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# 遷移後最佳化
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開發和改善使用者體驗的工作並不會在上線的那一天結束。連接客戶並 AWS 擁有提供詳細業務洞察的工具，從精細報告到由人工智慧 (AI) 驅動的詐騙偵測和語音生物識別。此資訊可協助您增加新的創新功能，並改變聯絡中心的客戶和客服人員體驗。

可以在上線後使用敏捷交付方法來交付作為衝刺反覆運算的新功能。可以設定新功能和最佳化的優先順序，並將其新增至衝刺待處理項目。

有助於在營運和使用者體驗方面實現重大變革的創新功能範例如下所示：
+ [Amazon Quick Sight](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/quick-bi.html) 儀表板提供easy-to-use指標和圖形報告，並可讓主管監控客服人員使用率，以確保團隊之間的人員配置平衡。
+ 當違反定義的操作閾值時，透過電子郵件和 SMS 發出主動警示，可協助您在發生問題或中斷之前找出問題。例如，如果佇列深度或平均處理時間 (AHT) 值超過定義的限制，主動警示可讓主管快速介入。
+ [Contact Lens for Connect Customer](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/analyze-conversations.html) 透過使用 AI 和語音辨識轉錄通話來執行情緒分析。它可以產生有關褻瀆或負面情緒的警報，並使主管和客服人員能夠上報這些問題。
+ [Amazon 大量傳出撥號器](https://aws.amazon.com/blogs/contact-center/make-predictive-and-progressive-calls-using-amazon-connect-high-volume-outbound-communications/)提供的一種方法可接觸數百萬客戶，無需任何第三方工具即可傳達新聞、提醒和交付通知。此功能可自動撥號，並包含語音信箱偵測功能，可讓客服人員輕鬆地與真實客戶聯絡，而無需手動查詢客戶記錄。
+ 提供一系列 AWS支援的資料分析、AI 和機器學習 (ML) 工具，包括 [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena)、[Amazon Comprehend](https://aws.amazon.com/comprehend) 和 [Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/sagemaker)。套用模型來尋找可能帶來商業見解的互動趨勢，例如：
  + 詐騙偵測
  + 用來確定通話內容的頻繁話語可能會導致主動的消息傳遞活動或聯絡中心團隊的變化
  + 與他人相比更頻繁進行呼叫的高接觸度客戶，可能允許客服人員進行有針對性的外展服務以阻止他們打電話進來

成功的遷移只是重新構想和轉換聯絡中心的旅程的開始。 AWS 服務提供創新體驗，您可以將這些體驗新增至您的聯絡中心，以產生獨特的客戶和客服人員體驗。