Amazon Connect 기능 개요 - Amazon Connect
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Amazon Connect 기능 개요

Amazon Connect는 처음부터 클라우드에 구축된 옴니채널 콜센터입니다. 모든 규모의 기업이 Amazon이 고객 관리를 오케스트레이션하는 데 사용하는 것과 동일한 세계적 수준의 고객 경험을 고객에게 연결할 수 있도록 지원합니다.

작은 정보

사례 연구를 활용하고 실습 랩을 포함하는 온라인 워크숍은 AWS Workshop Studio의 Amazon Connect 소개를 참조하세요.

고객: 옴니채널 고객 경험

Amazon Connect는 고객과 상호 작용하기 위한 다음 채널을 제공합니다.

  • 음성(전화)

  • 채팅/SMS

  • 웹 호출/비디오

  • 업무

  • 이메일

고객은 개인 기본 설정 및 대기 시간과 같은 요인에 따라 음성, 채팅, SMS, 웹 통화/비디오 및 이메일 채널에서 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다. 고객은 채널 간에 동일한 에이전트를 계속 사용할 수 있지만 다른 에이전트인 경우 상호 작용 기록이 보존되므로 반복할 필요가 없습니다. 옴니채널 콜센터는 해결 시간을 줄이면서 고객 경험을 개선합니다.

Amazon Connect 고객 경험은 채널 간에 원활하고 개인화되었으며 사전 예방적입니다.

고품질 음성

통화의 음질은 고객 경험과 에이전트 생산성에 영향을 미칩니다. 고객이 명확하게 들을 수 없는 경우 시간 낭비와 좌절감을 초래할 수 있습니다. Amazon Connect를 사용하면 Amazon Connect 소프트폰을 사용하여 PC와 같은 컴퓨팅 디바이스에서 인터넷을 통해 에이전트에 통화가 연결됩니다. Amazon Connect 소프트폰은 고품질 16kHz 오디오를 제공하며 패킷 손실에 강하여 고품질 통화 환경을 보장합니다.

대화형 IVR 및 챗봇

검증된 AI 기반 음성 인식 및 자연어 이해 기술(Alexa를 지원하는 것과 동일한 기술)을 사용하여 개인화되고 자연스러우며 대화적인 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 모든 채널에서 동일한 AI 기능을 사용할 수 있습니다.

Amazon Lex가 Amazon Connect 내에 기본적으로 통합되면 자연어 이해(NLU)가 가능한 챗봇을 추가하는 데 코딩이 필요하지 않습니다. 셀프 서비스 챗봇은 30개 이상의 언어로 된 고품질 신경망 TTS(텍스트 투 스피치), 25개 이상의 언어/로컬로 된 자동 음성 인식(ASR), 자연어 이해(NLU) 및 수동 음성 인증을 사용합니다. 또한 Amazon Connect IVR 및 챗봇은 생성형 AI 기능을 활용하여 강력하고 대화형 셀프 서비스 경험(예: LLM 지원 슬롯 해상도, 대화형 FAQ, 샘플 발화 생성, 자연어 설명을 사용한 봇 생성)의 구축 및 테스트를 크게 간소화합니다.

채팅, SMS 및 메시징

웹 채팅, 모바일 채팅, SMS, WhatsApp 또는 Facebook Messenger와 같은 서드파티 메시징 앱과 같은 텍스트 기반 통신 채널을 통해 고객을 도울 수 있습니다. Amazon Connect 채팅 및 메시징 기능을 사용하면 고객이 셀프 서비스를 제공할 수 있도록 AI 기반 챗봇과 단계별 가이드를 설정할 수 있습니다. 고객이 도움이 필요한 경우 에이전트는 셀프 서비스 상호 작용에서 이전 컨텍스트를 모두 가져와 원활한 전환을 보장합니다.

  • 채팅. Amazon Connect를 사용하면 고객의 채팅 경험을 쉽게 설정할 수 있습니다. Amazon Connect에서 호스팅하는 커뮤니케이션 위젯을 웹 사이트에 추가하면 됩니다. Amazon Connect 관리자 웹 사이트에서 커뮤니케이션 위젯을 구성합니다. 글꼴과 색상을 사용자 지정하고 내 웹사이트에서만 실행되도록 위젯을 보호할 수 있습니다. 구성을 마치면 웹 사이트에 추가할 수 있는 짧은 코드 스니펫이 생깁니다.

