Contact Lens for Amazon Connect

Contact Center-Analysen in Echtzeit auf Basis von Machine Learning

Mit Contact Lens for Amazon Connect, einem Feature von Amazon Connect, können Sie ein besseres Verständnis der Stimmung und Trends von Kundengesprächen gewinnen, um entscheidendes Feedback zu Ihrem Unternehmen und den Produkten zu erhalten. Darüber hinaus können Sie die Compliance von Kundengesprächen in Ihrem Contact Center nachverfolgen, um sicherzustellen, dass die vorgegebenen Begrüßungs- und Verabschiedungsformeln verwendet werden, Mitarbeiter zu schulen und erfolgreiche Interaktionen zu replizieren. Manager können für alle Gesprächsprotokolle eine schnelle Volltextsuche durchführen, um die Dauer der Behandlung von Kundenproblemen zu verkürzen. Mithilfe von Echtzeitfunktionen können Sie bei Kundenanrufen auf Probleme hingewiesen werden und proaktiv Hilfe für Kundendienstmitarbeiter leisten, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Ausführliche Analyse und Stimmungsanalyse

Mit wenigen Klicks können Sie Machine Learning nutzen, um die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Sprache-zu-Text-Analysen mit dem Ziel durchzuführen, Erkenntnisse zu Kunden zu gewinnen. Über das Contact Lens-Dashboard können Sie alle Protokolle, Stimmungsdaten und Gesprächsmerkmale analysieren, um Probleme und Kundentrends zu erkennen. Beispielsweise können Manager schnell einen Preisunterschied zwischen einer Website und einer E-Mail-Werbeaktion ermitteln oder anzeigen, wie häufig der Mitarbeiter vom Kunden zur Wiederholung aufgefordert wird. Hieraus lassen sich Informationen zu erforderlichen Schulungsmaßnahmen ableiten.

Ausführliche Analyse und Stimmungsanalyse

Führen Sie bei Anrufen schnelle Volltextsuchen durch. Suchen Sie anhand von Schlüsselwörtern, Stimmungswerten von Kunden oder Mitarbeitern und Sprechpausen, um die relevanten Anrufe zu identifizieren. Auf diese Weise gewinnen Sie bessere Erkenntnisse zu Kunden und zu Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Beispielsweise können Sie so identifizieren, welche Äußerungen in Gesprächen üblich sind, die mit einer positiven oder negativen Stimmung beim Kunden enden, um die Mitarbeiter besser zu schulen.

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Erweitertes Durchsuchen von Gesprächen

Führen Sie bei Anrufen schnelle Volltextsuchen durch. Suchen Sie anhand von Schlüsselwörtern, Stimmungswerten von Kunden oder Mitarbeitern und Sprechpausen, um die relevanten Anrufe zu identifizieren. Auf diese Weise gewinnen Sie bessere Erkenntnisse zu Kunden und zu Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Beispielsweise können Sie so identifizieren, welche Äußerungen in Gesprächen üblich sind, die mit einer positiven oder negativen Stimmung beim Kunden enden, um die Mitarbeiter besser zu schulen.

Echtzeitbenachrichtigungen

Sie können Regeln zum Kennzeichnen von Problemen in Bezug auf die Kundenerfahrung erstellen, bei denen Kategorien genutzt werden, die auf dem Abgleich von Schlüsselwörtern und Ausdrücken basieren. Beispielsweise können Sie eine Benachrichtigung für den Fall festlegen, dass ein Kunde Ausdrücke wie „unzufrieden“ oder „Abonnement kündigen“ verwendet. Die verantwortlichen Manager können dann erkennen, wann ein Mitarbeiter während eines Anrufs Hilfe benötigt, und hilfreiche Informationen per Chat bereitstellen oder den Mitarbeiter bitten, den Anruf weiterzuleiten.

