기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon Connect에서 고객 세그먼트 구축

Amazon Connect는 고객 세그먼트를 구축하는 두 가지 방법을 제공합니다. 1/ Spark SQL을 통해 세그먼트 정의(베타, 데이터 스토어 활성화 필요), 2/ 대상 그룹 및 필터를 통해 세그먼트 정의(클래식 세분화). 둘 다 생성형 AI 기반 세그먼트 AI 어시스턴트를 통해 자연어 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 한 가지 방법으로 세그먼트를 정의하는 경우 해당 세그먼트를 다른 세그먼트로 이동하고 다시 시작해야 합니다.

Spark SQL로 구동되는 세그먼트

Spark SQL로 구동되는 세그먼트를 사용하면 전체 Customer Profile 데이터와 확장된 기능을 사용하여 세그먼트를 정의할 수 있습니다. 표준 프로필 객체 속성과 사용자 지정 객체 속성을 사용할 수 있습니다. 표준 객체와 사용자 지정 객체를 함께 조인하여 다양한 객체의 데이터를 사용하고, 백분위수와 같은 통계로 세그먼트를 필터링하고, 비교를 위해 날짜 필드를 표준화하는 등의 SQL 기반 기능을 사용할 수도 있습니다.

Segment Assistant AI에 자연어 프롬프트를 입력하여 시작할 수 있습니다. 세그먼트 AI 어시스턴트는 Spark SQL로의 번역을 포함하여 세그먼트를 정의합니다. Segment Assistant AI는 세그먼트를 정의하는 데 수행한 단계를 제공하며 생성하려는 것과 일치하는지 확인할 수 있습니다. SQL, 자연어로 된 SQL 단계 및 Spark SQL의 AI 생성 요약을 보고 추가로 검증할 수도 있습니다. 변경하려면 자연어 프롬프트를 업데이트하거나 Spark SQL을 직접 편집할 수 있습니다.

Spark SQL 세그먼트를 직접 생성할 수도 있습니다.

클래식 분할과 마찬가지로 Spark SQL로 구동되는 세그먼트는 세그먼트 멤버십 호출, 흐름 블록 및 아웃바운드 캠페인에 사용할 수 있습니다.

고객 이벤트에 의해 시작된 세그먼트 멤버십 호출, 흐름 블록 또는 아웃바운드 캠페인에서 Spark SQL 세그먼트를 사용하는 경우 마지막으로 내보낸 세그먼트(세그먼트 스냅샷)를 사용합니다. 멤버십에 사용되는 세그먼트 스냅샷은 생성 후 1년이 지나면 만료됩니다. 4XX 오류가 발생하면 세그먼트(세그먼트 스냅샷)를 내보냈는지 확인합니다.

고객 세그먼트에서 시작한 아웃바운드 캠페인은 세그먼트(세그먼트 스냅샷)를 내보낼 필요가 없습니다.

1단계: 새 세그먼트 빌드

세그먼트 AI 어시스턴트에서 “세그먼트 생성 방법”을 선택하여 귀중한 세그먼트 생성에 대한 자세한 지침을 보거나 “세그먼트 생성 방법”을 선택하여 자연어 프롬프트를 입력하여 세그먼트를 생성합니다.

또는 SQL을 사용하여 쿼리 편집기에서 새 세그먼트를 정의합니다.

참고 - 시간대 기반 아웃바운드 캠페인을 생성하려면 시간대 속성이 세그먼트 출력의 일부인지 확인해야 합니다.

참고 - 아웃바운드 캠페인에서 세그먼트를 사용하려면 세그먼트 출력의 프로필 IDs가 고유한지 확인해야 합니다.

2단계: 이름 및 설명 지정

이름에 나중에 쉽게 알아볼 수 있도록 고객 세그먼트의 이름을 입력합니다.

참고 - Amazon Connect 관리자 웹 사이트는 입력한 이름을 세그먼트DisplayName의 로 사용하고 이를 기반으로 식별자를 생성합니다. 생성된 식별자는 Customer Profiles API를 사용하여 세그먼트에 액세스할 때 SegmentDefinitionName으로 사용됩니다.

(선택 사항) 설명에 고객 세그먼트에 대한 설명을 입력합니다.

