¿Cómo podemos ayudar?

El propósito de este documento es aclarar y comparar brevemente cuál es el valor agregado del Contacts Data Model en Talkdesk.

 

Mire estos videos para obtener más información:

• New Data Model Explained
• New Data Model Explained: uso de Live
• New Data Model Explained: uso de Explore

 

¿Qué es el Contacts Data Model?

El Contacts Data Model en Talkdesk es un nuevo paradigma de datos que se centra en el análisis de los datos de Contacts, en lugar de los datos de Calls.

Cuando analiza los datos de su contact center en función de Contacts, tiene información más detallada y nuevas medidas y dimensiones, que brindan una exploración de datos más flexible y poderosa. Con el Calls Model no era posible tener este nivel de datos detallados, con información significativa que explorar.

El poderoso paradigma del Contacts Data Model difiere del historial de informes de llamadas de Talkdesk, lo que le permite tener más detalle en los datos de contactos y sus flujos. Su organización ahora tiene métricas con más detalles, que pueden respaldar mejor sus decisiones basadas en datos.

Su organización puede mejorar la experiencia del cliente con el Contacts Data Model, ya que transformará los datos que necesita en información valiosa y significativa que puede usar para impulsar sus objetivos comerciales.

El principal objetivo del Contacts Data Model es aumentar la visibilidad de las organizaciones en varias métricas mediante la presentación de datos relacionados con Contacts.

 

Etapas de una interacción (llamada) en el Contacts Data Model

El Contacts Data Model permite a los clientes realizar un seguimiento de una interacción con mayor precisión. La interacción se divide en tres niveles distintos de detalle:

1. Interaction (Interacción)
2. Contact (Contacto)
3. Segment (Segmento)

 

1. Interactions (Interacciones)

Las interacciones son el objeto macro que encierra los eventos previos a la llamada (IVR u otros), la pieza de manejo de la llamada cuando el (los) agente (s) y la contact person realmente interactúan entre sí y finaliza cuando la llamada registra el último evento posterior a la llamada del flujo de Studio (como encuestas telefónicas o automatizaciones para la recopilación de datos). El legacy data model se basa solo en datos de interacción, por lo que excluye los detalles de cada contacto.

Las interacciones incluyen todos los eventos desde el momento en que una llamada se conecta hasta el final de la llamada, incluido After Call Work (ACW). Los contactos solo se crean cuando una interacción llega a una cola, por lo tanto, las interacciones que no llegan a la cola no tienen contactos.

 

2. Contacts (Contactos)

Un Contacto es una colección de segmentos que generalmente comienza con un segmento de espera y termina con otro segmento de espera, un segmento After Call Work(ACW) o la terminación del contacto.

Un Contacto solo se crea una vez que una interacción llega a una cola. No se muestran datos previos a la llamada en los contactos. Los Contactos son el objeto principal a partir del cual se calculan las métricas del centro de contacto. Cada segmento de un contacto, la duración de esos segmentos y los eventos dentro del contacto se utilizan para informar las dimensiones y métricas de los KPIs del contact center.

 

3. Segments (Segmentos)

Un segmento es un pequeño componente de una interacción general entre la contact person y un agente. Los ejemplos incluyen Queue, Ring, Talk, Hold, After Call Work (ACW), entre otros.

Los segmentos pueden superponerse para una interacción. Por ejemplo, dos segmentos coinciden después de que se transfiere la interacción: esto será evidente cuando tengamos el primer agente ACW, donde podremos tener el tiempo en ACW que se superpondrá con cuando el cliente se coloque en el nuevo, en la cola posterior a la transferencia.

 

Métricas del New Data Model

 

Nueva Métrica: Average Handle Time (AHT)

El New Data Model proporciona una nueva métrica para Live: el Average Handle Time (AHT). Esta es una métrica nueva, por lo que no hay comparación con el Call Data Model, solo una explicación de lo que representa.

El Average Handle Time (AHT) es una nueva métrica que mide cuánto tiempo está ocupado un agente mientras gestiona un contacto para una cola determinada. Los valores individuales para el tiempo de atención son la suma del tiempo de conversación, espera y ACW de un contacto. El caso de uso esperado para esta métrica es la dotación de personal y forecasting.

 

Service Level

El nuevo método de cálculo (del Contacts Data Model) del Service Level Percentage es la cantidad de contactos respondidos dentro del umbral de tiempo de espera de su organización dentro del horario comercial por contactos inbound (menos contactos abandonados breves). El valor del threshold se puede configurar a través de Admin > Preferences, así como a través de configuración personalizada de los números.

 

El nuevo cálculo considera los Contactos Abandonados en el denominador algo que antes no se reconocía. Antes, el Service Level podía mostrar un porcentaje de 100 % mientras que la Abandon Rate también sería alta y eso no se estaba considerando en el cálculo.