    Amazon Connect에서 위젯을 호스팅하므로 웹 사이트에 항상 최신 버전이 게시됩니다.

  • SMS. 고객이 모바일 디바이스에서 문자 메시지를 보낼 수 있도록 양방향 SMS 메시징 기능을 설정할 수 있으며 에이전트는 이미 통화 및 채팅에 사용하는 것과 동일한 도구를 사용하여 응답할 수 있습니다. Amazon Lex를 사용하면 고객 메시지의 의도를 감지하고 질문에 대한 응답을 자동화하여 에이전트의 소중한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

  • 서드파티 메시징 앱. 서드파티 메시징 앱과 통합하려면 실시간 채팅 메시지 스트림을 구독할 수 있는 Amazon Connect API를 사용합니다. 이러한 API를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

    • 새 채팅 연락이 생성되면 실시간으로 채팅 메시지를 스트리밍합니다.

    • 현재 Amazon Connect 채팅 기능을 확장하여 SMS 솔루션 및 서드파티 메시징 애플리케이션(예: Facebook Messenger)과의 통합 구축, 모바일 푸시 알림 사용 설정, 채팅 메시지 활동 모니터링 및 추적을 위한 분석 대시보드 생성 등의 사용 사례를 지원합니다.

    자세한 내용은 Amazon Connect에서 실시간 채팅 메시지 스트리밍 활성화 섹션을 참조하세요.

인앱, 웹 및 영상 통화

Amazon Connect 인앱, 웹 및 영상 통화 기능을 사용하면 고객이 웹 또는 모바일 애플리케이션을 떠나지 않고도 연락할 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하여 Amazon Connect에 맥락 정보를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 이미 앱에 로그인한 경우 에이전트와의 통화 또는 화상 대화를 요청할 때 자신을 식별하거나 인증할 필요가 없습니다. 이를 통해 고객 프로필과 같은 속성이나 기타 정보(예: 앱 내에서 이전에 수행한 작업)를 기반으로 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

아웃바운드 캠페인

대규모 ML 기반 아웃바운드 캠페인을 생성하여 예약 알림, 마케팅 프로모션, 배송 및 결제 알림을 처리하기 위해 매일 최대 수백만 명의 고객에게 연락할 수 있습니다. 고객을 라이브 서비스를 위해 에이전트에 연결하기 전에 재생할 연락처 목록, 채널, 메시지 및 사전 녹음된 오디오를 지정할 수 있습니다.

아웃바운드 캠페인에는 예측 다이얼러 및 기계 학습(ML) 기반 응답기 감지가 포함됩니다. 이러한 기능을 사용하면 응답되지 않은 통화로 에이전트 시간을 낭비하지 않고 에이전트 생산성을 최적화하고 실시간 파티 연결을 늘릴 수 있습니다.

음성 인증

Amazon Connect Voice ID는 실시간 발신자 인증 및 사기 위험 탐지 기능을 제공하여 콜센터에서의 음성 상호 작용을 더욱 빠르고 안전하게 만듭니다.

Amazon Connect Voice ID는 발신자의 고유한 음성 특성과 통신 사업자 네트워크 메타데이터를 분석하여 에이전트 및 셀프 서비스 대화형 음성 응답(IVR) 시스템에 발신자의 자격 증명에 대한 실시간 결정을 제공하여 더 빠르고 정확한 확인을 가능하게 합니다. 또한 Voice ID는 콜센터의 사용자 지정 감시 목록에 따라 사기 행위자를 실시간으로 검사하여 사기 공격으로 인한 잠재적 손실을 줄입니다.

태스크 관리

태스크 관리는 고객 후속 메시지, 교육 및 조사와 같은 다른 유형의 에이전트 작업을 추적하고 라우팅하는 프로세스를 간소화합니다. 태스크는 음성, 채팅 및 기타 채널에 사용된 것과 동일한 라우팅 및 에이전트 경험을 사용하여 에이전트에게 전달됩니다.

