사용 사례 - AWS 권장 가이드
조직의 목표 식별고객 응대 여정 매핑기본 아키텍처 생성

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사용 사례

이제 이러한 원칙을 적용하고 모듈식 기본 아키텍처를 도출하는 방법을 보여주는 사용 사례를 살펴보겠습니다. 가상의 글로벌 회사인 Example Corp이이 예제의 핵심입니다.

Example Corp은 데이터 센터 유지 관리를 줄이고, 혁신에 집중하고, 비용을 절감하기 위해 클라우드 기반 고객 센터로 마이그레이션하려고 합니다. 주요 우선 순위는 마이그레이션의 일환으로 고객 경험을 개선하는 것을 목표로 하는 셀프 서비스입니다. Example Corp은 국가(미국, 캐나다, 이탈리아, 네덜란드 등) 및 사업부(판매, 지원, 신제품 등)를 기반으로 여러 TFNs(수신자 부담 전화번호)과 DIDs(직접 내부 전화번호)를 관리하는 글로벌 조직입니다. 즉, 여러 언어(예: 미국 영어, 캐나다 프랑스어, 이탈리아어)를 지원해야 합니다. 또한 Example Corp은 전화를 건 번호 또는 발신 국가에 따라 호출자에게 개인화된 사용자 지정 경험을 제공하고자 합니다. 이로 인해 IVR 시스템에서 메뉴 옵션을 변경하거나 다른 프롬프트 메시지를 제공할 수 있습니다. 또한 각 국가에는 통화 라우팅을 위해 에이전트에게 할당해야 하는 전용 기술 세트(언어, 사업부 등에 따라)가 있습니다. 총 25개 국가와 12개 언어를 지원합니다. 또한 에이전트와 상의하지 않고 결제 처리와 제품 및 추가 기능을 구매할 수 있는 기능을 제공할 계획입니다. 모범 사례로 Example Corp은 고객 센터의 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경을 유지합니다.

이 섹션에서는이 가이드의 앞부분에서 설명한 IVR 설계 원칙을 Example Corp 사용 사례에 적용하는 방법을 보여줍니다. 서비스를 사용하여 조직의 목표를 식별하고, 고객 응대 여정을 구축하고, 회사의 요구 사항을 충족하는 아키텍처 프레임워크를 만드는 프로세스를 안내합니다 AWS .

조직의 목표 식별

Example Corp의 경우 기본 조직 목표에는 다음이 포함됩니다.

  • 비용 절감: 클라우드 기반 고객 센터로 마이그레이션하여 유지 관리 비용을 줄이고 혁신을 개선합니다.

  • 개인 맞춤형 셀프 서비스: 언어 옵션을 포함하여 원래 번호 또는 국가에 따라 고객에게 개인 맞춤형 환경을 제공합니다.

  • IVR 억제율 개선: IVR 시스템 내에서 결제 처리를 간소화하여 고객이 에이전트 개입 없이 제품 및 추가 기능을 구매할 수 있도록 합니다.

  • 변경 관리/혁신 센터 개선: 효과적인 변경 관리 및 실험을 위해 IVR 시스템을 위한 별도의 환경(개발, 스테이징 및 프로덕션)을 유지 관리합니다.

  • 첫 번째 통화 해결 개선: 언어, 국가 및 고객 의도를 기반으로 효과적인 라우팅 전략을 구현합니다.

고객 응대 여정 매핑

Example Corp에 대한 고객 응대 여정을 생성하려면 다음 측면을 고려해야 합니다.

  • 통화 발신: 수신 통화와 관련된 국가 및 사업부를 식별하여 맞춤형 경험을 제공합니다.

  • 언어 선택: 호출자의 발신 국가, 프로필 및 Example Corp에서 지원하는 언어를 기반으로 적절한 언어 메뉴를 제공합니다.

  • 고객 인증: 계정 세부 정보, 음성 생체 인식 또는 다른 보안 방법을 사용하여 호출자를 인증합니다.

  • 개인화: 고객 데이터를 수집하고 사용하여 발신자에게 이름으로 인사하거나 계정 기록에 따라 사용자 지정 메뉴 옵션을 제공하는 등 IVR 경험을 개인화합니다.

  • 셀프 서비스 옵션: 잔액 문의, 주문 상태 업데이트 또는 암호 재설정과 같은 일반적인 고객 문의를 해결할 수 있는 셀프 서비스 옵션을 제공합니다.

  • 결제 처리: 고객이 IVR 시스템에서 구매할 수 있도록 보안 결제 게이트웨이를 통합합니다.

  • 백엔드 통합: 백엔드 API 통합을 고려하여 맞춤형 인사, 주문 업데이트 및 결제와 같은 셀프 서비스 프로세스를 구현합니다. 이러한 APIs의 가용성 및 준비 상태를 확인합니다.

  • 보안 및 규정 준수: 로그의 추가 암호화, 마스킹 또는 비활성화가 필요한 정보(예: 카드 정보 및 고객 PII)를 결정합니다.

  • 반복 가능한 프로세스: 대부분의 국가 및 사업부에서 반복될 결제 및 호출자 인증과 같은 프로세스를 식별합니다.

기본 아키텍처 생성

Example Corp IVR 시스템을 위한 모듈식 동적 아키텍처 프레임워크를 생성하려면 정적 콘텐츠를 제거하고 반복 가능한 프로세스를 모듈화하는 것이 좋습니다.

