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Métricas del SLA

Los informes históricos de Flex Insight permiten generar informes sobre el SLA de varias formas que se pueden combinar en función de las necesidades de la organización.

Alto nivel

Insights proporciona una definición muy básica del SLA de forma predeterminada. La definición del SLA es la misma para todos los clientes y se aplica a todos los canales, colas, etc. El motivo es que la métrica del SLA está sujeta a actualizaciones y cualquier cambio personalizado se sobrescribirá con futuras actualizaciones del contenido integrado.

El lenguaje de análisis ofrece una flexibilidad increíble en la forma en que se define el SLA en una organización o en unidades organizacionales individuales. Gracias a la compatibilidad con el lenguaje de análisis para métricas anidadas, es fácil crear cálculos de SLA a partir de sencillos elementos y hacerlo tan unificado o tan específico como sea necesario.

Cambio de las preferencias de SLA

Adecuado para contact centers más pequeños enfocados en un solo canal y con un solo estándar de SLA.

La métrica de SLA incorporada tiene dos preferencias que se pueden ajustar enviando una solicitud de soporte a support@twilio.com. Estos cambios se aplican a todas las conversaciones y no son solo para algunos canales, colas u otros atributos individuales.

Ventajas:

  • Es muy fácil de configurar.
  • No requiere la creación de métricas personalizadas.

Desventajas:

  • Aplica el mismo cálculo de SLA a todas las conversaciones.

Preferencias

Valor predeterminado (en segundos)

Descripción

Umbral de SLA

60

Todas las conversaciones gestionadas dentro de este umbral se consideran dentro del SLA.

Este es el valor predeterminado solo en los informes históricos. El valor predeterminado puede ser diferente durante la supervisión de colas en tiempo real.

Umbral de abandono rápido

5

Las llamadas abandonadas por debajo de este umbral no afectan negativamente al SLA.

Este es el valor predeterminado solo en los informes históricos. El valor predeterminado puede ser diferente durante la supervisión de colas en tiempo real.

Métricas de SLA personalizadas para una unidad organizacional

Adecuado para grandes organizaciones en las que departamentos, equipos u otras unidades organizacionales individuales desean supervisar el SLA de forma diferente e independiente de otras unidades. Cada unidad puede definir su propia forma de calcular el SLA.

Puedes definir SLA personalizados para colas o canales individuales, o para casos de uso específicos. Existen métricas personalizadas que puedes crear en un lenguaje de análisis adecuado para el negocio.

Ventajas:

  • Solo se necesitan habilidades básicas en el lenguaje de análisis.
  • Es muy flexible.
  • Se puede utilizar cualquier métrica o atributo incorporado en el cálculo del SLA.
  • Los clientes pueden proporcionar métricas y atributos adicionales mediante los atributos de tarea de TaskRouter que se pueden utilizar en el cálculo del SLA.

Desventajas:

  • Pueden existir varias definiciones de SLA.

Ejemplo: Métrica personalizada para el marcador de llamada saliente

Ejemplo de SLA personalizado utilizado para informar sobre una implementación personalizada del marcador de llamada saliente con el fin de garantizar que nuestros agentes los manejen respetando las restricciones legales.

Ejemplo de métrica en la que decimos que todas las llamadas salientes iniciadas por un marcador se incluyen en el cálculo del SLA:

Segments Subject to Outbound SLA = SELECT Segments WHERE Direction = (Outbound) AND Initiated By = Dialer

Métrica para segmentos que están dentro del SLA:

Segments within SLA = SELECT Segments WHERE Waiting Time < 5 AND Direction = (Outbound) AND Initiated By = Dialer

Métrica que proporciona el SLA real en función de las métricas anteriores:

Outbound SLA = SELECT Segments within SLA / Segments Subject to SLA

Métrica del SLA personalizada para toda una organización

Adecuado para grandes organizaciones en las que se desea supervisar todos los departamentos, equipos u otras unidades organizacionales mediante una única métrica.

Para facilitar la generación de informes, muchos clientes optan por tener una única métrica de SLA que se adapta en función de las conversaciones en las que se usa. Uno de los ejemplos es

Ventajas:

  • Se trata de una métrica que se puede utilizar en toda la organización.
  • Es muy flexible.
  • Se puede utilizar cualquier métrica o atributo incorporado en el cálculo del SLA.
  • Los clientes pueden proporcionar métricas y atributos adicionales mediante los atributos de tarea de TaskRouter que se pueden utilizar en el cálculo del SLA.

