고객 서비스 데이터 템플릿

Genesys Cloud CX
고객 서비스 데이터 템플릿

고객 서비스 데이터 템플릿

이 템플릿은 고객 서비스 프로세스를 분석하고 개선하는 데 필요한 데이터를 수집하는 방법을 안내합니다. 권장 속성과 추적할 주요 활동을 확인하고, 원천 시스템에서 데이터를 추출하는 실무 지침을 참고할 수 있습니다. 이를 활용해 process mining에 사용할 이벤트 로그를 구성하세요.
  • 수집 권장 속성
  • 추적할 주요 활동
  • 데이터 추출 안내
이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

고객 서비스 속성

고객 서비스를 분석할 수 있도록 이벤트 로그에 포함할 데이터 필드입니다.
5 필수 6 권장 8 선택 사항
이름 설명
서비스 요청
ServiceRequest
고객 서비스 상호작용과 관련된 모든 활동을 연결하는 기본 식별자입니다.
설명

서비스 요청은 티켓 또는 케이스라고도 하며, 고객의 단일 문의나 문제를 식별하는 기본 항목입니다. 최초 문의부터 최종 해결까지 관련된 모든 이벤트를 하나의 프로세스 인스턴스로 묶습니다. 서비스 요청을 기준으로 분석하면 고객 여정과 내부 처리 과정을 처음부터 끝까지 확인할 수 있습니다. 전체 해결 시간과 최초 문의 해결률 같은 주요 지표를 계산하는 기반이 됩니다.

중요한 이유

각 고객 상호작용의 시작부터 끝까지 전체적으로 분석할 수 있도록 모든 프로세스 단계를 연결하는 필수 Case ID입니다.

확보 방법

개념상 케이스를 식별하는 값입니다. Genesys에서는 대개 Conversation ID에 해당하지만, 구현 방식에 따라 사용자 지정 식별자일 수 있습니다.

예시
SR-20240521-00123SR-20240521-00124SR-20240522-00001
시작 시각
EventTime
활동이나 이벤트가 시작된 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.
설명

이 속성은 각 활동이 발생한 정확한 날짜와 시각을 제공합니다. 이벤트 순서를 올바르게 정하고 시간 기반 분석을 수행하는 데 필요합니다. 시작 시각을 기준으로 프로세스 흐름을 시간순으로 구성하며, 활동 간 소요 시간과 대기 시간, 처리 주기를 계산합니다. 신뢰할 수 있는 프로세스 분석과 성과 모니터링을 위해 정확한 타임스탬프가 중요합니다.

중요한 이유

이 타임스탬프를 기준으로 모든 활동을 시간순으로 정렬해 프로세스 흐름과 소요 시간, 병목을 정확히 분석할 수 있습니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX의 이벤트 로그나 상호작용 세부 정보에서 확인할 수 있으며, 일반적으로 기록된 각 시스템 이벤트 또는 사용자 이벤트에 연결됩니다.

예시
2024-05-21T10:00:15Z2024-05-21T10:02:30Z2024-05-21T10:15:00Z
활동명
ActivityName
서비스 요청의 진행 과정에서 특정 시점에 발생한 이벤트나 작업의 이름입니다.
설명

이 속성은 고객 서비스 프로세스의 특정 단계나 상태 변경을 나타냅니다. 각 활동은 '상담원이 상호작용 수락' 또는 '후처리 코드 지정'과 같은 개별 이벤트를 의미합니다. 이러한 활동의 순서와 빈도를 분석하는 것은 process mining의 기본입니다. 프로세스 흐름을 시각화하고 편차를 찾아 병목이나 비효율적인 단계를 파악할 수 있습니다.

중요한 이유

활동은 프로세스 맵의 뼈대를 이루며 실제 프로세스 흐름을 설계된 흐름과 비교해 시각화하고 분석할 수 있게 합니다.

확보 방법

일반적으로 Genesys Cloud CX의 시스템 이벤트, 상담원 상태, 특정 감사 추적 기록을 표준화된 활동명에 매핑해 도출합니다.

