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Amazon Connect でのセルフサービスインタラクションのパフォーマンス評価
Amazon Connect では、セルフサービスインタラクションの品質を自動的に評価し、集約されたインサイトを取得してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。マネージャーは、セルフサービスインタラクションの品質を評価するカスタム基準を定義できます。セルフサービスインタラクションは、会話分析やその他の Amazon Connect データからのインサイトを使用して、手動または自動で入力できます。たとえば、AI エージェントが顧客の理解に繰り返し失敗し、顧客の感情が低下し、ヒューマンエージェントに転送されるかどうかを自動的に評価できます。マネージャーは、セルフサービスインタラクションの記録やトランスクリプトとともに、集計および個々の問い合わせに関するこれらのインサイトを確認して、ボットや AI エージェントのパフォーマンスを向上させる機会を特定できます。
注記
セルフサービスインタラクションのパフォーマンス評価は、Amazon Connect の一部としてのみ使用できます (無制限の AI を使用）。詳細については、Amazon Connect の料金
セルフサービスインタラクションを自動的に評価するには、まず Amazon Connect Contact Lens 会話分析を有効にする (自動インタラクションには、アンケートなどのセルフサービスワークフローと通話後ワークフローが含まれます) 必要があります。パフォーマンス評価では、タッチトーン、Lex ボット、Amazon Connect AI エージェント、Amazon Connect 内のカスタムボットのいずれによって処理されるかに関係なく、セルフサービスインタラクション全体を評価できます。セルフサービスインタラクションの自動評価を設定する手順は次のとおりです。
評価フォームでオートメーションを設定した後 (ステップ 2)、AI アシスト (ヒューhuman-in-theループ) 評価に同じフォームを使用できます。AI が回答を自動的に入力する評価を手動で開始できます。その後、送信前に回答を確認または修正できます。これにより、評価を自動的に送信するルールを設定する前に、自動化をテストして最適化することもできます (ステップ 3)。
ステップ 1: 評価フォームのドラフトを作成する
セルフサービスインタラクションを評価するためのカスタム条件を定義できます。これらの基準は、セルフサービスの解決、カスタマーエクスペリエンス、またはボット/AI エージェントの動作を測定できます。セルフサービスインタラクションを評価するには、追加の設定で問い合わせインタラクションタイプを自動インタラクションとして設定します。
評価フォームの例は次のとおりです。
- セクション 1: セルフサービスの成功
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1.1 問い合わせは、人間のエージェントに転送せずに、セルフサービス中に処理されましたか? (単一選択)
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1.2 顧客は少なくとも 1 つのニーズをセルフサービスできましたか? (単一選択)
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- セクション 2: カスタマーエクスペリエンス
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2.1 セルフサービス中の全体的な顧客感情スコアはどのくらいですか? (数値)
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2.2 顧客はセルフサービス中に不満を表明しましたか? (単一選択)
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- セクション 3: AI エージェントの動作
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3.1 AI エージェントは顧客を理解しておらず、自分自身で繰り返すように依頼しましたか? (単一選択)
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3.2 AI エージェントは、ある時点で顧客に対して失礼または攻撃的だったか? (単一選択)
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詳細については、「Amazon Connect で評価フォームを作成する」を参照してください。
ステップ 2: オートメーションを設定する
統合された生成 AI を使用して、評価フォーム、ルール、顧客感情などの統合されたメトリクス内でセルフサービスインタラクションの評価を自動的に入力できます。
統合された生成 AI を使用した自動化
セルフサービスインタラクションのパフォーマンスを評価するために AI が使用する質問、質問の手順、回答オプションを入力します。質問の自動化で、オプション 3: 生成 AI を選択します。AI は、質問のテキスト、質問の指示を解釈し、セルフサービスインタラクションのトランスクリプトを分析して、回答オプションのいずれかを埋めます。
@ を使用して、生成 AI が理解できるキーワードを入力します。システム、AI エージェント、ボットは現在、顧客とやり取りしている人間以外の参加者を指します。これらの単語は同じ意味で使用できます。
ルールを使用した自動化
ルールの設定から始めます。
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ナビゲーションメニューで、[分析と最適化]、[ルール] の順に選択します。
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[ルールの作成]、[会話分析] を選択します。
