本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 在 Amazon Connect 中評估客服人員和自助服務互動效能
**提示**
**您是新的使用者嗎？** 查看 [Amazon Connect 客服人員評估表單研討會](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-evaluation-forms/en-US)。此線上課程會引導您建立評估表單的工作範例。
**IT 管理員**：若要啟用 Amazon Connect 評估功能，請前往 Amazon Connect 主控台，選擇您的執行個體別名，選擇**資料儲存**、**內容評估**、**編輯**。系統將會提示您建立或選擇 S3 儲存貯體。建立儲存貯體之後，您可以儲存評估並進行匯出。
Amazon Connect 效能評估可讓您定義自訂效能評估條件，以評估、監控和改善客服人員和自動化系統 （機器人、AI 客服人員） 與客戶的互動方式，並解決問題。然後，您可以透過檢閱儀表板中的彙總洞見來監控效能，並深入研究個別聯絡人，您可以在單一檢視中查看記錄、文字記錄、對話摘要和分析的評估。透過整合式指導，您可以向客服人員提供意見回饋，強調他們的優勢和改進的機會。
您可以對所有聯絡類型 （語音、聊天、電子郵件和任務） 執行手動評估。您可以對由 Amazon Connect 對話分析分析的語音和聊天聯絡人執行自動互動。您可以對客服人員互動和自動互動 （由機器人或 AI 客服人員處理） 執行自動評估。如需自動化評估的詳細資訊，請參閱 [步驟 6：啟用自動化評估](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
若要執行手動評估，您可以搜尋聯絡人、選擇適當的評估表單、檢閱聯絡人音訊、螢幕錄製或文字記錄，然後評估人工、AI 客服人員或機器人如何與客戶互動。然後，您可以藉由提供客服人員指導意見回饋，並最佳化機器人、AI 客服人員和自助式工作流程，使用這些洞見來改善客戶體驗。
**若要評估表現**
1. 使用具有[執行評估許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)的使用者帳戶登入 Amazon Connect。
1. 存取您想要評估的聯絡。您有很幾種方法可以執行此操作。例如，有人可能已與您分享聯絡 URL，或指派給您具有該 URL 的任務。或者，您可能有聯絡 ID，可讓您透過執行下列動作來搜尋聯絡記錄：在導覽面板中，選擇 **分析和最佳化**，**聯絡搜尋**，然後搜尋您要評估的聯絡。
1. 在 **聯絡詳細資訊** 頁面上，選擇 **評估** 或 **<** 圖示。
![\[聯絡詳細資訊頁面，評估按鈕。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-evaluatebutton.png)
1. **評估**面板會列出正在進行中或已完成的任何聯絡評估。
![\[評估面板中有兩個評估狀態。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-startevaluation.png)
1. 若要開始評估，請從下拉式選單中選擇評估表單，然後選擇**開始評估**。如果您尚未設定評估表單，則需要事先設定。如需詳細資訊，請參閱[建立評估表單](create-evaluation-forms.md)。
1. 若要瀏覽特別長的評估表單，請使用每個區段旁邊的箭頭將其摺疊或展開。
![\[評估面板中，用於折疊或展開區段的箭頭。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-exampleevaluation.png)
1. 選擇 **儲存** 以儲存進行中的表單。表單的狀態會變成 **草稿**。您可以隨時返回以繼續，也可以將其刪除並重新開始。
![\[評估面板，設定為草稿的評估狀態。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft.png)
1. 完成時請選擇 **提交**。如果您已略過表單中的選用問題，您會看到警告，要求您確認是否要提交評估。選擇 **Yes (是)**。評估現在**已完成**。
![\[略過選用問題並提交評估。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft-submit.png)
# 為效能評估和指導指派安全性設定檔許可
若要允許使用者建立、自動化和存取評估表單，請指派下列**分析和最佳化**安全性設定檔許可：
+ **評估表單 - 執行聯絡評估**：允許使用者，例如品質保證團隊成員，使用評估表單來檢閱聯絡案例。如需範例圖片，請參閱 [在 Amazon Connect 中評估客服人員和自助服務互動效能](evaluations.md)。
此許可允許使用者透過評估表單、得分、上次更新的日期/範圍、評估人員和狀態來[搜尋](search-evaluations.md)評估。也允許他們檢視評估表單稽核軌跡。
+ **檢視**許可可讓使用者檢視提交的評估。您可以將此許可授予執行評估的使用者 (例如管理員) 和需要檢視評估的使用者 (例如客服人員)。
+ **建立**許可可讓使用者建立新的評估、檢視和編輯草稿評估。
+ **編輯**許可可讓使用者編輯提交的評估。
+ **刪除**許可可讓使用者同時刪除草稿和提交的評估。
+ **評估表單 – 管理表單定義**：允許管理員和經理[建立](create-evaluation-forms.md)和[管理](evaluationform-audit-trail.md)評估表單。
+ **規則**：需要建立、檢視、編輯和刪除規則的許可，才能根據特定客服人員行為和客戶成果[自動分類聯絡](rules.md)。這些聯絡類別可用於在評估表單上[設定自動化](create-evaluation-forms.md#step-automate)。此外，[建立規則以提交自動化評估](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)需要規則許可。
+ **評估表單 - 詢問 AI 助理**：在執行評估時提供**詢問 AI** 按鈕的存取權。**詢問 AI** 按鈕可讓使用者取得[生成式 AI 支援的建議](generative-ai-performance-evaluations.md)，以回答評估表單中的問題。
+ **評估表單 - 管理校正工作階段**：允許管理員建立和管理校正工作階段，以在管理員評估客服人員效能的方式中提高一致性和準確性。
+ **聯絡案例範例**：允許管理員隨機取樣客服人員的聯絡案例以進行評估。例如，管理員可以選取其階層中的所有客服人員，並從上週取得每個客服人員 5 個隨機聯絡人以供評估。
若要允許使用者管理或存取指導工作階段，請指派下列 **Analytics 和最佳化**安全性設定檔許可：
+ **指導 - 我的指導工作階段**：存取您被指派為指導者或參與者的指導工作階段。
+ **檢視**：檢視您身為輔導員或參與者的輔導工作階段。如果您是參與者，您可以使用此許可來確認指導工作階段。
+ **建立**：以輔導員的身分建立新的輔導工作階段。
+ **編輯**：編輯您身為輔導者的輔導工作階段。
+ **刪除**：刪除您身為輔導者的輔導工作階段。
+ **指導 - 管理指導工作階段**：存取您自己或其他人執行的指導工作階段。此許可適用於管理員或品質管理員。
+ **檢視**：檢視任何指導工作階段。
+ **建立**：建立新的指導工作階段。您可以選擇自己做為輔導員，或指派其他使用者做為輔導員。
+ **編輯**：編輯任何指導工作階段。
+ **刪除**：刪除任何指導工作階段。
依預設，**管理員** 安全性設定檔具有這些權限。
如需如何將更多權限新增到現有安全性設定檔的資訊，請參閱 [在 Amazon Connect 中更新安全性設定檔](update-security-profiles.md)。
# 在 Amazon Connect 中檢視評估稽核軌跡
評估可以多次修改和提交。當評估人員提交變更至現有評估時，管理員可以檢視稽核軌跡，記錄：
+ 提交原始評估的人員
+ 重新提交評估的人員
+ 他們所做的變更 (例如，在評估中變更答案或答案備註)
聯絡中心管理員可以使用此資訊來執行內部稽核，並發現改善評估人員一致性的機會。
**檢視評估稽核軌跡**
1. 使用在其安全性設定檔上具有**分析和最佳化** - **[評估表單 - 執行評估](evaluation-and-coaching-permissions.md)**的使用者帳戶登入 Amazon Connect。
1. 存取聯絡，該聯絡具有在提交後進行編輯的評估。
1. 選擇您要調查的評估。下圖顯示**評估**頁面，其中包含已完成評估的連結。
![\[已完成評估的連結，您可以選擇檢視稽核軌跡。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-example.png)
1. 評估的**概觀**區段包含**變更歷史記錄**。它表示已提交評估的次數。選擇連結，如下圖所示。
![\[變更歷史記錄屬性。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-change-history.png)
1. 您可以檢視初始提交之後後續提交的稽核軌跡。選擇重新提交旁的箭頭，以檢視編輯的詳細資訊。下圖顯示稽核軌跡的範例，該稽核軌跡是在評估提交之後對評估所做的。
![\[在提交之後變更的評估稽核軌跡。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit.png)
# 在 Amazon Connect 中建立評估表單
在 Amazon Connect 中，您可以建立[許多不同的評估表單](feature-limits.md#evaluationforms-feature-specs)。例如，每個業務單位和不同的佇列可能需要不同的評估表單。您也可以建立不同的評估表單來評估客服人員互動，以及與 Lex 機器人或 AI 客服人員的自助式互動。
每個表單可以包含多個部分和問題。
+ 您可以為每個問題和區段指派[權](about-scoring-and-weights.md)重，以指出其分數如何影響評估表單的整體分數。
+ 您可以在每個問題上設定自動化，以便使用 Contact Lens 對話分析的洞見和指標自動填入這些問題的答案。
本主題說明如何使用 Amazon Connect 管理員網站建立表單和設定自動化。若要以程式設計方式建立和管理表單，請參閱 *Amazon Connect API 參考資料*中的[評估動作](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/evaluation-api.html)。
**Topics**
+ [步驟 1：建立具有標題的評估表單](#step-title)
+ [步驟 2：新增區段和問題](#step-sections)
+ [步驟 3：新增答案](#step-answers)
+ [步驟 4：有條件地啟用問題](#step-conditionally-enable-questions)
+ [步驟 5：將分數和範圍指派給答案](#step-assignscores)
+ [步驟 6：啟用自動化評估](#step-automate)
+ [步驟 7：預覽評估表單](#step-preview)
+ [步驟 8：指派最終分數的權重](#step-weights)
+ [步驟 9：啟用評估表單](#step-activateform)
## 步驟 1：建立具有標題的評估表單
下列步驟說明如何建立或複製評估表單並設定標題。
1. 使用具有下列安全性設定檔許可的使用者帳戶登入 Amazon Connect：**分析和最佳化** - **評估表單 - 管理表單定義** - **建立**。
1. 選擇**分析和最佳化**，然後選擇**評估表單**。
1. 在 **評估表單** 頁面上，選擇 **建立新表單**。
—或—
選取現有的表單，然後選擇**複製**。
1. 輸入表單的標題，例如*銷售評估*，或變更現有的標題。將任何標籤新增至表單以控制對表單的存取 （請參閱[設定效能評估的tag-based-access](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/tag-based-access-control-performance-evaluations.html)) 完成後，選擇**確定**。
![\[評估表單頁面，設定表單的標題區段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
下列索引標籤會出現在評估表單頁面的頂端：
+ **區段和問題**。在表單中新增區段、問題和答案。
+ **得分**。啟用表單上的得分。您也可以將得分套用至區段或問題。
1. 建立表單時，隨時選擇 **儲存**。這可讓您離開頁面進行瀏覽，稍後再返回表單。
1. 繼續執行下一個步驟，新增區段和問題。
## 步驟 2：新增區段和問題
1. 在 **區段和問題** 標籤上，將標題新增至第 1 區段，例如 *問候語*。
![\[評估表單頁面、區段和佇列標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingtitle.png)
1. 選擇 **新增問題** 以新增問題。
1. 在 **問題標題** 方塊中，輸入將出現在評估表單上的問題。例如，*客服人員是否說明自己的名字，並說名在此提供幫助？*
![\[評估表單頁面，問題標題方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1.png)
1. 在**給評估人員的指示**方塊中，新增資訊以協助評估人員或生成式 AI 回答問題。
例如，針對問題*客服人員是否嘗試驗證客戶身分？*，您可以提供其他指示，例如，*客服人員在解決客戶的問題之前，必須一律詢問客戶的成員資格 ID 和郵遞區號*。
1. 在 **問題類型** 方塊中，選擇下列其中一項選項以顯示在表單上：
+ **單一選項**：評估人員可以從選項清單中進行選擇，例如 **是**、**否** 或 **良好**、**尚可**、**差**。
+ **多選**：評估者可以從選項清單中選擇多個答案，例如客戶有興趣購買的產品清單，或不合規的客服人員行為。
+ **文字欄位**：評估人員可以輸入任意格式的文字。
+ **編號**：評估人員可以輸入指定範圍內的編號，例如 1-10。
+ **日期**：評估者可以選擇日期作為答案。
1. 繼續執行下一步，以新增答案。
## 步驟 3：新增答案
1. 在 **答案** 標籤上，新增您要顯示給評估人員的答案選項，例如 **是**、**否**。
1. 若要新增更多答案，請選擇 **新增選項**。
下圖顯示 **單一選項** 問題的答案範例。
![\[答案索引標籤，「新增選項」命令。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1-answer.png)
下圖顯示 **數字** 問題的答案範圍。
![\[答案索引標籤，最小值和最大值方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring4.png)
1. 您也可以將問題標示為選用。這可讓管理員在執行評估時略過問題 (或將其標示為**不適用**)。
![\[將問題標示為「不適用」的選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring-not-applicable.png)
## 步驟 4：有條件地啟用問題
根據其他問題的答案，評估表單可能會有有條件地啟用或停用的問題。例如，您可以將後續問題設定為僅在需要時才在表單中顯示。
1. 選擇需要後續問題的問題。問題類型必須是**單一選取**項目或**多個選取**項目，且不得為選用問題 （請勿選取**選用問題**核取方塊）。
例如，在以下影像中，問題 1.1 是*通話的原因是什麼？*，且未選取**選用問題**核取方塊。
