Automatisches Kategorisieren von Kontakten durch das Abgleichen von Konversationen mit Aussagen in natürlicher Sprache oder bestimmten Wörtern und Wortgruppen - Amazon Connect
Wann sollten Wörter und Wortgruppen verwendet werden?Wann sollte natürliche Sprache verwendet werden?Hinzufügen von Regeln zum Kategorisieren von Kontakten

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.

Automatisches Kategorisieren von Kontakten durch das Abgleichen von Konversationen mit Aussagen in natürlicher Sprache oder bestimmten Wörtern und Wortgruppen

Mithilfe von Konversationsanalysen in Contact Lens können Sie Kontakte automatisch kategorisieren, um die wichtigsten Kontaktgründe, das Kundenerlebnis und das Verhalten Ihrer Kundendienstmitarbeiter bei Kontakten zu ermitteln. Auf der Seite Kontaktdaten für einen Chat werden oberhalb des Transkripts Kategorien eingeblendet, wie in der folgenden Abbildung zu sehen.

Die Seite „Kontaktdaten“, Abschnitt „Kategorien“

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Aktionen aufgeführt, die beim Kategorisieren von Kontakten möglich sind:

  • Bei der Kontaktkategorisierung auf Basis generativer KI können Sie Kriterien zur Kategorisierung von Kontakten in natürlicher Sprache angeben (hat der Kunde beispielsweise versucht, eine Zahlung auf sein Guthaben zu tätigen?).

  • Sie können bestimmte Wörter oder Wortgruppen angeben, die von Kundendienstmitarbeitern oder Kunden gesprochen wurden, um sie mit einer Konversation abzugleichen. Contact Lenskennzeichnet dann automatisch Kontakte, die die Übereinstimmungskriterien erfüllen, und stellt relevante Punkte aus der Konversation bereit.

  • Sie können Aktionen definieren, um Benachrichtigungen zu erhalten und Aufgaben für kategorisierte Kontakte zu generieren.

  • Sie können zusätzliche Kriterien angeben, um Kontakte zu kategorisieren. Dazu gehören etwa die Bewertung der Kundenstimmung, Warteschlangen oder beliebige benutzerdefinierte Attribute, die Sie Kontakten hinzugefügt haben, z. B. Angaben zur Kundenbindung.

Wann sollten Wörter und Wortgruppen verwendet werden?

Die Verwendung bestimmter Wörter oder Wortgruppen ist nützlich, wenn es eine genau definierte Liste mit Ausdrücken gibt, die Sie erkennen möchten. Damit können Sie etwa prüfen, ob sich Kundendienstmitarbeiter an das Skript gehalten haben, oder einschätzen, wie hoch das Kundeninteresse an einem Produkt ist.

Wann sollte natürliche Sprache verwendet werden?

Die Verwendung von Aussagen in natürlicher Sprache für den Abgleich mit Kontakten ist nützlich, wenn es zu viele mögliche Wörter oder Wortgruppen gibt oder wenn Sie kontextspezifische Kriterien abgleichen möchten. Beispiele hierfür sind etwa: „Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen“ oder „Der Kundendienstmitarbeiter hat alle Probleme des Kunden gelöst“.

Hinzufügen von Regeln zum Kategorisieren von Kontakten

In diesem Abschnitt:

Schritt 1: Festlegen von Bedingungen

  1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das CallCenterManagerSicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für Regelberechtigungen aktiviert ist.

  2. Wählen Sie im Navigationsmenü Analyse und Optimierung, Regeln aus.

  3. Wählen Sie Regel erstellen, Konversationsanalysen aus.

  4. Weisen Sie der Regel einen Namen zu.

  5. Wählen Sie in der Dropdown-Liste unter Wann die Option Analyse nach dem Gespräch, Echtzeitanalyse, Analyse nach dem Chat oder Echtzeitanalyse des Chats aus.

    Die Seite „Neue Regel“, die Dropdown-Liste „Wann“

  6. Wählen Sie Bedingung hinzufügen und dann den Typ der Übereinstimmung aus:

    • Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung: Damit werden Kontakte gesucht, die genau mit den Wörtern oder Wortgruppen übereinstimmen. Geben Sie die Wörter oder Wortgruppen durch ein Komma getrennt ein.

    • Wörter oder Phrasen – Musterübereinstimmung: Hierbei wird nach einem Muster von Wörtern oder Wortgruppen gesucht, um Kontakte zu finden. Sie können auch den Abstand zwischen Wörtern angeben. Wenn Sie beispielsweise nach Kontakten suchen, bei denen das Wort „Kredit“ erwähnt wurde, Sie aber keine Erwähnungen der Wortgruppe „neuer Kredit“ wünschen, können Sie eine Musterübereinstimmungskategorie definieren, um nach dem Wort „Kredit“ zu suchen, das nicht in einem Abstand von einem Wort zu „neuer“ steht.

    • Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung: Mithilfe generativer KI können Sie Kontakte suchen, die der angegebenen Aussage in natürlicher Sprache entsprechen. Die Aussage sollte mit Ja oder Nein beantwortet werden können. Die Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ wird verwendet, wenn Sie Kontakte mit kontextspezifischen Kriterien abgleichen möchten oder wenn es zu viele mögliche Wörter oder Ausdrücke für einen Abgleich gibt. Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt:

      • „Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen.“

      • „Der Kunde hat den Wunsch geäußert, seine aktuellen Dienste zu kündigen.“

      • „Der Kundendienstmitarbeiter hat mehrere Zahlungsmöglichkeiten angeboten.“

      • „Der Kundendienstmitarbeiter versicherte dem Kunden, dass sein Anruf wichtig war, und bat um zusätzliche Wartezeit.“

      • „Der Kundendienstmitarbeiter hat alle Probleme des Kunden gelöst.“

      Anmerkung

      • Die Bedingungen für „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ können nicht für die Echtzeitanalyse verwendet werden.

