As organizações com contact centers se beneficiam de análises avançadas em suas gravações de chamadas para obter feedback importante do produto, melhorar a eficiência do contact center e identificar oportunidades de treinamento para sua equipe. o Solução de análise pós-chamada (PCA) usa serviços de aprendizado de máquina (ML) da AWS, como Amazon Transcribe e Amazon Comprehend para extrair insights de gravações de áudio de chamadas do contact center carregadas após a chamada ou da integração com nosso companheiro Solução Live Call Analytics (LCA). Você pode visualizar os insights do PCA na ferramenta de inteligência de negócios (BI) AmazonQuickSight para análise avançada.
Nesta postagem, mostramos como usar os dados do PCA para criar painéis QuickSight automatizados para análises avançadas para auxiliar nos processos de garantia de qualidade (QA) e gerenciamento de qualidade (QM). Nós fornecemos um Formação da Nuvem AWS modelo e instruções passo a passo, permitindo que você comece a usar nosso painel de amostra em apenas algumas etapas simples.
Visão geral do painel de amostra
As capturas de tela a seguir ilustram os diferentes componentes de nosso exemplo de painel do QuickSight:
- Guia Resumo – Essa exibição agrega estatísticas de chamadas em pontos de dados, como opinião média do cliente e duração média da conversa do agente, juntamente com registros detalhados de chamadas. Gráficos como “Quem Fala Mais?” mostre a distribuição do sentimento do cliente com base no tempo de conversação do locutor. Você pode aplicar filtros de dados, agente, duração da chamada e idioma para pesquisa direcionada. As exibições gráficas e tabulares ajudam a analisar os dados com precisão.
- Aba de sentimento – Essa exibição mostra a distribuição de sentimento em vários parâmetros, como o impacto do sentimento do agente na experiência do cliente. Em uma exibição gráfica e tabular, você vê a correlação de pontuação de sentimento do cliente e do agente. A pontuação de sentimento mais baixa indica oportunidade de treinamento para agentes. Você pode aplicar filtros de dados e agentes para pesquisa direcionada.
- Aba Categorias – Esta guia mostra o sentimento agregado, o tempo de conversação e o tempo sem conversa por turno do locutor em suas gravações de chamadas. Você pode analisar os dados com base na categoria junto com a data e o filtro do agente. Você pode ter uma ideia de como a duração da fala do agente afeta a pontuação do sentimento do cliente. As exibições gráficas e tabulares ajudam a analisar os dados com precisão.
- Guia Entidades personalizadas – Semelhante à categoria, você pode ver a divisão em entidades personalizadas. Você pode aplicar filtros de data, agente e entidade personalizada para pesquisa direcionada.
- Problemas, Ações, guia Resultado – Esta exibição mostra o sentimento agregado, tempo de conversação e tempo sem conversa por turno do locutor em suas gravações de chamadas. Você pode analisar os dados com base no problema, ação e resultado de uma frase personalizada junto com filtros de data, categoria e agente
Visão geral da solução
A solução usa os seguintes serviços e recursos da AWS:
O diagrama de arquitetura a seguir mostra como nossa solução usa insights de PCA de uma gravação de chamada em um bucket S3 para habilitar a análise no QuickSight.
Como parte do fluxo de trabalho da solução, o EventBridge recebe um evento para cada arquivo de saída de análise da solução PCA. O Kinesis Data Firehose usa o Lambda para executar a transformação e compactação de dados, armazenando o arquivo em um formato colunar compactado (Parquet) no bucket S3 de destino. O Catálogo de dados do AWS Glue tem as definições de tabela para as fontes de dados. O Athena executa consultas usando uma variedade de instruções SQL nos arquivos Parquet compactados e o QuickSight é usado para visualização. Para otimizar o desempenho da consulta, usamos projeções de partição Athena. Esse recurso cria automaticamente partições baseadas em data para desempenho de consulta e otimização de custos.
Essa é uma arquitetura fracamente acoplada, com flexibilidade para ingerir dados de fontes de dados de terceiros, enriquecer os dados adicionando mais pontos de dados e dados de referência cruzada entre fontes de dados para seu caso de uso analítico. As funções do Lambda podem se integrar a fontes de dados de terceiros para processar e armazenar a saída compactada no Amazon S3 usando o Kinesis Data Firehose. O Athena permite criar exibições fazendo referência cruzada dos dados em várias tabelas.
Pré-requisitos:
Você deve ter os seguintes pré-requisitos:
- Você precisa de um ativo Conta da AWS com permissão para criar e modificar funções do IAM
- A solução PCA já deve estar implantada na mesma conta e região da AWS que você usará para os painéis
- QuickSight e AWS CloudFormation precisam estar na mesma região.
Observe que esta solução usa o armazenamento QuickSight SPICE.
Implante recursos com o AWS CloudFormation
Para implantar a solução, conclua as seguintes etapas:
- Entre no Console de gerenciamento da AWS na sua região preferida.
- Crie uma conta QuickSight (pule esta etapa se você já tiver uma conta QuickSight):
- Navegue até o serviço QuickSight no console.
- Escolha Inscreva-se no QuickSight.
- Selecione a edição.
- Insira o nome da sua conta e o endereço de e-mail de notificação.
- Navegue até a pilha CloudFormation da solução PCA e no Saídas guia, observe o valor da chave
OutputBucket
. - Permita o acesso do QuickSight para descobrir automaticamente o Athena e o bucket de saída S3 (ref. etapa 3) com Permissão de gravação para o Athena Workgroup ativado, em seguida, escolha Acabamento.
