추세를 파악하고, 에이전트 코칭 요구 사항을 식별하며, 문의량을 예측하고, 에이전트 스케줄을 최적화
기업은 분석, 인사이트 및 최적화 기능을 사용하여 고객 센터 성과를 측정, 추적, 개선하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다. AI/ML 기반 분석 및 최적화 기능을 사용하여 고객 경험, 에이전트 실적 및 고객 센터 운영과 관련된 문제를 사전에 감지하고 해결할 수 있습니다. 또한 고객 상호 작용에서 실시간 인사이트를 확보하고, 에이전트 코칭 요구 사항을 쉽게 식별하며, 통화량을 예측하여 인력 배치를 최적화하고, 에이전트를 최대한 활용하여 고객 만족도를 지속적으로 개선하고 비용을 절감하며, 고객 센터 운영을 최적화할 수 있습니다.
장점
Amazon Connect 기능
고객 성공 사례
인사이트를 발견하고 직원 성과를 최적화하는 John Hancock
John Hancock이 어떻게 생성형 AI 기반 분석 및 최적화 기능을 사용하여 고객 서비스를 개선하고 고객 센터의 효율성을 향상시키는지 알아보세요.
nib Group, 고객 센터 분석을 통해 고객 인사이트를 확보
nib Group이 Amazon Connect를 사용하여 고객 대화에서 추세를 파악하고 더 나은 고객 서비스를 제공한 방법을 알아보세요.
Ameriflex, 데이터를 기반으로 의사 결정을 수립하여 에이전트의 성과와 고객 경험을 개선
Ameriflex 관리자가 인력 예측, 용량 계획, 스케줄링의 ML 기반 자동화를 통해 에이전트 생산성을 최적화하는 방법을 알아보세요.
AWS 전문가에게 문의하여 Amazon Connect 분석, 인사이트 및 최적화 기능이 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하며 운영 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.