운영 우수성 - Amazon Connect

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운영 우수성

운영 우수성에는 비즈니스 가치를 제공하고 지원 프로세스 및 절차를 지속적으로 개선하기 위해 시스템을 실행 및 모니터링하는 능력이 포함됩니다. 이 섹션은 Amazon Connect 워크로드의 우수한 운영과 관련된 설계 원칙, 모범 사례 및 질문으로 구성되어 있습니다.

준비

Amazon Connect 워크로드에 대비하려면 다음 영역을 고려하세요.

AWS 계정

AWS Organizations를 사용하면 개발, 스테이징 및 품질 보증 환경의 각 수준에 대해 여러 개의 AWS 계정을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 AWS에서 워크로드를 성장시키고 확장할 때 환경을 중앙에서 관리할 수 있습니다. 성장 중인 스타트업이든 대기업이든, Organizations를 사용하면 과금을 중앙에서 관리하고, 액세스, 규정 준수 및 보안을 제어하고, AWS 계정 전반에서 리소스를 공유할 수 있습니다. 이는 클라우드 채택 프레임워크와 함께 AWS 서비스를 사용하기 위한 출발점입니다.

리전 선택

Amazon Connect 리전 선택은 데이터 거버넌스 요구 사항, 사용 사례, 각 리전에서 사용 가능한 서비스, 리전별 텔레포니 비용, 에이전트, 고객 응대 및 외부 전송 엔드포인트 위치와 관련된 대기 시간에 따라 달라집니다.

텔레포니

  • 전화번호 포팅 보류 중인 실행 날짜보다 가능한 한 미리 포팅 요청을 열어야 합니다.

    중요한 워크로드를 위해 전화번호를 포팅할 때는 모든 요구 사항과 사용 사례 정보를 요청/포트 번호에 포함시켜 출시일 몇 달 전에 요청하세요. 여기에는 실시간 전환 지원 요청, 전환 전, 전환 중, 전환 후 커뮤니케이션, 모니터링 및 사용 사례와 관련된 기타 모든 사항이 포함됩니다.

    번호 포팅에 대한 자세한 내용은 현재 전화번호를 현재 전화번호를 Amazon Connect로 포팅을 참조하세요.

  • 이동 통신사 다양성 미국에서는 추가 비용 없이 여러 공급업체에 걸쳐 수신자 부담 트래픽을 활성/활성 방식으로 라우팅할 수 있는 미국 수신자 부담 전화 번호에 대해 Amazon Connect 텔레포니 서비스를 사용해야 합니다. 인바운드 트래픽을 Amazon Connect 전화번호로 전달하는 경우, 여러 텔레포니 공급업체에 걸쳐 중복 DID 또는 무료 전화번호를 요청해야 합니다. 미국 이외의 지역에서 여러 개의 DID 또는 무료 전화번호를 청구하거나 포팅하는 경우, 복원력을 높이기 위해 다양한 텔레포니 서비스 제공업체에 해당 전화번호를 요청하거나 포팅하도록 요청해야 합니다.

  • 국제 수신자 부담 및 통화량이 많은 DID 기존 수신자 부담 국가 서비스를 사용하여 인바운드 트래픽을 DID로 리디렉션하는 경우에는 여러 텔레포니 공급업체에 DID 전화 번호를 요청해야 합니다. 이 구성에 대한 일반적인 권장 사항은 DID당 100개 세션이며, AWS Solutions Architect가 용량 계산 및 설정에 도움을 줄 수 있습니다.

  • 테스트 가급적이면 에이전트 및 고객과 동일하거나 유사한 환경을 사용하여 모든 사용 사례 시나리오를 철저하게 테스트합니다. 여러 인바운드 및 아웃바운드 시나리오를 통해 경험의 품질, 발신자 ID 번호 기능 및 지연 시간을 측정하여 사용 사례에 허용되는 범위 내에 있는지 확인해야 합니다. 대상 에이전트 및 고객 환경과의 편차를 측정하고 설명해야 합니다. 사용 사례 테스트 지침 및 기준을 포함한 자세한 내용은 Contact Control Panel(CCP) 사용 시 문제 해결을 참조하세요.

에이전트 워크스테이션

에이전트 및 고객 응대에 대한 최고 품질의 서비스를 보장하기 위해 충족해야 하는 특정 네트워크 및 하드웨어 요구 사항이 Amazon Connect Call Control Panel(CCP)에 있습니다.

