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Amazon Connect 데이터 레이크 모범 사례

게시 날짜: 2021년 5월 13일

요약

고객 서비스는 브랜드 평판과 비즈니스 성공의 중요한 요소입니다. 콜 센터는 에이전트-고객 양방향 상호 작용을 가능하게 하고 우수한 고객 서비스 경험을 제공하는 데 필수적입니다. 반대로 고객 경험이 좋지 않으면 고객 이탈로 이어질 수 있습니다. 조직은 고객 경험을 향상시키는 데 있어 경쟁 우위를 확보하기 위해 옴니채널 콜 센터에 투자합니다.

오늘날 조직은 다양하고 계속 증가하는 데이터에서 얻은 인텔리전스를 활용하기 위한 데이터 레이크 전략을 개발하고 있습니다. 데이터 볼륨의 급격한 증가는 데이터 관리 및 스토리지 용량에 문제를 야기합니다. 설문 조사에 따르면 데이터 레이크를 구현한 조직의 유기적 수익 증가율이 9% 증가한 것으로 나타났습니다.

최첨단 분석 혜택을 얻기 위해 조직에게 번창하는 콜 센터를 운영할 수 있는 강력한 플랫폼과 비용 효율적인 솔루션이 필요합니다. Amazon Web Services(AWS)는 고객에게 포괄적인 서비스 세트와 확장 가능한 플랫폼을 제공하여 클라우드 내 데이터 레이크의 높은 가용성, 보안 및 탄력성을 보장합니다.

이 백서에서는 Amazon Connect를 사용하여 콜 센터 데이터 레이크를 설계하는 모범 사례를 간략하게 설명합니다.

귀사는 Well-Architected입니까?

AWS Well-Architected Framework를 통해 AWS에서 시스템을 구축할 때 내리는 결정의 장단점을 이해할 수 있습니다. 이 프레임워크를 사용하여 클라우드에서 안정적이고 안전하며 효율적이고 비용 효율적인 시스템을 설계하고 운영하기 위한 아키텍처 모범 사례를 살펴볼 수 있습니다.

Machine Learning Lens에서는 AWS 클라우드에서 기계 학습 워크로드를 설계, 배포 및 구축하는 방법에 중점을 둡니다. 이 Lens는 Well-Architected Framework에 설명된 모범 사례에 추가됩니다.

소개

기존의 온프레미스 콜 센터에는 종종 여러 개의 독점 시스템이 사용되므로 다양한 형식의 데이터를 포함하는 서로 다른 데이터 소스가 존재하게 됩니다. 정보를 표준화하고 통합하는 데 어려움이 있으면 새로운 비즈니스 통찰력을 발견하는 데 시간이 걸리거나 운영 문제가 발생할 수 있습니다.

다음 그림은 기존 온프레미스 콜 센터의 아키텍처를 보여줍니다.

온프레미스 콜 센터 아키텍처

데이터는 콜 센터의 성공을 이끄는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 사일로 관리는 비효율적이며 불만족스러운 고객 경험으로 이어질 수 있습니다. 고객은 콜 센터에 연결할 때 원활한 경험을 기대합니다. 간소화된 데이터 레이크 솔루션을 통해 에이전트는 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 다음 그림은 인프라, 라이선스 및 유지 관리 환경 전반에서 Amazon Connect의 복잡한 기존 콜 센터 데이터 범위를 단순화하기 위한 전략적 접근 방식을 보여줍니다.

복잡한 기존 콜 센터 데이터를 Amazon Connect로 단순화하기 위한 전략적 접근 방식

데이터 레이크는 모든 정형 및 비정형 데이터를 분석을 위한 기본 형식 또는 변환된 형식으로 저장하고 관리하는 큐레이팅된 중앙 집중식 보안 리포지토리입니다. AWS는 안전하고 확장 가능하며 포괄적이고 비용 효율적인 데이터 레이크 솔루션을 구축할 수 있는 폭넓고 깊이 있는 서비스를 제공합니다. AWS 서비스를 사용하여 다양한 소스의 데이터를 수집, 저장, 검색, 처리 및 분석할 수 있습니다.

이 백서는 Amazon Connect를 사용하여 콜 센터 데이터 레이크를 구축할 때 최고 기술 책임자(CTO), 설계자, 개발자, 운영 전문가와 같은 기술 역할을 대상으로 아키텍처 모범 사례를 제공합니다.