<aside> 💡 Инструкция для создания шаблона оценки (чек-листа), в котором есть параметры с бОльшим и меньшим весом в итоговой оценке.
</aside>
Дано: набор параметров чек-листа с разными весами в итоговой оценке. Например, для нас очень важно, чтобы оператор озвучивал Ценовое предложение
, поэтому мы ставим ему вес 4
, и менее важно давал ли оператор какие-то Советы
потенциальному клиенту, поэтому мы ставим этому параметру вес 1
.
У каждого критерия имеется свой вес оценки (столбец Исходный вес параметра
в таблице 1), допустим, сумма этих весов составляет 30
(4
+1
+...). Для нас сумма весов 30
- это 100%. Чтобы перенести подобный чек-лист в нашу 100-балльную систему оценок потребуется пересчитать оценки.
Исходный вес параметра
- 30
Исходный вес параметра
и умножаем на 100%.Так для критерия Приветствие
мы получим:
<aside> 💡 1/30*100% = 3,3%
</aside>
В сервисе мы сможем использовать только целые числа, поэтому все полученные значения из столбца % в звонке
(Таблица 1) необходимо округлить, а к некоторым добавить единицы для получения ровного итогового значения – 100 баллов. Например, для критерия Приветствие
округляем по правилам математики 3,3 до 3. Фиксируем полученные результаты в столбце таблицы Оценка в SA
Таблица 1. Расчет весов для Speech Analytics
Подготовительные работы завершены. Теперь можно настраивать Шаблон оценок
в сервисе.
В наших Шаблонах оценок
можно выбрать два варианта: 5-балльный и 100-балльный. В данном случае мы прибегаем к 100-балльному шаблону, так как его возможно редактировать и он более гибкий для подобных задач.
Далее вам будет предложено обозначить название шаблона и вы можете приступать к добавлению параметров. Для критерия Приветствие
требуется параметр Ключевые фразы
:
Перед вами откроется окно создания словаря для параметра. Так как мы оцениваем Приветствие
, то необходимо внести фразы, которые обозначали бы приветствие в диалоге, и выбрать присутствие фраз в канале оператора. Далее нажимаем Сохранить словарь
:
Для критерия Приветствие
округляем оценку по правилам математики 3.3
до 3.