예시
상호작용 시작상담원이 상호작용 수락통화 후 작업 종료서비스 요청 재개
원천 시스템
SourceSystem
데이터를 추출한 시스템입니다.
설명

이 속성은 이벤트 데이터의 원천 시스템을 식별하며, 여기서는 Genesys Cloud CX를 가리킵니다. 여러 시스템이 연동된 환경에서는 데이터 계보를 추적하고 문제를 해결하며 데이터의 맥락을 파악하는 데 중요합니다. 올바른 데이터 원천을 기준으로 분석하고, 여러 시스템의 데이터가 하나의 프로세스 뷰에 포함될 때 데이터를 필터링하거나 분류할 수 있습니다.

중요한 이유

데이터 원천을 식별합니다. 데이터 거버넌스와 검증, 여러 시스템의 데이터를 병합할 때 중요합니다.

확보 방법

일반적으로 데이터 추출 및 변환 과정에서 레코드의 원천을 표시하기 위해 고정값으로 추가합니다.

예시
Genesys Cloud CXGenesysCloudCX_US1Genesys
최근 데이터 업데이트
LastDataUpdate
가장 최근에 데이터를 새로 고친 시각을 나타내는 타임스탬프입니다.
설명

이 속성은 원본 시스템에서 데이터셋을 마지막으로 업데이트한 시점을 나타냅니다. 분석 대상 데이터가 얼마나 최신인지 파악하는 데 도움이 되며, 시의적절하고 적절한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 중요합니다. 사용자가 데이터의 최신성을 확인하고 분석 결과의 유효성을 판단할 수 있도록 대시보드와 보고서에 이 정보를 눈에 띄게 표시해야 합니다.

중요한 이유

데이터의 최신성을 보여 주므로 최신 정보를 바탕으로 분석하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.

확보 방법

이 값은 데이터를 추출하거나 process mining 도구에 적재할 때 생성되어 데이터셋에 기록됩니다.

예시
2024-05-23T04:00:00Z2024-05-24T04:00:00Z
대기열 이름
QueueName
상호작용이 라우팅된 대기열의 이름입니다.
설명

이 속성은 상담원에게 배정되기 전에 상호작용이 대기한 대기열을 식별합니다. 대기열 이름별 분석은 '서비스 대기열 병목 탐지' 대시보드에 필요합니다. 관리자는 이를 통해 기술 그룹이나 서비스 라인별 업무량 분포와 대기 시간을 파악하고, 인력이 지속적으로 부족하거나 업무가 과중한 대기열을 찾을 수 있습니다. 이 정보는 리소스 배분을 최적화하고 고객 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

중요한 이유

서비스 요청이 배정을 기다리는 위치를 보여 주어 병목과 업무량 분포를 파악할 수 있습니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX 대화 상세 기록에서 확인할 수 있습니다. 하나의 상호작용이 여러 대기열을 거칠 수 있습니다.

예시
1차 지원 - 음성결제 문의 - 채팅기술 지원 - 이메일
상담 후 처리 코드
WrapUpCode
상호작용이 끝날 때 상담원이 결과나 주제를 분류하기 위해 지정하는 코드입니다.
설명

상담 후 처리 코드는 고객 상호작용의 성격이나 해결 결과를 분류하기 위해 상담원이 선택하는 항목입니다. 고객이 지원을 요청한 이유를 구조화된 데이터로 제공합니다. 코드를 분석하면 자주 발생하는 문제 유형을 파악하고, 해결 결과를 추적하며, 특정 요청의 빈도를 측정할 수 있습니다. 근본 원인 분석과 서비스 수요 패턴 파악에도 유용합니다.

중요한 이유

상호작용 결과를 분류해 자주 발생하는 문제, 해결 효과, 문의 사유를 분석할 수 있는 구조화된 데이터를 제공합니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX 대화 상세 기록에서 확인할 수 있으며, 특히 상담원 참여자의 세션 상세 정보에 포함됩니다.

예시
비밀번호 재설정결제 분쟁 해결제품 정보 문의2차 지원으로 이관
상담원 ID
AgentId
상호작용이나 활동을 처리한 상담원의 고유 식별자입니다.
설명

상담원 ID는 각 고객 서비스 담당자를 구분하는 고유 키입니다. 상담원 성과, 업무량 배분, 효율성을 분석할 때 필요한 속성입니다. 프로세스 맵을 상담원이나 팀별로 필터링해 요청 처리 방식을 살펴보고, 해결 시간, 재작업률, 표준 절차 준수 여부 등의 지표를 비교할 수 있습니다. '상담원 성과 및 효율성' 대시보드의 기본 데이터로 사용됩니다.

