zum Hauptinhalt springen
Skip to article
  • Customer Experience
    Customer Experience
  • Employee Experience
    Employee Experience
  • Brand Experience
    Brand Experience
  • Core XM
    Core XM
  • Design XM
    Design XM

Verwendung von XM Discover Enrichments als Fallmanagement-Kennzeichen – Beispiel

Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!

Informationen zur Verwendung von XM Discover Enrichments als Fallmanagement-Kennzeichen – Beispiel

Tipp: Die in diesem Beispiel genannten Schritte erfordern Kenntnisse mit den grundlegenden Konzepten von XM Engage und XM Discover.

In diesem Beispiel geht es darum, wie die Integration von XM Engage/XM Discover eingerichtet wird, um XM-Engage-Umfragen um Anreicherungsfelder von XM Discover zu ergänzen. Diese XM-Discover-basierten Felder geben TRUE zurück, wenn eine Umfrage ein bestimmtes Thema erwähnt und entweder die Stimmung oder der Aufwandswert für diesen bestimmten Satz niedriger als ein bestimmter Schwellenwert ist. Sie können dann automatisierte Aktionen konfigurieren, um diese Felder als Kennzeichen für Tickets oder Fälle in XM Engage zu verwenden.

Um die Integration von XM Engage/XM Discover einzurichten, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:

  • Schritt 1: Erstellen Sie ein Kategoriemodell in XM Discover
  • Schritt 2: Eingebettete Datenfelder in XM Engage erstellen
  • Schritt 3: Umfragedaten aus XM Engage in XM Discover laden
  • Schritt 4: Eingebettete Datenfelder in XM Engage mit XM Discover Enrichments aktualisieren
  • Schritt 5: Massenverarbeitung basierend auf Kennzeichenfeldern konfigurieren

Schritt 1: Erstellen Sie ein Kategoriemodell in XM Discover

Melden Sie sich in XM Discover bei Designer an, und erstellen Sie ein Kategoriemodell mit drei Themen, die sich auf die zu behandelnden Probleme beziehen.

Beispiel: Erstellen Sie ein Demomodell „Case Management“ mit drei Themen, um „Abrechnung“, „Inkasso“ und „Zahlungen“ zu behandeln.
Tipp: Wir empfehlen, die Anzahl der Themen, die die Fälle auslösen, gering zu halten, um die Verwaltung des Prozesses zu vereinfachen. Sie können bei Bedarf untergeordnete Themen hinzufügen.

Weitere Informationen zum Erstellen von Kategoriemodellen finden Sie unter Kategoriemodell erstellen.

Schritt 2: Eingebettete Datenfelder in XM Engage erstellen

Erstellen Sie in XM Engage eingebettete Datenfelder, um XM-Discover-Anreicherungen zu speichern.

Beispiel: Legen Sie für jedes Thema im Kategoriemodell, das Sie in XM Discover angelegt haben, ein Textfeld an: „XM_Billing“, „XM_Collections“ und „XM_Payments“.
Tipp: Ziehen Sie in Betracht, diesen Feldern ein „XM“ oder ein ähnliches Präfix hinzuzufügen, um sie leicht von anderen umfragenbezogenen Metadaten zu unterscheiden.

Informationen zum Hinzufügen dieser Felder zu Umfragen finden Sie auf der Supportseite für eingebettete Daten.

Schritt 3: Umfragedaten aus XM Engage in XM Discover laden

  1. Melden Sie sich in XM Discover bei Connectors an, und richten Sie einen eingehenden Qualtrics-Connector-Auftrag ein, um Umfragedaten aus XM Engage zu laden.
  2. Legen Sie die folgenden Zuordnungen fest:
    • Umfrage-ID: Ordnen Sie das Feld surveyId zu, um einzelne Umfragedokumente zu verfolgen.
    • Eingebettete Datenfelder: Setzen Sie die eingebetteten Felder, die Sie in XM Engage (CB_Billing, CB_Collections und CB_Payments) angelegt haben, auf Nicht zuordnen.

Schritt 4: Eingebettete Datenfelder in XM Engage mit XM Discover Enrichments aktualisieren

Melden Sie sich in XM Discover bei Connectors an, und richten Sie einen ausgehenden Qualtrics-Connector-Job mit den folgenden Einstellungen ein:

Einstellungen Beschreibung
Datenebene Setzen Sie auf der Seite Abfragekonfiguration die Einstellung Datenebene auswählen auf Sätze.
Datenzuordnung Setzen Sie auf der Seite Abfragekonfiguration die Einstellung Datenebene auswählen auf Sätze.

  • Natürliche ID: Lassen Sie das Feld natural_idresponseId zugeordnet.
  • Eingebettete Datenfelder: Ordnen Sie jedes eingebettete Datenfeld einem Modellnamen zu, wobei Modellname der Name des Kategoriemodells ist, das Ihre Fallbearbeitungsthemen enthält.
    Beispiel: Ordnen Sie jedes eingebettete Datenfeld Klassifizierungen zu.Case Management zu.
  • Andere Felder: Setzen Sie alle Felder außer natural_id und eingebettete Datenfelder auf Nicht zuordnen.
Transformationen Legen Sie auf der Seite Gewünschte Felder zu Qualtrics zuordnen die folgende Transformation für jedes eingebettete Datenfeld fest:

IF(CONTAINS(FIELD(“classifications.model-name”), “topic-name”) und (Sentiment <= -2 oder attributes.cb_sentence_ease_score <= -1), “TRUE”, “”)

wobei “Modellname” der Name des Topics ist und “Modellname” der Name des Topics ist. Aktualisieren Sie bei Bedarf die Schwellenwerte für Stimmungs- und Aufwandswerte.

Beispiel: Setzen Sie die folgende Transformation für das Feld XM_Billing:

IF(CONTAINS(FIELD(“classifications.Case Management”), “Billing”) und (Sentiment <= -2 or attributes.cb_sentence_ease_score <= -1), “TRUE”, “”)

Weitere Informationen zur Transformation von Daten finden Sie unter Erstellen von Ausdrücken.

Schritt 5: Massenverarbeitung basierend auf Kennzeichenfeldern konfigurieren

Sobald die eingebetteten Datenfelder in XM Engage gefüllt sind, geschieht eine der folgenden Aktionen:

  • Wenn die Bedingungen für einen Fall erfüllt sind, gibt das Feld TRUE zurück.
  • Wenn die Bedingungen für einen Fall nicht erfüllt sind, bleibt das Feld leer.

Konfigurieren Sie automatisierte Aktionen entsprechend, um diese Felder als Kennzeichen für Tickets oder Fälle zu verwenden.

Viele Seiten dieses Portals wurden mithilfe maschineller Übersetzung aus dem Englischen übersetzt. Obwohl wir bei Qualtrics die bestmögliche maschinelle Übersetzung ausgewählt haben, um ein möglichst gutes Ergebnis zu bieten, ist maschinelle Übersetzung nie perfekt. Der englische Originaltext gilt als offizielle Version. Abweichungen zwischen dem englischen Originaltext und den maschinellen Übersetzungen sind nicht rechtlich bindend.