Organizațiile cu centre de contact beneficiază de analize avansate ale înregistrărilor apelurilor lor pentru a obține feedback important despre produse, pentru a îmbunătăți eficiența centrelor de contact și pentru a identifica oportunitățile de coaching pentru personalul lor. The Soluție Post Call Analytics (PCA). utilizează servicii de învățare automată (ML) AWS precum Transcriere Amazon și Amazon Comprehend pentru a extrage informații din înregistrările audio ale apelurilor din centrul de contact încărcate după apel sau din integrarea cu partenerul nostru Soluție Live Call Analytics (LCA).. Puteți vizualiza informațiile PCA în instrumentul de business intelligence (BI). Amazon QuickSight pentru analize avansate.
În această postare, vă arătăm cum să utilizați datele PCA pentru a construi tablouri de bord automate QuickSight pentru analize avansate pentru a ajuta la procesele de asigurare a calității (QA) și de management al calității (QM). Oferim un Formarea AWS Cloud șablon și instrucțiuni pas cu pas, permițându-vă să începeți cu exemplul nostru de tablou de bord în doar câțiva pași simpli.
Exemplu de prezentare generală a tabloului de bord
Următoarele capturi de ecran ilustrează diferitele componente ale exemplului nostru de tablou de bord QuickSight:
- Fila Rezumat – Această vizualizare cumulează statisticile apelurilor în puncte de date, cum ar fi sentimentele medii ale clienților și durata medie a convorbirilor cu agentul, împreună cu înregistrările detaliate ale apelurilor. Grafice precum „Cine vorbește mai mult?” arătați distribuția sentimentelor clienților în funcție de timpul de convorbire al difuzorului. Puteți aplica filtre de date, agent, durata apelului și limbă pentru căutarea direcționată. Vizualizările grafice și tabelare ajută la analiza precisă a datelor.
- Fila Sentiment – Această vizualizare arată distribuția sentimentelor pe mai mulți parametri, cum ar fi impactul sentimentului agentului asupra experienței clienților. Într-o vizualizare grafică și tabelară, vedeți corelația scorului de sentiment al clientului și al agentului. Cel mai scăzut scor de sentiment indică oportunitatea de coaching pentru agenți. Puteți aplica filtre de date și agenți pentru căutarea direcționată.
- fila Categorii – Această filă arată sentimentul agregat, timpul de convorbire și timpul de non-vorbire pe rândul difuzorului în înregistrările apelurilor. Puteți analiza datele în funcție de categorie, împreună cu data și filtrul agentului. Puteți obține o perspectivă asupra modului în care durata vorbirii agentului afectează scorul de sentiment al clienților. Vizualizările grafice și tabelare ajută la analiza precisă a datelor.
- fila Entități personalizate – Similar cu categoria, puteți vedea defalcarea între entitățile personalizate. Puteți aplica filtre de dată, agent și entități personalizate pentru căutarea direcționată.
- Fila Probleme, Acțiuni, Rezultat – Această vizualizare afișează sentimentele agregate, timpul de convorbire și timpul de non-vorbire pe rândul difuzorului în înregistrările apelurilor. Puteți analiza datele în funcție de problemă, acțiune și rezultat pentru o expresie personalizată împreună cu filtrele de dată, categorie și agent
Prezentare generală a soluțiilor
Soluția folosește următoarele servicii și caracteristici AWS:
Următoarea diagramă de arhitectură arată modul în care soluția noastră utilizează informații PCA dintr-o înregistrare a unui apel într-un compartiment S3 pentru a activa analiza în QuickSight.
Ca parte a fluxului de lucru al soluției, EventBridge primește un eveniment pentru fiecare fișier de ieșire al analizei soluției PCA. Kinesis Data Firehose folosește Lambda pentru a efectua transformarea și compresia datelor, stochând fișierul într-un format de coloană comprimat (Parquet) în compartimentul S3 țintă. Catalogul de date AWS Glue are definițiile tabelelor pentru sursele de date. Athena rulează interogări folosind o varietate de instrucțiuni SQL pe fișierele Parquet comprimate, iar QuickSight este utilizat pentru vizualizare. Pentru a optimiza performanța interogărilor, folosim proiecțiile partițiilor Athena. Această caracteristică creează automat partiții bazate pe dată pentru performanța interogărilor și optimizarea costurilor.
