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Verwenden Sie generative KI-gestützte Übersichten und Antwortvorschläge für E-Mail-Konversationen
Um Agenten dabei zu helfen, E-Mails effizienter zu bearbeiten, können sie generative KI-gestützte E-Mail-Antworten verwenden. Diese Amazon Q in Connect-Funktion hilft Agenten, schneller per E-Mail zu antworten und Kunden einheitlicher zu unterstützen.
Wenn ein Agent einen E-Mail-Kontakt annimmt, für den Amazon Q in Connect aktiviert ist, erhält er automatisch drei Arten von proaktiven Antworten in seinem Amazon Q-Bereich im Agenten-Arbeitsbereich:
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Übersicht über E-Mail-Konversationen. Es enthält beispielsweise wichtige Informationen zur Kaufhistorie des Kunden.
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Empfehlungen in der Wissensdatenbank und im Leitfaden. Es wird beispielsweise als step-by-step Leitfaden zur Lösung von Rückerstattungen empfohlen.
Diese Antworttypen sind in der folgenden Abbildung dargestellt.
Übersicht über E-Mail-Konversationen
Amazon Q in Connect analysiert automatisch die E-Mail-Konversation (Thread) und bietet eine strukturierte Übersicht, die Folgendes umfasst:
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Die wichtigsten Probleme des Kunden.
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Frühere Agentenaktionen (wenn es sich bei der E-Mail um eine Antwort auf die Antwort eines anderen Agenten im selben Thread handelt).
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Wichtige kontextuelle Details.
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Die nächsten Schritte sind erforderlich.
Diese Übersicht hilft Agenten dabei, den Kontext und den Verlauf der E-Mail-Konversation schnell zu verstehen, ohne den gesamten Thread durchlesen zu müssen. Amazon Q in Connect analysiert die gesamte E-Mail-Konversation (Thread) und konzentriert sich dabei auf die aktuelle E-Mail-Nachricht (Kontakt) und legt mehr Gewicht darauf, während der Kontext der vorherigen E-Mail-Nachrichten in der Konversation beibehalten wird.
Der folgende AI-Standardagent und die folgende Aufforderung werden verwendet, um die Übersicht über die E-Mail-Konversation zu generieren:
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QinConnectEmailOverviewAIAgent
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QinConnectEmailOverviewPrompt
Empfehlungen in der Wissensdatenbank und im Leitfaden
Amazon Q in Connect schlägt automatisch relevante Inhalte aus Ihrer Wissensdatenbank vor, damit Ihr Mitarbeiter versteht, wie das Problem des Kunden zu lösen ist. Es schlägt vor:
Der Agent kann Quellen wählen, um sich die ursprünglichen Wissensdatenbank-Artikel anzusehen, aus denen die Empfehlung stammt, und auf den Link zum jeweiligen Wissensdatenbank-Artikel klicken, um eine Vorschau des Artikels in seinem Arbeitsbereich für Agenten zu öffnen.
Der folgende AI-Standardagent und die folgenden Eingabeaufforderungen werden verwendet, um Empfehlungen für die Wissensdatenbank und den Leitfaden zu generieren:
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QinConnectEmailResponseAIAgent
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QinConnectEmailResponsePrompt
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QinConnectEmailQueryReformulationPrompt
Generierte E-Mail-Antworten
Amazon Q in Connect schlägt dem Agenten automatisch einen Antwortentwurf vor, der auf dem Kontext aus der E-Mail-Übersicht und Ihren verfügbaren Wissensdatenbank-Artikeln basiert. Es führt die folgenden Aktionen aus:
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Analysiert den Kontext der E-Mail-Konversation
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Beinhaltet relevante Inhalte der Wissensdatenbank
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Generiert einen professionellen E-Mail-Antwortentwurf, der Folgendes beinhaltet:
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Angemessene Begrüßung und Abschluss
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Antwort auf spezifische Kundenfragen
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Relevante Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank
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Richtige Formatierung und Ton
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Wenn ein Agent die Option Allen antworten auswählt, hat er folgende Möglichkeiten:
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Wählen Sie eine E-Mail-Vorlage aus, um das Branding und die Signatur für die Antwort festzulegen.
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Kopieren Sie die generierte Antwort aus dem Amazon Q-Panel.
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Fügen Sie die generierte Antwort in ihren Antworteditor ein und entweder:
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Verwenden Sie die generierte Antwort unverändert
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Bearbeiten Sie es vor dem Senden
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Wenn die generierte Antwort nicht den Anforderungen des Agenten entspricht, kann er im Amazon Q-Bereich das Symbol Regenerieren wählen, um eine neue generierte Antwort anzufordern.
Diese Optionen sind auf der folgenden Abbildung zu sehen.
