翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Amazon Connect ワークロードのパフォーマンス効率

パフォーマンス効率とは、コンピューティングリソースを効率的に使用してシステム要件を満たし、需要の変化や技術の進歩に合わせてこの効率性を維持する能力などのことを言います。このセクションでは、設計原則、ベストプラクティス、Connect Customer ワークロードのパフォーマンス効率に関する質問の概要を説明します。実装に関する規範的なガイダンスは、ホワイトペーパー、パフォーマンス効率の柱でご確認ください。

アーキテクチャの設計

コンタクトセンターが提供するエクスペリエンスを設計する際には、次の 2 つの基本的なアーキテクチャ設計原則を考慮する必要があります。

還元主義のアプローチでは、個々のコンポーネント (IVR、ACD、音声認識) に個別に焦点を当てており、多くの場合、カスタマーエクスペリエンスは分割して捉えられ、その評価によりユースケースのパフォーマンス要件を満たしています。ただし、エンド・ツー・エンドで見た場合には、開発作業が担当ごとにサイロ化されているため、問い合わせのエクスペリエンスの品質低下をまねく可能性があります。このアプローチは、回帰テストを複雑にし、市場投入までの時間を長くし、さらにコンタクトセンターの成功に不可欠な分野横断的な運用リソースの開発を制限します。

次に、コンタクトセンターを全体論的に見た場合の図を示します。

全体論的なアプローチでは、顧客にとってより完全でまとまりのあるエクスペリエンスを創り出すことに焦点を当てており、あるエクスペリエンスの一部が、どのテクノロジにより提供されたのかは、さほど重要ではありません。

顧客と彼らが望むものをベースに、取るべき努力を定義し進むべき方向を把握します。問い合わせに提供するために作成するエクスペリエンスは、静的であったり完了形のものではなく、顧客からのフィードバックに基づいて行う継続的なま反復処理の、その出発点として機能するものです。この反復処理を促進するには、顧客が問い合わせの過程で行ったやり取りや、その中での移動に関する運用データ、およびその際に調整したデータなどを、定期的に収集しレビューします。目標とするべきなのは、自社が顧客から受ける問い合わせに提供するための、ダイナミックでパーソナライズされたエクスペリエンスでなければなりません。これは、問い合わせ対応のための動的でデータ駆動型の設計とルーティングによって実現できます。それにより、コンタクトとその個々のニーズに合ったエクスペリエンスを実現します。

フローの構築は、デフォルトのエクスペリエンスを使用して開始できます。その後、1 つのフローを 2 つにリファクタリングすることで、将来のセグメント化を可能にします。

次の段階では、ルーティングを計画して構築する必要がある他のエクスペリエンスを割り出し、必要に応じてそれぞれのフローを特定します。例えば、支払い期限後の問い合わせや、同じ目的で複数回連絡を試みている問い合わせに対して、異なるプロンプトを再生できます。このアプローチでは、問い合わせやその理由に関連した、パーソナライズされ動的なエクスペリエンスを目指します。問い合わせのエクスペリエンスの質を向上させ、処理時間を短縮することに加えて、よりインテリジェントで柔軟なエクスペリエンスを提供することで、顧客によるセルフサービスでの解決を促します。次の段階は、下の図のようになります。

フロー設計

フローにより、最初から最後までのコンタクトセンターでのカスタマーエクスペリエンスが定義されます。フローの構成は、パフォーマンス、運用効率、およびメンテナンスの容易さに直接影響を与える可能性があります。

多くの大企業は、複数の電話番号、ビジネスユニット、プロンプト、キュー、その他の Connect Customer リソースをサポートしています。電話番号と業務部門ごとに固有のフローを設定することができますが、これにより、電話番号とフローが、1 対 1 でマッピングされることになります。このことは、不要なサービスクォータ要求や、サポートおよび保守のための多数のフローを発生させます。次の図に、DNIS とフロー実装の間の、1 対 1 のマッピングを示します。

