Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Leistungseffizienz für Amazon-Connect-Workloads
Leistungseffizienz betrifft die Fähigkeit zur effizienten Nutzung von Computerressourcen, um die Systemanforderungen zu erfüllen, sowie die Möglichkeit zur Aufrechterhaltung dieser Effizienz bei Nachfrageänderungen und einer Weiterentwicklung der Technologien. Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Entwurfsprinzipien, bewährte Methoden und Fragen zur Leistungseffizienz bei Amazon-Connect-Workloads. Verbindliche Leitlinien zur Implementierung finden Sie im Whitepaper Säule der Leistungseffizienz
Architekturentwurf
Bei der Gestaltung von Kundenwegen für das Contact Center können zwei grundlegende architektonische Gestaltungsprinzipien in Betracht gezogen werden:
-
Der Reduktionismus ist ein philosophischer Grundsatz, der besagt, dass ein System tiefgehender betrachtet werden kann, wenn man es bis zu seinen letzten Bestandteilen analysiert.
-
Im Gegensatz dazu besagt der Holismus, dass eine tiefgreifendere und vollständigere Betrachtung einer Situation entsteht, wenn das Gesamtbild berücksichtigt wird und nicht nur die einzelnen Bestandteile analysiert werden.
Der reduktionistische Ansatz betrachtet jede einzelne Komponente (IVR, ACD, Spracherkennung) für sich und führt häufig zu einem unzusammenhängenden Kundenweg, der, wenn einzeln bewertet, die Leistungsanforderungen für den jeweiligen Anwendungsfall erfüllen kann. Bei einer umfassenden Bewertung kann er jedoch zu einer verminderten Nutzungsqualität für Ihre Kontakte führen und gleichzeitig die Entwicklungsbemühungen in betriebliche Silos lenken. Der Ansatz macht Regressionstests komplizierter, verlängert die Markteinführungszeit und schränkt die Entwicklung disziplinübergreifender Betriebsressourcen ein, die für den Erfolg Ihres Contact Centers entscheidend sind.
Das folgende Diagramm zeigt eine holistische Betrachtung des Contact Centers:
Bei den Ergebnissen des holistischen Ansatzes steht ein vollständigerer und einheitlicherer Kundenweg im Mittelpunkt und nicht, welche Technologie welchen Teil dieses Nutzungswegs darstellt.
Gehen Sie auf Ihre Kunden ein und richten Sie Ihre Bemühungen auf ihre Bedürfnisse aus. Die Kundenwege, die Sie für Ihre Kontakte erstellen, sollten nicht statisch oder ein Endzustand sein, sondern sollten als Ausgangspunkt dienen, für die fortlaufend und auf Grundlage von Kundenfeedback Iterationen erfolgen. Die regelmäßige Erfassung und Überprüfung von Betriebs- und Optimierungsdaten darüber, wie Ihre Kontakte während ihres gesamten Betreuungswegs interagieren und navigieren, sollte ebenfalls in diese Iteration einfließen. Ihr Ziel sollten dynamische und personalisierte Betreuungswege für Kontakte sein, die sich an Ihr Unternehmen wenden. Dies kann durch dynamisches, datengesteuertes Kontaktdesign und -Routing erreicht werden, was zu einem Kundenweg führt, der Ihrem Kontakt und seinen individuellen Bedürfnissen gerecht wird.
Sie können mit der Standardkonfiguration beginnen, Ihre Flows ausbauen, Ihren einzelnen Flow jedoch in zwei umarbeiten, um eine zukünftige Segmentierung zu ermöglichen:
Identifizieren Sie in Ihrer nächsten Iteration zusätzliche Kundenwege, die Sie einplanen müssen, und erstellen Sie ein Routing und, falls erforderlich, Flows für beide. Beispielsweise möchten Sie vielleicht verschiedene Aufforderungen für einen Kontakt verwenden, dessen Rechnung überfällig ist oder der mehrere Kontaktversuche für denselben Zweck unternommen hat. Mit diesem Ansatz erarbeiten Sie personalisierte, dynamische Betreuungswege, die für Ihre Kontakte und den Grund für die Kontaktaufzeichnung relevant sind. Sie verbessern nicht nur die Betreuungsqualität für Ihre Kontakte und verkürzen die Bearbeitungszeiten, sondern fördern auch Self-Service bei Kontakten, indem Sie intelligentere und flexiblere Betreuungswege bieten. Ihre nächste Iteration könnte wie auf der folgenden Abbildung aussehen:
Flowentwurf
Ein Flow definiert den Betreuungsweg Ihrer Kunden in Ihrem Contact Center von Anfang bis Ende. Ihre Flowkonfiguration kann sich direkt auf Leistung, Betriebseffizienz und Wartungsfreundlichkeit auswirken.