Echtzeitbenachrichtigungen

Echtzeitbenachrichtigungen

Sie können Regeln zum Kennzeichnen von Problemen in Bezug auf die Kundenerfahrung erstellen, bei denen Kategorien genutzt werden, die auf dem Abgleich von Schlüsselwörtern und Ausdrücken basieren. Beispielsweise können Sie eine Benachrichtigung für den Fall festlegen, dass ein Kunde Ausdrücke wie „unzufrieden“ oder „Abonnement kündigen“ verwendet. Die verantwortlichen Manager können dann erkennen, wann ein Mitarbeiter während eines Anrufs Hilfe benötigt, und hilfreiche Informationen per Chat bereitstellen oder den Mitarbeiter bitten, den Anruf weiterzuleiten.

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Echtzeit-Anrufprotokolle

Echtzeit-Anrufprotokolle

Wenn ein Anruf weitergeleitet wird, kann der vorherige Mitarbeiter das Echtzeitprotokoll des Anrufs zusammen mit den Gesprächsdetails (z. B. Stimmung) an den nächsten Mitarbeiter übergeben, damit Kunden ihren Fall nicht erneut beschreiben oder warten müssen, während der Mitarbeiter informiert wird.

Echtzeit-Anrufprotokolle

Wenn ein Anruf weitergeleitet wird, kann der vorherige Mitarbeiter das Echtzeitprotokoll des Anrufs zusammen mit den Gesprächsdetails (z. B. Stimmung) an den nächsten Mitarbeiter übergeben, damit Kunden ihren Fall nicht erneut beschreiben oder warten müssen, während der Mitarbeiter informiert wird.

4. Realtimetranscript

Unkenntlichmachung vertraulicher Kundendaten

In Contact Lens werden vertrauliche Daten wie Namen, Adressen und Sozialversicherungsnummern in Anrufaufzeichnungen und Protokollen automatisch erkannt und unkenntlich gemacht. Darüber hinaus können Unternehmen vertrauliche Kundendaten schützen, indem sie den Zugriff auf die bearbeiteten und nicht bearbeiteten Daten mithilfe von benutzerdefinierten Berechtigungsgruppen steuern.

Unkenntlichmachung vertraulicher Kundendaten

Unkenntlichmachung vertraulicher Kundendaten

In Contact Lens werden vertrauliche Daten wie Namen, Adressen und Sozialversicherungsnummern in Anrufaufzeichnungen und Protokollen automatisch erkannt und unkenntlich gemacht. Darüber hinaus können Unternehmen vertrauliche Kundendaten schützen, indem sie den Zugriff auf die bearbeiteten und nicht bearbeiteten Daten mithilfe von benutzerdefinierten Berechtigungsgruppen steuern.

5 Redaction
Automatisierte Kategorisierung von Kontakten

Automatisierte Kategorisierung von Kontakten

Verfolgen Sie alle Kundengespräche nach, um die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien und der gesetzlichen Anforderungen zu überprüfen. Definieren und verwalten Sie Kategorien basierend auf den von Ihnen angegebenen Kriterien (z. B. Wörter oder Ausdrücke) direkt in Amazon Connect, indem Sie ein Kategorisierungsmodul auf ML-Basis verwenden, das auf das Verstehen von gesprochenen Ausdrücken und deren Absicht und Kontext ausgerichtet ist. Sie können diese Kategoriebezeichnungen beispielsweise verwenden, um Scorecards zu erstellen, die zeigen, welcher Prozentsatz der Mitarbeiter sich an die in Ihrem Unternehmen üblichen Begrüßungs- und Verabschiedungsformeln hält.

Automatisierte Kategorisierung von Kontakten

Verfolgen Sie alle Kundengespräche nach, um die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien und der gesetzlichen Anforderungen zu überprüfen. Definieren und verwalten Sie Kategorien basierend auf den von Ihnen angegebenen Kriterien (z. B. Wörter oder Ausdrücke) direkt in Amazon Connect, indem Sie ein Kategorisierungsmodul auf ML-Basis verwenden, das auf das Verstehen von gesprochenen Ausdrücken und deren Absicht und Kontext ausgerichtet ist. Sie können diese Kategoriebezeichnungen beispielsweise verwenden, um Scorecards zu erstellen, die zeigen, welcher Prozentsatz der Mitarbeiter sich an die in Ihrem Unternehmen üblichen Begrüßungs- und Verabschiedungsformeln hält.