  • CCP 사용을 위해 네트워크를 설정하고 에이전트 하드웨어가 최소 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

  • 에이전트와 동일한 네트워크 세그먼트에서 Amazon 연결 확인 도구를 사용하여 네트워크 및 환경이 CCP 사용에 맞게 올바르게 구성되어 있는지 확인합니다.

  • 에이전트와 문의 고객이 지리적으로 멀리 떨어져 있어야 하는 사용 사례에 대한 PSTN 대기 시간을 계산합니다.

  • Contact Control Panel(CCP) 사용 시 문제 해결 섹션을 검토하여 에이전트와 관리자가 문제가 발생했을 때 따를 수 있는 런북과 플레이북을 작성하세요.

  • 에이전트 워크스테이션에 대한 모니터링을 설정하고 통화 품질 모니터링을 위한 파트너 솔루션을 고려하세요. 에이전트 워크스테이션 모니터링의 목표는 잠재적인 네트워크 및 리소스 경합의 원인을 파악하는 것이어야 합니다. 예를 들어 Amazon Connect에 대한 일반적인 에이전트의 소프트폰 네트워크 연결 경로를 생각해 보세요.

    에이전트 워크스테이션 모니터링.

    로컬 LAN/WAN, AWS 경로, 에이전트 워크스테이션 수준에서 모니터링을 설정하지 않으면 음성 품질 문제가 에이전트의 워크스테이션, 프라이빗 LAN/WAN, ISP, AWS 또는 고객 응대 자체에서 발생하는지 파악하기 어렵고 종종 불가능합니다. 로깅 및 알림 메커니즘을 사전에 설정하는 것은 근본 원인을 파악하고 음성 품질을 위해 환경을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

기존 디렉터리 구성

이미 AWS Directory Service 디렉터리를 사용하여 사용자를 관리하고 있는 경우 동일한 디렉터리를 사용하여 에서 사용자 계정을 관리할 수 있습니다. 이는 Amazon Connect 인스턴스를 만들 때 결정하고 구성해야 합니다. 인스턴스를 생성한 후에는 선택한 자격 증명 옵션을 변경할 수 없습니다. 예를 들어 인스턴스에 대해 Single Sign On(SSO)을 사용하도록 선택한 디렉터리를 변경하기로 결정한 경우, 인스턴스를 삭제하고 새 인스턴스를 만들 수 있습니다. 인스턴스를 삭제하면 해당 인스턴스에 대한 모든 구성 설정과 지표 데이터가 손실됩니다.

서비스 할당량

워크로드와 관련된 각 서비스의 기본 서비스 할당량과 Amazon Connect의 기본 서비스 할당량을 검토하고 해당되는 경우 증가를 요청합니다. Amazon Connect에 대한 증가를 요청할 때는 변동에 대한 추가 패딩 없이 예상 값을 사용해야 합니다. 변동은 요청 시 자동으로 고려됩니다.

AWS Enterprise support

AWS의 비즈니스 및/또는 미션 크리티컬 워크로드에는 AWS Enterprise Support를 사용하는 것이 좋습니다. Amazon Connect 서비스 수준 계약의 자격을 얻으려면 Enterprise Support와 AWS Solutions Architect를 통한 잘 설계된 검토가 모두 필요합니다.

AWS Well-Architected 검토

Amazon Connect로 마이그레이션하거나 구현하기 전에 AWS Well-Architected Framework, 운영 우수성을 사용하여 모범 사례를 따르세요. 이 프레임워크는 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성, 비용 최적화의 다섯 가지 요소를 기반으로 아키텍처를 평가하고 시간이 지남에 따라 확장할 수 있는 설계를 구현할 수 있는 일관된 접근 방식을 제공합니다. 또한 AWS의 비즈니스 및 미션 크리티컬 워크로드에는 AWS Enterprise Support를 사용하는 것이 좋습니다. Amazon Connect 서비스 수준 계약의 자격을 얻으려면 Enterprise Support와 AWS Solutions Architect를 통한 잘 설계된 검토가 모두 필요합니다.

운영

Amazon Connect 워크로드를 운영하려면 다음 영역을 고려하세요.

로깅 및 모니터링

를 사용하여 인스턴스 모니터링 CloudWatchAWS CloudTrail을 사용하여 Amazon Connect API 호출 로깅를 참조합니다.

