Amazon Connect는 옴니채널 클라우드 콜 센터로 기업이 기존 콜 센터보다 저렴한 비용으로 음성 및 채팅을 통해 우수한 고객 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

에이전트 및 고객을 위한 옴니채널 경험

Amazon Connect는 고객 응대 라우팅, 대기열, 분석 및 관리를 위한 음성 및 채팅에 단일 UI를 사용합니다. 이 옴니채널 경험은 콜 센터 에이전트가 여러 가지 도구 사용법을 배워 작업해야 할 필요가 없음을 의미합니다. Amazon Connect를 통해 양쪽 채널에서 자동화된 동일한 상호 작용 및 챗봇을 사용할 수 있으므로 상호 작용 흐름을 재구축할 필요가 없어 운영 효율성이 증가합니다. 최종 고객에게 이는 개인 취향 및 대기 시간과 같은 요소를 기반으로 음성이나 채팅을 통해 에이전트와 상호 작용할 수 있음을 의미합니다. 고객은 채널에서 같은 에이전트와 계속 작업할 수 있지만 다른 에이전트인 경우에도 상호 작용 기록이 보존되므로 이전 작업을 반복하지 않아도 됩니다. Amazon Connect의 옴니채널 콜 센터는 해결 시간을 줄이면서 고객 경험을 향상시켜 줍니다. Amazon Connect를 사용하면 고객 응대 흐름, 규칙 및 보고를 한 번에 구성하고 채널 전반에 걸쳐 사용할 수 있습니다.

직관적인 그래픽 고객 응대 흐름 빌더

Amazon Connect 고객 응대 흐름은 시작에서 마무리까지 콜 센터의 고객 경험을 정의합니다. 여기에는 로깅 동작 설정, 음성 설정, 고객 입력 캡처(음성 또는 전화기 키패드에서 0-9 입력), 프롬프트 재생, 적합한 대기열로 전송 등이 포함됩니다. Amazon Connect 고객 응대 흐름 빌더의 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 콜 센터 관리자는 한 줄의 코드를 작성하지 않아도 동적이고 개인 맞춤형이며 자동화된 고객 경험을 쉽게 구성할 수 있습니다. Amazon Connect를 사용해 호출자 환경에 실시간으로 적응하는 자동화된 고객 응대 흐름을 설계할 수 있습니다. 또한 Amazon Connect는 유연성이 매우 뛰어나 Amazon Connect에서 다른 AWS 서비스를 활용할 수 있습니다. AWS Lambda를 사용하면 거의 모든 백엔드 시스템에 액세스하여 대상 및 개인 맞춤형 환경을 생성할 수 있으며, 과거 구매, 통화 기록, 고객 성향 등의 정보를 풀링할 수 있습니다. 최종 소비자의 요구를 예측하고 질문 보다 먼저 대답을 제시하기 위해 사용할 수 있습니다.

또한 AWS 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon Redshift 또는 Amazon Aurora) 또는 타사 시스템(예: CRM 또는 분석 솔루션)에서 Amazon Connect가 검색한 정보를 기반으로 변경할 고객 응대 흐름을 설계할 수도 있습니다. 예를 들어 항공사는 호출자의 전화번호를 인식해 예약 데이터베이스에서 여행 일정을 조회하고 호출자가 항공편을 놓친 경우 "재예약" 또는 "취소"와 같은 옵션을 제안하기 위한 고객 응대 흐름을 설계할 수 있습니다. 또한 고객은 Amazon Alexa와 동일한 자동 음성 인식(ASR) 및 자연어 처리(NLU) 기술을 사용하는 AI 서비스 Amazon Lex를 통해 자연어를 이해하는 고객 응대 흐름을 구축할 수 있으므로 발신자는 메뉴 옵션에 대한 긴 목록을 듣고 본인이 원하는 것에 가장 밀접한 것을 추측하는 대신 자신이 원하는 것을 말하면 됩니다.

