Amazon Web Services ブログ

Category: Contact Lens for Amazon Connect

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。

エージェントワークスペースで機微情報を扱う方法

コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、Amazon Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。

Amazon Connect の生成 AI によるエージェント生産性向上

コンタクトセンターのエージェントは多大な作業負荷と事務的な負担に直面することがありますが、Amazon Connect の生成 AI 機能はこの課題に対する強力なソリューションを提供します。 生成 AI は、顧客サービスのライフサイクル全体でエージェントを補助し、生産性の大幅な向上の機会を提供します。この記事では、Amazon Connect の生成 AI 機能が、顧客対応中と対応後のエージェントの生産性をどのように向上させるか解説します。

Just Energy が Amazon Connect でコンタクトセンターの革新を加速

この記事では、北米の大手電力および天然ガスの販売業者 Just Energy 社が Amazon Connect を使用してクラウドベースのコンタクトセンターに移行した理由と、その移行が従来のコンタクトセンター基盤で直面していた課題の克服にどのように役立ったかを紹介します。

Amazon Connect API を利用した自動的なエージェントの対応品質の評価

コンタクトセンターでは、定期的なエージェントの対応評価がよく求められます。しかし、コール数やエージェント数が多い場合、スーパーバイザーによる手動での評価は困難で、有意義な洞察を得られないことがあります。
本ブログでは、評価フォームをプログラム的に作成し、顧客からのアンケートの結果など外部の情報源からのデータを元に自動的なエージェントの対応評価を行うソリューションを紹介します。

ベストプラクティス: Amazon Connect Contact Lens を使用してエージェントのパフォーマンスを向上させる方法

エージェントは、企業の顧客体験戦略において重要な役割を果たします。多くの場合、顧客が質問、懸念、または苦情がある場合の主要な連絡窓口となります。エージェントが提供するカスタマーサービスの質は、顧客満足度と顧客ロイヤリティに大きな影響を与える可能性があります。さらにエージェントは同じではなく、時間毎、日毎、週毎など、さまざまなレベルで業務を行います。 […]