Contact Lens for Amazon Connect

기계 학습을 적용한 Amazon Connect의 콜 센터 분석

Contact Lens for Amazon Connect는 Amazon Connect에 통합된 기계 학습(ML) 기능 세트입니다. Contact Lens for Amazon Connect를 사용하면 콜 센터 관리자들이 고객과의 대화 속에서 심리, 트렌드, 규정 준수 상태를 더욱 잘 파악하여 상담원을 효과적으로 교육하고, 성공적인 상호 작용을 재현하고, 회사 및 제품과 관련된 중요한 피드백을 확인할 수 있습니다.

현재 대부분 콜 센터 분석은 통화 시간 같은 기본적인 지표나 콜 센터 상담원이 입력한 CRM(고객 관계 관리) 통화 기록을 기반으로 합니다. 이런 분석은 대체로 상담원과 고객이 실제로 나눈 대화에 대한 인사이트가 빠져 있습니다. 콜 센터 관리자는 상담원이 효과적인 대화를 나누고 있는지, 고객 심리에서 흥미로운 트렌드가 발생하는지, 상담원이 회사 지침과 규제 요건을 준수하고 있는지와 같은 인사이트를 얻는 데 관심이 있습니다. 컴퓨터가 오디오 데이터를 직접 검색하고 분석하기는 거의 불가능하기 때문에 이러한 인사이트를 확보하기란 쉬운 일이 아닙니다. 그래서 기록된 음성을 애플리케이션에서 사용하려면 먼저 텍스트로 변환하는 과정을 거쳐야 합니다. 예전에는 고객이 녹취 제공업체와 협력해야 했는데, 값비싼 계약을 해야 하는 데다 이런 작업을 수행할 때 자신의 기술 스택을 통합하기 어려웠습니다. 이런 제공업체 대부분은 시나리오가 바뀌면 적응하지 못하는 오래된 기술을 사용합니다. 예를 들어 콜 센터에서는 전화 오디오의 충실도가 낮은 경우가 많은데, 그러면 정확도가 형편없이 떨어집니다. 음성-문자 변환 분석 솔루션은 오래전부터 이런 유형의 인사이트를 제공한다고 주장했지만, 이런 대화에서 인사이트를 정확하거나 비용 효율적으로 추출할 수단은 제공하지 못했습니다.

AWS 기계 학습 기반의 음성-문자 변환과 자연 언어 처리(NLP)를 사용하는 Contact Lens for Amazon Connect는 콜 센터 통화를 자동으로 글로 바꾸어 완전히 검색 가능한 아카이브를 생성하고 귀중한 고객 인사이트를 보여줍니다. Contact Lens for Amazon Connect를 사용하면 고객 서비스 관리자들이 Amazon Connect에서 바로 고객과의 대화에 새로 나타난 테마와 트렌드를 신속하고 간편하게 발견할 수 있습니다. Contact Lens for Amazon Connect에 적용되는 기계 학습은 여러 가지 언어로 이루어지는 콜 센터 대화의 뉘앙스를 이해하도록 특별히 훈련되었습니다. Contact Lens for Amazon Connect를 사용하는 고객 서비스 관리자들은 통화 및 채팅 기록에 신속히 전체 텍스트 검색을 실행하여 고객의 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 또한, 심리 분석, 무음 탐지 등과 같은 통화에 특화된 분석을 활용해서 고객 경험과 관련된 문제를 찾아내고 고객 서비스 상담원의 성과를 개선할 수 있습니다. 관리자는 가령 상담원이 불만스러워하는 고객을 돕지 못하는 등의 문제가 생기면 Contact Lens for Amazon Connect에서 알림을 받고, 고객의 경험이 저하되었을 때 조기에 개입할 수 있습니다(곧 출시 예정). 전문 기술 지식이 없어도 이런 통합 기능을 사용할 수 있고, Amazon Connect에서 몇 번 클릭하는 것만으로 시작할 수 있습니다.

이점

신속히 심층적 인사이트 확보

Contact Lens for Amazon Connect는 간단하게 설정하고 사용할 수 있습니다. 클릭 몇 번 만으로 기계 학습이 적용된 분석 도구를 사용하여 콜 센터에서 심층적인 고객 인사이트를 확보할 수 있습니다. 코딩을 전혀 하지 않고도 직관적인 UI를 통해 통화 기록, 고객과 상담원 심리, 대화 특성을 분석할 수 있습니다.

