Exemplo de caso de uso

Agora, vamos examinar um caso de uso que ilustra como aplicar esses princípios e derivar uma arquitetura básica modular. A Example Corp, uma empresa global fictícia, é o ponto focal do nosso exemplo.

A Example Corp quer migrar para um contact center baseado em nuvem para reduzir a manutenção do data center, focar na inovação e cortar custos. Uma prioridade fundamental para eles é o autoatendimento, com o objetivo de aprimorar a experiência do cliente como parte da migração. A Example Corp é uma organização global que gerencia vários números gratuitos (TFNs) e números de discagem direta (DIDs) com base em países (Estados Unidos da América, Canadá, Itália, Países Baixos etc.) e linhas de negócios (vendas, suporte, novos produtos etc.). Isso significa que eles precisam oferecer suporte a vários idiomas (como inglês americano, francês canadense e italiano). A Example Corp também deseja fornecer experiências personalizadas e personalizadas para seus chamadores com base no número discado ou no país de origem, o que pode resultar na alteração das opções do menu ou na oferta de diferentes mensagens de alerta no sistema IVR. Além disso, cada país tem um conjunto dedicado de habilidades (com base no idioma, na linha de negócios etc.) que devem ser atribuídas aos agentes para o encaminhamento de chamadas. No total, a empresa oferece suporte a 25 países e 12 idiomas. Eles também planejam oferecer processamento de pagamentos e a possibilidade de comprar produtos e complementos sem falar com um agente. Como melhor prática, a Example Corp manterá ambientes de desenvolvimento, preparação e produção para seu contact center.

Esta seção demonstra como os princípios de design de IVR que discutimos anteriormente neste guia podem ser aplicados ao caso de uso da Example Corp. Percorremos o processo de identificação de metas organizacionais, criação de uma jornada de contato com o cliente e criação de uma estrutura arquitetônica para atender aos requisitos da empresa usando AWS serviços.

Identificação das metas da organização

Para a Example Corp, as principais metas organizacionais incluem o seguinte:

• Economia de custos: migre para um contact center baseado em nuvem para reduzir os custos de manutenção e aprimorar a inovação.

• Autoatendimento personalizado: forneça uma experiência pessoal e personalizada aos clientes com base em seu número de origem ou país, incluindo opções de idioma.

• Taxa de contenção de IVR aprimorada: simplifique o processamento de pagamentos no sistema IVR para permitir que os clientes comprem produtos e complementos sem a intervenção do agente.

• Centro aprimorado de gestão de mudanças/inovação: mantenha ambientes separados (desenvolvimento, preparação e produção) para o sistema IVR, para gerenciamento e experimentação eficazes de mudanças.

• Melhor resolução na primeira chamada: implemente estratégias de roteamento eficazes com base no idioma, país e intenção do cliente.

Mapeando a jornada de contato com o cliente

Para criar uma jornada de contato com o cliente para a Example Corp, precisamos considerar os seguintes aspectos:

• Origem da chamada: identifique o país e a linha de negócios associados à chamada recebida para oferecer uma experiência personalizada.

• Seleção de idioma: ofereça um menu de idioma apropriado com base no país de origem do chamador, no perfil e nos idiomas suportados pela Example Corp.

• Autenticação do cliente: autentique o chamador usando os detalhes da conta, biometria de voz ou outro método seguro.

• Personalização: colete e use dados do cliente para personalizar a experiência de IVR, como cumprimentar o chamador pelo nome ou fornecer opções de menu personalizadas com base no histórico da conta.

• Opções de autoatendimento: ofereça opções de autoatendimento para atender às dúvidas comuns dos clientes, como consultas de saldo, atualizações de status de pedidos ou redefinições de senha.

• Processamento de pagamentos: integre um gateway de pagamento seguro para que os clientes possam fazer compras dentro do sistema IVR.

• Integrações de back-end: considere as integrações de API de back-end para implementar processos de autoatendimento, como saudações personalizadas, atualizações de pedidos e pagamentos. Verifique a disponibilidade e a prontidão deles APIs.

• Segurança e conformidade: determine as informações que exigem mais criptografia, mascaramento ou desativação de registros (por exemplo, informações do cartão e PII do cliente).

• Processos repetíveis: identifique processos como pagamento e autenticação de chamadas que serão repetidos na maioria dos países e linhas de negócios.

Criando a arquitetura fundamental

Para criar uma estrutura arquitetônica modular e dinâmica para o sistema IVR da Example Corp, considere a eliminação do conteúdo estático e a modularização de processos repetíveis.