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When で、ドロップダウンリストを使用して通話後分析またはチャット後分析を選択します。
作成できるルールの例:
- セルフサービスの封じ込め
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キューが割り当てられておらず、自動インタラクション中に問い合わせが処理されたことを確認する新しい条件を追加します。
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また、自然言語インテントを使用して、顧客が Lex ボットまたは AI エージェントとの自動インタラクション中に人間のエージェントをリクエストしなかったことを確認することもできます。
注記
Amazon Connect は、セマンティック一致ルール内の次のキーワードを理解します。
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システム: ボットまたは AI エージェントを示します
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エージェント: ヒューマンエージェントを指します。
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顧客: コンタクトセンターとやり取りする人
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自動インタラクション: ボットまたは AI エージェントとのセルフサービスインタラクションやキュー内の待機時間など、会話に人間のエージェントがいなかった顧客とのインタラクションの一部
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ヒューマンエージェントとのやり取り: カスタマーとヒューマンエージェントとのやり取り
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Amazon Connect AI エージェントを使用している場合は、セルフサービスの AI エージェントが人間にエスカレーションされたかどうかを確認することもできます。
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- 少なくとも 1 つのインテントのセルフサービスの成功
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自然言語 - セマンティック一致条件を使用してルールを作成します。
「自動インタラクション中に、システムは情報の提供や別のサービスリクエストの完了など、顧客のリクエストの少なくとも 1 つを正常に満たしました。」
- Bot/AI エージェントが顧客を理解していない
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自然言語 - セマンティック一致条件を使用してルールを作成します。
「システムは顧客を理解できず、顧客に対して同じことを繰り返すように依頼しました」
- お客様が表現した不満
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自然言語 - セマンティック一致条件を使用してルールを作成します。
「顧客は自動インタラクション中に不満を表明しました」
ルールを設定したら、それを使用して、評価フォームの単一選択または複数選択の質問に回答できます。たとえば、セルフサービスの封じ込めをチェックするルールを作成した場合、そのルールを使用して、問い合わせがセルフサービス中に処理されたかどうかに関する質問に回答できます。
メトリクスを使用した自動化
問い合わせメトリクスを使用して、セルフサービスエクスペリエンスに関する質問に自動的に回答できます。たとえば、自動インタラクション中に顧客の感情を確認できます。メトリクスを使用するには、質問タイプが数値として選択されていることを確認します。
すべての質問で自動化を設定したら、評価の自動送信を有効にする をオンにし、フォームをアクティブ化します。その後、評価フォームを自動的に送信するルールを作成するように指示されます。
詳細については、「ステップ 6: 自動評価を有効にする」を参照してください。
ステップ 3: セルフサービスインタラクションの評価を自動的に送信するルールを設定する
以下の条件を使用して、特定のセルフサービスインタラクションを特定できます。
- AI エージェント
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セルフサービスインタラクション評価をトリガーするには、特定の AI エージェント (複数可) が問い合わせでアクティブだったかどうかを特定できます。特定の AI エージェントのバージョンを確認することもできます。
- カスタム問い合わせ属性と問い合わせセグメント属性
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フロー内で設定されたカスタム問い合わせ属性と問い合わせセグメント属性を使用して、特定のワークフロー、ボット、顧客の意図、または結果を特定することもできます。たとえば、会話中に「ピザ注文ボット」という Lex ボットが呼び出
pizzaOrderBot = trueされた場合、フロー内に問い合わせ属性を設定できます。
条件を定義した後:
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[アクションの定義] ページで、ルールを識別するカテゴリ名を指定します。
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[アクションの追加] を選んで、[自動評価の送信] を選択し、評価の自動送信に使用するフォームを選択します。(フォームをアクティブ化するときにルールを作成した場合、このアクションはページで既に選択されています。)
詳細については、「Contact Lens で自動評価を送信するルールを作成する」を参照してください。
