Call Analytics를 사용한 콜센터 오디오 분석

포커스 모드

Call Analytics를 사용한 콜센터 오디오 분석 - Amazon Transcribe

Amazon Transcribe Call Analytics를 사용하여 고객-에이전트 상호 작용에 대한 통찰력을 얻습니다. Call Analytics는 콜 센터 오디오용으로 특별히 설계되었으며 각 통화 및 각 참가자와 관련된 중요한 데이터를 자동으로 제공합니다. 또한 통화 중 특정 지점의 데이터에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 통화의 처음 몇 초와 마지막 분기까지의 고객 감정을 비교하여 에이전트가 긍정적인 경험을 제공했는지 확인할 수 있습니다. 다른 사용 사례는 다음 섹션에 나열되어 있습니다.

Call Analytics는 통화 후 트랜스크립션과 실시간 트랜스크립션에 사용할 수 있습니다. Amazon S3 버킷에 있는 파일을 트랜스크립션하는 경우 통화 후 트랜스크립션을 수행하는 것입니다. 오디오 스트림을 트랜스크립션하는 경우 실시간 트랜스크립션을 수행하는 것입니다. 이 두 가지 트랜스크립션 방법은 서로 다른 Call Analytics 인사이트와 기능을 제공합니다. 각 방법에 대한 자세한 내용은 통화 후 분석 및 실시간 Call Analytics 섹션을 참조하세요.

실시간 Call Analytics 트랜스크립션을 사용하면 요청에 통화 후 분석을 포함할 수도 있습니다. 통화 후 분석 기록은 요청에 지정한 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 자세한 내용은 실시간 트랜스크립션을 통한 통화 후 분석 섹션을 참조하세요.

Call Analytics와 관련된 API 작업

통화 후: CreateCallAnalyticsCategory, DeleteCallAnalyticsCategory, DeleteCallAnalyticsJob, GetCallAnalyticsCategory, GetCallAnalyticsJob, ListCallAnalyticsCategories, ListCallAnalyticsJobs, StartCallAnalyticsJob, UpdateCallAnalyticsCategory

실시간: StartCallAnalyticsStreamTranscription, StartCallAnalyticsStreamTranscriptionWebSocket

일반 사용 사례

통화 후 트랜스크립션:

시간 경과에 따른 문제 빈도 모니터링: 통화 분류를 사용하여 대화 내용 내에서 반복되는 키워드를 식별합니다.
고객 서비스 경험에 대한 인사이트 확보: 통화 특성(침묵 시간, 발언 시간, 중단, 음성 크기, 발언 속도)과 감정 분석을 사용하여 통화 중에 고객 문제가 적절하게 해결되고 있는지 확인합니다.
규정 준수 또는 회사 정책 준수 확인: 회사별 인사말 또는 고지 사항의 키워드와 문구를 설정하여 에이전트가 규제 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
고객 개인 데이터 처리 개선: 트랜스크립션 출력 또는 오디오 파일에 PII 수정을 사용하여 고객 개인 정보를 보호합니다.
직원 교육 개선: 기준(감정, 침묵 시간, 중단, 발언 속도)을 사용하여 긍정적이거나 부정적인 고객 상호 작용의 예로 사용할 수 있는 트랜스크립트에 플래그를 지정합니다.
긍정적인 고객 경험을 만들기 위한 직원 효율성 측정: 감성 분석을 사용하여 에이전트가 통화가 진행됨에 따라 부정적인 고객 감정을 긍정적인 감정으로 바꿀 수 있는지 측정합니다.
데이터 구성 개선: 사용자 지정 범주(키워드와 구절, 감정, 발언 시간, 중단 등)를 기반으로 통화에 레이블을 지정하고 분류합니다.
생성형 AI를 사용하여 통화의 중요한 측면 요약: 생성형 통화 요약을 사용하여 통화에서 논의한 문제, 조치 항목, 결과 등의 주요 구성 요소를 포함하는 트랜스크립트의 간결한 요약을 얻습니다.