6(1). Automated contact categorization
Perspecta
„Intuit Inc. ist eine globale Finanzplattform, die allen die Möglichkeit bietet, Erfolg zu haben. „Kunden rufen uns an, um Antworten auf komplizierte Fragen zu Steuern und Buchhaltung zu erhalten. Unsere Experten wickeln jedes Jahr Millionen von Anrufen unserer Kunden ab. Amazon Connect vereinfachte die zuverlässige und sichere Bereitstellung von Kundenservice. Unseren Kunden ist bewusst, dass ihre Anrufe aufgezeichnet und überwacht werden. Wir nutzen Contact Lens for Amazon Connect zum Sammeln von Erkenntnissen aus mehr als 200 Millionen Minuten Interaktion mit Kunden. Funktionen wie die präzise Mitschrift aller Schritte, Schwärzung vertraulicher Daten und automatisierte Kategorisierung von Anrufen haben uns ermöglicht, die Effektivität unserer Kundenbetreuungsorganisation zu verbessern.“

Andy Palmer, Vice President of Engineering, Customer Success bei Intuit

Perspecta

Perspecta bietet seinen Kunden der US-Regierung in den Bereichen Verteidigung, Nachrichtendienste, zivile Einrichtungen, Gesundheitswesen sowie staatliche und kommunale Einrichtungen ein breites Spektrum an Fähigkeiten.

„Von Missionsdiensten über die digitale Transformation bis hin zum Unternehmensbetrieb unterstützt alles, was wir tun, ein Ziel: einige der komplexesten Herausforderungen des Landes zu lösen. Die Contact Center-Lösung von Amazon Connect stellt ein stabiles Fundament zur Unterstützung der Unternehmensmissionen unserer Kunden dar. Wir nutzen Contact Lens for Amazon Connect, um Kennzahlen, Stimmungen und Trends nach einem Anruf zu analysieren, damit wir unsere Kunden besser verstehen und ihnen einen professionellen, proaktiven Service bieten können. Wir sind begeistert von den neuen Echtzeitfunktionen von Contact Lens for Amazon Connect, die es uns ermöglichen, Probleme mit der Kundenerfahrung schon während eines Anrufs zu erkennen. Auf diese Weise können Vorgesetzte sofort einspringen und Support leisten. Die Lösungsrate für den ersten Anruf konnte so um 25 % verbessert werden, während das Gesamtvolumen und die Kosten um 5 % gesenkt werden konnten.“

Mike Kirkland, Senior Vice President of Offerings – Perspecta

Blog-Beiträge und Artikel

Amazon Connect – Now Smarter and More Integrated With Third-Party Tools (Amazon Connect – Jetzt noch intelligenter und stärker integriert mit Drittanbietertools)

Sébastien Stormacq, 01.12.2020

Real-time customer insights using machine learning with Contact Lens for Amazon Connect (Echtzeiterkenntnisse zu Kunden per Machine Learning mit Contact Lens for Amazon Connect)

Kaustubh Khanke, Atul Deo und Wenyi Gu, 01.12.2020

Preise

Bei Contact Lens for Amazon Connect bezahlen Sie nur für die tatsächliche Nutzung. Die Abrechnung erfolgt nach der Anzahl der Gesprächsminuten, die pro Monat analysiert werden.

Im Rahmen des kostenlosen AWS-Kontingents können Sie Amazon Connect zum Einstieg zwölf Monate lang kostenlos verwenden. Bei Contact Lens for Amazon Connect erhalten Sie ein kostenloses Kontingent von 90 Minuten für Audioanrufe pro Monat – genau wie beim kostenlosen Kontingent von Amazon Connect.

Preistabelle

Für Sprachnutzung

Monatliches Volumen Preis pro Einheit
Erste 5 Millionen Minuten 0,015 USD
Minuten über 5 Millionen 0,0125 USD
Beispiel 1
Angenommen, Sie haben in Ihrem Contact Center mit Contact Lens for Amazon Connect Kundengespräche analysiert. Sie haben 7 Millionen Minuten analysiert und nutzen den Dienst im zweiten Jahr.

