Contact Lens for Amazon Connect

機械学習を活用した Amazon Connect のコンタクトセンター分析

Contact Lens for Amazon Connect は、Amazon Connect に組み込まれた一連の機械学習 (ML) 機能です。Contact Lens for Amazon Connect を使用すると、コンタクトセンターのスーパーバイザーは、顧客との会話の感情、傾向、コンプライアンスリスクをよりよく理解して、エージェントを効果的にトレーニングし、成功したインタラクションを複製し、重要な会社と製品のフィードバックを特定できます。

今日、ほとんどのコンタクトセンター分析は、コンタクトセンターエージェントによって入力された電話交換アクティビティまたは顧客関係管理 (CRM) の通話メモに基づいています。これらの分析から通常欠けているのは、エージェントと顧客の間の実際の会話に関するインサイトです。コンタクトセンターのスーパーバイザーは、エージェントが効果的な会話をしているのか、顧客の感情に興味深い傾向が生じているのか、エージェントが規制要件を満たしているのかなどのインサイトを非常に求めています。コンピューターは音声データを検索および分析することは事実上不可能であるため、これは困難です。したがって、録音された音声は、アプリケーションで使用する前にテキストに変換する必要があります。これまで、顧客はトランスクリプション提供者と協力して、費用のかかる契約に署名する必要があり、自らのテクノロジースタックに組み込みこんで、このタスクを行うことは困難でした。これらのプロバイダーの多くは、コンタクトセンターで一般的なフィデリティの低い電話音声など、さまざまなシナリオにうまく適合しない旧式のテクノロジーを使用しているため、精度が低下します。読み上げ分析ソリューションは、この種のインサイトにアクセスすることを長い間約束していましたが、これらの会話からインサイトを抽出するための正確であるか、費用対効果の高い方法を提供していませんでした。

AWS Machine Learning Natural Language Processing (NLP) および読み上げ機能を使用して、Contact Lens for Amazon Connect はコンタクトセンターの通話を書きとって、完全に検索可能なアーカイブを作成し、貴重な顧客のインサイトを明らかにします。Amazon Connect の Contact Lens を使用すると、カスタマーサービスのスーパーバイザーは、Amazon Connect で直接、顧客の会話から新しいテーマやトレンドをすばやく簡単に発見できます。Contact Lens for Amazon Connect を強化する機械学習モデルは、複数の言語やカスタムボキャブラリーなど、コンタクトセンターでの会話のニュアンスを理解するために特別にトレーニングされています。Contact Lens for Amazon Connect を使用すると、カスタマーサービスのスーパーバイザーは、通話およびチャットのトランスクリプトで高速の全文検索を実行して、カスタマーの問題をすばやくトラブルシューティングできます。また、感情分析や無音検出などの通話およびチャット固有の分析を活用して、カスタマーサービスエージェントのパフォーマンスを向上させることもできます。Contact Lens for Amazon Connect を使用すると、エージェントがイライラした顧客を支援できない場合など、問題が発生した場合にスーパーバイザーにアラートを送信できるため、顧客のエクスペリエンスが低いときに介入できるようになります。これらの組み込まれた機能を使用するには、技術的な専門知識は必要ありません。Amazon Connect を使用するには、数回クリックするだけです。

利点

数分でより深いインサイト

Contact Lens for Amazon Connect は、セットアップと使用が簡単です。数回クリックするだけで、ML ベースの分析を使用して、コンタクトセンターから顧客に関する深いインサイトを発見できます。直感的な UI を使用して、コーディングなしで通話とチャットのトランスクリプト、顧客とエージェントの感情、および会話の特性を分析できます。

従量制の料金体系

Contact Lens for Amazon Connect を使用すると、使用した分のみ課金されます。初期費用、最低料金、または長期的なコミットメントはないため、より深い顧客インサイトを得るための費用対効果の高い方法になります。Contact Lens for Amazon Connect は AWS 無料利用枠でも利用できるため、Amazon Connect のお客様は初期投資なしで試めすことができます。

利用事例

Contact Lens for Amazon Connect は、通話記録、コンプライアンスリスク、および通話トランスクリプトや中断の指標、通話速度、感情、カスタムカテゴリラベルなどの会話特性に関する新しい豊富なメタデータを含むトピックのトレンドに関するインサイトを提供することにより、スーパーバイザーがエージェントの顧客との対話を改善するのに役立ちます。

機能

アドホック分析とすべての会話の奥深い可視性のために、通話とチャットで高速の全文検索を実行します。キーワード、顧客またはエージェントによる感情スコア、および「非通話」時間を検索して、さまざまなレベルのカスタマーエクスペリエンスで通話を識別するため、迅速に対応してコンタクトセンターエクスペリエンスを向上させることができます。たとえば、成功または失敗した通話で一般的な発言を特定して、エージェント通話スクリプトを改善できます。

連絡先の自動分類

規制へのコンプライアンスと顧客体験の監視のために、すべての顧客の会話を追跡します。指定した条件に基づいて、Amazon Connect 内でカテゴリを直接定義および管理できます。たとえば、これらのカテゴリラベルを使用して、会社の標準のあいさつとサインオフを遵守したエージェントの割合を示すスコアカードを作成し、エージェントが顧客の機密データを適切に処理していることを追跡できます。

すべての分析のための 1 つのビュー

コンタクトセンターのスーパーバイザーは、Amazon Connect UI で直接 Contact Lens for Amazon Connect からデータとレポートを表示できます。個々の通話の詳細を確認し、トランスクリプト、顧客とエージェントの感情、および会話の特性を分析できます。たとえば、顧客がエージェントにコーチングの機会を特定するために、エージェントに自分自身を繰り返すように要求する頻度を確認できます。

オープンで柔軟なデータ

Contact Lens for Amazon Connect 出力ファイルには、通話とチャットのトランスクリプトに加えて、感情、分類ラベル、通話速度、中断などの豊富なメタデータが含まれています。このデータをさまざまな既存のシステムで活用できます。たとえば、このデータを Amazon QuickSight などの BI ツールで CRM データとともに使用して、顧客エンゲージメントに関するインサイトを得ることができます。データサイエンスチームはこのデータを使用して、Amazon SageMaker でカスタム機械学習モデルを作成することもできます。

テーマの検出 (近日公開予定)

新出の問題を発見し、テーマ検出のカスタマーサービスの意味を理解します。検索対象を知らなくても、テーマの検出は、それまでは未知であった問題を発見するのに役立ちます。たとえば、顧客がウェブサイトとダイレクトメーラーの料金の違いについて問い合わせているかどうかを素早く理解します。コンタクトフローや通話スクリプトの更新などのアクションを実行して、トレンドに対応します。

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