Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Efisiensi kinerja untuk beban kerja Amazon Connect
Efisiensi kinerja mencakup kemampuan untuk menggunakan sumber daya komputasi secara efisien untuk memenuhi persyaratan sistem, dan untuk mempertahankan efisiensi itu seiring perubahan permintaan dan teknologi berkembang. Bagian ini memberikan gambaran umum tentang prinsip-prinsip desain, praktik terbaik, dan pertanyaan seputar efisiensi kinerja untuk beban kerja Connect Customer. Anda dapat menemukan panduan preskriptif tentang implementasi di whitepaper Pilar Ef isiensi Kinerja.
Desain arsitektur
Ada dua prinsip desain arsitektur mendasar yang perlu dipertimbangkan ketika merancang pengalaman untuk pusat kontak:
-
Reduksionisme adalah prinsip filosofis yang menyatakan bahwa dengan menganalisis suatu sistem ke bagian komponen utamanya, Anda dapat menguraikannya pada tingkat yang lebih dalam.
-
Holisme, sebaliknya, menyatakan bahwa dengan mempertimbangkan keseluruhan gambaran seseorang mendapatkan pandangan yang lebih dalam dan lebih lengkap tentang suatu situasi daripada dengan menganalisisnya ke dalam bagian-bagian komponennya
Pendekatan reduksionis berfokus pada setiap komponen individu (IVR, ACD, Pengenalan Pidato) sendiri dan sering menghasilkan pengalaman pelanggan yang terputus-putus yang, ketika dievaluasi secara individual, mungkin memenuhi persyaratan kinerja untuk kasus penggunaan. Namun, ketika dievaluasi dari ujung ke ujung, dapat mengakibatkan penurunan kualitas pengalaman untuk kontak Anda sambil menyalurkan upaya pengembangan ke silo operasional. Pendekatan ini mempersulit pengujian regresi, meningkatkan waktu ke pasar, dan membatasi pengembangan sumber daya operasional lintas disiplin yang penting untuk keberhasilan pusat kontak Anda.
Pandangan holistik dari pusat kontak ditunjukkan dalam diagram berikut:
Hasil pendekatan holistik berfokus pada pengalaman yang lebih lengkap dan kohesif bagi pelanggan, dan bukan teknologi mana yang akan memberikan bagian mana dari pengalaman itu.
Biarkan pelanggan dan apa yang mereka inginkan menentukan dan memandu upaya Anda. Pengalaman yang Anda buat untuk kontak Anda tidak boleh statis atau status akhir, tetapi harus berfungsi sebagai titik awal yang harus diulangi secara terus menerus berdasarkan umpan balik pelanggan. Pengumpulan dan peninjauan rutin data operasional dan penyetelan seputar bagaimana kontak Anda berinteraksi dan menavigasi sepanjang perjalanan mereka harus mendorong iterasi itu. Tujuan Anda harus menjadi pengalaman yang dinamis dan dipersonalisasi untuk kontak yang menjangkau perusahaan Anda. Ini dapat dicapai melalui desain dan perutean kontak berbasis data dinamis, menghasilkan pengalaman yang sesuai dengan kontak Anda dan kebutuhan individu mereka.
Anda dapat memulai dengan pengalaman default, membangun alur Anda, tetapi memfaktorkan ulang aliran tunggal Anda menjadi dua untuk mengaktifkan segmentasi di masa mendatang:
Dalam iterasi berikutnya, identifikasi pengalaman tambahan yang perlu Anda rencanakan dan buat routing dan, jika perlu, alur untuk masing-masing. Misalnya, Anda mungkin ingin memutar prompt yang berbeda untuk kontak yang jatuh tempo pada tagihan mereka atau yang mungkin telah mencoba menghubungi beberapa kali untuk tujuan yang sama. Dengan pendekatan ini, Anda bekerja menuju pengalaman dinamis yang dipersonalisasi yang terkait dengan kontak Anda dan mengapa mereka menghubungi Anda. Selain meningkatkan kualitas pengalaman untuk kontak Anda dan mengurangi waktu penanganan, Anda mendorong layanan mandiri kontak dengan memberikan pengalaman yang lebih cerdas dan fleksibel. Iterasi Anda berikutnya mungkin terlihat seperti ilustrasi berikut:
Desain aliran
Alur menentukan pengalaman pelanggan dengan pusat kontak Anda dari awal hingga akhir. Konfigurasi aliran Anda dapat berdampak langsung pada kinerja, efisiensi operasional, dan kemudahan perawatan.
