Contact Lens for Amazon Connect
Contact Lens for Amazon Connect는 Amazon Connect의 기능 중 하나로, 대화의 감정, 동향 및 규정 준수를 이해하고 분류하는 데 도움이 되는 기계 학습 기반 대화 분석 및 품질 관리 기능 세트를 제공합니다. 이와 같은 콜 센터 분석은 고객 문제를 해결하고 에이전트 실적을 개선하며 중요한 회사 및 제품 피드백을 식별하는 등의 작업을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 통화 및 채팅 트랜스크립트를 보다 쉽게 검색하고 감정을 분석하고 문제를 식별하며 에이전트 실적을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 Contact Lens는 에이전트 실적 기준(예: 필수 스크립트 준수)을 정의 및 평가하고 평가 양식을 자동으로 작성하는 데 도움이 됩니다. 이 기능을 사용하면 관리자가 수동 검토를 시행할 필요가 줄어들고 에이전트의 코칭 요구 사항을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.
동향 파악 및 고객 서비스 개선
ML 기반 대화 분석 기능을 통해 생성된 통화 및 채팅 트랜스크립트에 자연어 처리(NLP)를 사용하여 드러난 감정, 대화 특성 및 에이전트 규정 준수 위험을 파악합니다. 이렇게 하면 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.
에이전트 생산성 및 고객 서비스 개선
대화의 핵심 부분을 요약하고 자세한 메모를 기록할 필요를 줄이고 고객의 문제를 해결하는 데 집중할 수 있도록 하여 모든 고객 상호 작용에서 에이전트의 귀중한 시간을 아낄 수 있습니다. 관리자는 상담 세부 정보와 함께 통화 요약을 확인하여 상호 작용의 컨텍스트를 빠르게 파악하고 후속 태스크를 지원하며 에이전트에게 정확한 피드백을 제공할 수 있습니다.
후속 작업을 자동화하여 고객 경험 개선
자동화된 상담 범주화를 사용하여 고객 요청에 대한 Amazon Connect 태스크를 생성할 수 있습니다. 태스크를 자동화하면 답신 전화를 예약하거나 환불을 시작하는 등 고객의 후속 약속을 해결하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 높은 품질의 고객 서비스를 제공하는 동시에 에이전트의 생산성을 개선할 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.
평가 양식을 사용하여 에이전트 실적 개선
애플리케이션을 전환할 필요 없이 평가 양식(평가판)을 사용하여 세부 정보, 녹음 기록, 트랜스크립트 및 요약과 함께 대화를 검토할 수 있습니다. 대화 분석 기능은 평가 결과를 자동으로 입력하여 스크립트 준수, 민감한 데이터 수집 및 고객 인사말과 같은 기준에 대한 점수를 매김으로써 에이전트 식별 및 코칭에 소요되는 시간을 줄여주고 에이전트의 생산성을 극대화합니다.