중요한 이유

프로세스 활동을 담당 직원과 연결해 개인별 성과와 업무량, 팀 효율성을 분석할 수 있습니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX 대화 상세 기록에서 확인할 수 있으며, 상호작용의 특정 구간을 처리한 사용자와 연결됩니다.

예시
a1b2c3d4-e5f6-7890-1234-567890abcdeff0e9d8c7-b6a5-4321-fedc-ba0987654321
상담원 이름
AgentName
상호작용이나 활동을 처리한 상담원의 전체 이름입니다.
설명

상담원 이름은 상담원 ID에 대응하는, 사람이 알아보기 쉬운 담당자 식별 정보입니다. 대시보드와 보고서를 관리자가 쉽게 이해할 수 있도록 해 줍니다. 시스템 ID를 일일이 대조하지 않고도 상담원별 성과를 검토하고 교육이 필요한 부분을 찾거나 업무량이 공정하게 배분되었는지 확인할 수 있습니다.

중요한 이유

상담원을 이름으로 표시하므로 기술 ID 없이도 성과를 분석하고 결과를 공유하기 쉽습니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX의 Users 또는 Directory 서비스에서 AgentId를 조회해 가져옵니다.

예시
김민수이서연박지훈
종료 시간
EventEndTime
활동이나 이벤트가 종료된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.
설명

이 속성은 활동이 끝난 정확한 시점을 기록합니다. 시작 시간과 함께 사용하면 각 활동의 소요 시간을 정확히 계산할 수 있습니다. 활동별 소요 시간을 분석하면 프로세스에서 시간이 가장 많이 걸리는 단계를 찾아 비효율과 개선 기회를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 '상호작용 보류' 시간이 길거나 '통화 후 처리' 시간이 과도하게 긴 경우를 확인할 수 있습니다.

중요한 이유

각 활동의 소요 시간을 정확히 계산해 시간이 오래 걸리는 단계와 성과 병목을 파악하는 데 도움이 됩니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX의 이벤트 로그나 상호작용 상세 정보에서 확인할 수 있습니다. 다음 이벤트의 시작 시간으로 계산할 수도 있습니다.

예시
2024-05-21T10:02:30Z2024-05-21T10:15:00Z2024-05-21T10:18:45Z
커뮤니케이션 채널
MediaType
음성, 채팅, 이메일 등 상호작용에 사용된 커뮤니케이션 채널입니다.
설명

이 속성은 고객과 상담원이 소통한 수단을 나타냅니다. 일반적인 채널에는 음성, 채팅, 이메일, 소셜 미디어가 있습니다. '커뮤니케이션 채널 성과' 대시보드처럼 채널별 성과를 분석하면 채널별 문의량, 해결 시간, 고객 만족도를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 채널 전략과 리소스 배분을 조정할 수 있습니다.

중요한 이유

커뮤니케이션 채널별로 프로세스를 구분하면 채널별 성과와 고객 행동, 필요한 리소스를 파악할 수 있습니다.

확보 방법

Genesys Cloud CX 대화 상세 기록에 기본으로 포함된 필드입니다.

예시
음성채팅이메일메시지
CSAT 점수
CustomerSatisfactionScore
상호작용 후 설문에서 고객이 제공한 만족도 점수입니다.
설명

고객 만족도 점수(CSAT)는 고객이 받은 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 직접 측정합니다. 일반적으로 상호작용이 종료된 후 설문을 보내 수집합니다. CSAT 점수를 프로세스 데이터와 함께 분석하면 프로세스 편차, 해결 시간, 특정 상담원이 고객 만족도에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 전체 프로세스의 성과를 평가하는 주요 결과 지표입니다.

중요한 이유

고객 만족도를 직접 측정해 프로세스 성과와 고객 결과 간의 상관관계를 분석할 수 있습니다.

확보 방법

일반적으로 Genesys Cloud CX Quality Management 모듈이나 Genesys와 연동된 타사 설문 도구에서 가져옵니다.

