Contoh kasus penggunaan

Sekarang, mari kita periksa kasus penggunaan yang menggambarkan bagaimana menerapkan prinsip-prinsip ini dan memperoleh arsitektur dasar modular. Contoh Corp, perusahaan global fiktif, adalah titik fokus dari contoh kami.

Contoh Corp ingin bermigrasi ke pusat kontak berbasis cloud untuk mengurangi pemeliharaan pusat data, fokus pada inovasi, dan memangkas biaya. Prioritas utama bagi mereka adalah layanan mandiri, dengan tujuan meningkatkan pengalaman pelanggan sebagai bagian dari migrasi. Example Corp adalah organisasi global yang mengelola beberapa nomor bebas pulsa (TFNs) dan nomor panggilan masuk langsung (DIDs) berdasarkan negara (Amerika Serikat, Kanada, Italia, Belanda, dan sebagainya) dan lini bisnis (penjualan, dukungan, produk baru, dan sebagainya). Ini berarti bahwa mereka perlu mendukung berbagai bahasa (seperti Inggris AS, Prancis Kanada, dan Italia). Contoh Corp juga ingin memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dan disesuaikan kepada penelepon mereka berdasarkan nomor yang dipanggil atau negara asal, yang dapat mengakibatkan perubahan opsi menu atau menawarkan pesan prompt yang berbeda dalam sistem IVR. Selain itu, setiap negara memiliki seperangkat keterampilan khusus (berdasarkan bahasa, lini bisnis, dan sebagainya) yang harus ditugaskan ke agen untuk perutean panggilan. Secara total, perusahaan mendukung 25 negara dan 12 bahasa. Mereka juga berencana untuk menawarkan pemrosesan pembayaran dan kemampuan untuk membeli produk dan add-on tanpa berbicara dengan agen. Sebagai praktik terbaik, Example Corp akan mempertahankan lingkungan pengembangan, pementasan, dan produksi untuk pusat kontak mereka.

Bagian ini menunjukkan bagaimana prinsip-prinsip desain IVR yang telah kita bahas sebelumnya dalam panduan ini dapat diterapkan pada kasus penggunaan Example Corp. Kami berjalan melalui proses mengidentifikasi tujuan organisasi, membangun perjalanan kontak pelanggan, dan menciptakan kerangka arsitektur untuk memenuhi persyaratan perusahaan dengan menggunakan AWS layanan.

Mengidentifikasi tujuan organisasi

Sebagai Contoh Corp, tujuan organisasi utama meliputi:

• Penghematan biaya: Migrasi ke pusat kontak berbasis cloud untuk mengurangi biaya pemeliharaan dan meningkatkan inovasi.

• Layanan mandiri yang dipersonalisasi: Memberikan pengalaman pribadi yang disesuaikan untuk pelanggan berdasarkan nomor atau negara asal mereka, termasuk opsi bahasa.

• Tingkat penahanan IVR yang ditingkatkan: Merampingkan pemrosesan pembayaran dalam sistem IVR untuk memungkinkan pelanggan membeli produk dan add-on tanpa intervensi agen.

• Peningkatan manajemen perubahan/pusat inovasi: Mempertahankan lingkungan yang terpisah (pengembangan, pementasan, dan produksi) untuk sistem IVR, untuk manajemen perubahan dan eksperimen yang efektif.

• Resolusi panggilan pertama yang ditingkatkan: Menerapkan strategi perutean yang efektif berdasarkan bahasa, negara, dan maksud pelanggan.

Memetakan perjalanan kontak pelanggan

Untuk membuat perjalanan kontak pelanggan untuk Example Corp, kita perlu mempertimbangkan aspek-aspek berikut:

• Originasi panggilan: Identifikasi negara dan lini bisnis yang terkait dengan panggilan masuk untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan.

• Pemilihan bahasa: Menawarkan menu bahasa yang sesuai berdasarkan negara asal pemanggil, profil, dan bahasa yang didukung oleh Example Corp.

• Otentikasi pelanggan: Otentikasi penelepon dengan menggunakan detail akun, biometrik suara, atau metode aman lainnya.

• Personalisasi: Kumpulkan dan gunakan data pelanggan untuk mempersonalisasi pengalaman IVR, seperti menyapa penelepon dengan nama atau memberikan opsi menu yang disesuaikan berdasarkan riwayat akun mereka.

• Opsi layanan mandiri: Menawarkan opsi layanan mandiri untuk menjawab pertanyaan pelanggan umum, seperti pertanyaan saldo, pembaruan status pesanan, atau pengaturan ulang kata sandi.

• Pemrosesan pembayaran: Integrasikan gateway pembayaran yang aman sehingga pelanggan dapat melakukan pembelian dalam sistem IVR.

• Integrasi backend: Pertimbangkan integrasi API backend untuk mengimplementasikan proses layanan mandiri, seperti salam yang dipersonalisasi, pembaruan pesanan, dan pembayaran. Periksa ketersediaan dan kesiapan ini APIs.

• Keamanan dan kepatuhan: Tentukan informasi yang memerlukan enkripsi lebih lanjut, penyembunyian, atau penonaktifan log (misalnya, informasi kartu dan PII pelanggan).

• Proses berulang: Mengidentifikasi proses seperti pembayaran dan otentikasi penelepon yang akan diulang di sebagian besar negara dan lini bisnis.

