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Valutazioni delle prestazioni delle interazioni self-service in Amazon Connect
Amazon Connect ti offre la possibilità di valutare automaticamente la qualità delle interazioni self-service e ottenere informazioni aggregate per migliorare l'esperienza del cliente. I manager possono definire criteri personalizzati per valutare la qualità delle interazioni self-service, che possono essere compilati manualmente o automaticamente utilizzando informazioni provenienti dall'analisi conversazionale e altri dati di Amazon Connect. Ad esempio, puoi valutare automaticamente se l'agente di intelligenza artificiale non riesce ripetutamente a comprendere il cliente, con conseguente scarsa fiducia del cliente e trasferimento a un agente umano. I manager possono esaminare queste informazioni in forma aggregata e sui singoli contatti, insieme alle registrazioni e alle trascrizioni delle interazioni self-service, per identificare opportunità di miglioramento delle prestazioni dei bot o degli agenti di intelligenza artificiale.
Nota
Le valutazioni delle prestazioni delle interazioni self-service sono disponibili solo come parte di Amazon Connect (con intelligenza artificiale illimitata). Per ulteriori informazioni, consulta Prezzi di Amazon Connect
Per valutare automaticamente le interazioni self-service, devi innanzitutto farlo Abilitazione dell’analisi delle conversazioni in Amazon Connect Contact Lens (le interazioni automatizzate includono flussi di lavoro self-service e post-chiamata, come i sondaggi). Le valutazioni delle prestazioni possono valutare l'intera interazione self-service, indipendentemente dal fatto che sia gestita tramite touch tone, bot Lex, agenti AI di Amazon Connect o bot personalizzati all'interno di Amazon Connect. I passaggi per configurare le valutazioni automatiche delle interazioni self-service sono i seguenti:
Tieni presente che dopo aver impostato l'automazione su un modulo di valutazione (fase 2), puoi utilizzare lo stesso modulo per le valutazioni assistite dall'intelligenza artificiale (human-in-the loop). Puoi avviare manualmente una valutazione, a quel punto l'IA inserisce automaticamente le risposte. È quindi possibile rivedere o modificare le risposte prima di inviarle. Ciò consente inoltre di testare e ottimizzare l'automazione prima di impostare le regole per l'invio automatico delle valutazioni (fase 3).
Fase 1: Creare una bozza di modulo di valutazione
È possibile definire criteri personalizzati per valutare le interazioni self-service. Questi criteri possono misurare la risoluzione self-service, l'esperienza del cliente o il comportamento degli bot/AI agenti. Per valutare le interazioni self-service, imposta il tipo di interazione di contatto come interazione automatica in impostazioni aggiuntive:
Un esempio di modulo di valutazione è il seguente:
- Sezione 1: Successo del self-service
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1.1 Il contatto è stato gestito in modalità self-service, senza trasferimento a un operatore umano? (Selezione singola)
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1.2 Il cliente è stato in grado di soddisfare autonomamente almeno una delle sue esigenze? (Selezione singola)
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- Sezione 2: Esperienza del cliente
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2.1 Qual è stato il punteggio complessivo del sentiment dei clienti durante il self-service? (Numero)
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2.2 Il cliente ha espresso frustrazione durante il self-service? (Selezione singola)
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- Sezione 3: Comportamenti degli agenti AI
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3.1 L'agente di intelligenza artificiale non è riuscito a capire il cliente e gli ha chiesto di ripetersi? (Selezione singola)
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3.2 L'agente di intelligenza artificiale è stato scortese o aggressivo nei confronti del cliente in qualche momento? (Selezione singola)
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Per ulteriori dettagli, consulta Creare un modulo di valutazione in Amazon Connect.
Fase 2: Configurare l'automazione
Puoi compilare automaticamente le valutazioni delle interazioni self-service utilizzando l'intelligenza artificiale generativa integrata all'interno di moduli di valutazione, regole e metriche integrate come il sentimento dei clienti.
Automazione tramite IA generativa integrata
Digita la domanda, le domande, le istruzioni e le opzioni di risposta che l'IA utilizzerà per valutare le prestazioni delle interazioni self-service. In Automazione per una domanda, seleziona Opzione 3: AI generativa. L'intelligenza artificiale interpreta il testo della domanda, le istruzioni della domanda e analizza la trascrizione dell'interazione self-service per compilare una delle opzioni di risposta.
Usa @ per inserire parole chiave comprensibili all'intelligenza artificiale generativa: le parole sistema, agente di intelligenza artificiale e bot si riferiscono attualmente a qualsiasi partecipante non umano che interagisce con il cliente. Puoi usare queste parole in modo intercambiabile.
