Critérios de regras para categorias de análise pós-chamada

Criar categorias para transcrições pós-chamada

A análise pós-chamada é compatível com a criação de categorias personalizadas, permitindo que você adapte as análises de transcrição para melhor atender às suas necessidades empresariais específicas.

Você pode criar quantas categorias quiser para abranger uma variedade de cenários diferentes. Para cada categoria criada, você deve criar entre 1 e 20 regras. Cada regra é baseada em um destes quatro critérios: interrupções, palavras-chave, tempo sem conversa ou sentimento. Para obter mais detalhes sobre o uso desses critérios com a operação CreateCallAnalyticsCategory, consulte a seção Critérios de regras para categorias de análise pós-chamada.

Se o conteúdo da mídia corresponder a todas as regras que você especificou em determinada categoria, o Amazon Transcribe rotulará a saída com essa categoria. Consulte a saída de categorização de chamadas para ver um exemplo de correspondência de categoria na saída JSON.

Veja a seguir alguns exemplos do que você pode fazer com categorias personalizadas:

Isolar chamadas com características específicas, como chamadas que terminam com um sentimento negativo do cliente.
Identificar tendências nos problemas dos clientes sinalizando e rastreando conjuntos específicos de palavras-chave.
Monitorar a conformidade; por exemplo, um atendente que está falando (ou omitindo) uma frase específica durante os primeiros segundos de uma chamada.
Obter insights sobre a experiência do cliente sinalizando chamadas em que há muitas interrupções por parte dos atendentes e sentimentos negativos do cliente
Comparar várias categorias para avaliar as correlações; por exemplo, analisar se uma frase de boas-vindas usada pelo atendente se correlaciona com o sentimento positivo do cliente.

Categorias pós-chamada versus categorias em tempo real

Ao criar uma categoria, você pode especificar se deseja que ela seja criada como uma categoria de análise pós-chamada (POST_CALL) ou como uma categoria de análise de chamadas em tempo real (REAL_TIME). Se não for especificada uma opção, a categoria será criada como uma categoria de pós-chamada por padrão. As correspondências de categoria de análise pós-chamada estão disponíveis na saída após a conclusão da transcrição da análise pós-chamada.

Para criar uma categoria para análise pós-chamada, você pode usar o AWS Management Console, a AWS CLI ou os SDKs da AWS . Veja os seguintes exemplos:

No painel de navegação, em Amazon Transcribe, escolha Análise de Amazon Transcribe chamadas.
Escolha Categorias de análise de chamadas, que levará você à página Categorias de análise de chamadas. Selecione Criar categoria.
Agora você está na página Criar categoria. Insira um nome para a categoria e escolha “Análise de chamadas em lote” no menu suspenso Tipo de categoria.
Você pode escolher um modelo para criar a categoria ou criar uma do zero.

Se estiver usando um modelo: selecione Usar um modelo (recomendado), escolha o modelo desejado e selecione Criar categoria.
Se estiver criando uma categoria personalizada: selecione Criar do zero.
Adicione regras à categoria usando o menu suspenso. Você pode adicionar até vinte regras por categoria.
Veja um exemplo de uma categoria com duas regras: um atendente que interrompe um cliente por mais de 15 segundos durante a chamada e um sentimento negativo do cliente ou do atendente nos últimos 2 minutos da chamada.
Quando terminar de adicionar regras à sua categoria, escolha Criar categoria.

Este exemplo usa o comando create-call-analytics-category. Para obter mais informações, consulte CreateCallAnalyticsCategory, CategoryProperties e Rule.

O seguinte exemplo cria uma categoria com as regras:

O cliente foi interrompido nos primeiros 60.000 milissegundos. A duração dessas interrupções durou pelo menos 10.000 milissegundos.
Houve um período de silêncio que durou pelo menos 20.000 milissegundos entre 10% da chamada e 80% da chamada.
O atendente teve um sentimento negativo em algum momento da chamada.
As palavras “bem-vindo” ou “olá” não foram usadas nos primeiros 10.000 da chamada.

