고객 서비스를 위한 워크포스 최적화의 요구 예측
요구 예측를 통해 관리자는 팀 달력에서 에이전트 인력 배치 예측을 15분, 30분, 60분 간격으로 볼 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 관리자는 서비스 목표에 영향을 미치지 않고 에이전트의 일정, 작업, 휴식 및 회의를 조정하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 요구 예측를 사용하여 기록 데이터를 기반으로 자원을 예측하는 방법에 대해 알아봅니다.
요구 예측 애플리케이션의 개요입니다.
15분, 30분, 60분 간격은 색으로 구분되어 인력 부족, 인력 초과 및 적절한 인력 배치와 같은 에이전트 인력 배치 상태를 표시합니다. 인력 부족 슬롯은 빨간색, 인력 초과 슬롯은 노란색, 적절한 인력 배치 슬롯은 녹색으로 구분됩니다. 인력 배치가 필요하지 않은 슬롯은 회색으로 구분됩니다. 관리자는 인력 부족 슬롯에 적절한 인력을 배치하고 인력 초과 슬롯의 인력을 최적화해야 합니다.
예를 들어 서비스 지원 그룹의 관리자가 07:00에서 07:15 사이의 슬롯이 빨간색으로 구분되어 있고 인력이 부족한 상황을 볼 수 있습니다. 수요는 인력 9명이고 현재 8명까지 배치할 수 있습니다. 슬롯에는 인력이 1명 부족합니다. 해당 슬롯에 9와 -1이 표시됩니다. 관리자는 해당 슬롯의 인력 부족이 발생하지 않도록 휴식 중인 인력을 할당합니다. 관리자는 해당 인력의 휴식 일정을 07:00에서 07:30으로 변경합니다. 07:00~07:15 슬롯은 이제 인력이 잘 배치되고 녹색으로 구분됩니다.
모든 팀의 관리자는 요구 사항에 따라 15분, 30분, 60분 간격으로 팀의 인력 배치 예측을 개별 수준에서 볼 수 있습니다. 이 뷰를 사용하면 관리자가 팀에 적절하게 인력을 배치할 수 있습니다.
이 요구 예측 애플리케이션은 MetricBase를 사용하여 팀에 대한 수요를 예측합니다.
- 인력 배치 예측: 관리자가 15분, 30분, 60분 간격으로 케이스 및 상호작용을 처리해야 하는 에이전트 수에 대한 예측입니다.
- 볼륨 예측: 15분 간격으로 이루어지는 접촉 창구 볼륨(케이스 및 상호작용)의 기록 데이터와 예측입니다.
요구 예측 자원 예측 분석
이 비디오를 시청하면서 요구 시나리오를 모델링하고 달력에서 업데이트된 요구를 보는 방법을 확인합니다.
예측 관리자 역할을 가진 관리자는 관리자 작업 공간에서 예측 매개변수를 만들 수 있습니다. 예측 매개변수를 수정하여 예측 데이터 시각화를 수행하고 시계열 데이터를 미리 확인한 다음 게시합니다. 원하는 수만큼 예측을 생성하여 실시간으로 시계열 데이터를 미리 볼 수 있습니다.
또한 수동 조정을 통해 예측을 수정하고 예측 패턴을 분석할 수 있습니다. 예측 모델을 분석하기 위해 시각화된 예측 데이터에 수동 조정을 오버레이하고 시계열 데이터를 봅니다. 예를 들어, 다음 주에 에이전트가 더 많이 필요한 주중에 공휴일이 있는 특정 패턴이 있을 수 있습니다. 판매가 증가할 것으로 예상되기 때문에 예측을 수동으로 조정하여 10% 늘리고 해당 데이터를 분석할 수 있습니다.
