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성능 효율성
성능 및 효율성에는 컴퓨팅 리소스를 시스템 요구 사항에 맞게 효율적으로 사용하고, 수요 변화 및 기술 진화에 발맞춰 그러한 효율성을 유지하는 능력이 포함됩니다. 이 섹션에서는 Amazon Connect 워크로드의 성능 효율성과 관련된 설계 원칙, 모범 사례 및 질문에 대한 개요를 제공합니다. 성능 및 효율성 기둥
아키텍처 설계
컨택 센터의 경험을 설계할 때 고려해야 할 두 가지 기본 아키텍처 설계 원칙은 다음과 같습니다.
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환원주의는 시스템을 궁극적인 구성 요소까지 분석하면 더 깊은 수준에서 시스템을 풀 수 있다는 철학적 원칙입니다.
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대조적으로 전체론은 상황을 구성 요소로 분석하는 것보다 전체 그림을 고려함으로써 상황을 더 깊고 완전하게 볼 수 있다고 말합니다.
환원주의적 접근 방식은 각 개별 구성 요소 (IVR, ACD, 음성 인식) 자체에 초점을 맞추며, 개별적으로 평가하면 해당 사용 사례의 성능 요구 사항을 충족할 수 있는 단절된 고객 경험을 초래하는 경우가 많습니다. end-to-end하지만 평가를 받으면 운영 사일로에 개발 노력을 쏟아 붓는 동시에 담당자의 경험 품질이 저하될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 회귀 테스트를 복잡하게 만들고 시장 출시 시간을 단축하며 컨택 센터의 성공에 중요한 부서 간 운영 리소스의 개발을 제한합니다.
컨택 센터의 전체적인 모습은 다음 다이어그램에 나와 있습니다.
총체적 접근 방식은 어떤 기술이 해당 경험의 어느 부분을 제공하느냐가 아니라 고객을 위한 보다 완전하고 응집력 있는 고객 경험에 초점을 맞춥니다.
고객과 고객이 원하는 것이 여러분의 노력을 정의하고 안내하도록 하십시오. 연락처를 위해 만드는 경험은 고정적이거나 최종 상태가 아니어야 하며, 고객 피드백을 기반으로 지속적으로 반복되는 출발점이 되어야 합니다. 연락처가 여정 전반에 걸쳐 상호 작용하고 탐색하는 방식에 대한 운영 및 조정 데이터를 정기적으로 수집하고 검토하면 이러한 반복을 촉진할 수 있습니다. 목표는 연락처가 회사에 도달할 수 있도록 역동적이고 개인화된 경험을 제공하는 것이어야 합니다. 이는 역동적인 데이터 기반 연락처 설계 및 라우팅을 통해 수행되므로 담당자 및 개별 요구 사항에 맞는 경험을 제공할 수 있습니다.
기본 환경으로 시작하여 흐름을 구축하고 단일 흐름을 두 개로 리팩토링하여 future 세분화를 가능하게 할 수 있습니다.
다음 반복에서는 계획해야 할 추가 경험을 식별하고, 필요한 경우 각 경험에 대한 라우팅 및 플로우를 구축하세요. 예를 들어 청구서에 기한이 지났거나 같은 목적으로 여러 번 연락을 시도한 적이 있는 연락처에 대해 다른 메시지를 재생하고 싶을 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 내 연락처 및 해당 연락처가 나에게 연락하는 이유와 관련이 있는 개인화되고 역동적인 경험을 제공할 수 있습니다. 연락처의 경험 품질을 개선하고 처리 시간을 단축하는 것 외에도 더욱 지능적이고 유연한 경험을 제공하여 연락처 셀프 서비스를 장려하고 있습니다. 다음 이터레이션은 다음 그림과 같을 수 있습니다.