Standardmäßig funktioniert der aus generierten E-Mail-Antworten kopierte Inhalt im Roh-HTML-Format am besten mit dem Rich-Text-Editor von Amazon Connect für Agenten, die auf E-Mail-Kontakte antworten. Um die Ausgabe dieser Antwort anzupassen, bearbeiten Sie QinConnectEmailGenerativeAnswerPromptsie als Teil von, QinConnectEmailGenerativeAnswerAIAgentum die Antwort in Ihrem bevorzugten Format auszugeben (z. B. Klartext oder Markdown).
Wichtig
Sie können keine Informationen aus Amazon Connect Connect-Kundenprofilen, Amazon Connect Connect-Fällen, E-Mail-Vorlagen und Schnellantworten in generierten Antworten verwenden.
Der folgende AI-Standardagent und die folgenden Eingabeaufforderungen werden verwendet, um E-Mail-Antworten zu generieren:
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QinConnectEmailGenerativeAnswerAIAgent
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QinConnectEmailGenerativeAnswerPrompt
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QinConnectEmailQueryReformulationPrompt
Maßnahmen, die Agenten bei allen proaktiven Antworten ergreifen können
Für alle proaktiven Antworten, die angezeigt werden, wenn der Agent einen E-Mail-Kontakt akzeptiert, kann der Agent:
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Wählen Sie die Symbole Mehr anzeigen oder Weniger anzeigen, um die im Amazon Q-Bereich angezeigte Antwort ein- und auszublenden.
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Wählen Sie die Symbole „Daumen hoch“ oder „Daumen runter“, um ihrem Contact-Center-Manager sofort Feedback zu geben, damit er die Antworten von Amazon Q in Connect verbessern kann. Weitere Informationen finden Sie unter TRANSCRIPT_RESULT_FEEDBACK.
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Wählen Sie Kopieren, um den Inhalt der Antwort zu kopieren. Standardmäßig sind die aus den Antworten kopierten Inhalte im Roh-HTML-Format, sodass sie am besten mit dem Rich-Text-Editor von Amazon Connect für Agenten funktionieren, die auf E-Mail-Kontakte antworten. Um die Ausgabe dieser Antwort anzupassen, bearbeiten Sie die Eingabeaufforderungen und Agenten so, dass die Antwort in Ihrem bevorzugten Format (z. B. Klartext oder Markdown) ausgegeben wird.
Konfigurieren Sie generative E-Mail-Antworten
Wichtig
Generative E-Mails dienen der Unterstützung von Agenten bei eingehenden E-Mail-Kontakten.
Wenn eine ausgehende E-Mail innerhalb des Standard-Ausgangsflusses an den Amazon Q in Connect Block gesendet wird, wird Ihnen die Analyse des ausgehenden E-Mail-Kontakts in Rechnung gestellt. Um dies zu verhindern, fügen Sie vorher einen Check contact attributes (Kontaktattribute prüfen) Block hinzu Amazon Q in Connect und leiten Sie den Kontakt entsprechend weiter.
Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Schritte zur Konfiguration generativer E-Mail-Antworten für Ihr Kontaktzentrum.
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Fügen Sie einen Check contact attributes (Kontaktattribute prüfen) Block hinzu, um zu überprüfen, ob es sich um einen E-Mail-Kontakt handelt, und fügen Sie den Amazon Q in Connect Block dann zu Ihren Flows hinzu, bevor Ihrem Agenten ein E-Mail-Kontakt zugewiesen wird.
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Passen Sie die Ausgaben Ihres E-Mail-generativen KI-gestützten Assistenten an, indem Sie Wissensdatenbanken hinzufügen und Ihre Eingabeaufforderungen definieren, um den KI-Agenten bei der Generierung von Antworten zu unterstützen, die der Sprache, dem Ton und den Richtlinien Ihres Unternehmens entsprechen, um einen konsistenten Kundenservice zu gewährleisten.
Bewährte Methoden zur Sicherstellung qualitativ hochwertiger Antworten
Implementieren Sie die folgenden bewährten Methoden, um sicherzustellen, dass Amazon Q in Connect die beste Antwortqualität bietet:
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Schulen Sie Ihre Agenten darin, alle KI-generierten Inhalte zu überprüfen, bevor sie sie an Kunden senden oder in Kommentaren oder Notizen verwenden.
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Nutzen Sie E-Mail-Vorlagen, um eine konsistente Formatierung sicherzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Nachrichtenvorlagen erstellen.
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Pflegen Sie die Inhalte der up-to-date Wissensdatenbank, um die Qualität der Antworten zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 3: Erstellen Sie eine Integration (Wissensdatenbank).
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Verwenden Sie KI-Leitplanken, um eine angemessene Inhaltsgenerierung sicherzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Leitplanken für Amazon Q in Connect erstellen.
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Überwachen Sie die Leistung von Amazon Q in Connect anhand von CloudWatch Amazon-Protokollen für:
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Antworten Sie auf Feedback von Ihren Agenten. Weitere Informationen finden Sie unter TRANSCRIPT_RESULT_FEEDBACK.
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Generierte E-Mail-Antworten, die den Agenten angezeigt werden. Weitere Informationen finden Sie unter TRANSCRIPT_RECOMMENDATION.
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