通話の問い合わせ詳細ページの例リアルタイムチャット分析のためのコンタクトの詳細ページの例チャット後分析のためのコンタクトの詳細ページの例

会話分析を使用して会話を分析する

Amazon Connect Contact Lens では、音声やチャットの文字起こし、自然言語処理、インテリジェントな検索機能を使用して、顧客とエージェントの間の会話を分析できます。Amazon Connect Contact Lens によって、感情分析と問題の検出を実行し、自動的に問い合わせを分類できます。

音声分析サポート

リアルタイム通話分析: 通話中に顧客の問題をより積極的に発見し、解決するために使用します。例えば、エージェントが複雑な問題を解決できないために顧客が不満に感じていることを分析して、アラートを送信できます。これにより、より迅速に支援できるようになります。
通話後分析: 顧客との会話の傾向と、エージェントのコンプライアンスを把握するために使用します。これにより、通話終了後のエージェントに対するコーチングの必要性を特定することができます。

チャット分析サポート

リアルタイムチャット分析: リアルタイム通話分析と同様に、チャットの進行中にアラートを受け取り、顧客の問題をさらに積極的に検出して解決できます。例えば、チャットのコンタクトに対する顧客感情がマイナスになった場合、マネージャーはリアルタイムでメールアラートを受け取り、進行中のコンタクトに加わって、顧客の問題の解決を支援することができます。
チャット後分析: ボットとエージェントの両方と顧客との会話の傾向を把握するために使用します。エージェントの挨拶の時間、エージェントと顧客の応答時間など、チャットでの会話に特有の情報を提供します。応答時間と感情から、ボットとエージェントによるカスタマーエクスペリエンスを調査し、改善すべき点を特定するのに役立ちます。

処理された各チャットメッセージは、同じ方法で課金されます。すべてのメッセージにすべての機能が適用されているわけではありませんが (たとえば、要約はtext/plainメッセージにのみ適用される）、少なくとも 1 つの Contact Lens 機能が適用されている場合、メッセージは請求対象としてカウントされます。料金の詳細については、「Amazon Connect の料金」を参照してください。

トランスクリプトと音声記録から、名前、住所、クレジットカード情報などの機密データを秘匿化することで、顧客のプライバシーを保護することができます。

通話の問い合わせ詳細ページの例

次の画像は、音声通話の概要と対話分析を示しています。通話時間のメトリクスが含まれていることに注意してください。

顧客の感情傾向： このグラフは、問い合わせの進行に伴って顧客の感情がどのように変化するかを示しています。詳細については、「問い合わせ時の感情スコアの調査」を参照してください。
顧客感情： このグラフには、通話全体の顧客感情の分布が表示されます。これは、顧客が肯定的、中立、否定的な感情を持っていた会話ターンまたはチャットメッセージの合計数をカウントして計算されます。
通話時間： このグラフは、通話中の通話時間と非通話時間の分布を示しています。通話時間はさらにエージェントと顧客の通話時間に分割されます。

次の図では、音声通話の問い合わせ詳細ページの次のセクション (音声分析とトランスクリプト) を示しています。個人を特定できる情報 (PII) がトランスクリプトから秘匿化されていることに注意してください。