翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
通話後分析
コール分析では、カスタマーサービスの傾向をモニタリングするのに役立つ通話後分析を提供します。
通話後文字起こしでは、次のような情報を得ることができます。
通話後のインサイト
このセクションでは、通話後分析の文字起こしで得られるインサイトについて詳しく説明します。
コールの特性
コールの特性機能は、次の基準で、エージェントとカスタマーの対話の品質を測定します。
-
中断: 一方の参加者がもう一方の参加者の発言を途中で中断したかどうかと、そのタイミングを測定します。頻繁な中断は無礼または怒りと関連している可能性があり、一方または両方の参加者の否定的な感情と関連していることもあります。
-
ラウドネス: 各参加者が話している音量を測定します。このメトリクスを使用して、発信者またはエージェントが大声で話している、または怒鳴っているかどうかを確認します。多くの場合、怒っていることを示します。このメトリクスは、0 から 100 の範囲で正規化された値 (特定のセグメントにおける音声の1秒あたりの音声レベル) として表され、値が大きいほど音声が大きいことを示します。
-
非通話時間: 音声が含まれていない時間を測定します。このメトリクスを使用して、エージェントが顧客を過度に長い時間保留しているなど、長い無音時間があるかどうかを確認します。
-
通話速度: 両方の参加者が話している速度を測定します。1 人の参加者が話すのが速すぎると理解度に影響が出ることがあります。このメトリクスは 1 分あたりの単語数で測定されます。
-
通話時間: 通話中に各参加者が通話した時間 (ミリ秒単位) を測定します。このメトリクスを使って、1 人の参加者が通話を独占しているかどうか、または会話のバランスがとれているかどうかを識別します。
-
問題、結果、アクション項目: 通話トランスクリプトから問題、結果、アクション項目を特定します。
以下は出力例です。
通話の生成要約
生成呼び出しの概要は、呼び出し全体の簡潔な概要を作成し、呼び出しの理由、問題を解決するために講じたステップ、次のステップなどの主要なコンポーネントをキャプチャします。
通話の生成要約を使用して、以下のことができます。
-
通話中や通話後に手動でメモを取る必要を減らします。
-
エージェントは、通話後の作業よりも、待機中の発信者との会話により多くの時間を費やすことができるため、エージェントの効率が向上します。
-
通話の要約はトランスクリプト全体よりもはるかに短時間でレビューできるため、スーパーバイザーによるレビューが効率化されます。
通話の生成要約を通話後の分析ジョブで使用するには、「通話の生成要約の有効化」を参照してください。出力例については、「通話の生成要約の出力例」を参照してください。通話の生成要約には別途料金がかかります (料金ページ
注記
通話の生成要約は現在、us-east-1 と us-west-2 で利用可能です。この機能は、オーストラリア (en-AU)、英国 (en-GB)、インド (en-IN)、アイルランド (en-IE)、スコットランド (en-AB)、米国 (en-US)、ウェールズ (en-WL) の英語方言でサポートされています。
カスタムの分類
通話の分類を使用して、通話内のキーワード、フレーズ、感情、またはアクションにフラグを付けます。分類のオプションは、中断の多いネガティブな感情通話などのエスカレーションをトリアージしたり、通話を企業の部署などの特別なカテゴリに整理するのに役立ちます。
カテゴリに追加できる条件には以下が含まれます。
-
非通話時間: カスタマーとエージェントのどちらも通話していない時間。
-
中断: カスタマーまたはエージェントによって相手が中断された場合。
-
カスタマーまたはエージェントの感情: 指定された期間におけるカスタマーまたはエージェントがどのように感じているか。指定された期間内に会話の少なくとも 50% が ( back-and-forth2 人のスピーカー間の) 変わった場合、指定された感情と一致すると、 は一致した感情 Amazon Transcribe を考慮します。
-
キーワードまたはフレーズ: 正確なフレーズに基づいて文字起こしの一部と一致させます。例えば、「マネージャーと話したい」というフレーズにフィルターを設定すると、 Amazon Transcribe は正確なフレーズをフィルターします。
また、前の基準とは逆の条件にフラグを立てることもできます(通話時間、中断なし、感情がない、特定のフレーズがない)。
以下は出力例です。
カテゴリの詳細、または新しいカテゴリの作成方法については、「通話後の文字起こしカテゴリの作成」を参照してください。
機密データのリダクション
機密データの編集は、テキストトランスクリプトとオーディオファイル内の個人を特定できる情報 (PII) を置き換えます。編集されたトランスクリプトは、元のテキストを [PII] に置き換え、音声ファイルを編集すると、話された個人情報が無音に置き換えられます。このパラメータは、お客様の情報を保護するのに役立ちます。
注記
通話後のPII編集は、米国英語 (en-US) と米国スペイン語 () でサポートされていますes-US。
この機能を使用してPII編集された のリストを表示する場合や、 での編集の詳細については Amazon Transcribe、「」を参照してください個人を特定できる情報の編集または特定。
以下は出力例です。
感情分析
感情分析では、コール全体を通してカスタマーとエージェントがどのように感じているかを推定します。このメトリクスは、定量値 (5 から -5 の範囲) と定性値 (positive、neutral、mixed または negative) の両方で表されます。定量値は四半期およびコールごとに提供され、定性値はターンごとに提供されます
このメトリクスは、コールが終了するまでに、エージェントが怒っているカスタマーを喜ばすことができるかどうかを識別するのに役立ちます。
感情分析は機能 out-of-the-boxするため、モデルトレーニングやカスタムカテゴリなどのカスタマイズはサポートされていません。
以下は出力例です。
