기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Connect Customer에서 셀프 서비스 상호 작용의 성능 평가 Connect Customer는 셀프 서비스 상호 작용의 품질을 자동으로 평가하고 집계된 인사이트를 얻어 고객 경험을 개선할 수 있는 기능을 제공합니다. 관리자는 사용자 지정 기준을 정의하여 대화형 분석 및 기타 Connect 고객 데이터의 인사이트를 사용하여 수동 또는 자동으로 채울 수 있는 셀프 서비스 상호 작용의 품질을 평가할 수 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트가 고객을 반복적으로 이해하지 못하여 고객 감정이 나빠지고 인적 에이전트로 전송되는지 자동으로 평가할 수 있습니다. 관리자는 셀프 서비스 상호 작용 녹음 및 트랜스크립트와 함께 집계 및 개별 고객 응대에서 이러한 인사이트를 검토하여 봇 또는 AI 에이전트 성능을 개선할 기회를 식별할 수 있습니다. **참고** 셀프 서비스 상호 작용의 성능 평가는 Connect Customer(무제한 AI 사용)의 일부로만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [고객 요금 연결을](https://aws.amazon.com/connect/pricing/) 참조하세요. 셀프 서비스 상호 작용을 자동으로 평가하려면 먼저 [Connect Customer Contact Lens에서 대화 분석 활성화](enable-analytics.md) (자동 상호 작용에는 셀프 서비스 및 설문 조사와 같은 통화 후 워크플로가 포함됨)를 수행해야 합니다. 성능 평가는 터치 톤, Lex 봇, Connect Customer AI 에이전트 또는 Connect Customer 내의 사용자 지정 봇으로 처리되는지 여부에 관계없이 전체 셀프 서비스 상호 작용을 평가할 수 있습니다. 셀프 서비스 상호 작용의 자동 평가를 설정하는 단계는 다음과 같습니다. + [1단계: 평가 양식 초안 생성](#step-create-draft-form-self-service) + [2단계: 자동화 설정](#step-setup-automation-self-service) + [3단계: 셀프 서비스 상호 작용에 대한 평가를 자동으로 제출하도록 규칙 설정](#step-setup-rule-self-service) 평가 양식(2단계)에서 자동화를 설정한 후 AI 지원(human-in-the) 평가에 동일한 양식을 사용할 수 있습니다. AI가 답변을 자동으로 채우는 시점에 평가를 수동으로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 제출 전에 답변을 검토하거나 수정할 수 있습니다. 또한 평가를 자동으로 제출하도록 규칙을 설정하기 전에 자동화를 테스트하고 최적화할 수 있습니다(3단계). ## 1단계: 평가 양식 초안 생성 사용자 지정 기준을 정의하여 셀프 서비스 상호 작용을 평가할 수 있습니다. 이러한 기준은 셀프 서비스 해결, 고객 경험 또는 봇/AI 에이전트 동작을 측정할 수 있습니다. 셀프 서비스 상호 작용을 평가하려면 추가 설정에서 **고객 응대 상호 작용 유형을 ** 자동 상호 작용으로 설정합니다. ![자동 상호 작용이 선택된 양식 언어 드롭다운 및 고객 응대 상호 작용 유형을 보여주는 추가 설정 탭입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-form-configuration.png) 평가 양식의 예는 다음과 같습니다. 섹션 1: 셀프 서비스 성공 + **1.1** 인적 에이전트에게 전송하지 않고 셀프 서비스 중에 고객 응대가 처리되었습니까? (단일 선택) + **1.2** 고객이 하나 이상의 요구 사항을 셀프 서비스할 수 있었나요? (단일 선택) 섹션 2: 고객 경험 + **2.1** 셀프 서비스 중 전반적인 고객 감정 점수는 얼마였나요? (숫자) + **2.2** 고객이 셀프 서비스 중에 좌절감을 표현했나요? (단일 선택) 섹션 3: AI 에이전트 동작 + **3.1** AI 에이전트가 고객을 이해하지 못하고 스스로 반복하도록 요청했나요? (단일 선택) + **3.2** AI 에이전트가 언제든지 고객에게 무례하거나 공격적이었나요? (단일 선택) 자세한 내용은 [Connect Customer에서 평가 양식 생성](create-evaluation-forms.md)섹션을 참조하세요. ## 2단계: 자동화 설정 평가 양식, 규칙 및 고객 감정과 같은 통합 지표 내에서 통합된 생성형 AI를 사용하여 셀프 서비스 상호 작용에 대한 평가를 자동으로 채울 수 있습니다. ### 통합 생성형 AI를 사용한 자동화 AI가 셀프 서비스 상호 작용의 성능을 평가하는 데 사용할 질문, 질문 지침 및 답변 옵션을 입력합니다. 질문에 대한 자동화에서 ** 옵션 3: 생성형 AI**를 선택합니다. AI는 질문의 텍스트, 질문 지침을 해석하고 셀프 서비스 상호 작용 기록을 분석하여 답변 옵션 중 하나를 채웁니다. @를 사용하여 생성형 AI가 이해할 수 있는 키워드를 입력합니다. 시스템, AI 에이전트 및 봇이라는 단어는 현재 고객과 상호 작용하는 사람이 아닌 참가자를 나타냅니다. 이러한 단어를 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. ![옵션 3: AI 에이전트 동작을 평가하기 위해 선택한 생성형 AI를 보여주는 자동화 탭입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-question-gen-ai-automation.png) ### 규칙을 사용한 자동화 규칙 설정부터 시작합니다. 1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**, **규칙**을 선택합니다. 