고객 문제를 빠르게 해결하려면 태스크를 사용하여 에이전트 후속 작업의 우선순위를 지정하고 추적하고 라우팅하고 자동화합니다. 에이전트는 동일한 사용자 인터페이스에서 호출 및 채팅을 수행하는 작업을 생성하고 완료할 수 있습니다. 또한 관리자는 워크플로를 사용하여 에이전트 상호 작용이 필요하지 않은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이로 인해 에이전트 생산성이 향상되어 고객 만족도가 향상됩니다.

이메일

Amazon Connect 이메일 기능을 사용하여 고객이 비즈니스 이메일 주소로 보낸 이메일을 수신하고 응답하거나 웹 사이트 또는 모바일 앱에서 웹 양식을 사용하여 제출할 수 있습니다. 에이전트 지원이 필요할 때 자동 응답을 구성하고, 이메일의 우선 순위를 지정하고, 사례를 생성 또는 업데이트하고, 가장 적합한 에이전트에게 이메일을 라우팅할 수 있습니다. Amazon Connect 이메일 기능은 아웃바운드 캠페인에서도 원활하게 작동합니다.

에이전트는 풍부한 텍스트 편집기에 액세스하여 이메일에 응답하고 개인화된 이메일 템플릿 및 서명을 생성할 수 있습니다. 또한 빠른 응답을 생성하여 자주 묻는 질문에 답변할 수 있습니다. 다음 이미지는 Amazon Connect 관리자 웹 사이트에서 기본 에이전트 서명 템플릿을 생성할 수 있는 예제를 보여줍니다. 에이전트가이 템플릿을 사용하면 자동으로 이름을 채우고 이메일에 로고를 추가합니다.

이메일 서명 템플릿입니다.

에이전트와 콜센터 관리자는 모두 전체 이메일 스레드를 쉽게 볼 수 있습니다. 이메일 스레딩을 사용하면 고객 문의와 관련된 발신 이메일과 수신 응답이 시간적 및 체계적인 방식으로 서로 연결됩니다. 에이전트는 에이전트 워크스페이스 및 CCP에서 이메일 스레드를 볼 수 있으며, 보안 강화를 위해 이메일에 회신할 때 고객이 이메일의 일부로 작성한 내용을 조작할 수 없습니다.

다음 이미지는 에이전트 워크스페이스의 CCP 내에서 에이전트가 처리하는 이메일 연락의 예를 보여줍니다. 이 예제에서는 이메일 연락처를 사례에 연결했으며 풍부한 텍스트 편집기와 빠른 응답을 사용하여 응답하고 있습니다.

CCP의 이메일 스레드입니다.

시작하려면 음성, 채팅 및 작업 채널과 함께 인스턴스에 이메일 채널을 설정합니다. Amazon Connect 이메일은 이메일의 전송, 수신 및 모니터링(예: 스팸 및 바이러스 탐지)을 위해 Amazon Simple Email Service(SES)와 통합됩니다. Amazon Connect는 이메일 주소를 생성하는 데 사용할 수 있는 이메일 도메인을 제공하거나 Amazon SES를 사용하여 최대 5개의 사용자 지정 도메인을 쉽게 연결할 수 있습니다. 인스턴스와 연결된 도메인이 있으면 이메일을 보내고 받는 데 사용할 수 있는 이메일 주소를 최대 100개까지 생성할 수 있습니다(예: support@example.com, sales@example.com, reservations@example.com).

고객 센터 관리자는 고객 응대 검색 및 세부 정보 페이지에서 이메일 스레드를 보고 이메일 주소, 제목, 대기열 또는 기타 필터를 기반으로 이메일 고객 응대를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 에이전트와 고객이 말하는 내용을 더 잘 이해하고 에이전트 성능을 평가할 수 있습니다.

고객 센터 관리자는 이메일 채널의 성능을 알아보기 위해 분석 대시보드에 액세스하여 평균 에이전트 처리 시간, 대기열 시간, 응답된 고객 응대 등과 같은 실시간 및 기록 지표를 볼 수 있습니다.

에이전트: 권한 부여 및 생산성

Amazon Connect를 사용하면 에이전트에게 정보 및 자동 추천에 대한 빠른 액세스를 제공하여 에이전트의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 에이전트가 빠르고 효율적인 후속 조치를 위해 관련 세부 정보를 캡처하도록 할 수 있습니다. 무엇보다도 하나의 애플리케이션에서 원활하게 작동할 수 있습니다. 이로 인해 신규 에이전트의 훈련 시간이 단축되고, 오류가 줄어들고, 해결 시간이 단축되고, 고객 만족도가 향상됩니다.