Eliminando o conteúdo estático

• Considere usar variáveis para invocar solicitações dinamicamente com base nos números gratuitos (TFNs) atribuídos a cada país. Por exemplo, se TFN1 pertencer ao Canadá, você pode invocar a solicitação apropriada do banco de dados externo para fornecer ao cliente inglês e francês canadense como opções de idioma. Com base na seleção do cliente, você pode então invocar as solicitações em inglês (ou francês canadense) do banco de dados externo e reproduzi-las em todo o fluxo de chamadas do IVR. Essa abordagem usa um único fluxo de IVR e elimina redundâncias em todos. TFNs

• Considere armazenar as filas de agentes e as habilidades para as quais o chamador precisa ser encaminhado, a próxima árvore de IVR pela qual a chamada precisa percorrer e os valores dos endpoints da API, como URLs Amazon Resource Names ARNs (), em um banco de dados externo. Você também pode invocá-los com base no TFN atribuído a um país ou linha de negócios.

• Para simplificar ainda mais a experiência, você também pode armazenar os detalhes do ambiente de implantação no banco de dados externo. Por exemplo, se TFN2 estiver mapeado para um ambiente de desenvolvimento, você poderá invocar os prompts de linguagem relevantes, os endpoints da API, as filas de agentes e as habilidades relevantes somente para esse ambiente. Se TFN3 estiver mapeado para um ambiente de teste, você poderá invocar os detalhes da chamada atribuídos à preparação e assim por diante. Essa abordagem simplifica significativamente a manutenção e o desenvolvimento do fluxo de chamadas. Os desenvolvedores podem ter um único fluxo de chamadas para manter e podem alterar a experiência facilmente com base em parâmetros-chave, como o TFN atribuído a um país, a linha de negócios ou o ambiente.

Identificação de processos repetíveis

Por exemplo Corp, alguns dos processos repetíveis identificados em vários países e linhas de negócios são a seleção do idioma do chamador e o processamento de pagamentos. Você pode criar esses processos como módulos para que sejam fáceis de centralizar, manter e invocar em todos os fluxos de chamadas.

O diagrama a seguir mostra um exemplo de arquitetura com base na metodologia de design de IVR discutida neste guia. Essa arquitetura usa fluxos e módulos do Amazon Connect com esses AWS serviços adicionais:

• ARNsArmazenamento de tabelas, atributos dinâmicos e prompts do Amazon DynamoDB.

• AWS Lambda funções recuperam informações das tabelas do DynamoDB.

• O Amazon Polly converte as solicitações de texto em fala.

• O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) armazena registros de contato do Amazon Connect.

O sistema IVR implementa as seguintes etapas:

1. Um cliente liga para o DID ou TFN específico do país da empresa.

2. A chamada entra em um fluxo de inicialização do Amazon Connect (initFlow).

3. O fluxo de inicialização chama três funções Lambda que recuperam dados de três tabelas do DynamoDB:

   • A primeira função recupera a instância do Amazon Connect ARNs com base no ambiente para o qual a chamada foi feita (como produção, preparação ou desenvolvimento).

   • Uma segunda função recupera atributos dinâmicos, como país, idioma e fila de suporte, com base no número discado.

   • Uma terceira função recebe mensagens instantâneas de IVR com base na seleção de idioma do cliente.

4. O módulo de idioma do Amazon Connect (langModule) define uma voz do Amazon Polly com base no idioma selecionado.

5. Em seguida, a chamada passa para o próximo fluxo de contato (mainFlow) que reproduz prompts dinâmicos, como uma mensagem de boas-vindas ou opções de call center, que foram recuperadas da terceira tabela do DynamoDB.

6. Uma função Lambda chama uma API do DynamoDB para invocar fluxos, módulos e filas de subcontatos.

7. A chamada pode ser encaminhada para um agente da central de suporte com base na seleção do cliente no sistema IVR. A tela do agente é preenchida dinamicamente com os dados que foram capturados, como o país, a identidade e o motivo da chamada do cliente.

8. Os dados de contato do cliente também são armazenados em um bucket do S3 como parte dos registros de contato do Amazon Connect e podem ser usados para gerar relatórios personalizados usando QuickSight.

Para obter informações sobre como esse design foi usado em um cenário real, consulte a apresentação do re:Invent 2020 Como a Best Western construiu um contact center modular e dinâmico usando o Amazon Connect. Para ver um exemplo de código, consulte o projeto do Dynamic Contact Center em GitHub.