종량 요금제

Contact Lens for Amazon Connect는 사용한 만큼만 요금이 부과됩니다. 선불 요금, 최소 요금 또는 장기 계약 조건이 없어서 더욱 심층적인 고객 인사이트를 비용 효율적으로 얻을 수 있습니다. Contact Lens for Amazon Connect는 AWS 프리 티어에서도 제공되므로, Amazon Connect 고객들은 초기 투자 없이 기능을 시험해볼 수 있습니다.

고객 경험 개선

Contact Lens for Amazon Connect는 성공적인 통화를 이끄는 요인, 규정 준수 위험, 최신 주제에 관한 인사이트를 제공하여 관리자가 상담원과 고객 간의 상호 작용을 손쉽게 개선할 수 있게 해 줍니다. 이 과정에서 중단, 대화 속도, 심리, 맞춤형 카테고리 레이블 같은 대화 특성과 통화 트랜스크립트에 대한 다양한 메타데이터도 얻게 됩니다.

기능

임시 분석을 위해 통화에 대한 전체 텍스트 검색을 신속하게 수행할 수 있습니다. 키워드, 고객 또는 상담원의 심리 점수, "대화가 없는" 시간을 기준으로 검색하여 다양한 수준의 고객 경험이 포함된 통화를 찾아내고, 빠르게 대응함으로써 콜 센터 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 고객의 심리가 긍정적이거나 부정적인 상태로 종료되는 통화에서 공통적으로 나타나는 표현을 식별하여 상담원 통화 스크립트를 개선할 수 있습니다.

자동 상담 분류

모든 고객 대화를 추적하여 회사 정책이나 규제 준수 여부를 확인할 수 있습니다. 이를 위해 Amazon Connect에서 지정한 기준으로 카테고리를 정의하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 이런 카테고리 레이블을 사용하여 몇 퍼센트의 상담원이 회사 표준 인사 및 맺음말을 준수했는지를 보여주는 스코어카드를 생성할 수 있습니다.

모든 분석을 한눈에 표시

콜 센터 관리자는 Amazon Connect UI에서 직접 Contact Lens for Amazon Connect의 데이터와 보고서를 확인할 수 있습니다. 각 통화의 세부 정보를 검토하고, 녹취록, 고객 및 상담원 심리, 대화 특성을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 얼마나 자주 반복해서 말해 달라고 요청하는지 확인하면 상담원 코칭 기회를 찾아낼 수 있습니다.

유연한 오픈 데이터

Contact Lens for Amazon Connect 출력 파일에는 통화 기록과 여러 가지 메타데이터(예: 심리, 분류 레이블, 대화 속도, 중단)가 포함됩니다. 이 데이터는 여러 기존 시스템에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 BI 도구(예: Amazon QuickSight)에서 이 데이터를 CRM 데이터와 함께 사용하여 고객 참여에 대한 인사이트 얻을 수 있습니다. 데이터 과학팀에서 이 데이터를 사용하여 Amazon SageMaker로 사용자 지정 기계 학습 모델을 만들 수도 있습니다.

문제 감지

Contact Lens for Amazon Connect에서는 자연어 처리(NLP)를 통해 통화 유발 요인이나 고객 활동 이유를 나타내는 단어 및 구를 시각적으로 식별합니다. 이는 콜 센터 관리자가 새로운 문제를 파악하는 데 도움이 되도록 연락처 세부 정보 페이지의 통화 트랜스크립트에 반영됩니다. 예를 들어 이를 통해 관리자는 웹사이트와 이메일 프로모션 간의 요금 불일치를 신속하게 발견할 수 있습니다.

민감한 데이터 편집

Contact Lens는 통화 기록 및 트랜스크립트에서 이름, 주소, 주민등록번호 같은 민감한 데이터를 자동으로 감지하고 수정할 수도 있습니다. 기업에서는 통화를 기록 및 분석할 때 사용자가 정의하는 권한 그룹을 통해 수정 가능 데이터와 수정 불가능 데이터에 대한 액세스를 제어하는 방식으로 민감한 고객 정보를 보호할 수 있습니다.

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