AWS re:invent 2020:探索 Amazon Connect 的新功能

2020 年 AWS re:Invent 大会上,亚马逊云服务 (AWS) 宣布 Amazon Connect 现在更加智能,并与第三方工具的集成度更高。AWS 还推出了一系列由其机器学习技术驱动的新功能。

Amazon Connect 是 AWS 通过联络中心提供的客户服务产品。基本上,此次发布的新功能可以概括如下:

  • 连接智慧: 为联络中心座席提供实时信息;
  • 连接客户资料: 为代理商提供每个客户的统一档案;  
  • 实时隐形眼镜: 为联络中心经理在通话期间提供了一个新选项;
  • 连接任务: 自动化、跟踪和管理联络中心座席的任务;
  • 连接语音 ID: 使用带有机器学习技术的语音分析提供实时呼叫身份验证

查看下面的所有详细信息!

连接智慧

Connect Wisdom为呼叫中心客服人员提供实时解决问题所需的信息。为了提供最佳的客户体验,客服人员需要掌握广泛的实时产品和服务信息。

不幸的是,这些信息存在于公司或第三方软件内的各种数据库和孤岛中。 

因此,座席花费大量时间试图访问他们需要的信息来帮助客户。 Wisdom 从内部开发的数据库和第三方知识库、Salesforce 和 ServiceNow 的预构建连接器中提取和组织代理所需的知识内容(例如常见问题解答、帮助文章、PDF)。 

Wisdom 使用自然语言处理 (NLP) 在通话期间检测客户问题,并随后推荐存储在知识库中的相关内容。

亚马逊连接客户

Amazon Connect Customer 为代理提供每位客户的统一资料,以提供更加个性化的服务。 

有关客户活动和体验的内容,例如有关产品和服务的信息,通常分布在内部开发的应用程序和第三方服务中的各种数据库和用户界面中。 

在某些情况下,代理必须在多达 XNUMX 个不同的应用程序之间切换才能找到客户信息,例如联系方式、购买历史记录和票证状态。 

通过将更多相关的客户信息和更全面的图片集中在一个地方,客户服务代理可以为最终用户提供更周到的指导和服务。 该服务会在客户致电时验证并匹配多个应用程序中的客户记录,以获取电话号码或帐户 ID 等唯一标识符。

Amazon Connect的隐形眼镜

Contact Lens for Amazon Connect 为联络中心经理提供了一项新功能,可在通话期间影响客户互动。 

“实时隐形眼镜”让管理人员能够知道客户互动何时出现问题,让他们能够在损害品牌之前进行干预。

Amazon Connect 任务

Amazon Connect Tasks 可自动执行、跟踪和管理联络中心座席的任务,将座席的工作效率提高多达 30%。 

座席通常依靠记忆或手写笔记来跟踪这些任务和后续项目,这会降低工作效率并产生错误和遗漏的风险。 

Amazon Connect Tasks 可帮助公司提高代理效率、自动化重复性工作并降低成本。

Amazon Connect 语音 ID

Amazon Connect Voice ID 使用基于机器学习的语音分析提供实时呼叫身份验证。 

联络中心必须使用基于知识的身份验证流程。 来电者必须根据社会安全号码、出生日期和母亲的娘家姓等个人数据回答几个问题,这既费时又容易被骗。 

Voice ID 提供实时呼叫者身份验证,而不会中断自然对话。 借助语音 ID,呼叫者可以选择使用语音进行身份验证,从而为他们提供额外的安全保护以防止欺诈,并避免必须回答多个问题以验证其身份的麻烦。

为什么这些新闻很重要?

从历史上看,呼叫中心解决方案难以扩展且价格昂贵,但大多错过了过去 15 年中最具变革性的两项技术进步:云计算和机器学习。

呼叫中心解决方案必须易于扩展、具有成本效益,并且具有将相关产品和客户信息实时呈现在座席面前的功能。 让座席能够更高效地处理非呼叫任务的能力使他们能够更快地发起呼叫。 并且在幕后使用机器学习可以在对品牌造成任何损害之前实时影响通话。

毫不奇怪,Amazon Connect 是 AWS 历史上增长最快的服务之一。 另外有趣的是,在大流行期间,超过 5.000 个新的 Connect 联络中心开始使用该服务远程启动呼叫中心,以帮助他们应对客户服务代理现在处于远程状态的事实。

这还不是一个交钥匙 SaaS 解决方案,但作为一个构建到构建的 PaaS 解决方案,它看起来很强大,需要开发人员创建最终产品。 敬请关注。 我预测 AWS 要么抓住这一点,要么把它变成一个完整的 SaaS 解决方案,所有企业需要做的就是“带来自己的用户”。

AWS re:invent 2020 特别报道

点击以下链接,查看AWS re:invent 2020 大会上发布的新闻系列文章!

关于 AWS 和 Flexa Cloud

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