Berechnung der Gesamtkosten:
Gesamtanzahl der analysierten monatlichen Gesprächsminuten = 7 Millionen

Gesamtkosten = [Anrufvolumen in Stufe 1] * 0,015 USD+ [Anrufvolumen in Stufe 2] * 0,0125 USD

Gesamtkosten = [5 Millionen Minuten * 0,015 USD] + [(7 Millionen − 5 Millionen) Minuten * 0,0125 USD] = [75 000 USD] + [25 000 USD] = 100 000 USD

Beispiel 2
Angenommen, Sie haben in Ihrem Contact Center mit Contact Lens for Amazon Connect Kundengespräche analysiert. Sie haben 100 000 Minuten analysiert und nutzen den Dienst im zweiten Jahr.

Berechnung der Gesamtkosten:
Gesamtanzahl der analysierten monatlichen Gesprächsminuten = 100 000

Gesamtkosten = [Anrufvolumen in Stufe 1] * 0,015 USD+ [Anrufvolumen in Stufe 2] * 0,0125 USD

Gesamtkosten = [100 000 * 0,015 USD] + [0 Minuten * 0,0125 USD] = [1 500 USD] + [0 USD] = 1 500 USD

Häufig gestellte Fragen

F: Wo finde ich weitere Informationen zu Amazon Connect?

Weitere Informationen zu Amazon Connect finden Sie hier.

F: Was sind die ersten Schritte?

Informationen zu den ersten Schritten für Contact Lens for Amazon Connect finden Sie in unserer Dokumentation. Die Dokumentation enthält eine Anleitung zum Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon Connect-Instance.

F: Wie greife ich in Contact Lens for Amazon Connect auf Daten zu, die außerhalb von Amazon Connect verwendet werden sollen?

Die von Contact Lens for Amazon Connect generierten Metadaten (z. B. Anrufprotokoll, Stimmungsanalyse, Sprechpausen, Kategoriesierungs-Bezeichnungen, Sprechgeschwindigkeit, Unterbrechungen usw.) sowie die Anrufaufzeichnungen für jeden Kontakt sind im Bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) verfügbar. Diese Daten werden mit Kontaktverfolgungs-Datensätzen (Contact Trace Records, CTRs) verknüpft und können in BI-Tools, z. B. Amazon QuickSight und Tableau, verwendet werden. Sie können benutzerdefinierte Visualisierungen erstellen, in denen die CTR-Daten mit Daten aus anderen Systemen (z. B. CRM) kombiniert werden. Ihre Data-Science-Teams können diese Daten darüber hinaus auch nutzen, um mit Amazon SageMaker individuelle Machine Learning-Modelle zu erstellen.

F: In welchem Zusammenhang steht Contact Lens for Amazon Connect mit Amazon Transcribe und Amazon Comprehend?

In Contact Lens for Amazon Connect wird Amazon Transcribe zur Erstellung von Anrufprotokollen verwendet. In Contact Lens for Amazon Connect wird Amazon Comprehend verwendet, um die Verarbeitung natürlicher Sprache auf diese Protokolle anzuwenden. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, ihre Kundenerfahrung mit Contact Lens for Amazon Connect zu bewerten, ohne dass dafür Amazon Transcribe- oder Amazon Comprehend-Kenntnisse erforderlich sind.

F: Welche Sprachen unterstützt Contact Lens for Amazon Connect?

Derzeit werden für Contact Lens for Amazon Connect die Sprachen unterstützt, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind. Im Laufe der Zeit werden dann weitere Sprachen hinzugefügt.

F: Unterstützt Contact Lens for Amazon Connect die Unkenntlichmachung von vertraulichen Daten?

Ja. Sie können die Unkenntlichmachung aktivieren, um vertrauliche Informationen (z. B. Name, Kreditkartennummer und Sozialversicherungsnummer) zu schützen und berechtigungsbasierten Zugriff auf das nicht unkenntlich gemachte Protokoll und die entsprechende Anrufaufzeichnung bereitzustellen.

