감정 분석
감정 분석은 고객의 감정을 측정하는 데 도움이 되며, 이를 통해 보다 공감하고 진심 어린 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
고객 서비스용 작업 인텔리전스에 포함된 감정 분석 기능을 사용하여 다음을 수행합니다.
- 이메일 및 케이스 텍스트를 평가합니다.
- 새 케이스의 현재 감정을 식별합니다.
- 업데이트된 케이스의 진행 중인 감정을 식별합니다.
- 에이전트와 관리자에게 이 정보를 표시합니다.
에이전트는 현재 케이스 감정을 사용하여 시간 경과에 따른 추세를 기반으로 작업과 진행 중인 감정의 우선순위를 정하여 케이스가 올바른 방향으로 진행되는지 확인할 수 있습니다.
관리자는 감정을 사용하여 적절한 공감 능력을 갖춘 에이전트에게 케이스를 라우팅하고, 케이스를 모니터링하고, 필요에 따라 재할당하고, 에스컬레이션을 피할 수 있습니다. 관리자는 부정적인 감정으로 끝난 케이스를 보고 코칭 기회를 식별할 수도 있습니다.
주:
Yokohama 릴리스에서는 감정 분석 기능을 통해 영어로 생성된 케이스에 대한 감정을 예측할 수 있습니다.
감정 분석 머신 러닝 모델
감정 분석은 미리 학습된 머신 러닝 모델을 사용하여 이메일 및 케이스 텍스트를 평가하고 감정을 예측합니다. 이 분석은 케이스가 생성되고 고객이 업데이트할 때 발생합니다.
| 케이스 시나리오 | 설명 |
|---|---|
| 케이스가 생성될 때 | 감정 분석 모델은 다음 텍스트를 평가하여 예측을 수행합니다.
모델이 예측할 수 있는 경우 다음 정보를 반환합니다.
모델이 예측할 수 있으면 감정이 원래 감정 필드에 추가됩니다. 모델이 예측할 수 없으면 원래 감정이 설정되지 않습니다. 이 시스템은 감정 예측 정보를 작업 예측 결과 테이블에 저장합니다. |
| 케이스가 업데이트될 때 | 감정 분석 모델은 다음 텍스트를 평가하여 예측을 수행합니다.
모델이 예측할 수 있는 경우 다음 정보를 반환합니다.
시스템은 다음을 수행합니다.
모델이 예측할 수 없으면 정보가 기록되지 않으며 현재 감정 필드의 값은 동일하게 유지됩니다. |
미리 학습된 머신 러닝 모델에 대한 자세한 내용은 모델을 생성하여 케이스 감정 예측을 참조하십시오.
예측 피드백
시스템은 예측 결과에 대한 피드백을 예측 결과 [ml_predictor_results] 테이블에 저장합니다. ml_admin 역할을 가진 사용자는 테이블에 액세스하여 결과를 볼 수 있습니다. 감정 분석의 경우
- 각 감정 예측에 대한 정확히 예측됨 필드의 기본값이 true로 설정됩니다.
- 감정 분석 예측은 에이전트의 피드백을 수집하지 않으므로 최종 입력 값과 최종 출력 값 필드는 비어 있습니다.
예측 결과 테이블에는 건너뛴 예측과 실패한 예측에 대한 정보도 저장됩니다. 이 테이블에 대한 자세한 내용은 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 구성 요소를 참조하십시오.