에이전트 Workspace

기본적으로 에이전트 워크스페이스는 모든 에이전트용 기능을 한 페이지에 통합합니다. 이는 에이전트에게 더 빠르게 온보딩하는 데 필요한 모든 도구와 단계별 안내를 제공하고, 문제를 효율적으로 해결하고, 고객 경험을 개선하는 직관적인 단일 애플리케이션입니다.

에이전트는 하나의 애플리케이션에서 자세한 고객 정보를 보고, 작업을 수행하고, 작업 일정을 보고, 생성형 AI 기반 에이전트 지원을 받고, 여러 상호 작용이 필요한 고객 문제를 추적하고 관리할 수 있습니다.

또한 다른 애플리케이션을 에이전트 워크스페이스에 직접 쉽게 통합하여 에이전트 효율성을 더욱 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Connect 에이전트 워크스페이스에 서드파티 애플리케이션(서드파티 앱) 통합 섹션을 참조하세요.

다음 이미지는 페이지의 기능을 나타내는 콜아웃이 있는 에이전트 워크스페이스를 보여줍니다.

페이지의 기능을 가리키는 콜아웃이 있는 에이전트 워크스페이스입니다.

단계별 가이드

고객 응대 중 특정 시점에 에이전트에게 수행할 작업을 제안하는 단계별 가이드를 생성하여 에이전트 워크스페이스를 사용자 지정할 수 있습니다. 코드 없는 편집기를 사용하면 에이전트가 최적의 단계를 안내하여 처음에 고객 문제를 정확하게 해결할 수 있는 맞춤형 가이드를 만들 수 있습니다.

가이드는 다양한 유형의 고객 상호 작용에 사용할 수 있습니다. 통화 대기열, 고객 정보 또는 고객 셀프 서비스 응답과 같은 컨텍스트를 기반으로 에이전트 워크스페이스의 에이전트에게 표시됩니다. 예를 들어 다음 이미지에는 에이전트 워크스페이스에 대한 6개의 단계별 가이드가 있습니다.

에이전트 Workspace.

다음 이미지에서는 거래 기록 검토 가이드가 열리고 에이전트가 거래 세부 정보 보기 또는 다른 계정 선택을 선택할 수 있도록 첫 번째 단계가 표시됩니다.

에이전트 워크스페이스 단계별 가이드입니다.

에이전트 워크스페이스의 다음 이미지에서 에이전트는 Nikki와 채팅 중입니다. 채팅 창 하단에서 에이전트는 채팅에 입력할 수 있는 빠른 응답을 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 문제를 조사하는 동안 brb를 입력하여 채팅에서 문제를 조사할 수 있도록 몇 분 정도 기다려 주세요로 응답할 수 있습니다.

연락처와 채팅하는 에이전트 워크스페이스입니다.

생성형 AI 기반 에이전트 지원

Amazon Q in Connect를 사용하여 통화 및 채팅 중에 고객 의도를 자동으로 감지할 수 있습니다. Amazon Q in Connect는 관련 회사 콘텐츠와 함께 고객과의 실시간 대화를 사용하여 에이전트가 고객을 더 잘 지원하기 위해 해야 할 말이나 조치를 자동으로 추천합니다. 이렇게 하면 에이전트 생산성과 고객 만족도가 모두 향상됩니다. 에이전트는 자연어를 사용하여 연결된 지식 소스를 검색하고 생성된 응답, 권장 조치 및 추가 정보로 연결되는 링크를 받을 수 있습니다.

다음 이미지는 에이전트가 통화 중일 때 에이전트 애플리케이션에 문서가 어떻게 표시되는지를 보여줍니다.

문서가 표시된 에이전트 애플리케이션.

생성형 AI 기반 고객 응대 후 요약

에이전트가 연락 후 작업(ACW)을 수행할 수 있도록 Amazon Connect는 음성 연락에 대한 생성형 AI 기반 고객 응대 후 요약을 CCP에 표시합니다. 이 요약은 구조화되고 간결하며 읽기 쉬운 형식으로 고객 대화의 필수 정보를 제공합니다. 다음은 음성 고객 응대 요약의 예를 보여 주는 이미지입니다.