![\[問題類型為 [單一選擇題]，且未選取 [選用問題] 核取方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions1.png)
1. 新增後續問題，然後選取**選用問題**核取方塊。
在下圖中，後續問題是問題 1.2 *客服人員是否檢查客戶嘗試線上註冊新帳戶？*，並選取**選用問題**核取方塊。
![\[後續問題，並選取 [選用問題] 核取方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions2.png)
1. 選擇**有條件地啟用問題**索引標籤，然後開啟**條件式問題**。此切換如下圖所示。
![\[有條件地啟用問題索引標籤，條件式問題切換。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions3.png)
1. 只有在回答問題 1.1 時，才將後續問題設定為啟用。*通話的原因是什麼？*是**新帳戶註冊**。下圖顯示這些選項。
![\[條件式問題是其他問題之一。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions4.png)
使用此組態，後續問題*客服人員是否檢查客戶嘗試線上註冊新帳戶？*只有在*通話的原因是什麼？*的答案是**新帳戶註冊**時，才會動態新增至表單。在所有其他情況下，此問題不會在表單中呈現，也不需要回答。
1. 若要驗證此組態是否如預期運作，請使用**預覽**動作。
建立條件式問題時，請注意以下事項：
+ 當問題是有條件地啟用時，預設會停用。
+ 當問題是有條件地停用時，預設會啟用。
+ 您只能使用**單一選取**項目或**多個選取**項目問題來有條件地啟用或停用其他問題。問題不能是選用的。
+ 您可以選擇一或多個答案選項來觸發條件式問題的條件。
**注意**
如果在有條件地啟用的問題上啟用生成式 AI 支援的自動化，則在該問題上使用生成式 AI 會計入可以使用生成式 AI 在聯絡上評估的問題用量限制。即使問題是有條件地停用，也會計算在內。
如需**可使用生成式 AI 在聯絡上自動回答的評估問題數量**的預設限制，請參閱 [Contact Lens Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)。
## 步驟 5：將分數和範圍指派給答案
1. 前往表單的頂端。選擇**得分**索引標籤，然後選擇**啟用得分**。
![\[評估表單頁面，得分索引標籤，啟用得分核取方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-enablescoring.png)
這會啟用整個表單的得分。它也可讓您為 **數字** 問題類型的答案新增範圍。
1. 返回 **區段與問題** 索引標籤。現在您可以選擇將分數指派給 **單一選項**，並新增 **數字** 問題類型的範圍。
![\[區段和問題索引標籤，問題特定的得分索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring-feature.png)
1. 建立 **數字** 類型問題時，請在 **得分** 索引標籤上，選擇 **新增範圍** 以輸入值範圍。指出最差到最好的答案分數。
下圖顯示 **數字** 問題類型的範圍和得分範例。
![\[問題特定的得分索引標籤，答案範圍。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring5.png)
+ 如果客服人員中斷客戶 0 次，他們得到的分數為 10 (最好)。
+ 如果客服人員中斷客戶 1-4 次，他們得到的分數為 5。
+ 如果客服人員中斷客戶 5-10 次，他們得到的分數為 1 (最差)。
**注意**
您可以為回答選項設定 **0 分 (自動失敗)**。您可以選擇將**自動失敗**套用至區段、子區段或整個表單。這表示在評估上選取答案會將零分指派給對應的區段、子區段或整個表單。**自動不合格** 選項如下圖所示。
![\[自動不合格選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automaticfail.png)
1. 將分數指派給所有答案後，請選擇 **儲存**。
1. 指派完成分數後，請繼續執行下一個步驟，自動處理特定問題的問題，或繼續[預覽評估表單](#step-preview)。
## 步驟 6：啟用自動化評估
Amazon Connect 可讓您在評估表單中自動回答問題 （例如，客服人員是否遵守問候語指令碼？) 使用對話分析的洞察和指標。自動化可用於：
+ **協助評估人員進行效能評估**：評估人員在執行評估時，會收到評估表單問題的自動化答案。評估人員可以在提交之前覆寫自動化答案。
+ **自動填入和提交評估**：管理員可以設定評估表單，以自動回應評估表單中的所有問題，並自動提交高達 100% 的客戶互動評估。評估人員可以編輯並重新提交評估 (如有需要)。
自動化的方式會因您是評估客服人員互動還是自動互動而有所不同 （例如，與 Lex 機器人或 AI 客服人員互動時的自助服務）。您可以在聯絡互動類型下選擇**其他設定**，以在客服人員和自動互動之間進行選擇。 ****
您需要先在評估表單中針對個別問題設定自動化，以協助評估人員和自動提交評估。Amazon Connect 提供三種自動化評估的方式：
+ **聯絡類別**：*單一選擇*問題 （例如，客服人員是否正確問候客戶 （是/否）) 和*多個選擇*問題 （例如，客服人員正確陳述問候語指令碼的哪些部分？) 可以使用規則定義的聯絡類別自動接聽。如需詳細資訊，請參閱[使用 Amazon Connect 管理員網站建立 Contact Lens 規則](build-rules-for-contact-lens.md)。
+ **生成式 AI**：*單一選擇題*和*文字欄位*問題都可以使用生成式 AI 自動回答。
**注意**
目前整合的生成式 AI 無法用於自動化評估與 Lex 機器人和 AI 代理器的自助式 （自動化） 互動。
+ **指標**：*數值*問題 (例如，客戶保留通話的最長時間是多久？) 可以使用最長保留時間、情緒分數等指標自動回答。
以下是每種問題類型的各個自動化範例。
**使用 Contact Lens 類別的單一選擇題自動化範例**
+ 下圖顯示當 Contact Lens 已使用標籤 **ProperGreeting** 分類聯絡時，評估問題的答案為「是」。若要將聯絡標記為 **ProperGreeting**，您必須先設定規則，以偵測在適當的問候語中預期的字詞或片語，例如，客服人員在互動的前 30 秒提到「感謝您的來電」。如需詳細資訊，請參閱[自動分類聯絡](rules.md)。
![\[問題區段，具有 Contact Lens 類別的自動化索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1.png)
如需設定聯絡類別的資訊，請參閱 [自動分類聯絡](rules.md)。
**使用聯絡類別的*選用*單一選取問題自動化範例**
+ 下圖顯示選用單一選擇題問題的自動化範例。首先要檢查的是問題是否適用。系統會建立規則，以檢查聯絡是否與開設新帳戶有關。若是如此，聯絡會分類為 **CallReasonNewAccountOpening**。如果通話不是關於開設新帳戶，則問題會標示為**不適用**。
只有當問題適用時，後續條件才會執行。根據聯絡類別 **NewAccountDisclosures**，答案會標記為**是**或**否**。此類別會檢查客服人員是否為客戶提供有關開設新帳戶的公開資訊。
![\[問題部分，自動化標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1a.png)
如需設定聯絡類別的資訊，請參閱 [自動分類聯絡](rules.md)。
**使用生成式 AI 的*選用*單一選擇題問題自動化範例**
+ 下圖顯示使用生成式 AI 的自動化範例。生成式 AI 會透過解譯評估問題指示中指定的問題標題和評估條件來自動回答評估問題，並使用它來分析對話文字記錄。使用完整的句子來表達評估問題，並在指示中明確指定評估條件，可提高生成式 AI 的準確性。如需相關資訊，請參閱[使用生成式 AI 在 Amazon Connect 中評估客服人員效能](generative-ai-performance-evaluations.md)。
![\[問題區段，生成式 AI Contact Lens 選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation-genai.png)
**使用Contact Lens類別的多選問題自動化範例**
+ 多個選取問題可用來擷取單一選取問題的答案推理。它也可以用來觸發條件式問題，方法是檢查客戶案例，例如通話原因。下列範例示範如何利用擷取客戶通話原因的規則，自動填入多個選擇問題的答案。與單一選取問題不同，所有條件都會依序執行，以回答多個選取問題。在下列範例中，如果聯絡人上同時存在 **StatusCheck** 和 ** ChangeExistingRequest** 類別，則答案會是「檢查現有服務請求的狀態」和「變更服務請求」。
![\[問題區段，具有 Contact Lens 類別的自動化索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1b.png)
如需設定聯絡類別的資訊，請參閱 [自動分類聯絡](rules.md)。
**數字問題的自動化範例**
+ 如果客服人員互動持續時間少於 30 秒，請將問題評分為 10。
![\[問題部分，得分索引標籤，數字問題。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation2.png)
+ 在 **自動化** 索引標籤上，選擇用來自動評估問題的量度。
![\[問題部分，自動化索引標籤，自動評估問題的量度。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation3.png)
+ 您可以使用 Contact Lens 指標 (例如客戶情緒分數、非通話時間百分比和中斷次數) 和聯絡指標 (例如最長保留持續時間、保留次數和客服人員互動持續時間)，自動回應數值問題。
使用針對某些問題設定的自動化啟用評估表單後，當您從 Amazon Connect 管理員網站開始評估時，您將收到這些問題的自動回應。
**自動填入並提交評估**
1. 如前所述，在評估表單中的每個問題上設定自動化。
1. 開啟**啟用全自動化提交評估**，再啟用評估表單。此切換如下圖所示。
![\[啟用全自動化評估切換設定為開啟。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation4.png)
1. 啟用評估表單。
1. 啟用時，系統會要求您在 Contact Lens 中建立可提交自動化評估的規則。如需詳細資訊，請參閱[在 Contact Lens 中建立提交自動評估的規則](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)。此規則可讓您指定應使用評估表單自動評估哪些聯絡。
## 步驟 7：預覽評估表單
只有在您為所有問題的答案指定得分後，**預覽** 按鈕才會處於作用中狀態。
![\[評估表單頁面，預覽按鈕。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewbutton.png)
下圖顯示表單預覽。使用箭頭可以摺疊區段，並使表單更容易預覽。您可以在檢視預覽時編輯表單，如下圖所示。
![\[評估表單的預覽。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewmode.png)
## 步驟 8：指派最終分數的權重
為評估表單啟用得分時，您可以為區段或問題指派*權重*。權重會提高或降低區段或問題對評估最終分數的影響。
![\[評估表單頁面、得分索引標籤、分數權重區段、問題選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring.png)
### 加權分配方式
使用 **權重分配模式**，您可以選擇是否要依區段或問題指派權重：
+ **按區段權重**：您可以均勻分佈該區段中每個問題的權重。
+ **按問題權重**：您可以降低或增加特定問題的權重。
當您變更區段或問題的權重時，會自動調整其他權重，因此總和永遠為 100%。
例如，在下圖中，問題 2.1 已手動設定為 50%。以斜體顯示自動調整的權重。此外，您可以開啟**從得分中排除選用問題**，這會將所有選用問題的權重指派為零，並在其餘問題之間重新分配權重。
![\[問題的分數權重。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## 步驟 9：啟用評估表單
選擇 **啟用**，讓評估人員可以使用表單。開始新的評估時，評估人員將無法再從下拉式清單中選擇先前版本的表單。對於使用先前版本完成的任何評估，您仍然可以檢視評估依據的表單版本。
如果您仍在設定評估表單，並且想要隨時儲存工作，您可以選擇**儲存**、**儲存草稿**。
如果您想要檢查表單是否已正確設定，但不要啟用，請選取**儲存**、**儲存和驗證**。
# 在效能評估上設定tag-based-access
Amazon Connect 可讓企業限制對特定效能評估表單的存取，防止未經授權存取評估表單範本和完成的評估。企業可以提供管理員修改或使用與其業務單位或職能相關的評估表單範本的存取權，改善安全性，並讓管理員在完成評估時更輕鬆地選擇正確的表單。此外，管理員和客服人員都無法檢視某些已完成的評估。例如，您可以限制客服人員檢視以尚未定案的表單範本填入的測試評估。
您可以從標記評估表單開始，例如「部門：新客戶」。當您標記評估表單時，所有填入評估表單的後續評估也會帶有相同的標籤。然後，您可以在您希望限制存取特定評估表單和評估之使用者的安全設定檔中，對評估表單和評估啟用標籤型存取控制。啟用評估表單上的tag-based-access後，使用者將只能在評估表單頁面上修改特定**評估表單**。在聯絡搜尋中，使用者只能搜尋他們有權存取的評估表單，並使用評估表單來開始評估。同樣地，在 Amazon Connect **Dashboards** 中，使用者只能檢視他們有權存取的評估表單彙總分數。評估的標籤型存取控制會將使用者限制為只能在**聯絡詳細資訊**頁面上檢視特定評估。例如，如果特定評估應該只有特定人物才能看見，例如詐騙調查，則您可以在聯絡詳細資訊頁面上限制客服人員檢視這些評估。
**重要說明**
一旦您在評估上啟用標籤型存取控制，使用者在標記評估表單之前將失去對任何評估的存取權。如果您已經在使用效能評估，我們建議您先標記評估表單，並在幾個月內累積評估，然後再啟用以標籤為基礎的評估存取權。
建議在評估表單 （例如「部門：新客戶」) 上使用單一標籤，同時設定標籤型存取。雖然可以指派和允許對多個標籤進行存取，但它會產生複雜性。下面會更詳細地討論這一點。
## 標記評估表單
您可以在建立新的評估表單或更新現有的評估表單時標記評估表單。您可以新增至評估表單的標籤，將取決於您安全性描述檔 （授予） tag-based-access：
+ 如果您的安全性描述檔沒有為評估表單設定標籤型存取控制，則您可以使用任何標籤來建立或更新表單 （包含任何標籤）。
+ 如果您在評估表單上有一個已啟用tag-based-access的安全設定檔，則在透過 Amazon Connect UI 建立評估表單時，會自動新增安全性設定檔中的評估表單標籤。在此案例中，您將無法更新評估表單上的標籤。
+ 如果您有多個安全性設定檔，則必須在建立或更新評估表單時，將其中一個安全性設定檔中的所有標籤新增至評估表單。例如，如果其中一個安全性描述檔授予您存取 "Department： Sales" 的權限，而另一個授予您存取 "Department： Retention" 的權限，則您必須在評估表單中新增 "Department： Sales" 或 "Department： Retention" 標籤。建立評估表單時，系統會自動新增其中一個安全性設定檔的標籤。
以下是將標籤新增至評估表單的步驟。
