Les organisations disposant de centres de contact bénéficient d'analyses avancées sur leurs enregistrements d'appels pour obtenir des commentaires importants sur les produits, améliorer l'efficacité du centre de contact et identifier les opportunités de coaching pour leur personnel. Les Solution d'analyse post-appel (PCA) utilise les services d'apprentissage automatique (ML) d'AWS comme Amazon Transcribe ainsi que Amazon comprendre pour extraire des informations des enregistrements audio des appels du centre de contact téléchargés après l'appel, ou de l'intégration avec notre compagnon Solution d'analyse des appels en direct (LCA). Vous pouvez visualiser les informations PCA dans l'outil d'intelligence d'affaires (BI) Amazon QuickSight pour une analyse avancée.
Dans cet article, nous vous montrons comment utiliser les données de PCA pour créer des tableaux de bord QuickSight automatisés pour des analyses avancées afin de faciliter les processus d'assurance qualité (QA) et de gestion de la qualité (QM). Nous fournissons un AWS CloudFormation modèle et des instructions étape par étape, vous permettant de démarrer avec notre exemple de tableau de bord en quelques étapes simples.
Aperçu de l'exemple de tableau de bord
Les captures d'écran suivantes illustrent les différents composants de notre exemple de tableau de bord QuickSight :
- Onglet Résumé – Cette vue regroupe les statistiques d'appels sur des points de données tels que les sentiments moyens des clients et la durée moyenne des conversations des agents, ainsi que des enregistrements d'appels détaillés. Des graphiques comme « Qui parle le plus ? » afficher la répartition des sentiments des clients en fonction du temps de conversation des locuteurs. Vous pouvez appliquer des filtres de données, d'agent, de durée d'appel et de langue pour une recherche ciblée. Les vues graphiques et tabulaires aident à analyser avec précision les données.
- Onglet Sentiment – Cette vue montre la distribution des sentiments sur plusieurs paramètres, tels que l'impact du sentiment des agents sur l'expérience client. Dans une vue graphique et tabulaire, vous voyez la corrélation des scores de sentiment des clients et des agents. Le score de sentiment le plus bas indique une opportunité de coaching pour les agents. Vous pouvez appliquer des filtres de données et d'agents pour une recherche ciblée.
- Onglet Catégories - Cet onglet affiche le sentiment agrégé, le temps de conversation et le temps de non-conversation par tour d'orateur dans vos enregistrements d'appels. Vous pouvez analyser les données en fonction de la catégorie avec la date et le filtre d'agent. Vous pouvez avoir un aperçu de la façon dont la durée de parole de l'agent affecte le score de sentiment client. Les vues graphiques et tabulaires aident à analyser avec précision les données.
- Onglet Entités personnalisées – Semblable à la catégorie, vous pouvez voir la répartition entre les entités personnalisées. Vous pouvez appliquer des filtres de date, d'agent et d'entité personnalisés pour une recherche ciblée.
- Onglet Problèmes, Actions, Résultat - Cette vue affiche le sentiment agrégé, le temps de conversation et le temps de non-conversation par tour de parole dans vos enregistrements d'appels. Vous pouvez analyser les données en fonction du problème, de l'action et du résultat d'une phrase personnalisée, ainsi que des filtres de date, de catégorie et d'agent.
Vue d'ensemble de la solution
La solution utilise les services et fonctionnalités AWS suivants :
Le diagramme d'architecture suivant montre comment notre solution utilise les informations PCA d'un enregistrement d'appel dans un compartiment S3 pour activer l'analyse dans QuickSight.
Dans le cadre du workflow de la solution, EventBridge reçoit un événement pour chaque fichier de sortie d'analyse de la solution PCA. Kinesis Data Firehose utilise Lambda pour effectuer la transformation et la compression des données, en stockant le fichier dans un format de colonne compressé (Parquet) dans le compartiment S3 cible. Le catalogue de données AWS Glue contient les définitions de table pour les sources de données. Athena exécute des requêtes à l'aide de diverses instructions SQL sur les fichiers Parquet compressés, et QuickSight est utilisé pour la visualisation. Pour optimiser les performances des requêtes, nous utilisons des projections de partition Athena. Cette fonctionnalité crée automatiquement des partitions basées sur la date pour les performances des requêtes et l'optimisation des coûts.
