감정 분석

  • 릴리스 버전: Zurich
  • 업데이트 날짜 2025년 07월 31일
  • 소요 시간: 2분

    • 감정 분석은 고객의 감정을 측정하는 데 도움이 되며, 이를 통해 보다 공감하고 진심 어린 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

    고객 서비스용 작업 인텔리전스에 포함된 감정 분석 기능을 사용하여 다음을 수행합니다.
    • 이메일 및 케이스 텍스트를 평가합니다.
    • 새 케이스의 현재 감정을 식별합니다.
    • 업데이트된 케이스의 진행 중인 감정을 식별합니다.
    • 에이전트와 관리자에게 이 정보를 표시합니다.
    그림 1. 감정 필드가 있는 케이스 목록
    긍정적, 부정적 및 중립 케이스 감정 필드를 표시하는 CSM Configurable Workspace의 내 케이스 목록 뷰입니다.

    에이전트는 현재 케이스 감정을 사용하여 시간 경과에 따른 추세를 기반으로 작업과 진행 중인 감정의 우선순위를 정하여 케이스가 올바른 방향으로 진행되는지 확인할 수 있습니다.

    관리자는 감정을 사용하여 적절한 공감 능력을 갖춘 에이전트에게 케이스를 라우팅하고, 케이스를 모니터링하고, 필요에 따라 재할당하고, 에스컬레이션을 피할 수 있습니다. 관리자는 부정적인 감정으로 끝난 케이스를 보고 코칭 기회를 식별할 수도 있습니다.
    주:
    Zurich 릴리스에서는 감정 분석 기능을 통해 영어로 생성된 케이스에 대한 감정을 예측할 수 있습니다.

    감정 분석 머신 러닝 모델

    감정 분석은 미리 학습된 머신 러닝 모델을 사용하여 이메일 및 케이스 텍스트를 평가하고 감정을 예측합니다. 이 분석은 케이스가 생성되고 고객이 업데이트할 때 발생합니다.
    표 1. 케이스용 감정 분석
    케이스 시나리오 설명
    케이스가 생성될 때
    감정 분석 모델은 다음 텍스트를 평가하여 예측을 수행합니다.
    • 이메일의 제목과 본문에 있는 텍스트
    • 케이스에 대한 짧은 설명과 설명의 텍스트
    모델이 예측할 수 있는 경우 다음 정보를 반환합니다.
    • 감정 레이블 및 해당 감정 수준
      • 긍정적(1.0)
      • 중립(0.5)
      • 부정적(0.0)
    • 예측에 대한 신뢰도 수준

    모델이 예측할 수 있으면 감정이 원래 감정 필드에 추가됩니다.

    모델이 예측할 수 없으면 원래 감정이 설정되지 않습니다.

    이 시스템은 감정 예측 정보를 작업 예측 결과 테이블에 저장합니다.
    케이스가 업데이트될 때
    감정 분석 모델은 다음 텍스트를 평가하여 예측을 수행합니다.
    • 회신 이메일 본문의 텍스트
    • 고객이 케이스에 추가하는 코멘트
    모델이 예측할 수 있는 경우 다음 정보를 반환합니다.
    • 업데이트된 감정 레이블 및 해당 감정 수준
    • 예측에 대한 신뢰도 수준
    시스템은 다음을 수행합니다.
    • 현재 감정 필드를 현재 감정으로 업데이트합니다.
    • 업데이트된 현재 감정을 원래 현재 감정과 비교하고, 감정의 변화를 계산하고, 시간 경과에 따른 감정 필드를 업데이트합니다.
      • 점수가 증가하면 시간 경과에 따른 감정 필드에 개선이 표시됩니다.
      • 점수가 감소하면 시간 경과에 따른 감정 필드에 감소가 표시됩니다.
      • 점수에 변경 사항이 없으면 시간 경과에 따른 감정 필드에 이전 값이 계속 표시됩니다.
      주:
      원래 감정이 중립이고 현재 감정이 중립이라면 시간 경과에 따른 감정은 중립입니다.

    모델이 예측할 수 없으면 정보가 기록되지 않으며 현재 감정 필드의 값은 동일하게 유지됩니다.

    미리 학습된 머신 러닝 모델에 대한 자세한 내용은 모델을 생성하여 케이스 감정 예측을 참조하십시오.