または、Connect Customer Flows の動的な性質を使用して、1 つまたは複数のフローに複数の DNIS をもたらすアプローチを検討する必要があります。この方法では、プロンプト、キュー、営業時間、ウィスパープロンプト/フロー、キューの扱い、保留メッセージなどの設定情報を、非 SQL のデータベースである DynamoDB に格納します。Connect Customer では、複数の電話番号を同じフローに関連付け、Lambda 関数を使用してその電話番号の設定を検索できます。これにより、DynamoDB から返される属性に基づいて、問い合わせのエクスペリエンスを動的に定義できます。

例えば、プロンプトを再生したり、テキスト読み上げ (TTS) を使用しながら、DynamoDB での検索結果に基づいた挨拶を顧客に送ったりできます。また、フローブロックでサポートされている動的属性を使用してキューを関連付けることも可能です。このアプローチでは、構築、保守、およびサポートを効率的に行えるフローが実装されます。

負荷テスト

負荷テストまたはスケールテストを実行する必要がある場合は、サードパーティーまたはパートナーソリューションを使用して負荷テストを実行するか、Connect Customer StartOutboundVoiceContact API を使用して独自のカスタムソリューションを開発し、ブラウザ自動化スクリプトと組み合わせて呼び出しを生成してエージェントの動作をシミュレートできます。ロードテストを実行する前に「Connect Customer の負荷と侵入/セキュリティテストポリシー」を確認し、それに従ってください。

エージェントの有効化

Connect Customer は、エージェントが顧客の連絡先とやり取りするためのブラウザベースの問い合わせコントロールパネル (CCP) を提供します。エージェントは、CCP を使用して、問い合わせの受け付けやチャットによる対応を行います。また、問い合わせを他のエージェントに転送したり、それらを保留にしたり、他の主要なタスクを実行したりします。Connect Customer Streams API を使用してカスタムエージェントデスクトップソリューションを作成することで、大幅なパフォーマンス効率を実現できます。Streams APIを使用して、次の領域でパフォーマンス効率を向上させることを検討します。

他の AWS サービスの使用

このセクションでは、パフォーマンスの向上、機会の領域の特定、問い合わせデータに関する貴重なインサイトの取得に使用できる AWS サービスについて説明します。

AWS Lambda

Connect Customer Flows AWS Lambda で を使用すると、顧客情報のデータディップを実行したり、SMS テキストメッセージを送信したり、Amazon S3 などの他のサービスでスケジュールされたレポートを自動的に配信したりできます。詳細については、「 AWS Lambda 関数の使用に関するベストプラクティス」を参照してください。

Direct Connect

Direct Connect は、オンプレミスから への専用ネットワーク接続をより効率的に確立できるクラウドサービスソリューションです AWS。ISP に依存してリクエストを AWS リソースに動的にルーティングするのではなく、耐久性と整合性のある接続を提供します。これにより、パブリック WAN を経由するのではなく、専用ファイバー間で AWS トラフィックをリダイレクトするようにエッジルーターを設定し、 AWS とデータセンター、オフィス、またはコロケーション環境との間にプライベート接続を確立できます。多くの場合、これによりネットワークコストが削減され帯域幅のスループットが向上します。また、インターネットベースによる接続の場合よりも一貫性の高い、ネットワークエクスペリエンスを実現できます。

Direct Connect はエッジルーターへのプライベート LAN/WAN トラバーサルに固有の問題を解決しませんが、エッジルーターと AWS リソース間のレイテンシーと接続の問題を解決するのに役立ちます。また、エッジルーターと AWS リソース間のレイテンシーや通話品質の低下を解決することもできます。

VDI 環境によっては、パブリック WAN を経由するのではなく、専用ファイバー間で AWS トラフィックをリダイレクトするようにエッジルーターを設定する必要がある Direct Connect ため、 を利用できない場合があります。VDI 環境が、ローカルの DXC 対応ネットワークの外部でホストされている場合、 Direct Connectが完全に活用できないこともあります。

