Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Post-call analitik dengan transkripsi real-time
Post-call analytics adalah fitur opsional yang tersedia dengan transkripsi Call Analytics real-time. Selain wawasan analitik real-time standar, analitik pasca-panggilan memberi Anda hal-hal berikut:
-
Item tindakan: Mencantumkan item tindakan apa pun yang diidentifikasi dalam panggilan
-
Interup si: Mengukur jika dan ketika satu peserta memotong peserta lain di tengah kalimat
-
Masalah: Menyediakan masalah yang diidentifikasi dalam panggilan
-
Kenyar ingan: Mengukur volume di mana setiap peserta berbicara
-
Non-talk Waktu: Mengukur periode waktu yang tidak mengandung ucapan
-
Hasil: Memberikan hasil, atau resolusi, yang diidentifikasi dalam panggilan
-
Kecepatan bicara: Mengukur kecepatan di mana kedua peserta berbicara
-
Waktu bicara: Mengukur jumlah waktu (dalam milidetik) setiap peserta berbicara selama panggilan
Saat diaktifkan, analitik pasca-panggilan dari aliran audio menghasilkan transkrip yang mirip dengan analitik pasca-panggilan dari file audio dan menyimpannya dalam Amazon S3 bucket yang ditentukan di. OutputLocation Selain itu, analitik pasca-panggilan merekam aliran audio Anda dan menyimpannya sebagai file audio (WAVformat) dalam Amazon S3 bucket yang sama. Jika Anda mengaktifkan penyuntingan, transkrip yang disunting dan file audio yang disunting juga disimpan dalam bucket yang ditentukan. Amazon S3 Mengaktifkan analitik pasca-panggilan dengan aliran audio Anda menghasilkan antara dua dan empat file, seperti yang dijelaskan di sini:
-
Jika redaksi tidak di aktifkan, file output Anda adalah:
-
Transkrip yang tidak disunting
-
File audio yang tidak disunting
-
-
Jika penyuntingan diaktifkan tanpa opsi yang tidak disunting (
redacted), file output Anda adalah:-
Transkrip yang disunting
-
File audio yang disunting
-
-
Jika penyuntingan diaktifkan dengan opsi yang tidak disunting (
redacted_and_unredacted), file output Anda adalah:-
Transkrip yang disunting
-
File audio yang disunting
-
Transkrip yang tidak disunting
-
File audio yang tidak disunting
-
Perhatikan bahwa jika Anda mengaktifkan analisis pasca-panggilan (PostCallAnalyticsSettings) dengan permintaan Anda, dan Anda menggunakan FLAC OPUS-OGG media, Anda tidak akan mendapatkan loudnessScore transkrip dan tidak ada rekaman audio streaming Anda yang dibuat. Transcribe mungkin juga tidak dapat menyediakan analitik pasca-panggilan untuk aliran audio yang berjalan lama yang berlangsung lebih dari 90 menit.
Untuk informasi selengkapnya tentang wawasan yang tersedia dengan analitik pasca-panggilan untuk aliran audio, lihat bagian wawasan analitik pasca-panggilan.
Tip
Jika Anda mengaktifkan analitik pasca-panggilan dengan permintaan Analisis Panggilan real-time, semua REAL-TIME kategori Anda POST_CALL dan akan diterapkan pada transkripsi analitik pasca-panggilan Anda.
Mengaktifkan analitik pasca-panggilan
Untuk mengaktifkan analitik pasca-panggilan, Anda harus menyertakan PostCallAnalyticsSettings parameter tersebut dalam permintaan Analisis Panggilan real-time Anda. Parameter berikut harus disertakan saat PostCallAnalyticsSettings diaktifkan:
-
OutputLocation: Em Amazon S3 ber tempat Anda ingin transkrip pasca-panggilan disimpan. -
DataAccessRoleArn: Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari Amazon S3 peran yang memiliki izin untuk mengakses Amazon S3 bucket yang ditentukan. Perhatikan bahwa Anda juga harus menggunakan kebijakan Ke percayaan untuk analitik real-time.
Jika Anda menginginkan versi transkrip Anda yang disunting, Anda dapat menyertakan ContentRedactionOutput atau ContentRedactionType dalam permintaan Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang parameter ini, lihat StartCallAnalyticsStreamTranscription di Referensi API.
Untuk memulai transkripsi Analisis Panggilan real-time dengan analitik pasca-panggilan diaktifkan, Anda dapat menggunakan Konsol Manajemen AWS (hanya demo), HTTP/2, atau WebSockets. Sebagai contoh, lihat Memulai transkripsi Analisis Panggilan real-time.
penting
Saat ini, Konsol Manajemen AWS satu-satunya yang menawarkan demo untuk Analisis Panggilan real-time dengan contoh audio yang telah dimuat sebelumnya. Jika Anda ingin menggunakan audio Anda sendiri, Anda harus menggunakan API (HTTP/2, WebSockets, atau SDK).