**建立評估表單時**
+ 建立評估表單時，系統會提示您新增標籤 （請參閱 [建立評估表單](create-evaluation-forms.md))。
![\[評估表單頁面，包含標籤欄位的設定表單標題區段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
**編輯評估表單時**
1. 使用具有評估表單 **- 管理表單定義 - 編輯許可的安全設定檔開啟評估表單**。 ****
1. 按一下標籤旁的編輯圖示。
![\[評估表單中的編輯標籤圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-edit-form-tags.png)
1. 更新標籤。
![\[更新標籤對話方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-update-form-tags.png)
**注意**
標籤變更會立即套用至表單的所有版本。更新標籤不需要您儲存或啟用表單。
## 從評估表單到評估的標籤繼承
從 Amazon Connect UI 建立評估時，評估表單中的標籤會在建立時複製到評估。例如，如果評估表單標記為「部門：銷售」，則使用此評估建立的評估也會帶有相同的標籤。如果評估表單包含多個標籤 （部門：銷售、產品：洗盤程式），則這些也會轉移到評估，前提是您有權使用這些標籤建立評估 （在下一節中詳細討論）。
**注意**
標籤只會複製到新的評估。如果您有現有的評估，則新增或更新評估表單上的標籤不會變更歷史上已完成評估的評估。
## 設定以標籤為基礎的評估表單和評估存取權
1. 使用可存取**安全性設定檔 - 檢視和編輯許可的使用者設定檔登入 ****Amazon Connect**。 ****
1. 前往**安全性設定檔中的使用者 >** 安全性設定檔頁面，然後選取您要修改的安全性設定檔。
1. 按一下**顯示進階選項**。
1. 選取**允許：標籤型存取控制**。
1. 在資源下，選取**評估表單**和**聯絡評估**。
1. 輸入您要限制使用者安全性描述檔的標籤。
![\[標籤型存取控制設定畫面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-tbac-setup.png)
如果您有現有的評估，則啟用以標籤為基礎的聯絡評估存取權將導致已具有評估存取權的個人失去歷史評估的存取權。若要保留歷史評估的存取權，您可以：
+ 從標記表單開始。這將導致後續執行的任何評估都帶有相同的標籤。累積好幾個月的評估後，您就可以啟用tag-based-access。
+ 您的技術管理員可以使用 [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TagResource.html) API 來標記任何歷史評估。
+ 在**評估表單**上啟用標籤型存取，但不啟用**聯絡人評估**。在已有安全性限制可存取聯絡人的存取的情況下，這可能會是理想的選擇。例如，主管可能已被限制在自己的階層內存取聯絡人，而且您可能想要授予主管對這些聯絡人的所有評估的存取權。
如果您已在**聯絡評估**上啟用標籤型存取控制，建議與**評估表單**上的tag-based-access保持一致。也建議使用者的安全性描述檔可以存取他們需要使用之表單上的所有標籤 （這些標籤）。例如，如果使用者要使用標籤為 "Department： New customer"、"Product： Auto Insurance" 的表單，則使用者的安全性描述檔應該會在**評估表單**和**聯絡評估**中同時為這些標籤啟用存取控制。如果他們只有其中一個標籤，則在 UI 中手動建立評估將會失敗。
## 限制對測試中自動評估表單的存取
Tag-based-access-control可用於在生產環境中執行自動化評估測試，而無需向客服人員和主管公開評估結果。如果您已在生產環境中使用評估表單，這會很有用。設定範例如下：
+ 在**評估表單**頁面上，將即時且應該可供客服人員和主管看見的評估表單標記為「即時：是」
+ 在**使用者 > 安全設定檔**上，您可以在**評估表單**和**評估**上開啟標籤型存取控制，限制客服人員和主管存取標籤為「即時：是」的表單
**注意**
在啟用tag-based-access-control之前，您可能需要累積足夠的歷史記錄，例如 2 個月的評估，因為這會導致歷史評估遺失
+ 仍在測試中的自動化評估表單可以標記為「即時：否」，防止客服人員和主管看到它們
+ 負責建立評估表單的品質經理可以獲得評估表單的存取權，無需標籤型限制。或者，您可以將兩個安全性設定檔指派給品質管理員：
+ 第一個 會將標籤為「即時：否」的存取權授予他們**評估表單**和**評估**
+ 第二個 會授予他們存取 **評估表單**和 **評估**的權限，標籤為「即時：是」
+ 準備好進行自動評估後，您可以複製表單，並將標籤變更為「即時：是」。進行測試時的原始表單應繼續攜帶標籤「即時：否」。這可確保當表單正在測試時，主管和客服人員無法在 **Dashboards** 中查看歷史彙總評估分數。
## 設定規則以提交自動化評估時標記型存取控制
您只能使用可存取的表單建立規則來提交自動評估。例如，假設有一個自動評估表單 **Auto Insurance 銷售計分卡**，其中包含標籤 "Department： New customer"、"Product： Auto Insurance"，而且您的安全性設定檔會授予您評估表單的標籤 "Department： New customer" 存取權。然後，您可以設定規則，以使用 **Auto Insurance Sales Scorecard** 格式自動提交評估。
## 設定校正工作階段時標記型存取控制
身為校正工作階段的管理員，您只能使用可存取的評估表單來建立校正工作階段。
# 在 Amazon Connect 中檢視評估表單稽核軌跡
1. 選擇您要研究的評估表單。
![\[評估表單頁面，評估表單左側的方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-select.png)
1. 在頁面底部的 **範例評估** 底下，使用下拉式功能表檢視先前的版本、存取者以及存取時間。下圖顯示稽核記錄的範例。
![\[評估的稽核記錄範例。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-version.png)
1. 選用，您可以選擇其中一種格式開啟。
## 「使用中」、「草稿」和「已鎖定」是什麼意思？
表格處於下列其中一種狀態：
+ **作用中**。已發布的表格版本，可供評估人員使用。
+ **草稿**。非作用中、已鎖定版本的表單。只有當正在處理時，才會解除鎖定草稿。
+ **已鎖定**。當您啟用或發布評估表單時，評估表單會被鎖定。即使在您停用表單之後，表單仍會保持鎖定狀態，並成為歷史版本。但是，您可以啟用歷史版本，以將其另存為新版本。
# 使用生成式 AI 在 Amazon Connect 中評估客服人員效能
**注意**
**採用 Amazon Bedrock 技術**： AWS 實作自動濫用偵測。因為 Contact Lens 中的生成式 AI 功能是建立在 Amazon Bedrock 的基礎上，所以使用者可以充分利用 Amazon Bedrock 中實作的控制措施，強制執行人工智慧 (AI) 的安全、保障和負責任使用目標。
管理員可以使用自然語言指定其評估條件，並使用生成式 AI 自動化高達 100% 的客戶互動評估。生成式 AI 可讓您自動評估其他客服人員行為 (例如，客服人員是否能夠解決客戶的問題？)，讓管理員全面監控和改善法規合規、客服人員遵守品質標準和敏感資料收集，同時減少評估客服人員效能所花費的時間。除了答案之外，您還會獲得內容和理由，以及文字記錄中可用於提供客服人員指導的特定點參考。
您可以使用生成式 AI 協助管理員填寫評估，或使用它自動填寫和提交評估。如需設定自動評估的詳細資訊，請參閱 [步驟 6：啟用自動化評估](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
評估問題是使用生成式 AI 來回答，方法是向與每個問題關聯的評估人員解譯指示中指定的問題標題和評估條件，並使用這些問題來分析對話文字記錄。如需詳細資訊，請參閱[步驟 2：新增區段和問題](create-evaluation-forms.md#step-sections)。
## 使用生成式 AI 自動評估的程序
以下是自動化程序的概觀：
1. 閱讀 [改善生成式 AI 準確性的指導方針](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy) 以深入了解哪些評估問題應使用生成式 AI 來回答。
1. 指派許可來選取品質管理團隊中使用「詢問 AI 助理」的使用者。這些使用者將開始在執行評估時於每個問題旁看到 [詢問 AI] 按鈕，並且可以使用它來取得答案建議。這些使用者可以提供有關哪些問題使用生成式 AI 獲得準確答案的意見回饋。如需詳細資訊，請參閱[為效能評估和指導指派安全性設定檔許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)。
1. 為了提高準確性，您可以在[給評估人員的指示](create-evaluation-forms.md#step-sections)中提供其他評估條件。如需詳細資訊，請參閱[改善生成式 AI 準確性的指導方針](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)。
1. 充分了解生成式 AI 可以準確回答哪些問題後，您可以透過在評估表單上預先設定問題是否會收到使用生成式 AI 的自動回答，來進行更廣泛的推展。
1. 設定自動化之後，任何使用評估表單執行評估的使用者都會獲得預先設定問題的自動化生成式 AI 答案 (無需額外的許可)。如需詳細資訊，請參閱[步驟 6：啟用自動化評估](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
1. 您可以設定自動化，讓評估人員在提交之前先檢閱生成式 AI 答案，也可以自動填入和提交評估。
## 使用 [詢問 AI] 取得生成式 AI 答案建議
1. 使用具有[執行評估許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)的使用者帳戶登入 Amazon Connect，並[詢問 AI 助理](evaluation-and-coaching-permissions.md)。
1. 選擇問題下方的**詢問 AI** 按鈕，以取得答案的生成式 AI 支援建議，以及內容和理由 (用於提供答案的文字記錄參考點)。
1. 答案會根據生成式 AI 建議自動選取，但可由使用者變更。
1. 您可以選擇針對每個聯絡最多 10 個問題**詢問 AI**，以取得生成式 AI 支援的建議。如需詳細資訊，請參閱[Contact Lens Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)。
1. 您可以選擇與文字記錄參考相關聯的時間，以導向對話中的時間點
![\[評估客服人員效能時的生成式 AI 支援建議。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/get-generative-ai-powered-recommendations-performance.png)
## 提供使用生成式 AI 回答評估表單問題的其他條件
設定評估表單時，您可以提供條件，回答與每個評估表單問題相關聯的**給評估人員的指示**中的問題。除了提升評估人員評估的一致性之外，這些指示也用於提供生成式 AI 支援的評估。
![\[新帳戶開設計分卡。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/provide-criteria-for-answering-evaluation-form-questions.png)
## 在評估表單上使用生成式 AI 設定自動評估
您可以在評估表單上預先設定是否使用生成式 AI 自動回答問題。然後，如果您使用 Amazon Connect UI 上的評估表單開始評估，這些問題的答案將使用生成式 AI 自動填入 (無需按一下 [詢問 AI])。您也可以使用生成式 AI 自動填入和提交評估。對於自動提交的評估，您可以使用生成式 AI 來回答每個聯絡最多 10 個問題 (請參閱 [Contact Lens Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas))。請注意，此限制不適用於使用聯絡類別或指標 （例如最長保留期間等） 的自動化。
若要進一步了解如何使用生成式 AI 設定自動評估，請參閱 [改善生成式 AI 準確性的指導方針](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)。
## 設定非英文語言的生成式 AI 驅動評估
根據預設，如果您未設定評估表單的語言，則生成式 AI 模型會自動偵測評估表單問題的語言，並在 AI 模型了解該語言時嘗試以相同語言提供答案。根據預設，生成式 AI 回答理由通常以英文提供。
若要持續以您偏好的語言接收 AI 產生的答案和答案理由，您可以設定評估表單的語言，選擇**英文**、**西班牙文**、**葡萄牙文**、**法**文、**德**文和**義大利**文。透過明確設定評估的語言，您也可以執行跨語言評估，其中生成式 AI 會以英文填寫評估表單，即使對話文字記錄是另一種語言，說西班牙文。這可讓多語言聯絡中心跨語言使用標準化的評估架構。
若要設定評估表單的語言：
1. 在建立或更新評估表單時，選取**其他設定**索引標籤。
1. 從下拉式清單中選擇**表單語言**。
1. 確保表單的問題、指示和答案選擇與所選**表單語言使用相同的語言**，以獲得最佳 AI 效能。
![\[評估表單頁面，其他設定索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-languageexample1.png)
## 改善生成式 AI 準確性的指導方針
**選取要取得生成式 AI 建議的問題**
1. 使用生成式 AI 來回應可使用對話文字記錄中的資訊來回答的問題，而不需要透過 CRM 系統等第三方應用程式驗證資訊。
1. 使用生成式 AI 回答需要數值回應的問題，例如「客服人員與客戶互動多久？」 不建議。相反地，請考慮使用 Contact Lens 或聯絡指標為此類評估表單問題[設定自動化](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
1. 避免使用生成式 AI 來回答高度主觀的問題，例如「客服人員在通話期間是否專注？」
**改善問題的措辭和相關聯指示**
1. 使用完整的句子來說出問題，例如，將 *ID 驗證*取代為「客服人員是否嘗試驗證客戶的身分？」 可讓生成式 AI 更好地理解問題。
1. 建議您提供詳細的條件以回答**給評估人員的指示**中的問題，特別是如果無法僅根據問題文字回答問題時。例如，對於「客服人員是否嘗試驗證客戶身分？」問題 您可能想要提供其他指示，例如，*客服人員在解決客戶的問題之前，必須一律詢問客戶的成員資格 ID 和郵遞區號*。
1. 如果回答問題需要了解某些業務特定術語，請在指示中指定這些術語。例如，如果客服人員需要在問候語中指定部門名稱，則列出客服人員需要在與問題相關聯的**給評估人員的指示**中陳述的部門名稱。
1. 如果可能，請使用「客服人員」一詞，而非「同事」、「員工」、「代表」、「倡議者」、「助理」等詞彙。同樣地，請使用「客戶」一詞，而非「成員」、「來電者」、「來賓」或「訂閱者」等詞彙。
1. 只有在您想要檢查客服人員或客戶是否說出確切的字詞時，才在指示中使用雙引號。例如，如果指示是檢查說出 `"Have a nice day"` 的客服人員，則生成式 AI 不會偵測*祝您下午愉快*。相反地，指示應該說：`The agent wished the customer a nice day`。