3단계: 세그먼트 검토 및 검증

세그먼트 AI 어시스턴트가 사용한 데이터와 세그먼트를 생성하는 데 사용한 AI 모델을 검토합니다. 생성한 SQL을 검토하여 쿼리 편집기에서 세그먼트를 정의할 수도 있습니다. 세그먼트를 생성할 수 없는 경우 정확한 세그먼트를 생성하는 데 도움이 되도록 제공한 피드백을 해결합니다. 세그먼트가 생성되면 Customer Profiles는 자동으로 세그먼트 견적을 생성합니다.

편집하려면 쿼리 편집기에서 "새 대화"를 클릭하거나 SQL을 생성/편집하여 새 프롬프트를 제공할 수 있습니다.

세그먼트 AI 어시스턴트를 사용하지 않는 경우 쿼리 편집기 아래의 "쿼리 검증 및 추정" 버튼을 클릭하여 쿼리를 검증하고 추정을 생성할 수 있습니다.

참고 - Spark SQL로 구동되는 세그먼트는 다른 쿼리 엔진과 마찬가지로 세그먼트 및 사용된 SQL에서 사용하는 프로필 데이터의 양에 따라 시간이 걸립니다(예: 객체 간에 여러 조인하는 데 시간이 걸림).

4단계: 세그먼트 생성

세그먼트를 빌드하고 만족하면 오른쪽 상단의 "세그먼트 생성" 버튼을 선택합니다. 세그먼트를 생성한 후에는 흐름의 세그먼트를 사용하고 아웃바운드 캠페인의 세그먼트를 사용하여 작업 - .csv로 내보내기를 선택할 수 있습니다.

참고 - 아웃바운드 캠페인 또는 흐름 블록에서 세그먼트를 사용하는 경우 세그먼트가 마지막으로 생성된 시기에 따라 세그먼트 멤버십을 확인합니다. 흐름 또는 캠페인이 실행 중일 때 실시간 세그먼트 멤버십 검사가 필요한 경우 Classic 세분화를 사용합니다.

대상 그룹 및 필터를 사용한 클래식 세분화

고객 세그먼트를 생성할 때 시작 잠재고객을 선택하고 세그먼트를 정의하는 필터를 선택하여 해당 잠재고객을 구체화합니다. 예를 들어 잠재고객 그룹을 생성한 다음 특정 국가에 거주하고 자주 전화하는 모든 고객의 필터를 선택할 수 있습니다. 세그먼트는 캠페인 실행, 고객 응대 흐름 실행, 세그먼트 추정 또는 내보내기 등 온디맨드로 다시 계산됩니다. 그 결과, 각 세그먼트의 크기 및 멤버십은 시간의 경과에 따라 변화합니다.

또한 두 번째 잠재고객 그룹을 생성한 다음 두 잠재고객 그룹 간에 관계(AND, OR 또는 EXCLUDE)를 생성하여 첫 번째 잠재고객 그룹에서 고객을 추가로 좁히거나 연결하거나 제외할 수 있습니다.

잠재고객 그룹

고객 세그먼트를 생성할 때 하나 이상의 잠재고객 그룹을 생성합니다. 잠재고객 그룹은 다음과 같은 구성 요소로 구성됩니다.

고객 세그먼트에는 하나 이상의 잠재고객 그룹이 있어야 하지만 선택적으로 두 번째 잠재고객 그룹을 생성한 다음 두 잠재고객 그룹 간에 관계(AND/OR/EXCLUDE)를 생성할 수 있습니다. 이러한 결과에 대한 자세한 내용은 5단계: 두 번째 잠재고객 그룹 추가(선택 사항) 섹션을 참조하세요.

고객 세그먼트 생성

다음 단계는 고객 세그먼트 생성 및 구성을 설명합니다.

1단계: 새 세그먼트 빌드

2단계: 이름 및 설명 지정

3단계: 잠재고객 그룹 1에 포함할 시작 잠재고객 선택

먼저 잠재고객 그룹의 시작 잠재고객을 어떻게 정의할지 선택합니다.

4단계: 잠재고객 필터 선택 및 적용(선택 사항)

시작 잠재고객을 선택한 후 속성에 조건부 로직을 적용하여 잠재고객을 추가로 세분화할 수 있습니다. 세그먼트는 표준 프로필 속성, 사용자 지정 프로필 속성 및 계산된 속성을 지원합니다.

대상 그룹에 여러 필터 그룹이 있는 경우 Amazon Connect 관리자 웹 사이트의 고객 세그먼트는 OR 관계를 사용하여 필터 그룹 간에 연결합니다.