기능
| 자동 상담 분류 | 고객 대화를 추적하여 회사 정책이나 규제 준수 여부를 확인합니다. Amazon Connect 내에서 규칙을 사용하여 특정 기준(예: 단어, 문구 그리고 감정, 중단 및 대화가 끊긴 시간과 같은 대화 특징)에 따라 직접 범주를 정의하고 관리할 수 있습니다. 규칙은 실시간 및 상담 후 시나리오에서 상담 내용에 자동으로 레이블을 지정할 수 있는 ML 기반 상담 범주화 엔진입니다. |
자동 평가(평가판) |
감정 또는 트랜스크립트 같은 대화 분석 결과를 기반으로 평가 결과가 양식에 자동으로 입력됩니다. 따라서 녹음 또는 트랜스크립트에서 수동으로 문제 영역을 찾는 시간이 줄어듭니다. |
상담 검색 |
상담 검색은 콜 센터의 여러 상담 중에서 관련된 상담 몇 건을 빠르게 검색하는 데 도움이 됩니다. 에이전트 이름, 대기열 이름, ML 기반 대화 분석(예: 특정 키워드, 범주 및 감정 점수), 상담 특성과 같은 다수의 필터를 사용하여 관련된 상담으로 빠르게 드릴다운할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객 동향 및 인사이트와 고객 만족도를 개선하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. |
통화 녹음 |
콜 센터 통화에 대한 라이브 대화 및 녹음된 대화에 액세스하여 에이전트 규정 준수 모니터링, 상담 품질 평가 및 교육용 통화 식별과 같은 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 이러한 통화 녹음은 Amazon Connect 외부에서 사용할 수 있는 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 또한 Amazon Connect 내의 상담 세부 정보 페이지에도 시각화됩니다. |
상담 요약 |
고객 대화의 주요 부분을 자동으로 식별하고, 태그(예: 문제, 결과 또는 작업 항목)를 할당하고, 상담의 전체 기록을 볼 수 있도록 확장할 수 있는 요약을 표시합니다. |
상담 세부 정보 및 분석 |
트랜스크립트, 에이전트 및 고객 감정, 상담 범주, 대화가 끊긴 시간, 응답 시간 및 기타 대화 특성을 포함한 모든 대화 분석을 개별 상담 수준에서 확인하여 문제 및 고객 동향을 감지합니다. 상담 세부 정보는 상담 ID, 에이전트 이름, 끊긴 이유, 시작 및 종료 시간과 같은 세부 정보에 액세스하는 데 도움이 됩니다. |
사용자 지정 어휘 |
Contact Lens의 음성-텍스트 변환 엔진의 어휘를 확장하여 용어(예: 제품 이름 및 브랜드 이름)에 대한 음성 인식의 정확성을 개선합니다. 분야별 단어와 문구, 올바르게 인식되지 않는 단어, 그리고 고유 명사로 구성된 목록을 제공할 수 있습니다. |
감정 분석 |
고객이 말하는 단어의 감정을 ML 기반 자연어 처리(NLP)를 통해 캡처하고 분석합니다. -5(가장 부정적)~+5(가장 긍정적)의 점수가 생성됩니다. |
이메일 알림 |
구성 가능한 규칙 조건(예: 고객 감정)이 시작될 때 실시간 이메일 알림을 받습니다. 이 기능은 에이전트에게 추가 지원이 필요할 수 있는 상담 사례를 식별 및 개입하고 최종 고객 경험을 개선하기 위한 지침을 제공하는 데 도움이 됩니다. |
평가 양식 및 상담 점수(평가판) |
에이전트 실적 평가 양식 세트를 정의 및 생성하고 통화 녹음, 트랜스크립트 및 대화 분석 결과(예: 상담 범주, 감정 점수 및 감지된 문제)와 나란히 평가를 완료합니다. 검토를 위해 즉시 완료된 평가 결과에 따라 상담에 점수를 매깁니다. |
민감한 데이터 수정 |
이름, 주소, 신용카드 번호, 주민등록번호 같은 민감한 데이터를 통화 또는 채팅 트랜스크립트 파일과 오디오 녹음 모두에서 제거합니다. |
실시간 알림 |
키워드, 감정, 구문 매칭에 기반한 범주를 사용하여 모든 고객 경험 문제를 실시간으로 플래그하는 규칙을 만들 수 있습니다. 실시간 통화에서 에이전트를 지원해야 할 때 감독자에게 실시간으로 자동으로 알림을 보내 채팅을 통해 안내를 제공하거나 에이전트가 내선 연결을 하도록 할 수 있습니다. |
| 실시간 데이터 스트림 | 데이터 스트림을 사용한 실시간 분석을 활용하여 짧은 지연 시간으로 진행 중인 고객 대화에 대한 문제 감지, 문장별 트랜스크립트, 감정 분석, 범주를 제공합니다. |
블로그
Amazon Connect 태스크 및 Amazon Connect용 Contact Lens로 후속 작업 자동화
Kun Qian 및 Magdalena Nedelcu, 2021년 8월 6일
Contact Lens for Amazon Connect에서 실시간 상담 분석 세그먼트 스트림을 사용하여 에이전트에 통화 감정 분석 제공
Ayesha Borker, Angela Yu, Rahul Kulkarni, 2022년 3월 28일
Amazon Connect 데이터 분석을 위한 Amazon QuickSight 대시보드를 자동으로 생성
Ankur Taunk, Mehmet Demir, 2022년 7월 6일
FAQ
Q: Amazon Connect에 대해 자세히 알아보려면 어떻게 해야 합니까?
자세한 내용은 Amazon Connect를 참조하십시오.
Q: Amazon Connect용 Contact Lens 비용은 얼마입니까?
요금 정보는 Amazon Connect 요금을 참조하십시오.
Q: 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
Amazon Connect용 Contact Lens를 시작하려면 Amazon Connect용 Contact Lens 활성화를 참조하십시오. 설명서에서는 Amazon Connect 인스턴스에서 Contact Lens를 설정하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
Q: Amazon Connect 외부에서 사용하는 경우 Contact Lens for Amazon Connect의 데이터에 액세스하려면 어떻게 해야 하나요?
Contact Lens for Amazon Connect에서 생성된 메타데이터(예: 통화 트랜스크립트, 감정 분석, 대화가 없는 시간, 분류 레이블, 말하는 속도 및 중단)와 각 상담의 통화 녹음은 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷에서 액세스할 수 있습니다. 이 데이터는 상담 추적 레코드(CTR)에 연결되며, Amazon QuickSight 및 Tableau와 같은 BI 도구에서 사용할 수 있습니다. CRM과 같은 다른 시스템의 데이터에 CTR 데이터를 결합한 사용자 지정 시각화를 생성할 수도 있습니다. 마지막으로 분석 팀에서도 이 데이터를 사용하여 Amazon SageMaker로 사용자 지정 기계 학습 모델(ML)을 만들 수도 있습니다.
Q: Amazon Connect용 Contact Lens는 Amazon Transcribe 및 Amazon Comprehend와 어떤 관계가 있습니까?
Contact Lens는 Amazon Transcribe를 활용하여 통화 기록을 생성하고 Amazon Comprehend를 활용하여 코딩 없이 이러한 기록에 자연어 처리(NLP)를 적용하는 Amazon Connect의 즉시 사용 가능한 기능입니다. 이 접근 방식은 Amazon Transcribe 또는 Amazon Comprehend에 대한 전문 지식 없이도 Amazon Connect용 Contact Lens를 사용하여 고객 경험을 평가하는 데 도움이 됩니다.
Q: Contact Lens for Amazon Connect에서 지원하는 언어는 무엇인가요?
Amazon Connect용 Contact Lens가 현재 통화 후 분석, 통화 후 수정, 실시간 분석 및 실시간 수정에 대해 지원하는 언어 목록을 보려면 Amazon Connect에서 지원하는 언어를 참조하십시오. 계속 더 많은 언어에 대한 지원을 늘릴 예정입니다.
Q: 민감한 데이터 교정 기능을 사용하기 전에 알아야 할 내용이 있습니까?
수정 기능은 민감한 데이터를 식별하여 제거하도록 설계되었습니다. 그러나 기계 학습의 예측 특성으로 인해 Contact Lens for Amazon Connect에서 생성된 기록에 있는 민감한 데이터를 모두 식별하여 제거하지 못할 수 있습니다. 민감한 데이터 수정 기능을 활성화한 후에는 결과가 정확한지 검토하여 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 좋습니다.
Q: 민감한 데이터 수정 기능을 의료 서비스 데이터 또는 개인 건강 정보에 사용할 수 있나요?
수정 기능은 의료 서비스 데이터를 제거하거나 개인 건강 정보(PHI)에 대한 참조를 제거하기 위해 설계된 것이 아닙니다.
Q: 프로그래밍 방식으로 Contact Lens for Amazon Connect의 실시간 기능에 액세스할 수 있나요?
예. Contact Lens의 실시간 기능은 Amazon Connect 사용자 인터페이스 또는 에이전트 전송과 같은 사용 사례에 대한 맞춤형 솔루션을 구축하는 데 도움이 되는 동기식 실시간 API를 통해 사용할 수 있습니다.