Banyak bisnis besar mendukung beberapa nomor telepon, unit bisnis, petunjuk, antrian, dan sumber daya Connect Customer lainnya. Meskipun dimungkinkan untuk memiliki aliran unik untuk setiap nomor telepon dan lini bisnis, hal itu dapat mengarah pada pemetaan satu-ke-satu nomor telepon dan aliran. Hal ini mengakibatkan permintaan kuota layanan yang tidak perlu dan sejumlah besar aliran untuk mendukung dan memelihara. Pemetaan satu-ke-satu implementasi DNIS dan Flow diilustrasikan pada gambar berikut:
Atau, Anda harus mempertimbangkan pendekatan yang menghasilkan Multiple DNIS ke satu atau beberapa alur dengan menggunakan sifat dinamis Connect Customer Flows. Dengan pendekatan ini, Anda dapat menyimpan informasi konfigurasi seperti Prompts, Queues, Work Hours, Whisper, Queues Prompts/Flows, Queue Treatments dan Hold Messages, di NoSQL Database DynamoDB. Di Connect Customer, Anda dapat mengaitkan beberapa nomor telepon ke alur yang sama dan menggunakan fungsi Lambda untuk mencari konfigurasi untuk nomor telepon tersebut. Ini membantu Anda menentukan pengalaman kontak secara dinamis berdasarkan atribut yang dikembalikan dari DynamoDB.
Misalnya, Anda dapat memutar prompt atau menggunakan Text-to-Speech (TTS) untuk menyapa penelepon berdasarkan pencarian di DynamoDB atau mengaitkan antrian menggunakan atribut dinamis yang didukung dalam blok alur. Hasil dari pendekatan ini adalah implementasi aliran yang efisien untuk membangun, memelihara, dan mendukung:
Pengujian beban
Jika Anda perlu menjalankan pengujian beban atau skala, Anda dapat menggunakan solusi pihak ketiga atau mitra untuk menjalankan pengujian beban, atau mengembangkan solusi khusus Anda sendiri menggunakan Connect Customer StartOutboundVoiceContact API untuk menghasilkan panggilan yang dikombinasikan dengan skrip otomatisasi browser untuk mensimulasikan perilaku agen. Sebelum melakukan uji beban, tinjau dan ikutiKebijakan pengujian beban dan penetrasi/keamanan untuk Connect Customer.
Pemberdayaan agen
Connect Customer menyediakan Panel Kontrol Kontak (CCP) berbasis browser yang tersedia bagi agen untuk berinteraksi dengan kontak pelanggan. Agen Anda menggunakan CCP untuk menerima kontak, mengobrol dengan kontak, mentransfernya ke agen lain, menahannya, dan melakukan tugas-tugas penting lainnya. Anda dapat mewujudkan efisiensi kinerja yang signifikan melalui pembuatan solusi desktop agen khusus menggunakan Connect Customer Streams
-
Integrasi CRM - Dengan Streams API, Anda dapat menyematkan CCP di aplikasi CRM Anda, membuat antarmuka Anda sendiri, atau mengintegrasikan dengan AWS layanan lain dan solusi mitra untuk menyediakan agen Anda dengan alat dan sumber daya yang mereka butuhkan untuk melayani kontak Anda. Dengan desktop khusus, seperti integrasi Connect Customer dan Salesforce, agen Anda bisa mendapatkan tampilan komprehensif pelanggan dan kontak dalam satu antarmuka tanpa mengelola beberapa layar dan antarmuka.
-
Otentikasi - Anda dapat mengonfigurasi SAML untuk manajemen identitas di Connect Customer dan menggunakan Pusat Identitas IAM (SSO) untuk mengizinkan agen Anda menggunakan kredentif yang sama yang mereka gunakan untuk mengakses sistem Anda yang lain dan menghindari kebutuhan untuk memasukkannya beberapa kali.