QoS」または「セキュリティの向上 Direct Connect 」に を使用しないでください。「」は、エージェントワークステーションからのレイテンシーが Connect Customer インスタンスへの ISP のパスよりも高い場合、パフォーマンスが低下する Direct Connect 可能性があります。Connect Customer 音声とデータがすでに暗号化されているため、 Direct Connect は ISP と比較して追加のセキュリティを提供しません。

Amazon Polly

Connect Customer は Amazon Polly とのネイティブ統合を提供するため、動的で自然なText-to-Speech (TTS) を再生し、音声合成マークアップ言語 (SSML) を使用し、ニューラルText-to-Speech (NTTS) を活用して、可能な限り最も自然で人間のようなtext-to-speech音声を実現できます。

Amazon Lex

問い合わせに対応する過程は、必ずしも顧客の期待に応えているとは言えないエクスペリエンスになることもあります。顧客を保留状態で待たせたり、同じ情報を繰り返し話させたり、転送が必要となることがあります。そして最終的には、必要なものを得るのに多くの時間を費やさせることになります。AI のチャットボットによる、インテリジェントで自然な言語の仮想アシスタントは、コールセンターでのカスタマーエクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを実現するための役割を果たします。これらのチャットボットは、特定のフレーズで話すことを通話者に要求せず、人間の音声を認識し、相手の意図を理解することができます。顧客は、エージェントと会話することなく、パスワードの変更、アカウントの残高の照会、アポイントのスケジュールなどの作業を実行できます。

Amazon Lex は、インテリジェントな会話チャットボットを作成できるサービスです。Connect Customer Contact Center フローを自然な会話に変換し、発信者にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。Amazon Alexa と同じテクノロジーを使用して、Amazon Lex チャットボットを Connect Customer Flow にアタッチして、発信者の意図を認識し、フォローアップの質問をし、回答を提供できます。Amazon Lex は文脈を維持し、対話を管理し、会話に基づいて応答を動的に調整します。コンタクトセンターは複数の顧客に対し共通のタスクを実行できるようになるので、セルフサービスを利用した対応を通じて多くの問い合わせに対応できます。さらに、Amazon Lex チャットボットは、電話音声に最適なサンプリングレート(8 kHz) をサポートしているので、コンタクトセンターの音声対応における、音声認識の精度と忠実度を向上させます。

効果的な Amazon Lex ボットの構築には、シンプルでリアルな発話を、トレーニングセットとしてボットに提供する必要があります。ボットのパフォーマンスは定期的に見直して、発話セットの更新を行い、このレビューに基づいてボットを修正します。詳細については、以下のリソースを参照してください。

Amazon Kinesis

Connect Customer から問い合わせメトリクスとリアルタイムデータから追加のインサイトを取得する必要がある状況では、次のことができます。

Amazon OpenSearch Service と Kibana

Amazon OpenSearch Service と Kibana を使用してリアルタイム Connect Customer データを処理することで、ネイティブレポート機能を超えてリアルタイムおよび履歴の Connect Customer データをクエリおよび視覚化する柔軟な方法が提供されます。

Connect Customer Contact Lens

Contact Lens は、Connect Customer に統合された機械学習 (ML) 機能のセットです。これにより、コンタクトセンターのスーパーバイザーは、顧客との会話の感情、傾向、コンプライアンスリスクをよりよく理解し、エージェントを効果的にトレーニングし、成功したやり取りをレプリケートし、重要な企業や製品のフィードバックを特定できます。 Contact Lens はコンタクトセンターの呼び出しを文字起こしして、完全に検索可能なアーカイブを作成し、貴重な顧客インサイトを提供します。

リソース

ドキュメント

ホワイトペーパー

動画