고객 응대 속성

Amazon Connect를 사용하면 흐름 내에서 고객 응대 속성을 동적으로 설정하고 참조하여 고객 응대를 위한 동적이고 개인화된 경험을 만들고, 강력한 셀프 서비스 애플리케이션, 데이터 기반 IVR, 다른 AWS 서비스와의 통합을 만들고, 전화번호 관리를 간소화하고, 사용자 지정 실시간 및 기록 보고 및 분석을 할 수 있습니다. 다음은 복잡성을 줄이고, 데이터 손실을 방지하며, 연락처의 일관된 경험 품질을 보장하기 위해 따를 수 있는 모범 사례 및 고려 사항입니다.

다음과 같은 고려 사항에 유의합니다.

  • 데이터 크기 - 잘림을 방지하기 위해 고객 응대 속성 설정 블록에서 설정할 수 있는 고객 응대 속성의 크기 제한은 사용되는 문자셋, 인코딩 및 언어에 따라 달라집니다. 일반적으로 이 크기는 고객 응대에 대한 짧은 스토리를 재생하기에 충분한 데이터이지만, 이 제한을 초과하면 32KB를 초과하여 설정된 모든 속성이 잘릴 수 있습니다.

  • 데이터 민감도 - 설정, 쿼리 및 참조되는 속성이 민감한지 또는 규제 지침에 해당하는지 확인하고 데이터가 사용 사례에 맞게 적절하게 처리되고 있는지 확인하세요.

  • 데이터 지속성 - 고객 응대 속성 설정 블록을 사용하여 설정된 모든 속성은 고객 응대의 고객 응대 레코드에 포함되며 Streams API를 사용하여 모든 사용자 지정 에이전트 데스크톱에 화면 팝업으로 표시될 수 있습니다. 흐름 내에서 속성을 참조하고 흐름에 대한 로깅을 활성화할 때마다 속성의 이름과 값이 CloudWatch Amazon에 기록됩니다.

모범 사례

  • 사용량 모니터링 - 새로운 기능을 구현하고, 새로운 사업부를 온보딩하고, 기존 흐름을 반복할 때 고객 응대 검색에서 현재 속성 사용량을 조회하고, 속성을 텍스트 편집기에 복사하고, 새 속성을 추가하고, 32KB 크기 제한을 초과하지 않는지 확인하세요. firstName 및 lastName과 같은 가변 길이 필드를 고려해야 하며, 필드에 최대 공간을 사용하더라도 여전히 32KB 제한 이하인지 확인해야 합니다.

  • 정리 - 데이터 지속성이 필요하지 않은 경우에는 동일한 이름과 빈 값을 가진 속성을 설정하여 데이터가 고객 응대 레코드에 저장되거나 Amazon Connect Streams API를 사용하여 에이전트에게 화면 팝으로 전달되지 않도록 하면서도 고객 응대 레코드에서 데이터가 사용되었을 바이트 수를 확보할 수 있습니다.

  • 민감한 데이터 - 고객 입력 저장 블록을 사용하여 고객 응대로부터 민감한 DTMF 입력을 수집하고 봉투 암호화를 사용하여 원시 데이터와 이를 암호화하는 데 사용되는 데이터 키를 모두 보호하세요. 지속성이 필요한 경우 민감한 데이터를 별도의 데이터베이스에 저장하고, 로깅 동작 설정 흐름 블록을 사용하여 민감한 정보가 참조될 때마다 로깅을 비활성화하고, 앞서 설명한 고객 응대 속성 설정 블록 정리 방법을 사용하여 민감한 데이터를 제거, 정리 또는 난독화합니다. 자세한 설명은 Amazon Connect의 규정 준수 검증 섹션을 참조하세요.

텔레포니

미국에서는 가능한 경우 수신자 부담 전화번호를 사용하여 여러 이동 통신사 간에 로드 밸런스를 조정하여 추가 경로 및 이동 통신사 중복성을 확보하세요. 이렇게 하면 단일 통신사에서 관리해야 하는 DID 전화번호와 비교할 때 문제 해결 시간을 단축하는 데도 도움이 됩니다. DID를 사용하는 상황에서는 가능하면 여러 통신사의 번호에 걸쳐 부하를 분산하여 안정성을 높이세요. 흐름의 모든 오류 경로를 적절하게 처리하고, Contact Control Panel(CCP) 사용 시 문제 해결에 나와 있는 모범 사례, 요구 사항 및 권장 사항을 구현해야 합니다.