5단계: 두 번째 잠재고객 그룹 추가(선택 사항)

선택적으로 두 번째 잠재고객 그룹을 추가하고 잠재고객 그룹 1과의 관계를 정의합니다.Amazon Connect 관리자 웹 사이트를 사용하여 고객 세그먼트를 생성할 때 세그먼트당 최대 2개의 잠재고객 그룹을 가질 수 있습니다. 세그먼트에 두 번째 잠재고객 그룹을 추가할 경우, 두 잠재고객 그룹 간의 연결 방식을 지정하는 두 가지 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다.

Spark SQL로 구동되는 세그먼트 생성

Spark SQL로 구동되는 세그먼트를 사용하면 전체 Customer Profile 데이터와 확장된 기능을 사용하여 세그먼트를 정의할 수 있습니다. 표준 프로필 객체 속성과 사용자 지정 객체 속성을 사용할 수 있습니다. 표준 객체와 사용자 지정 객체를 함께 조인하여 다양한 객체의 데이터를 사용하고, 백분위수와 같은 통계로 세그먼트를 필터링하고, 비교를 위해 날짜 필드를 표준화하는 등의 SQL 기반 기능을 사용할 수도 있습니다.

Segment Assistant AI에 자연어 프롬프트를 입력하여 시작할 수 있습니다. 세그먼트 AI 어시스턴트는 Spark SQL로의 번역을 포함하여 세그먼트를 정의합니다. Segment Assistant AI는 세그먼트를 정의하는 데 수행한 단계를 제공하며 생성하려는 것과 일치하는지 확인할 수 있습니다. SQL, 자연어로 된 SQL 단계 및 Spark SQL의 AI 생성 요약을 보고 추가로 검증할 수도 있습니다. 변경하려면 자연어 프롬프트를 업데이트하거나 Spark SQL을 직접 편집할 수 있습니다.

Spark SQL 세그먼트를 직접 생성할 수도 있습니다.

Spark SQL로 구동되는 세그먼트는 세그먼트 멤버십 호출, 흐름 블록 및 아웃바운드 캠페인에 사용할 수 있습니다. 세그먼트가 마지막으로 생성된 시점(세그먼트 스냅샷)을 기준으로 세그먼트를 확인합니다. 4XX 오류가 발생하면 세그먼트 스냅샷을 실행해야 합니다.

1단계: 새 세그먼트 빌드

세그먼트 AI 어시스턴트에서 “세그먼트 생성 방법”을 선택하여 귀중한 세그먼트 생성에 대한 자세한 지침을 보거나 “세그먼트 생성 방법”을 선택하여 자연어 프롬프트를 입력하여 세그먼트를 생성합니다.

또는 SQL을 사용하여 쿼리 편집기에서 새 세그먼트를 정의합니다.

2단계: 이름 및 설명 지정

이름에 나중에 쉽게 알아볼 수 있도록 고객 세그먼트의 이름을 입력합니다.

(선택 사항) 설명에 고객 세그먼트에 대한 설명을 입력합니다.

3단계: 세그먼트 검토 및 검증

세그먼트 AI 어시스턴트가 사용한 데이터와 세그먼트를 생성하는 데 사용한 AI 모델을 검토합니다. 생성한 SQL을 검토하여 쿼리 편집기에서 세그먼트를 정의할 수도 있습니다. 세그먼트를 생성할 수 없는 경우 정확한 세그먼트를 생성하는 데 도움이 되도록 제공한 피드백을 해결합니다. 세그먼트가 생성되면 Customer Profiles는 자동으로 세그먼트 견적을 생성합니다.

편집하려면 쿼리 편집기에서 “새 대화”를 클릭하거나 SQL을 생성/편집하여 새 프롬프트를 제공할 수 있습니다.

세그먼트 AI 어시스턴트를 사용하지 않는 경우 쿼리 편집기 아래의 “쿼리 검증 및 추정” 버튼을 클릭하여 쿼리를 검증하고 견적을 생성할 수 있습니다.

4단계: 세그먼트 생성

세그먼트를 빌드하고 만족하면 오른쪽 상단의 “세그먼트 생성” 버튼을 선택합니다. 세그먼트를 생성한 후에는 흐름의 세그먼트를 사용하고 아웃바운드 캠페인의 세그먼트를 사용하여 작업 - .csv로 내보내기를 선택할 수 있습니다.