Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Memulai dengan Predictive Insights

Untuk mulai menggunakan Predictive Insights, ikuti langkah-langkah berikut:

Langkah 1: Menambahkan data Interaksi ke Profil Pelanggan

Anda dapat memanfaatkan konektor data yang ada di Profil Pelanggan untuk memetakan data interaksi ke Objek Analisis Web standar.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Pemetaan tipe objek untuk Objek Web Analytics.

Langkah 2: Menambahkan data Katalog Item

Anda dapat mewakili produk individual dalam katalog Anda dalam domain menggunakan data Katalog Standar. Data katalog ini ada di tingkat domain dan tidak terikat pada profil pelanggan tertentu. Ini berfungsi sebagai representasi terstruktur dari produk Anda yang dapat dimanfaatkan untuk fitur personalisasi. Anda dapat mengimpor informasi produk atau item Anda sebagai objek domain ke Profil Pelanggan menggunakan konektor data yang menyediakan opsi fleksibel untuk menelan dan memelihara informasi katalog Anda, memastikan data produk Anda tetap terkini dan dapat diakses dalam sistem.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Pemetaan tipe objek untuk Katalog Item.

Langkah 3: Membuat Wawasan Prediktif

Amazon Connect memungkinkan Anda membuat dan menerapkan model AI khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan rekomendasi produk spesifik Anda. Model-model ini dapat dikonfigurasi melalui Connect Web UI atau melalui pemrograman APIs untuk mencocokkan skenario bisnis unik Anda. Predictive Insights menawarkan beberapa jenis rekomendasi:

Batas Item berdasarkan Jenis Rekomendasi

Tabel berikut menjelaskan jumlah maksimum item yang dipertimbangkan untuk pembuatan rekomendasi, tergantung pada jenis rekomendasi yang digunakan.

Langkah 4: Menggunakan Wawasan Prediktif di seluruh saluran keterlibatan pelanggan

Menggunakan Rekomendasi Profil Pelanggan di Connect Flows

Bagian ini menjelaskan bagaimana Anda dapat menggunakan blok alur rekomendasi profil Dapatkan Profil Pelanggan untuk memperkaya pengalaman pengguna selama kontak dengan menghasilkan rekomendasi yang didukung AI untuk profil secara real-time.

Properti Blok Aliran

Blok alur Dapatkan rekomendasi profil memiliki properti berikut untuk dikonfigurasi:

Cabang Blok Aliran

Blok alur Dapatkan rekomendasi profil dapat merutekan kontak ke cabang-cabang berikut:

Menggunakan Rekomendasi dari blok

Respons rekomendasi tetap ada pada atribut kontak $.Customer.Recommendations JSONPath sebagai daftar objek rekomendasi JSON. Setiap objek rekomendasi akan berisi atribut Rekomendasi yang dipilih.

Contoh cuplikan kode Python berikut dari fungsi Lambda menunjukkan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk mengubah rekomendasi dari blok Dapatkan rekomendasi profil dan bertahan menjadi atribut kontak lain sehingga rekomendasi dapat digunakan di blok berikutnya.

import boto3
import json

# Handle lambda request
def lambda_handler(event, context):
    print("Contact flow data: ", event)

    # Transform recommendations
    recommendations = event['Details']['Parameters']['Recommendations']
    contact_attributes = {}
    for i, rec in enumerate(recommendations):
        contact_attributes.update(flatten(rec, i))
    
    # Set contact attributes using each recommendation attribute value
    print("Setting contact attributes: ", contact_attributes)
    try:
        client = boto3.client('connect', region_name="us-west-2")
        client.update_contact_attributes(
            InstanceId=event['Details']['ContactData']['InstanceARN'].rsplit('/', 1)[1],
            InitialContactId=event['Details']['ContactData']['InitialContactId'],
            Attributes=contact_attributes
        )
        print("Contact attributes set successfully.")
    except Exception as e:
        print("Error setting contact attributes: ", e)

    # Success response
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Success')
    }

# Flatten a nested object into a simple string:string object
def flatten(recommendation, index):
    flat = {}
    for key, value in recommendation.items():
        if isinstance(value, dict):
            flat.update(flatten(value, index))
        else:
            flat[f"Rec{index}_{key}"] = str(value)
    return flat

Setelah Anda mengatur alur Anda dengan blok Dapatkan rekomendasi profil, Anda dapat mulai menggunakannya untuk menghasilkan rekomendasi bagi pelanggan Anda selama kontak mereka.