- Ativar eventos EventBridge para o PCA
OutputBucket
:- Abra o PCA
OutputBucket
(ref. etapa 3) no console do Amazon S3. - Escolha Propriedades, vá para Amazon Event Bridgee escolha permitir
- Abra o PCA
- Use o seguinte Pilha de Lançamento botão para implementar a solução PCA Analytics em sua região preferida:
- Insira um nome de pilha exclusivo se desejar alterar o nome padrão (
pca-quicksight-analytics
). - Escolha PcaOutputBucket, insira o valor de
OutputBucket
. (ref. passo 3) - Escolha PcaWebAppHostAddress, digite a parte do nome do host do
WebAppUrl
saída de sua pilha PCA. - Use os valores padrão para outros parâmetros ou atualize, se necessário.
- Escolha Próximo.
- Marque a caixa de seleção de confirmação e escolha Criar pilha.
- Quando a criação da pilha CloudFormation estiver concluída, no console QuickSight, escolha o ícone do usuário (canto superior direito) para abrir o menu e escolha Gerenciar QuickSight.
- Na página de administração, escolha Gerenciar ativos, Em seguida, escolha Dashboards.
- Selecionar
<Stack Name>-PCA-Dashboard
e escolha Partilhar. - Opcionalmente, para personalizar ainda mais o painel, compartilhe
<Stack Name>-PCA-Analysis
para Análises de tipo de recurso e<Stack Name>-PCA-*
para Conjuntos de dados. - Insira o usuário ou grupo do QuickSight e escolha Partilhar novamente.
Explore o painel com dados de demonstração
Depois de implantar a solução, você pode explorar os painéis carregando dados de demonstração.
- Baixar os arquivos PCA de demonstração.
- Descompacte e carregue os arquivos PCA de demonstração no
OutputBucket
balde no/parsedFiles/
pasta.
Observe que esta etapa é opcional. Recomendamos o uso de um ambiente ou pilha que não seja de produção para manter os dados de produção e demonstração separados.
Carregar dados históricos de PCA
Depois de implementada, a solução processa novos dados de PCA à medida que são adicionados. Para processar dados PCA mais antigos, conclua as seguintes etapas:
- Abra o PCA
OutputBucket
no console do Amazon S3. - Selecione todo o conteúdo sob o
/parsedFiles/
pasta. - Escolha Açao Social e copie os arquivos para o mesmo local.
Isso aciona uma regra EventBridge para processar os arquivos históricos do PCA e transmitir os dados para o painel do QuickSight.
Valide os dados
Depois de gerar os dados de saída do PCA (em alguns minutos), um arquivo de dados Parquet PCA compactado aparecerá no PCA OutputBucket
para pca-output-base
.
- No console do Athena, abra o editor de consultas e escolha o
pca
base de dados. Você deve ver opca_output
mesa sob Tabelas e visualizações. - Escolha o menu de opções ao lado do
pca_output
mesa e escolha Tabela de visualização. - Execute sua consulta e analise os resultados.
Navegando pelos controles do painel
- Os controles deslizantes sob os visuais baseados em data podem ajustar o intervalo de datas.
- Você pode escolher os segmentos nos visuais para detalhar ainda mais. O QuickSight usa o segmento selecionado como critério para filtrar os dados na página atual. Para cancelar esta filtragem, escolha novamente o mesmo segmento.
- A parte inferior de cada página mostra visuais de grade para análise detalhada.
- Semelhante a outros visuais, você pode exportar dados visuais de grade para CSV e Excel no menu no canto superior direito do painel.
- No visual da grade, escolha o valor do ID de cada registro de chamada para acessar o portal do PCA para visualizar os detalhes desse registro.
- Você pode usar filtros para especificar seus critérios. Por exemplo, ajuste
FromDate
eToDate
para visualizar dados mais antigos ou um período de tempo personalizado.
limpar
Para remover os recursos criados por esta pilha, execute as seguintes etapas:
- Exclua a pilha CloudFormation.
- Se você carregou arquivos PCA de demonstração em sua implementação de PCA de não produção, remova-os do PCA
OutputBucket
balde embaixo/parsedFiles/
. - Excluir o
pca-output-base
pasta no depósito de saída do PCA.
Conclusão
Nesta postagem, você aprendeu como visualizar os dados da solução PCA, usando um modelo do CloudFormation para automatizar a criação do painel do QuickSight. Você também aprendeu a visualizar dados históricos do PCA no QuickSight.
O aplicativo de painel do PCA QuickSight de amostra é fornecido como software livre - use-o como ponto de partida para sua própria solução e ajude-nos a torná-lo melhor, contribuindo com correções e recursos por meio de Pedidos de pull do GitHub. Para assistência especializada, Serviços Profissionais AWS e outro Parceiros AWS Estão aqui para ajudar.
Sobre os autores
Mehmet Demir é Arquiteto de Soluções Sênior na Amazon Web Services (AWS) com sede em Toronto, Canadá. Ele ajuda os clientes a criar soluções bem arquitetadas que dão suporte à inovação nos negócios.
Ankur Taunk é Arquiteto de Soluções Especialista Sênior na AWS. Ele ajuda o cliente a alcançar os resultados de negócios desejados no espaço do Contact Center, aproveitando o Amazon Connect.
- Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
- Platoblockchain. Inteligência Metaverso Web3. Conhecimento Ampliado. Acesse aqui.
- 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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