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品質マネジメントのスコアリングモデル作成について

インテリジェント・スコアリングは、クライアントを代表するインタラクションにおける行動を定量化する方法を提供することで、クオリティ・マネジメント・プロセスの基礎となります。何を把握したいかを理解したら、これらの行動をスコアリングするためのルーブリックを作成し、目標に達していないときにアラートをトリガーするターゲットスコアを設定し、コーチングの機会を作るためにこれらを使用することができます。

トピックを使った行動の把握

まず、これらの行動専用のトピックを作成することで、顧客とチーム間の相互作用における特定の行動を捕捉できます。各トピックには、使用されている言語やXM Discoverが発見したその他のNLP機能によって、行動や問題を特定するための複雑なルールが含まれている場合があります。

以下は、トピックを使って特定できる行動や問題の例である：

• ソフトスキル：共感性、プロ意識、積極的な傾聴、態度など、担当者の「ソフト」スキルをスコアリングすることで、対話の成果と効果をモニターする。
• スクリプトの遵守：ハード」スキル・モニタリングの一環として、ポリシーや手順の遵守だけでなく、スクリプトに基づく代表者のコンプライアンスを監視する。
• 知識のギャップ：代表者のスキルセットにおける知識のギャップを特定する。
• 法的リスク：訴訟、傷害、ウェルビーイングや警察への報告など、法的リスクに関するレポートとその対処方法。
• 不正行為：代表者のフィードバック、顧客との対話型フィードバック、業界特有の状況への言及に基づいて、不正行為に関するトピックを監視する。

スコアリングの条件定義

スコアリングモデルを選択する際、あるビヘイビアがコンテキスト上必要かどうかを判断し、特定の条件が満たされた場合のみビヘイビアをスコアリングのために評価することができます。

そのためには、スコアリングモデルの親トピックレベルにルールを追加します。これらのルールは、子ノードに何が含まれるかをフィルターする。

• 親ノードが検出されない場合、子ノードの動作は最終的なスコアリングの対象とはならない。
• 親ノードが検出された場合、その子ノードが最終的なスコアに考慮される。

このような条件ロジックは、ある行動が不必要であった、あるいは妨げられたという状況で減点されることなく、代表者が正当な評価を受けられるようにするために極めて重要である。

例下のDesignerのスクリーンショットでは、親ノード（taste）とその下のノード（sweet、rich）が表示されています。親ノードには、フィードバックが子ノードにソートされる前に守らなければならないルールがある。
次に、スタジオでルーブリックを作成すると、親の「If present, then」ヘッダーの下にこれらの項目がインデントされる方法によって、この同じ条件ロジックがキャプチャされます。

スコアリングの範囲の定義

スコアリングモデルのルートノードにルールを定義することで、スコアリングしたいインタラクションのタイプを制限することができます。ルート・ノードは、カテゴリ・ツリーの最上位トピックであるため、ここで適用されるルールは、モデル全体に適用されるフィルタとして機能します。モデルにルートレベルのルールがある場合、このフィルターに一致する文と文書のみがカテゴリー化とさらなるスコアリングの対象となる。

以下は、あなたが作成できるルートレベルのルールと、その結果としてスコアリングされるものの例である：

• ルートレベルのルールなし：すべてのソースからすべてのデータをスコアリング。
• id_source:audio：オーディオソースからのスコアリングのみ。
  Qtip:他のソースを定義するには、ソース ID 属性を使用します。
• _doc_time:[20210430160000から20210508155959]：特定の期間内に作成されたインタラクションのみをスコアリングします。

インテリジェントスコアリングのモデルを可能にする

スコアリングしたい行動をカバーするトピックと、スコアリングの範囲を定義するルートレベルのルールを持つスコアリングモデルができたら、モデルをインテリジェントスコアリング用に有効にする必要があります。

詳しくは「スコアリングモデルの選択」の手順に従ってください。

これが終わったら、今度はこのモデルを使って、品質マネジメントプロセスのスコアリング基準を定義することができる。

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