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Analisar conversas usando analytics de conversação no Amazon Connect Contact Lens
Com a análise Contact Lens conversacional, você pode analisar conversas entre clientes e agentes ou clientes e IA conversacional, por voz, chat e e-mail, usando processamento de linguagem natural. Esse recurso realiza análises de sentimentos, detecta problemas e permite a categorização automática de contatos.
Análise de fala
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Analytics de chamadas em tempo real: use para detectar e resolver problemas de clientes de forma mais proativa ao longo da chamada em andamento. Por exemplo, ele pode analisar e alertar você quando um cliente está frustrado porque o atendente não consegue resolver um problema complicado. Isso permite que você forneça assistência mais imediata.
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Análise pós-chamada: use para entender tendências de conversas com clientes, interações de autoatendimento e conformidade de agentes. Isso ajuda você a identificar oportunidades para melhorar a IA conversacional e orientar os agentes após a ligação.
Suporte à análise de chat
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Análise de chat em tempo real: assim como na análise de chamada em tempo real, você pode detectar e resolver os problemas dos clientes de forma mais proativa enquanto o chat progride e receber um alerta. Por exemplo, os gerentes podem receber um alerta por e-mail em tempo real quando a opinião do cliente em relação a um contato no chat se torna negativa, permitindo que eles participem do contato em andamento e ajudem a resolver o problema do cliente.
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Análise pós-chamada: use para entender as tendências das conversas com os clientes com bots e atendentes. Esse recurso fornece informações específicas para uma interação de chat, como o tempo de cumprimento do atendente e os tempos de resposta do atendente e do cliente. Os tempos de resposta e os sentimentos ajudam a investigar comparativamente a experiência do cliente com o bot e o atendente e a identificar áreas de melhoria.
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Cada mensagem de chat processada é cobrada da mesma forma. Embora nem todas as mensagens tenham todos os recursos aplicados (por exemplo, o resumo é aplicado somente às mensagens
text/plain), se a analytics de conversação do Contact Lens estiver habilitada no contato, a mensagem será contabilizada para cobrança. Para obter mais informações sobre a definição de preços, consulte Preços do Amazon Connect.
Suporte para análise de e-mail
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Análise de e-mail: use para analisar conversas por e-mail entre clientes e agentes. Contact Lenscategoriza automaticamente os contatos de e-mail, edita dados confidenciais das transcrições de e-mail e gera resumos de contatos. Isso ajuda você a entender as tendências das conversas por e-mail e a garantir a conformidade em todo o seu canal de e-mail.
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Como os contatos de e-mail são assíncronos, com um participante atuando por vez, a distinção em tempo real e pós-contato que se aplica à voz e ao bate-papo não se aplica ao e-mail. Uma análise de e-mail é iniciada assim que Bloco de fluxo no Amazon Connect: defina o comportamento de gravação, análise e processamento é usada quando um contato de e-mail é recebido ou enviado.
É possível proteger a privacidade do cliente removendo dados confidenciais, como nome, endereço e informações de cartão de crédito presentes em transcrições e gravações de áudio.
Exemplo de página de detalhes de contato para uma chamada
A imagem a seguir mostra a análise de conversação de uma chamada de voz. Observe que ela inclui métricas de Tempo de conversa.
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Tendência do sentimento do cliente: este gráfico mostra como o sentimento do cliente muda à medida que o contato aumenta. Para obter mais informações, consulte Investigar pontuações de sentimento.
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Sentimento do cliente: este gráfico mostra a distribuição do sentimento do cliente durante toda a chamada. Ele é calculado contando o número total de turnos de conversas ou mensagens de chat em que um cliente teve um sentimento Positivo, Neutro e Negativo.
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Tempo de conversação: este gráfico mostra a distribuição do tempo de conversação e do tempo sem conversação durante toda a chamada. Além disso, o tempo de conversação é dividido em tempo de conversação do atendente e do cliente.
A imagem a seguir mostra a próxima seção na página Detalhes de contato de uma chamada de voz: a análise e a transcrição do áudio. Observe que as informações de identificação pessoal (PII) foram removidas da transcrição.
Exemplo de página Detalhes do contato para uma análise de chat em tempo real
A imagem a seguir mostra a análise de conversação de um chat em tempo real. Observe que ela inclui os principais destaques e a opinião do cliente.
Exemplo de página Detalhes do contato para uma análise de pós-chat
A imagem a seguir mostra uma análise de pós-chat. Observe que ela inclui métricas de resposta do chat, como Tempo de cumprimento do atendente (o tempo desde o momento em que o atendente entra no chat até o momento em que envia a primeira resposta), Tempo de resposta do cliente e Tempo de resposta do atendente.
A imagem a seguir mostra a próxima seção na página Detalhes de contato de um chat: a análise e transcrição da interação. Observe que é possível fazer uma investigação comparativa da interação do cliente com um bot e com um atendente.
Exemplo de página de detalhes de contato para análise de e-mail
A imagem a seguir mostra a análise conversacional de um contato de e-mail. A análise de e-mail inclui categorização, redação de dados confidenciais e resumos de contatos. Como os contatos de e-mail são assíncronos, não há análises em tempo real nem pontuações de sentimentos.
