Le organizzazioni con contact center traggono vantaggio dall'analisi avanzata delle registrazioni delle chiamate per ottenere importanti feedback sui prodotti, migliorare l'efficienza del contact center e identificare opportunità di coaching per il proprio personale. Il Soluzione Post Call Analytics (PCA). utilizza i servizi di machine learning (ML) di AWS come Amazon Transcribe ed Amazon Comprehend per estrarre approfondimenti dalle registrazioni audio delle chiamate del contact center caricate dopo la chiamata o dall'integrazione con il nostro compagno Soluzione Live Call Analytics (LCA).. È possibile visualizzare gli approfondimenti PCA nello strumento di business intelligence (BI). Amazon QuickSight per analisi avanzate
In questo post, ti mostriamo come utilizzare i dati di PCA per creare dashboard QuickSight automatizzati per l'analisi avanzata per assistere nei processi di controllo della qualità (QA) e gestione della qualità (QM). Forniamo un AWS CloudFormazione modello e istruzioni dettagliate, che ti consentono di iniziare con la nostra dashboard di esempio in pochi semplici passaggi.
Esempio di panoramica del dashboard
I seguenti screenshot illustrano i diversi componenti del nostro esempio di dashboard QuickSight:
- Scheda Riepilogo – Questa visualizzazione aggrega le statistiche sulle chiamate attraverso i punti dati come i sentimenti medi dei clienti e la durata media delle conversazioni degli agenti, insieme a record dettagliati delle chiamate. Grafici come "Chi parla di più?" mostra la distribuzione del sentimento del cliente in base al tempo di conversazione dell'altoparlante. Puoi applicare dati, agente, durata della chiamata e filtri della lingua per una ricerca mirata. Le viste grafiche e tabulari aiutano ad analizzare accuratamente i dati.
- Scheda Sentimento – Questa vista mostra la distribuzione del sentiment su più parametri, come l'impatto del sentiment dell'agente sull'esperienza del cliente. In una visualizzazione grafica e tabulare, viene visualizzata la correlazione del punteggio del sentimento del cliente e dell'agente. Il punteggio di sentiment più basso indica l'opportunità di coaching per gli agenti. È possibile applicare filtri di dati e agenti per la ricerca mirata.
- Scheda Categorie – Questa scheda mostra il sentimento aggregato, il tempo di conversazione e il tempo di non conversazione per turno di altoparlante nelle registrazioni delle chiamate. È possibile analizzare i dati in base alla categoria insieme alla data e al filtro dell'agente. Puoi ottenere un'idea di come la durata del discorso dell'agente influisce sul punteggio del sentiment del cliente. Le viste grafiche e tabulari aiutano ad analizzare accuratamente i dati.
- Scheda Entità personalizzate – Simile alla categoria, puoi vedere la ripartizione tra le entità personalizzate. Puoi applicare filtri di data, agente ed entità personalizzati per la ricerca mirata.
- Scheda Problemi, Azioni, Risultato – Questa visualizzazione mostra il sentiment aggregato, il tempo di conversazione e il tempo di non conversazione per turno di altoparlante nelle registrazioni delle chiamate. Puoi analizzare i dati in base a problema, azione e risultato per una frase personalizzata insieme a data, categoria e filtri agente
Panoramica della soluzione
La soluzione utilizza i seguenti servizi e funzionalità AWS:
Il seguente diagramma dell'architettura mostra come la nostra soluzione utilizza gli insight PCA da una registrazione delle chiamate in un bucket S3 per abilitare l'analisi in QuickSight.