기존 전화 서비스 제공업체의 전화번호를 Amazon Connect로 착신 전환하는 경우, 착신 전환 대상을 대체 DID/무료 번호로 변경하거나 착신 전환을 제거하는 프로세스가 운영 팀에 의해 정의되고 잘 이해되었는지 확인합니다. 프로덕션 준비 상태 평가, 전화번호 포팅 및 착신 전환 프로세스, 기존 전화 서비스 제공업체로부터 통화를 이전할 때 발생할 수 있는 오디오 문제 해결을 위한 런북과 플레이북이 있는지 확인합니다. 또한 운영 팀이 이러한 오디오 문제의 원인이 Amazon Connect인지 기존 전화 서비스 제공업체인지 판단하기 위해 따를 수 있는 반복 가능한 프로세스가 필요합니다.

Amazon Connect API

Amazon Connect 조절 할당량은 인스턴스가 아닌 계정별로 적용됩니다. mazon Connect API로 작업할 때는 다음과 같은 모범 사례를 고려해야 합니다.

캐싱/대기열 솔루션 구현

API 데이터 쿼리 오버헤드를 줄이고 조절을 피하려면 API 데이터에 관심이 있는 모든 엔드포인트에서 API를 호출하는 대신 Amazon DynamoDB와 같은 중개 데이터베이스를 사용하여 API 호출 결과를 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 다이어그램은 이 정보를 사용해야 하는 여러 소스에서 Amazon Connect 지표 API를 사용하는 경우를 나타냅니다.

캐싱 및 대기열 솔루션 구현.

각각 고유한 폴링 요구 사항이 있는 별도의 AWS Lambda Lambda 함수를 사용하는 대신, 단일 AWS Lambda Lambda 함수가 모든 흥미로운 데이터를 Amazon DynamoDB에 쓰도록 할 수 있습니다. 다음 다이어그램에서 볼 수 있듯이 각 엔드포인트가 데이터를 검색하기 위해 API로 직접 이동하는 대신 DynamoDB를 가리킵니다.

DynamoDB를 가리킴.

이 아키텍처를 사용하면 서비스 할당량 초과에 대한 걱정 없이 필요에 따라 폴링 간격을 변경하고 엔드포인트를 추가할 수 있으므로 데이터베이스 솔루션이 지원하는 동시 연결 수만큼 확장할 수 있습니다. Amazon Connect의 실시간 데이터 피드를 쿼리할 때도 이와 동일한 개념을 사용할 수 있습니다. 아웃바운드 API 호출과 같은 API 작업을 수행해야 하는 상황의 경우, 이와 동일한 개념을 Amazon Simple Queue Service와 함께 사용하여 SQS와 함께 AWS Lambda를 사용하여 API 요청을 대기열에 추가할 수 있습니다.

지수 백오프 및 재시도 전략

API 조절 한도를 초과하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 API 호출이 실패하여 반복적으로 재시도하거나 캐싱 또는 대기열 솔루션이 구현되지 않은 상태에서 여러 동시 엔드포인트에서 직접 호출할 때 발생할 수 있습니다. 서비스 할당량을 초과하여 다운스트림 프로세스에 영향을 미치지 않도록 하려면 캐싱 및 대기열과 함께 AWS Lambda 함수 내에서 지수 백오프 및 재시도 전략을 사용하는 것을 고려해야 합니다

변경 관리

워크로드를 Amazon Connect로 이전하는 두 가지 주요 동인은 유연성과 시장 출시 속도입니다. 민첩성을 저하시키지 않으면서 운영 효율성을 높이려면 다음 모범 사례를 따르세요.

  • 모듈식 흐름: Amazon Connect의 흐름은 최신 애플리케이션 구축과 유사하며, 특수 목적에 맞게 제작된 소규모 구성 요소를 사용하면 모놀리식 대안에 비해 유연성, 제어 및 관리가 용이합니다. Transfer to flow blocks를 사용하여 모듈식 흐름을 하나의 end-to-end 환경에 결합하여 흐름을 작게 만들고 재사용 가능하게 만들 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 변경 사항을 구현하는 동안 위험을 줄일 수 있고, 전체 경험을 회귀 테스트하는 대신 작은 단일 변경 사항을 테스트할 수 있으며, 테스트 중에 흐름의 문제를 더 쉽게 식별하고 해결할 수 있습니다.