Aceasta este o arhitectură slab cuplată, cu flexibilitate de a ingera date din surse de date terțe, de a îmbogăți datele prin adăugarea mai multor puncte de date și de a încrucișa datele din sursele de date pentru cazul dvs. de utilizare a analizelor. Funcțiile Lambda se pot integra cu surse de date terțe pentru a procesa și stoca rezultatul comprimat în Amazon S3 utilizând Kinesis Data Firehose. Athena vă permite să creați vizualizări prin încrucișarea datelor din mai multe tabele.
Cerințe preliminare:
Ar trebui să aveți următoarele condiții preliminare:
- Ai nevoie de un activ Cont AWS cu permisiunea de a crea și modifica roluri IAM
- Soluția PCA trebuie să fie deja implementată în același cont AWS și regiune pe care le veți folosi pentru tablourile de bord
- QuickSight și AWS CloudFormation trebuie să fie în aceeași regiune.
Rețineți că această soluție folosește stocarea QuickSight SPICE.
Implementați resurse cu AWS CloudFormation
Pentru a implementa soluția, parcurgeți următorii pași:
- Conectați-vă la Consola de administrare AWS în regiunea preferată.
- Creați un cont QuickSight (săriți acest pas dacă aveți deja un cont QuickSight):
- Navigați la serviciul QuickSight din consolă.
- Alege Înscrieți-vă la QuickSight.
- Selectați ediția.
- Introduceți numele contului și adresa de e-mail de notificare.
- Navigați la soluția PCA CloudFormation și pe ieşiri fila, notați valoarea pentru cheie
OutputBucket
. - Permiteți accesul QuickSight pentru a descoperi automat Athena și găleata de ieșire S3 (ref. pasul 3) cu Permisiune de scriere pentru Athena Workgroup activat, apoi alegeți finalizarea.
- Activați evenimentele EventBridge pentru PCA
OutputBucket
:- Deschideți PCA
OutputBucket
(ref. pasul 3) pe consola Amazon S3. - Alege Proprietăţi, derulați la Amazon EventBridgeși alegeți Permite
- Deschideți PCA
- Foloseste urmatoarele Lansați Stack butonul pentru a implementa soluția PCA Analytics în regiunea preferată:
- Introduceți un nume unic de stivă dacă doriți să schimbați numele implicit (
pca-quicksight-analytics
). - Pentru PcaOutputBucket, introduceți valoarea lui
OutputBucket
. (ref. pasul 3) - Pentru PcaWebAppHostAddress, introduceți partea de nume de gazdă a
WebAppUrl
ieșire din stiva dumneavoastră PCA. - Utilizați valorile implicite pentru alți parametri sau actualizați dacă este necesar.
- Alege Pagina Următoare →.
- Bifați caseta de validare de confirmare și alegeți Creați stivă.
- Când crearea stivei CloudFormation este finalizată, pe consola QuickSight, alegeți pictograma utilizator (dreapta sus) pentru a deschide meniul și alegeți Gestionați QuickSight.
- Pe pagina de administrare, alegeți Gestionați activele, Apoi alegeți Tablourile de bord.
- Selectați
<Stack Name>-PCA-Dashboard
Și alegeți Distribuie. - Opțional, pentru a personaliza în continuare tabloul de bord, partajați
<Stack Name>-PCA-Analysis
în Analiza tipului de active și<Stack Name>-PCA-*
în Datasets. - Introduceți utilizatorul sau grupul QuickSight și alegeți Distribuie din nou.
Explorați tabloul de bord cu date demonstrative
După ce implementați soluția, puteți explora tablourile de bord încărcând date demonstrative.
- Descarcă fișierele demo PCA.
- Dezarhivați și încărcați fișierele demo PCA în fișierul
OutputBucket
găleată în/parsedFiles/
dosar.
Rețineți că acest pas este opțional. Vă recomandăm să utilizați un mediu sau o stivă care nu este de producție pentru a păstra datele de producție și demo separate.