Contact Lens for Amazon Connect로 처리된 콘텐츠는 Contact Lens for Amazon Connect를 사용 중인 AWS 리전 외부로 이동되나요?
Contact Lens for Amazon Connect로 처리되는 모든 콘텐츠는 암호화되어 Contact Lens for Amazon Connect를 사용 중인 AWS 리전에 저장됩니다. 아래에 나온 대로 옵트아웃하지 않은 경우 Contact Lens for Amazon Connect로 처리되는 콘텐츠의 일부가 다른 AWS 리전에 저장될 수 있습니다. 이러한 콘텐츠는 Contact Lens for Amazon Connect 경험과 다른 Amazon 기계 학습/인공 지능 기술의 지속적인 개선과 개발을 위해서만 사용됩니다. AWS Support에 문의하여 고객 계정과 연결된 콘텐츠를 삭제하도록 요청할 수 있습니다. 고객 콘텐츠의 신뢰, 개인 정보 보호 및 보안은 AWS가 가장 중요하게 여기는 원칙입니다. AWS는 콘텐츠에 대한 무단 액세스 또는 유출을 방지하기 위해 저장 중 및 전송 중 암호화를 비롯하여 적절하고 정교한 기술적 및 물리적 제어를 구현하고 고객과의 약속을 충실히 준수합니다. 자세한 내용은 데이터 개인 정보 보호 FAQ를 참조하세요. Contact Lens for Amazon Connect 및 AWS의 기타 기계 학습 및 인공 지능(AI) 서비스의 품질을 개선하고 개발하는 데 콘텐츠를 사용하지 않도록 선택하면 콘텐츠가 다른 AWS 리전에 저장되지 않습니다. AWS Organizations 옵트아웃 정책을 사용하여 Contact Lens for Amazon Connect 및 기타 Amazon 기계 학습/인공 지능 기술의 품질을 개선 및 개발하는 데 본인의 콘텐츠가 사용되는 것을 거부할 수 있습니다. 옵트아웃 방법에 대한 자세한 내용은 AI 서비스 옵트아웃 정책을 참조하세요.
Q: Contact Lens를 사용하도록 설정한 후 평가 양식을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
Contact Lens를 설정한 후에는 특정 사용자에 대한 권한을 설정하는 보안 정책을 구성하여 에이전트 실적 평가 양식에 대한 인스턴스를 구성하여 상담 평가를 정의하거나 생성하거나 검토할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 관리 가이드를 참조하세요.
Q: 평가 양식을 통해 검토할 수 있는 고객 상담으로는 어떤 것이 있나요? 상담에 대한 에이전트 실적을 평가하려면 대화 분석이 필요한가요?
Amazon Connect 인스턴스 내에서 음성 통화, 채팅 및 태스크 대화를 포함한 모든 상담에 대해 평가 양식을 사용할 수 있습니다. 대화 분석 없이 수동으로 상담을 평가하거나 대화 분석을 사용하여 평가 프로세스를 자동화하고 양식 내에 미리 입력된 결과를 받아볼 수 있습니다. Amazon Connect 인스턴스 외부의 고객 상호 작용을 평가하는 것은 지원되지 않습니다.
사용 가능한 리전:
음성 및 채팅 대화 분석(상담 후)과 평가 양식은 미국 서부(오레곤), 미국 동부(버지니아 북부), 캐나다(중부), 유럽(런던), 유럽(프랑크푸르트), 아시아 태평양(싱가포르), 아시아 태평양(서울), 아시아 태평양(도쿄) 및 아시아 태평양(시드니) 리전에서 사용할 수 있습니다. 대화 분석(실시간)은 미국 서부(오레곤), 미국 동부(버지니아 북부), 캐나다(중부), 유럽(런던), 유럽(프랑크푸르트), 아시아 태평양(서울), 아시아 태평양(도쿄) 및 아시아 태평양(시드니) 리전에서 사용할 수 있습니다.