1. **규칙 만들기**, **대화형 분석**을 선택합니다. 1. **시기**에서 드롭다운 목록을 사용하여 **통화 후 분석** 또는 **채팅 후 분석을** 선택합니다. 생성할 수 있는 규칙의 예: 셀프 서비스 억제 + 대기열이 할당되지 않았고 자동 상호 작용 중에 고객 응대가 처리되었는지 확인하는 새 조건을 추가합니다. + 또한 자연어 의도를 사용하여 고객이 Lex 봇 또는 AI 에이전트와의 자동 상호 작용 중에 인적 에이전트를 요청하지 않았는지 확인할 수 있습니다. Connect Customer는 의미 체계 일치 규칙 내에서 다음 키워드를 이해합니다. + **시스템:** 봇 또는 AI 에이전트를 나타냅니다. + **에이전트:** 인적 에이전트를 나타냅니다. + **고객:** 고객 센터와 상호 작용하는 사람 + **자동 상호 작용:** 봇 또는 AI 에이전트와의 셀프 서비스 상호 작용 및 대기열의 대기 시간을 포함하여 인간 에이전트가 대화에 없는 고객 상호 작용의 일부입니다. + **인적 에이전트 상호 작용:** 인적 에이전트와의 고객 상호 작용 ![Contact Lens 채팅 후 분석, 대기열 할당 및 자연어 의미 체계 일치에 대한 조건을 보여주는 규칙 구성 인터페이스입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png) + Connect Customer AI 에이전트를 사용하는 경우 셀프 서비스용 AI 에이전트가 사람에게 에스컬레이션되었는지 여부를 확인할 수도 있습니다. ![셀프 서비스, SalesAgent 및 사람에게 에스컬레이션 드롭다운을 사용하여 AI 에이전트 에스컬레이션 조건을 보여주는 조건 정의 단계입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png) 하나 이상의 의도에 대한 셀프 서비스 성공 **자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성: “자동 상호 작용 중에 시스템은 정보 제공 또는 다른 서비스 요청 완료와 같은 고객 요청 중 하나 이상을 성공적으로 이행했습니다.” 봇/AI 에이전트가 고객을 이해하지 못함 **자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성: “시스템이 고객을 이해하지 못하고 고객에게 반복해 달라고 요청했습니다.” 고객이 표현한 불만 **자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성: “자동 상호 작용 중에 고객이 불만을 표현했습니다.” 규칙을 설정한 후 평가 양식에서 단일 선택 또는 여러 선택 질문에 답변하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 셀프 서비스 제한을 확인하는 규칙을 생성한 경우이 규칙을 사용하여 셀프 서비스 중에 고객 응대가 처리되었는지 여부에 대한 질문에 답변할 수 있습니다. ![조건 및 기본 답변과 함께 선택된 옵션 2 연락처 범주를 보여주는 자동화 탭입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png) ### 지표를 사용한 자동화 고객 응대 지표를 사용하여 셀프 서비스 경험에 대한 질문에 자동으로 답변할 수 있습니다. 예를 들어 자동 상호 작용 중에 고객 감정을 확인할 수 있습니다. 지표를 사용하려면 질문 유형이 숫자로 선택되어 있는지 확인합니다. ![옵션 2: 고객 감정 점수 필드와 함께 선택된 고객 응대 지표를 보여주는 자동화 탭.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png) 모든 질문에 자동화를 설정한 후 **평가 자동 제출 활성화**를 켜고 양식을 활성화합니다. 그런 다음 평가 양식을 자동으로 제출하는 규칙을 생성하도록 안내합니다. 자세한 내용은 [6단계: 자동 평가 활성화](create-evaluation-forms.md#step-automate)섹션을 참조하세요. ## 3단계: 셀프 서비스 상호 작용에 대한 평가를 자동으로 제출하도록 규칙 설정 다음 조건을 사용하여 특정 셀프 서비스 상호 작용을 식별할 수 있습니다. AI 에이전트 셀프 서비스 상호 작용 평가를 트리거하려면 특정 AI 에이전트(들)가 고객 응대에서 활성 상태였는지 식별할 수 있습니다. 특정 AI 에이전트 버전을 확인할 수도 있습니다. ![셀프 서비스가 선택되고 SalesAgent가 AI 에이전트로 지정된 AI 에이전트 조건입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png) 사용자 지정 고객 응대 속성 및 고객 응대 세그먼트 속성 흐름 내에 설정된 **사용자 지정 고객 응대 속성**과 **고객 응대 세그먼트 속성을** 사용하여 특정 워크플로, 봇, 고객 의도 또는 결과를 식별할 수도 있습니다. 예를 들어 대화 중에 "Pizza Order Bot"이라는 Lex 봇이 호출되는 `pizzaOrderBot = true` 경우 흐름 내에서 고객 응대 속성을 설정할 수 있습니다. ![pizzaOrderBot 고객 응대 속성이 true 조건과 같음을 보여주는 조건 정의 페이지입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png) 조건을 정의한 후: 1. **작업 정의** 페이지에서 규칙을 식별할 범주 이름을 제공합니다. 1. **작업 추가**를 선택하고 **자동 평가 제출**을 선택한 다음 평가 자동 제출에 사용할 양식을 선택합니다. (이 작업은 양식을 활성화할 때 규칙을 생성한 경우 페이지에서 이미 선택됩니다.) 자세한 내용은 [자동 평가를 제출하는 Contact Lens의 규칙 생성](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md) 단원을 참조하십시오.