컨택 센터가 있는 조직은 통화 녹음에 대한 고급 분석의 이점을 활용하여 중요한 제품 피드백을 얻고, 컨택 센터 효율성을 개선하고, 직원을 위한 코칭 기회를 식별합니다. 그만큼 통화 후 분석(PCA) 솔루션 다음과 같은 AWS 기계 학습(ML) 서비스를 사용합니다. 아마존 전사 과 아마존 이해 통화 후 업로드된 컨택 센터 통화 오디오 녹음 또는 동반자와의 통합에서 통찰력을 추출합니다. 실시간 통화 분석(LCA) 솔루션. 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구에서 PCA 인사이트를 시각화할 수 있습니다. 아마존 퀵 사이트 고급 분석을 위해.
이 게시물에서는 PCA의 데이터를 사용하여 품질 보증(QA) 및 품질 관리(QM) 프로세스를 지원하는 고급 분석을 위한 자동화된 QuickSight 대시보드를 구축하는 방법을 보여줍니다. 우리는 AWS 클라우드 포메이션 템플릿 및 단계별 지침을 통해 몇 가지 간단한 단계만으로 샘플 대시보드를 시작할 수 있습니다.
샘플 대시보드 개요
다음 스크린샷은 샘플 QuickSight 대시보드의 다양한 구성 요소를 보여줍니다.
- 요약 탭 – 이 보기는 자세한 통화 기록과 함께 평균 고객 감정 및 평균 상담원 통화 시간과 같은 데이터 포인트에 대한 통화 통계를 집계합니다. "누가 더 많이 말하는가?"와 같은 그래프 화자의 통화 시간을 기준으로 고객 감정 분포를 보여줍니다. 대상 검색을 위해 데이터, 에이전트, 통화 시간 및 언어 필터를 적용할 수 있습니다. 그래픽 및 표 보기는 데이터를 정확하게 분석하는 데 도움이 됩니다.
- 감정 탭 – 이 보기는 상담원 감정이 고객 경험에 미치는 영향과 같은 여러 매개변수에 걸친 감정 분포를 보여줍니다. 그래픽 및 표 형식 보기에서 고객 및 상담원 감정 점수 상관 관계를 볼 수 있습니다. 가장 낮은 감정 점수는 상담원을 위한 코칭 기회를 나타냅니다. 대상 검색을 위해 데이터 및 에이전트 필터를 적용할 수 있습니다.
- 카테고리 탭 – 이 탭에는 통화 녹음에서 화자 회전당 집계된 감정, 통화 시간 및 비통화 시간이 표시됩니다. 날짜 및 에이전트 필터와 함께 카테고리를 기반으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 상담원이 말하는 시간이 고객 감정 점수에 미치는 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그래픽 및 표 보기는 데이터를 정확하게 분석하는 데 도움이 됩니다.
- 사용자 지정 엔터티 탭 – 범주와 유사하게 사용자 지정 엔터티에 대한 분석을 볼 수 있습니다. 대상 검색을 위해 날짜, 에이전트 및 사용자 지정 엔터티 필터를 적용할 수 있습니다.
- 문제, 작업, 결과 탭 – 이 보기는 통화 녹음에서 화자 회전당 집계된 감정, 통화 시간 및 비통화 시간을 보여줍니다. 날짜, 범주 및 상담원 필터와 함께 사용자 지정 문구에 대한 문제, 작업 및 결과를 기반으로 데이터를 분석할 수 있습니다.
솔루션 개요
이 솔루션은 다음 AWS 서비스 및 기능을 사용합니다.
다음 아키텍처 다이어그램은 당사 솔루션이 S3 버킷의 통화 녹음에서 PCA 통찰력을 사용하여 QuickSight에서 분석을 활성화하는 방법을 보여줍니다.
솔루션 워크플로우의 일부로 EventBridge는 각 PCA 솔루션 분석 출력 파일에 대한 이벤트를 수신합니다. Kinesis Data Firehose는 Lambda를 사용하여 데이터 변환 및 압축을 수행하고 대상 S3 버킷에 압축된 열 형식(Parquet)으로 파일을 저장합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에는 데이터 원본에 대한 테이블 정의가 있습니다. Athena는 압축된 Parquet 파일에서 다양한 SQL 문을 사용하여 쿼리를 실행하고 QuickSight는 시각화에 사용됩니다. 쿼리 성능을 최적화하기 위해 Athena 파티션 프로젝션을 사용합니다. 이 기능은 쿼리 성능 및 비용 최적화를 위해 날짜 기반 파티션을 자동으로 생성합니다.
