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Bewährte Methoden für Amazon Connect Data Lake

Datum der Veröffentlichung: 13. Mai 2021

Überblick

Kundenservice ist ein entscheidendes Element für den Ruf einer Marke und für den Geschäftserfolg. Kontaktzentren sind von entscheidender Bedeutung für eine wechselseitige Interaktion zwischen Agenten und Kunden und für die Bereitstellung eines erstklassigen Kundendiensterlebnisses. Umgekehrt kann eine schlechte Erfahrung zu einer Kundenabwanderung führen. Organizations investieren in Omnichannel-Kontaktzentren, um sich einen Wettbewerbsvorteil bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses zu verschaffen.

Heute entwickeln Unternehmen Data-Lake-Strategien, um Informationen aus den vielfältigen und ständig wachsenden Daten zu nutzen. Das schnelle Wachstum des Datenvolumens stellt die Datenverwaltung und die Speicherkapazität vor Herausforderungen. Aus der Umfrage geht hervor, dass das organische Umsatzwachstum für Unternehmen, die einen Data Lake implementiert haben, um 9% gestiegen ist.

Um die fortschrittlichsten Analysevorteile nutzen zu können, benötigen Unternehmen eine robuste Plattform und eine kostengünstige Lösung, um ein erfolgreiches Kontaktzentrum zu betreiben. Amazon Web Services (AWS) bietet Kunden ein umfassendes Serviceangebot und eine skalierbare Plattform, um die hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Belastbarkeit eines Data Lakes in der Cloud zu gewährleisten.

In diesem Whitepaper werden die Best Practices für die Architektur eines Contact-Center-Data Lakes mit Amazon Connect beschrieben.

Sind Sie Well-Architected?

Das AWS Well-Architected Framework AWS hilft Ihnen dabei, die Vor- und Nachteile der Entscheidungen zu verstehen, die Sie beim Aufbau von Systemen treffen. AWS Mithilfe des Frameworks können Sie sich mit bewährten Architekturpraktiken für den Entwurf und Betrieb zuverlässiger, sicherer, effizienter und kostengünstiger Systeme in der Cloud vertraut machen.

In der Machine Learning Lens konzentrieren wir uns darauf, wie Sie Ihre Workloads für maschinelles Lernen in der AWS Cloud entwerfen, bereitstellen und gestalten können. Diese Linse ergänzt die im Well-Architected Framework beschriebenen Best Practices.

Einführung

Herkömmliche Kontaktzentren vor Ort verwenden oft mehrere proprietäre Systeme, was zu unterschiedlichen Datenquellen mit Daten in verschiedenen Formaten führt. Herausforderungen bei der Standardisierung und Konsolidierung von Informationen verzögern die Entdeckung neuer Geschäftserkenntnisse oder möglicher betrieblicher Probleme.

Die folgende Abbildung zeigt die Architektur eines herkömmlichen Contact Centers vor Ort.

Lokale Contact-Center-Architektur

Daten spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Contact Centers. Die Verwaltung von Datensilos ist ineffizient und kann zu einem schlechten Kundenerlebnis führen. Kunden erwarten ein reibungsloses Erlebnis, wenn sie sich mit einem Kontaktzentrum verbinden. Mit einer optimierten Data-Lake-Lösung können Agenten ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten. Die folgende Abbildung zeigt einen strategischen Ansatz zur Vereinfachung komplexer herkömmlicher Contact-Center-Daten, die sich über Infrastruktur-, Lizenz- und Wartungsumgebungen erstrecken, in Amazon Connect.

Ein strategischer Ansatz zur Vereinfachung komplexer traditioneller Contact-Center-Daten in Amazon Connect

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes, kuratiertes und sicheres Repository, das all Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten in ihren nativen oder transformierten Formaten zur Analyse speichert und verwaltet. AWSbietet die Breite und Tiefe der Services für den Aufbau einer sicheren, skalierbaren, umfassenden und kostengünstigen Data-Lake-Lösung. Sie können die AWS Dienste verwenden, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen aufzunehmen, zu speichern, zu suchen, zu verarbeiten und zu analysieren.

Dieses Whitepaper bietet architektonische Best Practices für Technologieverantwortliche wie Chief Technology Officers (CTOs), Architekten, Entwickler und Betriebsexperten beim Aufbau eines Contact-Center-Data Lakes mit Amazon Connect.