Menggunakan Rekomendasi Profil Pelanggan dalam Kampanye Keluar

Anda dapat mengintegrasikan Predictive Insights dengan kampanye keluar Amazon Connect untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi melalui saluran email dan SMS. Saat membuat kampanye yang dipicu oleh peristiwa, Anda dapat mengonfigurasi bagian Rekomendasi untuk secara otomatis menghasilkan rekomendasi yang didukung AI untuk profil pelanggan yang terkait dengan kampanye.

Integrasi ini menggunakan pemetaan objek Web Analytics sebagai kategori acara untuk menangkap data interaksi pelanggan, yang memungkinkan mesin rekomendasi untuk memberikan saran yang relevan dan ditargetkan berdasarkan perilaku pelanggan.

Untuk step-by-step petunjuk tentang mengonfigurasi rekomendasi dalam kampanye yang dipicu peristiwa, lihat. Buat kampanye keluar menggunakan pemicu acara

Menyiapkan Connect AI Agents untuk Rekomendasi Penjualan

Amazon Q in Connect meningkatkan kemampuan agen melalui jenis Agen “Orkestrasi” yang baru. Fungsionalitas ini sangat berharga untuk membuat Agen AI Penjualan yang dapat memberikan rekomendasi item, terutama berguna dalam skenario upsell dan cross-sell.

Memulai

Untuk memulai implementasi, akses Konsol Manajemen AWS dan navigasikan ke Amazon Connect. Setelah masuk ke instans Connect Anda melalui URL Access, cari Amazon Q dari menu sebelah kiri dan pilih agen AI. Anda akan menemukan AI Agent of Type Orchestration (SalesAgent) yang telah dikonfigurasi sebelumnya dalam status draf di halaman QiC di bawah Agen AI. Template ini dilengkapi dengan semua konfigurasi yang diperlukan untuk alat 1P dan contoh petunjuk untuk rekomendasi.

Membuat Agen Kustom Anda

Untuk membuat Agen Penjualan kustom, mulailah dengan membuat Agen AI Jenis Orkestrasi baru dan salin dari template yang ada. SalesAgent Proses ini mentransfer semua alat dan konfigurasi dari template ke agen baru Anda.

Menyesuaikan Agen

Ketika datang untuk memperbarui prompt agen, administrator memiliki dua opsi utama. Mereka dapat menambahkan prompt agen mereka yang ada ke Prompt Agen Penjualan dan menambahkan instruksi identifikasi upsell, atau mereka dapat memulai yang baru dengan menghapus SalesAgent prompt dan membuat prompt Orkestrasi baru berdasarkan Agen yang diterbitkan saat ini dan menambahkan prompt agen Penjualan ke sana. Fleksibilitas ini memungkinkan solusi khusus yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dan persyaratan domain tertentu.

Konfigurasi dan Integrasi Aliran

Setelah menyelesaikan konfigurasi agen dan menerbitkannya, langkah selanjutnya melibatkan pembuatan bot Amazon Lex di bawah Flows. Alur masuk perlu diperbarui untuk menyertakan GetCustomerInput blok dengan bot Lex yang dibuat, dan yang baru SalesAgent harus dipilih dalam opsi tambahan. Anda perlu menambahkan blok alur Profil Pelanggan untuk pengambilan ID profil dan blok aliran Set-Contact Attributes, yang disetel CustomerId sebagai kunci untuk ID profil dan nilai sebagai $Customer. ProfileId.

Implementasinya mendukung kontak obrolan dan panggilan suara, dengan masukan pelanggan dengan mulus diteruskan ke agen QIC di bot Lex. Penyiapan komprehensif ini memungkinkan rekomendasi penjualan berbasis AI dan peluang peningkatan penjualan dalam lingkungan Amazon Connect Anda. Fleksibilitas sistem memungkinkan penyesuaian berdasarkan kebutuhan industri tertentu sambil mempertahankan fungsionalitas inti dari bantuan penjualan cerdas. Solusi ini menyediakan kerangka kerja untuk meningkatkan interaksi pelanggan dengan rekomendasi yang didukung AI, yang pada akhirnya mendukung operasi penjualan dan layanan pelanggan yang lebih efektif. Administrator dapat menyempurnakan implementasi lebih lanjut dengan menambahkan instruksi khusus domain dan menyesuaikan jenis rekomendasi agar sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka.

Konfigurasi SalesAgent yang akan digunakan untuk Bantuan Agen

Anda dapat mengonfigurasi yang SalesAgent akan digunakan dalam Q in connect chat widget di Agent Workspace. Untuk melakukannya, Anda perlu memodifikasi 2 hal utama.

Sekarang Anda dapat menggunakan alur ini sebagai inbound reguler Anda dan widget obrolan Q in connect harus dapat memberikan rekomendasi untuk membantu permintaan pengguna.