Analyse nach Anrufen

Call Analytics bietet Analysen nach Anrufen, die für die Überwachung von Trends im Kundenservice nützlich sind.

Die Transkriptionen der Anrufe bieten folgende Erkenntnisse:

• Gesprächsmerkmale, einschließlich Gesprächszeit, Nicht-Gesprächszeit, Lautstärke des Sprechers, Unterbrechungen, Gesprächsgeschwindigkeit, Problemen, Ergebnissen und Maßnahmen

• Generative Anrufzusammenfassung, die eine kurze Zusammenfassung des gesamten Anrufs erstellt

• Benutzerdefinierte Kategorisierung mit Regeln, die Sie verwenden können, um auf bestimmte Schlüsselwörter und Kriterien einzugehen

• PII-Schwärzung Ihres Texttranskripts und Ihrer Audiodatei

• Sprecherstimmung für jeden Anrufer zu verschiedenen Zeitpunkten eines Anrufs

Anruferkenntnisse nach dem Gespräch

In diesem Abschnitt werden die für die Transkription von Analyse nach Anrufen verfügbaren Erkenntnisse erläutert.

Anrufmerkmale

Das Feature „Anrufmerkmale“ misst die Qualität der Interaktion zwischen Kundendienstmitarbeiter und Kunde anhand dieser Kriterien:

• Unterbrechung: Misst, ob und wann ein Teilnehmer den anderen Teilnehmer mitten im Satz unterbricht. Häufige Unterbrechungen können mit Unhöflichkeit oder Verärgerung verbunden sein und könnten mit einer negativen Stimmung für einen oder beide Teilnehmer korrelieren.

• Lautstärke: Misst die Lautstärke, mit der jeder Teilnehmer spricht. Anhand dieser Kennzahl können Sie feststellen, ob der Anrufer oder der Kundendienstmitarbeiter laut spricht oder schreit, was oft ein Zeichen für Verärgerung ist. Diese Metrik wird als normalisierter Wert (Sprachpegel pro Sekunde der Sprache in einem bestimmten Segment) auf einer Skala von 0 bis 100 dargestellt, wobei ein höherer Wert eine lautere Stimme anzeigt.

• Nicht-Sprachzeit: Misst Zeiträume, in denen nicht gesprochen wird. Verwenden Sie diese Kennzahl, um zu sehen, ob es lange Schweigephasen gibt, z. B. wenn ein Kundendienstmitarbeiter einen Kunden übermäßig lange in der Warteschleife hält.

• Sprechgeschwindigkeit: Misst die Geschwindigkeit, mit der beide Teilnehmer sprechen. Die Verständlichkeit kann beeinträchtigt werden, wenn ein Teilnehmer zu schnell spricht. Diese Kennzahl wird in Wörtern pro Minute gemessen.

• Gesprächszeit: Misst die Zeit (in Millisekunden), die jeder Teilnehmer während des Gesprächs gesprochen hat. Anhand dieser Metrik können Sie feststellen, ob ein Teilnehmer das Gespräch dominiert oder ob der Dialog ausgewogen ist.

• Probleme, Ergebnisse und Maßnahmen: Identifiziert Probleme, Ergebnisse und Maßnahmen aus dem Anruftranskript

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.

Generative Anrufzusammenfassung

Bei der generativen Anrufzusammenfassung wird eine präzise Zusammenfassung des gesamten Anrufs erstellt, in der wichtige Komponenten wie der Grund für den Anruf, die zur Problemlösung unternommenen Schritte und die nächsten Schritte erfasst werden.

Die generative Anrufzusammenfassung bietet Ihnen folgende Vorteile:

• Geringere Notwendigkeit von manuellen Notizen während und nach Anrufen

• Verbesserung der Effizienz der Kundendienstmitarbeiter, da diesen mehr Zeit für Gespräche mit den in der Warteschlange wartenden Anrufern bleibt und sie sich weniger um die Nachbearbeitung des Anrufs kümmern müssen

• Schnellere Überprüfungen durch Supervisoren, da Zusammenfassungen von Anrufen viel schneller geprüft werden können als komplette Transkripte

Informationen zur Verwendung der generativen Anrufzusammenfassung mit einem Auftrag zur Analyse nach dem Anruf finden Sie unter Aktivieren der generativen Anrufzusammenfassung. Ein Beispiel für die Ausgabe finden Sie unter Generative Anrufzusammenfassung – Beispielausgabe. Die generative Anrufzusammenfassung wird separat in Rechnung gestellt. (Weitere Informationen finden Sie auf der Seite mit den Preisen.)