이것은 느슨하게 결합된 아키텍처로, 제3자 데이터 소스에서 데이터를 수집하고, 더 많은 데이터 포인트를 추가하여 데이터를 강화하고, 분석 사용 사례를 위해 데이터 소스에서 데이터를 상호 참조할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. Lambda 함수는 타사 데이터 소스와 통합하여 Kinesis Data Firehose를 사용하여 Amazon SXNUMX에서 압축된 출력을 처리하고 저장할 수 있습니다. Athena를 사용하면 여러 테이블에서 데이터를 상호 참조하여 보기를 생성할 수 있습니다.
전제 조건 :
다음과 같은 전제 조건이 있어야 합니다.
- 활성이 필요합니다 AWS 계정 IAM 역할을 생성하고 수정할 수 있는 권한이 있는 경우
- PCA 솔루션은 대시보드에 사용할 동일한 AWS 계정 및 리전에 이미 배포되어 있어야 합니다.
- QuickSight와 AWS CloudFormation은 동일한 리전에 있어야 합니다.
이 솔루션은 QuickSight SPICE 스토리지를 사용합니다.
AWS CloudFormation으로 리소스 배포
솔루션을 배치하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- 에 로그인 AWS 관리 콘솔 원하는 지역에서.
- QuickSight 계정을 생성합니다(이미 QuickSight 계정이 있는 경우 이 단계 건너뛰기).
- 콘솔에서 QuickSight 서비스로 이동합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 QuickSight에 가입.
- 에디션을 선택합니다.
- 계정 이름과 알림 이메일 주소를 입력합니다.
- PCA 솔루션 CloudFormation 스택 및 출력 탭에서 키 값을 기록해 둡니다.
OutputBucket
. - 다음을 사용하여 Athena 및 S3 출력 버킷을 자동 검색하기 위한 QuickSight 액세스를 허용합니다(3단계 참조). Athena Workgroup에 대한 쓰기 권한 활성화한 다음 선택 마감재
.
- PCA에 대한 EventBridge 이벤트 활성화
OutputBucket
:- PCA 열기
OutputBucket
(3단계 참조) Amazon S3 콘솔에서. - 왼쪽 메뉴에서 등록, 스크롤 아마존 이벤트 브리지, 선택 사용
- PCA 열기
- 다음을 사용하십시오. 발사 스택 원하는 지역에 PCA 분석 솔루션을 배포하는 버튼:
- 기본 이름을 변경하려면 고유한 스택 이름을 입력하십시오(
pca-quicksight-analytics
). - 럭셔리 Pca출력버킷, 값을 입력
OutputBucket
. (3단계 참조) - 럭셔리 PcaWebApp호스트 주소, 호스트 이름 부분을 입력하십시오.
WebAppUrl
PCA 스택의 출력. - 다른 매개변수에 기본값을 사용하거나 필요한 경우 업데이트하십시오.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 확인 확인란을 선택하고 스택 생성.
- CloudFormation 스택 생성이 완료되면 QuickSight 콘솔에서 사용자 아이콘(오른쪽 상단)을 선택하여 메뉴를 열고 QuickSight 관리.
- 관리자 페이지에서 선택 자산 관리다음을 선택 대시 보드.
- 선택
<Stack Name>-PCA-Dashboard
선택하고 공유. - 필요에 따라 대시보드를 추가로 사용자 지정하려면 공유
<Stack Name>-PCA-Analysis
아래에 자산 유형 분석 과<Stack Name>-PCA-*
아래에 데이터 세트. - QuickSight 사용자 또는 그룹을 입력하고 다음을 선택합니다. 공유 또.
데모 데이터로 대시보드 살펴보기
솔루션을 배포한 후 데모 데이터를 로드하여 대시보드를 탐색할 수 있습니다.
- 다운로드 데모 PCA 파일.
- 데모 PCA 파일의 압축을 풀고 업로드합니다.
OutputBucket
양동이에/parsedFiles/
폴더에 있습니다.