음성 고객 응대에 대한 생성형 AI 기반 고객 응대 후 요약입니다.

통합 고객 보기

Amazon Connect Customer Profiles를 활성화한 후에는 이러한 통합을 사용하여 외부 애플리케이션의 정보를 Amazon Connect의 고객 응대 기록과 결합할 수 있습니다. 예를 들어, Salesforce, Zendesk, ServiceNow 또는 기타 고객 관계 관리(CRM) 제품(자체 내부 데이터 소스 포함)의 정보와 연락처를 결합하여 에이전트가 필요한 모든 정보를 한 곳에 포함하는 고객 프로필을 생성할 수 있습니다.

에이전트는 제품, 사례, 연락처 레코드를 포함한 고객 정보를 한눈에 볼 수 있어 고객의 신원을 신속하게 확인하고 통화 또는 채팅의 이유를 파악할 수 있습니다.

다음 이미지는 에이전트 워크스페이스의 고객 프로필 탭입니다. 에이전트가 현재 대화 중인 고객과 연결된 모든 최근 사례를 보여줍니다.

에이전트 워크스페이스의 고객 프로필 탭.

Customer Profiles를 사용하여 셀프 서비스 환경(예: IVR 또는 봇) 또는 다른 에이전트 애플리케이션에서 정보에 액세스하거나 Amazon Connect 와 별도의 독립 실행형 서비스로 사용할 수 있습니다.

사례 관리

에이전트는 Amazon Connect Cases를 사용하여 여러 상호 작용이 필요한 고객 문제를 효율적으로 관리하고, 후속 작업을 추적하고, 비즈니스 전반의 주제 전문가에 액세스합니다. 에이전트는 열린 날짜/시간, 문제 요약, 고객 정보, 상태 및 추적하려는 사용자 지정 값과 같은 관련 사례 세부 정보를 사용하여 단일 통합 보기로 고객 문제를 문서화할 수 있습니다. 자동으로 생성되도록 새 사례를 구성하거나 에이전트가 수동으로 사례를 생성하도록 할 수 있습니다.

다음은 에이전트 Workspace를 보여 주는 이미지입니다. 에이전트가 전화로 연락처와 대화하고 자동차 앞 유리 손상에 대해 닫힌 사례를 보고 있습니다. 사례는 고객 프로필과 연결됩니다.

에이전트 워크스페이스, 사례.

효율적인 연락처 라우팅

에이전트는 적절한 연락처가 자신에게 라우팅될 때 성공을 위해 설정됩니다. 라우팅 프로필을 사용하여 고객을 적절한 스킬을 갖춘 에이전트로 효율적으로 라우팅할 수 있습니다. 에이전트 스킬, 대기열 우선순위, 연락처 속성 및 실시간 지표를 기반으로 연락 우선순위 및 에이전트로의 라우팅을 구성할 수 있습니다.

감독자: 분석, 인사이트 및 최적화

운영 및 결과를 최적화하는 데 필요한 실행 가능한 인사이트와 기능을 관리자에게 제공합니다.

실시간 및 기록 보고서 및 대시보드

콜센터를 가장 세분화된 수준에서 이해하는 것이 성능을 개선하고 비용을 낮추는 데 중요합니다. Amazon Connect는 사용자 지정 가능한 실시간 및 기록 지표가 포함된 시각적 대시보드를 포함한 강력한 분석 도구를 제공합니다.

사용을 시작할 수 있는 몇 가지 미리 만들어진 대시보드입니다.

다음 이미지는 Contact Lens 대화 분석 대시보드 의 예를 보여줍니다. 이 대시보드는 고객이 연락하는 이유, 시간 경과에 따른 고객 응대 동인 추세, 각 통화 동인의 성능을 이해하는 데 도움이 됩니다.

대화 분석 대시보드입니다.

Amazon Connect Analytics 데이터 레이크를 중앙 위치로 사용하여 Amazon Connect에서 다양한 유형의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 데이터에는 연락처 레코드, 대화 분석, Contact Lens 성능 평가 등이 포함됩니다. 분석 데이터 레이크를 사용하여 사용자 지정 보고서를 생성하거나, SQL 쿼리를 실행하거나, 원하는 BI 도구를 활용하여 고객 경험 및 운영 효율성 개선에 가장 중요한 정보를 분석할 수 있습니다.