흐름 설계
흐름은 컨택 센터의 고객 경험을 처음부터 끝까지 정의합니다. 흐름 구성은 성능, 운영 효율성 및 유지 관리 용이성에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
대부분의 대기업은 여러 전화번호, 사업부, 프롬프트, 대기열 및 기타 Amazon Connect 리소스를 지원합니다. 각 전화번호 및 사업부별로 고유한 흐름을 만들 수 있지만, 이렇게 하면 전화번호와 흐름을 one-to-one 매핑할 수 있습니다. 이로 인해 불필요한 서비스 할당량 요청이 발생하고 지원 및 유지 관리해야 할 흐름이 많아집니다. DNIS와 Flow 구현의 one-to-one 매핑은 다음 그림에 나와 있습니다.
또는 Amazon Connect Flows의 동적 특성을 사용하여 하나 또는 몇 개의 플로우에 다중 DNIS를 생성하는 접근 방식을 고려해야 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 프롬프트, 큐, 업무 시간, 위스퍼 프롬프트/플로우, 큐, 큐 처리 및 보류 메시지 등과 같은 구성 정보를 NoSQL DynamoDB에 저장할 수 있습니다. Amazon Connect Connect에서는 여러 전화번호를 동일한 흐름에 연결하고 Lambda 함수를 사용하여 해당 전화번호의 구성을 조회할 수 있습니다. 이를 통해 DynamoDB에서 반환된 속성을 기반으로 연락처 경험을 DynamoDB 정의할 수 있습니다.
예를 들어 프롬프트를 재생하거나 TTS (Text-to-Speech) 를 사용하여 DynamoDB의 조회를 기반으로 발신자를 맞이하거나 흐름 블록에서 지원되는 동적 속성을 사용하여 대기열을 연결할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 구축, 유지 관리 및 지원에 효율적인 흐름 구현이 가능합니다.
로드 테스트.
로드 또는 규모 테스트를 실행해야 하는 경우 타사 또는 파트너 솔루션을 사용하여 부하 테스트를 실행하거나 Amazon Connect StartOutboundVoiceContactAPI를 사용하여 자체 사용자 지정 솔루션을 개발하여 브라우저 자동화 스크립트와 결합된 호출을 생성하여 에이전트 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 로드 테스트를 수행하기 전에 Amazon Connect 로드 테스트 정책을
상담원 지원
Amazon Connect Connect는 상담원이 고객 연락처와 상호 작용할 수 있도록 쉽게 사용할 수 있는 브라우저 기반 연락처 제어판 (CCP) 을 제공합니다. 상담원은 CCP를 사용하여 연락처를 수락하고, 연락처와 채팅하고, 다른 상담원에게 전송하고, 대기 상태로 전환하고, 기타 주요 작업을 수행합니다. Amazon Connect Streams
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CRM 통합 - Streams API를 사용하면 CRM 애플리케이션에 CCP를 포함하거나, 자체 인터페이스를 만들거나, 다른AWS 서비스 및 파트너 솔루션과 통합하여 상담원에게 연락처에 서비스를 제공하는 데 필요한 도구 및 리소스를 제공할 수 있습니다. Amazon Connect 및 Salesforce 통합과 같은 사용자 지정 데스크톱을 사용하면 상담원이 여러 화면과 인터페이스를 관리하지 않고도 단일 인터페이스에서 고객 및 연락처를 포괄적으로 파악할 수 있습니다.
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인증 - Amazon Connect Connect에서 자격 증명 관리를 위한 SAML을 구성하고 IAM ID 센터 (SSO) 를 사용하여 에이전트가 다른 시스템에 액세스하는 데 사용하는 것과 동일한 자격 증명을 사용하여 여러 번 입력할 필요가 없도록 할 수 있습니다.
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상담원 자동화 - 상담원 경험을 간소화하는 것 외에도 일반적이고 반복 가능한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 자동으로 케이스를 만들거나 웹 양식을 미리 채우고 연락처가 제공되면 관련 정보가 포함된 화면 팝업을 제공합니다. 이렇게 하면 처리 시간이 단축되고 상담원 및 연락처의 경험 품질이 향상될 수 있습니다.