예시
5413
SLA 목표 해결 시간
SlaTargetResolutionTime
서비스 요청 해결에 대해 계약으로 합의한 목표 시간입니다.
설명

이 속성은 서비스 수준 계약(SLA)에 따라 서비스 요청을 해결해야 하는 최대 시간을 정의합니다. 실제 해결 시간을 비교하는 기준으로 사용됩니다. 'SLA 준수 현황' 대시보드와 'SLA 준수율' KPI에 필요한 데이터로, 고객과의 약속에 대한 이행 수준을 모니터링하고 위반 가능성을 미리 파악할 수 있습니다.

중요한 이유

SLA 준수 여부를 측정하는 기준으로, 서비스 성과와 계약상 의무를 평가하는 데 사용됩니다.

확보 방법

대화의 사용자 지정 속성으로 저장하거나 대기열, 고객 유형, 요청 유형에 따른 규칙으로 계산할 수 있습니다.

예시
86400144003600
SLA 준수 여부
IsSlaCompliant
서비스 요청이 SLA 목표 시간 내에 해결되었는지 나타내는 표시입니다.
설명

이 불리언 속성은 서비스 요청이 목표 해결 시간을 지켰는지 나타냅니다. 'ServiceResolutionTime'과 'SlaTargetResolutionTime'을 비교해 계산합니다. 이 표시를 사용하면 'SLA 준수 현황' 대시보드에서 데이터를 간편하게 분석하고 시각화할 수 있으며, 'SLA 준수율' KPI 계산의 기준으로도 사용됩니다. 준수 사례와 미준수 사례를 빠르게 필터링하고 구분해 SLA 위반의 공통 패턴을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

각 사례의 SLA 준수 또는 위반 여부를 명확히 표시해 성과 분석과 위반 원인 파악을 간소화합니다.

확보 방법

계산 필드: ServiceResolutionTime <= SlaTargetResolutionTime이면 True, 그렇지 않으면 False입니다.

예시
truefalse
대화 ID
ConversationId
Genesys가 전체 대화에 부여하는 고유 식별자입니다.
설명

대화 ID는 Genesys Cloud CX에서 하나의 고객 대화에 속한 관련 상호작용, 구간, 참여자를 묶는 기본 기술 키입니다. 개념상 '서비스 요청'을 사례 ID로 사용하지만, Genesys API에서 관련 데이터를 가져올 때는 대화 ID를 키로 사용합니다. 데이터 추출과 데이터셋 간 결합, 프로세스 데이터의 기술적 검증에 필요합니다.

중요한 이유

Genesys의 기본 기술 키로, 데이터 추출과 문제 해결, 원본 시스템 데이터 연결에 필요합니다.

확보 방법

모든 Genesys Cloud CX 분석 API와 대화 API에 포함된 기본 필드입니다.

예시
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서비스 요청 유형
ServiceRequestType
'문의', '불만', '기술 문제' 등 서비스 요청의 분류입니다.
설명

이 속성은 성격이나 목적에 따라 서비스 요청을 분류합니다. 요청 유형별 처리 방식을 비교할 수 있습니다. 예를 들어 '불만'은 '일반 문의'와 프로세스 흐름이나 해결 시간이 크게 다를 수 있습니다. '내부 이관 분석' 대시보드에서 특정 요청 유형이 더 자주 이관되는지 확인하는 데도 유용합니다.

중요한 이유

요청 유형별로 프로세스를 구분해 처리 방식을 비교하고 유형별 병목이나 비효율을 찾을 수 있습니다.

확보 방법

IVR 선택, 웹 양식에서 고객이 선택한 항목, 상담원이 지정한 값으로 기록할 수 있습니다. Genesys에서는 참여자 속성이나 상담 후 처리 코드로 저장할 수 있습니다.

예시
결제 문의기술 지원계정 관리제품 불만
서비스 해결 시간
ServiceResolutionTime
고객과 처음 상호작용을 시작한 시점부터 최종 해결까지 걸린 총시간입니다.
설명

이 지표는 고객이 처음 문의한 시점부터 문제가 해결된 것으로 표시될 때까지 서비스 요청에 걸린 총시간을 측정합니다. 전체 프로세스 효율성과 고객 경험을 평가하는 주요 KPI입니다. 계산된 이 속성은 '서비스 요청 해결 시간' 대시보드와 '평균 서비스 해결 시간' KPI의 기준이 됩니다. 분포를 분석하면 장기 미해결 사례와 반복적인 지연을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

전체 프로세스 효율성과 고객 경험에 미치는 영향을 측정하는 주요 KPI입니다.

