XM Discoverリンクジョブの設定
XM Discoverリンクコネクターについて
XM Discover リンクコネクターを使用して、フィールドマッピング、変換、フィルター、ジョブウォッチングなど、コネクターフレームワークによって提供されるすべての機能を活用しながら、REST API エンドポイントを介して XM Discover に XM データをプッシュすることができます。
XM Discover Linkコネクターを使用すると、希望するペースでデータを取り込み、他のコネクターはスケジュールに従ってデータを取得できます。
サポートされるデータ書式
XM Discover Linkコネクターでは、次のタイプのデータのロードをサポートしています。
- 個人フィードバック
- デジタルインタラクション
- 成績証明書の呼出
すべてのドキュメントは、データ型に応じた JSON 形式で提供されます。
XM Discoverでサポートされるデータ形式の詳細については、 XM Discoverのデータフォーマット概要。
XM Discover Linkコネクターの動作は次のとおりです。
- XM Discover Linkコネクターを使用する最初のステップは、処理ジョブを設定し、今後のAPI呼び出しのパラメーターとマッピングを設定することです。詳細については、を参照してください。 XM Discoverリンクジョブの作成。
- 処理ジョブが設定されると、その ID を参照して適切な処理ジョブによって API 呼び出しを実行できます。必要なすべての API エンドポイント情報が処理ジョブの概要で提供されます。詳細については、を参照してください。 API エンドポイント情報。
接続の設定
開始する前に
XM Discoverリンクジョブを設定する前に、以下のいずれかのデータ型を使用して、JSON形式の顧客データを含むサンプルファイルを準備することをお勧めします。
- 個人フィードバック: 詳細については、を参照してください JSON 形式の個別フィードバック。
- デジタルインタラクション: 詳細については、を参照してください。 JSON 形式のデジタルインタラクション。
- 成績証明書の呼出: 詳細については、を参照してください。 JSON 形式での成績証明書呼出。
接続を設定するには、次の手順に従います。
- コネクタにサインインします。
- [ジョブ] ページの右上隅にある [新しいジョブ] ボタンをクリックします。
- [コネクタ] ページで、[SELECT A SOURCE] セクションに移動します。
- XM Discoverリンクをクリックします。
XM Discoverリンク受信コネクタージョブの作成
接続を設定したら、以下のステップに従って XM Discover Link受信コネクタジョブを作成し、XM Discoverに送信されるデータを設定します。
- ステップ 1: ジョブ名の入力
- ステップ 2: プロジェクトと説明の指定
- ステップ 3: 権限モード
- ステップ 4: サンプルファイルの選択
- ステップ5:XM Discoverに目的のフィールドをマッピング
- ステップ 6: データ代入および編集 (オプション)
- ステップ 7: フィルタの指定 (オプション)
- ステップ 8: ジョブの追加オプションの設定
- ステップ 9: すべてのジョブ設定の確認
ステップ 1: ジョブ名の入力
ページ上部のジョブ名ボックスに、認識可能なジョブ名を入力します。
ステップ 2: プロジェクトと説明の指定
- [プロジェクトおよび説明の指定] ページで、プロジェクトのプルダウンリストからデータのロード先となるプロジェクトを選択します。
ヒント: [職務概要] ボックスにジョブに関するメモを入力するオプションがあります。”ジョブ記述書” ボックスに入力したジョブ記述書は、コネクタ一覧でのみアクセス可能であり、ジョブのデータの一部としてアップロードされません。
- [次へ] をクリックします。
ステップ 3: 権限モード
権限モードページで、API 呼出に使用する権限モードを選択します:
- API キー:XM Discoverによって生成されたAPIトークンを使用します。API トークンの詳細については、を参照してください。 API トークン。
- OAUTH 2.0: XM Discover 認証サービスで提供されるクライアント ID およびクライアントシークレットを使用します。この方法をリクエストするには、クアルトリクスカスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。
ステップ 4: サンプルファイルの選択
- [サンプルファイルの選択] ページの [データ形式の選択] で、このジョブで処理されるデータの種類を選択します。
- チャット:2 人以上の参加者間で複数の対話を行うデジタルインタラクションを処理します。デジタルインタラクションは、事前定義された書式に従う必要があります。データ書式を選択した後、テンプレートをダウンロードすることができます。
- コール: 2 人以上の参加者間の複数行の対話を含むコール記録をアップロードします。コール成績証明書は、事前定義された書式に従う必要があります。データ書式を選択した後、テンプレートをダウンロードすることができます。
- フィードバック: 単一行オブジェクトまたは “フラット” オブジェクトとして提示される文書を処理します。
- [テンプレート] プルダウンリストから、使用するテンプレートを選択します。
ヒント:利用可能なテンプレートオプションは、選択したデータ形式によって異なります。
データ形式 テンプレートオプション チャット - チャット (デフォルト): 標準のデジタルインタラクションデータに使用します。
- Amazon Connect: Amazon Connect チャットに固有のデジタルインタラクションに使用します。
電話 - コール (デフォルト): 標準コール成績証明書データに使用します。