# Amazon Connect 中自助式互動的效能評估
Amazon Connect 可讓您自動評估自助式互動的品質，並取得彙總洞見以改善客戶體驗。管理員可以定義自訂條件來評估自助式互動的品質，這可以使用對話分析和其他 Amazon Connect 資料的洞察手動或自動填入。例如，您可以自動評估 AI 代理器是否一再無法了解客戶，導致客戶情緒不佳並轉移到人力代理器。管理員可以彙總和個別聯絡上檢閱這些洞見，以及自助式互動錄音和文字記錄，以找出改善機器人或 AI 客服人員效能的機會。
**注意**
自助服務互動的效能評估僅作為 Amazon Connect 的一部分提供 （具有無限制 AI)。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Connect 定價](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)。
若要自動評估自助式互動，您必須先 [在 Amazon Connect Contact Lens 中啟用對話分析](enable-analytics.md)。效能評估可以評估整個自助式互動，無論其是否由觸控音、Lex 機器人、Amazon Connect AI 代理器或 Amazon Connect 中的自訂機器人處理。設定自助式互動自動評估的步驟如下：
+ [步驟 1：建立評估表單草稿](#step-create-draft-form-self-service)
+ [步驟 2：設定自動化](#step-setup-automation-self-service)
+ [步驟 3：設定規則以自動提交自助式互動的評估](#step-setup-rule-self-service)
## 步驟 1：建立評估表單草稿
您可以定義自訂條件來評估自助式互動。這些條件可以測量自助式解決方案、客戶體驗或機器人/AI 代理程式行為。
範例評估表單如下所示：
第 1 節：自助服務成功
+ **1.1** 聯絡案例是否在自助式服務期間處理，而不轉移到人力客服人員？ （單一選擇）
+ **1.2** 客戶是否能夠自行提供至少一項需求？ （單一選擇）
第 2 節：客戶體驗
+ **2.1** 自助服務期間的整體客戶情緒分數是多少？ （數字）
+ **2.2** 客戶在自助服務期間是否表達沮喪？ （單一選擇）
第 3 節：AI 代理器行為
+ **3.1** AI 代理器是否無法了解客戶並要求他們自行重複？ （單一選擇）
+ **3.2** AI 代理器在任何時候對客戶粗魯或積極嗎？ （單一選擇）
如需其他詳細資訊，請參閱[在 Amazon Connect 中建立評估表單](create-evaluation-forms.md)。
## 步驟 2：設定自動化
您可以使用 Amazon Connect 規則 （包括生成式 AI 驅動的語意比對規則） 和客戶情緒等整合指標，自動化評估自助式互動。請注意，目前您無法在評估表單中使用整合生成式 AI 來自動評估自助式互動。
### 使用規則自動化
從設定規則開始：
1. 在導覽功能表上，選擇**分析和最佳化**，**規則**。
1. 選擇 **建立規則**、**對話分析**。
1. 在**時間**下，使用下拉式清單選擇**通話後分析**或**聊天後分析**。
您可以建立的範例規則：
自助式遏制
+ 新增新條件，檢查未指派佇列，並在自動互動期間處理聯絡人。
+ 您也可以使用自然語言意圖，確認客戶在與 Lex 機器人或 AI 代理器的自動互動期間未請求人工代理程式。
Amazon Connect 了解語意比對規則中的下列關鍵字：
+ **系統：**表示機器人或 AI 代理器
+ **代理程式：**參考人工代理程式
+ **客戶：**與聯絡中心互動的人員
+ **自動化互動：**客戶互動的一部分，其中人工客服人員不存在於對話中，包括與機器人或 AI 客服人員的自助式互動，以及佇列中的等待時間
+ **人力客服人員互動：**客戶與人力客服人員的互動
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)
+ 如果您使用的是 Amazon Connect AI 代理器，您也可以檢查自助式服務的 AI 代理器是否升級至人類。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)
至少一個意圖的自助式成功
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：
「在自動互動期間，系統已成功滿足至少一個客戶請求，例如提供資訊或完成另一個服務請求。」
機器人/AI 代理程式無法了解客戶
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：
「系統無法了解客戶並要求客戶自行重複。」
客戶表達沮喪
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：
「客戶在自動互動期間表達了沮喪。」
設定規則後，您可以使用它來回答評估表單中的單一選取項目或多個選取項目問題。例如，如果您建立規則來檢查自助式遏制，則可以使用該規則來回答在自助式服務期間是否處理聯絡的問題。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)
### 使用指標自動化
您可以使用聯絡指標自動回答有關自助式體驗的問題。例如，您可以在自動互動期間檢查客戶情緒。若要使用指標，請確定問題類型已選擇為數字。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)
在每個問題上設定自動化之後，您可以開啟**啟用自動提交評估**並啟用表單。然後，系統會引導您建立規則，以自動提交評估表單。
如需其他詳細資訊，請參閱[步驟 6：啟用自動化評估](create-evaluation-forms.md#step-automate)。
## 步驟 3：設定規則以自動提交自助式互動的評估
您可以使用下列條件來識別特定的自助式互動。
AI 代理器
若要觸發自助式互動評估，您可以識別特定 AI 代理器 （是否在聯絡人上處於作用中狀態）。您也可以檢查特定 AI 代理程式版本。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)
自訂聯絡屬性和聯絡客群屬性
您也可以使用流程中設定的**自訂聯絡屬性**和**聯絡客群屬性**，來識別特定工作流程、機器人、客戶意圖或結果。例如，`pizzaOrderBot = true`如果在對話期間叫用名為「Pizza Order Bot」的 Lex 機器人，您可以在流程中設定聯絡屬性。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)
在您定義條件之後：
1. 在**定義動作**頁面上，提供用來識別規則的類別名稱。
1. 選擇**新增動作**、選取**提交自動化評估**，然後選取您要用來自動提交評估的表單。(如果您在啟用表單時已建立規則，則頁面上已會選取此動作。)
如需詳細資訊，請參閱[在 Contact Lens 中建立提交自動評估的規則](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)。
# 在 Amazon Connect 中的客服人員評估表單上使用得分和權重
透過使用*加權*，您可以增加或減少問題或區段分數對整體評估分數的影響。
為評估表單啟用得分時，您可以為區段或問題指派*權重*。權重會提高或降低區段或問題對評估最終分數的影響。
## 分數範例
假設您將分數指派給一個問題，而這問題對您的業務至關重要。如果回答是，則客服人員獲得 10 分。如果回答否，則他們得到 0 分。如下圖所示。
![\[評估表單頁面，得分索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample1.png)
第一個問題的答案，對您的業務來說，比起問題*客服人員是否以「今天還有什麼我可以幫助您嗎？」作為結語*還來得重要嗎，得分從 0-10 分，如下圖所示。
![\[評估表單頁面，得分索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample2.png)
對於分數不同的問題，您指示問題的加權，是否高於另一個問題的加權。
下圖顯示，*客服人員是否背誦藥物合規性指令碼*的答案，佔客服人員分數的 50%。而*客服人員是否以「今天還有什麼我可以幫助您嗎？」*的答案，僅佔加權 5% 的分數。
![\[評估表單頁面、得分索引標籤、分數加權區段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample3.png)
總加權必須始終等於 100%。
## 加權分配方式
使用 **權重分配模式**，您可以選擇是否要依區段或問題指派權重：
+ **按區段權重**：您可以均勻分佈該區段中每個問題的權重。
+ **按問題權重**：您可以降低或增加特定問題的權重。
當您變更區段或問題的權重時，會自動調整其他權重，因此總和永遠為 100%。
例如，在下圖中，其中三個問題已手動設定為 10%。以斜體顯示自動調整的權重。
![\[問題的分數權重。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## 選用問題的權重
當問題為選用或僅適用於特定案例時，請選擇**啟用「不適用」**做為問題的答案選項。下圖顯示在**答案**索引標籤上的此設定。
![\[答案索引標籤，啟用「不適用」選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightsoptional.png)
評估完成後，Amazon Connect 會計算評估分數：
+ 回答為**不適用**的問題不會計入表單的最終分數。
+ 其權重會在其餘問題之間按比例重新分配，因此所有問題的權重總和仍為 100%。
例如，請考慮以下資料表。它代表包含四個問題 (Q1、Q2、Q3 和 Q4) 的表單，權重分別為 40%、20%、20% 和 20%。每個問題都有三個答案選項 (A1、A2 和 A3)，分數為 10、5 和 0。答案為 Q1：A1、Q2：A2、Q3：A2、Q4：A3 的評估分數如下表所示。
| 問題 | 問題權重 | 答案 | 答案分數 | 加權答案分數 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40% | A1 | 10 | 40% |
| Q2 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q3 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q4 | 20% | A3 | 0 | 0% |
表單的評估分數 = 40% \$1 10% \$1 10% \$1 0% = 60%。
不過，如果問題 Q4 的答案變更為**不適用**，則評估的評分如下：
| 問題 | 問題權重 | 答案 | 其他問題權重 | 重新分配的問題權重 | 答案分數 | 加權答案分數 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40% | A1 | 10% | 50% | 10 | 50% |
| Q2 | 20% | A2 | 5% | 25% | 5 | 12.5% |
| Q3 | 20% | A2 | 5% | 25% | 5 | 12.5% |
| Q4 | 20% | 不適用 | - | - | - | - |
以下是發生的情況：
+ 問題 Q4 有效地從計算中移除。其權重 (20%) 會依權重比例分佈到其餘 3 個問題中。
+ 問題 Q1 的權重是問題 Q2 和 Q3 的兩倍，因此會收到兩倍的新增權重。
+ 表單的評估分數 = 50% \$1 12.5% \$1 12.5% = 75%。
# 通知主管和客服人員有關效能評估的資訊
您可以建立規則，根據評估結果自動傳送電子郵件或任務給主管和客服人員。
+ 主管通知可以根據效能評估推動及時的輔導。例如，如果客服人員收到低於特定閾值的評估分數，您可以通知主管。
+ 客服人員通知可用來提示客服人員檢閱和確認他們的評估。
**Topics**
+ [步驟 1：定義評估表單的規則條件](#rule-conditions-eval)
+ [步驟 2：定義規則動作](#rule-actions-eval)
+ [具有多個條件的規則範例](#rule-example-eval)
## 步驟 1：定義評估表單的規則條件
1. 在導覽功能表上，選擇**分析和最佳化**，**規則**。
1. 選擇 **建立規則**，**評估表單**。
1. 在**時間**下，使用下拉式清單選擇**可用的 Contact Lens 評估結果**，如下圖所示。
![\[當評估結果可用時選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition.png)
1. 選擇**新增條件**。
![\[評估結果可用時的條件清單。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition-all.png)
您可以將條件與條件結合，來建立非常具體的 Contact Lens 規則。以下是一些可用的條件：
+ **評估 – 表單分數**：建立當評估表單達到特定分數時執行的規則。
+ **評估 – 區段分數**：建立當評估表單達到特定分數區段時執行的規則。
+ **評估 – 問題答案**：建立當滿足特定問題和答案分數時執行的規則。
+ **評估 – 可用的結果**：建立提交任何評估時執行的規則。
+ **客服人員階層**：建置在特定客服人員階層上執行的規則。客服人員階層可能代表地理位置、部門、產品或團隊。
若要查看客服人員階層清單，以便您可以將它們新增至規則，您需要**客服人員階層 - 在安全性設定檔中檢視**許可。
+ **客服人員**：建置在客服人員子集上執行的規則。例如，接收屬於您團隊的客服人員通知。
若要查看客服人員名稱以便將其新增至規則，您需要安全性設定檔中的 **使用者 – 檢視** 許可。
+ **佇列**：建置在佇列子集上執行的規則。組織通常會使用佇列來指示業務單位、主題或網域。例如，您可以建置規則，專門用於評估指派給銷售佇列的客服人員。
若要查看佇列名稱以便將其新增至規則，您需要安全性設定檔中的 **佇列 – 檢視** 許可。
+ **聯絡屬性**：建立根據自訂[連絡屬性](what-is-a-contact-attribute.md)值執行的規則。例如，您可以針對業務單位的客服人員評估或特定客戶建立專屬規則，例如根據他們的會員資格層級、目前居住國家/地區或他們是否有未完成的訂單。
+ **聯絡客群屬性**：您可以使用具有從其他系統填入值的自訂聯絡客群屬性，或使用自訂邏輯來識別規則內的聯絡。您可以[定義屬性，](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin)並在流程中設定其值。自訂客群屬性僅存在於該特定聯絡 ID，而非整個聯絡鏈。例如，您可以建立規則，識別客戶在對話期間關閉其帳戶。
若要查看要新增至規則的聯絡客群屬性清單，您需要**預先定義的屬性 - 檢視**許可。
1. 選擇**下一步**。
## 步驟 2：定義規則動作
1. 選擇**新增動作**。您可以選擇下列動作：
+ [建立任務](contact-lens-rules-create-task.md)
+ [傳送電子郵件通知](contact-lens-rules-email.md)
+ [產生 EventBridge 事件](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[新增動作下拉式功能表，動作清單。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. 選擇**下一步**。
1. 檢閱並進行任何編輯，然後選擇 **儲存**。
1. 新增規則之後，這些規則會套用至新增規則之後提交的新評估。您無法將規則套用至過去儲存的評估。
## 具有多個條件的規則範例
下圖顯示具有六個條件的規則範例。如果符合這些條件中的任何一項，就會觸發動作。
![\[具有六個條件的規則。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-multiple-conditions.png)