Otra ventaja de precisión de este cálculo es que, debido a que se realiza a nivel de contacto (y no a nivel de llamada como antes), devuelve el Service Level de cada cola involucrada en una interacción.

 

El Contacts Data Model calculará el Service Level de la siguiente manera:

 

[Todos los contactos respondieron dentro del threshold en Business hours  / (Todos los contactos inbound - Contactos short abandoned)] en Business hours x 100

 

Nota: El Service Level es una métrica exclusiva para la cola, esto se debe a que los agentes no tienen control sobre cuánto tiempo espera un contacto en una cola ni sobre qué contactos se les asignan a ellos.

 

Un ejemplo del Service Level en el Contacts Data Model

El Contacts Data Model tiene una nueva forma de evaluar el Service Level y proporcionamos un ejemplo para resaltar cómo funciona.

El uso de Contacts en lugar de Interactions puede aumentar o disminuir su Service Level (%). Por ejemplo, considere:

• Threshold de tiempo de espera = 60 segundos.
• Una interacción tiene dos contactos:
• Tiempo de espera para el contacto 1 = 65 segundos
• Tiempo de espera para el contacto 2 = 30 segundos

 

• Legacy Data Model - Service Level:

• (65 segundos + 30 segundos) > 60 segundos por lo que la interacción no está dentro del Service Level.
• La cola (ring group) para el contacto 2 recibe el impacto en el % de Service Level porque los datos están asociados al ring group final de la interacción.

 

• New Data Model - Service Level:

• 65 seg. > 60 seg. por lo que el contacto 1 no está dentro del SL; 30 seg. < 60 seg. ,por lo que el contacto 2 está dentro del Service Level.
• La cola Contact 1 (RG) observa una disminución en el % de Service Level, ya que el tiempo de espera para esa cola se está reportando finalmente contra esa cola.
• La cola Contact 2 (RG) observa un aumento en el % de Service Level porque solo está teniendo en cuenta el tiempo de espera para esa cola

 

El ejemplo proporcionado es solo una descripción general de cómo funciona el Service Level en el Contacts Data Model, porque los cambios pueden aumentar o disminuir el porcentaje del Service Level y depende en gran medida de las operaciones y los casos de uso específicos de cada Contact Center:

1. ¿Tasa de abandono alta o baja?
2. ¿Número alto o bajo de llamadas perdidas?
3. ¿Número alto o bajo de transferencias?

 

Al analizar el Service Level, tenga en cuenta que:

 1. El uso de contactos en lugar de interacciones significa que no siempre es la última cola la que se etiqueta con el % de Service Level.  Esto significa que podría ver un aumento en el último contacto de una interacción.  Podría ver un aumento o disminución de las colas para los contactos que no son el último contacto de una interacción (véase el ejemplo anterior).

2. Incluir abandonos significa que es probable que el % de Service Level disminuya.

• Sin embargo, la nueva definición de abandonos significa que no disminuiría tanto como lo habría hecho con la definición heredada de abandonos. No obstante, esto también significa que su porcentaje de Service Level será una representación clara de lo que está sucediendo en su centro de contacto.

3. Contabilizar las perdidas como no significa que el % de Service Level es probable que disminuya.

4. El filtrado de fechas tiene un impacto en el % de Service Level solo desde la perspectiva de en qué intervalo se cuentan los contactos/interacciones.

Ejemplo:

• Tiene muchos contactos que comienzan durante la hora 1 y terminan durante la hora 2.
• No hay transferencias para esos contactos.
• Todos esos contactos se responden dentro del % de Service Level.

 

• Legacy % Service Level:
• El % Service Level en la Hora 2 tendrá el beneficio positivo de que esas interacciones se respondan dentro de Service Level porque es cuando las interacciones terminaron.
• Nuevo % Service Level:
• El % de Service Level en la Hora 1 tendrá el beneficio de que esos contactos se respondan dentro del Service Level porque fue cuando comenzaron los contactos.

 

Resumen de diferencias

	Calls Data Model	Contacts Data Model
Datos basados en	Interacciones	Contactos
Fecha	Fecha de finalización de la interacción	Fecha de inicio del contacto
Nivel de Servicio	Solo contabiliza las llamadas entrantes y perdidas dentro del "Service Level Threshold" (es decir, el tiempo de espera hasta que la llamada es atendida o desconectada por la persona de contacto tras ser presentada a un agente sin ser atendida).	Solo los contactos respondidos dentro del "Service Level Threshold" se consideran positivos para el cálculo. Los contactos abandonados tienen un impacto negativo.
Tiempo de Espera	Suma de todo el tiempo de espera durante la interacción.	Tiempo de espera para el contacto
Ring Group Reportado	Último Ring Group de la interacción	Ring Group del contacto

 

Recursos Adicionales: