Amazon Connect 기능

Page Topics

옴니채널 및 셀프 서비스 에이전트 생산성 분석, 인사이트 및 최적화

옴니채널 및 셀프 서비스

Amazon Connect는 고객을 대신하여 전 세계의 전화 통신 공급자 네트워크를 관리합니다. 고객은 여러 공급 업체를 관리하거나 복잡한 다년 계약을 협상하거나 피크 통화 볼륨을 약정할 필요가 없습니다. Amazon Connect의 전화 통신 서비스에는 전 세계 20개가 넘는 국가의 자동 착신 방식(DID) 및 수신자 부담 번호가 포함되어 있습니다. 200개가 넘는 아웃바운드 발신 대상도 사용할 수 있습니다. 서비스형 전화 모델은 전화 통신 전문가로부터 사전 예방적 모니터링을 제공하여 즉시 스케일 업 및 스케일 다운할 수 있습니다. 사용량에 따른 요금으로 제공되므로 사용한 만큼만 요금을 지불합니다.

Amazon Connect의 인앱, 웹 및 영상 통화 기능을 사용하면 웹 사이트 및 모바일 애플리케이션에서 개인화된 음성 및 비디오 경험을 쉽게 제공할 수 있습니다. 완전 관리형 통신 위젯 또는 SDK를 사용하면 단 한 줄의 코드만으로 Amazon Connect의 인앱, 웹 및 영상 통화 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 음성 및 영상 기능을 통해 고객은 귀사의 웹이나 모바일 애플리케이션을 종료하지 않고도 연락할 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 컨텍스트 정보를 Amazon Connect에 전달하여 고객 프로필이나 앱 내에서 이전에 수행한 작업과 같은 기타 정보 등의 속성을 기반으로 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 음성 통화 및 채팅과 동일한 구성, 라우팅, 분석 및 에이전트 애플리케이션을 사용하여 비용이 많이 드는 통합 시간, 라이센스 비용 및 유지 관리 비용을 절약할 수 있습니다.

통화 시 사운드 품질은 생산성에 영향을 줍니다. 고객이 통화 내용을 명확하게 들을 수 없으면 시간이 낭비되고 고객 만족도가 떨어질 수 있습니다. 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.

Amazon Connect Flows는 단일 드래그 앤 드롭 워크플로 디자이너로, 채널 전반에서 엔드 투 엔드 고객 및 에이전트 경험을 생성, 개인화 및 자동화하는 데 사용할 수 있습니다. Flows를 사용하면 고객이 셀프 서비스를 이용할 수 있도록 대화형 음성 응답(IVR) 또는 챗봇 경험을 디자인하고, 에이전트가 문제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있도록 단계별 가이드를 만들고, 에이전트를 위해 작업을 자동화하는 방법을 만들고 관리할 수 있습니다. Flows는 또한 AWS Lambda와의 기본 통합을 통해 다른 AWS 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon Redshift 또는 Amazon Aurora) 또는 서드 파티 시스템(예: CRM 또는 분석 솔루션)에서 프로세스를 자동화하는 훨씬 더 많은 사용자 지정 환경을 구축할 수 있습니다. Amazon Connect Flows를 사용하면 거의 모든 종류의 워크플로 환경을 생성하여 콜 센터를 지원할 수 있으므로 프로세스에서 비용이 많이 드는 개발 및 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

Amazon Connect는 감독자와 에이전트를 대신하여 시간과 비용을 절약하는 동시에 고객에게 자연스러운 대화형 IVR 및 챗봇 경험을 제공합니다. Amazon Connect는 챗봇, 작업 라우팅, 대화형 음성 응답 등 완전히 통합된 셀프 서비스 기능을 통해 고객 여정의 모든 단계에서 지능적인 자동화를 지원합니다. Amazon Connect에 기본적으로 통합된 Amazon Lex를 사용하면 코딩 작업 없이 자연어 이해(NLU) 기능이 있는 챗봇을 추가할 수 있습니다. 셀프서비스 채팅 봇은 30개 이상의 언어의 고품질 신경망 텍스트 음성 변환(TTS), 25개 이상의 언어/로케일의 자동 음성 인식(ASR), 자연어 이해(NLU), 수동 음성 인증을 사용합니다. 또한 Amazon Connect IVR 및 챗봇은 LLM 지원 슬롯 해상도, 대화형 FAQ, 샘플 발화 생성, 자연어 설명(프롬프트)을 통한 Amazon Lex 봇 구축과 같은 생성형 AI 기능을 활용합니다.

Amazon Connect 단계별 가이드를 사용하여 채팅을 통해 고객에게 지원 주제와 후속 셀프 서비스 워크플로 안내를 사전에 제공하여 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 지원합니다. 에이전트 지원이 필요한 경우, 고객은 원활하게 전달되며 에이전트는 Amazon Connect 에이전트 워크스페이스에서 고객을 위한 워크플로 안내를 계속할 수 있습니다. Amazon Connect는 Amazon Q in Connect와 같은 에이전트 지원 기능을 통해 에이전트에게 상호 작용의 전체 컨텍스트를 제공합니다.

Amazon Connect 채팅 및 메시징에 대해 자세히 알아보세요. 

Amazon Connect 채팅은 비동기 메시징을 지원하므로 고객과 에이전트가 동시에 연결된 상태가 아니어도 메시지를 보낼 수 있습니다. 채팅은 암호화되며 기존의 모든 Amazon Connect 규정 준수 인증을 지원합니다. 또한 Amazon Connect는 Apple Messages for Business와의 기본 통합을 제공하므로, 일상적으로 고객이 널리 사용하는 동일한 iOS 메시징 애플리케이션을 통해서도 에이전트가 고객을 지원할 수 있습니다. 기업은 보안 메시징, Apple Pay 통합, 리치 미디어 지원을 통해 맞춤형 지원을 제공하고, 약속을 예약하고, 트랜잭션을 효율적으로 처리할 수 있습니다. Apple Messages for Business는 Amazon Connect 흐름, 구성, 라우팅을 사용하기 때문에 관리하기가 더 쉽습니다.

Amazon Connect SMS를 사용하면 기업은 널리 사용되는 유비쿼터스 모바일 통신 기능인 SMS를 통해 고객과 쉽게 소통할 수 있습니다. Amazon Connect의 양방향 SMS 메시징 기능을 사용하면 콜 센터가 통화 및 채팅에 이미 사용하고 있는 것과 동일한 라우팅, 구성, 분석 및 관리 도구를 사용하여 고객에게 문자를 보낼 수 있습니다. Amazon Connect SMS는 Amazon Lex를 사용하여 고객 메시지의 의도를 감지하고 에이전트의 개입 없이 응답을 자동화합니다. Amazon Connect 채팅 및 메시징에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect 아웃바운드 캠페인은 음성, SMS, 이메일을 통해 커뮤니케이션하여 고객에게 신속하게 서비스를 제공하고 에이전트 생산성을 개선하는 동시에 현지 규정 준수를 지원합니다. Amazon Connect 관리자 콘솔을 사용하여 예약 알림, 마케팅 프로모션, 배송 및 결제 알림을 처리할 수 있도록 매일 수백만 명의 고객에게 연락하는 캠페인을 생성하세요. 실시간 서비스를 위해 고객이 에이전트에 연결되기 전에 연락처 목록, 채널, 메시지 및 사전 녹음된 오디오를 지정하여 재생할 수 있습니다. 어렵고 비용이 많이 드는 서드 파티 통합을 수행할 필요 없이 대규모 채널을 통해 고객과 보다 효율적으로 커뮤니케이션할 수 있습니다. Amazon Connect 아웃바운드 캠페인에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect 아웃바운드 캠페인에는 목록에 있는 고객에게 자동으로 전화를 걸도록 설계된 예측 다이얼러가 포함되어 있으며, 예측된 에이전트 가용성을 기반으로 지원 범위를 제한합니다. 다이얼러는 또한 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 실제 고객, 음성 메일 인사말 또는 통화 중 신호를 구별하고 에이전트와 실제 고객만 연결합니다. 구성할 수 있는 다이얼러 모드는 예측, 점진적, 에이전트리스 등 세 가지입니다. 진행 모드를 사용하는 경우 다이얼러는 에이전트가 통화가 가능할 때까지 전화를 걸지 않습니다. 에이전트 대화 시간을 최적화하는 것보다 고객에게 연락하는 것이 더 중요할 때 이 모드를 사용할 수 있습니다. 예측 모드에서는 통화 속도가 예상 에이전트 가용성 및 실시간에 가까운 통계를 기반으로 결정됩니다. 에이전트 대화 시간을 최대화하는 것이 가장 중요한 지표인 대량 캠페인에 이 모드를 사용하는 것이 좋습니다. 에이전트리스 모드에서는 에이전트 없이도 음성 알림을 제공할 수 있습니다. Amazon Connect 아웃바운드 캠페인에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect는 고객 응대 라우팅, 대기열 관리, 분석 및 관리를 위한 음성, 채팅 및 태스크에서 단일 사용자 인터페이스(UI)를 사용합니다. 이러한 옴니 채널 경험은 콜 센터 에이전트가 여러 가지 도구 사용법을 배워 작업해야 할 필요가 없음을 의미합니다. 음성 및 채팅 모두에서 동일한 자동화된 상호 작용 및 챗봇을 사용할 수 있으므로 상호 작용 흐름을 재구축할 필요가 없기 때문에 운영 효율성이 향상됩니다. 고객은 개인 취향 및 대기 시간과 같은 요소를 기반으로 두 채널 모두에서 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다. 고객은 채널에서 같은 에이전트와 계속 작업할 수 있지만 다른 에이전트인 경우에도 상호 작용 기록이 보존되므로 반복 작업을 하지 않아도 됩니다. 옴니채널 콜 센터는 해결 시간을 줄이면서 고객 경험을 향상시켜 줍니다. Amazon Connect를 사용하면 통화 흐름, 규칙 및 보고를 여러 채널에서 한 번에 구축하고 채널 전반에 걸친 사용을 촉진할 수 있습니다.

Amazon Connect는 통화 및 채팅을 위한 단일 UI 및 라우팅 엔진을 제공하여 에이전트의 효율성을 높입니다. 대기 시간을 최소화하고 최종 고객이 원하는 대답을 얻을 수 있으려면 효율적으로 라우팅할 수 있어야 합니다. Amazon Connect는 직능 기반 라우팅을 통해 가용성, 기술 세트, 고객 감정 및 지난 기록 등의 변수에 따라 적시에 적절한 에이전트에게 통화를 연결합니다. 이를 통해 에이전트는 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

고객 문제와 요청을 해결하는 후속 조치 항목은 높은 고객 만족도를 유지하기 위한 핵심입니다. Amazon Connect Tasks를 사용하면 쉽게 작업의 우선순위를 지정하고 에이전트 작업을 할당 및 추적할 수 있으므로 고객 문제를 신속하게 해결하도록 지원합니다. 오늘날 고객을 위해 작업 및 후속 항목을 수동으로 추적하는 에이전트는 특히 작업이 여러 시스템에 걸쳐 있을 때 작업이 어렵고 오류가 발생하기 쉽다는 것을 알고 있습니다. Tasks를 사용하면 에이전트가 통화를 하거나 채팅을 할 때와 같이 태스크를 생성하고 완료할 수 있습니다. 또한 워크플로를 사용하여 에이전트 상호 작용이 필요하지 않은 태스크를 자동화할 수도 있습니다. 그 결과, 상담원 생산성이 향상되고 고객 만족도도 높아집니다. Amazon Connect Tasks에 대해 자세히 알아보세요.

콜 센터의 상태에 따라 성과 모니터링을 자동화하고 대규모로 반복 가능한 작업을 수행하여 운영, 에이전트 성과 및 고객 경험을 개선하세요. 규칙을 사용하면 품질 관리자가 Amazon Connect Contact Lens 대화형 분석을 사용하여 기준(예: 대화에서 단어나 문구에 대한 언급, 고객 감정 등)을 지정하여 대화가 회사 정책 또는 규제 요구 사항을 준수하는지 여부를 자동으로 확인할 수 있습니다. 또한 규칙을 통해 감독자는 고객 경험 및 에이전트 성과에 대한 실시간 알림을 받을 수 있으므로 에이전트가 문의를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업은 콜센터의 실시간 성능을 기반으로 자동화된 경고 및 조치를 설정하여 운영을 간소화할 수 있습니다(예: 특정 대기열의 서비스 수준이 75% 미만으로 떨어짐).

Amazon Connect Voice ID는 ML을 사용하여 실시간 발신자 인증 및 사기 위험 감지를 제공함으로써 음성 상호 작용을 더 빠르고 안전하게 지원합니다. Voice ID는 발신자의 고유한 음성 특성과 통신 사업자 네트워크 메타데이터를 분석하여 에이전트와 셀프 서비스 대화형 음성 응답(IVR) 시스템으로 발신자 ID에 대한 실시간 결정을 제공하여 더 빠르고 정확한 확인이 가능합니다. 또한, Voice ID는 콜 센터의 사용자 지정 감시 목록을 기반으로 부정 행위자를 실시간으로 선별하여 사기 공격으로 인한 잠재적 손실을 줄입니다. Amazon Connect Voice ID에 대해 자세히 알아보세요.

에이전트 생산성

Amazon Connect 에이전트 워크스페이스는 신속한 온보딩, 효율적인 문제 해결 및 고객 경험 개선에 필요한 모든 도구와 단계별 지침을 에이전트에게 제공하는 직관적인 단일 애플리케이션입니다. 단일 애플리케이션에서 자세한 고객 정보를 보고, 작업을 수행하며, 인력 일정을 보고, 생성형 AI 기반 에이전트 보조를 받으며, 다수의 상호 작용이 필요한 고객 문제를 추적 및 관리할 수 있습니다. 또한 Amazon Connect는 이미 사용 중인 타사 애플리케이션과도 쉽게 통합됩니다. Amazon Connect 에이전트 워크스페이스에 대해 자세히 알아보세요.

단계별 가이드를 사용하여 문제를 자동으로 식별하고 적절한 조치를 권장하여 고객 문제를 보다 빠르고 정확하게 해결합니다. 노코드 편집기를 사용하여 에이전트에게 고객 문제를 처음부터 정확하게 해결하기 위한 최적의 단계를 안내하는 맞춤형 가이드를 만듭니다. 가이드는 다양한 유형의 고객 상호 작용에 사용될 수 있으며 통화 대기열, 고객 정보 또는 고객 셀프 서비스 응답과 같은 컨텍스트에 따라 Agent Workspace 내에서 에이전트에게 표시됩니다. 또한 Amazon Connect를 사용하면 가이드를 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있으므로 상호 작용 중에 에이전트에게 추가 고객 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 채팅 셀프 서비스 옵션으로 최종 고객에게 직접 가이드를 제공할 수도 있습니다. Amazon Connect 단계별 가이드에 대해 자세히 알아보세요. 채팅의 단계별 가이드에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect Contact Control Panel(CCP)은 단일의 직관적인 커뮤니케이션 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 이 인터페이스를 사용하여 상담 전화와 채팅을 수신할 수 있습니다. 에이전트는 상담을 다른 에이전트에게 연결하고 상담을 보류 상태로 전환하며 다른 작업을 수행할 수 있습니다. CCP는 Amazon Connect Agent Workspace에 구축되지만 별도로 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, CRM 또는 마케팅 자동화와 같은 다른 애플리케이션과 함께 사내에서 만든 기존 에이전트 경험을 통합하고 사용자 지정할 수 있습니다. Amazon Connect CCP에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect Customer Profiles은 고객 서비스 에이전트가 최신 고객 정보에 실시간으로 액세스하여 각 고객 상호 작용을 개인화할 수 있는 자동화된 환경을 제공합니다. 기업 전체의 서로 다른 애플리케이션(예: CRM) 및 데이터베이스의 데이터를 통합 프로필로 자동 동기화하고 고객 식별자(예: 전화번호, 이메일 주소)를 실시간으로 일치시켜 올바른 프로필을 정확하게 표시하여 자동화된 IVR 및 상담원 경험을 개선함으로써 고객 센터에 고객 정보를 제공하는 방법을 간소화합니다. 생성형 AI를 사용하여 연락처 기록 정보(예: 대화 내용, 고객 감정)를 고객 정보(예: 현재 제품 주문, 모바일 앱 상호 작용)와 결합함으로써 에이전트는 더욱 개인화된 고객 서비스를 제공하고 문제를 더 빠르게 해결하고 CSAT를 개선할 수 있습니다. Amazon Connect Customer Profiles에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect Cases를 사용하면 에이전트가 여러 상호 작용이 필요한 고객 문제를 효율적으로 관리하고, 후속 태스크를 추적하며, 비즈니스 전체의 주제 전문가와 연결할 수 있습니다. 에이전트는 열린 날짜/시간, 문제 요약, 고객 정보, 상태와 같은 사례 세부 정보가 포함된 단일의 통합된 보기에서 고객 문제를 문서화할 수 있습니다. 새로운 사례가 자동으로 생성되도록 구성하거나 에이전트를 통해 수동으로 사례를 생성하도록 구성할 수 있습니다. 제품 결함 및 결제 문의와 같은 고객의 고유한 문제를 문서화한 다음 사례가 해결될 때까지 추적할 수 있습니다. Cases를 사용하면 클릭 몇 번으로 효율성을 개선하고, 사례 해결 시간을 단축하며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Amazon Connect Cases에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Q in Connect는 콜 센터 통화 및 메시지를 분석하고, 생성형 AI를 사용하여 에이전트에게 고객 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 선제적으로 실시간 전달하여 에이전트 생산성과 고객 만족도를 모두 개선합니다. Amazon Q in Connect는 실시간 음성 분석 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객 문제를 감지하고, 생성형 AI를 사용하여 실시간 대화의 컨텍스트, 회사 콘텐츠의 관련 정보, 고객 정보를 기반으로 에이전트에게 단계별 지침을 비롯한 실시간 맞춤형 응답 및 권장 조치를 제공합니다. Amazon Q in Connect에 대해 자세히 알아보세요.

생성형 AI를 통해 고객 대화를 체계적이고 간결하며 읽기 쉽게 요약하여 상담 후 작업을 간소화하고 자동화합니다. 이러한 요약에는 상담이 종료된 후 몇 초 내에 고객 대화의 중요한 정보가 캡처되므로 에이전트와 감독자는 이를 신속하게 검토하고 상황을 파악하며 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

Salesforce Service Cloud Voice는 기본적으로 Salesforce CRM에 지능형 전화 통신을 통합하여 에이전트 경험을 개선합니다. 에이전트는 실시간 통화 트랜스크립션과 같은 Amazon Connect의 기능을 사용하는 직관적 소프트폰을 통해 더 뛰어난 고객 경험을 지원합니다. Salesforce Service Cloud Voice는 음성 통화와 디지털 채널을 함께 활용하므로 지원 에이전트는 고객이 원하는 채널을 사용하여 적시에 고객을 지원할 수 있습니다. Salesforce Service Cloud Voice 및 Salesforce와 파트너십에 대해 자세히 알아보세요.

분석, 인사이트 및 최적화

Amazon Connect 예측을 사용하면 고객 서비스 상담 볼륨을 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 예측은 최소 6개월의 과거 상담 데이터를 바탕으로 ML을 사용하여 패턴을 식별하고 정확한 단기(15분 또는 30분 간격) 및 장기(일별, 주별, 월별) 예측을 제공하여 운영 정확성과 효율성 최적화를 지원합니다. 예측을 업데이트하고 게시하여 용량 계획 및 에이전트 일정을 개선할 수 있습니다. Amazon Connect 예측에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect 용량 계획을 사용하면 직원 충원 수준을 최적화하고 인건비를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 정규직(FTE) 및 충원 예산을 추정하고 가상 분석을 시행하여 서비스 수준 목표를 세부적으로 조정할 수 있습니다. 용량 계획의 주요 결과는 특정 기간 동안 서비스 수준 목표를 충족하는 데 필요한 FTE 수를 파악하는 것입니다. 이 FTE 요구 사항을 HR, 재무 및 교육 부서 등의 다른 이해 관계자와 공유하여 직원 고용 및 교육 프로세스를 지원할 수 있습니다. Amazon Connect 용량 계획에 대해 자세히 알아보세요.

적시에 적합한 에이전트를 확보하여 고객 요구를 지원할 수 있습니다. 예약은 예측 및 용량 계획과 함께 작동하여 에이전트 수, 비즈니스 규칙 및 운영 서비스 수준 목표를 기반으로 일정을 최적화합니다. 콜 센터 스케줄러는 이러한 변경 사항이 에이전트 점유 및 직원 배치에 미치는 영향을 조정하고 볼 수 있습니다. 에이전트가 Amazon Connect Agent Workspace에서 볼 수 있도록 콜 센터 일정을 게시할 수 있습니다. 또한 관리자 승인을 직접 받지 않고도 사전 지정된 파라미터 내에서 에이전트가 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. Amazon Connect 일정에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect Contact Lens를 사용하면 대화의 감정과 동향을 더 잘 이해하고 에이전트가 고객을 도울 때 규정을 준수하도록 할 수 있습니다. 감독자는 에이전트를 교육하고, 성공적인 상호 작용을 복제하며, 중요한 회사 피드백을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 감독자는 트랜스크립트에서 빠르게 전체 텍스트 검색을 수행하여 고객의 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 기계 학습에서 제공하는 실시간 분석을 사용하면 실시간 고객 관계 중에 문제에 대한 알림을 받고 대화가 진행되는 동안 에이전트를 코칭하여 고객 만족도를 높일 수도 있습니다. Amazon Connect Contact Lens에 대해 자세히 알아보세요.

고객 대화의 주요 부분을 자동으로 식별하고, 태그(예: 문제, 결과 또는 작업 항목)를 할당하고, 연락처의 전체 기록을 볼 수 있도록 확장할 수 있는 고객 상호 작용의 하이라이트를 표시합니다. Amazon Connect Contact Lens에 대해 자세히 알아보세요.