이 단계는 선택 사항입니다. 비프로덕션 환경 또는 스택을 사용하여 프로덕션 데이터와 데모 데이터를 분리하는 것이 좋습니다.
과거 PCA 데이터 로드
일단 배치되면 솔루션은 추가되는 새 PCA 데이터를 처리합니다. 이전 PCA 데이터를 처리하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- PCA 열기
OutputBucket
Amazon S3 콘솔에서. - 아래의 모든 콘텐츠를 선택하십시오.
/parsedFiles/
폴더에 있습니다. - 왼쪽 메뉴에서 동작 파일을 같은 위치에 복사합니다.
이렇게 하면 기록 PCA 파일을 처리하고 데이터를 QuickSight 대시보드로 스트리밍하는 EventBridge 규칙이 트리거됩니다.
데이터 검증
PCA 출력 데이터를 생성한 후(몇 분 이내) 압축된 Parquet PCA 데이터 파일이 PCA에 나타납니다. OutputBucket
아래에 pca-output-base
.
- Athena 콘솔에서 쿼리 편집기를 열고 다음을 선택합니다.
pca
데이터 베이스. 당신은 볼 수pca_output
테이블 아래 테이블과 뷰. - 옆에 있는 옵션 메뉴를 선택합니다.
pca_output
테이블과 선택 테이블 미리보기. - 쿼리를 실행하고 결과를 검토합니다.
대시보드 컨트롤 탐색
- 날짜 기반 시각적 개체 아래의 슬라이더는 날짜 범위를 조정할 수 있습니다.
- 시각적 개체에서 세그먼트를 선택하여 추가로 드릴다운할 수 있습니다. QuickSight는 선택한 세그먼트를 기준으로 사용하여 현재 페이지의 데이터를 필터링합니다. 이 필터링을 취소하려면 동일한 세그먼트를 다시 선택하십시오.
- 각 페이지 하단에는 자세한 분석을 위한 그리드 시각적 개체가 표시됩니다.
- 다른 시각적 개체와 마찬가지로 창의 오른쪽 상단 모서리에 있는 메뉴에서 그리드 시각적 개체 데이터를 CSV 및 Excel로 내보낼 수 있습니다.
- 그리드 시각적 개체에서 각 통화 레코드의 ID 값을 선택하여 이 레코드의 세부 정보를 보려면 PCA 포털로 이동합니다.
- 필터를 사용하여 기준을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 조정
FromDate
과ToDate
이전 데이터 또는 사용자 정의 시간 프레임을 볼 수 있습니다.
정리
이 스택에서 생성된 리소스를 제거하려면 다음 단계를 수행하십시오.
- CloudFormation 스택을 삭제합니다.
- 비프로덕션 PCA 배포에 데모 PCA 파일을 업로드한 경우 PCA에서 제거하십시오.
OutputBucket
양동이 아래/parsedFiles/
. - 삭제
pca-output-base
PCA 출력 버킷 아래의 폴더.
결론
이 게시물에서는 CloudFormation 템플릿을 사용하여 QuickSight 대시보드 생성을 자동화하여 PCA 솔루션 데이터를 시각화하는 방법을 배웠습니다. 또한 QuickSight에서 기록 PCA 데이터를 시각화하는 방법도 배웠습니다.
샘플 PCA QuickSight 대시보드 애플리케이션은 오픈 소스로 제공됩니다. 이 애플리케이션을 자체 솔루션의 시작점으로 사용하고 다음을 통해 수정 및 기능을 다시 제공하여 개선하는 데 도움을 주세요. GitHub 끌어 오기 요청. 전문가의 도움을 받으려면 AWS 전문 서비스 및 기타 AWS 파트너 도와 드리겠습니다.
저자에 관하여
메멧 데 미르 캐나다 토론토에 본사를 둔 Amazon Web Services(AWS)의 선임 솔루션 아키텍트입니다. 그는 고객이 비즈니스 혁신을 지원하는 잘 설계된 솔루션을 구축하도록 돕습니다.
안쿠르 타운크 AWS의 선임 전문 솔루션 아키텍트입니다. 그는 고객이 Amazon Connect를 활용하여 Contact Center 공간에서 원하는 비즈니스 성과를 달성하도록 돕습니다.
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- 출처: 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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