Viele große Unternehmen unterstützen mehrere Telefonnummern, Geschäftseinheiten, Ansagen, Warteschlangen und andere Amazon-Connect-Ressourcen. Es ist zwar möglich, für jede Telefonnummer und jeden Geschäftsbereich eigene Flows einzurichten, dies kann jedoch zu einer Einzelzuordnung von Telefonnummern und Flows führen. Dies verursacht unnötige Service-Quota-Anfragen und eine große Anzahl von Flows, die verwaltet und gepflegt werden müssen. Auf der folgenden Abbildung wird eine Einzelzuordnung der DNIS- und Ablaufimplementierung dargestellt:
Alternativ sollten Sie einen Ansatz in Betracht ziehen, der in einer Zuordnung mehrerer DNIS zu einem oder einigen Flows resultiert, indem die dynamische Beschaffenheit von Amazon-Connect-Flows genutzt wird. Mit diesem Ansatz können Sie Konfigurationsinformationen wie Ansagen, Geschäftszeiten, Whisper-Ansagen/-Flows, Warteschlagen, Warteschlangenbehandlungen und Warteschlangennachrichten usw. in der NoSQL-Datenbank DynamoDB speichern. In Amazon Connect können Sie mehrere Telefonnummern demselben Flow zuordnen und die Lambda-Funktion verwenden, um nach Konfigurationen für diese Telefonnummer zu suchen. Auf diese Weise können Sie den Betreuungsweg des Kontakts dynamisch auf Grundlage der von DynamoDB zurückgegebenen Attribute definieren.
Sie können beispielsweise Ansagen abspielen oder TTS (Text-to-Speech) verwenden, um Anrufer auf Grundlage der Suchvorgänge in DynamoDB zu begrüßen oder Warteschlangen mithilfe dynamischer Attribute zuzuordnen, die in Flowblöcken unterstützt werden. Das Ergebnis dieses Ansatzes ist eine Flowimplementierung, die effizient erstellt, verwaltet und gepflegt werden kann:
Lasttest
Wenn Sie Last- oder Skalierungstests durchführen müssen, können Sie für Ersteres Lösungen von Drittanbietern oder Partnern verwenden oder Ihre eigene benutzerdefinierte Lösung mithilfe der StartOutboundVoiceContact-API von Amazon Connect entwickeln, um Aufrufe in Kombination mit Browserautomatisierungsskripts zu generieren und so das Verhalten von Kundendienstmitarbeitern zu simulieren. Bevor Sie mit der Durchführung von Lasttests beginnen, lesen und befolgen Sie Richtlinien für Last- und Penetrations- bzw. Sicherheitstests von Amazon Connect.
Unterstützung von Kundendienstmitarbeitern
Amazon Connect bietet Kundendienstmitarbeitern ein jederzeit verfügbares browserbasiertes Contact Control Panel (CCP), über das sie mit Kundenkontakten interagieren können. Ihre Kundendienstmitarbeiter verwenden das CCP, um Kontakte anzunehmen, mit Kontakten zu chatten, sie an andere Kundendienstmitarbeiter weiterzuleiten, sie in die Warteschleife zu platzieren und andere wichtige Aufgaben auszuführen. Durch die Erstellung von benutzerdefinierten Desktoplösungen für Kundendienstmitarbeiter mithilfe der Amazon-Connect-Streams-API
-
CRM-Integration – Mit der Streams-API können Sie den CCP in Ihre CRM-Anwendung einbetten, Ihre eigene Oberfläche erstellen oder eine Integration in andere AWS-Dienste und Partnerlösungen vornehmen, um Ihren Kundendienstmitarbeitern die Tools und Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die sie für die Betreuung Ihrer Kontakte benötigen. Mit einem benutzerdefinierten Desktop wie der Amazon-Connect- und Salesforce-Integration können sich Ihre Kundendienstmitarbeiter auf nur einer Oberfläche einen umfassenden Überblick über Kunden und Kontakte verschaffen, ohne mehrere Bildschirme und Oberflächen verwalten zu müssen.
-
Authentifizierung – Sie können SAML für die Identitätsverwaltung in Amazon Connect konfigurieren und IAM Identity Center (SSO) verwenden, damit Ihre Kundendienstmitarbeiter dieselben Anmeldeinformationen verwenden können, die sie für den Zugriff auf Ihre anderen Systeme verwenden, und sie nicht mehrmals eingeben müssen.