-
Otomatisasi agen - Selain merampingkan pengalaman agen Anda, Anda dapat mengotomatiskan tugas umum yang dapat diulang. Misalnya, secara otomatis membuat kasus atau pra-mengisi formulir web dan menawarkan layar pop dengan informasi yang relevan ketika kontak ditawarkan. Ini dapat mengurangi waktu penanganan dan meningkatkan kualitas pengalaman untuk agen dan kontak Anda.
-
Kemampuan yang ditingkatkan - Anda juga enhance/extend dapat menggunakan fungsionalitas CCP untuk menyertakan Transkripsi real-time, Terjemahan, Tindakan yang Disarankan, dan integrasi basis Pengetahuan.
Mengintegrasikan kemampuan yang ditingkatkan dengan desktop agen Anda akan memungkinkan agen terampil untuk melayani kontak dengan lebih efisien dan agen tidak terampil untuk memberikan layanan ketika agen terampil tidak tersedia. Misalnya, Anda dapat menggunakan pendekatan ini untuk menerjemahkan kontak obrolan secara otomatis untuk agen tidak terampil yang tidak tahu bahasa tersebut. Saat agen Anda membalas, Anda dapat secara otomatis menerjemahkan teks ke bahasa kontak, memungkinkan komunikasi bilingual real-time.
Menggunakan lainnya AWS layanan
Bagian ini membahas AWS layanan yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan kinerja, mengidentifikasi area peluang, dan mendapatkan wawasan berharga tentang data kontak Anda.
AWS Lambda
Anda dapat menggunakan AWS Lambda di Connect Customer Flows untuk melakukan penurunan data untuk informasi pelanggan, mengirim pesan teks SMS, dan dengan layanan lain seperti Amazon S3 untuk mendistribusikan laporan terjadwal secara otomatis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Praktik Terbaik untuk Bekerja dengan AWS Lambda fungsi.
Direct Connect
Direct Connect adalah solusi layanan cloud yang membuatnya lebih efisien untuk membangun koneksi jaringan khusus dari tempat Anda ke AWS. Ini menyediakan koneksi yang tahan lama dan konsisten daripada mengandalkan ISP Anda untuk merutekan permintaan ke AWS sumber daya secara dinamis. Dengan Direct Connect, Anda dapat mengonfigurasi router tepi Anda untuk mengarahkan AWS lalu lintas melintasi serat khusus daripada melintasi WAN publik dan membangun konektivitas pribadi antara AWS dan pusat data, kantor, atau lingkungan colocation Anda. Dalam banyak kasus, ini dapat mengurangi biaya jaringan Anda, meningkatkan throughput bandwidth, dan memberikan pengalaman jaringan yang lebih konsisten daripada Internet-based koneksi.
Meskipun Direct Connect tidak menyelesaikan masalah khusus untuk LAN/WAN traversal pribadi ke router tepi Anda, ini dapat membantu memecahkan masalah latensi dan konektivitas antara router tepi dan AWS sumber daya Anda. Ini juga dapat mengatasi latensi dan kualitas panggilan yang buruk antara router tepi dan AWS sumber daya Anda.
Bergantung pada lingkungan VDI Anda, Anda mungkin tidak dapat memanfaatkannya Direct Connect karena mengharuskan Anda mengonfigurasi router tepi Anda untuk mengarahkan lalu lintas ke seluruh AWS fiber khusus daripada melintasi WAN publik. Jika lingkungan VDI di-host di luar DXC-enabled jaringan lokal Anda, Anda mungkin tidak dapat memanfaatkan Direct Connect sepenuhnya.
Jangan gunakan Direct Connect untuk “QoS” atau “peningkatan keamanan.” Direct Connect dapat menyebabkan penurunan kinerja dalam kasus di mana latensi dari workstation agen lebih tinggi daripada jalur ISP ke instance Connect Customer. Direct Connect tidak menawarkan keamanan tambahan jika dibandingkan dengan ISP karena suara dan data Connect Customer sudah dienkripsi.
Amazon Polly
Connect Customer menawarkan integrasi asli dengan Amazon Polly, memungkinkan Anda memainkan dinamis dan alami Text-to-Speech (TTS), menggunakan Speech Synthesis Markup Language (SSML), dan memanfaatkan Neural Text-to-Speech (NTTS) untuk mencapai suara text-to-speech yang paling alami dan mirip manusia.