Come parte del flusso di lavoro della soluzione, EventBridge riceve un evento per ogni file di output dell'analisi della soluzione PCA. Kinesis Data Firehose utilizza Lambda per eseguire la trasformazione e la compressione dei dati, archiviando il file in un formato colonnare compresso (Parquet) nel bucket S3 di destinazione. Il catalogo dati di AWS Glue contiene le definizioni delle tabelle per le origini dati. Athena esegue query utilizzando una varietà di istruzioni SQL sui file Parquet compressi e QuickSight viene utilizzato per la visualizzazione. Per ottimizzare le prestazioni delle query, utilizziamo le proiezioni delle partizioni Athena. Questa funzionalità crea automaticamente partizioni basate sulla data per le prestazioni delle query e l'ottimizzazione dei costi.
Si tratta di un'architettura liberamente accoppiata, con la flessibilità di inserire dati da origini dati di terze parti, arricchire i dati aggiungendo più punti dati e dati di riferimento incrociati tra origini dati per il caso d'uso dell'analisi. Le funzioni Lambda possono integrarsi con origini dati di terze parti per elaborare e archiviare l'output compresso in Amazon S3 utilizzando Kinesis Data Firehose. Athena ti consente di creare viste incrociando i dati su più tabelle.
Prerequisiti:
Dovresti avere i seguenti prerequisiti:
- Hai bisogno di un attivo Account AWS con l'autorizzazione a creare e modificare i ruoli IAM
- La soluzione PCA deve essere già distribuita nello stesso account AWS e nella stessa regione che utilizzerai per i dashboard
- QuickSight e AWS CloudFormation devono trovarsi nella stessa regione.
Tieni presente che questa soluzione utilizza l'archiviazione QuickSight SPICE.
Distribuisci risorse con AWS CloudFormation
Per distribuire la soluzione, completare i seguenti passaggi:
- Accedi al Console di gestione AWS nella tua regione preferita.
- Crea un account QuickSight (salta questo passaggio se disponi già di un account QuickSight):
- Passare al servizio QuickSight dalla console.
- Scegli Iscriviti a QuickSight.
- Seleziona l'edizione.
- Inserisci il nome del tuo account e l'indirizzo email di notifica.
- Passare allo stack CloudFormation della soluzione PCA e sul file Uscite scheda, annotare il valore della chiave
OutputBucket
. - Consenti l'accesso a QuickSight per rilevare automaticamente Athena e il bucket di output S3 (rif. passaggio 3) con Permesso di scrittura per Athena Workgroup abilitato, quindi scegliere Fine.
- Abilita gli eventi EventBridge per il PCA
OutputBucket
:- Apri l'APC
OutputBucket
(rif. passaggio 3) sulla console Amazon S3. - Scegli Properties, scorri fino a Amazon EventBridgee scegli permettere
- Apri l'APC
- Utilizza il seguente Avvia Stack pulsante per implementare la soluzione PCA Analytics nella tua regione preferita:
- Immettere un nome stack univoco se si desidera modificare il nome predefinito (
pca-quicksight-analytics
). - Nel PcaOutputBucket, inserire il valore di
OutputBucket
. (rif. passaggio 3) - Nel IndirizzohostPcaWebApp, inserisci la parte del nome host del file
WebAppUrl
output dal tuo stack PCA. - Utilizzare i valori predefiniti per altri parametri o aggiornarli se necessario.
- Scegli Avanti.
- Seleziona la casella di controllo del riconoscimento e scegli Crea stack.
- Quando la creazione dello stack CloudFormation è completa, nella console QuickSight, scegli l'icona dell'utente (in alto a destra) per aprire il menu e scegli Gestisci QuickSight.
- Nella pagina di amministrazione, scegli Gestisci le risorse, Quindi scegliere Cruscotti.
- Seleziona
<Stack Name>-PCA-Dashboard
e scegli Condividi. - Facoltativamente, per personalizzare ulteriormente la dashboard, condividi
<Stack Name>-PCA-Analysis
per Analisi del tipo di asset ed<Stack Name>-PCA-*
per Dataset. - Immettere l'utente o il gruppo QuickSight e scegliere Condividi nuovamente.
Esplora la dashboard con i dati demo
Dopo aver distribuito la soluzione, puoi esplorare i dashboard caricando i dati dimostrativi.
