AWS Contact Center Intelligence : Analyse après appel
Qu’est-ce que la solution AWS CCI Post-Call Analytics ?
Les solutions AWS CCI (Contact Center Intelligence) vous permettent d’ajouter rapidement et facilement de l’intelligence à votre contact center existant. L’objectif final ? Améliorer le service tout en réduisant les coûts.
Comme annoncé par AWS le 18 août 2020, les solutions AWS CCI sont axées sur trois étapes du flux de travail du centre de contact : Le libre-service, l’analyse des appels en direct et l’assistance aux agents, et l’analyse après appel. Chez Lucy in the Cloud, nous nous concentrerons sur cette dernière étape. Nous sommes fiers de vous proposer cette nouvelle solution en tant que partenaire de confiance AWS Advanced Consulting.
AWS Call-Center Intelligence: Comment cela fonctionne
La solution AWS Contact-Center Intelligence Post-Call Analytics a pour objectif de vous fournir des informations sur les clients à partir d’appels ou de chats enregistrés précédemment. Elle aidera vos agents et superviseurs à mieux comprendre les conversations qu’ils ont avec les clients. Cela vous permettra de trouver des modèles et des problèmes de qualité beaucoup plus rapidement qu’auparavant. En fin de compte, vous améliorerez l’expérience globale du client. Ce qui est un élément crucial dans la nouvelle ère numérique, être centré sur le client.
Les tableaux de bord d’analyse vocale après appel vous fournissent des statistiques sur les performances opérationnelles des agents. En outre, ils fournissent des informations aux responsables, au personnel chargé de l’assurance qualité et à d’autres groupes de direction.
Quels services AWS font partie de notre solution AWS CCI Post-Call Analytics ?
Nos experts utilisent Amazon Transcribe pour la reconnaissance automatique de la parole (ASR) afin de créer des transcriptions de haute qualité. Amazon Comprehend applique ensuite le traitement du langage naturel (NLP) auxdites transcriptions, ce qui vous permet ensuite d’analyser ces interactions.
Tout cela vous permet d’obtenir des informations plus approfondies sur la gestion de la qualité. Il vous permet également de générer des informations exploitables, telles que les boucles de rétroaction sur les produits et services ou les interactions les plus performantes. Ces interactions les plus performantes peuvent, par exemple, être celles qui se terminent par un score de sentiment positif.
Amazon Transcribe
Amazon Transcribe est un service de conversion de la parole en texte proposé par AWS. Il permet aux développeurs d’ajouter plus facilement l’IA vocale à leurs applications. Amazon Transcribe est conçu pour traiter les entrées audio provenant de diverses sources (microphones, fichiers audio ou vidéo, etc.). Il vous fournit des transcriptions de haute qualité qui peuvent être utilisées pour la recherche et l’analyse.
Passons en revue les fonctionnalités les plus intéressantes pour votre centre d’appels.
Custom vocabulary
Vous pouvez ajouter de nouveaux mots au vocabulaire de base. Cela vous permet de générer des transcriptions beaucoup plus précises pour des mots ou des phrases spécifiques à un domaine, contenant des noms de produits, de la terminologie technique ou des noms de personnes.
Custom Language models
Vous pouvez construire et former votre propre modèle de langage personnalisé (CLM). Tout d’abord, vous soumettez des données textuelles à Amazon Transcribe. Ensuite, ces données et les modèles de reconnaissance vocale sous-jacents seront utilisés par Amazon Transcribe pour générer un CLM adapté à votre cas d’utilisation et à votre domaine spécifique.
Pourquoi voudrais-je un CLM ? Il peut s’agir d’une fonctionnalité souhaitable pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale. Surtout si vous disposez de grandes quantités de données textuelles dans un certain domaine qui correspondent à vos données audio. Il peut s’agir de journaux archivés transcrits d’interactions de centres d’appels, ainsi que de vidéos sous-titrées, de sites Web de clients et de nombreuses autres sources de données.
Vous voulez en savoir plus sur cette fonctionnalité spéciale ? Cliquez ici.
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP). Il utilise l’apprentissage automatique pour découvrir des idées à partir de textes. Amazon Comprehend peut également vous fournir : l’extraction de phrases clés, l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités et la modélisation des sujets.
Penchons-nous un peu plus sur ces fonctionnalités !
Keyphrase Extraction
L’API d’extraction de phrases clés renvoie les phrases clés ou les points de discussion et un score de confiance pour confirmer qu’il s’agit d’une phrase clé.
Sentiment Analysis
L’API d’analyse des sentiments renvoie le sentiment général d’un texte (positif, négatif, neutre ou mixte). Par exemple : un client publie son avis sur une paire de chaussures. L’API identifie le sentiment exprimé par le client ainsi qu’un score de confiance.
Entity Recognition
L’API de reconnaissance d’entités renvoie les entités nommées (“personnes”, “lieux”, “emplacements”, etc.) qui sont automatiquement classées en fonction du texte fourni.
Custom Entities
Les entités personnalisées vous permettent de personnaliser Amazon Comprehend afin d’identifier les termes qui sont spécifiques à votre domaine. En utilisant AutoML, Comprehend apprendra à partir d’un petit index privé d’exemples (par exemple, une liste de numéros de police et le texte dans lequel ils sont utilisés), puis entraînera un modèle privé et personnalisé pour reconnaître ces termes dans tout autre bloc de texte. Il n’y a pas de serveurs à gérer, ni d’algorithmes à maîtriser.
Custom Classification
L’API Custom Classification vous permet de créer facilement des modèles de classification de texte personnalisés à l’aide de vos étiquettes spécifiques à votre entreprise, sans avoir à apprendre le ML. Par exemple, votre service d’assistance clientèle peut utiliser la classification personnalisée pour classer automatiquement les demandes entrantes par type de problème. Cette classification sera effectuée en fonction de la façon dont le client a décrit le problème.
La création d’un modèle personnalisé est simple. Vous fournissez des exemples de texte pour chacune des étiquettes que vous souhaitez utiliser, et Comprehend s’entraîne sur ceux-ci pour créer votre modèle personnalisé. Aucune expérience en apprentissage automatique n’est requise, vous pouvez créer votre modèle personnalisé sans utiliser une seule ligne de code. Un SDK est disponible pour vous permettre d’intégrer votre classificateur client dans vos applications actuelles. Avec votre modèle personnalisé, il est facile de modérer les commentaires d’un site Web, de trier les réactions des clients et d’organiser les documents d’un groupe de travail.
Que signifie pour vous cette nouvelle solution AWS CCI Post Call Analytics ?
Nos experts utilisent Amazon Transcribe pour la reconnaissance automatique de la parole (ASR) afin de créer des transcriptions de haute qualité. Amazon Comprehend applique ensuite le traitement du langage naturel (NLP) auxdites transcriptions, ce qui vous permet ensuite d’analyser ces interactions.
Tout cela vous permet d’obtenir des informations plus approfondies sur la gestion de la qualité. Il vous permet également de générer des informations exploitables, telles que les boucles de rétroaction sur les produits et services ou les interactions les plus performantes. Ces interactions les plus performantes peuvent, par exemple, être celles qui se terminent par un score de sentiment positif.
Une expérience client exceptionnelle
Offrir une excellente expérience client augmente les chances de réachat et la fidélité à long terme, tandis qu’un mauvais service client augmente les coûts et conduit à la défection du client. La compréhension de votre client est un élément clé de ce processus. Pour vous assurer que vous exploitez au maximum les données générées par votre centre d’appels, nous proposons désormais la solution AWS Contact Center Intelligence Post-Call Analytics*. Objectif principal ? Elle vous aide à garder une trace de l’expérience de chaque client. Ainsi, vous pouvez non seulement exploiter les analyses en temps réel, mais également saisir le sentiment du client. L’étape suivante ? Exploitez-la et améliorez l’expérience du client.
*Cette solution n’est pas une approche universelle. Elle sera adaptée aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Coût réduis
En automatisant les tâches répétitives et fastidieuses, vous libérez le temps de vos agents pour leur permettre de faire ce qu’ils font le mieux : aider un client dans le besoin. L’utilisation des services dédiés d’AWS, tels qu’Amazon Comprehend et Amazon Transcribe, vous permet de réduire les coûts opérationnels et la rotation des agents. Après tout, la solution AWS Contact Center Intelligence Post-Call Analytics a pour but de fournir un excellent service à la clientèle à un coût réduit.
Découvrez comment les experts de Lucy ont mis en œuvre cette nouvelle solution pour le centre d’appels de “Genesis”. L’un des plus grands fournisseurs d’assurance santé de Belgique dans notre plus récente success story.