- Verint: Verint 固有のコール成績証明書に使用します。
ヒント:Verint のインタラクション分析のエクスポートファイル形式の詳細については、Verint の文書を参照してください。フィードバック - なし (通常の設定): どのテンプレートも適用しません。
- Dynamics 365: Microsoft Dynamics データに使用します。
- JSON パスボックスで、文書ノードを含む JSON のサブセットへの JSON パスを指定します。
ヒント:ドキュメントがルートノードレベルにある場合は、空白のままにします。
- クリックしてアップロードするファイルを選択ボタンをクリックし、サンプルファイルをポイントするか、灰色のキャンバスにファイルをドロップします。
- XM Discoverがサンプルファイルをアップロードし、以下のプレビューが表示されるまで待ちます。
ヒント:プレビューではなくエラーメッセージと未加工ファイルの内容が表示される場合は、選択したデータ形式オプションに問題がある可能性があります。サンプルファイルの検証に失敗した場合のエラーメッセージの詳細については、を参照してください。 サンプルファイルエラー。
- データが正しいことを確認します。
- [次へ] をクリックします。
ステップ5:XM Discoverに目的のフィールドをマッピング
- XM Discoverに目的のフィールドをマッピングページで、[ソースマッピング]タブを選択し、ソースデータフィールドをXM Discoverプロジェクトのデータフィールドに接続します。
- デフォルトのソースマッピングセクションで、XM Discoverのすべての文書が共有するデフォルトのデータフィールドを設定します。下の表は、XM Discover Linkインバウンドコネクターのデフォルトのデータフィールドオプションの概要を示しています。
フィールド名 編集可能? 説明 feedback_type はい フィードバックタイプは、そのタイプに基づいてデータを識別するのに役立ちます。これは、プロジェクトにさまざまなタイプのデータ(アンケートやソーシャルメディアフィードバックなど)が含まれる場合にレポートに役立ちます。 デフォルトでは、この属性の値は次のように設定されています。
- コール記録の “コール”
- デジタルインタラクションのための “チャット”
- 個人フィードバックのための「フィードバック」
カスタム変換を使用して、カスタム値の設定、式の定義、または特定のフィールドへのマッピングを行います。
ソーシング はい ソースは、特定のソースから取得されたデータを識別するのに役立ちます。これは、サーベイやモバイルマーケティングキャンペーンの名称など、データの発生源を示すあらゆるものにできます。 デフォルトでは、この属性の値は「XM Discoverリンク」に設定されています。
カスタム変換を使用して、カスタム値の設定、式の定義、または特定のフィールドへのマッピングを行います。
richVerbatim (対話式データ用)
いいえ XM Discoverでは、会話データ(通話やチャットインタラクションなど)に対して、richVerbatim フィールドに対話形式をそのまま使用します。この形式では、会話ビジュアライゼーションのロックを解除するために必要なダイアログ固有のメタデータ (講演者回転、沈黙、会話イベントなど) および拡張 (開始時刻、期間など) がサポートされます。この完全一致フィールドには、クライアント側と代表者の会話側を追跡するための「子」フィールドが含まれます。 - clientVerbatim は、クライアントの会話側を追跡します。
- agentVerbatim は、会話の担当者 (エージェント) 側を追跡します。
- unknown は、会話の未知の側を追跡します。
対話的な言葉に関する注記:
- 変換は、対話的な完全一致フィールドではサポートされていません。
- 異なるタイプの会話データに対して、同じことをそのまま使用することはできません。プロジェクトで複数のタイプの会話がホストされるようにする場合は、会話タイプごとに別々の会話言語ペアを使用します。
clientVerbatim (対話データ用)
はい コールおよびチャットインタラクションでクライアント側の対話を追跡します。 デフォルトでは、このフィールドは以下にマッピングされます。
- clientVerbatimChat (デジタルインタラクションの場合)
- clientVerbatimCall (コールインタラクション用)
必要に応じて、これを別の完全項目にマッピングすることができます。
agentVerbatim (対話式データ用)
はい コールおよびチャットインタラクションにおける会話の担当者の側を追跡します。 デフォルトでは、このフィールドは以下にマッピングされます。
- agentVerbatimChat (デジタルインタラクションの場合)
- agentVerbatimCall (コールインタラクションの場合)
必要に応じて、これを別の完全項目にマッピングすることができます。
不明 (対話式データ)
はい コールおよびチャットインタラクションで会話の不明な側を追跡します。 デフォルトでは、このフィールドは以下にマッピングされます。
- デジタルインタラクションの UnknownVerbatimChat
- コールインタラクションの unknownVerbatimCall
必要に応じて、これを別の完全項目にマッピングすることができます。
document_date はい 伝票日付は、伝票に関連付けられている主要日付項目です。この日付は、XM Discoverのレポート、トレンド、アラートなどで使用されます。 伝票日付で、以下のいずれかのオプションを選択します。
- conversationTimestamp (対話型データの場合): 会話全体の日時。
