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Amazon Connect で顧客セグメントを構築する

Amazon Connect には、顧客セグメントを構築する 2 つの方法があります。1/ Spark SQL を使用してセグメントを定義する (ベータ、データストアを有効にする必要があります）、2/ オーディエンスグループとフィルターを使用してセグメントを定義する (Classic Segmentation)。どちらの場合も、生成 AI を活用したセグメント AI アシスタントを介して自然言語プロンプトを使用できます。いずれかの方法でセグメントを定義する場合は、そのセグメントを別のセグメントに移動し、再度開始する必要があります。

Spark SQL を使用したセグメント

Spark SQL を搭載したセグメントを使用すると、完全な Customer Profile データおよび拡張機能を使用してセグメントを定義できます。標準プロファイルオブジェクト属性とカスタムオブジェクト属性を使用できます。標準オブジェクトとカスタムオブジェクトを結合してさまざまなオブジェクトのデータを使用する、パーセンタイルなどの統計でセグメントをフィルタリングする、日付フィールドを標準化して比較するなどの SQL ベースの機能を使用することもできます。

まず、Segment Assistant AI に自然言語プロンプトを入力します。セグメント AI アシスタントは、Spark SQL への翻訳を含むセグメントを定義します。Segment Assistant AI は、セグメントの定義にかかったステップを提供し、作成しようとしていたものと一致することを検証できます。SQL、自然言語の SQL ステップ、Spark SQL の AI 生成の概要を表示して、さらに検証に役立てることもできます。変更する場合は、自然言語プロンプトを更新するか、Spark SQL を直接編集できます。

Spark SQL セグメントを直接作成することもできます。

Classic セグメンテーションと同様に、Spark SQL を搭載したセグメントは、セグメントメンバーシップコール、フローブロック、アウトバウンドキャンペーンで使用できます。

セグメントメンバーシップコール、フローブロック、または顧客イベントによって開始されたアウトバウンドキャンペーンで Spark SQL セグメントを使用すると、最後にエクスポートされたセグメント (セグメントスナップショット) が使用されます。メンバーシップに使用されるセグメントスナップショットは、作成から 1 年後に期限切れになります。4XX エラーが発生した場合は、セグメント (セグメントスナップショット) をエクスポートしていることを確認してください。

カスタマーセグメントによって開始されたアウトバウンドキャンペーンでは、セグメント (セグメントスナップショット) をエクスポートする必要はありません。

ステップ 1: 新しいセグメントを構築する

セグメント AI アシスタントで、「セグメントの作成方法」を選択すると、貴重なセグメントの作成に関する詳細なガイダンスが表示されます。「セグメントを生成したい」を選択すると、セグメントを作成する自然言語プロンプトが表示されます。

または、SQL を使用してクエリエディタで新しいセグメントを定義します。

注 - タイムゾーンベースのアウトバウンドキャンペーンを作成する場合は、タイムゾーン属性がセグメントの出力の一部であることを確認する必要があります。

注 - アウトバウンドキャンペーンでセグメントを使用する場合は、セグメント出力のプロファイル IDsが一意であることを確認する必要があります

ステップ 2: 名前と説明を指定する

[名前] に、後で判別しやすいような顧客セグメント名を入力します。

注 - Amazon Connect 管理ウェブサイトは、セグメントDisplayNameの として入力された名前を使用し、それに基づいて識別子を生成します。生成された識別子は、Customer Profiles API を使用してセグメントにアクセスする際に SegmentDefinitionName として使用されます。

オプションで、顧客セグメントの説明を [説明] に入力します。

ステップ 3: セグメントを確認して検証する

セグメント AI アシスタントが使用したデータと、セグメントの生成にかかった AI モデルの手順を確認します。作成した SQL を確認して、クエリエディタでセグメントを定義することもできます。セグメントを作成できなかった場合は、正確なセグメントを作成するために提供されたフィードバックに対処します。セグメントが生成されると、Customer Profiles は自動的にセグメント見積りを作成します。

編集する場合は、「新しい会話」をクリックするか、クエリエディタで SQL を作成/編集して、新しいプロンプトを指定できます。

セグメント AI アシスタントを使用していない場合は、クエリを検証し、クエリエディタの下にある「クエリの検証と見積り」ボタンをクリックして見積りを作成できます。

注 - Spark SQL を使用するセグメントは、他のクエリエンジンと同様に、セグメントで使用するプロファイルデータと使用する SQL の量に応じて時間がかかります (たとえば、オブジェクト間での複数の結合には時間がかかります）。

ステップ 4: セグメントを作成する

セグメントを構築し、満足したら、右上の「セグメントの作成」ボタンを選択します。セグメントを作成したら、フローのセグメントとアウトバウンドキャンペーンのセグメントを使用して、アクション - .csv へのエクスポートを選択できます。

注 - アウトバウンドキャンペーンまたはフローブロックでセグメントを使用する場合、セグメントが最後に作成された日時に基づいてセグメントメンバーシップがチェックされます。フローまたはキャンペーンの実行中にリアルタイムのセグメントメンバーシップチェックが必要な場合は、 Classic セグメンテーションを使用します。

