |
| 예상 비용 절약 | 단일 점수 | 오픈 케이스를 해결하기 위한 예상 비용(오픈 케이스에 케이스당 평균 수준/계층 1 비용을 곱한 값)입니다. |
| 비용 절감 시뮬레이션 | 단일 점수 | 비용 절감액을 추정합니다. |
| 오픈 케이스의 예상 비용 | 단일 점수 | 조직에서 오픈 케이스를 해결하기 위해 지출해야 하는 예상 금전적 가치입니다. |
| 평균 해결 시간 | 단일 점수 | 중요하지 않은 케이스로 예측된 케이스를 해결하는 데 걸린 평균 시간입니다. 주: 케이스 해결 시간은 직원의 피드백과 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 달라집니다. |
| 현재 자동 해결률(%) | 단일 점수 | 중요하지 않은 것으로 예측된 총 케이스 수에서 자동 해결된 케이스 수입니다. |
| 자동 해결 시도됨 | 단일 점수 | 편향을 시도한 총 케이스 수: AI 예측을 통과한 케이스입니다. |
| IAR에 의해 해결됨 | 가로 막대 | 각 HR COE(우수성 센터)의 애플리케이션을 통해 문제 자동 해결 자동으로 해결된 케이스 수입니다. |
| 요청 채널 | 도넛형 | 요청 채널을 통해 받은 일반 문의의 비율입니다. |
| 중요하지 않은 케이스에 대한 직원 피드백 | 세로 막대 |
애플리케이션의 중요하지 않은 모든 케이스에 대한 직원 피드백 패턴입니다 문제 자동 해결 . |
상세 보고서 뷰
각 대시보드 보고서는 데이터 소스(테이블 또는 표시기)와 관련이 있습니다. 보고서의 각 데이터 포인트를 선택하여 상세한 데이터 목록을 봅니다.
다음 예는 대시보드에서 데이터 포인트를 선택하면 어떻게 전체 목록 보고서를 얻을 수 있는지 보여줍니다.
대시보드 필터
대시보드 필터를 사용하여 선택한 날짜 범위를 기반으로 결과를 가져옵니다.
다음 예는 대시보드에서 날짜 필터 옵션의 모습을 보여줍니다.