확보 방법

계산 필드: 최종 해결 활동의 타임스탬프에서 최초 고객 문의 활동의 타임스탬프를 뺍니다.

예시
90010800172800
재개 여부
IsReopened
해결된 서비스 요청이 나중에 다시 열렸는지 나타내는 표시입니다.
설명

이 불리언 속성은 해결 또는 종료 상태로 바뀐 서비스 요청이 나중에 다시 활성화된 경우를 표시합니다. 재개된 사례는 최초 해결이 효과적이지 않거나 충분하지 않았음을 나타내는 경우가 많으며, 고객 불만과 추가 업무로 이어질 수 있습니다. '서비스 요청 재개 추이' 대시보드와 '서비스 요청 재개율' KPI에 사용됩니다. 사례를 분석하면 해결이 효과적이지 않았던 근본 원인을 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

해결 과정의 문제를 드러내고, 해결 품질 저하와 재작업, 부정적인 고객 경험으로 이어지는 원인을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

계산 필드: '서비스 요청 해결' 활동 이후 사례를 다시 활성화하는 활동이 있는지 확인해 계산합니다.

예시
truefalse
최초 문의 해결 여부
IsFirstContactResolution
서비스 요청이 한 번의 상호작용으로 해결되었는지 나타내는 표시입니다.
설명

이 불리언 속성은 고객의 후속 문의나 내부 이관 없이 최초 상호작용에서 해결된 사례를 식별합니다. 값이 'true'이면 효율적으로 해결된 사례입니다. '최초 문의 해결률' KPI와 해당 대시보드의 기준으로 사용됩니다. 최초 문의에서 해결되지 않은 사례의 특성을 분석하면 상담원 교육, 지식 베이스 개선, 프로세스 변경 기회를 찾을 수 있습니다.

중요한 이유

문제를 처음에 해결하는 것은 긍정적인 서비스 경험을 좌우하므로, 효율성과 고객 만족도를 직접 측정합니다.

확보 방법

계산 필드: 사례의 이벤트 순서를 분석해 계산합니다. 이관이나 재개와 같은 특정 활동 없이 해결된 사례를 최초 문의 해결로 봅니다.

예시
truefalse
필수 권장 선택 사항

고객 서비스 활동

정확한 프로세스 탐색을 위해 이벤트 로그에 기록할 주요 단계와 이정표입니다.
5 권장 8 선택 사항
활동 설명
상담원이 상호작용 수락
상담원이 전달된 상호작용을 수락하고 고객과 연결되는 시점입니다. 서비스 요청을 직접 처리하기 시작하는 중요한 단계입니다.
중요한 이유

최초 문의 해결률과 상담원 처리 시간을 측정하는 데 중요한 활동입니다. 상담원이 요청을 처리하기 시작하는 시점을 나타냅니다.

확보 방법

대화 세부 기록에서 확인할 수 있습니다. 상담원 참가자의 상태가 'connected'로 바뀌고 해당 타임스탬프가 기록됩니다.

기록

상담원 참가자의 상태가 'connected'로 바뀔 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상호작용 시작
인바운드 전화, 채팅, 이메일 등 고객 서비스 상호작용이 시작되는 활동입니다. Genesys Cloud CX에서는 새 대화 객체가 시스템에 생성될 때 이 이벤트를 명시적으로 기록합니다.
중요한 이유

서비스 요청 프로세스의 기본 시작 이벤트입니다. 전체 해결 시간을 계산하고 고객 문의 유입 패턴을 파악하는 데 필요합니다.

확보 방법

대화 세부 기록에서 가져오는 이벤트입니다. 일반적으로 conversationStart 타임스탬프에 기록된 대화 객체의 시작 시각에 해당합니다.

기록

시스템에서 새 대화가 시작될 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상호작용 연결 종료
모든 참가자의 연결이 종료되어 대화가 끝나는 활동입니다. 서비스 요청 상호작용이 기술적으로 종료되는 시점으로 사용되는 경우가 많습니다.
중요한 이유

상호작용 자체의 명확한 종료 이벤트입니다. 전체 상호작용 시간을 계산하는 데 중요하며 요청 종료 시점을 추정하는 데 자주 사용됩니다.

