El modelado de temas determina los motivos de llamadas primarios y secundarios en las conversaciones del centro de contacto. Estos motivos de llamadas se denominan temas.
Conversaciones
Una conversación es una interacción entre un agente del centro de contacto y un usuario final. El modelado de temas analiza las conversaciones en forma de transcripciones de chat o llamadas de voz creadas con la API de Contact Center AI Insights.
Para obtener más información, consulta la Conversations documentación de referencia.
Temas
Un tema describe el tema principal que se aborda en un grupo de conversaciones, también llamado motivo de llamadas primario. El modelado de temas crea temas mediante el análisis de los temas clave de cada una de tus conversaciones y la creación de clústeres de temas similares. Luego, el modelado de temas identifica la cantidad de clústeres distintos y trata de generar un nombre para cada uno. Los nombres representan un tema que, a su vez, está representado por un recurso Issue.
Cuando el modelado de temas crea un conjunto de nombres de temas, puedes revisar los nombres y las conversaciones que etiquetó con ese nombre. El modelado de temas también puede mostrarte el fragmento de la conversación más representativa de un tema.
Temas secundarios
El modelado de temas también puede identificar temas secundarios, que podrían ser menos interesantes desde una perspectiva de análisis. Los temas secundarios suelen estar relacionados con los pasos de procesos habituales que ocurren en una conversación, como la autenticación, la confirmación y la recopilación de comentarios.
A veces, los temas secundarios pueden desplazar a los temas primarios más interesantes, lo que dificulta la identificación de los temas primarios.
Modelos de temas
El primer paso para identificar los temas en las conversaciones es crear un modelo de temas en Customer Experience Insights. Un modelo de temas contiene una lista de temas basada en un grupo de conversaciones. A partir de un modelo de temas, puedes generar un informe que identifique los temas dentro del modelo, así como los nombres y las descripciones de cada tema.
Los modelos de temas están representados por issueModels recursos.
Puedes realizar las siguientes operaciones en los modelos de temas:
- Implementar
- Optimizar
- Anular la implementación
- Borrar
Optimizar un modelo de temas
Después de crear un modelo de temas, puedes revisar y modificar la lista de temas para optimizar tu modelo. Existen tres técnicas principales para optimizar un modelo de temas y mejorar las asignaciones de temas futuras:
- Agregar un tema nuevo
- Editar el nombre y la descripción de un tema existente
- Quitar un tema existente
Todas estas acciones afectan las distribuciones de temas ajustadas.
Cuando realizas cualquiera de estas acciones de optimización, un análisis nuevo sigue la lista de temas actualizada, lo que significa que el análisis existente no cambia. Para aplicar un cambio nuevo a un análisis existente, sigue las instrucciones que se indican en Instrucciones de modelado de temas.
Inferencia de temas
Puedes implementar un modelo de temas en tu proyecto, lo que te permite inferir temas en tiempo real durante una conversación nueva. El modelado de temas usa la inferencia de temas basada en LLM, que proporciona una lista de temas priorizada. También califica cada tema por relevancia.
Esta puntuación solo representa el orden de los temas para un modelo. No puedes comparar las puntuaciones de temas en varios modelos. Por ejemplo, cuando analizas una conversación con varios modelos de temas, la puntuación más alta de cada modelo es igualmente el tema principal de esa conversación.
Después de implementar tu modelo de temas, puedes analizar cada conversación nueva o conjunto de conversaciones de forma masiva. El análisis determina qué tema de tu lista se aplica a cada conversación.
¿Qué sigue?
- Instrucciones de modelado de temas
- Prácticas recomendadas de modelado de temas
- Exportar e importar un modelo de temas