Amazon Connect 및 Amazon Lex를 사용하는 셀프 서비스 가상 에이전트로 통화 대기 시간 단축 및 고객 경험 향상

이 게시물은 KYTC의 Tony Momenpour 및 Drew Clark과 공동으로 작성되었습니다.

정부 부처와 기업은 지역 사회와 연결하기 위해 연락 센터를 운영하여 시민과 고객이 전화로 약속을 잡고 서비스를 요청하고 때로는 질문을 할 수 있도록 합니다. 상담원이 응답할 수 있는 것보다 더 많은 통화가 있는 경우 발신자는 다음과 같은 메시지와 함께 대기 상태가 됩니다. “평소보다 많은 통화량이 발생하고 있습니다. 귀하의 전화는 저희에게 매우 중요합니다. 전화를 끊지 마시고 전화를 받은 순서대로 응답해 주십시오.”

보류 음악이 특히 좋지 않은 경우 발신자는 일반적으로 기다려야 하는 것을 좋아하지 않습니다. 시간과 비용이 낭비되기 때문입니다. 일부 컨택 센터에서는 자동 메시지를 재생하여 발신자가 음성 메일을 남기거나 웹사이트를 방문하거나 나중에 다시 전화하도록 독려합니다. 이러한 옵션은 신속하게 답변을 얻기 위해 상담원에게 질문을 하려는 발신자에게는 만족스럽지 않습니다.

한 가지 해결책은 비정상적으로 통화량이 많은 경우에도 모든 통화를 즉시 처리할 수 있도록 훈련된 상담원을 충분히 확보하는 것입니다. 이렇게 하면 대기 시간이 없어지고 발신자가 빠른 응답을 받을 수 있습니다. 이 접근 방식을 실용적으로 만드는 핵심은 수신 통화 중 적어도 일부에 대한 발신자의 요구를 해결할 수 있는 확장 가능한 AI 기반 가상 에이전트로 인간 에이전트를 보강하는 것입니다. 가상 에이전트가 발신자의 질문에 성공적으로 응답하면 그 결과 발신자가 만족하고 모든 발신자의 평균 대기 시간이 줄어들며 비용이 절감됩니다. Gartner의 고객 서비스 및 지원 리더 설문 조사 전화 및 실시간 채팅과 같은 라이브 채널의 비용은 연락처당 평균 $8.01인 반면 셀프 서비스 채널의 비용은 연락처당 약 $0.10입니다. 가상 에이전트는 성공적으로 처리하는 모든 통화에 대해 잠재적으로 $7.91(98%)를 절약할 수 있습니다.

가상 에이전트는 모든 통화를 처리할 필요가 없으며 시도해서는 안 됩니다. 통화의 일부는 사람의 손길이 가장 잘 전달될 가능성이 높으므로 우수한 가상 에이전트는 자신의 한계를 알고 발신자를 다음으로 신속하게 연결해야 합니다. 필요할 때 인간 에이전트.

이 게시물에서는 켄터키 교통 내각(KYTC)의 차량 규제부(DVR)가 다음을 사용하여 셀프 서비스 가상 에이전트로 통화 대기 시간을 줄이고 고객 경험을 개선한 방법을 공유합니다. 아마존 연결 과 아마존 렉스.

KYTC DVR의 도전

KYTC DVR은 거의 5만 명의 유권자에게 차량 등록, 운전 면허증 및 상업용 차량 자격 증명과 관련된 정보를 지원, 지원 및 제공합니다.

KYTC의 비즈니스 분석가이자 프로젝트 관리자인 Drew Clark은 "켄터키 시민을 대상으로 실시한 최근 설문 조사에서 50% 이상이 실제로 누군가에게 말하지 않고 도움을 원했습니다."라고 말합니다.

KYTC 팀은 기존 시스템을 Amazon Connect 및 Amazon Lex로 교체해야 하는 몇 가지 문제에 직면했습니다. 기존 고객 서비스 시스템의 유연성 부족으로 인해 고객에게 최고의 사용자 경험을 제공할 수 없었고 채팅을 통해 중복 쿼리를 처리하는 기능과 같은 기능을 도입하여 더 혁신할 수 없었습니다. 또한 2019년에 연방 REAL ID 요구 사항이 도입되면서 질문이 있는 운전자의 전화량이 증가했습니다. COVID-2020 팬데믹이 발생하고 운전면허 지역 사무소가 문을 닫은 19년에 통화량은 더욱 증가했습니다. 발신자는 평균 5분 이상의 처리 시간을 경험했으며 이는 발신자와 DVR 컨택 센터 전문가 모두에게 바람직하지 않은 상황입니다. 또한 콜백 기능에 지나치게 의존하여 고객 경험 수준이 낮았습니다.

솔루션 개요

이러한 문제를 해결하기 위해 KYTC 팀은 여러 컨택 센터 솔루션을 검토하고 AWS ProServe 팀과 협력하여 클라우드 기반 컨택 센터와 Max라는 가상 에이전트를 구현했습니다. 현재 고객은 음성 및 채팅 채널을 통해 컨택 센터와 상호 작용할 수 있습니다. 컨택 센터는 Amazon Connect로 구동되며, 가상 에이전트인 Max는 Amazon Connect로 구동됩니다. 아마존 렉스 그리고 AWS QnABot 솔루션.