-
Kundendienstmitarbeiterautomatisierung – Sie können nicht nur die Nutzung für Ihre Kundendienstmitarbeiter optimieren, sondern auch häufig auftretende, wiederholbare Aufgaben automatisieren. Beispielsweise können Sie automatisch Fälle erstellen oder Webformulare vorab ausfüllen und Popupfenster mit relevanten Informationen anzeigen lassen, wenn ein Kontakt angeboten wird. Dies kann Bearbeitungszeiten verkürzen und die Nutzungsqualität für Ihre Kundendienstmitarbeiter und Kontakte verbessern.
-
Erweiterte Funktionen – Sie können auch die Funktionalität des CCP um Transkriptionen, Übersetzungen und Aktionsvorschläge in Echtzeit sowie Wissensdatenbankintegrationen
erweitern/ergänzen. Durch die Integration erweiterter Funktionen in den Desktop Ihres Kundendienstmitarbeiters können Mitarbeiter mit einschlägigen Fähigkeiten Kontakte effizienter betreuen und Mitarbeiter ohne bestimmte Fähigkeiten Betreuung anbieten, wenn Kundendienstmitarbeiter mit entsprechenden Fähigkeiten nicht verfügbar sind. Sie können diesen Ansatz beispielsweise verwenden, um die Kommunikation eines Chat-Kontakts für Kundendienstmitarbeiter, die die Sprache des Kontakt nicht beherrschen, automatisch übersetzen zu lassen. Wenn Kundendienstmitarbeiter antworten, können Sie den Text automatisch in die Sprache des Kontakts übersetzen lassen, was eine zweisprachige Kommunikation in Echtzeit ermöglicht.
Nutzung anderer AWS-Services
In diesem Abschnitt werden AWS-Dienste beschrieben, mit denen Sie die Leistung verbessern, Bereiche mit Geschäftschancen identifizieren und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Kontaktdaten gewinnen können.
AWS Lambda
Sie können AWS Lambda in Ihren Amazon-Connect-Flows verwenden, um Datenabfragen für Kundeninformationen durchzuführen, SMS-Nachrichten zu versenden und mit anderen Diensten wie Amazon S3 automatisch geplante Berichte zu versenden. Weitere Informationen finden Sie unter Bewährte Methoden für das Arbeiten mit Funktionen von AWS Lambda.
Direct Connect
Direct Connect ist eine Clouddienstlösung, die die Herstellung einer dedizierten Netzwerkverbindung von Ihrem Standort zu AWS effizienter macht. Die Lösung bietet eine belastbare, dauerhafte Verbindung und Sie müssen sich nicht darauf verlassen, dass Ihr ISP Anfragen dynamisch an AWS-Ressourcen weiterleitet. Sie können Ihren Edge-Router damit so konfigurieren, dass er AWS-Zugriffe über eine dedizierte Glasfaserleitung und nicht das öffentliche WAN umleitet, und eine private Verbindung zwischen AWS Ihrem Rechenzentrum, Ihrem Büro oder Ihrer Co-Location-Umgebung herstellen. In vielen Fällen kann dies Kosten für das Netzwerk reduzieren und den Bandbreitendurchsatz steigern. Außerdem entsteht dadurch eine konsistentere Netzwerkfunktionalität als mit internetbasierten Verbindungen.
Während mit Direct Connect keine Probleme beseitigt werden, die spezifisch für die private LAN-/WAN-Durchquerung zu Ihrem Edge-Router sind, kann es helfen, Latenz- und Verbindungsprobleme zwischen Ihrem Edge-Router und AWS-Ressourcen zu beheben. Die Lösung kann auch helfen, Latenzzeiten und schlechte Anrufqualität zwischen Ihrem Edge-Router und AWS-Ressourcen zu vermeiden.
Je nach Ihrer VDI-Umgebung können Sie die Vorteile von Direct Connect möglicherweise nicht nutzen, da Sie dafür Ihren Edge-Router so konfigurieren müssen, dass er AWS-Zugriffe über eine dedizierte Glasfaserleitung statt das öffentliche WAN umleitet. Wenn die VDI-Umgebung außerhalb Ihres lokalen DXC-fähigen Netzwerks gehostet wird, können Sie die Vorteile von Direct Connect möglicherweise nicht im vollen Umfang nutzen.
Verwenden Sie Direct Connect nicht für QoS oder erhöhte Sicherheit. Direct Connect kann in Fällen, in denen die Latenz von der Kundendienstmitarbeiter-Workstation höher ist als der Pfad des ISPs zur Amazon-Connect-Instance, zu Leistungseinbußen führen. Direct Connect bietet im Vergleich zu einem ISP keine zusätzliche Sicherheit, da Sprache und Daten bei Amazon Connect bereits verschlüsselt sind.
Amazon Polly
Amazon Connect bietet eine native Integration in Amazon Polly, sodass Sie dynamisches und natürliches TTS (Text-to-Speech) einsetzen, SSML (Speech Synthesis Markup Language) verwenden und die Vorteile von NTTS (Neural Text-to-Speech) nutzen können, um eine möglichst natürliche und menschenähnliche Sprachausgabe zu realisieren.