      • Zum Erstellen von Regeln, die generative KI verwenden, ist eine zusätzliche Berechtigung erforderlich: Regeln – Generative KI.

      Profi-Tipp: Verwenden Sie die auf generativer KI basierende Option Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung, wenn Sie zuvor Wörter oder Phrasen – Semantische Übereinstimmung benutzt haben.

    • Wörter oder Phrasen – Semantische Übereinstimmung: Hierbei werden Wörter gesucht, bei denen es sich möglicherweise um Synonyme handelt. Wenn Sie beispielsweise „verärgert“ eingeben, kann dies mit „nicht zufrieden“ übereinstimmen. Weitere Beispiele sind „kaum akzeptabel“ und „inakzeptabel“ oder „Abmelden“ und „Abo kündigen“. Auf ähnliche Weise können Übereinstimmungen mit Wortgruppen gefunden werden. Beispiele hierfür wären „vielen Dank, dass Sie mir helfen“, „vielen Dank, das ist sehr hilfreich“ und „ich freue mich sehr, dass Sie mir helfen können“.

      Dadurch entfällt die Notwendigkeit, bei der Erstellung von Kategorien eine vollständige Liste von Schlüsselwörtern zu definieren. Außerdem haben Sie so die Möglichkeit, umfassender nach ähnlichen Wortgruppen zu suchen, die relevant für Sie sind. Die besten Ergebnisse bei der Suche nach semantischen Übereinstimmungen erzielen Sie, wenn Sie Schlüsselwörter oder Wortgruppen mit ähnlicher Bedeutung auf einer Karte für die Suche nach semantischen Übereinstimmungen angeben. Derzeit können Sie höchstens vier Schlüsselwörter und Wortgruppen pro Karte für die Suche nach semantischen Übereinstimmungen angeben.

  7. Geben Sie am Beispiel Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung die Wörter oder Wortgruppen ein, die Sie hervorheben möchten, getrennt durch ein Komma. Klicken Sie dann auf Hinzufügen. Alle Wörter und Wortgruppen, die durch ein Komma getrennt sind, erhalten eine eigene Zeile auf der Karte.

    Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“
    Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“, die Schaltfläche „Hinzufügen“

    Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wortgruppen zu lesen, lautet wie folgt: (hallo UND danke UND für UND Ihren UND Anruf UND bei UND Beispielfirma) ODER (wie UND kann UND ich UND Ihnen UND weiterhelfen).

    Verwenden Sie alternativ eine Bedingung für Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung und geben Sie eine Aussage in natürlicher Sprache in das Textfeld ein, die von generativer KI entweder als wahr oder falsch bewertet werden kann.

    Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“

  8. Wählen Sie zum Hinzufügen weiterer Wörter oder Wortgruppen Eine Gruppe von Wörtern oder Phrasen hinzufügen aus. Auf der folgenden Abbildung ist die erste Gruppe von Wörtern oder Wortgruppen das, was Kundendienstmitarbeiter sagen könnten, und die zweite Gruppe das, was Kunden sagen könnten.

    Die Seite „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“ für den Kundendienstmitarbeiter, das Wort UND, der Abschnitt „Wörter oder Wortgruppen“ für den Kunden

    1. Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wortgruppen zu lesen, lautet wie folgt: (hallo UND danke UND für UND Ihren UND Anruf UND bei UND Beispielfirma) ODER (wie UND kann UND ich UND Ihnen UND weiterhelfen).

    2. Die beiden Karten sind mit einem UND verbunden. Das bedeutet, dass eine der Zeilen auf der ersten Karte gesagt werden muss UND dann eine der Wortgruppen auf der zweiten Karte gesagt werden muss.

    Die Logik, die Contact Lens anwendet, um die beiden Karten mit Wörtern oder Wortgruppen zu lesen, ist (Karte 1) UND (Karte 2).

  9. Wählen Sie Bedingung hinzufügen aus, um die Regeln anzuwenden:

    • Auf spezifische Warteschlangen

    • Wenn Kontaktattribute bestimmten Werten entsprechen

    • Wenn Stimmungswerte bestimmten Werten entsprechen

    Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Regel, die gilt, wenn ein Mitarbeiter die BasicQueue Warteschlangen für Abrechnung und Zahlungen bearbeitet, der Kunde eine Autoversicherung abgeschlossen hat und der Vertreter in Seattle ansässig ist.

    Eine Regel mit mehreren Bedingungen

Schritt 2: Festlegen von Aktionen

Zusätzlich zur Kategorisierung eines Kontakts können Sie festlegen, welche Aktionen Amazon Connect ausführen soll:

  1. Generieren Sie ein Ereignis EventBridge

  2. Aufgabe erstellen

  3. Fall erstellen

  4. E-Mail-Benachrichtigungen senden

  5. Regel erstellen, die eine automatisierte Bewertung sendet

Schritt 5: Überprüfen und Speichern

  1. Klicken Sie anschließend auf Speichern.

  2. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert.

    Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden.