Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈

기계 학습을 적용한 Amazon Connect의 콜 센터 분석

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 Amazon Connect에 통합된 기계 학습(ML) 기능 세트입니다. Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈를 사용하면 콜 센터 관리자들이 고객과의 대화 속에서 심리, 트렌드, 규정 준수 위험을 더욱 잘 이해하여 효과적으로 상담원을 교육하고, 성공적인 상호작용을 재현하고, 회사 및 제품과 관련된 중요한 피드백을 확인할 수 있습니다.

현재 대부분 콜 센터 분석은 전화 전환 활동이나 콜 센터 상담원이 입력한 고객 관계 관리(CRM) 통화 기록을 기반으로 합니다. 이런 분석은 대체로 상담원과 고객이 실제로 나눈 대화에 대한 통찰이 빠져 있습니다. 콜 센터 관리자는 상담원이 효과적인 대화를 나누고 있는지, 고객 심리에서 흥미로운 트렌드가 발생하는지, 상담원이 규제 요건을 준수하고 있는지와 같은 통찰 정보에 목말라합니다. 사실상 컴퓨터가 오디오 데이터를 검색하고 분석하기 때문에 이런 기능을 제공하기가 어렵습니다. 그래서 기록된 대화를 텍스트로 변환한 다음에야 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 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 구형 기술을 사용합니다. 예를 들어 콜 센터에서는 전화 오디오의 충실도가 낮은 경우가 많은데, 그러면 정확도가 형편없이 하락합니다. 음성-문자 변환 분석 솔루션은 오래전부터 이런 유형의 통찰 정보를 제공한다고 주장했지만, 이런 대화에서 통찰 정보를 정확하거나 비용 효율적으로 추출할 수단은 제공하지 못했습니다.

AWS 기계 학습 자연 언어 처리(NLP)와 음성-문자 변환을 사용하는 Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 콜 센터 통화를 글로 바꾸어 완전히 검색 가능한 아카이브를 생성하고 귀중한 고객 통찰 정보를 보여줍니다. Amazon Connect를 위한 콘텍트 렌즈를 사용하면 고객 서비스 관리자들이 Amazon Connect에서 바로 고객과의 대화에 새로 나타난 테마와 트렌드를 신속하고 간편하게 발견할 수 있습니다. Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈에 적용되는 기계 학습은 여러 가지 언어, 사용자 지정 어휘를 포함해서 콜 센터 대화의 뉘앙스를 이해하도록 특별히 훈련되었습니다. Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈를 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 통화 및 채팅에 특화된 분석을 활용해서 고객 서비스 상담원의 성과를 개선할 수 있습니다. 관리자는 가령 상담원이 불만스러워하는 고객을 돕지 못하는 등의 문제가 생기면 Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈에서 알림을 받고, 고객의 경험이 저하되었을 때 조기에 개입할 수 있습니다. 전문 기술 지식이 없어도 이런 통합 기능을 사용할 수 있고, Amazon Connect에서 몇 번 클릭하는 것만으로 시작할 수 있습니다.

이점

신속히 심층적 통찰 정보 확보

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 간단하게 설정하고 사용할 수 있습니다. 클릭 몇 번 만으로 기계 학습이 적용된 분석 도구를 사용하여 콜 센터에서 심층적인 고객 통찰 정보를 발견할 수 있습니다. 코딩을 전혀 하지 않고도 직관적인 UI를 통해 통화 및 채팅 기록, 고객과 상담원 심리, 대화 특성을 분석할 수 있습니다.

종량 요금제

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 사용한 만큼만 요금이 부과됩니다. 선불 요금, 최소 요금 또는 장기 계약 조건이 없어서 더욱 심층적인 고객 통찰 정보를 비용 효율적으로 얻을 수 있습니다. Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 AWS 프리 티어에서도 제공되므로, Amazon Connect 고객들은 초기 투자 없이 기능을 시험해볼 수 있습니다.

고객 경험 개선

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈는 관리자들이 성공적인 통화를 유도하기 위한 요소, 규정 준수 위험, 통화 기록과 관련된 새롭고 다양한 메타데이터와 관련된 주제의 트렌드, 대화 특성(대화 방해 지표, 대화 속도, 심리, 사용자 지정 카테고리 레이블)에 대한 통찰 정보를 제공함으로써 상담원과 고객의 상호작용을 개선하는 데 도움이 됩니다.

기능

통화와 채팅에 빠른 전체 텍스트 검색을 실행하여 모든 대화에 대해 즉시 분석 결과를 얻고 심층적 가시성을 확보할 수 있습니다. 키워드 검색, 고객 또는 상담원의 심리 점수, "대화가 없는" 시간을 통해 다양한 수준의 고객 경험이 포함된 통화를 찾아내고, 빠르게 대응함으로써 콜 센터 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 성공적이거나 성공적이지 않은 통화에서 어떤 발언이 일반적인지 파악하고 상담원 통화 스크립트를 개선할 수 있습니다.

자동 상담 분류

모든 고객 대화를 추적하여 규제를 준수하고 고객 경험을 모니터링합니다. Amazon Connect에서 지정한 기준으로 카테고리를 정의하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어 이런 카테고리 레이블을 사용하여 몇 퍼센트의 상담원이 회사 표준 인사 및 맺음말을 준수하였는지, 상담원이 민감한 고객 데이터를 적절히 처리하고 있는지 추적할 수 있습니다.

모든 분석을 한눈에 표시

콜 센터 관리자는 Amazon Connect UI에서 직접 Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈의 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

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈 출력 파일에는 통화 및 채팅 기록과 여러 가지 메타데이터(예: 심리, 분류 레이블, 대화 속도, 방해)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 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 과학팀에서 이 데이터를 사용하여 Amazon SageMaker로 사용자 지정 기계 학습 모델을 만들 수도 있습니다.

테마 탐지(제공 예정)

테마 탐지로 새로운 문제를 발견하고 고객 서비스의 결과를 이해할 수 있습니다. 무엇을 검색할지 알면 이전에는 알지 못했던 문제를 발견하는 데 테마 탐지를 활용할 수 있습니다. 에를 들어 고객이 웹사이트와 다이렉트 메일의 요금 차이에 대해 문의한 것인지 빠르게 파악할 수 있습니다. 상담 플로 및 통화 스트립트 업데이트 등의 작업으로 트렌드에 대응할 수 있습니다.

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자세한 Amazon Connect의 특징과 기능은 제품 페이지를 참조하십시오.

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