કેસોને લોકોને ફક્ત અંદાજથી ન સોંપો.

હા. લાયકાત, ભૂતકાળની ફાળવણી, સ્વ-અહેવાલ, મેનેજરના નિર્ણય અને કેસ ઈતિહાસથી શરૂઆત કરી શકાય છે; પછી સ્તરો ધીમે ધીમે સુધારી શકાય છે.

હા. જરૂરી લાયકાત યોગ્યતા નક્કી કરે છે, જ્યારે અનુભવ ક્રમને અસર કરી શકે છે. દરેક શરત અને તેની પ્રાથમિકતા દેખાય એવી રાખીએ છીએ.

હા. લીડ, લાઇસન્સ ધરાવતી વ્યક્તિ અને સહાયક સભ્ય જેવી ભૂમિકાઓ વ્યાખ્યાયિત કરી, આખી ટીમ જરૂરિયાતો પૂરી કરે છે કે નહીં તે તપાસી શકાય છે.

હા. અગાઉના જવાબદાર, મુખ્ય સંપર્કો, હસ્તાંતરણ સ્થિતિ અને ગ્રાહક પસંદગીઓને મોડેલમાં મૂકીને ફરી ફાળવણી સામે સરખાવી શકાય છે.

હા. પુષ્ટિ થયેલા અથવા શરૂ થયેલા કેસ સ્થિર રાખીને ફક્ત અસરગ્રસ્ત શરૂ ન થયેલા કેસ ફરી ગણાઈ શકે છે.

સામાન્ય રીતે નહીં. માનવી સમીક્ષા, સુધારો અને મંજૂરી સાથે ઉમેદવાર રજૂ કરવાની ભલામણ કરીએ છીએ. મર્યાદિત આપમેળે પુષ્ટિ ફક્ત ઓછા જોખમના ધોરણીકૃત કેસમાં યોગ્ય છે.

ના. આ પૃષ્ઠ હાલના સ્ટાફને કામ ફાળવવામાં સહાય માને છે અને સંવેદનશીલ ગુણધર્મોને યોગ્યતા સ્કોરમાંથી બહાર રાખે છે.

મૂળ ભાગ સ્પષ્ટ મર્યાદાઓ, ગાણિતિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને શોધ છે. AI લખાણમાંથી જરૂરિયાતો કાઢવામાં મદદ કરી શકે છે, પરંતુ યોગ્યતા અને કારણો ગોઠવાયેલા રહેવા જોઈએ.

હા. API, CSV, ડેટાબેઝ અને ફાઇલ સંકલન વિચારવામાં આવી શકે છે. હાલની સિસ્ટમમાં ફક્ત ઉમેદવાર ગણતરી અને મંજૂરી સ્ક્રીન ઉમેરવી પણ શક્ય છે.

મુશ્કેલી ફક્ત સંખ્યા પર નહીં, પરંતુ ટીમો, સમયગાળા, સ્થિર ફાળવણી, કૌશલ્ય, અથડામણ, ઉદ્દેશો અને પ્રતિભાવ સમય પર આધાર રાખે છે. અમે વાસ્તવિક નમૂના ડેટાથી પ્રદર્શન માપીએ છીએ.