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예측, 용량 계획 및 일정
고객 센터를 운영하려면 운영 목표를 달성하기 위해 적절한 시간에 적절한 수의 에이전트를 배치해야 합니다. 인력에 과도하게 지출하거나 인력을 과도하게 투입하지 않는 것이 중요합니다.
Amazon Connect는 다음을 통해 고객 센터를 최적화하는 데 도움이 되는 기계 학습 기반 서비스 세트를 제공합니다.
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예상. 과거 데이터를 기반으로 문의량을 분석하고 예측합니다. 향후 수요(문의량 및 처리 시간)는 어떻게 될까요? Amazon Connect 예측은 매일 자동으로 업데이트되는 정확한 자동 생성 예측을 제공합니다.
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일정 예약. 유연하고 비즈니스 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 day-to-day 워크로드에 대한 에이전트 일정을 생성하세요. 에이전트에게 유연한 일정과 일과 삶의 균형을 제공하세요. 각 교대 근무에는 몇 명의 에이전트가 필요할까요? 어떤 에이전트가 어느 슬롯에서 일하나요?
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일정 준수. 고객 센터 감독자가 일정 준수를 모니터링하고 에이전트 생산성을 개선할 수 있습니다. 일정 준수 지표는 에이전트 일정이 게시된 후에 사용할 수 있습니다.
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용량 계획. 고객 센터에 필요한 에이전트 수를 예측합니다. 시나리오, 서비스 수준 목표, 지표(예: 감소)별로 계획을 최적화하세요.
Amazon Connect 예측, 용량 계획 및 일정을 사용할 수 있는 위치에 대한 자세한 내용은 지역별 Amazon Connect 기능 사용 가능 여부 섹션을 참조하세요.
다음 다이어그램은 Amazon Connect 관리자, 예측자, 스케줄러, 용량 플래너, 에이전트 등 페르소나별 일반적인 end-to-end 최적화 워크플로를 보여줍니다. 여기에는 각 역할이 수행하는 태스크가 나열되어 있습니다.