Il s'agit d'une architecture faiblement couplée, avec la flexibilité d'ingérer des données à partir de sources de données tierces, d'enrichir les données en ajoutant plus de points de données et de croiser les données entre les sources de données pour votre cas d'utilisation analytique. Les fonctions Lambda peuvent s'intégrer à des sources de données tierces pour traiter et stocker la sortie compressée dans Amazon S3 à l'aide de Kinesis Data Firehose. Athena vous permet de créer des vues en croisant les données sur plusieurs tables.
Pré-requis :
Vous devez avoir les prérequis suivants :
- Vous avez besoin d'un actif Compte AWS avec l'autorisation de créer et de modifier des rôles IAM
- La solution PCA doit déjà être déployée dans le même compte AWS et la même région que vous utiliserez pour les tableaux de bord
- QuickSight et AWS CloudFormation doivent se trouver dans la même région.
Notez que cette solution utilise le stockage QuickSight SPICE.
Déployer des ressources avec AWS CloudFormation
Pour déployer la solution, procédez comme suit :
- Connectez-vous à la Console de gestion AWS dans votre région préférée.
- Créez un compte QuickSight (ignorez cette étape si vous avez déjà un compte QuickSight) :
- Accédez au service QuickSight à partir de la console.
- Selectionnez Inscrivez-vous à QuickSight.
- Sélectionnez l'édition.
- Saisissez le nom de votre compte et l'adresse e-mail de notification.
- Accédez à la pile CloudFormation de la solution PCA et sur le Sortie onglet, notez la valeur de la clé
OutputBucket
. - Autoriser l'accès QuickSight à découvrir automatiquement Athena et le compartiment de sortie S3 (réf. étape 3) avec Autorisation d'écriture pour Athena Workgroup activé, puis choisissez Finition.
- Activer les événements EventBridge pour la PCA
OutputBucket
:- Ouvrir l'APC
OutputBucket
(réf. étape 3) sur la console Amazon S3. - Selectionnez biens, faites défiler jusqu'à Amazon Event Bridgeet choisissez Activer
- Ouvrir l'APC
- Utilisez le suivant Lancer la pile bouton pour déployer la solution PCA Analytics dans votre région préférée :
- Entrez un nom de pile unique si vous souhaitez modifier le nom par défaut (
pca-quicksight-analytics
). - Pour PcaOutputBucket, entrez la valeur de
OutputBucket
. (réf. étape 3) - Pour PcaWebAppHostAddress, entrez la partie nom d'hôte du
WebAppUrl
sortie de votre pile PCA. - Utilisez les valeurs par défaut pour les autres paramètres ou mettez-les à jour si nécessaire.
- Selectionnez Suivant.
- Cochez la case d'accusé de réception et choisissez Créer une pile.
- Lorsque la création de la pile CloudFormation est terminée, sur la console QuickSight, choisissez l'icône de l'utilisateur (en haut à droite) pour ouvrir le menu, puis choisissez Gérer QuickSight.
- Sur la page d'administration, choisissez Gérer les actifs, Puis choisissez Tableaux de bord.
- Sélectionnez
<Stack Name>-PCA-Dashboard
et choisissez Partager. - Facultativement, pour personnaliser davantage le tableau de bord, partagez
<Stack Name>-PCA-Analysis
sous Analyses des types d'actifs ainsi que<Stack Name>-PCA-*
sous Jeux de données. - Entrez l'utilisateur ou le groupe QuickSight et choisissez Partager nouveau.
Explorez le tableau de bord avec des données de démonstration
Après avoir déployé la solution, vous pouvez explorer les tableaux de bord en chargeant des données de démonstration.