Încărcați datele istorice PCA
Odată implementată, soluția procesează noi date PCA pe măsură ce sunt adăugate. Pentru a procesa date PCA mai vechi, parcurgeți următorii pași:
- Deschideți PCA
OutputBucket
pe consola Amazon S3. - Selectați tot conținutul de sub
/parsedFiles/
dosar. - Alege Acțiune și copiați fișierele în aceeași locație.
Acest lucru declanșează o regulă EventBridge pentru a procesa fișierele istorice PCA și a transmite datele către tabloul de bord QuickSight.
Validați datele
După ce generați datele de ieșire PCA (în câteva minute), un fișier de date PCA Parquet comprimat va apărea în PCA OutputBucket
în pca-output-base
.
- Pe consola Athena, deschideți editorul de interogări și alegeți
pca
Bază de date. Ar trebui să vezipca_output
masa de sub Tabele și vederi. - Alegeți meniul de opțiuni de lângă
pca_output
masa și alege Tabelul de previzualizare. - Rulați interogarea și examinați rezultatele.
Navigarea în comenzile tabloului de bord
- Glisoarele de sub imaginile bazate pe dată pot ajusta intervalul de date.
- Puteți alege segmentele din imagini pentru a detalia în continuare. QuickSight folosește segmentul selectat ca criteriu pentru a filtra datele din pagina curentă. Pentru a anula această filtrare, alegeți din nou același segment.
- Partea de jos a fiecărei pagini arată imagini ale grilei pentru o analiză detaliată.
- Similar cu alte elemente vizuale, puteți exporta datele vizuale ale grilei în CSV și Excel din meniul din colțul din dreapta sus al panoului.
- În imaginea grilă, alegeți valoarea ID-ului fiecărei înregistrări de apel pentru a accesa portalul PCA pentru a vedea detaliile acestei înregistrări.
- Puteți utiliza filtre pentru a specifica criteriile dvs. De exemplu, ajustați
FromDate
șiToDate
pentru a vizualiza date mai vechi sau un interval de timp personalizat.
A curăța
Pentru a elimina resursele create de această stivă, efectuați următorii pași:
- Ștergeți stiva CloudFormation.
- Dacă ați încărcat fișiere demo PCA în implementarea PCA care nu este de producție, eliminați-le din PCA
OutputBucket
găleată sub/parsedFiles/
. - Ștergeți
pca-output-base
folderul de sub compartimentul de ieșire PCA.
Concluzie
În această postare, ați învățat cum să vizualizați datele soluției PCA, folosind un șablon CloudFormation pentru a automatiza crearea tabloului de bord QuickSight. De asemenea, ați învățat cum să vizualizați datele istorice PCA în QuickSight.
Exemplul de aplicație de tablou de bord PCA QuickSight este furnizat ca sursă deschisă — utilizați-o ca punct de plecare pentru propria dvs. soluție și ajutați-ne să o îmbunătățim, contribuind la remedieri și funcții prin Cererile de tragere GitHub. Pentru asistență de specialitate, Servicii profesionale AWS si alte Parteneri AWS sunt aici pentru a ajuta.
Despre Autori
Mehmet Demir este arhitect senior de soluții la Amazon Web Services (AWS) cu sediul în Toronto, Canada. El ajută clienții să construiască soluții bine proiectate care sprijină inovarea în afaceri.