아웃바운드 통화

Amazon Connect를 사용하면 아웃바운드 통화 API를 사용해 프로그래밍 방식으로 전화를 걸 수 있습니다. 진료 예약, 결제일 알림 등 예약일 알림을 위한 자동 통화 일정을 예약할 수 있습니다. 또한, 고객에게 고객 계정의 신용 카드 사기에 대해 알리는 등 이벤트에 응답하여 자동 알림 통화를 트리거할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 아웃바운드 통화 API를 사용하면 CRM 시스템과 같은 다른 애플리케이션이 특정 통화 흐름에 따라 전화를 걸어 중요한 정보(예: 서비스 가동 중단 시간)를 고객에게 전달하도록 할 수 있습니다.

고품질 오디오

통화 시 사운드 품질은 생산성에 영향을 줍니다. 고객이 통화 내용을 명확하게 들을 수 없으면 시간이 낭비되고 실망하게 됩니다. Amazon Connect를 이용하면 PC와 같은 컴퓨터 장치를 통해 인터넷상에서 Amazon Connect 소프트폰을 통한 통화가 이루어집니다. Amazon Connect 소프트폰은 고품질 통화를 위해 16kHz 오디오를 제공하고 패킷 손실을 방지합니다.

통화 녹음

또한 Amazon Connect는 상담원 업무 수행 평가를 위해 통합된 통화 녹음을 제공하여 고객 경험을 모니터링하고 개선합니다.

Amazon Lex를 사용한 자연어 챗봇

Amazon Alexa에서 사용하는 것과 동일한 자동 음성 인식(ARS) 기술 및 자연어 처리(NLU) 기능을 갖추고 Amazon Connect 내에 자연스럽게 통합되는 AI 서비스 Amazon Lex를 통해 자연어 챗봇 고객 응대 흐름을 쉽게 구축할 수 있습니다.

웹 및 모바일 채팅

Amazon Connect는 웹 및 모바일용 채팅을 지원합니다. 음성과 동일한 고객 응대 흐름, 구성, 라우팅, 분석 및 관리 도구를 사용하므로 새로운 도구 사용법을 배우거나 UI 간에 전환할 필요가 없으며, 채팅 고객 응대 흐름을 자동으로 생성하기 위해 음성에 대해 이미 구축한 동일한 자동화된 상호 작용을 재활용할 수 있기 때문에 Amazon Connect를 사용하면 콜 센터에서 참여 채널로 채팅 기능을 신속하게 제공할 수 있습니다. 고객 응대 흐름과 채팅 내에 자연스럽게 통합되는 Amazon Lex를 사용하면 챗봇이 지원하는 자연어 처리(NLU) 기능을 추가하고 대화 내용이 담당 인적 에이전트로 에스컬레이션될 때 자동으로 전달되도록 코딩할 필요가 없습니다. Amazon Connect 채팅은 비동기 메시징을 지원하므로 고객과 에이전트가 동시에 연결되어 있지 않아도 메시지를 보낼 수 있습니다. 채팅은 안전하고 암호화되어 있으며 기존의 모든 Amazon Connect 규정 준수 인증을 지원합니다.

직능 기반 라우팅

Amazon Connect는 통화 및 채팅을 위한 단일 UI 및 라우팅 엔진을 제공하여 에이전트 간 효율성을 높입니다. 대기 시간을 최소화하고 최종 고객이 원하는 대답을 얻도록 하기 위해서는 고객들을 적합한 에이전트에게 라우팅하는 것이 중요합니다. Amazon Connect는 직능 기반 라우팅을 통해 가용성, 기술 세트, 고객 감성 및 지난 기록 등의 변수에 따라 적시에 알맞은 에이전트에게 통화를 연결합니다. 이를 통해 에이전트는 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

Amazon Connect를 위한 콘택트 렌즈

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.