1. **評估 – 表單分數**：合規性表單的分數是否大於或等於 50%？
1. **評估 – 區段分數**：在合規性表單中，「問候語」區段的分數是否大於或等於 70%？
1. **評估 – 問題分數**：合規性表單問題*客服人員是否正確和客戶打招呼*，答案等於 **是**？
1. **評估 – 可用的結果**：合規性表單是否已產生任何結果？
1. **佇列**：這是 **BasicQueue** 嗎？
1. **聯絡屬性**：客戶類型是否等於 VIP？
# 在 Amazon Connect 中提供客服人員指導
Amazon Connect 提供整合式指導工具，協助主管根據效能評估，為客服人員提供結構化、資料驅動的意見回饋。對於即將與客服人員one-on-one工作階段，主管可以與具體範例共用詳細的指導意見回饋，並直接在 Amazon Connect 中設定效能目標。品質管理團隊也可以在識別改善機會時，將指導指派給具有到期日的主管，例如對客戶問題展現更大的同理心。指導完成後，客服人員可以確認 Amazon Connect 中的意見回饋，確保他們了解後續步驟以進行改善。過去的輔導意見回饋可集中存取，可讓客服人員、主管和品質經理更輕鬆地追蹤客服人員隨著時間的進展。
**注意**
此功能可用於 Amazon Connect 效能評估。
## 指派指導的許可
許可的設定如下所示：
1. **管理員和品質經理**：提供**指導 – 管理指導工作階段**許可。這些許可授予他們存取 Amazon Connect 執行個體中的所有指導工作階段。透過此許可，他們可以將客服人員指導指派給客服人員的主管。
1. **主管**：提供**指導 – 我的指導工作階段** （檢視、建立、刪除、編輯） 許可。這些許可使他們能夠建立和管理代理程式指導，並將自己作為指導者。
1. **客服人員**：提供**指導 – 我的指導工作階段 – 檢視**許可。此許可可讓客服人員檢視並確認他們是參與者的輔導。
如需詳細資訊，請參閱[為效能評估和指導指派安全性設定檔許可](evaluation-and-coaching-permissions.md)。
## 為客服人員提供指導
1. 使用安全性設定檔登入 Amazon Connect，搜尋[聯絡人](contact-search.md)並執行指導。
1. 從左側的導覽列選取**分析和最佳化 > ****聯絡人搜尋**。
1. 從**聯絡人搜尋**中，尋找已針對您要指導的客服人員評估的聯絡人。例如，您可以找到評估分數低於 70% 的聯絡人：
![\[套用評估分數篩選條件的聯絡人搜尋頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/contact-search-evaluation-score-filter.png)
1. 開啟已評估的聯絡人，並在右側窗格中檢視評估。
1. 開啟評估，然後按一下**此評估上的指導**。
![\[評估上的此評估按鈕上的指導。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/coaching-coach-on-this-evaluation-button.png)
1. 您可以將整個評估、特定區段和/或問題新增至指導工作階段：
![\[將評估項目新增至指導工作階段。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-evaluation-items.png)
1. 您可以將評估、其區段和/或問題連結至現有的指導工作階段，或建立新的工作階段。項目可以連結為優勢或成長機會。
![\[將問題新增至指導工作階段的對話方塊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-question-to-coaching-dialog.png)
1. 新增評估或其項目以進行指導後，將提供連結以檢視指導工作階段。
1. 您最多可以將 10 個評估或評估項目連結至單一指導工作階段，做為客服人員優勢或成長機會的範例。若要連結其他評估，請重複步驟 2 到 7
1. 您可以透過指定日期、時間和位置、提供詳細的意見回饋，以及設定指導主題的改善目標，來編輯指導工作階段。
![\[編輯指導工作階段頁面包含日期、時間、位置、意見回饋和目標的欄位。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/coaching-edit-coaching-session.png)
**注意**
**工作階段到期日**為必要。
1. 按一下**提交**，將指導工作階段儲存為草稿。
1. 當指導工作階段準備就緒時，請按一下**共用**，讓客服人員可以看到指導工作階段。如果客服人員在 Amazon Connect 中設定電子郵件 （或 SAML 執行個體的次要電子郵件），他們將收到一封電子郵件通知，其中包含檢視指導工作階段的連結。
1. 在指導時，您可以在**分析和最佳化 > **指導工作階段上存取**指導工作階段**。此頁面會顯示所有過去和即將到來的指導工作階段。
1. 指導工作階段完成後，請按一下**標記為完成**並選擇性地新增備註。
1. 客服人員可以認可指導及其自己的指導備註。
## 搜尋指導工作階段
您可以從**分析和最佳化 > **指導工作階段頁面檢視所有過去和未來的**指導工作階段**。
此頁面提供進階搜尋功能。您可以搜尋指導工作階段：
+ 由特定輔導員執行
+ 其中特定客服人員是參與者
+ 由特定品質經理建立
+ 在特定主題上
+ 已過期但尚未完成
+ 待完成 （共用或草稿狀態）
+ 已完成，但參與者尚未確認
+ 等等
![\[指導工作階段搜尋頁面與篩選條件選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/coaching-search-filters.png)
# 在 Amazon Connect 中確認效能評估
提交客服人員效能評估時，您可以自動通知客服人員檢閱他們的評估。例如，您可以設定[傳送電子郵件的規則](contact-lens-rules-email.md)，在評估可用時傳送電子郵件給客服人員。您也可以在輔導期間逐步引導客服人員進行評估。
在客服人員檢閱效能評估之後，他們可以確認其對評估的檢閱，並在 Amazon Connect 管理員網站中撰寫選用的備註。此確認可讓管理員追蹤客服人員是否正在檢閱對其效能評估提供的意見回饋。
本主題說明客服人員檢視和確認評估的步驟。
**確認評估**
1. 收到聯絡人的績效評估後，請使用您的客服人員帳戶登入 Amazon Connect 管理員網站，網址為 https：//*instance name*.my.connect.aws/。
1. 存取您想要確認的聯絡評估。您有一些方法可以執行此操作：
+ 有人可能已與您共用聯絡 URL。
- 或 -
+ 您可能已獲指派任務，或收到電子郵件通知，其中包含已收到評估之聯絡的 URL。
- 或 -
+ 您可能有聯絡 ID 和評估表單名稱。您可以使用此資訊，使用下列步驟來搜尋接收評估的聯絡。
1. 在導覽功能表上，選擇**分析和最佳化**、**聯絡搜尋**。
1. 搜尋已評估但尚未確認的聯絡。下圖顯示搜尋**已確認** = **否**的篩選條件。
![\[聯絡搜尋頁面的篩選條件區段，設定為已確認 = 否。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack1.png)
1. 在**聯絡詳細資訊**頁面上，選擇**評估**或展開評估面板，方法是選擇 **<** 圖示，如下圖所示。
![\[評估按鈕，展開評估窗格的圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack2.png)
1. **評估**面板會列出正在進行中或已完成的任何聯絡評估。若要確認評估，請從**已完成的評估**清單中選擇評估。下圖顯示已完成的一項評估：**客戶服務計分卡**。
![\[評估窗格，已完成的評估。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack3.png)
1. 選擇您要檢閱的評估。在評估底部，選擇**確認**，如下圖所示。
**注意**
只有經過評估的客服人員才能確認評估。
![\[評估窗格，已完成的評估。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack4.png)
1. 在**確認評估結果**對話方塊中，提供選用註解。例如，*管理員在 2025 年 3 月 5 日輔導期間完成評估*。
完成時，請選擇**確認**。
![\[確認評估結果區段，確認按鈕。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack5.png)
1. 訊息會顯示評估確認**已完成**，如下圖所示。
![\[評估已成功確認的訊息。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack6.png)
1. 您只能在提交評估之後確認評估。如果重新提交評估，則再次符合確認資格。
1. 若要檢視確認備註，請選取確認的評估，然後選擇**檢視備註**連結。
![\[確認備註。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack7.png)
# 用於在 Amazon Connect 中評估的聯絡人隨機抽樣
Amazon Connect 為管理員提供客服人員聯絡人的隨機範例進行評估，消除管理員偏差並簡化評估程序。在聯絡搜尋中，經理可以根據工會協議、法規或內部準則，指定他們需要為每個客服人員評估的聯絡案例數量。然後，他們會收到所需的聯絡人數量，從指定的時間範圍隨機選取，例如，上週每個客服人員 3 個聯絡人。此外，管理員可以在聯絡搜尋中套用其他篩選條件，以確保提供的聯絡適合進行評估。例如，聯絡人必須超過 180 秒、具有相關聯的音訊或畫面錄製、文字記錄，而且尚未進行評估。產生範例後，您可以選取評估表單，並為範例內的每個聯絡人大量建立評估草稿。以這種方式建立的評估將表示透過隨機抽樣選擇聯絡人，並提供可稽核性，以確保篩選條件不會在選擇中造成任何偏差。
**用於評估的聯絡人隨機抽樣**
1. 使用具有下列安全性設定檔許可的使用者登入 Amazon Connect：
1. 聯絡人搜尋 - 檢視
1. 聯絡案例範例
1. 評估表單 – 執行評估
1. 選取要評估的聯絡人時間範圍，例如下週。請注意，您可以從最長 5 週的期間內取樣聯絡人。
![\[選取時間範圍\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-time-range.png)
1. 選取您需要評估的客服人員或客服人員階層。
![\[篩選條件搜尋 - 客服人員\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter.png)
![\[新增篩選條件 - 代理程式\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter-select.png)
1. 套用任何其他篩選條件，以僅選取適合評估的聯絡人。
+ **對話分析**：確保對話分析分析聯絡人並具有文字記錄
+ **錄製**：使用音訊錄製 （語音） 或螢幕錄製 （影片） 篩選聯絡人
+ **互動持續時間**：您可以選擇具有最短和最長客服人員與客戶互動的聯絡人
+ **評估狀態**：僅選取尚未評估的聯絡人
![\[新增其他篩選條件\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-search-filters.png)
1. 指定取樣條件，例如每個客服人員 5 個聯絡人，然後按一下**套用**以產生範例。
![\[取樣條件\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-criteria.png)
1. 您可以在儲存的搜尋中儲存一組篩選條件和取樣條件。
![\[儲存篩選條件和取樣條件\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search.png)![\[儲存篩選條件和取樣條件\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-name.png)![\[儲存篩選條件和取樣條件\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-banner.png)
1. 產生範例後，您可以建立所有聯絡人的大量評估草稿。
+ 選取**建立草稿評估**
+ 選取**評估表單**
![\[建立草稿評估\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-empty.png)
![\[選取評估表單\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-form-select.png)
這會將草稿評估與範例名稱建立關聯。
**注意**
如果您未來需要擷取聯絡範例，則需要此步驟。
![\[建立草稿評估\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-in-progress-banner.png)
![\[草稿評估已成功建立\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-success-banner.png)
## 擷取和檢視用於評估的取樣聯絡案例
若要在未來擷取聯絡範例，請前往聯絡搜尋並套用篩選條件評估 – 聯絡範例。請注意，聯絡範例專屬於產生範例的使用者。
![\[建立草稿評估\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-contact-samples-filter.png)
## 稽核抽樣條件
如果您開啟評估，它會指出是否使用聯絡人取樣來建立評估。您可以按一下**是**來稽核用來產生聯絡範例的篩選條件，確保篩選條件在聯絡選擇過程中不會引入任何偏差 （例如負面的客戶情緒）。
![\[建立評估草稿 - 聯絡詳細資訊\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-evals-list.png)
![\[建立評估草稿 - 評估概觀\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval.png)
![\[建立評估草稿 - 聯絡人範例詳細資訊\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval-details.png)
# 請求審核 Amazon Connect 中的 （評估） 效能評估
提交客服人員效能評估時，您可以自動通知客服人員檢閱他們的評估。例如，您可以設定[傳送電子郵件的規則](contact-lens-rules-email.md)，在評估可用時傳送電子郵件給客服人員。檢閱評估後，他們可以[確認](acknowledge-evaluations.md)評估。如果他們不同意評估中的意見回饋，他們可以請求審核 （評估） 績效評估。請求審核時，指定的經理會自動透過電子郵件收到通知。然後，他們可以在完成檢閱之前修改評估，或新增其他說明來證明原始評估的合理性。完成後，請求審核的使用者和評估的客服人員會收到電子郵件通知。
## 如何啟用檢閱請求 (appeals)？
Amazon Connect 可讓您指定哪些評估表單支援檢閱請求。若要在評估表單上啟用檢閱請求：
1. 使用具有下列安全性設定檔許可的使用者帳戶登入 Amazon Connect：**分析和最佳化** - **評估表單 - 管理表單定義** - **建立**
1. 選擇**分析和最佳化**，然後選擇**評估表單**。
1. 按一下最後一個版本的超連結或建立新的評估表單，以開啟現有的表單。
1. 按一下**其他設定**索引標籤
1. 按一下**允許檢閱請求**
1. 您可以指定在評估上請求審核的時間範圍。時間範圍是從原始提交評估的時間開始測量。