정적 콘텐츠 제거

  • 변수를 사용하여 각 국가에 할당된 수신자 부담 전화번호(TFNs)를 기반으로 프롬프트를 동적으로 호출하는 것이 좋습니다. 예를 들어 TFN1이 캐나다에 속하는 경우 외부 데이터베이스에서 적절한 프롬프트를 호출하여 고객에게 영어 및 캐나다 프랑스어를 언어 옵션으로 제공할 수 있습니다. 그런 다음 고객의 선택에 따라 외부 데이터베이스에서 영어(또는 캐나다 프랑스어) 프롬프트를 호출하고 IVR 통화 흐름 전체에서 재생할 수 있습니다. 이 접근 방식은 단일 IVR 흐름을 사용하며 모든 TFNs에서 중복을 제거합니다.

  • 호출자가 라우팅해야 하는 에이전트 대기열과 스킬, 호출이 통과해야 하는 다음 IVR 트리, URLs 및 Amazon 리소스 이름(ARNs)과 같은 API 엔드포인트의 값을 외부 데이터베이스에 저장하는 것이 좋습니다. 국가 또는 사업부에 할당된 TFN을 기반으로 이를 호출할 수도 있습니다.

  • 환경을 더욱 간소화하기 위해 배포 환경 세부 정보를 외부 데이터베이스에 저장할 수도 있습니다. 예를 들어 TFN2가 개발 환경에 매핑된 경우 해당 환경과 관련된 언어 프롬프트, API 엔드포인트, 에이전트 대기열 및 스킬만 호출할 수 있습니다. TFN3가 스테이징 환경에 매핑된 경우 스테이징에 할당된 통화 세부 정보 등을 호출할 수 있습니다. 이 접근 방식은 통화 흐름 유지 관리 및 개발을 크게 간소화합니다. 개발자는 단일 통화 흐름을 유지 관리할 수 있으며 국가, 사업부 또는 환경에 할당된 TFN과 같은 주요 파라미터를 기반으로 환경을 쉽게 변경할 수 있습니다.

반복 가능한 프로세스 식별

Example Corp의 경우 여러 국가 및 사업부에서 식별된 반복 가능한 프로세스 중 일부는 발신자 언어 선택 및 결제 처리입니다. 이러한 프로세스를 모듈로 구축하여 모든 통화 흐름에서 쉽게 중앙 집중화, 유지 관리 및 호출할 수 있습니다.

다음 다이어그램은이 가이드에서 설명하는 IVR 설계 방법론을 기반으로 한 샘플 아키텍처를 보여줍니다. 이 아키텍처는 Amazon Connect 흐름 및 모듈을 다음과 같은 추가 AWS 서비스와 함께 사용합니다.

  • Amazon DynamoDB 테이블ARNs, 동적 속성 및 프롬프트를 저장합니다.

  • AWS Lambda 함수는 DynamoDB 테이블에서 정보를 검색합니다.

  • Amazon Polly는 텍스트 프롬프트를 음성으로 변환합니다.

  • Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 Amazon Connect 연락처 레코드를 저장합니다.

AWS 서비스를 사용한 IVR 아키텍처 예제

IVR 시스템은 다음 단계를 구현합니다.

  1. 고객이 회사의 국가별 DID 또는 TFN을 호출합니다.

  2. 호출은 Amazon Connect 초기화 흐름()으로 들어갑니다initFlow.

  3. 초기화 흐름은 세 개의 DynamoDB 테이블에서 데이터를 검색하는 세 개의 Lambda 함수를 호출합니다.

    • 첫 번째 함수는 호출이 수행된 환경(예: 프로덕션, 스테이징 또는 개발)을 기반으로 Amazon Connect 인스턴스 ARNs을 검색합니다.

    • 두 번째 함수는 전화를 건 번호를 기반으로 국가, 언어 및 지원 대기열과 같은 동적 속성을 검색합니다.

    • 세 번째 함수는 고객의 언어 선택에 따라 IVR 프롬프트 메시지를 가져옵니다.

  4. Amazon Connect 언어 모듈(langModule)은 선택한 언어를 기반으로 Amazon Polly 음성을 설정합니다.

  5. 그런 다음 호출은 세 번째 DynamoDB 테이블에서 검색된 환영 메시지 또는 콜센터 옵션과 같은 동적 프롬프트를 재생하는 다음 고객 응대 흐름(mainFlow)으로 이동합니다.

  6. Lambda 함수는 DynamoDB API를 호출하여 하위 고객 응대 흐름, 모듈 및 대기열을 호출합니다.

  7. IVR 시스템에서 고객의 선택에 따라 통화가 지원 센터 에이전트로 라우팅될 수 있습니다. 에이전트의 화면은 고객의 국가, 자격 증명, 통화 이유 등 캡처된 데이터로 동적으로 채워집니다.

  8. 고객 연락처 데이터는 Amazon Connect 연락처 레코드의 일부로 S3 버킷에 저장되며 QuickSight를 사용하여 사용자 지정 보고서를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

이 설계가 실제 시나리오에서 어떻게 사용되었는지에 대한 자세한 내용은 re:Invent 2020 프레젠테이션 How Best Western built a modular and dynamic contact center using Amazon Connect를 참조하세요. 샘플 코드는 GitHub의 동적 고객 센터 프로젝트를 참조하세요.