人工知能技術の台頭により、組織はコンタクト センターの運用にセルフサービス機能を採用して改善し、より積極的でタイムリーで効果的なカスタマー エクスペリエンスを生み出すことができます。 音声ボット、または対話型の対話型音声応答システム (IVR) は、自然言語処理 (NLP) を使用して顧客の質問を理解し、関連する回答を提供します。 企業は、24 時間年中無休で利用できるボットを導入することで、取引に関するよくある質問への回答を自動化できます。 その結果、顧客は、特にピーク時の待ち時間が短縮され、通話の解決時間が短縮されるというメリットがあります。
ポストで 会話型 AI を使用してカスタマー サービス エクスペリエンスを強化する: Amazon Lex と Genesys Cloud でコンタクト センターを強化する、紹介しました Amazon Lex Genesys Cloud プラットフォームでのサポートを開始し、統合を有効にするプロセスの概要を説明しました。 この投稿では、インタラクティブな音声ボットを使用して、従来のカスタマー サービスの FAQ を改善する方法を示します。 一般的なセルフサービスのユースケースを掘り下げ、Q&A インタラクションを調査し、自動化されたアプローチを提供します。 QnABot on AWS ソリューション Genesys Cloud を使用して Amazon Lex 上に構築されています。
ソリューションの概要
情報交換は、営業時間、ポリシー情報、学校のスケジュール、その他の大量で簡単なよくある質問など、広く適用できます。 この投稿で説明するソリューションにより、お客様は、精選されたナレッジ ベースに裏打ちされた音声ボットと自然な会話形式でやり取りできます。 顧客は人間の顧客サービス担当者を待たずに回答を得ることができるため、解決時間と顧客満足度が向上します。 同じボットを Web クライアントとして直接実装したり、チャット ウィジェットとして既存のサイトに埋め込んだりして、複数のチャネルを通じてタッチ ポイントを拡大し、顧客との全体的なエンゲージメントを向上させることもできます。
顧客がコンタクト センターにダイヤルインして QnABot を操作するエクスペリエンスを説明するデモ ビデオについては、以下のビデオをご覧ください。
QnABot は、次の図に示すように、ローコード エクスペリエンスを提供する事前構成済みのアーキテクチャを提供します。 舞台裏では、Amazon Lex と他の AWS サービスを使用しています。 技術者以外のユーザーは、ボタンをクリックするだけでソリューションを展開し、使いやすいインターフェイスを介してボットを構築し、音声ボットを Genesys Cloud コール フローに統合できます。
ソリューションワークフローには、次の手順が含まれます。
- 管理者は QnABot ソリューションを AWS アカウントにデプロイし、Content Designer UI を開き、 アマゾンコグニート 認証します。
- 認証後、 アマゾンCloudFrontの & Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) Content Designer UI のコンテンツを配信します。
- 管理者が Content Designer で質問と回答を設定すると、UI が要求を アマゾンAPIゲートウェイ 質問と回答を保存します。
- コンテンツデザイナー AWSラムダ 関数は入力を保存します AmazonOpenSearchサービス 質問バンクのインデックスで。
- 管理者は、Genesys Cloud で Amazon Lex 統合をアクティブ化し、コンテンツ デザイナー UI からサンプル フローをエクスポートし、Genesys Archy ツールを使用してこのフローを Genesys Cloud にインポートします。
- 顧客は Genesys Cloud にダイヤルインし、QnABot との対話を開始します。 Genesys Cloud はこのオーディオを Amazon Lex にストリーミングします。Amazon Lex はオーディオをテキストに変換し、Bot Fulfillment Lambda 関数を呼び出します。
- Bot Fulfillment 関数は、ユーザー入力を受け取り、OpenSearch Service で回答を検索します。 または、使用することができます アマゾンケンドラ 展開時にインデックスが構成および提供されている場合。 答えは によって音声に合成されます Amazon Polly 顧客に再生しました。
- Bot Fulfillment 機能を使用したユーザー インタラクションにより、ログとメトリック データが生成され、 Amazon Kinesis データ ファイアホース その後、後でデータ分析のために Amazon S3 に移動します。
このソリューションを実装するには、次の手順を実行します。
- Amazon Lex V2 と Genesys の統合を有効にします。
- Genesys Cloud Architect YAML プロセッサである Archy を構成します。
- QnABot コンテンツ デザイナーから Genesys コール フローをエクスポートします。
- Archy でコール フローをインポートして公開します。
- 質問例を QnABot にインポートします。
- テスト コールを作成し、ボットとやり取りします。
- Genesys Architect でコール フローをカスタマイズします。
前提条件
開始するには、次のものが必要です。
Amazon Lex V2 と Genesys Cloud の統合を有効にする
最初のステップは、Amazon Lex V2 と Genesys Cloud の統合を有効にすることです。 手順については、を参照してください。 会話型 AI を使用してカスタマー サービス エクスペリエンスを強化する: Amazon Lex と Genesys Cloud でコンタクト センターを強化する.