- Scaricare i file demo PCA.
- Decomprimere e caricare i file demo PCA nel file
OutputBucket
secchio nel/parsedFiles/
cartella.
Si noti che questo passaggio è facoltativo. Si consiglia di utilizzare un ambiente o uno stack non di produzione per mantenere separati i dati di produzione e demo.
Carica i dati PCA storici
Una volta distribuita, la soluzione elabora i nuovi dati PCA man mano che vengono aggiunti. Per elaborare i dati PCA meno recenti, completare i seguenti passaggi:
- Apri l'APC
OutputBucket
sulla console Amazon S3. - Seleziona tutto il contenuto sotto il
/parsedFiles/
cartella. - Scegli Action e copiare i file nella stessa posizione.
Ciò attiva una regola EventBridge per elaborare i file PCA cronologici e trasmettere i dati al dashboard QuickSight.
Convalida i dati
Dopo aver generato i dati di output PCA (entro pochi minuti), un file di dati Parquet PCA compresso verrà visualizzato nel PCA OutputBucket
per pca-output-base
.
- Nella console Athena, apri l'editor di query e scegli il file
pca
Banca dati. Dovresti vedere ilpca_output
tavolo sotto Tabelle e viste. - Scegli il menu delle opzioni accanto a
pca_output
tavolo e scegli Anteprima tabella. - Eseguire la query e rivedere i risultati.
Navigazione nei controlli del dashboard
- I dispositivi di scorrimento sotto gli elementi visivi basati sulla data possono regolare l'intervallo di date.
- Puoi scegliere i segmenti negli elementi visivi per approfondire ulteriormente. QuickSight utilizza il segmento selezionato come criterio per filtrare i dati nella pagina corrente. Per annullare questo filtro, scegli di nuovo lo stesso segmento.
- La parte inferiore di ogni pagina mostra immagini della griglia per un'analisi dettagliata.
- Analogamente ad altri oggetti visivi, puoi esportare i dati visivi della griglia in CSV ed Excel dal menu nell'angolo in alto a destra del riquadro.
- Nell'oggetto visivo griglia scegliere il valore ID di ogni record di chiamata per passare al portale PCA e visualizzare i dettagli di questo record.
- È possibile utilizzare i filtri per specificare i criteri. Ad esempio, regolare
FromDate
edToDate
per visualizzare i dati meno recenti o un intervallo di tempo personalizzato.
ripulire
Per rimuovere le risorse create da questo stack, procedi come segue:
- Elimina lo stack di CloudFormation.
- Se hai caricato file PCA demo nella tua distribuzione PCA non di produzione, rimuovili dal PCA
OutputBucket
secchio sotto/parsedFiles/
. - Eliminare il
pca-output-base
cartella nel bucket di output PCA.
Conclusione
In questo post, hai imparato a visualizzare i dati della soluzione PCA, utilizzando un modello CloudFormation per automatizzare la creazione del dashboard QuickSight. Hai anche imparato a visualizzare i dati PCA storici in QuickSight.
L'applicazione dashboard PCA QuickSight di esempio viene fornita come open source: utilizzala come punto di partenza per la tua soluzione e aiutaci a migliorarla contribuendo con correzioni e funzionalità precedenti tramite Richieste di pull GitHub. Per l'assistenza di esperti, Servizi professionali AWS e altro Partner AWS Sono qui per aiutarti.
Informazioni sugli autori
Mehmet Demir è Senior Solutions Architect presso Amazon Web Services (AWS) con sede a Toronto, in Canada. Aiuta i clienti a creare soluzioni ben progettate che supportano l'innovazione aziendale.
AnkurTank è Senior Specialist Solutions Architect presso AWS. Aiuta i clienti a raggiungere i risultati aziendali desiderati nello spazio del Contact Center sfruttando Amazon Connect.
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- Fonte: 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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