Amazon Lex
Jalur kontak Anda ke layanan dapat menjadi pengalaman menantang yang tidak selalu memenuhi harapan mereka. Kontak Anda mungkin menunggu ditunda, mengulangi informasi, perlu ditransfer, dan akhirnya, menghabiskan terlalu banyak waktu untuk mendapatkan apa yang mereka butuhkan. AI memainkan peran dalam meningkatkan pengalaman pelanggan ini di pusat panggilan untuk memasukkan keterlibatan melalui chatbots — asisten virtual bahasa alami yang cerdas. Chatbots ini dapat mengenali ucapan manusia dan memahami maksud penelepon tanpa mengharuskan penelepon untuk berbicara dalam frasa tertentu. Kontak dapat melakukan tugas-tugas seperti mengubah kata sandi, meminta saldo pada akun, atau menjadwalkan janji temu tanpa pernah berbicara dengan agen.
Amazon Lex adalah layanan yang dapat Anda gunakan untuk membuat chatbot percakapan cerdas. Dengan Amazon Lex, Anda dapat mengubah aliran kontak Connect Customer menjadi percakapan alami yang memberikan pengalaman yang dipersonalisasi bagi penelepon Anda. Menggunakan teknologi yang sama yang mendukung Amazon Alexa, chatbot Amazon Lex dapat dilampirkan ke Connect Customer Flow Anda untuk mengenali maksud penelepon Anda, mengajukan pertanyaan lanjutan, dan memberikan jawaban. Amazon Lex memelihara konteks dan mengelola dialog, menyesuaikan tanggapan secara dinamis berdasarkan percakapan, sehingga pusat kontak Anda dapat melakukan tugas umum untuk penelepon, untuk menjawab banyak pertanyaan pelanggan melalui interaksi layanan mandiri. Selain itu, chatbot Amazon Lex mendukung kecepatan pengambilan sampel audio telepon (8 kHz) yang optimal, untuk memberikan akurasi dan kesetiaan pengenalan suara yang meningkat untuk interaksi suara pusat kontak Anda.
Membangun bot Amazon Lex yang efektif memerlukan penyediaan ucapan sederhana dan realistis sebagai set pelatihan untuk bot, meninjau kinerja bot Anda secara berkala, memperbarui kumpulan ucapan Anda, dan memodifikasi bot berdasarkan ulasan tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:
Amazon Kinesis
Untuk situasi di mana Anda perlu mendapatkan wawasan tambahan dari metrik kontak dan data real-time dari Connect Customer, Anda dapat:
-
Ekspor data catatan kontak Anda ke Amazon Redshift menggunakan Amazon Kinesis.
-
Gunakan Amazon Kinesis video stream (KVS) dan AWS Lambda menyalin rekaman panggilan atau kontak suara secara real-time menggunakan Amazon Transcribe dan kirim teks yang dihasilkan ke Amazon Comprecept untuk analisis sentimen.
-
Gunakan Connect Customer Agent Event Kinesis Stream untuk CTI agen real-time dan data kepatuhan jadwal.
OpenSearch Layanan Amazon dan Kibana
Menggunakan Amazon OpenSearch Service dan Kibana untuk memproses data Connect Customer real-time memberi Anda cara yang fleksibel untuk menanyakan dan memvisualisasikan data Connect Customer real-time dan historis di luar kemampuan pelaporan asli.
Hubungkan analisis percakapan pelanggan
Analisis percakapan adalah seperangkat kemampuan pembelajaran mesin (ML) yang terintegrasi ke dalam Connect Customer yang memungkinkan supervisor pusat kontak untuk lebih memahami sentimen, tren, dan risiko kepatuhan dari percakapan pelanggan untuk melatih agen secara efektif, mereplikasi interaksi yang berhasil, dan mengidentifikasi umpan balik perusahaan dan produk yang penting. Analisis percakapan menyalin panggilan pusat kontak untuk membuat arsip yang dapat dicari sepenuhnya dan menampilkan wawasan pelanggan yang berharga.
Sumber daya
Dokumentasi
Whitepaper
Video