Archy を構成する
QnABot と Genesys Cloud の使用を開始するためのインバウンド コール フローのサンプルを用意しました。 このコール フローを公開するために、Genesys Cloud Architect YAML プロセッサ ツールである Archy を使用します。 最初に OAuth クライアント ID とクライアント シークレットを生成する必要があります。その後、Archy をダウンロードして構成できます。
OAuth クライアント ID とクライアント シークレットを生成する
Archy には、クライアント ID とシークレットのペア、または認証トークンが必要です。 Archy の OAuth 要件の詳細については、次を参照してください。 前提条件 Archy のインストール ドキュメントに記載されています。
クライアント ID とシークレットのペアを生成するには、次の手順を実行します。
- Genesys Cloud Admin ページで、次の場所に移動します。 インテグレーション、を選択します OAuth.
- 選択する クライアントを追加.
- アプリ名、 入る
QnABot. - 説明、説明を入力します。
- 助成金の種類選択 クライアントの資格情報.
新しい 役割 タブが表示されます。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 役割 タブで、アーキテクト > フロー > パブリッシュ権限を持つロールを割り当てます。
次のスクリーンショットでは、 admin 役割。 また、 Master Admin 役割。
- 選択する Save.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように クライアントの詳細 タブで、クライアント ID とクライアント シークレットの値をコピーします。
Archy をダウンロードして構成する
ダウンロード お使いのオペレーティング システムに適したバージョンの Archy を解凍します。 次に、ターミナルでフォルダーに移動し、次のコマンドを実行してセットアップ プロセスを開始します。
Archy のセットアップを続行し、プロンプトが表示されたらクライアント ID とクライアント シークレットを入力します。
QnABot コンテンツ デザイナーからコール フロー YAML をエクスポートする
Archy がコール フローの発行を承認されたので、QnABot コンテンツ デザイナーから事前構成済みのコール フローをエクスポートします。
- にログインします。 QnABot コンテンツ デザイナー.
- ソフトウェア設定ページで、下図のように ツール メニュー、選択 Genesysクラウド.
- 選択する Next あなたがに達するまで コール フローのダウンロード のセクションから無料でダウンロードできます。
- 選択する インバウンド コール フローのダウンロード.
という名前のファイルをダウンロードします QnABotFlow.yaml、事前構成された Genesys コール フローです。
- このファイルを Archy と同じフォルダーにコピーします。
Archy でコール フローをインポートして公開する
コール フローを Archy に公開するには、次のコマンドを実行します。
完了すると、次の名前の新しいインバウンド コール フローが QnABotFlow Genesys Architect で利用できます。
このコール フローを割り当てるには、Genesys Cloud 管理者ページで次の場所に移動します。 ルーティング 選択して コールルーティング.
新しい QnABotFlow の下のコール フローのリストに表示されます。 通常のルーティング. フローを割り当ててから選択します Save.
質問例を QnABot にインポートする
QnABot コンテンツ デザイナーに戻り、 ツール メニューを選択し、 インポート.
詳細 例/拡張、GenesysWizardQnA の例を見つけて、選択します。 負荷.
