오버레이 기본 사항
WFM에서 오버레이의 각 이벤트는 기록 데이터 또는 미래의 이상을 나타냅니다. 즉, 일반적인 계절, 일주일 또는 하루의 추세 중 하나가 아닌 IV(인터랙션 볼륨) 또는 AHT(평균 처리 시간)의 변동을 나타냅니다. 이러한 이벤트가 과거에 여러 번 발생했던 것과 동일한 종류의 이상을 가리키면 오버레이 이벤트는 간단히 오버레이라고 하는 오버레이 그룹에 넣을 수 있습니다. 가장 일반적인 오버레이의 예는 광고 캠페인 및 카탈로그 배포입니다.
특정 오버레이의 이벤트가 예상 간격에 걸쳐 있을 경우 오버레이는 예상 데이터에 직접 영향을 줍니다.
오버레이 유형
오버레이는 WFM에서 예상 데이터에 대한 영향을 계산하는 방식에 따라 정의되며, 다음과 같은 두 가지 유형의 오버레이가 있습니다.
- 배가 오버레이는 예상 데이터의 모든 단계를 특정 비율로 늘리거나 줄입니다. 해당 비율은 이벤트 강도를 곱한 오버레이의 영향 배포입니다. 간격의 합계가 영향을 받습니다.
7.6.1 이전 버전에서는 이 오버레이 유형을 요인이라고 했습니다. 7.6.1 릴리스 이전에는 이 오버레이 유형을 요인이라고 했습니다. 오버레이가 포함하는 예상 데이터의 각 단계(일별 또는 시간별)는 특정 비율로 조정되며 이벤트 강도를 곱합니다. - 대체 오버레이는 이벤트 간격의 볼륨을 재배포합니다. 간격의 합계는 변경되지 않습니다. 볼륨은 한 이벤트 단계에서 다른 단계로 이동할 수 있습니다.
이 오버레이 유형은 요인을 배가 오버레이로 이름을 바꾼 7.6.1 버전에서 도입되었습니다. 이 오버레이 유형은 영향받은 기간의 예상 합계를 유지하도록 설계되었으며, 해당 기간 내 볼륨의 배포를 조정합니다. 이 오버레이 유형의 이벤트는 마지막 예상 단계로 적용됩니다. 대체 오버레이가 계산되기 전에 계절별 구성 요소(하루, 일별 및 연간) 및 배가 오버레이가 적용됩니다.
대체 오버레이는 각 이벤트 단계(일별 또는 시간별)의 가중치(또는 비율)에 따라 볼륨을 배포합니다. 또한 이벤트 단계가 해당 가중치에 따라 전체 이벤트 기간의 합계 중 해당 부분을 수신하도록 각 이벤트 단계의 볼륨을 조정합니다.
예를 들면 대체 오버레이에는 각각 가중치가 20, 30 및 50인 세 가지 이벤트 단계가 있습니다. 전체 간격의 예상 합계가 1,000이면 첫 번째 이벤트 단계는 200이고, 두 번째 이벤트 단계는 300이고, 마지막 이벤트 단계는 500입니다. 이 오버레이 유형의 영향을 계산하는 동안에는 이벤트 단계의 초기 예상 합계가 계산에 포함되지 않습니다. 이벤트가 영향을 주는 전체 간격의 예상 합계뿐만 아니라 오버레이 자체에서 결정한 이벤트 단계 가중치는 계산에 포함됩니다.
이벤트 단계(일별 또는 시간별)가 계산된 경우 해당 합계는 이벤트가 적용되기 전 각 시간 간격의 볼륨에 15분 시간 간격에 비례해서 배포됩니다. 따라서 하루 또는 한 시간 패턴이 유지됩니다.
대체 오버레이 유형의 이벤트가 동일한 유형의 다른 이벤트와 겹치면 두 이벤트가 모두 다른 오버레이에 속한 경우에도 계산될 수 없습니다. 그러나 이 유형의 이벤트는 배가 오버레이의 이벤트와 겹칠 수 있습니다.
