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AWS re:Invent 2024 が間近に迫っています。Amazon Connect チームは 12月2日 […]

カスタマーエクスペリエンスの領域における生成 AI の可能性は魅力的です。一方カスタマーサービスに導入する際、ハルシネーションやバイアス(偏見)などの課題・懸念もあります。この記事では Amazon Connect によって、独自モデルのトレーニングなしで生成 AI を活用したり、ハルシネーションやバイアスの少ない応答を得る方法を紹介します。

コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、Amazon Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。

AI を活用したクラウドコンタクトセンターソリューションである Amazon Connect は、業界を問わず企業が最新の技術の進歩を活用し、エージェントを支援し、顧客データから洞察を抽出し、エンドユーザーを喜ばせるオムニチャネルサポートを提供できるよう支援しています。このブログでは、 Customer Contact Week (CCW) で発表されたものを含め Amazon Connect の最新の機能、そしてお客様サービスの提供を革新的に変えている先進的な企業の事例をご紹介します。

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。

この記事では、北米の大手電力および天然ガスの販売業者 Just Energy 社が Amazon Connect を使用してクラウドベースのコンタクトセンターに移行した理由と、その移行が従来のコンタクトセンター基盤で直面していた課題の克服にどのように役立ったかを紹介します。

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。

この記事では、CSC Generation 社が、複数のブランドにわたるカスタマーサービス運営をサポートするために、Amazon Connect に移行した理由をお伝えします。 CSC Generation は独自の AI 駆動型 BPO 向上・生産性ソフトウェア SnapBPOを構築、セルフサービス体験の統合や、エージェントの効率化を支援するためのAIなどの組み込み機能を活用することで、カスタマーサービスの運用を変革し、より効率的かつ効果的なものにすることができました。 Amazon Connect への移行の中で CSC Generation および SnapBPO が直面していた課題と、つかんだ活用機会について掘り下げます。