Amazon Connect Contact Lens는 상담 품질과 에이전트 실적을 모니터링 및 측정하고 지속적으로 개선하여 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있게 하는 고객 센터 분석 및 품질 관리 기능을 제공합니다. 음성 및 채팅 모두에 대한 고객 대화를 전체적으로 확인할 수 있는 분석을 통해 Amazon Connect 내에서 기본적으로 고객 통화를 자동으로 기록하고, 고객 감정을 분석하고, 주요 상담 동인을 찾고, 민감한 데이터를 수정하는 등의 작업을 모두 수행할 수 있습니다. 생성형 AI 기능을 사용하면 상담 후 요약이 자동으로 생성됩니다. 수동으로 메모를 작성할 필요가 없기 때문에 에이전트는 더 많은 고객을 지원할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 감독자는 고객 대화를 쉽게 이해하여 약속된 후속 조치를 완료할 수 있습니다. Contact Lens에서는 대화형 분석 및 화면 녹화 기능을 통해 정의된 품질 표준에 따라 에이전트 실적을 평가할 수 있습니다. 감독자는 생성형 AI 추천의 도움을 받아 평가를 수행하거나 에이전트의 고객 상호 작용 전체에 대한 평가를 자동으로 완료하고 집계된 에이전트 실적을 바탕으로 코칭 기회를 식별할 수 있습니다.
모든 대화에서 추세와 인사이트 발견
Contact Lens는 자연어 처리(NLP) 및 대화 분석을 사용하여 고객 통화 및 채팅 중의 감정, 대화 특성, 주제 및 에이전트 규정 준수 위험을 이해합니다. 감독관은 대화형 분석을 사용하여 표준 인사말 및 종료 어구가 사용되는지 확인할 수 있고 에이전트 교육을 도울 수 있으며 성공적인 상호 작용을 복제하여 사용할 수 있습니다. 에이전트 코칭 기회에 플래그를 지정하는 실시간 알림을 설정하고 분석 대시보드의 상세한 분석을 통해 고객 인사이트를 발견할 수 있습니다. 실시간 데이터 스트림을 사용하여 고객 대화에서 문장별 트랜스크립트, 감정 분석 및 범주를 포함하는 사용자 지정된 대시보드를 구축할 수 있습니다.
생성형 AI를 사용하여 대화를 자동으로 요약
고객 대화의 필수 정보를 체계적이고 읽기 쉬운 형식으로 제공하는 생성형 AI 기반 상담 후 요약으로 귀중한 시간을 절약하세요. 대화 기록을 읽거나 통화를 모니터링할 필요 없이 관리자가 문제, 조치, 결과를 비롯한 고객 상호 작용이 종합된 요약을 검토할 수 있으므로 후속 조치를 신속하게 취하고 에이전트에게 피드백을 제공할 수 있습니다.
고객 센터 보안 및 규정 준수 개선
음성 녹음 및 트랜스크립트에서 신용카드 세부 정보, 주소, 주민등록번호와 같은 민감한 고객 데이터를 자동으로 감지하고 수정합니다. 원하는 기준에 기반을 둔 범주화를 사용하여 모든 고객 대화에서 스크립트 준수 여부를 추적함으로써 회사 정책 또는 규제 요건에 대한 에이전트 규정 준수를 개선할 수도 있습니다. 예를 들어 필수 고지 사항, 인사말 및 종료 어구에 사용된 단어 또는 문구를 추적할 수 있습니다.
자동화 및 생성형 AI를 사용하여 에이전트 성과 평가
애플리케이션을 전환할 필요 없이 상담 세부 정보, 녹음 기록 및 트랜스크립트 및 요약과 함께 에이전트 실적을 평가합니다. 생성형 AI가 탑재된 Contact Lens를 사용하면 생성형 AI 기반 인사이트 및 추천을 통해 평가를 수행하거나 대화형 분석을 사용하여 고객 상호 작용 100%에 대한 에이전트 성과를 자동으로 평가할 수 있습니다. 자동 평가를 사용하면 관리자는 규정 준수, 스크립트 준수(예: 고객 인사말), 민감한 데이터 수집을 포괄적으로 모니터링하고 개선하는 동시에 에이전트 성과 평가에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
