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Richtlinien für Grundursachen und Empfehlungen - Amazon Connect Connect-Entscheidungen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Richtlinien für Grundursachen und Empfehlungen

Richtlinien tragen dazu bei, wie Amazon Connect Decisions Ursachenanalysen und Empfehlungen für Erkenntnisse generiert. Diese Richtlinien dienen als Richtlinien, die sicherstellen, dass AI-generated Erklärungen und empfohlene Maßnahmen Ihren Geschäftspraktiken und betrieblichen Einschränkungen entsprechen.

Zugriff auf Richtlinien: Wählen Sie auf der Insights-Konfigurationsseite die Registerkarte Hauptursachen und Empfehlungen aus.

Funktionsweise von Richtlinien: Richtlinien bieten Kontext und Einschränkungen, die sich darauf auswirken, wie das System:

  • Analysiert die Hauptursachen von Ausnahmen und Warnmeldungen

  • Generiert umsetzbare Empfehlungen zur Lösung

  • Priorisiert Lösungsansätze auf der Grundlage Ihrer Geschäftsregeln

  • Passt die Leitlinien an Ihre Betriebsumgebung und die Einschränkungen in der Lieferkette an

Zusammenarbeit mit Ihrem Onboarding-Teamkollegen: Nutzen Sie Ihren Onboarding-Teamkollegen, um Richtlinien im Gespräch zu erstellen und zu verfeinern. Stellen Sie Fragen wie:

  • „Erstellen Sie einen Leitfaden zur Priorisierung des Nachschubs von Artikeln mit hoher Nachfrage während der Aktionszeiträume“

  • „Fügen Sie eine Richtlinie hinzu, um Lagerbestand, der sich langsam bewegt und die Deckungsdauer von 45 Tagen überschritten hat, zur Überprüfung des Preisnachlasses zu kennzeichnen“

  • „Können wir eine Richtlinie erstellen, die sicherstellt, dass die Mindestbestellmengen den Lieferzeiten der Lieferanten entsprechen?“

Teilen Sie dem Teammitglied Ihre Standardarbeitsanweisungen oder Geschäftsrichtlinien mit, damit er Ihre Anforderungen besser versteht. Der Teamkollege analysiert Ihre Eingaben und setzt sie in Richtlinien und Leitplanken um, die das Verhalten des KI-Teamkollegen prägen.

Richtlinien erstellen: Um eine neue Richtlinie zu erstellen, kannst du entweder:

  • Verwende natürliche Sprache: Bitten Sie das Onboarding-Teammitglied, Richtlinien für Sie zu erstellen. Beispiel: „Erstellen Sie eine Richtlinie, in der Strategien zur Bestandsreduzierung Vorrang vor Expressversand haben, wenn es um Überbestände geht.“

  • Verwenden Sie die Schaltfläche Richtlinie erstellen: Klicken Sie auf Richtlinien hinzufügen, um Parameter direkt zu definieren.

Beispielrichtlinien:

  • „Priorisieren Sie den Nachschub von SKUs mit hoher Nachfrage während der Aktionszeiträume“

  • „Stellen Sie sicher, dass die Mindestbestellmengen den Lieferzeiten der Lieferanten entsprechen“

  • „Achten Sie auf Nachfragespitzen, die auf saisonale Aktivitäten oder Werbeaktivitäten zurückzuführen sind“

  • „Teilen Sie das Risiko von Fehlbeständen bei A-class Produkten innerhalb von 24 Stunden an die Planungsmanager weiter“

Richtlinien überprüfen und bearbeiten: Wählen Sie eine Richtlinie aus, um deren Konfiguration einzusehen. Arbeiten Sie mit dem Onboarding-Teamkollegen zusammen, um zu verstehen, wie die Richtlinie die Erkenntnisse beeinflusst. Stellen Sie Fragen wie:

  • „Wie wirkt sich diese Richtlinie auf Empfehlungen für Ausnahmen bei Überbeständen aus?“

  • „Können wir diese Richtlinie produktspezifischer gestalten A-class ?“

  • „Zeigen Sie mir Beispiele für Empfehlungen vor und nach der Anwendung dieser Richtlinie“

Richtlinien aktivieren: Richtlinien basieren auf einem Draft/Ready Statusmodell:

  1. Erstellen und verfeinern Sie Richtlinien im Status „Entwurf“, um ihre Wirkung zu testen

  2. Iterieren Sie mit dem Teamkollegen bei der Einführung, bis die Richtlinie das gewünschte Verhalten zeigt

  3. Ändern Sie den Status in Bereit, die Richtlinie auf alle future Ursachenanalysen und Empfehlungen anzuwenden

  4. Klicken Sie zur Aktivierung auf Änderungen speichern

Aktive Richtlinien wirken sich unmittelbar darauf aus, wie das System Ausnahmen analysiert und Empfehlungen generiert, wenn Benutzer die Erkenntnisse überprüfen.