Automazione mediante regole
Inizia con la configurazione di una regola:
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Nel menu di navigazione scegli Analisi e ottimizzazione e quindi Regole.
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Seleziona Crea una regola, Analisi di conversazione.
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In Quando, utilizza l'elenco a discesa per scegliere l'analisi post-chiamata o l'analisi post-chat.
Regole di esempio che puoi creare:
- Contenimento self-service
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Aggiungi una nuova condizione per verificare che la coda non sia stata assegnata e che il contatto sia stato gestito durante l'interazione automatica.
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Puoi anche utilizzare l'intento del linguaggio naturale per confermare che il cliente non ha richiesto un agente umano durante l'interazione automatizzata con il bot Lex o l'agente AI.
Nota
Amazon Connect comprende le seguenti parole chiave all'interno delle regole di corrispondenza semantica:
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Sistema: indica un bot o un agente AI
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Agente: si riferisce all'agente umano
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Cliente: la persona che interagisce con il contact center
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Interazione automatizzata: parte dell'interazione con il cliente in cui l'operatore umano non era presente alla conversazione, inclusa l'interazione self-service con il bot o l'agente di intelligenza artificiale e il tempo di attesa in coda
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Interazione tra operatore umano: interazione del cliente con l'agente umano
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Se utilizzi un agente AI di Amazon Connect, puoi anche verificare se l'agente AI per il self-service è diventato umano o meno.
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- Il successo del self-service per almeno un intento
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Crea una regola usando il linguaggio naturale - condizione di corrispondenza semantica:
«Durante l'interazione automatizzata, il sistema ha soddisfatto con successo almeno una delle richieste dei clienti, ad esempio fornendo informazioni o completando un'altra richiesta di assistenza».
- L'agente bot/AI non riesce a comprendere il cliente
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Crea una regola usando il linguaggio naturale - condizione di corrispondenza semantica:
«Il sistema non è riuscito a capire il cliente e gli ha chiesto di ripetersi».
- Il cliente ha espresso frustrazione
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Crea una regola usando il linguaggio naturale - condizione di corrispondenza semantica:
«Il cliente ha espresso frustrazione durante l'interazione automatizzata».
Dopo aver impostato una regola, puoi utilizzarla per rispondere a domande a selezione singola o multipla nel modulo di valutazione. Ad esempio, se hai creato una regola per verificare il contenimento del self-service, puoi utilizzarla per rispondere a una domanda se il contatto è stato gestito durante il self-service.
Automazione tramite metriche
Puoi utilizzare le metriche di contatto per rispondere automaticamente alle domande sull'esperienza self-service. Ad esempio, puoi verificare l'opinione dei clienti durante l'interazione automatizzata. Per utilizzare le metriche, assicurati che il Tipo di domanda sia selezionato come Numero.
Dopo aver impostato l'automazione per ogni domanda, attivi l'opzione Abilita l'invio automatico delle valutazioni e attivi il modulo. Verrai quindi guidato a creare una regola per inviare automaticamente il modulo di valutazione.
Per ulteriori dettagli, consulta Fase 6: Attivare le valutazioni automatiche.
Fase 3: Imposta una regola per inviare automaticamente le valutazioni delle interazioni self-service
È possibile utilizzare le seguenti condizioni per identificare interazioni self-service specifiche.
- Agente AI
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Per attivare una valutazione dell'interazione self-service, puoi identificare se uno o più agenti AI specifici erano attivi sul contatto. Puoi anche verificare la presenza di una versione specifica dell'agente AI.
- Attributi di contatto personalizzati e attributi del segmento di contatto
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Puoi anche utilizzare attributi di contatto personalizzati e attributi dei segmenti di contatto impostati all'interno dei flussi per identificare flussi di lavoro, bot, intenzioni o risultati specifici dei clienti. Ad esempio, puoi impostare un attributo di contatto all'interno dei flussi,
pizzaOrderBot = truese durante la conversazione viene richiamato un bot Lex chiamato «Pizza Order Bot».
Dopo aver definito le condizioni:
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Nella pagina Definisci le operazioni, fornisci un nome di categoria per identificare la regola.
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Scegli Aggiungi operazione, seleziona Invia una valutazione automatica e seleziona il modulo che desideri utilizzare per inviare automaticamente una valutazione. (Questa azione è già selezionata nella pagina se hai creato la regola quando attivi il modulo.)
Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di una regola in Contact Lens che invia una valutazione automatica.
