分析、インサイト、最適化

リアルタイムの人工知能でコンタクトセンターのパフォーマンスを監視し、改善します

傾向を明らかにし、エージェントのコーチングのニーズを特定するとともに、問い合わせの量を予測して、エージェントのスケジュールを最適化しましょう。

分析、インサイト、最適化により、企業はコンタクトセンターのパフォーマンスを測定、追跡、改善し、ビジネス目標を達成できます。AI/ML を活用した分析および最適化機能を使用することで、企業はカスタマーエクスペリエンス、エージェントのパフォーマンス、コンタクトセンターの運用に関する問題をプロアクティブに検出して対処できます。企業は、顧客とのやり取りからリアルタイムのインサイトを取得して、エージェントのコーチングのニーズを簡単に特定するとともに、問い合わせの量を予測して人員配置を最適化し、エージェントを最大限に活用して顧客満足度を継続的に高め、コストを削減し、コンタクトセンターの運営を最適化できます。

Monitor and improve your contact center performance with Amazon Connect (1:45)

メリット

問い合わせの量を高精度で予測し、理想的な人員配置レベルを決定して、エージェントのスケジュールを最適化することで、サービス目標を達成し、運用オーバーヘッドを削減します。
エージェントのパフォーマンスに関する集約されたメトリクスの表示、エージェントの評価の自動入力または生成 AI を利用した評価の実行、顧客とのやり取りの詳細な確認により、コーチングのニーズをより簡単に特定できます。
顧客との会話をモニタリングし、問題に関するアラートを自動的に管理者に送信することで、最初の問い合わせ中に問題を解決して、全体的なカスタマーエクスペリエンスを改善できます。
Amazon Connect でネイティブに構築されているため、複雑な統合にコストをかけることなく、コンタクトセンター分析、ワークフォース管理の最適化、パフォーマンス管理機能を迅速にデプロイできます。

データ駆動型の意思決定により継続的に改善

Amazon Connect は、運用目標とビジネス目標の達成に役立つ強力な分析、インサイト、最適化機能を提供します。

コンタクトセンターの分析と品質管理

予測、キャパシティプランニング、スケジューリング

お客様事例

johnhancock-english-linear-AI-RGB

John Hancock がインサイトを明らかにし、ワークフォースのパフォーマンスを最適化

John Hancock が生成 AI を活用した分析と最適化機能を活用して、カスタマーサービスを強化し、コンタクトセンターの効率を高めている方法をご覧ください。

プレゼンテーションを視聴する »

Orbit

nib Group がコンタクトセンター分析を利用して顧客に関するインサイトを取得

nib Group が Amazon Connect を利用して顧客の会話の傾向を読み解き、より優れたカスタマーサービスを提供した方法をご覧ください。

動画を視聴する »

DISH

Ameriflex がエージェントのパフォーマンスとカスタマーエクスペリエンスを改善するためにデータ駆動型の意思決定を実現

Ameriflex のマネージャーが、ML を活用したワークフォース予測、キャパシティ計画、スケジューリングのオートメーションにより、エージェントの生産性を最適化する方法をご覧ください。

プレゼンテーションを視聴する »

esure

Just Energy powers up their contact center innovation with Amazon Connect

Just Energy がコンタクトセンターをクラウドに移行することで、チャットボット、通話の文字起こし、感情分析などの組み込み機能にどのようにアクセスできるようになったのかをご覧ください。

動画を視聴しブログをお読みください »

コンタクトセンターにおける継続的な改善の機会を開拓

Amazon Connect の分析、インサイト、最適化機能が、顧客満足度の向上、コストの削減、運用目標の達成にどのように役立つのかの詳細については、AWS エキスパートまでお問い合わせください。