Desventajas:

  • La definición de SLA es más compleja y requiere de la colaboración entre las unidades organizacionales.

Ejemplo: SLA basado en cola y canal

En este ejemplo, utilizamos diferentes umbrales para la cola VIP a la que llegan nuestros clientes más importantes. Utilizamos un tiempo de espera de 60 segundos como objetivo para todas las llamadas y dejamos un objetivo de 3 minutos (180 segundos) para cualquier otra situación, normalmente otros canales.

Métricas para ajustar el tiempo de espera objetivo en función de la cola y el canal:

SLA Threshold = SELECT CASE
WHEN Queue = VIP THEN 30,
WHEN Channel = Call THEN 60,
ELSE 180 END

Métricas para ajustar los umbrales de abandono rápido en función de la cola y el canal:

Short Abandoned Threshold = SELECT CASE
WHEN Queue = VIP THEN 5,
WHEN Channel = Call THEN 20,
ELSE 30 END

Podemos estructurar el cálculo del SLA para que sea más fácil de leer y mantener. La primera métrica cuenta los segmentos que están sujetos al SLA:

Segments Subject to SLA = SELECT Segments WHERE Waiting Time > Short Abandoned Threshold OR Abandoned = No

Métrica para segmentos que están dentro del SLA:

Segments within SLA = SELECT Segments WHERE Waiting Time < SLA Threshold

Métrica que proporciona el SLA real en función de las métricas anteriores:

SLA = SELECT Segments within SLA / Segments Subject to SLA

Gestión programable del nivel de servicio

La gestión programable del nivel de servicio es la opción más flexible. Esta opción es adecuada para entornos en los que las condiciones para decidir si una conversación se ha gestionado de acuerdo con el SLA dependen de factores muy dinámicos.

Ventajas:

  • Es extremadamente flexible.
  • El cálculo del SLA puede verse afectado por factores dinámicos y evolucionar con el tiempo.
  • Las definiciones de métricas de Flex Insights requieren de un nivel limitado de habilidades y no requieren de ajustes una vez definidas por primera vez.

Desventajas:

  • Requiere atributos de Twilio TaskRouter establecidos mediante programación y, por lo tanto, habilidades de desarrollo.
  • Los cambios pueden requerir de desarrollo.

Pasar información en los atributos de TaskRouter

Flex Insights consume atributos de tareas de conversación que pueden contener un gran conjunto de información proporcionada por el cliente mediante programación. El atributo de nivel de servicio está disponible para que los clientes proporcionen información relacionada con el SLA.

Los clientes configuran el atributo, mediante programación, con el valor deseado en su implementación. La implementación puede utilizar cualquier información disponible para decidir qué valor fijar.

"task_attributes": { "conversations" : { "service_level" : "Compliant" } }

El valor del atributo no está restringido y puede contener cualquier texto. Estos son valores de ejemplo que utilizan los clientes:

Valor

Descripción

Compliant

La conversación se gestionó cumpliendo con el nivel de servicio o se abandonó en un período que sí cuenta como dentro del nivel de servicio.

Failed

La conversación no se gestionó en virtud del nivel de servicio.

Short Abandoned

La conversación se considera abandonada rápidamente, lo que no debería tener un impacto negativo en el SLA.

Not Applicable

La conversación no debe influir en el SLA de ninguna manera.

Los posibles valores mencionados anteriormente son solo ejemplos. Puedes asignar un nombre distinto a los valores o utilizar más valores para brindar información más detallada, como tener varios niveles para los objetivos de SLA.

Métricas personalizadas

Puedes crear métricas personalizadas basadas en el atributo de nivel de servicio. Estas métricas se pueden basar únicamente en el atributo de nivel de servicio o combinarlo con cualquier otra condición.

Métrica que proporciona el número de segmentos que se utilizan como base para el cálculo del SLA. Puedes decidir qué categorías deseas excluir:

Segments Subject to SLA = SELECT Segments WHERE Service Level NOT IN (Not Applicable, Short Abandoned)

Métrica que proporciona el número de segmentos que se utilizan como base para el cálculo del SLA.

