資料集是來自聯絡中心的已記錄和已解析
分析資料並將其細分成多個部分的過程。的多組互動資料以供分析。這些互動包括語音通話、電郵、聊天、支援的數位通道或這些項目的任意組合。語音通話包括您可以查看的文字轉錄。資料集跨越特定的時間段並與您套用的任何篩選條件相符。
篩選條件提供了包括或排除符合您輸入的部分或全部資格的互動的選項。例如，您可以建立一個橫跨過去 90 天的互動資料集，其中提到關鍵字 Collins，但不包括關鍵字 Longbourn。
Maria Bertram 是 Classics, Inc. 的資料分析師，該公司是 Mansfield Park 書籍相關服裝品牌的聯絡中心。她的經理注意到，Classics 最近似乎正面臨著年輕客戶流失到新競爭對手 Fables Ltd. 的問題。經理希望確保聯絡中心的客服專員不會向這些客戶推薦 Fables，因為 Fables 最近推出了新商品，該商品在社交媒體上引起了很大的轟動。
於是 Maria 建立了一個資料集供她的經理進行分析。她將其配置為過去 90 天的時間段。其中包括提及關鍵字 Fables 的互動，但不包括僅客戶說出該關鍵字的互動。
有關資料集的重要資訊
- 一旦通話被轉錄成文字，語音資料就會變得可用。這通常需要在通話結束後三到五個小時，取決於通話時長和當時的呼叫量。呼叫量較低時，資料可能在一小時內變得可用。但是，如果呼叫量很大，可能需要幾個小時。
- 互動結束後，電郵、聊天和數位互動將立即可用。
- 每個業務單位 用於管理 CXone 環境的技術支援、計費和全域設定的高級組織分組最多可支援 15 個資料集。
- 建立資料集後，您不得變更其名稱。您不能在資料集名稱中使用特殊字元。這使得事先仔細計劃資料集的命名規則變得非常重要。確保您能快速、簡單地識別每個資料集中包含的資料。一目了然地知道誰建立了該資料集也很有用。 一些使用者發現，有用的命名慣例是資料集主題或被分析團隊的名稱，後跟建立者首字母。 在前面的例子中，Maria 可以建立一個名為 Fables Mentions/MB 的資料集。
- 如果貴公司以多種語言使用 Interaction Analytics，則您可以為不同的語言建立資料集。您不能建立一個包含多種語言互動的資料集。
- 您可以依據互動包含或不包含某些關鍵詞、短語 按指定順序一起使用時具有特殊意義的字詞組合，例如「希望取消」。或實體 在Interaction Analytics中您的公司設定檔中定義的關鍵字或短語。與實體類型相關。可以包括變體。來篩選資料集中的資料。您可以選擇要包含的通道以及要覆蓋的時間段。您可以透過情感 透過分析字詞、短語和文字記錄內容確定的整體情緒或互動結果。互動的結果可能是正面（藍色）、負面（紅色）、複雜（深灰色）或中性（淺灰色）。、失望 搜尋線索來識別客戶的失望情緒。這些線索包括像「我很生氣」這樣的詞和短語。失望並不等同於負面情緒。失望線索顯示客戶不高興，而不僅僅是討論負面的東西。或解決辦法來包括或者排除互動。您也可以透過特定團隊、技能或客服專員姓名等指標標記進行篩選。您可以新增到篩選條件中的指標標記的最大數量是 50。
- 建立資料集時，您可以直接從資料集頁面套用類別範本 可幫助您將資料用於特定用途的類別分組。既有類別範本，包括購買意圖和風險規避。和工作區範本 分組為可複用範本的多個工作區。。