Category: Contact Lens for HAQM Connect

生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。

コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、HAQM Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。

この記事では HAQM Connect ソリューションアーキテクトが HAQM Connect およびコンタクトセンターのユースケースに関連しそうな AWS サービスのアップデートについてまとめた解説を提供します。

コンタクトセンターのエージェントは多大な作業負荷と事務的な負担に直面することがありますが、HAQM Connect の生成 AI 機能はこの課題に対する強力なソリューションを提供します。 生成 AI は、顧客サービスのライフサイクル全体でエージェントを補助し、生産性の大幅な向上の機会を提供します。この記事では、HAQM Connect の生成 AI 機能が、顧客対応中と対応後のエージェントの生産性をどのように向上させるか解説します。

みなさんこんにちは。HAQM Connect ソリューションアーキテクトの坂田です。2017年（東京リージ […]

この記事では、北米の大手電力および天然ガスの販売業者 Just Energy 社が HAQM Connect を使用してクラウドベースのコンタクトセンターに移行した理由と、その移行が従来のコンタクトセンター基盤で直面していた課題の克服にどのように役立ったかを紹介します。

4月1日はエイプリルフールです。約 10 年前、一部のテクノロジー企業は、読者を喜ばせるために、面白いが、実行 […]

コンタクトセンターでは、定期的なエージェントの対応評価がよく求められます。しかし、コール数やエージェント数が多い場合、スーパーバイザーによる手動での評価は困難で、有意義な洞察を得られないことがあります。
本ブログでは、評価フォームをプログラム的に作成し、顧客からのアンケートの結果など外部の情報源からのデータを元に自動的なエージェントの対応評価を行うソリューションを紹介します。

エージェントは、企業の顧客体験戦略において重要な役割を果たします。多くの場合、顧客が質問、懸念、または苦情がある場合の主要な連絡窓口となります。エージェントが提供するカスタマーサービスの質は、顧客満足度と顧客ロイヤリティに大きな影響を与える可能性があります。さらにエージェントは同じではなく、時間毎、日毎、週毎など、さまざまなレベルで業務を行います。 […]

HAQM Connect Contact Lens には、コンタクトセンターの分析機能と品質管理機能が備わっています。これにより、顧客対応の品質とエージェントのパフォーマンスを測定し、継続的な改善を通してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。 会話分析を使用する事で、顧客との会話の文字起こし、顧客の感情分析などをすべて HAQM Connect 内でリアルタイムに行うことができます。このブログでは、Contact Lens の機能の1つであるエージェント評価機能によって得られるデータを分析し、その結果をHAQM QuickSight を使用して視覚化する方法を学習します。