실시간 트랜스크립션:

실시간 에스컬레이션 완화: "매니저와 대화"라는 표현을 사용하는 고객의 경우와 같이, 주요 구절에 실시간 알림을 설정하여 통화가 에스컬레이션되기 시작할 때 플래그를 지정합니다. 실시간 범주 일치를 사용하여 실시간 알림을 생성할 수 있습니다.
고객 데이터 처리 개선: 트랜스크립션 출력에 PII 식별 또는 PII 수정을 사용하여 고객 개인 정보를 보호합니다.
사용자 지정 키워드 및 구절 식별: 사용자 지정 범주를 사용하여 통화 시 특정 키워드에 플래그를 지정합니다.
문제 자동 식별: 자동 문제 감지 기능을 사용하여 통화에서 확인된 모든 문제를 간결하게 요약할 수 있습니다.
긍정적인 고객 경험을 만들기 위한 직원 효율성 측정: 감성 분석을 사용하여 에이전트가 통화가 진행됨에 따라 부정적인 고객 감정을 긍정적인 감정으로 바꿀 수 있는지 측정합니다.
에이전트 지원 설정: 원하는 인사이트를 사용하여 에이전트가 고객 전화를 해결하는 데 능동적으로 도움을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon 언어 AI 서비스를 사용하는 고객 센터의 Live Call Analytics 및 에이전트 지원을 참조하세요.

Call Analytics에서 사용할 수 있는 기능을 Amazon Transcribe 및 Amazon Transcribe Medical용 기능과 비교하려면 기능 표를 참조하세요.

시작하려면 통화 후 분석 트랜스크립션 시작 및 실시간 Call Analytics 트랜스크립션 시작 섹션을 참조하세요. Call Analytics 출력은 표준 트랜스크립션 작업의 출력과 비슷하지만 추가 분석 데이터를 포함합니다. 샘플 출력을 보려면 통화 후 분석 출력 및 실시간 Call Analytics 출력을 참조하세요.

고려 사항 및 추가 정보

Call Analytics를 사용하기 전에 다음 사항을 참고하세요.

Call Analytics는 2채널 오디오만 지원합니다. 한 채널에는 에이전트가 있고 두 번째 채널에는 고객이 있습니다.
작업 대기열은 통화 후 분석 작업에 항상 사용할 수 있으므로 동시 Call Analytics 작업은 100개로 제한됩니다. 할당량 증가를 요청하려면 AWS 서비스 할당량 섹션을 참조하세요.
통화 후 분석 작업의 입력 파일은 500MB를 초과할 수 없으며 4시간 미만이어야 합니다. 특정 압축된 비WAV 오디오 파일 형식의 경우 파일 크기 제한이 더 작을 수 있습니다.
범주를 사용하는 경우 Call Analytics 트랜스크립션을 시작하기 전에 원하는 범주를 모두 만들어야 합니다. 기존 트랜스크립션에는 새 범주를 적용할 수 없습니다. 새 범주를 만드는 방법을 알아보려면 통화 후 자막의 범주 생성 및 실시간 트랜스크립션의 범주 생성 섹션을 참조하세요.
일부 Call Analytics 할당량은 Amazon Transcribe 및 Amazon Transcribe Medical과 다릅니다. 자세한 내용은 AWS 일반 참조를 참조하세요.

AWS Machine Learning 블로그로 더 깊이 탐색

Call Analytics 옵션에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

샘플 Call Analytics 출력 및 기능을 보려면 GitHub 데모를 참조하세요. 또한 트랜스크립트를 읽기 쉬운 형식으로 변환할 수 있는 JSON-Word 문서 애플리케이션도 제공합니다.

리전 가용성 및 할당량

Call Analytics는 AWS 리전다음에서 지원됩니다.

리전	트랜스크립션 유형
ap-northeast-1(도쿄)	post-call, real-time
ap-northeast-2(서울)	post-call, real-time
ap-south-1(뭄바이)	post-call
ap-southeast-1(싱가포르)	post-call
ap-southeast-2(시드니)	post-call, real-time
ca-central-1(캐나다, 중부)	post-call, real-time
eu-central-1(프랑크푸르트)	post-call, real-time
eu-west-2(런던)	post-call, real-time
us-east-1(버지니아 북부)	post-call, real-time
us-west-2(오레곤)	post-call, real-time