通話後分析 - Amazon Transcribe
通話後の洞察

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通話後分析

Call Analytics ではコール後の分析が可能で、カスタマーサービスの傾向を監視するのに役立ちます。

通話後の文字起こしでは、次のような分析結果が得られます。

通話後の洞察

このセクションでは、コール後の分析のトランスクリプションで得られるインサイトについて詳しく説明します。

コール特性

コールの特徴機能は、以下の基準をトリアージして、エージェントとカスタマーのインタラクションをトリアージします。

  • 中断: 一方の参加者が他方の参加者を文の途中で切断するかどうか、またそのタイミングを測定します。頻繁な割り込みは無礼または怒りと関連している可能性があり、一方または両方の参加者の否定的なセンチメントと関連していることもあります。

  • ラウドネス: 各参加者が話す音量を測定します。このメトリックは、コールコールコールコールやエージェントが大声で話したり、怒鳴っているかどうかを調べることができます。このメトリクスは、0 から 100 の範囲で正規化された値 (特定のセグメントにおける音声の1秒あたりの音声レベル) として表され、値が大きいほど音声が大きいことを示します。

  • 秘匿化済み音声ファイル: 音声が含まれていない時間を測定します。このメトリクスを使用して、エージェントが顧客を過度に長い時間保留しているなど、長い無音時間があるかどうかを確認します。

  • 通話スピード: 両方の参加者が話す速度を測定します。1 人の参加者が話すのが速すぎると理解度に影響が出ることがあります。このメトリクスは 1 分あたりの単語数で測定されます。

  • 通話時間: コール中に各参加者が話した時間（ミリ秒単位）を測定します。このメトリクスを使って、1 人の参加者が通話を独占しているかどうか、または会話のバランスがとれているかどうかを識別します。

こちらは出力例。

呼び出しの要約

面談の要約は、各参加者の問題、アクションアイテム、結果など、エージェントと顧客との通話における重要な要素を簡潔にまとめたものです。

コールサマライズを使用すると、次のことが可能になります。

  • 通話中や通話後に手動でメモを取る必要性を減らします。

  • エージェントの効率を高め、顧客への対応を迅速に行えるようにします。

  • 通話の概要はトランスクリプト全体よりも理解がはるかに速いため、スーパーバイザーによるレビューを効率化します。

通話の要約はすべての業界と業種で機能し、コンテキストベースです。

注記

通話の要約は、以下の英語の方言でサポートされています。オーストラリア (en-AU、英国 ()en-GB)、インド (en-IN)、アイルランド語 ()en-IE)、ニュージーランド (en-NZ)、スコットランド (en-AB), 南アフリカ (en-ZA)、米国 (en-US、、ウェールズ ()en-WL)。

通話の秘匿名化済み音声の秘 out-of-the-box そのため、モデルトレーニングやカスタムカテゴリなどのカスタマイズはサポートされていません。

こちらは出力例。

カスタム分類

通話の分類を使用して、通話内のキーワード、フレーズ、センチメント、またはアクションにフラグを付けます。コールの分類は、中断の多いネガティブなセンチメントコールなどのエスカレーションをトリアージしたり、コールを企業の部署などの特別なカテゴリに整理するのに役立ちます。

カテゴリに追加できる基準には以下が含まれます。

  • [非通話時間]: カスタマーとエージェントのどちらも通話していない時間。

  • 中断: 顧客または代理人が他の人の邪魔をしているとき。

  • 顧客またはエージェントの感情: 特定の期間における顧客またはエージェントの気持ち。会話の少なくとも 50% が好転した場合（ back-and-forth 指定した期間内の 2 人の話者間の会話が、指定したセンチメントと一致した場合、Amazon Transcribeそのセンチメントは一致するとみなす。

  • キーワードまたはフレーズ: 完全一致のフレーズに基づいて文字起こしの一部と照合します。たとえば、「マネージャーと話したい」というフレーズにフィルターを設定すると、Amazon Transcribeそのためのフィルター正確なフレーズ。

また、前の基準（通話時間、中断なし、感情の欠如、特定のフレーズの欠如）とは逆の条件にフラグを立てることもできます。

こちらは出力例。

カテゴリの詳細、または新しいカテゴリの作成方法については、を参照してください。通話後の文字起こしのカテゴリ作成。

機密データリダクション

機密データの編集では、テキストトランスクリプトおよびオーディオファイル内の個人を特定できる情報 (PII) が置き換えられます。編集されたトランスクリプトは、元のテキストを [PII] に置き換え、音声ファイルを編集すると、話された個人情報が無音に置き換えられます。このパラメータは、顧客情報を保護するのに役立ちます。

注記

通話後のPII編集は米国英語でサポートされています（en-US)。

この機能を使用して編集されたPIIのリストを表示したり、編集について詳しくは、Amazon Transcribe、見て個人を特定できる情報の編集または特定。

こちらは出力例。

センチメント分析

センチメント分析では、コール全体を通してカスタマーとエージェントがどのように感じているかを推定します。この指標は両方とも定量的な値として表されます（範囲は5に-5) と定性値 (positive,neutral、mixed、またはnegative)。定量値は四半期およびコールごとに提供され、定性値はターンごとに提供されます

このメトリクスは、コールが終了するまでに、エージェントが怒っているカスタマーを喜ばすことができるかどうかを識別するのに役立ちます。

センチメント分析はうまくいきます out-of-the-box そのため、モデルトレーニングやカスタムカテゴリなどのカスタマイズはサポートされていません。

こちらは出力例。