Contact Lens for Amazon Connect

採用機器學習技術的 Amazon Connect 聯絡中心分析

Contact Lens for Amazon Connect 是整合至 Amazon Connect 的機器學習 (ML) 功能集。藉助 Contact Lens for Amazon Connect,聯絡中心主管可更好地了解客戶對話的情感、趨勢和合規風險,從而有效地培訓代理商,複製成功的互動,以及識別關鍵的公司和產品意見回饋。

如今,大多數聯絡中心分析都基於聯絡中心座席鍵入的電話交換活動,或客戶關係管理 (CRM) 通話記錄。這些分析通常缺少對座席和客戶間實際對話的了解。聯絡中心主管渴望深入了解以下情況︰座席是否進行有效的對話;客戶情緒是否發生任何有趣的趨勢;或座席是否遵守法規要求等問題。這極具挑戰性,因為電腦幾乎無法搜尋和分析音訊資料。因此,錄製的語音需要先轉換為文字,才能在應用程式中使用。過去,客戶必須與轉錄供應商合作,後者要求他們簽署昂貴的合同,並且難以整合至其技術堆疊中來完成此任務。在這些提供商,許多使用的過時技術無法很好地適應不同情況,例如,聯絡中心常見的低保真電話音訊,這會導致準確性下降。語音文字轉換分析解決方案長期以來,一直有望獲得這類洞見,但並未提供準確或經濟高效的方法,從這些對話中擷取洞見。

Contact Lens for Amazon Connect 藉助 AWS 機器學習自然語言處理 (NLP) 和語音文字轉換功能,可轉錄聯絡中心的電話,以建立完全可搜尋的檔案,並顯示寶貴客戶洞見。憑藉 Contact Lens for Amazon Connect,客戶服務主管可以直接在 Amazon Connect 中,快速輕鬆地從客戶對話中發現新出現的主題和趨勢。為 Contact Lens for Amazon Connect 提供技術支援的機器學習模型已經過專門訓練,可了解聯絡中心對話的細微差別,包括多種語言和自訂詞彙。憑藉 Contact Lens for Amazon Connect,客戶服務主管可以對通話和聊天記錄進行快速的全文搜尋,以快速解決客戶問題。他們還可利用通話和聊天特定分析,包括情緒分析和靜默偵錯,來提高客戶服務座席的績效。此外,Contact Lens for Amazon Connect 還可讓主管收到有關問題的警示,例如,當座席無法協助沮喪的客戶時,他們能夠在客戶體驗不佳時更早地進行干預。使用這些整合功能無須任何技術專業知識,只需在 Amazon Connect 中點按幾下即可開始使用。

優勢

幾分鐘內即可獲得深入洞見

Contact Lens for Amazon Connect 的設定和使用十分簡單。只需點按幾下,即可使用基於機器學習的分析,從您的聯絡中心探索深刻的客戶洞見。透過直覺化 UI,您無須任何編碼,即可分析通話和聊天記錄、客戶和座席情緒,以及對話特徵。

按用量付費的定價

使用 Contact Lens for Amazon Connect,您只需按實際使用量付費。無須預付、最低費用或長期承諾,這是獲得更深入客戶洞見的經濟高效之法。AWS 免費方案中也提供 Contact Lens for Amazon Connect,因此 Amazon Connect 客戶無須任何初始投資即可試用。

提升客戶體驗

Contact Lens for Amazon Connect 透過提供各種洞見,包括成功通話的原因、合規風險和主題趨勢 (包含有關通話記錄的全新豐富型中繼資料) 以及對話特徵 (例如中斷、通話速度、情感和自訂類別標籤等的指標),從而協助主管改善座席與客戶的互動。

功能

對通話和聊天進行快速的全文搜尋,以進行臨時分析並深入了解所有對話。按關鍵字、客戶或座席的情緒分數,以及「非通話」時間進行搜尋,以識別具有不同程度客戶體驗的通話,因此您可以快速做出回應,從而改善聯絡中心的體驗。例如,您可以識別成功或失敗通話中常見的發音,以改善座席呼叫指令碼。

自動化聯絡人分類

追蹤所有客戶對話,以符合法規要求並監控客戶體驗。您可以直接在 Amazon Connect 中,根據指定的條件定義和管理類別。例如,您可以使用這些類別標籤來建立記分卡,以顯示座席遵守公司標準問候語和結束通話的百分比,並追蹤座席是否正確處理敏感的客戶資料。

分析通用檢視

聯絡中心主管可直接在 Amazon Connect UI 中,檢視 Contact Lens for Amazon Connect 中的資料和報告。您可以檢閱個別通話、分析記錄、客戶和座席情緒,以及對話特徵等詳細資訊。例如,您可以查看客戶要求座席重述的頻率,以識別座席的指導機會。

開放且靈活的資料

Contact Lens for Amazon Connect 輸出檔案包含通話和聊天記錄,以及豐富型中繼資料,例如情感、分類標籤、通話速度和中斷。您可以在各種現有系統中充分利用該資料。例如,您可以在 Amazon QuickSight 等 BI 工具中將該資料與 CRM 資料一起使用,以深入了解客戶參與度。您的資料科學團隊還可以使用該資料,透過 Amazon SageMaker 建立自訂機器學習模型。

主題偵測 (即將推出)

發現新出現的問題,並透過主題偵測了解客戶服務的含義。在不知道要搜尋什麼內容的情況下,主題偵測有助於發現之前不知道的問題。例如,快速了解客戶是否致電詢問,網站定價與直接郵寄價格之間的差異。透過採取更新聯絡流程和呼叫指令碼等措施來回應趨勢。

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