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. 전문 기술 지식이 없어도 이런 통합 기능을 사용할 수 있고, Amazon Connect에서 몇 번 클릭하는 것만으로 시작할 수 있습니다.

AI-Powered Speech Analytics 솔루션

개발자는 AI Powered Speech Analytics for Amazon Connect 솔루션을 통해 Amazon Connect 또는 기타 콜 센터에서 AWS AI 서비스를 통합하여 음성-텍스트 변환 트랜스크립션, 선호하는 언어로 번역, 감성 분석을 통해 에이전트와 슈퍼바이저를 위한 통찰력을 실시간으로 손쉽게 얻을 수 있습니다.

실시간 및 기록 분석

성능을 개선하고 비용을 낮추려면 가장 세부적인 수준에서 콜 센터를 이해해야 합니다. Amazon Connect는 사용자 지정 가능 실시간 및 기록 지표가 있는 시각적 대시보드를 포함하여 바로 사용할 수 있는 강력한 분석 도구를 제공합니다. Amazon Connect를 통해 가장 세부적인 고객 응대 지표를 선택한 데이터 레이크로 스트리밍하여 전환율이나 고객 만족도와 같은 다른 데이터와 결합해 분석할 수 있습니다. 콜 센터 관리자는 이를 통해 데이터 중심의 의사 결정을 내려 상담원의 생산성을 높이고 고객 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 과거 지표는 또한 고객 문제의 일반적인 동향 및 전반적인 운영 성과를 식별할 수 있는 장기적인 통찰력을 제공합니다.

통합

Amazon Connect는 에이전트 성과 추적, 직원 예측 및 관리를 위해 Salesforce와 같이 널리 사용되는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 인력 관리(WFM) 및 인력 최적화(WFO) 제품군에 미리 구축된 통합 기능을 제공합니다. 또한 Amazon Connect는 통화 녹음을 저장하거나 추가 분석을 위해 업무 정보 시스템과 통합할 목적으로 세부 통화 기록을 데이터 웨어하우스에 실시간 스트리밍하기 위해 Amazon S3 및 Amazon Kinesis와 같은 다른 AWS 서비스와 연동됩니다. 또한, 사용자 지정 통합을 수행하는 데 사용할 수 있는 API도 제공됩니다.

Salesforce Service Cloud와 Amazon Connect

점점 더 많은 회사들이 고객에 관한 가장 중요한 데이터를 저장하게 되면서 콜 센터 에이전트의 핵심 구성 요소로서 CRM 솔루션에 의존하게 되었습니다. 기존에 에이전트는 고객 정보를 수집하고 후속 조치를 취하기 위해 둘 이상의 서로 다른 애플리케이션을 사용해야 했습니다. 에이전트는 Salesforce 서비스 클라우드와 Amazon Connect를 사용하여 단일 사용자 인터페이스에서 고객과 상호 작용할 때 필요한 모든 중요 CRM 데이터를 확인할 수 있습니다. Salesforce 서비스 클라우드와의 유연한 통합으로 콜 센터 운영자는 과거 구매, 통화 문의 기록, 고객 성향과 같은 정보를 사용하여 개인화되고 동적인 고객 경험을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 최종 고객의 요구 사항을 예측하고 질문을 받기도 전에 답변을 제공할 수도 있습니다. AWS 및 Amazon Connect의 전략적 파트너십에 대해 자세히 알아보기 »

사기 탐지

Amazon Connect를 사용하면 부정 행위 가능성이 있는 활동을 식별하는 Amazon Fraud Detector를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 데이터를 활용하여 고객 계좌 정보를 탈취하려는 시도와 같은 사기 행위를 자동으로 식별하는 ML(기계 학습) 모델을 구동할 수 있습니다. 이전에 ML과 관련한 경험이 없는 고객도 클릭 몇 번으로 고유한 사기 탐지 모델을 만들 수 있습니다. Fraud Detector가 ML과 관련한 번거로운 작업을 모두 처리하기 때문입니다.

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