Amazon Transcribe Call Analytics
Amazon Transcribe Call Analytics ist eine Machine Learning (ML)-gestützte API für die Erstellung äußerst präziser Anrufabschriften und die Gewinnung von Echtzeit-Gesprächseinblicken zur Verbesserung der Kundenerfahrung und der Produktivität der Kundendienstmitarbeiter. Die API umfasst leistungsfähige Sprache-zu-Text- und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Modelle, die speziell darauf trainiert wurden, Kundendienst- und Vertriebsanrufe zu verstehen. Entwickler können Amazon Transcribe Call Analytics verwenden, um Echtzeit-Transkriptionen und Einblicke zu generieren, um die Notwendigkeit von Notizen zu beseitigen, erkannte Probleme zu lösen und Eskalationen durch sinkende Stimmungslage zu mindern, während sie passieren. Die API kann auch verwendet werden, um die Audiodateien nach dem Anruf zu analysieren.
Mit Amazon Transcribe Call Analytics erhalten Sie wertvolle Informationen, wie beispielsweise die Stimmung von Kunden und Kundendienstmitarbeiter, Anrufer, Nicht-Gesprächszeit, Unterbrechungen, Stimmung, Gesprächsgeschwindigkeit und Gesprächscharakteristiken, die auf bestimmten Phrasen wie „unzufrieden“, „schlechte Qualität“ und „mein Abonnement kündigen“ basieren. Die Anrufkategorisierungsfunktion kennzeichnet Gespräche automatisch und in Echtzeit anhand von Phrasen. Für die Analyse nach dem Telefonat können Gespräche auf der Grundlage von Phrasen, Stimmungen, Nicht-Gesprächszeit und Unterbrechungen klassifiziert werden. Außerdem kann die API Ihnen helfen, sensible Informationen wie Namen, Adressen und Kreditkarteninformationen in Echtzeit oder im Nachhinein aus dem Audio- und Textmaterial zu erkennen und zu entfernen.
Zu den üblichen Anwendungsfällen gehören die Unterstützung von Kundendienstmitarbeitern, die Benachrichtigung von Vorgesetzten, die Bewertung von Kundendienstmitarbeitern, die Verfolgung von Anrufabsichten und die Analyse nach dem Anruf.
Funktionsweise
Vorteile
Reduzieren Sie die Komplexität der Implementierung
Transcribe Call Analytics erleichtert die Zusammenstellung einer Pipeline aus mehreren KI-Services und die Erstellung spezieller ML-Modelle. Sie können Transcribe Call Analytics als einzelnen API-Ausgang zu jeder Kontaktcenter- oder Verkaufsanrufanwendung schnell hinzufügen und so die Implementierungszeit verkürzen.
Gewinnen Sie ML-gestützte Einblicke
Transcribe Call Analytics verfügt über Modelle zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die auf Gesprächsdaten vortrainiert und optimiert sind, um genaue Anrufabschriften und verwertbare Erkenntnisse zu liefern, die die Kundenerfahrung und die Produktivität der Kundendienstmitarbeiter verbessern können. Für die Erstellung, das Training und die Pflege dieser Modelle ist kein ML-Fachwissen erforderlich.
Nutzen Sie Ihr vorhandenes Kontaktcenter
Sie können Transcribe Call Analytics verwenden, um wertvolle Echtzeit- und Nachgesprächseinblicke aus dem Kontaktcenter Ihrer Wahl zu analysieren und zu gewinnen. Die API von Transcribe Call Analytics gibt Ihnen die Flexibilität, diese Funktionen in Anrufanwendungen wie Kundenservice, Vertrieb und mehr einzubinden.
Funktionen
Verbessern Sie die Produktivität Ihres Kontaktcenters mit der Anrufzusammenfassung
Generieren Sie Anrufzusammenfassungen, damit sich die Kundendienstmitarbeiter auf die Bereitstellung eines hochwertigen Kundenerlebnisses konzentrieren können. Steigern Sie die Produktivität nach dem Anruf, indem Sie die wichtigsten Teile des Kundengesprächs (beispielsweise Probleme, Ergebnisse oder Aktionspunkte) automatisch erfassen. Führungskräfte können diese Zusammenfassungen während eines Live-Anrufs oder nach einem Anruf schnell durchsehen, um den Kontext einer Interaktion zu verstehen und etwaigen Kundenproblemen nachzugehen, ohne die gesamte Niederschrift lesen zu müssen.
Extrahieren Sie detaillierte Anrufanalysen und Gesprächsinformationen
Mithilfe der Leistungsfähigkeit von ML können Sie Sprache-zu-Text- und NLP-Funktionen während Live-Anrufen schnell anwenden und so wertvolle Erkenntnisse aus Gesprächen gewinnen. Sie können dann Erkenntnisse wie die Stimmung von Kunden und Kundendienstmitarbeiter, erkannte Probleme und Sprachmerkmale wie Nichtgesprächszeit, Unterbrechungen und Gesprächsgeschwindigkeit in Ihre Anwendungen für die Analyse eingehender und ausgehender Anrufe integrieren. Auf diese Weise können die Vorgesetzten potenzielle Kundenprobleme, Möglichkeiten zur Schulung von Kundendienstmitarbeitern, Rückmeldungen zu Produkten und Trends bei Anrufen leichter erkennen.
Verbessern Sie die Compliance und die Überwachung mit automatischer Anrufkategorisierung
Überwachen Sie Ihre Anrufe in großem Umfang, um die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien oder gesetzlichen Vorschriften zu verfolgen. Erstellen und trainieren Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Kategorien auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Kriterien (beispielsweise Wörter/Sätze oder Gesprächsmerkmale). Sie können zum Beispiel Kategoriekennzeichnungen einrichten, um zu sehen, wie viel Prozent der Anrufe Upsells oder Kontokündigungen sind.
Schützen Sie vertrauliche Kundendaten
Gespräche enthalten oft vertrauliche Kundendaten, beispielsweise Namen, Adressen, Kreditkartennummern und Sozialversicherungsnummern. Transcribe Call Analytics hilft Ihnen, diese Informationen aus Audioaufnahmen und Text zu identifizieren und zu redigieren.
Ressourcen
Analyse nach dem Anruf für Ihr Kontaktcenter mit KI-Sprach-Services von Amazon
Andrew Kane, Connor Kirkpatrick, Franco Rezabek, Steve Engledow und Bob Strahan
Live-Anruf-Analyse für Ihr Kontaktcenter mit KI-Sprach-Services von Amazon
Bob Strahan, Sagar Khasnis, Oliver Atoa und Court Schuett
Erste Schritte mit Amazon Transcribe Call Analytics
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