Segments within SLA = SELECT Segments WHERE Service Level IN (Compliant)

Métrica que proporciona el SLA real en función de las métricas anteriores:

SLA = SELECT Segments within SLA / Segments Subject to SLA

Uso de las métricas personalizadas

Las métricas personalizadas se pueden utilizar como métricas integradas para crear informes y paneles de control mediante la función de arrastrar y soltar del generador de paneles de control e informes.

Métricas de SLA en la vista de colas

Esta característica está en fase beta pública y disponible en @twilio/flex-ui@1.27.0 y versiones posteriores.

Columnas de QueuesDataTable

La función de métricas de SLA agrega columnas adicionales a Flex.QueuesStats.QueuesDataTable con las siguientes claves:

  • sla-30min

  • sla-today
  • handled-tasks-30min

  • handled-tasks-today
  • abandoned-tasks-30min

  • abandoned-tasks-today

Las métricas de SLA se calculan en relación con dos períodos: la ventana flotante de los últimos 30 minutos y el día laboral actual.

Hay más métricas disponibles que las que se muestran de forma predeterminada. Consulta a continuación la lista completa de métricas e instrucciones para agregarlas a la tabla.

Acceso a las métricas de SLA mediante programación

El objeto de datos WorkerQueue se amplía con las claves sla_30_min y sla_today que contienen todas las métricas de SLA de la cola. WorkerQueueSLA incluye las siguientes métricas:

  • total_tasks_count
  • handled_tasks_count
  • handled_tasks_within_sl_threshold_count
  • handled_tasks_within_sl_threshold_percentage
  • short_abandoned_tasks_count
  • short_abandoned_tasks_percentage
  • abandoned_tasks_count
  • abandoned_tasks_percentage
  • flow_out_tasks_count
  • flow_out_tasks_percentage
  • sla_percentage

Si una cola gestiona varios canales, los datos de SLA también estarán disponibles por canal. La clave channels de WorkerQueue contiene un arreglo de WorkerQueueChannel que tiene las siguientes claves:

  • SID
  • unique_name
  • friendly_name
  • sla_30_min (WorkerQueueSLA)
  • sla_today (WorkerQueueSLA)
workerQueue.channels[0].sla_30_min.total_tasks_count

Ejemplo: Agregar columnas de SLA a los datos de las colas

El siguiente fragmento de código agrega dos columnas a la tabla QueuesDataTable que muestra el número de tareas abandonadas rápidamente en los últimos 30 minutos y durante ese día. Utiliza QueuesDataTableCell en la función que se encarga de mostrar el contenido para agregar filas expandibles adicionales con datos de un canal en específico.

const RenderShortAbandoned30Min = (workerQueue: Flex.QueuesStats.WorkerQueue) =>
  // QueuesDataTableCell component helps us render additional expandable rows with channel specific data
  <Flex.QueuesStats.QueuesDataTableCell
    // Pass the queue data down 
    queue={workerQueue}
    // Render the queue level value
    renderQueueData={(queue) => queue.sla_30_min.short_abandoned_tasks_count}
    // Render a value for each active channel in the queue
    renderChannelData={(channel, queue) => channel.sla_30_min.short_abandoned_tasks_count} 
  />

const RenderShortAbandonedToday = (workerQueue: Flex.QueuesStats.WorkerQueue) =>
  <Flex.QueuesStats.QueuesDataTableCell 
    queue={workerQueue}
    renderQueueData={(queue) => queue.sla_today.short_abandoned_tasks_count}
    renderChannelData={(channel, queue) => channel.sla_today.short_abandoned_tasks_count}
  />


Flex.QueuesStats.QueuesDataTable.Content.add(
  <Flex.ColumnDefinition
    key="short-abandoned-30min"
    header="Short Abandoned"
    // Since our columns have the same header, we can set
    // the same headerColSpanKey on both to merge their headers.
    headerColSpanKey="short-abandoned"
    subHeader="30 min"
    content={RenderShortAbandoned30Min}
  />
);

Flex.QueuesStats.QueuesDataTable.Content.add(
  <Flex.ColumnDefinition
    key="short-abandoned-today"
    header="Short Abandoned"
    headerColSpanKey="short-abandoned"
    subHeader="Today"
    content={RenderShortAbandonedToday}
  />
);

Consulta la página sobre cómo programar la vista de colas para obtener más información.

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