Amazon Connect, 예측, 용량 계획 및 일정

예측, 용량 계획 및 일정 기능은 Amazon Connect에 내장되어 있어 직접 애플리케이션을 구축하거나 기존 타사 솔루션과 통합하는 데 필요한 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 상자를 선택하기만 하면 수요 계획이 개선되기 시작합니다.

문의량과 평균 처리 시간을 비롯한 고객 서비스 워크로드를 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. ML 기반 예측은 정확한 예측과 심층적 인사이트를 제공하여 미래의 용량 계획 및 일정 설정을 개선하는 데 도움을 줍니다.

용량 계획 기능을 사용하여 장기 예측을 기준으로 서비스 수준 목표를 달성하기 위해 채용해야 할 풀타임 환산(FTE) 에이전트 수를 추정할 수 있습니다. 가상 분석을 통해 서비스 수준 목표를 개선한 다음 인사, 재무 및 교육 부서에 공유하여 장기 전략적 리소스 계획을 촉진하면 운영 간접비가 자동으로 절감되는 효과가 있습니다.

고객 문의를 지원할 적절한 에이전트를 적절한 시점에 확보할 수 있습니다. 일정에서는 단기 예측, 교대 패턴, 일정 설정 규칙 및 정책을 기반으로 개별 에이전트 일정을 생성합니다. 일정은 Amazon Connect 에이전트 workspace를 통해 에이전트에게 표시되며, 슈퍼바이저가 액세스하여 일정을 확인하고 실시간으로 조정할 수 있습니다.

관리자 승인을 직접 받지 않고도 사전 지정된 파라미터 내에서 직원이 초과 근무를 하거나 휴가를 신청할 수 있는 유연성을 제공합니다. ML 기반의 Amazon Connect는 추가적인 휴식을 이동, 생성하거나, 관리자가 성과 지표 검토와 에이전트 코치에만 집중할 수 있도록 하는 등, 실시간 일정 재조정을 지원합니다.

상담 센터 관리자는 직관적인 Amazon Connect UI 내에서 예측, 계획하고 일정을 설정할 수 있습니다. 에이전트는 동일한 에이전트 애플리케이션 내에서 교대조를 확인하고, 문의를 처리하고, 휴가를 신청할 수 있으며, 사용성과 기능성을 개선하여 온보딩을 간소화할 수 있습니다.

“Amazon Connect는 상담 센터 워크로드, 인력 충원 수준, 에이전트 일정을 결정하기 위한 프로세스 통합에 새로운 길을 제시합니다. 이 서비스는 놀라울 정도로 효과적입니다. 현재의 분산된 경험을 관리자 및 에이전트를 위한 통합 플랫폼으로 대폭 단순화해줍니다. Amazon Connect에는 인력을 관리하기 위한 모든 정보가 나와 있어 내부 및 위탁 파트너 모두에 대해 상담 센터를 최적화합니다. Amazon Connect의 기계 학습 기반 예측, 용량 계획, 일정 설정 기능은 예측 및 충원 정확도를 5% 이상 향상하게 해주었습니다. 덕분에 우리 에이전트는 최종 고객를 만족시키면서 더욱 일정한 워크로드와 교육을 위한 시간을 더 많이 확보하게 될 것입니다."

Bryan Carey, Traeger Grills 운영 및 분석 책임자