Amazon Connect는 발신자 번호를 식별하여 일부 수신 통화를 가상 에이전트(Max)로 보냅니다. Max는 NLP(자연어 처리)를 사용하여 DVR의 질문 및 답변 지식 기반에서 발신자의 질문에 대한 최상의 답변을 찾고, 자연스럽고 사람과 유사한 합성 음성을 사용하여 발신자에게 응답합니다. 아마존 폴리), 적절한 경우 관련 상세 정보를 제공하는 웹페이지 링크가 포함된 SMS 문자 메시지로 보완됩니다. Amazon Lex를 사용하여 이 부서는 REAL ID에 대한 정보 제공, 운전면허증 또는 차량 등록 갱신과 같은 작업을 자동화할 수 있었습니다. 발신자가 원하는 답변을 찾을 수 없는 경우 통화가 실시간 상담원에게 전달됩니다.

KYTC DVR은 새로운 시스템을 통해 이전 시스템보다 낮은 운영 비용으로 동일하거나 더 많은 통화량을 처리할 수 있다고 보고합니다. 통화 처리 시간이 33% 단축되었습니다. 웹 사이트의 셀프 서비스 옵션을 통해 라우팅되는 QnABot 트래픽의 90%를 지속적으로 확인합니다. QnABot은 이제 정규 업무 시간과 업무 시간 이후에도 사람의 개입 없이 수신 전화의 약 35%를 처리합니다! 또한 Amazon Connect의 직관적인 디자인과 사용 편의성 덕분에 에이전트 교육 시간이 2주에서 4주로 단축되었습니다. DVR은 고객과 상담원 경험을 개선했을 뿐만 아니라 높은 선불 비용을 피하고 전체 운영 비용을 절감했습니다.

Amazon Lex 및 AWS QnABot

Amazon Lex는 대화형 인터페이스를 생성하기 위한 AWS 서비스입니다. Amazon Lex를 사용하여 고객 센터를 위한 유능한 셀프 서비스 가상 에이전트를 구축하여 청구, 견적, 지불, 구매, 약속 등과 같은 다양한 발신자 경험을 자동화할 수 있습니다.

XNUMXD덴탈의 AWS QnA봇 다른 AWS 서비스와 함께 Amazon Lex를 사용하여 질문 답변 사용 사례를 자동화하는 오픈 소스 솔루션입니다.

QnABot을 사용하면 코딩 경험이 없어도 대화형 AI 가상 에이전트를 컨택 센터, 웹사이트 및 메시징 채널에 신속하게 배포할 수 있습니다. 각 채널에 최적화된 풍부한 텍스트 및 풍부한 음성 응답을 지원하는 통합 콘텐츠 관리 시스템을 사용하여 자주 묻는 질문에 대한 선별된 답변을 구성합니다. 다음을 사용하여 기존 문서 및 웹 페이지 콘텐츠 검색을 포함하도록 솔루션의 지식 기반을 확장할 수 있습니다. 아마존 켄드라. QnABot 사용 아마존 번역 여러 언어로 사용자 상호 작용을 지원합니다.

통합된 사용자 피드백 및 모니터링은 고객 쿼리, 우려 사항 및 감정에 대한 가시성을 제공합니다. 이를 통해 콘텐츠를 조정하고 강화하여 가상 에이전트가 항상 더 똑똑해지도록 효과적으로 교육할 수 있습니다.

결론

KYTC DVR 컨택 센터는 Amazon Lex 및 오픈 소스 AWS QnABot 솔루션으로 구축된 가상 에이전트와 함께 Amazon Connect 클라우드 기반 컨택 센터를 배포하여 인상적인 고객 경험과 비용 효율성 개선을 달성했습니다.

KYTC DVR에서 작동했던 것과 동일한 접근 방식으로 혜택을 볼 수 있는지 궁금하십니까? 다음의 짧은 데모 비디오를 확인하십시오.

자신의 AWS 계정에서 Amazon Lex 또는 QnABot을 사용해 보십시오. 다음에 대한 구현 가이드의 단계를 따를 수 있습니다. 자동 배포, 또는 탐색 AWS QnABot 워크샵.

여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 의견 섹션에서 어떻게 생각하는지 알려주십시오.

저자에 관하여

토니 모멘푸어 켄터키 교통 내각 내의 시스템 컨설턴트입니다. 그는 19년 동안 다양한 역할을 맡아 켄터키 연방에서 일했습니다. 그의 초점은 영연방이 시민들에게 훌륭한 고객 서비스 경험을 제공할 수 있도록 돕는 것입니다.

드류 클라크 Kentucky Transportation Cabinet's Office of Information Technology의 비즈니스 분석가/프로젝트 관리자입니다. 그는 캐비닛의 시스템 아키텍처, 애플리케이션 플랫폼 및 현대화에 중점을 두고 있습니다. 그는 2016년부터 교통 내각에서 다양한 IT 역할을 맡아왔습니다.