  • 리포지토리: 변경 관리 프로세스의 일부로 고객 응대 흐름 가져오기/내보내기를 사용하여 모든 흐름의 모든 버전을 원하는 리포지토리에 백업합니다.

  • 비율별로 배포: 변경 관리 중에 발생하는 위험을 줄이고 고객 응대에 대한 새로운 경험을 실험하기 위해 비율별로 배포 블록을 사용하여 트래픽의 하위 집합을 새 흐름으로 라우팅하고 다른 트래픽은 원래 경험에 그대로 둘 수 있습니다.

  • 결과 측정: 데이터 기반의 의사 결정은 비즈니스에 의미 있는 변화를 성공적으로 이끌기 위한 핵심 요소입니다. 변경 사항을 측정할 수 있는 주요 지표를 확보하는 것은 절대적으로 필요합니다. 모든 변경 사항에 대해 성공을 측정할 방법을 계획해야 합니다. 예를 들어 고객 응대를 위한 셀프 서비스 기능을 구현하는 경우 몇 퍼센트의 고객들이 셀프 서비스를 이용할 것으로 예상하고 있는지, 또는 성공 여부를 판단하기 위해 어떤 다른 지표를 측정하고 있나요?

  • 롤백: 수행된 변경 사항과 관련하여 이전 상태로의 변경 사항을 되돌릴 수 있는 명확하고 잘 정의되어 있으며 잘 이해된 프로세스가 있는지 확인하세요. 예를 들어 새 흐름 버전을 게시하는 경우 변경 지침에 이전 흐름 버전으로 롤백하는 방법에 대한 설명서가 포함되어 있는지 확인하세요.

라우팅 프로필

Amazon Connect 내에서 우선 순위, 지연 및 오버플로 라우팅이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 에이전트 생산성을 극대화하고, 고객 응대 대기 시간을 줄이며, 고객 응대에 최상의 경험을 보장하는 데 매우 중요합니다.

Amazon Connect에서의 라우팅

Amazon Connect의 고객 응대 라우팅은 라우팅 프로필이라는 대기열 및 라우팅 구성 모음을 통해 이루어집니다. 대기열은 에이전트가 해당 대기열의 고객 응대에 서비스를 제공하기 위해 보유해야 하는 기술이나 숙련도에 해당합니다. 라우팅 프로필은 고객 응대의 필요에 따라 일치시킬 수 있는 일련의 기술을 확인할 수 있습니다.

흐름 내에서 추가 정보를 묻는 메시지를 표시할 수 있으며, 고객 응대에서 에이전트에게 연락해야 하는 경우에는 흐름을 구성을 사용하여 해당 고객 응대를 적절한 대기열에 배치할 수 있습니다. 다음 예에서는 저축, 예금 및 대출이 개별 대기열 또는 스킬이고 세 개의 라우팅 프로필이 고유한 스킬 집합 또는 스킬 그룹입니다.

대기열 그룹별 라우팅.

각 에이전트는 자신의 스킬셋에 따라 하나의 라우팅 프로필에만 배정되며, 비슷한 스킬셋을 가진 여러 에이전트가 동일한 라우팅 프로필을 공유할 수 있습니다.

스킬셋별 라우팅.

각 전화번호 또는 채팅 엔드포인트는 하나의 흐름에 연결됩니다. 흐름은 고객에게 정보를 묻는 메시지를 표시하는 등의 로직을 실행하여 연락처의 요구 사항을 파악한 다음 최종적으로 고객 응대를 적절한 대기열로 라우팅합니다. 다음 다이어그램은 라우팅 프로필, 대기열 및 흐름이 함께 작동하여 고객 응대에 서비스를 제공하는 방법을 보여줍니다.

라우팅 다이어그램.

다양한 대기열, 라우팅 프로필 및 라우팅 프로필에 대한 에이전트 배정을 결정하는 방법을 설명하려면 다음 표를 참조하세요.

대기열 그룹별 라우팅.

