提供: Bright Pattern Documentation
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* Metrics are provided for all supported media types. The media type can be indicated either explicitly via the ''media_type'' field and/or indirectly via the ''service_name'' field. | * Metrics are provided for all supported media types. The media type can be indicated either explicitly via the ''media_type'' field and/or indirectly via the ''service_name'' field. | ||
Revision as of 14:41, 14 September 2019
• English
統計データに関する一般情報
このセクションで説明される表には、15分間の統計間隔ごとに集計された、エージェントやサービスなどのメインコンタクトセンターリソースのメトリックが含まれています。 これらの表のデータは、Bright Patternコンタクトセンターレポートリファレンスガイドで説明されているすぐに使用可能なレポートの生成に使用できます。 これらのレポートで使用される実際のクエリは、対応する .jrxmlテンプレートをダウンロードすることによって確認できます。
これらのメトリックのデータソースは、Bright Pattern コンタクトセンターの様々なコンポーネントによってコレクターデータベース（DB1）にリアルタイムで最初に書き込まれるイベントデータです。 その後、この生データはアグリゲーターコンポーネントによって定期的に抽出され、15分間ベースの統計間隔の指定されたメトリックに変換され、レポートデータベース（DB2）の表に読み込まれます。 SQLに準拠したレポートアプリケーションでは、これらのメトリックを目的の高レベルのレポート間隔（時間、日、週、月など）に集約できます。
以下の考慮事項は、すべての統計データ表に適用されます。
- 特定のメトリックについて注記がない限り、全コール関連のメトリックは、コールのシステムへの到着時間に基づき受信コールを集約間隔別でカウントします（例えば、コールが間隔A中にシステムに入り、間隔B中に応答された場合、num_calls_answered というメトリック はこのコールを、間隔Bではなく間隔Aでカウントします。）同様に、すべての内部および発信コールは、開始された集約間隔でカウントされます。
- Metrics are provided for all supported media types. The media type can be indicated either explicitly via the media_type field and/or indirectly via the service_name field.
- All call-related metrics are also supported for the chat media type. Thus, if either the media_type field the service_name field indicates media type chat, the term call in the description of any metric shall be interpreted for the given row of the given table as a service chat interaction in the same context. Note that internal chats between agents/supervisors are not taken into consideration by any metrics.
- Some call-related metrics are also supported for the email media type. For every such metric, a note is provided about how to interpret it for emails. If email is not explicitly mentioned, the metric should be considered applicable to voice and chat only.
- It is possible to have more than one row of data for the same 15-minute interval related to the same resource. This happens when there are interactions that span multiple aggregation intervals. The system learns about such interactions later, but still attributes them to the interval when they started, arranging them in a separate row. Practically, this means that when you do queries on the statistical data, you should add up all values from all rows that are returned.
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