- ソースデータに他の日付フィールドが含まれている場合は、フィールド名列のドロップダウンメニューから日付フィールドを選択することで、そのいずれかをドキュメント日付として設定することができます。
- ユーザ定義項目を追加して、特定の日付を設定することもできます。詳細については、を参照してください。 特定の伝票日付の設定。
natural_id はい ナチュラル ID は文書の一意の ID として機能し、重複を正しく処理することができます。 Natural ID に対して、以下のいずれかのオプションを選択します。
- conversationId (会話データ用): 会話全体の一意の ID。
- 項目名列で、データから任意のテキストまたは数値項目を選択します。
- カスタムフィールドを追加することで、ID を自動的に生成します。詳細については、を参照してください。 ナチュラル ID の自動生成。
feedback_provider いいえ フィードバック提供者は、特定のプロバイダから取得したデータを識別するのに役立ちます。 XM Discoverリンクのアップロードの場合、この属性の値は「XM Discoverリンク」に設定されます。
job_name はい ジョブ名は、アップロードに使用されたジョブ名に基づいてデータを識別するのに役立ちます。 この属性の値は、ページ上部の [ジョブ名] ボックスで変更できます。
積載日付 いいえ 読み込み日は、XM Discoverに文書がアップロードされた日時を示します。 この項目は自動的に設定されます。
- ソースマッピングセクションで、残りのデータフィールドを設定します。
ヒント:このセクションには、サンプルファイルで提供されたソースフィールドのマッピングが含まれています。サンプルファイルを提供していない場合は、手動でマッピングを作成する必要があります。データマッピングの詳細については、を参照してください。 データマッピングの設定。
- [次へ] をクリックします。
ステップ 6: データ代入および編集 (オプション)
- データ置換およびレッドアクションページでは、カスタマフィードバックおよびインタラクションで、機密データを非表示にしたり、特定の単語およびフレーズを自動的に置換したりするための代替ルールと編集ルールを指定することができます。
ヒント:データの置換と編集の詳細については、を参照してください。 データ置換および編集。
- [次へ] をクリックします。
ステップ 7: フィルタの指定 (オプション)
- [フィルタの指定] ページでは、フィルタに一致するデータのみをロードするジョブのフィルタ条件を定義できます。
ヒント:受信データのフィルタリングの詳細については、 コネクタフィルタ。
- [次へ] をクリックします。
ステップ 8: ジョブの追加オプションの設定
- [ジョブの追加オプションの設定] ページで、[新規および既存のドキュメントを処理する] セクションで以下の重複検出モードのいずれかを選択して、XM Discover による重複ドキュメントの処理方法を選択します。
- 既存の伝票の重複を却下し、新規伝票の新規レコードを登録します。
- 既存の文書の構造化属性を更新し、新規文書の新規レコードを登録します。
- 既存の文書の構造化属性を更新し、新規文書のレコードは登録しません。
注意: 同じ自然 ID を持つ重複ドキュメントをシステムで処理できるように、各ドキュメントには一意の Natural ID が必要です。ヒント:重複検出モードの詳細については、 重複検出。
- [次へ] をクリックします。
ステップ 9: すべてのジョブ設定の確認
- すべてのジョブ設定の確認ページで、ジョブのすべての設定の概要を表示し、必要に応じて設定を編集することができます。
- [終了]ボタンをクリックして、XM Discoverリンクジョブを作成します。
- XM Discoverリンクジョブが作成されたら、それを使用してAPI呼び出しを実行できます。詳細については、を参照してください。 API エンドポイント情報。
API エンドポイント情報の取得方法
XM Discoverリンクジョブを設定したら、そのジョブを使用したデータのロードを開始するために必要な APIエンドポイント情報を取得する必要があります。
- コネクタにサインインします。
- JOBS タブが開いていることを確認します。
- フィルターまたは検索を使用して、適切な XM Discover リンクジョブを見つけます。
- ジョブの横にあるアクションメニューを展開し、サマリを選択します。
- [ジョブの詳細: ジョブ名] ウィンドウの右上隅で、[API ドキュメント] リンクをクリックして [ジョブ API ドキュメント] を開きます。下の表は、XM Discover リンクジョブを使用してデータのロードを開始するために必要な API エンドポイント情報の詳細を示しています。
情報 | 説明 |
API URL | エンドポイント URL:
https://na-data.clarabridge.net/v1/cb_link?jobId={jobID}&apiKey={apiKey} where:
ヒント:APIトークンの詳細については、「APIトークン」を参照してください。
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メソッド | POST メソッドを使用してデータをロードします。 |
ジョブID | 現在のXM Discoverリンクジョブの ID。 |
要求本文 | 受信データ用の JSON ドキュメントテンプレート。
ヒント:各 API 要求に含めることができるドキュメントは 1 つのみです。
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回答 | 考えられる回答の一覧。 |
スキーマ | スキーマテンプレート。
ヒント:必要な配列に必要なフィールドがリストされています。
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