メインの質問と回答のページに戻ると、 GenesysHelper 質問。 これらは、開始するための一連の質問と回答の例です。
テスト通話を作成してボットとやり取りする
Genesys Cloud Admin に戻り、受信電話番号が関連付けられていることを確認します。 QnABotFlow コール フロー コールルーティング. エージェント デスクトップに移動し、ボットと初めて対話するためのテスト コールを行います。
QnABot は、コンテンツ デザイナーで事前構成されたデータに基づいて質問に回答するように設計されています。 次のことを試してみましょう。
- あなたの営業時間は何時ですか？
- 人生の意味とは？
QnABot が回答を提供するたびに、別の質問をするか、「さようなら」と言って通話を終了するか、「エージェントと話したい」と言って人間のエージェントに接続するかを選択できます。
Genesys Architect でコール フローをカスタマイズする
Genesys コール フローは、特定の Amazon Lex セッション属性を有効にするように事前設定されています。 例えばIDで質問を編集すると GenesysHelper.Hours、回答には次のステートメントが含まれています。
これは ハンドルバー、セッション属性の値を設定できます。 エクスポートされた Genesys Cloud CX コール フローには、 genesys_nextPrompt Genesys コール フローによってのみ話されるセッション属性。
キューまたは別のコール フローに分岐するには、QnABot 回答を使用できます。 setSessionAttr 設定します genesys_nextAction 特定の値に。 この例は、ID付きの質問にあります GenesysHelper.Agent, 答えはどこにある {{setSessionAttr 'nextAction' 'AGENT'}}. 呼び出しフローの QnABot 再利用可能タスクには、この属性の値を読み取って特定のアクションに分岐する switch ブロックがあります。 コール フローの例には、次のブランチが含まれています。 AGENT, MENU, END. 値がない場合 genesys_nextAction session 属性を使用すると、コール フローは、 genesys_nextPrompt コンテンツ、またはの値 defaultPrompt メイン フローの開始時に定義されたタスク変数。デフォルトでは ask another question or say return to main menu.
次の図は、メインのコール フローを示しています。
次の図は、再利用可能なタスクの流れを示しています。
クリーンアップ
今後料金が発生しないようにするには、テンプレートを介して作成されたリソースを削除します。 AWS CloudFormation コンソールで、テンプレートによって作成された QnABot スタックを選択し、 削除. これにより、テンプレートによって作成されたすべてのリソースが削除されます。
Genesys Cloud のリソースを削除するには、まずコール ルーティングからコール フローを削除します。 次に、Genesys Architect からコール フローを削除します。
まとめ
この投稿では、QnABot と Genesys Cloud の使用を開始する方法について説明しました。これは、トランザクション インタラクションのユース ケースに対処するための、デプロイが簡単ですぐに使用できるソリューションです。 この音声ボットにより、顧客サービス担当者はより複雑なタスクに顧客と時間を割くことができ、セルフサービスを通じてユーザーにより良いエクスペリエンスを提供できます。 接続時間が短縮され、エージェントの使用率が最大化されるため、顧客満足度が向上し、コストが削減されます。
開始するには、次のことができます。 ワンクリックで QnABot を起動 を通過します QnABot ワークショップ 追加機能について学びます。 Amazon Lex の統合は、 ジェネシス AppFoundry.
著者について
クリストファー・ロット AWS AI 言語サービスチームのシニアソリューションアーキテクトです。 彼は、20 年間のエンタープライズ ソフトウェア開発の経験があります。 クリスはカリフォルニア州サクラメントに住み、ガーデニング、航空宇宙、世界旅行を楽しんでいます。
ジェシカ・ホー アマゾン ウェブ サービスのソリューション アーキテクトであり、AWS でビジネス アプリケーションを構築する ISV パートナーをサポートしています。 彼女は、顧客がクラウドを採用できるようにする差別化されたソリューションの作成に情熱を注いでいます。 仕事以外では、彼女は自分の庭を小さなジャングルに変えることを楽しんでいます。