맨 위 줄에서 스킬 또는 대기열을 식별했습니다. 왼쪽 열에는 에이전트 목록이 있고, 가운데에는 각 에이전트가 지원하는 스킬을 확인했습니다. 에이전트 전체에 걸쳐 공통된 스킬 요구 사항 집합을 기준으로 매트릭스를 그룹화하여 정렬할 수 있습니다. 이렇게 하면 에이전트를 배정할 수 있는 녹색 상자(두 개의 대기열로 구성됨)에 표시된 라우팅 프로필을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 실습의 결과로 4개의 라우팅 프로필을 식별하고 그에 따라 13명의 에이전트를 배정했습니다.

이전 표에 따르면 저축 스킬이 필요한 연락처의 수신 전화는 다음 다이어그램에 표시된 대로 세 개의 라우팅 프로필 1, 2, 4에 있는 세 그룹의 에이전트가 응대할 수 있습니다.

대기열 그룹별 라우팅.

우선 순위 및 지연

다양한 라우팅 프로필에서 우선 순위와 지연을 조합하여 유연한 라우팅 전략을 만들 수 있습니다.

우선 순위 및 지연.

앞의 라우팅 프로필 예제에서는 대기열 집합과 각 대기열의 우선 순위 및 지연 시간을 보여 줍니다. 숫자가 작을수록 우선 순위가 높아집니다. 우선 순위가 높은 모든 호출이 처리되어야 우선 순위가 낮은 호출이 처리됩니다. 이는 가중치 계수에 따라 우선순위가 낮은 통화부터 처리하는 시스템과는 다른 점입니다.

각 라우팅 프로필 내의 각 대기열에 지연을 추가할 수도 있습니다. 대기열에 들어오는 모든 통화는 지정된 대기열에 지정된 지연 기간 동안 대기합니다. 에이전트를 이용할 수 있는 경우에도 지연 기간 동안 통화가 보류됩니다. 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하기 위해 예약되어 있지만 다른 작업이나 대기열에 배정된 여러 에이전트 그룹이 있는 경우에 이 기능을 사용할 수 있습니다. 지정된 시간 내에 전화를 받지 못하면 이러한 에이전트들은 지정된 대기열에서 전화를 받을 수 있는 자격을 얻게 됩니다. 예를 들어 다음 다이어그램을 고려합니다.

우선 순위 및 지연.

이 다이어그램은 30초의 SLA를 보여줍니다. 저축 대기열로 전화가 걸려옵니다. 저축 대기열은 대기열에 대한 프로필이 지연 0으로 구성되어 있기 때문에 즉시 "저축" 라우팅 프로필에서 에이전트를 찾습니다. 시니어 에이전트의 경우 지연 시간이 15초로 구성되어 있으므로 15초 동안은 저축 고객 응대를 받을 수 없습니다. 15초가 지나면 시니어 에이전트가 고객 응대를 사용할 수 있게 되고 Amazon Connect는 두 라우팅 프로필 모두에서 가장 오래 사용할 수 있는 고객 응대를 찾습니다.

서비스 경로

Amazon Connect에서 고객 경험을 디자인할 때는 서비스 경로를 확보하도록 계획하세요. Amazon Connect 흐름을 통과하는 동안 고객 경험에 영향을 줄 수 있는 계획된 이벤트와 계획되지 않은 이벤트가 많이 있습니다. 다음 샘플 고객 경험은 고객 응대의 일관된 품질 경험을 보장하기 위한 몇 가지 권장 점검 사항을 보여줍니다.

서비스 경로.

이 샘플 고객 경험은 휴일 및 업무 시간과 같은 계획된 이벤트뿐만 아니라 업무 시간 동안 에이전트가 배치되지 않는 것과 같은 계획되지 않은 이벤트도 고려합니다. 이 로직을 사용하면 악천후나 서비스 중단으로 인한 고객 센터 폐쇄와 같은 긴급 상황도 고려할 수 있습니다. 다이어그램에 표시된 다음 개념을 고려하세요.

  • 셀프 서비스: 일반적인 IVR에서는 통화 녹음 안내와 같은 인사말 및 주의 사항 메시지를 미리 포함할 수 있으며, 그 다음에 셀프 서비스 옵션이 제공될 수 있습니다. 셀프 서비스를 사용하면 고객 센터의 비용과 성능을 최적화할 수 있으며 휴일, 업무 시간, 에이전트의 근무 여부에 관계없이 24시간 연중무휴로 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 고객이 셀프 서비스를 할 수 없어 사람의 도움이 필요한 경우를 대비하여 항상 서비스 경로를 포함하세요. 예를 들어 셀프 서비스에 Amazon Lex 봇을 사용하는 경우에는 폴백 인텐트를 사용하여 사람의 도움을 받기 위해 대화를 에스컬레이션할 수 있습니다.

