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コンタクトセンター全体を見渡す Amazon Connect の分析とレポート

コンタクトセンターを成功するには、顧客生涯価値 (CLV) などの専門的目標に合わせ、平均処理時間 (AHT) や離脱率などの指標をカスタマイズし、評価する必要があります。また、独自のビジネス目標に沿って、従来の測定値と今後の測定両方を追跡する必要があります。Amazon Connect は、ペルソナごとに積極的かつ柔軟なアプローチでコンタクトセンターレポートを作成します。この記事ではコンタクトセンターチームのさまざまなメンバーが使用できるレポートをいくつか紹介します。

Amazon Q in Connect 向けのナレッジベースの最適化

Amazon Q は企業のシステムにあるデータや専門知識を使用して、会話、問題の解決、コンテンツの生成、アクションの実行を提供する生成 AI 搭載アシスタントで、 Amazon Connect 内で直接利用できます。このブログ記事では、Amazon Q in Connect とその仕組み、生成 AI による機能を使用してナレッジベースを最適化し、コンタクトセンター業務への効果を最大化する方法について学びます。

Amazon Connect アプリ内通話、ウェブ通話、ビデオ通話を使用した安全な顧客情報の連携

Amazon Connect は、ウェブサイトやモバイルアプリケーションから顧客とエージェントをつなぐ新機能をリリースしました。これにより、顧客は自分のコンテキスト(ログイン情報、購入履歴など)を共有しながら、ウェブサイトを離れることなくカスタマーサポートと通話が可能になります。エージェントも顧客のコンテキストを参照できるので、よりパーソナライズされたサポートが提供可能になり、顧客体験の改善とエージェントの生産性向上が期待できます。

Amazon Connect Contact Lens と評価機能によるエージェント品質の管理

Amazon Connect Contact Lens には、コンタクトセンターの分析機能と品質管理機能が備わっています。これにより、顧客対応の品質とエージェントのパフォーマンスを測定し、継続的な改善を通してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。 会話分析を使用する事で、顧客との会話の文字起こし、顧客の感情分析などをすべて Amazon Connect 内でリアルタイムに行うことができます。このブログでは、Contact Lens の機能の1つであるエージェント評価機能によって得られるデータを分析し、その結果をAmazon QuickSight を使用して視覚化する方法を学習します。