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향상된 기능 - 실시간 트랜스크립션, 번역, 제안 조치 및 지식 기반 통합을
포함하도록 CCP 기능을 향상/확장할 수도 있습니다. 향상된 기능을 상담원 데스크톱과 통합하면 숙련된 상담원은 더 효율적으로 연락처에 서비스를 제공하고 숙련되지 않은 상담원은 숙련된 상담원이 없을 때 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 이 방법을 사용하면 언어를 모르는 비숙련 상담원의 채팅 연락처를 자동으로 번역할 수 있습니다. 상담원이 회신하면 텍스트를 연락처의 언어로 자동 번역하여 실시간 이중 언어 커뮤니케이션이 가능합니다.
다른 AWS 서비스 사용
이 섹션에서는 성과를 개선하고, 기회 영역을 식별하고, 연락처 데이터에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는AWS 서비스에 대해 설명합니다.
AWS Lambda
Amazon ConnectAWS Lambda Flows에서 고객 정보에 대한 데이터 딥을 수행하고, SMS 문자 메시지를 보내고, Amazon S3와 같은 다른 서비스를 통해 예약된 보고서를 자동으로 배포하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Lambda함수 작업 모범 사례 를 참조하세요.
AWS Direct Connect
AWS Direct Connect온프레미스에서 전용 네트워크 연결을 보다 효율적으로 설정할 수 있는 클라우드 서비스 솔루션입니다AWS. ISP에 의존하여 요청을 동적으로AWS 리소스로 라우팅하는 대신 안정적이고 일관된 연결을 제공합니다. 이를 통해 공용 WAN을 통과하지 않고 전용 광섬유를 통해AWS 트래픽을 리디렉션하도록 엣지 라우터를 구성하고 데이터 센터, 사무실 또는 코로케이션 환경 간에AWS 프라이빗 연결을 설정할 수 있습니다. 대부분의 경우 이렇게 하면 네트워크 비용을 줄이고 대역폭 처리량을 늘리며 인터넷 기반 연결보다 일관된 네트워크 환경을 제공할 수 있습니다.
에지 라우터로의 프라이빗 LAN/WAN 트래버설 관련 문제를AWS Direct Connect 해결하지는 못하지만 에지 라우터와AWS 리소스 간의 지연 및 연결 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 엣지 라우터와AWS 리소스 간의 지연 시간과 통화 품질 저하 문제를 해결할 수 있습니다.
VDI 환경에 따라 공용 WAN을AWS 통과하지 않고 전용 파이버를 통해 트래픽을 리디렉션하도록 에지 라우터를 구성해야 하므로 활용하지 못할 수도 있습니다.AWS Direct Connect VDI 환경이 로컬 DXC 지원 네트워크 외부에서 호스팅되는 경우 모든 이점을 활용하지 못할 수AWS Direct Connect 있습니다.
“QoS” 또는 “보안 강화”를AWS Direct Connect 위해 사용하지 마십시오. AWS Direct Connect 에이전트 워크스테이션으로부터의 지연 시간이 Amazon Connect 인스턴스에 대한 ISP의 경로보다 길 경우 성능이 저하될 수 있습니다. AWS Direct ConnectAmazon Connect 음성 및 데이터가 이미 암호화되어 있으므로 ISP와 비교할 때 추가 보안을 제공하지 않습니다.
Amazon Polly
Amazon Connect Connect는 Amazon Polly와의 기본 통합을 제공하므로 동적이고 자연스러운 텍스트 음성 변환 (TTS) 을 재생하고, SSML (음성 합성 마크업 언어) 을 사용하고, 신경망 텍스트 음성 변환 (NTTS) 을 활용하여 가장 자연스럽고 사람과 유사한 text-to-speech 음성을 얻을 수 있습니다.