Anmerkung

Die generative Anrufzusammenfassung ist derzeit in us-east-1 und us-west-2 verfügbar. Diese Funktion wird in den folgenden englischen Dialekten unterstützt: Australisch (en-AU), Britisch (en-GB), Indisch (en-IN), Irisch (en-IE), Schottisch (en-AB), Amerikanisch (en-US) und Walisisch (en-WL).

Benutzerdefinierte Kategorisierung

Verwenden Sie die Anrufkategorisierung, um Schlüsselwörter, Formulierungen, Stimmungen oder Aktionen innerhalb eines Anrufs zu markieren. Unsere Kategorisierungsoptionen helfen Ihnen bei der Triage von Eskalationen, z. B. bei Anrufen mit negativer Stimmung und vielen Unterbrechungen, oder bei der Einteilung von Anrufen in bestimmte Kategorien, z. B. nach Unternehmensabteilungen.

Zu den Kriterien, die Sie einer Kategorie hinzufügen können, gehören:

• Nicht-Gesprächszeit: Zeitspannen, in denen weder der Kunde noch der Kundendienstmitarbeiter spricht.

• Unterbrechungen: Wenn der Kunde oder der Kundendienstmitarbeiter die andere Person unterbricht.

• Kunden- oder Kundendienstmitarbeiterstimmung: Wie sich der Kunde oder der Kundendienstmitarbeiter während eines bestimmten Zeitraums fühlt. Wenn mindestens 50 Prozent der Gesprächsrunden ( back-and-forth zwischen zwei Sprechern) in einem bestimmten Zeitraum der angegebenen Stimmung entsprechen, wird die Stimmung als Amazon Transcribe übereinstimmend betrachtet.

• Schlüsselwörter oder Formulierungen: Entspricht einem Teil der Transkription auf der Grundlage einer exakten Formulierung. Wenn Sie z. B. einen Filter für den Satz „Ich möchte mit einem Vorgesetzten sprechen“ setzen, filtert Amazon Transcribe genau nach dieser Formulierung.

Sie können auch die Umkehrung der vorherigen Kriterien kennzeichnen (Gesprächszeit, fehlende Unterbrechungen, fehlende Stimmung und das Fehlen eines bestimmten Satzes).

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.

Weitere Informationen zu Kategorien oder wie Sie eine neue Kategorie erstellen können, finden Sie unter Erstellen von Kategorien für Transkription nach Anrufen.

Schwärzung sensibler Daten

Durch die Schwärzung sensibler Daten werden persönlich identifizierbare Informationen (PII) im Texttranskript und der Audiodatei ersetzt. Ein geschwärztes Transkript ersetzt den Originaltext durch[PII]; eine geschwärzte Audiodatei ersetzt gesprochene persönliche Informationen durch Stille. Dieser Parameter ist nützlich für den Schutz von Kundeninformationen.

Anmerkung

Die Bearbeitung personenbezogener Daten nach einem Anruf wird in US-Englisch (en-US) und US-Spanisch () unterstützt. es-US

Um die Liste der mit diesem Feature geschwärzten personenbezogenen Daten anzuzeigen oder mehr über die Schwärzung mit Amazon Transcribe zu erfahren, besuchen Sie Schwärzen oder Identifizieren persönlich identifizierbarer Informationen.

Hier ist ein Beispiel für eine Ausgabe.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse schätzt ein, wie sich der Kunde und der Kundendienstmitarbeiter während des Gesprächs fühlen. Diese Metrik wird sowohl als quantitativer Wert (mit einem Bereich von 5 bis -5) als auch als qualitativer Wert (positive, neutral, mixed oder negative) dargestellt. Quantitative Werte werden pro Quartal und pro Anruf angegeben; qualitative Werte werden pro Runde angegeben.

Anhand dieser Kennzahl lässt sich feststellen, ob Ihr Kundendienstmitarbeiter in der Lage ist, einen verärgerten Kunden bis zum Ende des Anrufs zufrieden zu stellen.

Die Stimmungsanalyse funktioniert out-of-the-box und unterstützt daher keine Anpassungen wie Modelltraining oder benutzerdefinierte Kategorien.

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.