Amazon Lex
Der Weg Ihres Kontakts zur Betreuung kann eine Herausforderung für Sie sein, die den Erwartungen nicht immer gerecht wird. Kontakte müssen möglicherweise in der Warteschleife warten, Informationen wiederholen, weitergeleitet werden und letztendlich zu viel Zeit damit verbringen, um zu bekommen, was sie möchten. KI spielt eine Rolle bei der Verbesserung dieses Kundenwegs in Callcentern, indem es den Einsatz von Chat-Bots ermöglicht – intelligenten virtuellen Assistenten mit natürlicher Sprache. Diese Chat-Bots sind in der Lage, menschliche Sprache zu erkennen und die Absicht des Anrufers zu verstehen, ohne dass der Anrufer bestimmte Ausdrücke verwenden muss. Kontakte können so Aufgaben wie das Ändern eines Passworts, das Anfordern eines Kontoguthabens oder die Vereinbarung eines Termins erledigen, ohne mit Kundendienstmitarbeitern sprechen zu müssen.
Amazon Lex ist ein Dienst, mit dem Sie intelligente Chat-Bots für Gespräche erstellen können. Der Dienst ermöglicht Ihnen, die Flows in Ihrem Amazon-Connect-Contact Center in natürliche Gespräche umzuwandeln, die Ihren Anrufern eine personalisierte Betreuung bieten. Amazon Lex basiert auf derselben Technologie wie Amazon Alexa und ein Amazon-Lex-Chat-Bot kann an Ihren Amazon-Connect-Flow angefügt werden, um die Absicht Ihres Anrufers zu erkennen, Folgefragen zu stellen und Antworten zu geben. Amazon Lex berücksichtigt den Kontext und verwaltet den Dialog, wobei der Dienst die Antworten dynamisch an die Gespräche anpasst, sodass Ihr Contact Center häufige Aufgaben für Anrufer ausführen und viele Kundenanfragen im Rahmen von Self-Service-Interaktionen bearbeiten kann. Darüber hinaus unterstützen Amazon-Lex-Chat-Bots eine optimale Audioabtastrate (8 kHz) für Telefonie, um eine höhere Spracherkennungsgenauigkeit und -treue für Ihre Sprachinteraktionen im Contact Center zu gewährleisten.
Zur Entwicklung eines effektiven Amazon-Lex-Bots müssen dem Bot einfache und realistische Äußerungen als Trainingssätze zur Verfügung gestellt, die Leistung des Bots regelmäßig überprüft, Ihr Äußerungssatz aktualisiert und der Bot auf Grundlage solcher Überprüfungen angepasst werden. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Amazon Kinesis
In Situationen, in denen Sie zusätzliche Erkenntnisse aus Ihren Kontaktmetriken und Echtzeitdaten von Amazon Connect benötigen, können Sie Folgendes tun:
-
Exportieren Ihrer Daten im Kontaktdatensatz mit Amazon Kinesis zu Amazon Redshift
-
Verwenden von Amazon Kinesis Video Stream (KVS) und AWS Lambda, um mit Amazon Transcribe Anrufaufzeichnungen oder Sprachkontakte in Echtzeit zu transkribieren und den resultierenden Text zur Stimmungsanalyse an Amazon Comprehend zu senden
-
Nutzen des Kinesis-Ereignisstreams für Kundendienstmitarbeiter in Amazon Connect für eine CTI und Zeitplaneinhaltungsdaten für Kundendienstmitarbeiter in Echtzeit
Amazon OpenSearch Service und Kibana
Die Verwendung von Amazon OpenSearch Service und Kibana zur Verarbeitung von Amazon-Connect-Echtzeitdaten bietet Ihnen eine flexible Möglichkeit, Echtzeit- und Verlaufsdaten in Amazon Connect über native Berichtsfunktionen hinaus abzufragen und zu visualisieren.
Amazon Connect Contact Lens
Contact Lens bietet eine Reihe von ML-Funktionen (Machine Learning), die in Amazon Connect integriert sind und es den Betreuern von Contact Centern ermöglichen, die Stimmung, Trends und Compliance-Risiken von Kundengesprächen besser zu verstehen, um Kundendienstmitarbeiter effektiv zu trainieren, erfolgreiche Interaktionen zu replizieren und wichtiges Unternehmens- und Produktfeedback zu identifizieren. Contact Lens transkribiert Anrufe im Contact Center, um ein vollständig durchsuchbares Archiv zu erstellen und wertvolle Erkenntnisse zu Kunden anzuzeigen.
Ressourcen
Dokumentation
Whitepaper
Video