Este exemplo usa o comando create-call-analytics-category e um corpo de solicitação que adiciona várias regras à categoria.


aws transcribe create-call-analytics-category \
--cli-input-json file://filepath/my-first-analytics-category.json

O arquivo my-first-analytics-category.json contém o corpo da solicitação a seguir.


{
  "CategoryName": "my-new-category",
  "InputType": "POST_CALL",
  "Rules": [
        {
            "InterruptionFilter": {
                "AbsoluteTimeRange": {
                    "First": 60000
                },
                "Negate": false,
                "ParticipantRole": "CUSTOMER",
                "Threshold": 10000
            }
        },
        {
            "NonTalkTimeFilter": {
                "Negate": false,
                "RelativeTimeRange": {
                    "EndPercentage": 80,
                    "StartPercentage": 10
                },
                "Threshold": 20000
            }
        },
        {
            "SentimentFilter": {
                "ParticipantRole": "AGENT",
                "Sentiments": [
                    "NEGATIVE"                    
                ]
            }
        },
        {
            "TranscriptFilter": {
                "Negate": true,
                "AbsoluteTimeRange": {
                    "First": 10000
                },
                "Targets": [
                    "welcome",
                    "hello"
                ],
                "TranscriptFilterType": "EXACT"
            }
        }
    ]
}

Este exemplo usa o AWS SDK for Python (Boto3) para criar uma categoria usando os Rules argumentos CategoryName e para o método create_call_analytics_category. Para obter mais informações, consulte CreateCallAnalyticsCategory, CategoryProperties e Rule.

Para ver exemplos adicionais de uso dos AWS SDKs, incluindo exemplos específicos de recursos, cenários e entre serviços, consulte o capítulo. Exemplos de código para o Amazon Transcribe usando SDKs AWS

O seguinte exemplo cria uma categoria com as regras:

O cliente foi interrompido nos primeiros 60.000 milissegundos. A duração dessas interrupções durou pelo menos 10.000 milissegundos.
Houve um período de silêncio que durou pelo menos 20.000 milissegundos entre 10% da chamada e 80% da chamada.
O atendente teve um sentimento negativo em algum momento da chamada.
As palavras “bem-vindo” ou “olá” não foram usadas nos primeiros 10.000 da chamada.


from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
category_name = "my-new-category"
transcribe.create_call_analytics_category(
    CategoryName = category_name,
    InputType = POST_CALL,
    Rules = [
        {
            'InterruptionFilter': {
                'AbsoluteTimeRange': {
                    'First': 60000
                },
                'Negate': False,
                'ParticipantRole': 'CUSTOMER',
                'Threshold': 10000
            }
        },
        {
            'NonTalkTimeFilter': {
                'Negate': False,
                'RelativeTimeRange': {
                    'EndPercentage': 80,
                    'StartPercentage': 10
                },
                'Threshold': 20000
            }
        },
        {
            'SentimentFilter': {
                'ParticipantRole': 'AGENT',
                'Sentiments': [
                    'NEGATIVE'                    
                ]
            }
        },
        {
            'TranscriptFilter': {
                'Negate': True,
                'AbsoluteTimeRange': {
                    'First': 10000
                },
                'Targets': [
                    'welcome',
                    'hello'
                ],
                'TranscriptFilterType': 'EXACT'
            }
        }
    ]
    
)

result = transcribe.get_call_analytics_category(CategoryName = category_name)    
print(result)

Critérios de regras para categorias de análise pós-chamada

Esta seção descreve os tipos de regras personalizadas POST_CALL que podem ser criadas usando a operação de API CreateCallAnalyticsCategory.