Contoh keluaran analitik pasca-panggilan
Post-call transkrip ditampilkan dalam format belokan demi belokan berdasarkan segmen. Mereka termasuk karakteristik panggilan, sentimen, ringkasan panggilan, deteksi masalah, dan (opsional) penyuntingan PII. Jika salah satu kategori pasca-panggilan Anda cocok dengan konten audio, ini juga ada dalam output Anda.
Untuk meningkatkan akurasi dan menyesuaikan transkrip lebih lanjut dengan kasus penggunaan Anda, seperti menyertakan istilah khusus industri, tambahkan kosakata khusus atau model bahasa khusus ke permintaan Analisis Panggilan Anda. Untuk menutupi, menghapus, atau menandai kata-kata yang tidak Anda inginkan dalam hasil transkripsi, seperti kata-kata kotor, tambahkan pemfilteran kosa kata.
Berikut adalah contoh keluaran analitik pasca-panggilan yang dikompilasi:
{ "JobStatus": "COMPLETED", "LanguageCode": "en-US", "AccountId": "1234567890", "Channel": "VOICE", "Participants": [{ "ParticipantRole": "AGENT" }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER" }], "SessionId": "12a3b45c-de6f-78g9-0123-45h6ab78c901", "ContentMetadata": { "Output": "Raw" } "Transcript": [{ "LoudnessScores": [ 78.63, 78.37, 77.98, 74.18 ], "Content": "[PII], my name is [PII], how can I help?", ... "Content": "Well, I would like to cancel my recipe subscription.", "IssuesDetected": [{ "CharacterOffsets": { "Begin": 7, "End": 51 } }], ... "Content": "That's very sad to hear. Can I offer you a 50% discount to have you stay with us?", "Id": "649afe93-1e59-4ae9-a3ba-a0a613868f5d", "BeginOffsetMillis": 12180, "EndOffsetMillis": 16960, "Sentiment": "NEGATIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 80.22, 79.48, 82.81 ], "Content": "That is a very generous offer. And I accept.", "Id": "f9266cba-34df-4ca8-9cea-4f62a52a7981", "BeginOffsetMillis": 17140, "EndOffsetMillis": 19860, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, ... "Content": "Wonderful. I made all changes to your account and now this discount is applied, please check.", "OutcomesDetected": [{ "CharacterOffsets": { "Begin": 12, "End": 78 } }], ... "Content": "I will send an email with all the details to you today, and I will call you back next week to follow up. Have a wonderful evening.", "Id": "78cd0923-cafd-44a5-a66e-09515796572f", "BeginOffsetMillis": 31800, "EndOffsetMillis": 39450, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "AGENT" }, { "LoudnessScores": [ 78.54, 68.76, 67.76 ], "Content": "Thank you very much, sir. Goodbye.", "Id": "5c5e6be0-8349-4767-8447-986f995af7c3", "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460, "Sentiment": "POSITIVE", "ParticipantRole": "CUSTOMER" } ], ... "Categories": { "MatchedDetails": { "positive-resolution": { "PointsOfInterest": [{ "BeginOffsetMillis": 40040, "EndOffsetMillis": 42460 }] } }, "MatchedCategories": [ "positive-resolution" ] }, ... "ConversationCharacteristics": { "NonTalkTime": { "Instances": [], "TotalTimeMillis": 0 }, "Interruptions": { "TotalCount": 2, "TotalTimeMillis": 10700, "InterruptionsByInterrupter": { "AGENT": [{ "BeginOffsetMillis": 26040, "DurationMillis": 5510, "EndOffsetMillis": 31550 }], "CUSTOMER": [{ "BeginOffsetMillis": 770, "DurationMillis": 5190, "EndOffsetMillis": 5960 }] } }, "TotalConversationDurationMillis": 42460, "Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT": 2.5, "CUSTOMER": 2.1 }, "SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [{ "Score": 0.0, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 9862 }, { "Score": -5.0, "BeginOffsetMillis": 9862, "EndOffsetMillis": 19725 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 19725, "EndOffsetMillis": 29587 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 29587, "EndOffsetMillis": 39450 } ], "CUSTOMER": [{ "Score": -2.5, "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 10615 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 10615, "EndOffsetMillis": 21230 }, { "Score": 2.5, "BeginOffsetMillis": 21230, "EndOffsetMillis": 31845 }, { "Score": 5.0, "BeginOffsetMillis": 31845, "EndOffsetMillis": 42460 } ] } } }, "TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute": 150 }, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute": 167 } } }, "TalkTime": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis": 32750 }, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis": 18010 } }, "TotalTimeMillis": 50760 } },...}
