Análise de chamadas em tempo real - Amazon Transcribe
Insights em tempo real

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Análise de chamadas em tempo real

O Call Analytics em tempo real fornece informações em tempo real que podem ser usadas para resolver problemas e reduzir a tensão à medida que ela aumenta.

Os seguintes insights estão disponíveis com o Call Analytics em tempo real:

Além da análise de chamadas em tempo real, Amazon Transcribe também pode realizar análises pós-chamada em seu stream de mídia. Você pode incluir análises pós-chamada na solicitação de análise de chamadas em tempo real usando o parâmetro PostCallAnalyticsSettings.

Insights em tempo real

Esta seção detalha os insights disponíveis para transcrições do Call Analytics em tempo real.

Eventos de categoria

Com os eventos de categoria, você pode fazer a correspondência da transcrição com uma palavra-chave ou frase exata. Por exemplo, se você definir um filtro para a frase “Quero falar com o gerente”, Amazon Transcribe filtros para essa frase exata.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Para obter mais informações sobre a criação de categorias de análise de chamadas em tempo real, consulte Criar categorias para transcrições em tempo real.

dica

Os eventos de categoria permitem que você defina alertas em tempo real. Consulte Criar alertas em tempo real para correspondências de categorias para obter mais informações.

Detecção de problemas

A detecção de problemas fornece resumos sucintos dos problemas detectados em cada segmento de áudio. Com o recurso de detecção de problemas, é possível:

  • Reduzir a necessidade de anotações manuais durante e após as chamadas.

  • Melhorar a eficiência dos atendentes, permitindo que eles respondam mais rapidamente aos clientes.

nota

A detecção de problemas é compatível com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB) e dos EUA (en-US).

O recurso de detecção de problemas funciona em todas as áreas e setores empresariais, e é baseado no contexto. Ele funciona out-of-the-box e, portanto, não oferece suporte à personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

A detecção de problemas com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Veja a seguir um exemplo de saída.

PIIidentificação (dados confidenciais)

A identificação de dados confidenciais rotula informações de identificação pessoal (PII) na transcrição do texto. Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A PII identificação em tempo real é suportada com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB), EUA (en-US) e com dialeto do idioma espanhol (). es-US

PIIa identificação com análise de chamadas em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista do PII que é identificado usando esse recurso ou para saber mais sobre a PII identificação com Amazon Transcribe, consulte Redação ou a informações de de informações de informações de informações de informações.

Veja a seguir um exemplo de saída.

PIIredação (dados confidenciais)

A redação de dados confidenciais substitui as informações de identificação pessoal (PII) em sua transcrição de texto pelo tipo de PII (por exemplo,). [NAME] Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A PII redação em tempo real é suportada com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (), EUA (en-GBen-US) e com dialeto do idioma espanhol (). es-US

PIIa redação com análise de chamadas em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista do PII que foi redigido usando esse recurso, ou para saber mais sobre redação com Amazon Transcribe, consulte Redação ou a informações de de informações de informações de informações de informações.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos estima como o cliente e o atendente estão se sentindo durante a ligação. Essa métrica é fornecida para cada segmento de fala e é representada como um valor qualitativo (positive, neutral, mixed ou negative).

Com esse parâmetro, é possível avaliar qualitativamente o sentimento geral de cada participante da chamada e o sentimento de cada participante durante cada segmento de fala. Essa métrica pode ajudar a identificar se o atendente é capaz de deixar satisfeito um cliente chateado no momento em que a chamada termina.

A análise de sentimentos com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

A análise de sentimentos funciona out-of-the-box e, portanto, não oferece suporte à personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

Veja a seguir um exemplo de saída.