예를 들어 관리자는 QuickSight를 사용하여 주문 손실에 대한 고객 만족도가 가장 높은 에이전트를 시각화한 다음 라우팅 프로필을 조정하여 대기열에 이상적인 에이전트를 배치하여 원하는 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.

다음과 같은 기본 제공 보고서를 검토하고 실시간 및 기록 지표를 추가하도록 사용자 지정할 수 있습니다.

다음 이미지는 대기열에 대한 실시간 지표 페이지의 섹션 예제를 보여줍니다.

대기열에 대한 실시간 지표 페이지입니다.

다음 이미지는 대기열 4에 대한 실시간 활동을 자세히 보여줍니다.

실시간 지표 보고서의 대기열에 대한 세부 정보입니다.

실시간 대화 분석

실시간 음성 및 채팅 분석을 사용하면 통화 또는 채팅이 진행되는 동안 감정, 대화 특성, 새로운 연락 테마 및 에이전트 규정 준수 위험을 이해하여 추세를 파악하고 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트가 복잡한 문제를 해결하지 못해 고객이 좌절하고 있을 때 이를 분석하여 알려줄 수 있습니다. 이를 통해 보다 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다.

다음 이미지는 연락처 세부 정보 페이지의 고객 응대 후 대화형 분석을 보여줍니다. 여기에는 연락에 대한 필수 정보, 연락이 진행됨에 따라 고객 감정이 어떻게 변하는지, 에이전트와 고객 간의 대화 시간 분포를 빠르게 이해하는 데 도움이 되는 생성형 AI 기반 연락 요약이 포함되어 있습니다.

실시간 채팅에 대한 대화 분석이 포함된 연락처 세부 정보 페이지.

2년 전의 연락처까지 검색할 수 있습니다. 광범위한 필터 목록에서 선택하여 필요한 연락처를 빠르게 찾을 수 있습니다. 예를 들어 다음 이미지와 같이 MVP와 같은 비즈니스별 사용자 지정 속성으로 검색하고 진행 중인 고객 응대를 검색할 수 있습니다.

고객 응대 검색 페이지의 진행 중인 필터입니다.

관리자는 진행 중인 고객 응대의 연락처 세부 정보 페이지와 실시간 대화 내용을 볼 수 있습니다. 진행 중인 고객 응대를 이관, 일정 변경 또는 종료합니다.

품질 및 성능 관리

에이전트 성능을 평가하려면 애플리케이션을 전환하지 않고도 연락처 세부 정보, 오디오 및 화면 녹음, 오디오 및 채팅 대화 기록, 대화 요약과 함께 대화를 검토할 수 있습니다. 에이전트 성과 기준(예: 스크립트 준수, 민감한 데이터 수집, 고객 인사말)을 정의 및 평가하고 평가 양식을 자동으로 미리 채울 수 있습니다. 작업을 사용하여 완료된 평가를 기반으로 후속 코칭 및 교육을 자동으로 대기열에 넣을 수 있습니다.

관리자는 에이전트 평가 양식의 질문에 대한 답변에 대한 생성형 AI 기반 권장 사항을 사용하여 더 빠르고 정확하게 평가를 수행할 수 있습니다. 예를 들어 다음 이미지는 연락처 세부 정보 페이지의 녹음 및 트랜스크립트 섹션을 보여줍니다. 페이지 오른쪽에는 생성형 AI 기반 평가 권장 사항이 포함된 평가가 있습니다.

에이전트 평가에 표시되는 생성형 AI 기반 권장 사항입니다.

매우 많은 수의 에이전트 대화 또는 모든 대화를 평가하기 위해 콜센터에서 자동 평가를 사용할 수 있습니다.

화면 녹화를 검토하여 에이전트가 고객 문의를 처리하는 동안 작업을 검토할 수 있습니다. 이를 통해 품질 표준, 규정 준수 요건 및 모범 사례를 준수하는지 확인할 수 있습니다. 또한 코칭 기회와 병목 현상을 파악하여 워크플로를 간소화할 수 있도록 도와줍니다.