체계적이고 간결하며 읽기 쉬운 고객 대화의 생성형 AI 기반 요약으로 상담 후 작업을 간소화하고 자동화합니다. 이러한 요약은 고객 대화에서 중요한 정보를 캡처하므로 신속하게 검토하고 컨텍스트를 이해하며 고객에게 후속 조치 또는 기타 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 수정 또는 데이터 마스킹은 통화 기록 및 트랜스크립트 내의 이름, 주소, 주민등록번호 같은 민감한 데이터를 자동으로 감지하고 제거하거나 숨깁니다. 또한 사용자가 정의하는 권한 그룹을 통해 수정 가능 데이터와 수정 불가능 데이터에 대한 액세스를 제어하는 방식으로 민감한 고객 정보를 보호할 수 있습니다. Amazon Connect Contact Lens에 대해 자세히 알아보세요.

맞춤형 에이전트 실적 평가 기준 및 점수를 정의합니다. 애플리케이션을 전환할 필요 없이 상담 세부 정보, 녹음 기록 및 트랜스크립트 및 요약과 함께 에이전트 실적을 평가합니다. 관리자가 구성한 생성형 AI 또는 규칙의 도움을 받아 에이전트 평가를 자동으로 채웁니다. 대화형 분석 인사이트를 사용하여 고객 상호작용의 100% 에 대한 에이전트 실적을 자동으로 평가합니다. 집계된 에이전트 실적을 분석하고 관리자에게 자동으로 알립니다. Amazon Connect Contact Lens에 대해 자세히 알아보세요.

Amazon Connect Contact Lens 화면 녹화를 사용하면 Amazon Connect에서 에이전트의 화면을 음성과 함께 녹화하여 고객 상담(음성 통화, 채팅 또는 태스크)을 처리하는 동안 에이전트의 음성을 듣고 행동을 관찰하는 기능을 관리자에게 제공할 수 있습니다. 관리자는 화면 녹화를 ML 기반 대화형 분석 및 실적 평가와 함께 사용하여 상담 품질 및 에이전트 실적을 모니터링, 평가 및 개선할 수 있습니다. Amazon Connect Contact Lens에 대해 자세히 알아보세요.

성능을 개선하고 비용을 낮추려면 가장 세부적인 수준에서 콜 센터를 이해해야 합니다. Amazon Connect는 사용자 지정 가능한 실시간 지표 및 기록 지표를 사용하는 시각적 대시보드를 포함하여 강력한 분석 도구를 제공합니다. Amazon Connect를 통해 가장 세부적인 상담 지표를 선택한 데이터 레이크로 스트리밍하여 전환율이나 고객 만족도 등의 다른 데이터와 함께 분석할 수 있습니다. 콜 센터 관리자는 이를 통해 데이터 중심의 의사 결정을 내려 에이전트의 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.

Amazon Connect는 에이전트 실적 평가를 위해 통합된 통화 녹음을 제공하여 고객 경험을 모니터링하고 개선합니다.

Amazon Connect는 몇 가지 단계로 신속하게 배포할 수 있는 통합을 제공하는 기술 파트너로 구성된 포괄적인 세트를 보유하고 있습니다. 인력 관리 및 조직(WFM/WFO), 매핑 및 위치 서비스, 영업 및 서비스(CRM) 등과의 파트너 통합도 지원합니다. 또한 사용자 지정 통합을 구축할 수 있도록 Amazon Connect에 대한 포괄적인 API 참조 가이드를 제공합니다.

Amazon Connect 분석 데이터 레이크를 통해 쿼리와 원하는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 사용하여 고객 응대 추적 레코드와 Amazon Connect Contact Lens 데이터 같은 고객 센터 데이터에 액세스하고 데이터를 분석할 수 있습니다. Amazon Connect 데이터 레이크는 제로 ETL을 지원하므로 비싸거나 복잡한 데이터 파이프라인 없이 서드 파티 소스도 쿼리할 수 있습니다.

Amazon Connect 및 서드 파티 데이터에 액세스하여 사용자 지정 보고서가 포함된 자체 고객 센터 뷰를 생성하거나 고객 평생 가치 같은 사용자 지정 비즈니스 성과 지표를 생성할 수 있습니다. 데이터 레이크에서 기계 학습(ML) 또는 인공 지능(AI) 모델을 실행하면 잠재적 고객 센터 최적화에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.