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このブログ記事では、 AI を活用した IVR システムと IVA を Amazon Connect とシームレスに統合することで、企業が顧客体験をさらに向上させる方法について探ります。このような統合の主な利点や、AI を活用したアシスタントと人間のエージェント間のシームレスな連携を可能にするアーキテクチャパターンについて詳しく見ていきます。顧客により多くの統合オプションを提供したいサードパーティプロバイダーの方も、既存のカスタマーサービス業務をモダナイズしたいと考えている方も、この記事はコンタクトセンターにおける AI と人間のコラボレーション力を高めるための洞察と戦略を提供します。

Amazon Connect は、 Amazon Connect Agent Workspace からメール問い合わせを簡単に処理できる機能を発表しました。このブログ記事では、人工知能 ( AI ) を使用したインテリジェントなメールルーティング、有意義な顧客洞察、パーソナライズ、メール処理の自動化を Amazon Connect でどのように実現するか紹介します。

顧客とエージェントのチャットの中では添付ファイルは便利な手段ですが、マルウェアやウイルスなどの有害なファイルが含まれる可能性があるため、セキュリティ上のリスクも存在します。この記事では、サードパーティーのスキャナーと Amazon Connect を連携することで、顧客とエージェントのデータを保護する方法を紹介します。スキャナーとして AWS Lambda 関数を使い、 Amazon Rekognition で添付ファイルをスキャンすることで、不適切なコンテンツを検出することができます。

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 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 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。

企業のコンタクトセンタープラットフォーム変革の決定には、技術的な改善の観点だけでなく、人的な観点も必要です。この記事では、Contact Center of Excellence (CCoE) として検討をお勧めする 6 つの考え方を紹介します。

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。

注: これは、Amazon Connect レポートブログシリーズの第 3 のブログです。「Amazon At […]

注:これは、Amazon Connect レポートブログシリーズの第 2 のブログです。「Amazon Ath […]