F: Was sollte ich vor dem Verwenden der Unkenntlichmachung vetraulicher Daten wissen?

Die Funktion für die Unkenntlichmachung wurde entwickelt, um vertrauliche Daten zu identifizieren und zu entfernen. Aufgrund der vorhersagebasierten Vorgehensweise von Machine Learning werden allerdings möglicherweise nicht alle Vorkommnisse vertraulicher Daten in einem Protokoll, das von Contact Lens for Amazon Connect generiert wurde, identifiziert und entfernt. Wir empfehlen eine Überprüfung der Ergebnisse auf Korrektheit, nachdem die Unkenntlichmachung vertraulicher Daten aktiviert wurde, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse Ihren Anforderungen entsprechen.

F: Kann die Unkenntlichmachung vertraulicher Daten für Daten aus dem Gesundheitswesen oder geschützte medizinische Daten verwendet werden?

Die Funktion zur Unkenntlichmachung wurde nicht entwickelt, um Gesundheitsdaten oder Verweise auf geschützte medizinische Informationen zu entfernen.

F: Kann ich über eine API auf die Echtzeitfunktionen von Contact Lens for Amazon Connect zugreifen?

Ja. Die Echtzeitfunktionen von Contact Lens sind entweder über die Amazon Connect-Benutzeroberfläche oder über eine synchrone Echtzeit-API verfügbar, mit der Sie angepasste Lösungen für Anwendungsfälle wie Weiterleitungen durch Kundendienstmitarbeiter und Anrufzusammenfassungen entwickeln können.

F: Können die von Contact Lens for Amazon Connect verarbeiteten Daten an Orte außerhalb der AWS-Region gelangen, in der ich Contact Lens for Amazon Connect verwende?

Alle Daten, die von Contact Lens for Amazon Connect verarbeitet werden, werden verschlüsselt und im Ruhezustand in der AWS-Region gespeichert, in der Sie Contact Lens for Amazon Connect verwenden. Sofern Sie die Option nicht wie unten angegeben ablehnen, kann ein Teil der Daten, die von Contact Lens for Amazon Connect verarbeitet werden, in einer anderen AWS-Region gespeichert werden. Dies geschieht ausschließlich zum Zwecke der kontinuierlichen Verbesserung und Entwicklung Ihrer Contact Lens for Amazon Connect-Erfahrung und anderer Amazon-Technologien für Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Sie können die Löschung der mit Ihrem Konto verbundenen Daten beantragen, indem Sie sich an den AWS Support wenden. Ihr Vertrauen, der Schutz Ihrer Daten und die Sicherheit Ihrer Inhalte sind unser größtes Anliegen, und wir setzen geeignete und innovative technische und physische Kontrollmethoden ein, z. B. die Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, um unerlaubten Zugriff oder die unerlaubte Veröffentlichung Ihrer Inhalte zu verhindern und sicherzustellen, dass wir Ihre Daten nur in Übereinstimmung mit den Ihnen gegenüber gemachten Zusagen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/. Ihre Daten werden nicht in einer anderen AWS-Region gespeichert, wenn Sie es ablehnen, dass Ihre Daten zur Verbesserung und Entwicklung der Qualität von Contact Lens for Amazon Connect und anderen Amazon-Technologien für Machine Learning und Künstliche Intelligenz verwendet werden. Informationen zur Vorgehensweise für die Ablehnung erhalten Sie beim AWS Support.

Verfügbare Regionen:
Die Post-Call-Analyse wird in den Regionen USA West (Oregon), USA Ost (Nord-Virginia), Kanada (Zentral), EU (London), EU (Frankfurt), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Tokio) und Asien-Pazifik (Sydney) unterstützt. Wir unterstützen Echtzeitanalyse in den Regionen USA West (Oregon), USA Ost (Nord-Virginia), Kanada (Zentral), EU (London), EU (Frankfurt), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Tokio) und Asien-Pazifik (Sydney).

Weitere Informationen zu Amazon Connect
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