Ankur Taunk este arhitect de soluții de specialitate senior la AWS. El îi ajută pe clienți să obțină rezultatele dorite de afaceri în spațiul Contact Center, utilizând Amazon Connect.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/advance-reporting-and-analytics-for-the-post-call-analytics-pca-solution-with-amazon-quicksight/
- 100
- 107
- a
- acces
- Cont
- precis
- Obține
- peste
- Acțiune
- acțiuni
- activ
- adăugat
- adresa
- admin
- avansat
- După
- Agent
- agenţi
- TOATE
- Permiterea
- deja
- Amazon
- Amazon QuickSight
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- analiză
- Google Analytics
- analiza
- și
- apărea
- aplicație
- Aplică
- arhitectură
- ajuta
- Asistență
- asigurare
- audio
- automatizarea
- Automata
- în mod automat
- in medie
- AWS
- Formarea AWS Cloud
- AWS Adeziv
- Învățare automată AWS
- înapoi
- bazat
- beneficia
- Mai bine
- De jos
- Cutie
- Defalcarea
- construi
- Clădire
- afaceri
- business intelligence
- buton
- apel
- Poate obține
- Canada
- caz
- catalog
- categorii
- Categorii
- Centru
- Centre
- Schimbare
- verifica
- Alege
- Cloud
- coaching-ul
- Completă
- componente
- Conectați
- Consoleze
- contactați-ne
- centru de contact
- conţinut
- contribuind
- Colț
- Corelație
- A costat
- cuplat
- crea
- a creat
- creează
- creaţie
- Criteriile de
- referințe încrucișate
- Curent
- personalizat
- client
- experienta clientului
- clienţii care
- personaliza
- tablou de bord
- de date
- puncte de date
- Baza de date
- Data
- Mod implicit
- Demo
- implementa
- dislocate
- desfășurarea
- detaliat
- detalii
- diferit
- distribuire
- jos
- fiecare
- ediţie
- editor
- eficiență
- permite
- activat
- îmbogăți
- Intrați
- entități
- entitate
- Mediu inconjurator
- Eter (ETH)
- eveniment
- evenimente
- exemplu
- Excel
- experienţă
- expert
- explora
- exporturile
- extrage
- Caracteristică
- DESCRIERE
- feedback-ul
- puțini
- Fișier
- Fişiere
- filtru
- filtrare
- Filtre
- Flexibilitate
- următor
- format
- formare
- FRAME
- din
- funcții
- mai mult
- Câştig
- genera
- obține
- Go
- grafice
- Grilă
- grup
- ajutor
- ajută
- aici
- istoric
- Cum
- Cum Pentru a
- HTTPS
- IAM
- ICON
- identifica
- Impactul
- important
- îmbunătăţi
- in
- indică
- Inovaţie
- înţelegere
- perspective
- instrucțiuni
- integra
- integrare
- Inteligență
- problema
- IT
- A pastra
- Cheie
- Kinesis Data Firehose
- limbă
- lansa
- învățat
- învăţare
- Permite
- efectului de pârghie
- încărcare
- locaţie
- maşină
- masina de învățare
- face
- administrare
- Meniu
- minute
- ML
- modifica
- mai mult
- multiplu
- nume
- Nevoie
- Nou
- următor
- notificare
- deschide
- Oportunităţi
- Oportunitate
- optimizare
- Optimizați
- Opţiuni
- Altele
- propriu
- pâine
- parametrii
- parte
- efectua
- performanță
- permisiune
- permisiuni
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Punct
- puncte
- Portal
- Post
- preferat
- premise
- proces
- procese
- Produs
- producere
- profesional
- proiecţiile
- furniza
- prevăzut
- Q & A
- calitate
- gamă
- primește
- recomanda
- record
- înregistrare
- înregistrări
- regiune
- scoate
- Raportarea
- necesar
- Resurse
- rezultat
- REZULTATE
- revizuiască
- Regula
- acelaşi
- capturi de ecran
- derulaţi
- Caută
- segment
- segmente
- segregate
- selectate
- senior
- sentiment
- serviciu
- Servicii
- set
- Distribuie
- să
- Arăta
- Emisiuni
- asemănător
- simplu
- soluţie
- soluţii
- Surse
- Spaţiu
- Vorbitor
- vorbire
- specialist
- condiment
- SQL
- stivui
- Personal
- început
- Pornire
- Declarații
- statistică
- Pas
- paşi
- depozitare
- stoca
- curent
- astfel de
- REZUMAT
- a sustine
- tabel
- Vorbi
- Tratative
- Ţintă
- vizate
- șablon
- lor
- terț
- timp
- la
- instrument
- top
- Toronto
- Transformare
- în
- unic
- Actualizează
- încărcat
- us
- utilizare
- carcasa de utilizare
- Utilizator
- valoare
- Valori
- varietate
- de
- Vizualizare
- vizualizari
- vizualizare
- web
- servicii web
- voi
- în
- flux de lucru
- Ta
- zephyrnet
- Zip