관리자는 다음 이미지와 같이 연락처 세부 정보 페이지의 레코딩 섹션을 사용하여 화면 레코딩을 봅니다.

연락처 세부 정보 페이지의 녹음 및 트랜스크립트 섹션에는 비디오 디스플레이에 고객이 고객 응대의 해당 부분에서 데스크톱에서 보고 있는 내용이 표시됩니다.

실시간 음성 및 채팅 대화를 모니터링하여 듣거나, 에이전트를 지도하거나, 실시간 음성 대화에 참여할 수 있습니다. 이는 교육 중인 에이전트에게 특히 유용합니다.

관리자는 실시간 지표 페이지를 사용하여 모니터링하려는 연락처를 선택합니다. 예를 들어 다음 이미지에서 관리자는 눈 아이콘을 선택하여 특정 음성 대화 모니터링을 시작할 수 있습니다.

실시간 지표 페이지, 음성 채널 옆에 있는 눈 모양 아이콘.

눈 아이콘을 선택하면 다음 이미지와 같이 관리자가 에이전트 워크스페이스의 CCP 섹션으로 이동합니다. 통화를 모니터링하고 모니터링과 개입 상태 사이를 전환할 수 있습니다. 다음 이미지는 모니터링 상태를 보여줍니다.

CCP, 모니터, 개입이 전환됨.

예측, 용량 계획 및 일정

예측, 용량 계획 및 예약은 인력 관리 팀이 적절한 수의 에이전트가 적시에 예약되었는지 예측, 할당 및 확인하는 데 도움이 되는 기계 학습(ML) 기반 기능입니다. 매우 정확한 예측은 인력 과다를 최소화하면서 운영 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 고객 응대량 및 도착률을 예측하고, 예측을 예상 직원 배치 요구로 변환하고, 일일 교대 근무를 적절한 수의 에이전트에게 할당할 수 있습니다.

  • 예측: 예측은 모든 일정 및 용량 계획 활동의 출발점입니다. 일정 또는 용량 계획을 생성하려면 먼저 해당 예측을 생성해야 합니다. 예측은 기록 지표를 사용하여 미래의 문의량과 평균 처리 시간을 예측하려고 합니다.

    다음 이미지는 그래프로 표시된 예측 데이터를 보여줍니다.

    그래프로 표시된 예측.

  • 용량 계획: 용량 계획을 세우면 최대 18개월까지 콜센터의 장기적인 정규직(FTE) 요구 사항을 예상할 수 있습니다. 용량 계획은 특정 기간 동안 서비스 수준 목표를 달성하는 데 필요한 FTE 에이전트 수를 지정합니다.

    다음 이미지는 계획 출력을 보여줍니다. 주간 또는 월간 계산이 표시됩니다. 주간 보기에서 월간 보기로 전환하려면 드롭다운에서 월간을 선택합니다.

    용량 계획의 계획 출력 섹션, 기간 드롭다운 메뉴.

  • 일정 예약: 콜센터 일정 담당자 또는 관리자는 유연하고 비즈니스 및 규정 준수 요구 사항을 충족하며 일상적인 워크로드에 맞도록 에이전트 일정을 만들어야 합니다. Amazon Connect를 사용하면 채널별 서비스 수준 또는 응답 평균 속도 목표에 최적화된 효율적인 일정을 만들 수 있습니다. 다음을 기반으로 에이전트 일정을 생성하고 관리할 수 있습니다.

    • 게시된 단기 예측

    • 교대 근무 프로필(주간 교대 근무를 위한 템플릿)

    • 인력 배치 그룹(특정 예측 그룹에서 특정 유형의 연락을 처리할 수 있는 에이전트)

    • 인사 및 비즈니스 규칙

    다음 이미지는 Amazon Connect 관리자 웹 사이트의 감독자 팀에 대한 샘플 일정을 보여줍니다.

    감독자 팀의 샘플 일정.

    다음 이미지는 에이전트 워크스페이스의 샘플 일정을 보여줍니다.

    에이전트 Workspace의 샘플 일정.

관리자: 구성 및 유연성

Amazon Connect는 몇 달이 아닌 몇 분 만에 변경할 수 있는 간단한 셀프 서비스 UI를 제공합니다.