オーディエンスグループとフィルターを使用した従来のセグメンテーション

顧客セグメントを作成する際は、初期オーディエンスを選択し、セグメントを定義するフィルターを選択してそのオーディエンスを絞り込みます。例えば、オーディエンスグループを作成し、特定の国に住んでいて、頻繁に電話をかけるすべての顧客のフィルターを選択できます。セグメントは、キャンペーンの実行時、コンタクトフローの実行時、セグメントの見積りまたはエクスポート時など、オンデマンドで再計算されます。そのため、各セグメントのサイズやメンバーシップは、時間の経過とともに変化します。

さらに、2 番目のオーディエンスグループを作成し、2 つのオーディエンスグループ間の関係 (AND、OR、または EXCLUDE) を作成して、最初のオーディエンスグループから顧客をさらに絞り込んだり、連結したり、除外したりできます。

オーディエンスグループ

顧客セグメントを作成する際は、1 つまたは複数のオーディエンスグループを作成します。オーディエンスグループは、以下のコンポーネントで構成されます。

顧客セグメントには 1 つ以上のオーディエンスグループが必要ですが、オプションで 2 番目のオーディエンスグループを作成し、2 つのオーディエンスグループ間の関係 (AND/OR/EXCLUDE) を作成できます。関係の詳細については、「ステップ 5: 2 番目のオーディエンスグループを追加する (オプション)」を参照してください。

顧客セグメントの作成

以下の手順では、顧客セグメントの作成と設定について説明します。

ステップ 1: 新しいセグメントを構築する

ステップ 2: 名前と説明を指定する

ステップ 3: オーディエンスグループ 1 に含める初期オーディエンスを選択する

まず、オーディエンスグループの初期オーディエンスをどのように定義するかを選択します。

ステップ 4: オーディエンスフィルターを選択して適用する (オプション)

初期オーディエンスを選択したら、条件付きロジックを属性に適用することでオーディエンスをさらに絞り込むことができます。セグメントは、標準プロファイル属性、カスタムプロファイル属性、計算属性をサポートします。

オーディエンスグループに複数のフィルターグループがある場合、管理ウェブサイトの顧客セグメントは OR Amazon Connect 関係を使用してフィルターグループ間を接続します。

ステップ 5: 2 番目のオーディエンスグループを追加する (オプション)

必要に応じて、2 番目のオーディエンスグループを追加し、オーディエンスグループ 1 との関係を定義します。Amazon Connect 管理ウェブサイトを使用して顧客セグメントを作成する場合、各セグメントは最大 2 つのオーディエンスグループを持つことができます。セグメントに 2 つ目のオーディエンスグループを追加する場合、2 つのオーディエンスグループの接続方法を 2 つの方法から選択することができます。

Spark SQL を使用したセグメントの作成

Spark SQL を搭載したセグメントを使用すると、完全な Customer Profile データおよび拡張機能を使用してセグメントを定義できます。標準プロファイルオブジェクト属性とカスタムオブジェクト属性を使用できます。標準オブジェクトとカスタムオブジェクトを結合してさまざまなオブジェクトのデータを使用する、パーセンタイルなどの統計でセグメントをフィルタリングする、日付フィールドを標準化して比較するなどの SQL ベースの機能を使用することもできます。

まず、Segment Assistant AI に自然言語プロンプトを入力します。セグメント AI アシスタントは、Spark SQL への翻訳を含むセグメントを定義します。Segment Assistant AI は、セグメントの定義にかかったステップを提供し、作成しようとしていたものと一致することを検証できます。SQL、自然言語の SQL ステップ、Spark SQL の AI 生成の概要を表示して、さらに検証に役立てることもできます。変更する場合は、自然言語プロンプトを更新するか、Spark SQL を直接編集できます。

Spark SQL セグメントを直接作成することもできます。

Spark SQL を使用するセグメントは、セグメントメンバーシップコール、フローブロック、アウトバウンドキャンペーンで使用できます。セグメントが最後に作成された時点 (セグメントスナップショット) でセグメントをチェックします。4XX エラーが発生した場合は、セグメントスナップショットを実行します。

ステップ 1: 新しいセグメントを構築する

セグメント AI アシスタントで、「セグメントの作成方法」を選択すると、貴重なセグメントの作成に関するガイダンスが表示されます。「セグメントを生成したい」を選択すると、セグメントを作成する自然言語プロンプトが表示されます。

または、SQL を使用してクエリエディタで新しいセグメントを定義します。

ステップ 2: 名前と説明を指定する

[名前] に、後で判別しやすいような顧客セグメント名を入力します。

オプションで、顧客セグメントの説明を [説明] に入力します。

ステップ 3: セグメントを確認して検証する

セグメント AI アシスタントが使用したデータと、セグメントの生成にかかった AI モデルの手順を確認します。作成した SQL を確認して、クエリエディタでセグメントを定義することもできます。セグメントを作成できなかった場合は、正確なセグメントを作成するために提供されたフィードバックに対処します。セグメントが生成されると、Customer Profiles は自動的にセグメント見積りを作成します。

編集する場合は、「新しい会話」をクリックするか、クエリエディタで SQL を作成/編集して、新しいプロンプトを指定できます。

セグメント AI アシスタントを使用していない場合は、クエリを検証し、クエリエディタの下にある「クエリの検証と見積り」ボタンをクリックして見積りを作成できます。

ステップ 4: セグメントを作成する

セグメントを構築し、満足したら、右上の「セグメントの作成」ボタンを選択します。セグメントを作成したら、フローのセグメントとアウトバウンドキャンペーンのセグメントを使用して、アクション - .csv へのエクスポートを選択できます。