- Télécharger les fichiers PCA de démonstration.
- Décompressez et téléchargez les fichiers PCA de démonstration dans le
OutputBucket
seau dans le/parsedFiles/
dossier.
Notez que cette étape est facultative. Nous vous recommandons d'utiliser un environnement ou une pile hors production pour séparer les données de production et de démonstration.
Charger les données PCA historiques
Une fois déployée, la solution traite les nouvelles données PCA au fur et à mesure de leur ajout. Pour traiter des données PCA plus anciennes, procédez comme suit :
- Ouvrir l'APC
OutputBucket
sur la console Amazon S3. - Sélectionnez tout le contenu sous le
/parsedFiles/
dossier. - Selectionnez Action et copiez les fichiers au même emplacement.
Cela déclenche une règle EventBridge pour traiter les fichiers PCA historiques et diffuser les données vers le tableau de bord QuickSight.
Valider les données
Après avoir généré les données de sortie PCA (en quelques minutes), un fichier de données Parquet PCA compressé apparaîtra dans le PCA OutputBucket
sous pca-output-base
.
- Sur la console Athena, ouvrez l'éditeur de requête et choisissez le
pca
base de données. Vous devriez voir lepca_output
table sous Tableaux et vues. - Choisissez le menu des options à côté du
pca_output
table et choisissez Aperçu du tableau. - Exécutez votre requête et examinez les résultats.
Naviguer dans les commandes du tableau de bord
- Les curseurs sous les visuels basés sur la date peuvent ajuster la plage de dates.
- Vous pouvez choisir les segments dans les visuels pour approfondir. QuickSight utilise le segment sélectionné comme critère pour filtrer les données sur la page actuelle. Pour annuler ce filtrage, choisissez à nouveau le même segment.
- Le bas de chaque page affiche des visuels de grille pour une analyse détaillée.
- Comme pour les autres visuels, vous pouvez exporter des données visuelles de grille vers CSV et Excel à partir du menu dans le coin supérieur droit du volet.
- Dans le visuel de la grille, choisissez la valeur ID de chaque enregistrement d'appel pour accéder au portail PCA afin d'afficher les détails de cet enregistrement.
- Vous pouvez utiliser des filtres pour spécifier vos critères. Par exemple, ajustez
FromDate
ainsi queToDate
pour afficher des données plus anciennes ou une période personnalisée.
Nettoyer
Pour supprimer les ressources créées par cette pile, procédez comme suit :
- Supprimez la pile CloudFormation.
- Si vous avez téléchargé des fichiers PCA de démonstration dans votre déploiement PCA hors production, supprimez-les de la PCA
OutputBucket
seau sous/parsedFiles/
. - Supprimer l'
pca-output-base
dossier sous le compartiment de sortie PCA.
Conclusion
Dans cet article, vous avez appris à visualiser les données de la solution PCA à l'aide d'un modèle CloudFormation pour automatiser la création du tableau de bord QuickSight. Vous avez également appris à visualiser les données PCA historiques dans QuickSight.
L'exemple d'application de tableau de bord PCA QuickSight est fourni en open source. Utilisez-le comme point de départ pour votre propre solution et aidez-nous à l'améliorer en apportant des correctifs et des fonctionnalités via Demandes de tirage GitHub. Pour une assistance experte, Services professionnels AWS qualité Partenaires AWS Sont là pour vous aider.
À propos des auteurs
Mehmet Demir est architecte de solutions senior chez Amazon Web Services (AWS) basé à Toronto, Canada. Il aide les clients à créer des solutions bien architecturées qui soutiennent l'innovation commerciale.
Ankur Taunk est un architecte de solutions spécialisé senior chez AWS. Il aide les clients à atteindre les résultats commerciaux souhaités dans l'espace du centre de contact en tirant parti d'Amazon Connect.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/advance-reporting-and-analytics-for-the-post-call-analytics-pca-solution-with-amazon-quicksight/
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