통화 후 분석

발언 시간, 침묵 시간, 화자 음량, 중단, 발언 속도, 문제, 결과, 조치 항목 등의 통화 특성

전체 통화의 간결한 요약을 생성하는 생성형 통화 요약

특정 키워드와 기준을 정확히 파악하는 데 사용할 수 있는 규칙을 포함한 사용자 지정 분류

텍스트 트랜스크립트 및 오디오 파일PII 수정

통화의 다양한 시점에서 각 발신자의 화자 감정

중단: 문장 중간에 한 참가자가 다른 참가자의 말을 중간에 끊는지 여부와 그 시점을 측정합니다. 잦은 중단은 무례함이나 분노와 관련이 있을 수 있으며, 참가자 중 한 명 또는 두 명 모두에게 부정적인 감정을 불러올 수 있습니다.

음량: 각 참가자가 말하는 음량을 측정합니다. 이 지표를 사용하여 발신자 또는 에이전트가 큰 소리로 말하거나 소리를 지르는지 확인합니다. 이는 보통 화가 났음을 나타냅니다. 이 지표는 0에서 100까지의 척도로 정규화된 값(특정 세그먼트의 초당 음성 수준)으로 표시되며, 값이 높을수록 목소리가 커집니다.

침묵 시간: 음성이 포함되지 않은 시간을 측정합니다. 이 지표를 사용하면 에이전트가 고객을 과도한 시간 동안 대기 상태로 두는 등 오랜 시간 동안 침묵이 유지되는지 확인할 수 있습니다.

발언 속도: 두 참가자가 말하는 속도를 측정합니다. 한 참가자가 너무 빨리 말을 하면 이해력에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 지표는 분당 단어 수로 측정합니다.

발언 시간: 통화 중에 각 참가자가 발언한 시간(밀리초)을 측정합니다. 이 지표를 사용하면 한 참가자가 통화를 주도하고 있는지 또는 대화가 균형을 이루고 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

문제, 결과 및 조치 항목: 통화 트랜스크립트에서 문제, 결과 및 조치 항목을 식별합니다.

통화 도중과 통화 후에 수동으로 메모를 할 필요가 줄어듭니다.

통화 후 작업을 수행하는 대신 대기열에서 대기 중인 발신자와 대화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있으므로 에이전트의 효율성이 개선됩니다.

통화 요약은 전체 트랜스크립트보다 훨씬 빠르게 검토할 수 있으므로 감독자의 검토 시간이 단축됩니다.

침묵 시간: 고객이나 에이전트가 발언하지 않은 시간.

중단: 고객이나 에이전트가 상대방의 말을 끊는 경우.

고객 또는 에이전트의 감정: 특정 기간 동안 고객이나 에이전트가 느끼는 감정. 지정된 기간 동안 대화의 50% 이상이 ( back-and-forth두 화자 사이의) 로 바뀌면 지정된 감정과 일치하면 는 감정을 일치로 Amazon Transcribe 간주합니다.

키워드 또는 구절: 정확한 구절을 기반으로 트랜스크립션의 일부를 일치시킵니다. 예를 들어 '매니저와 대화하고 싶습니다'라는 구절에 필터를 설정하면 Amazon Transcribe 는 정확히 일치하는 구절을 필터링합니다.