확보 방법

대화 세부 기록에서 가져옵니다. 일반적으로 conversationEnd 타임스탬프에 기록된 대화 객체의 종료 시각에 해당합니다.

기록

모든 참가자의 연결이 종료되고 대화가 끝날 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상호작용 전달
상담원이 상호작용을 다른 대기열이나 상담원에게 전달하는 것을 나타냅니다. 상담원이 즉시 연결을 종료하는 직접 전달일 수도 있고, 먼저 수신자와 상담하는 협의 전달일 수도 있습니다.
중요한 이유

이 활동은 내부 에스컬레이션 비율 KPI를 측정하는 데 필요합니다. 전달이 잦으면 교육 필요성, 잘못된 라우팅, 복잡한 프로세스 등을 나타낼 수 있습니다.

확보 방법

초기 상담원이 참여한 뒤 새 ACD 참가자나 상담원 참가자가 대화에 추가되면 대화 세부 기록에서 확인할 수 있습니다. 보통 'transfer' 이벤트로 시작됩니다.

기록

참가자 세션 데이터의 전달 이벤트로 확인합니다.

이벤트 유형 explicit
후처리 코드 지정
상담원이 상호작용에 미리 정의된 후처리 코드 또는 처리 결과 코드를 지정합니다. 'Resolved' 또는 'Escalated'와 같이 서비스 요청의 결과를 명시적으로 분류합니다.
중요한 이유

후처리 코드는 요청의 비즈니스 결과를 파악하는 주요 자료입니다. 해결률을 계산하고 분석을 위해 케이스를 분류하는 데 중요합니다.

확보 방법

대화 세부 기록, 일반적으로 상담원 참가자의 세션 데이터에서 확인할 수 있는 명시적 이벤트입니다. 후처리 코드와 타임스탬프가 기록됩니다.

기록

상담원이 상호작용에 후처리 코드를 선택할 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
고객 만족도 설문 발송
상호작용이 종료된 뒤 고객 만족도(CSAT) 설문을 발송할 때 발생합니다. 미리 정한 규칙에 따라 시스템이 자동으로 발송하는 경우가 많습니다.
중요한 이유

CSAT 설문 적시 발송 KPI를 측정하는 데 필요한 활동입니다. 설문을 제때 보내면 고객이 경험을 생생하게 기억할 때 정확한 피드백을 수집할 수 있습니다.

확보 방법

이 정보는 일반적으로 Genesys Cloud CX의 설문 또는 품질 관리 데이터에서 확인할 수 있으며, 원래 대화 ID와 연결할 수 있습니다.

기록

특정 대화에 대한 설문을 발송할 때 설문 모듈이 기록합니다.

이벤트 유형 explicit
대화가 대기열로 라우팅됨
새 상호작용이 상담원 배정을 기다리도록 특정 대기열에 들어가는 시점을 나타냅니다. Genesys 라우팅 엔진(ACD)이 이 이벤트를 명시적으로 기록합니다.
중요한 이유

이 활동을 추적하면 대기열 대기 시간을 측정하고 라우팅 프로세스의 병목을 찾을 수 있습니다. 이 시점부터 상담원 배정까지 시간이 오래 걸리면 인력 배치나 라우팅 로직에 문제가 있을 수 있습니다.

확보 방법

대화 세부 기록에서 가져오며, 특히 대화 내 ACD 참가자의 'purpose'와 'state'를 확인합니다. 지표 배열에 기록된 대기열의 'enterTime'이 이 이벤트를 나타냅니다.

기록

ACD 라우팅 엔진이 대화를 대기열에 넣을 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상담원에게 상호작용 전달
시스템이 특정 상담원에게 상호작용을 전달할 때 발생합니다. 시스템이 상담원의 응답을 기다리는 동안 상담원 상태는 'alerting'으로 바뀝니다.
중요한 이유

이 활동을 통해 상담원의 응답 속도와 라우팅 알고리즘의 효과를 분석할 수 있습니다. 이 시점 이후 지연이 발생하면 상담원이 업무를 신속하게 수락하지 않는 것일 수 있습니다.

