Secara otomatis mengkategorikan kontak berdasarkan kata kunci dan frasa yang digunakan selama percakapan

Anda dapat mengatur Lensa Kontak untuk melacak masalah yang Anda tahu ada di pusat kontak Anda (“diketahui diketahui”), dan memantau setiap perubahan dari waktu ke waktu.

Anda dapat memberi label pada kontak Anda berdasarkan kriteria yang telah ditentukan yang Anda siapkan, yaitu kata kunci dan frasa yang ingin Anda deteksi. Melalui kategorisasi, setiap kontak dianalisis untuk kriteria ini, dan diberi label.

Ini berguna untuk dilakukan ketika, misalnya, Anda ingin memastikan bahwa agen menggunakan kata atau frasa tertentu dalam panggilan atau obrolan, untuk alasan kepatuhan. Atau, misalnya, Anda ingin menyelidiki kapan pelanggan menggunakan kata-kata tertentu dan memiliki sentimen negatif.

Untuk mengatur fitur ini, tambahkan aturan yang berisi kata atau frasa yang ingin Anda sorot.

Di halaman Detail kontak untuk obrolan, kategori muncul di atas transkrip, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Gambar berikut menunjukkan seperti apa halaman detail Kontak dengan kategori panggilan. Kategori ini dinamakan pembatalan. Ini berisi kata atau frasa yang ingin Anda sorot dalam analisis.

Tambahkan aturan untuk mengkategorikan kontak

Langkah 1: Tentukan kondisi

1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang ditetapkan profil keamanan CallCenterManajer, atau yang diaktifkan untuk izin Aturan.

2. Pada menu navigasi, pilih Analytics dan optimasi, Aturan.

3. Pilih Buat aturan, Analisis percakapan.

4. Tetapkan nama untuk aturan.

5. Di bawah Kapan, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis pasca-panggilan, analisis real-time, analisis pasca-obrolan, atau analisis obrolan waktu nyata.

   

6. Pilih Tambahkan kondisi, lalu pilih jenis kecocokan:

   • Pencocokan Tepat: Hanya menemukan kata atau frasa yang tepat. Masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma.

   • Pencocokan Semantik: Menemukan kata-kata yang mungkin sinonim. Misalnya, jika Anda memasukkan “kesal” itu dapat cocok dengan “tidak bahagia,” atau “hampir tidak dapat diterima” dapat cocok dengan “tidak dapat diterima,” dan “berhenti berlangganan” dapat cocok dengan “batalkan langganan.”

     Demikian pula, secara semantik dapat mencocokkan frasa. Misalnya, “terima kasih banyak telah membantu saya,” “terima kasih banyak dan ini sangat membantu,” dan “Saya sangat senang Anda dapat membantu saya.”

     Ini menghilangkan kebutuhan untuk menentukan daftar kata kunci yang lengkap saat membuat kategori, dan memberi Anda kemampuan untuk membuat jaring yang lebih luas untuk mencari frasa serupa yang penting bagi Anda.

     Untuk hasil pencocokan semantik terbaik, berikan kata kunci atau frasa dengan arti yang sama dalam kartu pencocokan semantik. Saat ini, Anda dapat memberikan maksimal empat kata kunci dan frasa per kartu pencocokan semantik.

   • Pencocokan Pola: Menemukan kecocokan yang mungkin kurang dari 100 persen tepat. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, jika Anda mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit”, Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak dalam jarak satu kata dari “kartu.”

7. Menggunakan Exact Match sebagai contoh, masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma, yang ingin Anda sorot.

   

8. Pilih Tambahkan. Setiap kata atau frasa yang dipisahkan oleh koma mendapatkan garisnya sendiri di kartu.

   

   Logika yang digunakan Lensa Kontak untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN menelepon DAN Contoh DAN Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN membantu DAN Anda).

9. Untuk menambahkan lebih banyak kata atau frasa, pilih Tambahkan grup kata atau frasa. Pada gambar berikut, kelompok kata atau frasa pertama adalah apa yang mungkin diucapkan agen, dan kelompok kedua adalah apa yang mungkin diucapkan pelanggan.

   

   1. Logika yang digunakan Lensa Kontak untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN menelepon DAN Contoh DAN Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN membantu DAN Anda).

   2. Kedua kartu tersebut terhubung dengan AND. Ini berarti, salah satu baris di kartu pertama perlu diucapkan DAN kemudian salah satu frasa di kartu kedua perlu diucapkan.

   Logika yang digunakan Lensa Kontak untuk membaca dua kartu kata atau frasa adalah (kartu 1) DAN (kartu 2).

10. Pilih Tambahkan kondisi untuk menerapkan aturan ke:

    • Antrian khusus

    • Ketika atribut kontak memiliki nilai tertentu

    • Ketika skor sentimen memiliki nilai tertentu

    Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen mengerjakan antrian BasicQueue Penagihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen tersebut berlokasi di Seattle.

    

Langkah 2: Tentukan tindakan

Selain mengkategorikan kontak, Anda dapat menentukan tindakan apa yang harus dilakukan Amazon Connect:

1. Menghasilkan EventBridge acara

2. Buat Tugas

3. Buat Kasus

4. Kirim notifikasi email

5. Buat aturan yang mengirimkan evaluasi otomatis

Langkah 3: Tinjau dan simpan

1. Setelah selesai, pilih Simpan.

2. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat Lensa Kontak menganalisis percakapan.

   Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.