カスタマーサービスに連絡するのが厄介な場合はよくあります。発信者の期待にサービス側が必ずしも応えてくれないためです。待たされ、担当者が変わるたびに同じ説明を繰り返し、質問の回答を得るまでにたいてい時間がかかりすぎるため、お客様は不満をつのらせます。現在、AI がコールセンターにおけるカスタマーエクスペリエンスの改善に重要な役割を果たしており、その 1 つにインテリジェントな自然言語を操るバーチャルアシスタントであるチャットボットによるコミュニケーションがあります。このチャットボットは、人間の話し言葉を認識し、発信者が特定のフレーズで話さなくてもその意図を理解できます。発信者はパスワードの変更、アカウントの残高照会、予約などを行うのに、担当者と話す必要がありません。

インテリジェントな会話型チャットボットの作成を可能にするサービスである Amazon Lex を使用すれば、コールセンターでのやり取りを自然な会話に変えて、発信者にパーソナライズされた体験を提供することができます。Amazon Alexa と同じテクノロジーを活用して、Amazon Lex チャットボットをコンタクトフローに組み込めば、発信者の意図を認識して、補足質問を行い、回答できるようになります。Amazon Lex はコンテキストを維持して対話を管理し、会話内容に基づいてレスポンスを動的に調整します。そのため、コンタクトセンターは発信者のための一般的な業務を行い、セルフサービス型のコミュニケーションを通じて顧客からの問い合わせに対処できます。さらに、Amazon Lex チャットボットは最適な (8 kHz) テレフォニーオーディオサンプリングレートをサポートして、音声認識の精度やコンタクトセンターのやり取りの正確性を高めます。

簡単に使えるクラウド型のコンタクトセンターサービスである Amazon Connect を使用して Amazon Lex と統合することができますが、お好みのコンタクトセンターソリューションで Amazon Lex の 8kHz 機能のメリットを利用することもできます。

高忠実度

Amazon Lex チャットボットは、高度な深層学習機能を使って音声をテキストに変換し、テレフォニーオーディオ (8 kHz のサンプリングレート) で音声認識の精度やコンタクトセンターのやり取りの正確性を高めるように訓練されています。

顧客の通話時間の短縮

Amazon Lex チャットボットは、発信者の意図を理解できるため、セルフサービス型のやり取りの成功率を高め、セルフサービスで顧客の要望の大半を解決することができます。そのため顧客の電話の待ち時間が短縮されて製品を使用する時間が増えることになります。

チャットボットはビジネスの優位性をもたらす

Amazon Lex チャットボットで発信者の体験をカスタマイズし、顧客やアカウント情報のデータベースやスケジューリングシステムから情報を取得できます。たとえば、コールセンターのチャットボットは、予約の確認や変更、アカウントの残高照会、あるいは新しいアカウントの作成ができます。


Amazon Lex Chatbots with an Amazon Connect Contact Center (6:31)

インテリジェントな会話型チャットボットをセルフサービスで追加することによってカスタマーエクスペリエンスを改善し、コンタクトセンターの効率を向上できます。このプレゼンテーションでは、Amazon Lex チャットボットを Amazon Connect コンタクトセンターで使用する方法を示すデモを行います。

Bring the Power of AI to Contact Centers (45:33)

このプレゼンテーションでは、発信者の履歴やレスポンスを使用して発信者の体験を Amazon Lex チャットボットでパーソナライズしながら、動的なコンタクトフローを Amazon Connect で作成し、発信者のニーズを予測する方法を説明します。

Amazon Connect コンタクトセンターにおける Amazon Lex を使用した自然な会話の例

Amazon Lex チャットボットは素早く構築できます。セルフサービス型のグラフィカルインターフェイスにより、Amazon Connect を使用した Amazon Lex チャットボットの設計や導入を容易に行えます。コンテキストや対話は Amazon Connect と Amazon Lex 全体で共有されるため、発信者の体験がシームレスなものになります。

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