拥有联络中心的组织受益于对其通话记录的高级分析,以获得重要的产品反馈,提高联络中心效率,并为员工确定辅导机会。 这 通话后分析 (PCA) 解决方案 使用 AWS 机器学习 (ML) 服务,例如 亚马逊转录 和 亚马逊领悟 从通话后上传的联络中心通话录音或与我们的伙伴集成中提取见解 实时呼叫分析 (LCA) 解决方案. 您可以在商业智能 (BI) 工具中可视化 PCA 见解 亚马逊QuickSight 进行高级分析。
在本文中,我们将向您展示如何使用 PCA 的数据为高级分析构建自动化 QuickSight 仪表板,以协助质量保证 (QA) 和质量管理 (QM) 流程。 我们提供 AWS CloudFormation 模板和分步说明,让您只需几个简单的步骤即可开始使用我们的示例仪表板。
示例仪表板概述
以下屏幕截图说明了示例 QuickSight 仪表板的不同组件:
- 摘要选项卡 – 此视图汇总了跨数据点的呼叫统计数据,例如平均客户情绪和平均座席通话时间,以及详细的呼叫记录。 像“谁说得更多?”这样的图表显示基于说话者通话时间的客户情绪分布。 您可以应用数据、座席、通话时长和语言过滤器进行目标搜索。 图形和表格视图有助于准确分析数据。
- 情绪选项卡 – 此视图显示跨多个参数的情绪分布,例如座席情绪对客户体验的影响。 在图形和表格视图中,您可以看到客户和座席情绪分数的相关性。 最低的情绪分数表示代理人的辅导机会。 您可以应用数据和代理过滤器进行有针对性的搜索。
- 类别选项卡 – 此选项卡显示通话录音中每次讲话者的汇总情绪、通话时间和非通话时间。 您可以根据类别以及日期和代理过滤器来分析数据。 您可以深入了解座席说话持续时间如何影响客户情绪得分。 图形和表格视图有助于准确分析数据。
- 自定义实体选项卡 – 与类别类似,您可以看到跨自定义实体的细分。 您可以为目标搜索应用日期、代理和自定义实体过滤器。
- 问题、操作、结果选项卡 – 此视图显示您的通话录音中每次讲话者轮流的汇总情绪、通话时间和非通话时间。 您可以根据自定义短语的问题、操作和结果以及日期、类别和代理过滤器来分析数据
解决方案概述
该解决方案使用以下 AWS 服务和功能:
以下架构图显示了我们的解决方案如何使用来自 S3 存储桶中的通话记录的 PCA 见解来启用 QuickSight 中的分析。
作为解决方案工作流的一部分,EventBridge 接收每个 PCA 解决方案分析输出文件的事件。 Kinesis Data Firehose 使用 Lambda 执行数据转换和压缩,将文件以压缩的列格式 (Parquet) 存储在目标 S3 存储桶中。 AWS Glue 数据目录具有数据源的表定义。 Athena 使用各种 SQL 语句对压缩的 Parquet 文件运行查询,并使用 QuickSight 进行可视化。 为了优化查询性能,我们使用 Athena 分区投影。 此功能会自动创建基于日期的分区以实现查询性能和成本优化。
这是一个松散耦合的架构,可以灵活地从第三方数据源获取数据,通过添加更多数据点来丰富数据,并为您的分析用例跨数据源交叉引用数据。 Lambda 函数可以与第三方数据源集成,以使用 Kinesis Data Firehose 在 Amazon S3 中处理和存储压缩输出。 Athena 允许您通过交叉引用多个表中的数据来创建视图。
前提课程:
您应该具备以下先决条件:
- 你需要一个活跃的 AWS账户 具有创建和修改 IAM 角色的权限
- PCA 解决方案必须已部署在您将用于控制面板的同一 AWS 账户和区域中
- QuickSight 和 AWS CloudFormation 需要位于同一区域。
请注意,此解决方案使用 QuickSight SPICE 存储。
使用 AWS CloudFormation 部署资源
要部署解决方案,请完成以下步骤:
- 登录 AWS管理控制台 在您的首选区域。
- 创建 QuickSight 帐户(如果您已有 QuickSight 帐户,请跳过此步骤):
- 从控制台导航到 QuickSight 服务。
- 注册 QuickSight.
- 选择版本。
- 输入您的帐户名称和通知电子邮件地址。
- 导航到 PCA 解决方案 CloudFormation 堆栈并在 输出 选项卡,记下键的值
OutputBucket
. - 允许 QuickSight 访问自动发现 Athena 和 S3 输出桶(参考步骤 3) Athena Workgroup 的写入权限 启用,然后选择 完成.