요구 예측
| 모듈 이름 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 수집 정의 | 케이스, 상호작용 또는 테이블에 대해 수집하려는 데이터를 정의하는 조건을 설정합니다. |
| 수식 매개변수 | 예측에서 자원을 계산하는 수식에 정의할 매개변수를 추가합니다. |
| 자원 변환 수식 | 15분, 30분, 60분 간격으로 예측을 자원으로 변환하는 수식을 추가합니다. |
| 그룹 예측 구성 | 자원 변환을 위해 구성된 수식을 그룹에 연결합니다. |
sn_agent_forecast.admin 역할을 가진 사용자는 교대조에 필요한 에이전트 수를 예측할 수 있습니다.
- 데이터 수집 정의를 정의하여 데이터를 수집합니다.
- 예측 매개변수에 대한 값을 설정하고 볼륨 예측을 생성합니다.
- 볼륨 예측을 15분, 30분, 60분 간격으로 필요한 자원 수로 변환하는 수식을 생성합니다.
- 수식을 할당 그룹에 연결합니다.
- 달력에서 예측 수요를 확인합니다.
데이터 수집 정의를 정의하여 데이터 수집
- Collect daily data for automated forecast configurations 예약된 작업을 사용하여 데이터 수집 정의에 정의된 메트릭의 데이터를 수집합니다. 예약된 작업은 모든 할당 그룹에 대해 15분 간격으로 생성된 전날의 기록을 가져와 MetricBase에 저장합니다.
그룹 [sys_user_group] 테이블의 MetricBase
list를 사용하여 수집된 데이터의 시계열에 액세스할 수 있습니다. MetricBase 데이터 액세스에 대한 자세한 내용은 list 명령을 사용하여 MetricBase 데이터에 액세스를 참조하십시오. - Collect historical data for automated forecast configurations 요청 시 작업을 사용하여 15분 간격으로 기록 데이터를 수집합니다. 이 작업은 지난 3년 동안의 데이터를 수집합니다.
- Forecast resources for future 예약된 작업을 사용하여 수집된 데이터에 입각하여 자원을 예측하고 해당 데이터를 MetricBase의 에이전트 예측 메트릭에 저장합니다. 예측 속성을 참조하여 수집 빈도(예: 예측 계산을 위한 데이터 수집에 필요한 일 수 또는 데이터를 저장하려는 기간)를 설정합니다.
예측 매개변수 생성
관리자는 정확한 예측을 생성하기 위해 15분 단위로 기록 데이터를 수집할 수 있습니다. 생성된 예측은 케이스의 패턴과 상호작용 볼륨을 15분 간격으로 보여줍니다. 기본적으로 애플리케이션은 STL(계절 추세 황토) 알고리즘을 사용합니다.
예를 들어 관리자는 적절한 예측 매개변수를 제공하여 15분 간격으로 볼륨 예측을 생성할 수 있습니다. 예측 매개변수는 접촉 창구 볼륨에서 관찰된 패턴에 가장 적합한 예측 기간과 기간 길이로 구성됩니다.
수식 매개변수 생성
수식에 정의할 숫자 값 또는 스크립트를 사용하여 예측에서 자원을 계산합니다. 수식 매개변수의 단위는 시간, 분 또는 절대 숫자로 지정할 수 있습니다. 기본적으로 사용할 수 있는 매개변수는 수식 매개변수를 참조하십시오.
예측을 자원으로 변환하는 수식 생성
15분, 30분, 60분 간격으로 볼륨 예측을 인력 배치 예측으로 변환하는 수식을 작성합니다. 기본적으로 사용할 수 있는 구성된 자원 예측 수식은 자원 변환 수식을 참조하십시오.
수식을 할당 그룹에 연결
할당 그룹을 자원 변환 수식과 연결하여 케이스와 상호작용 수를 에이전트 수로 변환합니다.
달력에서 예측된 수요 확인
MetricBase에서 에이전트 예측 메트릭을 통해 수집된 데이터는 팀 달력에서 하루 중 15분, 30분, 60분 간격으로 필요한 에이전트를 예측하는 데 사용됩니다. 달력의 주별 뷰에는 특정 주의 인력 배치 수준이 표시됩니다.