Menciptakan arsitektur dasar

Untuk membuat kerangka arsitektur modular dan dinamis untuk sistem Example Corp IVR, pertimbangkan untuk menghilangkan konten statis dan memodulasi proses yang dapat diulang.

Menghilangkan konten statis

• Pertimbangkan untuk menggunakan variabel untuk memanggil prompt secara dinamis berdasarkan nomor bebas pulsa (TFNs) yang ditetapkan untuk setiap negara. Misalnya, jika TFN1 milik Kanada, Anda dapat meminta prompt yang sesuai dari database eksternal untuk memberi pelanggan bahasa Inggris dan Prancis Kanada sebagai opsi bahasa. Berdasarkan pilihan pelanggan, Anda kemudian dapat memanggil perintah bahasa Inggris (atau Prancis Kanada) dari database eksternal dan memutarnya di seluruh alur panggilan IVR. Pendekatan ini menggunakan aliran IVR tunggal dan menghilangkan redundansi di semua. TFNs

• Pertimbangkan untuk menyimpan antrian dan keterampilan agen yang perlu dialihkan ke pemanggil, pohon IVR berikutnya yang harus dilalui panggilan, dan nilai titik akhir API seperti dan URLs Amazon Resource Names () dalam database eksternal. ARNs Anda juga dapat memanggilnya berdasarkan TFN yang ditugaskan ke negara atau lini bisnis.

• Untuk merampingkan pengalaman lebih lanjut, Anda juga dapat menyimpan detail lingkungan penerapan di database eksternal. Misalnya, jika TFN2 dipetakan ke lingkungan pengembangan, Anda dapat memanggil prompt bahasa yang relevan, titik akhir API, antrian agen, dan keterampilan yang relevan untuk lingkungan tersebut saja. Jika TFN3 dipetakan ke lingkungan pementasan, Anda dapat memanggil detail panggilan yang ditetapkan ke pementasan, dan seterusnya. Pendekatan ini merampingkan pemeliharaan dan pengembangan aliran panggilan secara signifikan. Pengembang dapat memiliki aliran panggilan tunggal untuk dipertahankan, dan mereka dapat mengubah pengalaman dengan mudah berdasarkan parameter utama seperti TFN yang ditugaskan ke suatu negara, lini bisnis, atau lingkungan.

Mengidentifikasi proses berulang

Sebagai Contoh Corp, beberapa proses berulang yang diidentifikasi di seluruh negara dan lini bisnis adalah pemilihan bahasa penelepon dan pemrosesan pembayaran. Anda dapat membangun proses ini sebagai modul sehingga mudah untuk memusatkan, memelihara, dan memanggil di semua alur panggilan.

Diagram berikut menunjukkan contoh arsitektur berdasarkan metodologi desain IVR yang dibahas dalam panduan ini. Arsitektur ini menggunakan alur dan modul Amazon Connect dengan AWS layanan tambahan ini:

• Amazon DynamoDB tabel ARNs menyimpan, atribut dinamis, dan prompt.

• AWS Lambda fungsi mengambil informasi dari tabel DynamoDB.

• Amazon Polly mengonversi permintaan teks menjadi ucapan.

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) menyimpan catatan kontak Amazon Connect.

Sistem IVR mengimplementasikan langkah-langkah berikut:

1. Seorang pelanggan memanggil DID atau TFN khusus negara perusahaan.

2. Panggilan memasuki alur inisialisasi Amazon Connect (initFlow).

3. Alur inisialisasi memanggil tiga fungsi Lambda yang mengambil data dari tiga tabel DynamoDB:

   • Fungsi pertama mengambil instans Amazon Connect ARNs berdasarkan lingkungan tempat panggilan dibuat (seperti produksi, pementasan, atau pengembangan).

   • Fungsi kedua mengambil atribut dinamis seperti negara, bahasa, dan antrian dukungan berdasarkan nomor yang dipanggil.

   • Fungsi ketiga mendapatkan pesan prompt IVR berdasarkan pilihan bahasa pelanggan.

4. Modul bahasa Amazon Connect (langModule) menyetel suara Amazon Polly berdasarkan bahasa yang dipilih.

5. Panggilan kemudian melintasi ke flow kontak berikutnya (mainFlow) yang memainkan prompt dinamis seperti pesan selamat datang atau opsi pusat panggilan, yang diambil dari tabel DynamoDB ketiga.

6. Fungsi Lambda memanggil DynamoDB API untuk memanggil alur sub-kontak, modul, dan antrian.

7. Panggilan dapat diarahkan ke agen pusat dukungan berdasarkan pilihan pelanggan dalam sistem IVR. Layar agen secara dinamis diisi dengan data yang ditangkap, seperti negara pelanggan, identitas, dan alasan panggilan.

8. Data kontak pelanggan juga disimpan dalam bucket S3 sebagai bagian dari catatan kontak Amazon Connect, dan dapat digunakan untuk membuat laporan kustom dengan menggunakan QuickSight.

Untuk informasi tentang bagaimana desain ini digunakan dalam skenario dunia nyata, lihat presentasi re:Invent 2020 How Best Western membangun pusat kontak modular dan dinamis menggunakan Amazon Connect. Untuk kode contoh, lihat proyek Dynamic Contact Center di GitHub.