1. 您也可以選擇一或多個收件人，在請求審核時會收到電子郵件通知。電子郵件有聯絡人的連結，其中包含請求檢閱的評估。請注意，若要讓使用者在 SAML 驗證的執行個體上接收電子郵件，必須在 Connect 中的使用者設定檔中提供次要電子郵件。
1. **啟用**表單後，使用表單執行的後續評估將支援審核請求。
![\[顯示允許檢閱請求選項的其他設定索引標籤\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-enable.png)
## 誰可以請求評估的審核？
對於請求評估審查的使用者，除了存取基礎聯絡人和評估之外，他們還應擁有許可：**評估表單 - 請求評估審查 - 建立和檢視**。請求審核的許可可以授予客服人員或其主管，他們可以代表客服人員向品質管理團隊請求評估審核。主管授予**請求評估審查**的許可，可以對他們可以存取的任何評估請求審查。
授予許可**評估表單 - 請求評估檢閱 - 刪除**許可可在檢閱開始之前刪除請求。
## 誰可以檢閱評估？
具有 許可**評估表單 - 檢閱評估 - 建立和檢視**許可可以執行檢閱的使用者。如果檢閱時需要查閱特定角色，但不應授予自行執行檢閱的許可，則您可以授予這些角色**評估表單 - 檢閱評估 - 檢視**許可。
## 請求審核
1. 在**聯絡詳細資訊**頁面上，開啟您要請求檢閱的完整評估
1. 選取評估底部的**請求檢閱**
1. 說明您請求檢閱的原因 （您無法將此保留空白）。按一下**確認**
1. 評估會顯示在評估窗格中**請求的檢閱**下
1. 如果審核尚未開始，您可以取消請求
![\[請求評估的檢閱按鈕\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-request.png)
![\[具有說明欄位的請求檢閱對話方塊\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requestcomment.png)
![\[顯示檢閱請求狀態的評估\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requested.png)
## 搜尋待定檢閱
如上所述，您可以在評估表單中設定 ，如果請求審核，系統會自動透過電子郵件通知您。這些通知電子郵件包含具有請求檢閱之評估的聯絡人連結。此外，具有適當許可的使用者可以使用已請求審核或已審核的評估來搜尋聯絡人：
1. 使用具有[存取聯絡記錄許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)和 **評估表單 – 執行評估** 許可的使用者帳戶登入 Amazon Connect。
1. 在導覽列上，選擇**分析和最佳化**、**聯絡搜尋**。
1. 使用時間範圍篩選條件從相關時段搜尋聯絡人，例如上個月。
1. 使用評估狀態篩選條件搭配值 **請求的檢閱**，以搜尋已請求檢閱且尚未取得檢閱的評估聯絡人
1. 使用評估狀態篩選條件搭配 值 **待檢閱** 來搜尋具有已挑選以供檢閱之評估的聯絡人
![\[使用評估狀態篩選條件進行聯絡搜尋\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-searchrequested.png)
## 開始和完成檢閱
1. 在**聯絡詳細資訊**頁面上開啟評估窗格。
1. 按一下在**請求的檢閱**下列出的評估。
1. 按一下**開始檢閱**。
1. 原始評估列於下方**審核中**，按一下即可檢視。
1. 進行中的檢閱會列在**評估檢閱**下。具有**評估表單 - 檢閱評估 - 建立**許可的使用者可以編輯評估，例如變更答案、修改備註。您可以隨時**儲存**檢閱，然後按一下**解析檢閱**以完成檢閱。
1. 這會將自動電子郵件通知傳送給已請求審核的使用者。
![\[評估檢閱進行中\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-view.png)
# 在 Amazon Connect 中使用評估表單搜尋聯絡
1. 使用具有[存取聯絡記錄許可](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)和 **評估表單 – 執行評估** 許可的使用者帳戶登入 Amazon Connect。
1. 在 Amazon Connect 中選擇 **分析和優化**，**聯絡搜尋**。
1. 使用頁面上的篩選條件來縮小搜尋範圍。對於日期，您一次最多可搜尋 8 週。
![\[評估的搜尋篩選條件。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-searchfilters1.png)
# 使用參考 ID 代表報告中有關聯絡中心客服人員效能的問題
*參考 ID* 是出現在 JSON 輸出檔案中的權杖。它代表一個特定的問題。建立報告時，您可以將其代替問題確切的文字。
例如，問題可能是「客服人員是否確實遵照腳本？」 但第二天，這個問題可能會更改為「是否良好的遵守腳本？」 無論問題的措辭如何，參考 ID 始終保持不變。
# Amazon Connect 中的評估指標
您可以檢視 [客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md) 上的下列指標。這些指標可讓您檢視彙總的客服人員效能，並取得客服人員群組和一段時間的洞見。
## 平均評估分數
此指標提供所有提交評估的平均評估分數。校正的評估會從這個指標中排除。
平均評估分數對應至分組。例如，如果分組包含評估問題，則會針對問題提供平均評估分數。如果分組不包含評估表單、區段或問題，則平均評估分數位於評估表單層級。
**指標類型**：百分比
**指標類別**：聯絡人評估驅動的指標
**如何使用 Amazon Connect API 進行存取**：
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API 指標識別碼：`AVG_EVALUATION_SCORE`
**如何使用 Amazon Connect 管理員網站存取** ：
+ 儀表板：[客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算邏輯**：
+ 取得評估分數的總和：表單 \$1 區段 \$1 問題。
+ 取得已完成評分並記錄分數的評估總數。
+ 計算平均分數：(分數總和) / (評估總數)。
**備註**：
+ 排除校正評估。
+ 分數精細程度取決於分組層級。
+ 傳回百分比值。
+ 至少需要一個來自下列項目的篩選條件：佇列、轉接設定檔、客服人員或使用者階層群組。
+ 根據提交的評估時間戳記。
+ 此指標的資料從 GMT 時間 2025 年 1 月 10 日 0:00:00 開始可用。
## 平均加權評估分數
此指標提供所有提交評估的平均加權評估分數。校正的評估會從這個指標中排除。
權重取決於用來執行評估的評估表單版本。
平均評估分數對應至分組。例如，如果分組包含評估問題，則會針對問題提供平均評估分數。如果分組不包含評估表單、區段或問題，則平均評估分數位於評估表單層級。
**指標類型**：百分比
**指標類別**：聯絡人評估驅動的指標
**如何使用 Amazon Connect API 進行存取**：
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API 指標識別碼：`AVG_WEIGHTED_EVALUATION_SCORE`
**如何使用 Amazon Connect 管理員網站存取** ：
+ 儀表板：[客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算邏輯**：
+ 使用表單版本權重取得加權分數的總和。
+ 取得已完成評分並記錄分數的評估總數。
+ 計算加權平均值：(加權分數總和) / (評估總數)。
**備註**：
+ 使用評估表單版本特定的權重。
+ 排除校正評估。
+ 分數精細程度取決於分組層級。
+ 傳回百分比值。
+ 至少需要一個來自下列項目的篩選條件：佇列、轉接設定檔、客服人員或使用者階層群組。
+ 根據提交的評估時間戳記。
+ 此指標的資料從 GMT 時間 2025 年 1 月 10 日 0:00:00 開始可用。
## 自動失敗百分比
此指標提供自動失敗的效能評估百分比。校正的評估會從這個指標中排除。
如果問題標示為自動失敗，則父區段和表單也會標示為自動失敗。
**指標類型**：百分比
**指標類別**：聯絡人評估驅動的指標
**如何使用 Amazon Connect 管理員網站存取** ：
+ 儀表板：[客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算邏輯**：
+ 取得自動失敗計數總計。
+ 取得執行的評估總數。
+ 計算百分比：(自動失敗數/評估總數) \$1 100。
**備註**：
+ 自動失敗層疊上升 (問題 → 區段 → 表單)。
+ 排除校正評估。
+ 傳回百分比值。
+ 至少需要一個來自下列項目的篩選條件：佇列、轉接設定檔、客服人員或使用者階層群組。
+ 根據提交的評估時間戳記。
+ 此指標的資料從 GMT 時間 2025 年 1 月 10 日 0:00:00 開始可用。
## 已執行的評估
此指標會提供已執行且評估狀態為「已提交」的評估數量。校正的評估會從這個指標中排除。
**指標類型**：整數
**指標類別**：聯絡人評估驅動的指標
**如何使用 Amazon Connect API 進行存取**：
+ [GetMetricDataV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html) API 指標識別碼：`EVALUATIONS_PERFORMED`
**如何使用 Amazon Connect 管理員網站存取** ：
+ 儀表板：[客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**計算邏輯**：
+ 檢查 evaluationId 是否存在？
+ 驗證 itemType 是否為表單。
+ 計算已提交的評估數量 (校正除外)。
**備註**：
+ 僅計算已提交的評估數量。
+ 排除校正評估。
+ 傳回整數計數。
+ 至少需要一個來自下列項目的篩選條件：佇列、轉接設定檔、客服人員或使用者階層群組。
+ 根據提交的評估時間戳記。
+ 此指標的資料從 GMT 時間 2025 年 1 月 10 日 0:00:00 開始可用。
# Amazon Connect 中的客服人員評估表單輸出
本節顯示評估的匯出輸出路徑，提供評估表單得分的範例，並描述評估表單中繼資料。
**Topics**
+ [驗證您的 S3 儲存貯體](#verify-evaluation-s3bucket)
+ [輸出位置範例](#example-evaluationform-output-locations)
+ [已知問題](#release-note-evaluation-output)
+ [範例分數](#example-evaluation-output-file)
+ [評估表單中繼資料定義](#evaluation-form-metadata)
+ [範例匯出評估](#exported-evaluation)
## 驗證您的 S3 儲存貯體
當您在 Amazon Connect 主控台中啟用 **聯絡評估** 時，系統會提示您建立或選擇 S3 儲存貯體來儲存評估。若要驗證儲存貯體的名稱，請前往您執行個體的別名，選擇**資料儲存**、**聯絡評估**，然後選擇**編輯**。
## 輸出位置範例
以下是評估表單的輸出文件路徑：
+ *contact\$1evaluations\$1S3\$1bucket*/Evaluations/*YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD*-*evaluation\$1id*.json
例如：
`amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json`
## 已知問題：兩個輸出檔案用於相同的評估
Contact Lens 會為相同的評估表單產生兩個輸出檔案。
+ 一個檔案會寫入新的預設 S3 路徑。您可以在 AWS 主控台中設定路徑。
+ 另一個檔案，將會淘汰，寫入不同的、先前的 S3 路徑。您可以忽略此檔案。
先前的 S3 路徑看起來如下：
+ *s3\$1bucket*/Evaluations/contact\$1*contactId*/evaluation\$1*evaluationId*/YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sTZD.json
## 範例分數
下列範例顯示一個典型分數。
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2025-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2025-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 100
},
"creator": "jane.doe@acme.com",
"autoEvaluated": false,
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"evaluationAcknowledgerComment": "The Acknowledgment comment",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2025-12-22T05:20:39.297Z",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "john",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "The title of the section",
"notes": "Section note",
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "The title of the subsection",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How do you rate the contact between 1 and 10?",
"answer": {
"value": "",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": true
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "o1b2f0a14",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"automation": {
"status": "SYSTEM_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "Yes"
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent offer a promotion?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "p7888bb85",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "p395f5e8f",
"selected": true
},
{
"valueText": "Maybe",
"valueRefId": "p2c3g1b25",
"selected": false
}
],
"notes": "Add more information here",
"assistedSuggestion": {
"value": "No. A promotion was not offered by the agent."