- 为 PCA 启用 EventBridge 事件
OutputBucket
:- 打开PCA
OutputBucket
(参考步骤 3)在 Amazon S3 控制台上。 - 查看房源,滚动到 亚马逊EventBridge,并选择 启用
- 打开PCA
- 使用以下内容 启动堆栈 按钮以在您的首选区域中部署 PCA 分析解决方案:
- 如果要更改默认名称,请输入唯一的堆栈名称 (
pca-quicksight-analytics
). - 针对 Pca输出桶, 输入值
OutputBucket
. (参考步骤 3) - 针对 PcaWebApp主机地址, 输入主机名部分
WebAppUrl
PCA 堆栈的输出。 - 对其他参数使用默认值或根据需要进行更新。
- 下一页.
- 选中确认复选框并选择 创建堆栈.
- CloudFormation 堆栈创建完成后,在 QuickSight 控制台上,选择用户图标(右上角)以打开菜单,然后选择 管理QuickSight.
- 在管理页面上,选择 管理资产,然后选择 仪表板.
- 选择
<Stack Name>-PCA-Dashboard
并选择 Share. - (可选)要进一步自定义仪表板,共享
<Stack Name>-PCA-Analysis
下 资产类型分析 和<Stack Name>-PCA-*
下 数据集. - 输入 QuickSight 用户或组并选择 Share 一次。
使用演示数据探索仪表板
部署解决方案后,您可以通过加载演示数据来浏览仪表板。
- 下载 演示 PCA 文件。
- 解压缩并上传演示 PCA 文件
OutputBucket
斗中/parsedFiles/
文件夹中。
请注意,此步骤是可选的。 我们建议使用非生产环境或堆栈来隔离生产和演示数据。
加载历史 PCA 数据
部署后,该解决方案会在添加新 PCA 数据时对其进行处理。 要处理较旧的 PCA 数据,请完成以下步骤:
- 打开PCA
OutputBucket
在Amazon S3控制台上。 - 选择下的所有内容
/parsedFiles/
文件夹中。 - 操作 并将文件复制到同一位置。
这会触发 EventBridge 规则来处理历史 PCA 文件并将数据流式传输到 QuickSight 仪表板。
验证数据
生成 PCA 输出数据后(几分钟内),压缩的 Parquet PCA 数据文件将出现在 PCA 中 OutputBucket
下 pca-output-base
.
- 在 Athena 控制台上,打开查询编辑器并选择
pca
数据库。 你应该看到pca_output
下面的表 表和视图。 - 选择旁边的选项菜单
pca_output
表并选择 预览表. - 运行查询并查看结果。
导航仪表板控件
- 基于日期的视觉效果下的滑块可以调整日期范围。
- 您可以选择视觉对象中的细分以进一步向下钻取。 QuickSight 使用所选段作为标准来过滤当前页面上的数据。 要取消此过滤,请再次选择相同的段。
- 每页底部显示网格视觉效果以供详细分析。
- 与其他视觉对象类似,您可以从窗格右上角的菜单中将网格视觉对象数据导出到 CSV 和 Excel。
- 在网格可视化中,选择每条通话记录的 ID 值以转到 PCA 门户查看此记录的详细信息。
- 您可以使用过滤器来指定您的条件。 例如,调整
FromDate
和ToDate
查看旧数据或自定义时间范围。
清理
要删除此堆栈创建的资源,请执行以下步骤:
- 删除 CloudFormation 堆栈。
- 如果您将演示 PCA 文件上传到非生产 PCA 部署中,请将它们从 PCA 中删除
OutputBucket
下桶/parsedFiles/
. - 删除
pca-output-base
PCA 输出桶下的文件夹。
结论
在本文中,您学习了如何可视化 PCA 解决方案数据,使用 CloudFormation 模板自动创建 QuickSight 仪表板。 您还学习了如何在 QuickSight 中可视化历史 PCA 数据。
示例 PCA QuickSight 仪表板应用程序作为开源提供 - 将其用作您自己的解决方案的起点,并通过以下方式贡献修复和功能来帮助我们改进它 GitHub拉请求. 如需专家协助, AWS专业服务 和别的 AWS合作伙伴 在这里帮忙
作者简介
穆罕默德·德米尔 是位于加拿大多伦多的 Amazon Web Services (AWS) 的高级解决方案架构师。 他帮助客户构建支持业务创新的架构完善的解决方案。
安库坦克 是 AWS 的高级专家解决方案架构师。 他利用 Amazon Connect 帮助客户在联络中心领域取得预期的业务成果。
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- Sumber: 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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