비기술 비즈니스 리더부터 숙련된 콜센터 관리자에 이르기까지 누구나 직관적인 그래픽 UI를 사용하여 고객을 대신하여 즉시 혁신을 시작할 수 있습니다. 음성, 채팅, SMS, 웹 및 화상 통화, 메시징, 이메일, 작업 등 모든 채널은 단일 옴니채널 솔루션을 사용하여 구성, 관리, 개인화, 자동화, 기록 및 분석되므로 채널 간에 동일한 비즈니스 로직 및 라우팅 규칙을 사용할 수 있으므로 환경을 쉽게 혁신하고 미세 조정할 수 있습니다.

텔레포니 관리

Amazon Connect는 텔레포니를 관리하는 데 드는 부담을 덜어줍니다. AWS는 전 세계의 텔레포니 공급자 네트워크를 관리하므로 여러 공급업체를 관리하고, 복잡한 다년 계약을 협상하거나, 통화량이 가장 많을 필요가 없습니다.

텔레포니 서비스를 사용하면 전 세계 110개 이상의 국가에서 직접 내부 다이얼(DID) 및 수신자 부담 전화번호를 청구한 다음 사용할 수 있습니다. 또한 200개 이상의 아웃바운드 통화 대상을 사용할 수 있습니다. 대상 목록은 Amazon Connect 요금 페이지를 참조하세요.

Amazon Connect에서 제공하는 텔레포니 기능 목록은 Amazon Connect 전화 통신 국가 범위 안내서를 참조하세요.

서비스형 텔레포니 모델은 즉시 확장 및 축소할 수 있으며 텔레포니 전문가가 선제적이고 지속적으로 모니터링합니다.

드래그 앤 드롭 워크플로 디자이너

Amazon Connect 흐름은 채널 전반에서 엔드 투 엔드 고객 및 에이전트 경험을 생성, 개인화 및 자동화하는 데 사용할 수 있는 단일 드래그 앤 드롭 워크플로 디자이너를 제공합니다. 흐름을 통해 대화형 음성 응답(IVR) 또는 챗봇 경험을 설계하여 고객이 셀프 서비스를 제공하고, 에이전트가 문제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 단계별 가이드를 구축하고, 에이전트의 태스크가 자동화되는 방법을 생성하고 관리할 수 있습니다.

또한 Flows는와 기본적으로 통합되어 AWS Lambda있으므로 다른 AWS 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon Redshift 또는 Amazon Aurora) 또는 타사 시스템(예: CRM 또는 분석 솔루션)에서 프로세스를 자동화하는 훨씬 더 많은 사용자 지정 환경을 구축할 수 있습니다.

보안

의 클라우드 보안 AWS 이 최우선 순위입니다. AWS 고객은 보안에 가장 민감한 조직의 요구 사항을 충족하도록 구축된 데이터 센터 및 네트워크 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다.

보안 및 데이터 보호에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Connect의 보안 섹션을 참조하세요.

확장성

비즈니스 주기 또는 계획되지 않은 이벤트에 대응하여 수십, 수만 명의 에이전트를 임의로 가져오고 에이전트를 쉽게 순환시킬 수 있습니다. Amazon Connect는 수요에 따라 원활한 확장성을 제공하며 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.

라우팅 프로필, 흐름 및 실시간 지표를 사용하면 현재 볼륨을 기반으로 비즈니스 운영을 확장할 수 있습니다. 고객 응대 경험과 비즈니스 워크플로를 설정하면 Amazon Connect는 추가 애플리케이션 또는 하드웨어 관리 없이 수요가 많을 때 확장됩니다. 고객 응대는 바쁜 기간 동안 일관된 서비스 결과를 경험합니다. 관리자는 사용 가능한 애플리케이션 또는 하드웨어 용량을 모니터링하는 대신 에이전트 성능 및 고객 응대 피드백에 집중할 수 있습니다.

복원력

Amazon Connect는 모든 고객에게 AWS 리전 내에서 활성-활성 복원력을 제공합니다. 이러한 복원력은 모든 채널과 애플리케이션에 고가용성을 보장합니다.

조직에 더 높은 수준의 복원력이 필요한 경우 Amazon Connect Global Resiliency를 사용하여 여러 AWS 리전에서 복원력을 제공할 수 있습니다.