Miglioramento dei dati per l’analisi (Discover)

Informazioni sul miglioramento dei dati per l’analisi

La piattaforma Discover non si limita a importare e visualizzare i tuoi dati esattamente come li hai salvati. Attraverso connettori, designer e Studio, è possibile trasformare i dati, strutturandoli in modo diverso o creando calcoli KPI su cui creare report. Prima di creare dashboard per i tuoi stakeholder, parliamo dei numerosi modi in cui puoi migliorare i tuoi dati per l’analisi.

Creazione di trasformazioni personalizzate nei connettori

Quando si estraggono i dati da una posizione all’altra, è necessario definire i campi e il significato di tali campi. Le trasformazioni personalizzate non solo consentono di mappare i dati, ma di ampliarli. Ad esempio, puoi:

• Sostituire i valori.
• Determinare un formato per data e ora.
• Arrotondare i numeri.
• Stimare il numero esatto di giorni da un intervallo di date.
• Unisci stringhe insieme. (chiamata anche concatenazione).
• Generare gli ID.
• Imposta date personalizzate.
• E altro ancora!

Per ulteriori dettagli, vedere Trasformazioni personalizzate.

Derivare attributi in Designer

Gli attributi derivati sono campi dati supplementari creati da attributi esistenti.

Una volta creato, un attributo derivato può essere utilizzato come qualsiasi altro attributo nelle regole di reporting, filtro e categoria.

Gli attributi derivati possono essere creati in diversi modi.

• Utilizzare una ricerca dimensionale, proprio come in Microsoft Excel.
• Suddividere i dati numerici o di data in intervalli.
• Derivare gli attributi dai modelli di categoria, trasformando i dati non strutturati in dati strutturati.

Per ulteriori informazioni sui diversi modi di creare attributi derivati e su come utilizzarli, vedere gli Attributi derivati

Valuta le prestazioni con un punteggio intelligente

Il punteggio intelligente è una funzionalità in Designer e Studio, in cui è possibile valutare i comportamenti nel feedback e nelle interazioni. Creando una rubrica, è possibile strutturare dati altrimenti non strutturati.

Questi punteggi flessibili basati su regole vengono utilizzati per valutare tutti i tipi di interazione, inclusa la conformità del centro di contatto e le soft skills degli agenti, come l’empatia. È inoltre possibile tenere traccia di varie customer experience, quali probabilità di abbandono, probabilità di acquisto, potenziali frodi e così via.

La valutazione automatica delle interazioni può aiutarti a dare la priorità alle tue iniziative di gestione dell’esperienza e a determinare come e quando formare al meglio il tuo team. È possibile visualizzare le prestazioni a livello individuale o creare dashboard dettagliati che mostrano le tendenze di interi team.

Per ulteriori dettagli, vedere Nozioni introduttive sul punteggio intelligente.

Creare metriche in Studio

È possibile creare i propri KPI in Studio utilizzando le metriche. Queste metriche possono quindi essere utilizzate nel reporting, nei filtri, nei widget e nel drill, fornendo così una panoramica delle prestazioni dell’organizzazione. Per ulteriori informazioni, vedere Creazione di metriche.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come ottenere il massimo dalle metriche:

Quando si utilizzano le nuove metriche nel reporting, è possibile suddividere i dati in base alla soddisfazione e visualizzare la percentuale di clienti soddisfatti in ogni gruppo di durata delle chiamate.

Quindi, quando si utilizzano queste metriche nei widget, è possibile raggruppare i dati in base ad altre analisi. Ad esempio, è possibile raggruppare in base al prodotto e visualizzare l’opinione di ogni regione per ogni prodotto.

Le metriche matematiche personalizzate, in particolare, possono essere utilizzate per trasformare i dati in molti modi.

• Converti le unità, come i secondi in minuti, i centesimi in dollari, o anche il tempo speso in denaro.
• Genera un punteggio medio.
• Calcola metriche complesse e composte.
• Trasformare una scala, ad esempio, da 5 punti a 100.
• Strutturare dati non strutturati.