Correspondência de interrupção

As regras que usam interrupções (tipo de dados InterruptionFilter) foram projetadas para corresponder a:

Instâncias em que um atendente interrompe um cliente
Situações em que um cliente interrompe um atendente
Interrupção de qualquer um dos participantes
Falta de interrupções

Veja abaixo um exemplo dos parâmetros disponíveis com InterruptionFilter:


"InterruptionFilter": { 
    "AbsoluteTimeRange": { 
       Specify the time frame, in milliseconds, when the match should occur
    },
    "RelativeTimeRange": { 
       Specify the time frame, in percentage, when the match should occur
    },
    "Negate": Specify if you want to match the presence or absence of interruptions,
    "ParticipantRole": Specify if you want to match speech from the agent, the customer, or both,    
    "Threshold": Specify a threshold for the amount of time, in seconds, interruptions occurred during the call
},

Consulte CreateCallAnalyticsCategory e InterruptionFilter para obter mais informações sobre esses parâmetros e os valores válidos associados a cada um.

Correspondência de palavras-chave

As regras que usam palavras-chave (tipo de dados TranscriptFilter) foram criadas para corresponder a:

Palavras ou frases personalizadas faladas pelo atendente, pelo cliente ou por ambos
Palavras ou frases personalizadas não ditas pelo atendente, pelo cliente ou por ambos
Palavras ou frases personalizadas que ocorrem em um período específico

Veja abaixo um exemplo dos parâmetros disponíveis com TranscriptFilter:


"TranscriptFilter": { 
    "AbsoluteTimeRange": { 
       Specify the time frame, in milliseconds, when the match should occur
    },
    "RelativeTimeRange": { 
       Specify the time frame, in percentage, when the match should occur
    },
    "Negate": Specify if you want to match the presence or absence of your custom keywords,
    "ParticipantRole": Specify if you want to match speech from the agent, the customer, or both,
    "Targets": [ The custom words and phrases you want to match ],
    "TranscriptFilterType": Use this parameter to specify an exact match for the specified targets
}

Consulte CreateCallAnalyticsCategory e TranscriptFilter para obter mais informações sobre esses parâmetros e os valores válidos associados a cada um.

Correspondência de tempo sem conversa

As regras que usam tempo sem conversa (tipo de dados NonTalkTimeFilter) foram projetadas para corresponder a:

Presença de silêncio em períodos específicos durante a chamada
Presença de fala em períodos específicos durante a chamada

Veja abaixo um exemplo dos parâmetros disponíveis com NonTalkTimeFilter:


"NonTalkTimeFilter": { 
    "AbsoluteTimeRange": { 
 Specify the time frame, in milliseconds, when the match should occur
 },
    "RelativeTimeRange": { 
 Specify the time frame, in percentage, when the match should occur
 },
    "Negate": Specify if you want to match the presence or absence of speech,      
    "Threshold": Specify a threshold for the amount of time, in seconds, silence (or speech) occurred during the call
},

Consulte CreateCallAnalyticsCategory e NonTalkTimeFilter para obter mais informações sobre esses parâmetros e os valores válidos associados a cada um.

Correspondência de sentimentos

As regras que usam sentimento (tipo de dados SentimentFilter) foram criadas para corresponder a:

Presença ou ausência de um sentimento positivo expresso pelo cliente, pelo atendente ou por ambos em pontos específicos da chamada
Presença ou ausência de um sentimento negativo expresso pelo cliente, pelo atendente ou por ambos em pontos específicos da chamada
Presença ou ausência de um sentimento neutro expresso pelo cliente, pelo atendente ou por ambos em pontos específicos da chamada
Presença ou ausência de um sentimento misto expresso pelo cliente, pelo atendente ou por ambos em pontos específicos da chamada

Veja abaixo um exemplo dos parâmetros disponíveis com SentimentFilter:


"SentimentFilter": { 
    "AbsoluteTimeRange": { 
    Specify the time frame, in milliseconds, when the match should occur
    },
    "RelativeTimeRange": { 
    Specify the time frame, in percentage, when the match should occur
    },
    "Negate": Specify if you want to match the presence or absence of your chosen sentiment,
    "ParticipantRole": Specify if you want to match speech from the agent, the customer, or both,    
    "Sentiments": [ The sentiments you want to match ]
},

Consulte CreateCallAnalyticsCategory e SentimentFilter para obter mais informações sobre esses parâmetros e os valores válidos associados a cada um.

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Convenções do documento

Análise pós-chamada

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