},
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "Describe the outcome.",
"answer": {
"value": "Example answer text",
"notes": "Add more information here",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 50
}
}
]
}
```
## 評估表單中繼資料定義
下列清單說明評估表單中的欄位。
**evaluationId**
聯絡評估的唯一識別符
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1。長度上限為 500
**中繼資料**
**contactId**
此 Amazon Connect 執行個體中聯絡的識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 256
**accountId**
AWS 執行 Amazon Connect 執行個體的帳戶識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 限制：12 位數
*模式* – `^\d{12}$`
**instanceId**
Amazon Connect 執行個體的識別符。您可以在執行個體的 Amazon Resource Name (ARN) 中[找到執行個體 ID](find-instance-arn.md)。
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 100
**agentId**
執行聯絡的客服人員識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 500
**evaluationDefinitionTitle**
評估表單的標題。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 128
**評估人員**
上次更新評估的使用者名稱。
*類型* – 字串
**evaluationDefinitionId**
評估表單的唯一識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 500
**evaluationDefinitionVersion**
評估表單的版本。
*類型* – 整數
*有效範圍* – 最小值為 1
**evaluationStartTimestamp**
評估的建立時間戳記。
*類型* – 時間戳記
*範例* – 2025-11-14T17：57：08.649Z
**evaluationSubmitTimestamp**
評估的提交時間戳記。
*類型* – 時間戳記
*範例* – 2025-11-14T17：59：29.052Z
**分數**
評估的分數。
**creator**
第一次建立評估的實體 (不是代表上次提交評估的實體的「評估人員」)。從 Amazon Connect 管理員網站進行呼叫時，它會包含使用者名稱。通話來自 API 時，包含來電者的 ARN。
*類型* – 字串
**autoEvaluated **
指出是否使用全自動化評估提交評估。
*類型* – 布林值
**重新提交 **
指出評估是否已重新提交 (已編輯並再次提交)。
*類型* – 布林值
**evaluationSource **
評估答案來源的類型。
*類型* – 字串
有效值：
+ `ASSISTED_BY_AUTOMATION` - 表示[問題自動化](create-evaluation-forms.md#step-automate)用於回答某些問題。
+ `MANUAL` - 表示已手動執行評估。
+ `AUTOMATED` - 表示已使用全自動化評估提交評估 (請參閱「autoEvaluated」欄位)。
**evaluationType**
評估的類型。
*類型* – 字串
有效值：
+ `CONTACT_EVALUATION` - 聯絡人的評估。
**calibrationSessionId**
與此評估相關聯的校正工作階段識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 500
**evaluatedParticipantId**
要評估之參與者的識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 256
**evaluatedParticipantRole**
正在評估的參與者角色。
*類型* – 字串
有效值：
+ `AGENT` - 客服人員參與者。
+ `CUSTOMER` - 客戶參與者。
+ `SYSTEM` - 系統參與者。
**acknowledgerComment**
確認評估的使用者留下的註解。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 0，長度上限為 3072
**evaluationAcknowledgedByUserId**
確認評估之人員的識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 500
**evaluationAcknowledgedByUserName**
確認評估之人員名稱。
*類型* – 字串
**evaluationAcknowledgedTimestamp**
評估的確認時間戳記。
*類型* – 時間戳記
*範例* – 2025-12-24T15：45：56.662Z
**區段**
評估各區段的陣列。
**sectionRefId**
區段的識別符。識別符在評估表單中必須是唯一的。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 40
**parentSectionRefId**
上層區段的識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 40
**sectionTitle**
區段的標題。
*類型* – 字串
*長度限制* – 限制：長度下限為 0，長度上限為 128
**notes**
為區段留下的備註。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 0，長度上限為 3072
備註具有下列限制：
+ 個別備註的限制為 3072 個字元。
+ 評估中的合併備註限制為 *N* x 1024 個字元，其中 *N* 是評估中的問題數量。
**分數**
區段的分數。
**百分比**
聯絡評估中項目的分數百分比。
*類型* – Double
*有效範圍* – 最小值為 0，最大值為 100
**automaticFail**
將項目標示為自動失敗的旗標。如果項目或子項目收到自動失敗答案，則此旗標為 true。
*類型* – 布林值
**notApplicable**
將項目標示為自動失敗的旗標。如果項目或子項目收到自動失敗答案，則此旗標為 true。
*類型* – 布林值
**問題**
評估問題的陣列。
**questionRefId**
問題的識別符。識別符在評估表單中必須是唯一的。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 40。
**sectionRefId**
上層區段的識別符。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 1，長度上限為 40
**questionType**
問題的類型。
*類型* – Str。評估中的合併備註限制為 *N* x 1024 個字元，其中 *N* 是評估中的問題數量。
*有效值* – `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC`
**questionText**
問題的標題。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 0，長度上限為 350
**答案**
問題的答案。
**value**
聯絡評估中答案的字串/數值。
*類型* – 字串/Double
*長度限制* – 字串：長度下限為 0，長度上限為 128
**notes**
為區段留下的備註。
*類型* – 字串
*長度限制* – 長度下限為 0。長度上限為 3072
備註有兩個字元限制。個別備註的限制為 3072 個字元。評估中的合併備註限制為 N x 1024 個字元，其中 N 是評估中的問題數量。
**中繼資料**
**notApplicable**
將問題標示為不適用的旗標。
*類型* – 布林值
**assistedSuggestion**
[生成式 AI](generative-ai-performance-evaluations.md) 建議的答案。
*類型* – 字串
** 自動化**
**status**
自動化答案的狀態。
*類型* – 字串
*有效值* – `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER`
**systemSuggestedValue**
聯絡評估中自動化答案的字串或數值。
*類型* – 字串或 Double
*長度限制* – 字串：長度下限為 0，長度上限為 128
**分數**
問題的 [score](#score)。
+ automaticFail - 將項目標示為表單關鍵的旗標，且完整表單會在項目失敗時失敗 (標示為零分)。如果項目或子項目收到自動失敗答案，則此旗標為 true，且完整表單也會失敗。
*類型* – 布林值
+ notApplicable - 將項目標示為不適用於評分的旗標，將從評分計算中排除。
*類型* – 布林值
## 範例匯出評估
下列範例顯示典型匯出評估。
```
{
"schemaVersion": "3.5",
"evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c",
"metadata": {
"accountId": "874551140838",
"instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a",
"contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb",
"agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationDefinitionTitle": "Legal Compliance Evaluation Form",
"evaluator": "jane",
"evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e",
"evaluationDefinitionVersion": 2,
"evaluationStartTimestamp": "2022-11-14T17:57:08.649Z",
"evaluationSubmitTimestamp": "2022-11-14T17:59:29.052Z",
"score": {
"percentage": 85
},
"autoEvaluated": false,
"creator": "john",
"resubmitted": false,
"evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION",
"evaluationType": "CONTACT_EVALUATION",
"calibrationSessionId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
"evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218",
"evaluationAcknowledgedByUserName": "mike",
"evaluationAcknowledgedTimestamp": "2022-12-24T15:45:56.662Z",
"evaluationAcknowledgerComment": "Manager walked through the evaluation during coaching",
"evaluatedParticipantId": "participant-123",
"evaluatedParticipantRole": "AGENT"
},
"sections": [
{
"sectionRefId": "s1a1b58d6",
"sectionTitle": "Communication Skills",
"notes": "Overall communication was professional",
"score": {
"percentage": 90
}
},
{
"sectionRefId": "s46661c49",
"sectionTitle": "Greeting and Introduction",
"parentSectionRefId": "s1a1b58d6",
"notes": "Agent followed proper greeting protocol",
"score": {
"percentage": 100
}
}
],
"questions": [
{
"questionRefId": "q570b206a",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "NUMERIC",
"questionText": "How many times did agent interrupt the customer",
"answer": {
"value": "2",
"notes": "Interruptions were minimal and appropriate",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"automation": {
"status": "OVERRIDDEN_ANSWER",
"systemSuggestedValue": "3"
}
}
},
"score": {
"percentage": 80
}
},
{
"questionRefId": "q73bc5b9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent introduce themselves?",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": true
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": false
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent provided clear introduction with name and department",
"metadata": {
"notApplicable": false,
"assistedSuggestion": {
"value": "The agent introduced themselves at the beginning of the call."
}
}
},
"score": {
"percentage": 100
}
},
{
"questionRefId": "h89bc7a9t",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "SINGLESELECT",
"questionText": "Did the agent ask for consent to perform a credit check",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Yes",
"valueRefId": "o6999aa94",
"selected": false
},
{
"valueText": "No",
"valueRefId": "o284e4d9e",
"selected": true
},
{
"valueText": "N/A",
"valueRefId": "system_default_null_value",
"selected": false
}
],
"notes": "Agent failed to obtain consent before credit check",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"percentage": 0,
"automaticFail": true
}
},
{
"questionRefId": "qc2effc9d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "MULTISELECT",
"questionText": "What topics were discussed during the call",
"answer": {
"values": [
{
"valueText": "Account balance",
"valueRefId": "topic_balance",
"selected": true
},
{
"valueText": "Payment options",
"valueRefId": "topic_payment",
"selected": true
},
{
"valueText": "Account closure",
"valueRefId": "topic_closure",
"selected": false
}
],
"notes": "Customer inquired about balance and payment plans",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q8a9b0c1d",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "TEXT",
"questionText": "What was your general impression about the customer's satisfaction",
"answer": {
"value": "The customer seemed satisfied with the resolution and thanked the agent",
"notes": "Positive customer sentiment throughout the call",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
},
{
"questionRefId": "q2b3c4d5e",
"sectionRefId": "s46661c49",
"questionType": "DATETIME",
"questionText": "What time was the follow-up scheduled",
"answer": {
"value": "2024-04-16T14:30:00+01:00",
"notes": "Follow-up appointment confirmed with customer",
"metadata": {
"notApplicable": false
}
},
"score": {
"notApplicable": true
}
}
]
}
```
# 監控效能評估失敗事件
您可以使用 EventBridge 和 CloudWatch 監控自動化評估的失敗，以及聯絡人評估的 S3 匯出。您可以使用這些事件來調查和修正失敗。下列指南逐步解說如何建立自訂 EventBridge 規則以監控效能評估失敗事件的程序。
## Step-by-step指南
本指南說明如何建立 EventBridge 規則，在 AWS 主控台中記錄 Amazon Connect 失敗的自動評估提交事件和失敗的聯絡評估 S3 匯出。
1. 登入 AWS 您的帳戶並導覽至 EventBridge 主控台。在**匯流排**區段下選擇**規則**。
![\[EventBridge 主控台中 Buss 區段下的規則索引標籤。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rules-tab.png)
1. 選擇已選取預設事件匯流排的**建立規則**。
![\[選取預設事件匯流排的建立規則按鈕。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-create-rule.png)
1. 為規則命名，並選取**具有規則類型事件模式**的規則。選擇**下一步**。
![\[選取事件模式選項的規則名稱和規則。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rule-name.png)
1. 在**事件**下選取 **AWS 事件或 EventBridge 合作夥伴事件**時，選取**事件****模式下的使用模式表單**選項。在這裡，您將定義要符合的模式來觸發規則。
1. 在 **AWS 服務**下拉式清單下輸入並選取 **Amazon Connect**，縮小事件類型範圍。在下面的下拉式清單中選取所需的事件類型。設定模式後，請選擇**下一步**。
若要訂閱 EventBridge 事件類型，請建立一個自訂 EventBridge 規則符合下列規則：
+ `"source"` = `"aws.connect"`
+ `"detail-type"` 可為下列其中之一：
+ `"Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed"`
+ `"Contact Lens Evaluation Export Failed"`
![\[選取 Amazon Connect 做為 AWS 服務的事件模式。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-event-pattern.png)
1. 下一個步驟可讓您設定目標來處理/接收相符的事件 (Target)。為了簡化，請在選取**目標下選取** **CloudWatch 日誌群組**選項，然後選擇日誌群組。
1. 選擇**下一步**並前往最終**檢閱和建立**步驟。再次選擇**建立規則**以完成規則建立程序。
1. 現在，如果規則處於**已啟用**狀態且發生相符事件，對應的日誌應該會顯示在設定的 CloudWatch 日誌群組中，中繼資料區段下的相關 IDs和資料區段下的失敗原因。
![\[CloudWatch 日誌群組顯示相符的 EventBridge 事件。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-group.png)
![\[CloudWatch 日誌詳細資訊，顯示中繼資料和失敗原因。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-detail.png)
## EventBridge 承載範例
以下是比對規則時的 EventBridge 承載範例：
```
{
"version": "0",
"id": "00005435-d12d-c93b-d9d2-b64cba85fbb6",
"detail-type": "Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed",
"source": "aws.connect",
"account": "Your AWS account ID",
"time": "2025-10-02T10:34:56Z",
"region": "us-west-2",
"resources": [],
"detail": {
"version": "1.0.0",
"metadata": {
"contactId": "4266f8e9-8420-4ee7-96cd-515d2edae1f2",
"instanceId": "d9b0b09d-7dab-47e5-9f82-d6787fbc068c",
"formId": "8b1365bd-1415-41a9-a491-af226e1bda4e"
},
"data": {
"reasonCode": "ANALYSIS_FILE_ERROR",
"message": "Automated contact evaluation submission failed due to an error when searching/retrieving/parsing the analysis file."