  • 휴일: 많은 엔터프라이즈 고객이 회사 휴일을 보관하는 중앙 리포지토리를 보유하고 있습니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 해당 리포지토리에 데이터를 딥핑하고 고객에게 휴일 처리를 제공할 수 있습니다. 또한 각 공휴일에 대한 사용자 지정 메시지와 함께 회사 공휴일을 DynamoDB에 저장할 수도 있습니다. 예를 들어 기업에서 12월 25일을 크리스마스로 지정한 경우, "현재 크리스마스로 인해 휴무입니다. 정상 업무 시간이 재개되는 12월 26일에 다시 전화해 주세요."라는 휴일 안내 메시지 또는 텍스트 음성 변환 메시지를 표시할 수 있습니다.

    휴일.
  • 업무 시간: 휴일이 확인된 후 업무 시간을 확인하고 업무 시간 외의 경우 고객 응대에 대한 경험을 동적으로 변경할 수 있습니다. 업무 시간 중에 문의가 발생하면 고객의 통화 의도를 파악하여 고객 센터의 특정 대기열에 매핑함으로써 올바른 에이전트에게 연결될 가능성을 높이고 문의자가 서비스를 받는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 고객이 아직 고려하지 않은 이유로 전화를 걸거나 예상치 못한 방식으로 응답할 수 있으므로 기본값을 매핑하는 것이 좋습니다.

  • 긴급 메시지: 고객의 통화 의도를 파악한 후에는 긴급 확인 처리를 구현하는 것이 좋습니다. 고객 센터에 영향을 미치는 긴급 상황이 발생할 경우 DynamoDB와 같은 중개 데이터베이스에 긴급 True/False 플래그를 저장할 수 있습니다. 감독자와 관리자가 코드 없이 이 플래그를 동적으로 설정할 수 있도록 하려면 내부용으로만 ANI 및 PIN 번호 확인을 기반으로 Amazon Connect 관리자를 인증하는 별도의 IVR을 구축할 수 있습니다. 긴급 상황이 발생하면 관리자는 자신의 휴대폰으로 해당 전용 회선으로 전화를 걸어 인증 후 악천후로 인한 고객 센터 폐쇄나 고객 센터의 실제 위치에서 ISP가 중단되는 등의 시나리오에 대해 긴급 플래그를 True로 설정할 수 있습니다.

  • 긴급 메시지 API: 백엔드에 AWS Lambda 함수가 있는 AWS API Gateway를 구축하여 데이터베이스에서 긴급 플래그를 True/False로 안전하게 설정하는 것도 고려해 볼 수 있습니다. 감독자는 웹을 통해 해당 API에 안전하게 액세스하여 재해 모드를 전환하거나 외부 이벤트에 대응하여 동적으로 전환할 수 있습니다. Amazon Connect 인스턴스에서 흐름을 통해 들어오는 모든 고객 응대는 AWS Lambda를 사용하여 긴급 플래그를 확인하며, 재해 모드의 경우 동적으로 공지를 하고 고객에게 서비스 경로를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 비즈니스 연속성을 더욱 보장하고 이러한 상황이 고객에게 미치는 영향을 완화할 수 있습니다.

  • 에이전트 인력 배치 확인: 흐름에서 대기열로 전송하기 전에 에이전트 배치를 확인하여 에이전트가 로그인하여 연락처에 서비스를 제공할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트가 5분 후에 이용할 수 있는 다른 고객 응대를 서비스하느라 바쁘거나 시스템에 로그인한 사람이 전혀 없을 수 있습니다. 이러한 경우에는 에이전트가 대기열에서 대기할 때까지 기다리게 하는 것보다 다른 고객 경험을 제공하는 것이 좋습니다.

  • 서비스 라우팅: 통화를 대기열로 옮길 때 Amazon Connect 라우팅 프로필을 사용하여 대기열 콜백, 대기열 오버플로 또는 계층형 라우팅을 제공하여 서비스 수준 요건을 충족하는 일관된 고품질의 고객 경험을 발신자에게 제공할 수 있습니다.

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