Amazon Lex
상대방의 서비스 여정은 항상 기대에 부응하지 못하는 어려운 경험일 수 있습니다. 연락처가 대기 상태로 대기하고, 정보를 반복하고, 전송해야 하고, 결국 필요한 정보를 얻는 데 너무 많은 시간을 할애할 수 있습니다. AI는 지능적인 자연어 가상 어시스턴트인 챗봇을 통한 참여를 포함하도록 콜센터의 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 챗봇은 발신자가 특정 문구로 말할 필요 없이 사람의 말을 인식하고 발신자의 의도를 이해할 수 있습니다. 연락처는 상담원과 대화하지 않고도 비밀번호 변경, 계정 잔액 요청, 약속 예약 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
Amazon Lex는 지능형 대화형 챗봇을 만들 수 있는 서비스입니다. Amazon Connect 콜센터 흐름을 발신자에게 개인화된 경험을 제공하는 자연스러운 대화로 전환할 수 있습니다. Amazon Alexa를 지원하는 것과 동일한 기술을 사용하여 Amazon Connect Flow에 Amazon Lex 챗봇을 연결하여 발신자의 의도를 인식하고 후속 질문을 하고 답변을 제공할 수 있습니다. Amazon Lex는 컨텍스트를 유지하고 대화를 관리하여 대화를 기반으로 응답을 동적으로 조정하므로 콜센터가 발신자를 위한 일반적인 작업을 수행하고 셀프 서비스 상호 작용을 통해 많은 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 또한 Amazon Lex 챗봇은 최적의 (8kHz) 전화 오디오 샘플링 속도를 지원하여 콜센터 음성 상호 작용에 향상된 음성 인식 정확도와 충실도를 제공합니다.
효과적인 Amazon Lex 봇을 구축하려면 봇에 교육 세트로 단순하고 사실적인 표현을 제공하고, 봇의 성능을 정기적으로 검토하고, 발화 세트를 업데이트하고, 이러한 검토를 기반으로 봇을 수정해야 합니다. 자세한 정보는 다음 자료를 참조하세요.
Amazon Kinesis
연락처 지표와 Amazon Connect Connect의 실시간 데이터를 통해 추가 통찰력을 얻어야 하는 상황에서는 다음과 같이 할 수 있습니다.
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Amazon Kinesis를 사용하여 연락처 레코드 데이터를 Amazon Redshift 레드시프트로 내보낼 수 있습니다.
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Amazon Kinesis 비디오 스트림 (KVS) 을 사용하고 Amazon Transcribe를 사용하여 통화 녹음 또는 음성 연락처를 실시간으로 녹음하고 결과 텍스트를 Amazon Comprehend로 전송하여 감정 분석을 수행할 수 있습니다.AWS Lambda
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Amazon Connect 에이전트 이벤트 Kinesis 스트림을 활용하여 실시간 에이전트 CTI 및 일정 준수 데이터를 얻으십시오.
아마존 OpenSearch 서비스와 키바나
Amazon OpenSearch Service와 Kibana를 사용하여 실시간 Amazon Connect 데이터를 처리하면 기본 보고 기능을 넘어 실시간 및 기간별 Amazon Connect 데이터를 쿼리하고 시각화할 수 있는 유연한 방법이 제공됩니다.
Amazon Connect 콘택트 렌즈
Amazon Connect Connect용 콘택트 렌즈는 Amazon Connect Connect에 통합된 일련의 기계 학습 (ML) 기능으로, 이를 통해 콜센터 관리자는 고객 대화의 감정, 추세 및 규정 준수 위험을 더 잘 이해하여 상담원을 효과적으로 교육하고, 성공적인 상호 작용을 재현하고, 중요한 회사 및 제품 피드백을 식별할 수 있습니다. Amazon Connect Connect용 콘택트 렌즈는 컨택 센터 통화를 기록하여 완전히 검색 가능한 아카이브를 생성하고 귀중한 고객 통찰력을 제공합니다.
리소스
설명서
백서
동영상