확보 방법

상담원 참가자 데이터의 대화 세부 기록에서 확인할 수 있습니다. 참가자 세션에 'alerting' 상태와 해당 타임스탬프가 표시됩니다.

기록

라우팅 엔진이 새 상호작용을 상담원에게 알릴 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상호작용 보류 시작
상호작용 중 상담원이 고객을 보류 상태로 전환할 때 기록됩니다. 대화 내 상담원 참가자의 상태가 명시적으로 변경됩니다.
중요한 이유

보류 횟수와 시간을 분석하면 상담원이 정보를 찾거나 다른 사람에게 문의하는 일이 잦은 경우처럼 프로세스의 비효율을 파악할 수 있습니다.

확보 방법

대화 세부 기록에 있는 상담원 참가자의 세션 데이터에서 가져옵니다. 상태가 'held'로 바뀌고 타임스탬프가 기록됩니다.

기록

상담원 참가자의 상태가 'held'로 바뀔 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
상호작용 보류 해제
상담원이 고객의 보류를 해제하고 대화를 재개할 때 발생합니다. 보류가 끝나는 시점을 나타내며 상태 변경으로 기록됩니다.
중요한 이유

'상호작용 보류 시작' 활동과 함께 분석하면 전체 보류 시간을 정확히 계산할 수 있습니다. 보류 시간은 전체 처리 시간과 고객 경험을 분석하는 데 중요한 요소입니다.

확보 방법

상담원 참가자의 세션 데이터에서 상태가 'held'에서 'connected'로 바뀌는 시점을 기준으로 도출합니다.

기록

상담원 참가자의 상태가 'held'에서 'connected'로 바뀔 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
서비스 요청 재개
문제가 해결된 것으로 처리된 직후 고객이 같은 문제로 서비스 센터에 다시 문의하는 상황을 나타냅니다. 명시적 이벤트가 아니라 비즈니스 로직에 따라 계산합니다.
중요한 이유

재개된 요청을 추적하면 서비스 요청 재개율을 측정할 수 있습니다. 최초 해결이 효과적이지 않았음을 보여주며 고객 만족도와 운영 효율성에 영향을 줍니다.

확보 방법

이전 상호작용이 해결된 뒤 미리 정한 기간 안에 같은 고객(Customer ID)이 관련 문제(예: Service Request Type)로 새 '상호작용 시작' 이벤트를 발생시키면 이 활동으로 판단합니다.

기록

같은 고객과 문제에 대해 새 상호작용을 최근 종료된 상호작용과 연결해 계산합니다.

이벤트 유형 calculated
통화 후 작업 시작
통화 후 작업(ACW)이 시작되는 시점을 나타냅니다. 상담원은 고객과의 연결을 종료한 뒤 메모를 기록하거나 시스템을 업데이트하는 등의 작업을 위해 전용 상태로 전환됩니다.
중요한 이유

ACW 시간을 측정하면 상담원 효율성과 전체 처리 시간을 파악할 수 있습니다. ACW가 길면 상호작용 후속 처리 과정이 비효율적일 수 있습니다.

확보 방법

상담원 참가자의 세션 데이터에서 가져옵니다. 고객 참가자의 연결이 종료된 뒤 상담원 상태가 'acw'로 바뀔 때 기록됩니다.

기록

상담원 참가자의 상태가 'acw'로 바뀔 때 기록됩니다.

이벤트 유형 explicit
통화 후 작업 종료
상담원의 통화 후 작업이 끝나는 시점을 나타냅니다. 이때 상담원은 다른 상호작용을 처리할 수 있는 상태가 됩니다.
중요한 이유

'통화 후 작업 시작' 활동과 함께 보면 후처리 단계에 걸린 시간을 정확히 파악할 수 있어 상담원 생산성과 프로세스 운영 부담을 분석하는 데 도움이 됩니다.

확보 방법

상담원 상태가 'acw'에서 'idle'과 같은 대기 상태로 바뀌면 종료된 것으로 판단합니다. 상태 변경 타임스탬프를 사용합니다.

기록

상담원 상태가 'acw'에서 대기 상태로 바뀌는 시점을 기준으로 판단합니다.

이벤트 유형 inferred
권장 선택 사항

데이터 추출 가이드

Genesys Cloud CX에서 데이터 가져오기

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