}
}
}
```
## 常見錯誤
當系統在多次重試嘗試後最終無法處理評估時，可能會發生下列錯誤。
### 自動化評估提交錯誤
| 錯誤 | 錯誤訊息 |
| --- | --- |
| AUTOMATED\$1SUBMISSION\$1FAILED | 自動化聯絡人評估提交失敗，因為無法回答某些問題。請驗證評估表單和/或 Amazon Connect 規則組態。 |
| ANALYSIS\$1FILE\$1ERROR | 由於searching/retrieving/parsing分析檔案時發生錯誤，自動提交聯絡人評估失敗。 |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | 由於內部伺服器錯誤，自動聯絡人評估提交失敗。請預期延遲處理。 |
| QUOTA\$1EXCEEDED\$1ERROR | 自動化聯絡人評估提交失敗，因為使用 Gen AI 自動回答聯絡人評估問題的剩餘配額不足。 |
### 評估 S3 匯出錯誤
| 錯誤 | 錯誤訊息 |
| --- | --- |
| S3\$1BUCKET\$1ACCESS\$1DENIED | 由於許可不足，聯絡人評估 JSON 匯出失敗。 |
| S3\$1STORAGE\$1NOT\$1CONFIGURED | 您的執行個體未設定匯出 S3 儲存貯體。 |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | 由於內部伺服器錯誤，聯絡人評估 JSON 匯出失敗。請預期匯出檔案的延遲交付。 |
# 效能評估的校正工作階段
Amazon Connect Contact Lens 可讓您執行校正工作階段，以在管理員評估客服人員效能的方式中提高一致性和準確性，讓客服人員收到一致的意見回饋。在校正期間，多個管理員可以使用相同的評估表單來評估相同的聯絡。然後，您可以檢閱不同管理員填入的評估差異，以調整管理員的評估最佳實務，並找出改善評估表單的機會，例如，將評估問題改寫得更具體，讓管理員可一致地回答評估問題。您也可以將管理員的答案與指定的專家進行比較，以測量並改善管理員評估客服人員效能的準確性。專家通常是執行校正工作階段的品質管理員。
## 校正所需的許可
您需要具備下列校正許可：
+ **建立校正工作階段：**將許可**評估表單 - 管理校正工作階段**新增至應允許執行效能評估校正工作階段的一組使用者的安全性設定檔。
+ **參與校正工作階段：**具備許可可執行評估的任何使用者，即**評估表單 - 執行評估**，如果他們被新增為參與者之一，則可以參與校正工作階段。
此外，對於這兩組使用者，您也需要搜尋和檢視聯絡的許可。如需詳細資訊，請參閱[管理誰可以搜尋聯絡並存取詳細資訊](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)。
## 建立校正工作階段
**建立校正工作階段**
1. 使用在其安全性設定檔中具有必要許可的使用者帳戶登入 Amazon Connect。
1. 在左側導覽上，前往**分析和最佳化，聯絡搜尋**。
1. 搜尋您想要執行校正的聯絡，例如最短互動持續時間、特定佇列等。
1. 在聯絡人的**聯絡人詳細資訊**頁面上，選擇右上角的**評估**，以開啟**評估**側邊面板。
1. 在側邊面板中，選取**校正工作階段**選項按鈕，使用下拉式功能表選擇所需的校正表單，然後選擇**設定校正工作階段**按鈕。
![\[校正工作階段設定的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibrations-setup1.png)
1. 輸入校正工作階段的標題，選取參與者，選擇性地指定專家參與者並設定到期日。
![\[具有參與者和到期日的校正工作階段設定圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup2.png)
1. 建立之後，校正工作階段會出現在側邊面板中。系統會自動為每個參與者產生評估。
![\[為每個參與者建立校正工作階段的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup3.png)
## 編輯校正工作階段
**編輯校正工作階段**
1. 在側邊面板上找到校正工作階段，然後選擇**編輯**。
![\[選擇編輯校正工作階段的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibrations-edit1.png)
1. 在側邊面板開啟的表單中，您可以修改校正工作階段標題、新增或移除參與者、選擇性地指定專家參與者，以及設定或調整到期日。
1. 選擇**儲存**以更新校正工作階段。變更會反映在側邊面板中。新參與者將自動收到評估，而移除的參與者的評估將會遭到刪除。
## 在校正工作階段中執行評估
使用下列程序在校正工作階段中執行評估：
**執行評估**
1. 在側邊面板上，找到**指派給您的校正評估**區段，以檢視您的校正評估。
![\[指派給您的校正評估的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations1.png)
1. 選擇評估以開啟評估。您可以使用與標準評估相同的方式回應這些評估，並且可以選擇儲存進度或提交已完成的評估。請注意，校正工作階段上已停用自動化。
![\[回應校正評估的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations2.png)
1. 校正管理員可以透過在側邊面板中檢視校正工作階段詳細資訊，存取與特定校正工作階段相關聯的所有評估清單。校正管理員也可以檢視參與者提交的評估。
## 完成校正
**完成校正**
1. 存取校正工作階段詳細資訊檢視，然後選擇**完成**。
![\[顯示校正完成按鈕的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/calibrations-finalize.png)
1. 出現提示時確認完成。請注意，一旦完成，工作階段及其評估都無法編輯。
1. 在幾秒鐘內，校正報告將以 .csv 格式提供下載。此報告包含已提交評估之參與者的答案，以及每個問題、區段和整體表單的加權分數、評估人員備註，以及評估人員的分數與專家評估人員的比較。
為每個參與者使用欄位**與專家的絕對偏差** (越低越好)，以判斷評估人員是否在回答評估問題時明顯偏離專家。您也可以看到**與專家的平均絕對偏差** (越低越好)，以查看是否有某些問題從參與者那裡得到不一致的答案，並且需要改進 (例如，更好的措辭、更具體的問題等)。
## 尋找校正工作階段
Amazon Connect 透過電子郵件通知參與校正工作階段的使用者 (例如，如果使用者新增為參與者、如果到期日發生變更等)。如果管理校正工作階段的使用者已將自己新增為**專家**參與者，則他們也會收到電子郵件。電子郵件包含用於校正的聯絡連結。請注意，若要讓使用者接收電子郵件通知，您需要將電子郵件指派給 Amazon Connect 上的使用者。如需詳細資訊，請參閱[將使用者新增至 Amazon Connect](user-management.md)。
身為設定校正的管理員，您可以複製聯絡 ID 來搜尋在其中設定校正工作階段的聯絡。請注意，如果您尚未將自己新增為專家，或未在 Amazon Connect 中設定使用者電子郵件，您不會收到包含在其中設定校正工作階段之聯絡連結的電子郵件。
# 從第三方應用程式擷取客服人員活動，以評估客服人員效能
您可以將在第三方應用程式中完成的客服人員活動匯入 Amazon Connect。這些活動會匯入為 Amazon Connect 任務，您可以在 Amazon Connect 中評估完成的工作。這為管理員提供統一的應用程式以進行品質管理。
若要將在第三方應用程式 (例如應用程式處理或社交媒體互動) 中完成的活動匯入為已完成的任務，請使用 [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API。當您匯入這些活動時，您可以將與效能評估相關的詳細資訊擷取為任務屬性。與 Amazon Connect 管理員網站中建立的任務不同，這些匯入的任務已標記為已完成，且不需要由外部應用程式中完成活動的客服人員接受。
然後，管理員可以評估這些外部活動以及原生 Amazon Connect 互動和後台任務。這可在 [客服人員效能評估儀表板](agent-performance-evaluation-dashboard.md) 中為管理員提供統一的客服人員效能檢視。
## 如何從第三方應用程式擷取活動
下列步驟通常是由 IT 管理員執行。
+ 請確定您要評估的客服人員或後台工作者是 Amazon Connect 上的使用者。若要新增新的使用者，請參閱 [將使用者新增至 Amazon Connect](user-management.md)。
+ 使用 [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) API，將這些客服人員完成的所有外部活動擷取至 Amazon Connect，做為已完成的 Amazon Connect 任務。
您可以擷取：
+ 在第三方應用程式中完成的所有活動 (例如，由完成這些活動所觸發)。這可為您提供在單一應用程式中客服人員活動的全面檢視。
+ 客服人員的外部活動百分比，做為您用於效能評估的範例。
以下是用於擷取已在另一個系統中完成的宣告授權活動的範例 API 請求。
```
awscurl \
--service connect \
-X PUT \
'https://connect.us-east-1.amazonaws.com/Prod/contact/create-contact' \
--region us-east-1 \
-d \
'{
"Channel":"TASK",
"InstanceId":"8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac",
"InitiationMethod":"API",
"InitiateAs":"COMPLETED",
"UserInfo": {"UserId": "arn:aws:connect:us-west-2:295154396770:instance/8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac/agent/1c99b776-8e56-4aaa-a1bf-b950ffbe61e4"},
"Name": "Processing Authorization #12345",
"Description": "Customer Name: John Doe; Customer Condition: Asthma; Medication: Levocetrizin",
"Attributes": {
"Authorization": "12345",
"ExternalContactType": "Authorization"
},
"References": {
"ThirdPartySystemURL": {
"Type": "URL",
"Value": "https://example.com/customer/12345"
}
}
}'
```
+ 您可以在屬性中新增其他活動資訊。此資訊對於搜尋和評估聯絡的品質管理員可能很有用。例如，先前的 API 呼叫包含名為 `ExternalContactType` 的自訂屬性。它可讓管理員區分聯絡搜尋中不同類型的外部活動。
您也可以在聯絡參考中新增第三方系統的連結。這些連結可讓管理員參考任務中未包含的其他資訊。
+ 若要讓管理員使用這些屬性搜尋活動，您需要啟用這些屬性的搜尋。如需詳細資訊，請參閱[使用自訂聯絡屬性或聯絡區段屬性在 Amazon Connect 中搜尋聯絡](search-custom-attributes.md)。
**注意**
只有進行此設定後建立的任務才能使用這些屬性進行搜尋。
## 如何評估外部活動
下列步驟通常是由管理員執行。
管理員可以在 Amazon Connect 中評估擷取活動，就像評估原生 Amazon Connect 聯絡一樣。如需詳細資訊，請參閱[評估效能](evaluations.md)。
如果您的管理員已設定搜尋自訂聯絡屬性，您可以使用識別符來搜尋外部活動，例如活動類型和 ID。
下圖顯示搜尋 `Completed` 聯絡，其中 `Attribute` = `ExternalContactType`。
![\[具有屬性 = ExternalContactType 之已完成聯絡的聯絡搜尋。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities1.png)
下圖顯示已完成外部聯絡的聯絡詳細資訊外觀範例。在此影像中：
+ 管道子類型 = connect:ExternalTask
+ 啟動方法 = API
+ 參考包含第三方系統的 URL
![\[外部聯絡的聯絡詳細資訊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities2.png)