이벤트 영향 배포
각 이벤트 단계의 영향을 결정하는 데에는 다음과 같이 세 가지 방법이 있습니다. 이러한 방법은 두 가지 오버레이 유형에 적용됩니다.
- 시작-종료—지정된 시작 및 종료 영향 값이 오버레이의 영향 배포를 결정합니다. 영향이 모든 이벤트 단계에 대해 동일한 양만큼 시작 값에서 종료 값으로 서서히 변경됩니다. 예를 들어 시작 값이 100이고 종료 값이 200인 6일의 일별 오버레이라면 각 영향은 첫째 날 100, 둘째 날 120 그리고 차례로 140, 160, 180으로 증가하여 마지막 날인 여섯째 날에는 200이 됩니다.
- 전체적으로 자세한 배포 유지—오버레이가 각 이벤트 단계의 영향을 별도로 저장합니다. 영향이 미리 계산되거나 사용자가 입력하거나 두 가지가 혼합될 수 있습니다.
- 예상하는 동안 매시간 계산(항상 계산)—.예상하는 동안 오버레이의 영향이 항상 계산됩니다. 성공적인 계산의 경우 동일한 오버레이에 속한 이벤트가 기록 기간에 하나 이상 포함되어야 합니다. 기록 데이터에 따라 예상 알고리즘이 오버레이의 영향을 결정한 후 해당 영향이 예상에 사용됩니다.
기록 데이터 무시
이벤트에 포함되는 기록 데이터의 간격 데이터를 볼륨 예상 계산 또는 오버레이 영향 계산(아래 참조)에 사용할지를 지정하는 기록 데이터 무시 플래그를 오버레이 유형의 이벤트에 설정할 수 있습니다(오버레이 영향 계산 참조).
이벤트에 기록 데이터 무시 플래그를 설정하지 않으면 예상하는 동안 해당 이벤트에 포함된 데이터를 고려합니다.
무시하거나 사용하는 것 외에 이벤트의 영향을 받는 기록 데이터에 대한 다른 추가 처리는 없습니다.
오버레이 영향 계산
예상 알고리즘이 기록 데이터를 분석하여 오버레이의 영향을 결정할 수 있습니다. 알고리즘은 계산할 수 있는 오버레이 이벤트가 하나 이상 포함된 기록 데이터의 기간을 분석합니다.
오버레이는 볼륨 예상을 시작하기 전에 미리 계산하거나 볼륨 예상 중에 계산할 수 있습니다(이벤트 영향 배포 참조). 동일한 기록 데이터가 제공되고 동일한 방법을 사용하면 결과가 동일해야 합니다.
배가 오버레이의 경우 지정된 기록 데이터의 각 오버레이 이벤트에 대한 이벤트 영향에서 계절별 구성 요소(연간, 일별 또는 하루)를 분리하여 계산합니다. 그런 다음 영향을 이벤트 강도로 나누어 평균을 산출합니다. 영향을 예상 간격의 이벤트에 적용할 때 해당 이벤트의 강도를 영향에 곱합니다.
대체 오버레이의 경우 전체 이벤트 기간의 합계에서 각 이벤트 단계의 비율을 각 이벤트에 대해 계산한 후 평균을 산출합니다.
예를 들어 3일의 일별 오버레이에 두 개의 이벤트가 있는 기록 기간을 가정합니다. 첫 번째 이벤트의 날짜는 150, 200, 150(각각 합계의 30%, 40% 및 30%)이며, 두 번째 이벤트의 날짜는 150, 150, 200(각각 합계의 30%, 30%, 40%)입니다. 각 이벤트 단계(이 경우에는 하루)는 개별적으로 평균을 내므로 오버레이가 각각 30%, 35%, 35%로 계산됩니다.