Dieser Blogbeitrag wurde gemeinsam mit Nick Vargas und Anna Schreiber von Accenture verfasst.
Die Planung von Kundenterminen ist oft ein manueller und arbeitsintensiver Prozess. Sie können Fortschritte in der Self-Service-Technologie nutzen, um die Terminplanung zu automatisieren.
In diesem Blog-Beitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie eine Self-Service-Terminplanungslösung erstellen, die mit gebaut wird Amazon Lex und Amazon Connect. Diese Lösung ermöglicht es Benutzern, Termine über Meta Messenger zu erstellen und Terminbestätigungen über eine mobile SMS-Nachricht zu erhalten. Es bietet auch ein webbasiertes Dashboard, sodass Sie Benutzer zum geplanten Zeitpunkt mit einem einzigen Klick anrufen können.
Amazon Lex lässt sich in Meta Messenger integrieren und kann verwendet werden, um Chat-Gespräche zu ermöglichen. Lex ist ein vollständig verwalteter Dienst für künstliche Intelligenz (KI) mit Natural Language Understanding (NLU) zum Entwerfen, Erstellen, Testen und Bereitstellen von Konversationsschnittstellen in Anwendungen.
Lösungsüberblick
Das folgende Architekturdiagramm zeigt einen allgemeinen Überblick über die Interaktion zwischen verschiedenen AWS-Komponenten und -Services. Die Lösung besteht aus diesen Hauptkomponenten: Kundeninteraktion mit Meta Messenger, Terminvereinbarung per SMS, die von Lex ermöglicht wird, und einem Kunden-Outbound-Dialer von Connect. Dieser ausgehende Dialer erleichtert das Erstellen eines ausgehenden Anrufs für den Kunden über eine einfache Benutzeroberfläche.
Dieser Beitrag verwendet die folgende beispielhafte Bot-Konversation:
Mitglied: Ich möchte einen Termin buchen.
Makler: Welchen Termin kann ich Ihnen geben? Sie können Abrechnung, Allgemein oder Angebote sagen.
Mitglied: Abrechnung
Makler: Wie ist dein Vorname?
Mitglied: Gleicher
Makler: Wie lautet Ihre Telefonnummer mit Ländervorwahl?
Mitglied: +10001234567
Makler: Wann sollte ich Ihren Abrechnungstermin vereinbaren?
Mitglied: Nächste Woche Dienstag
Makler: Zu welcher Zeit sollte ich den Abrechnungstermin vereinbaren?
Mitglied: 9:00 morgens
Makler: Sameer, 09:00 Uhr ist verfügbar, soll ich Ihren Termin buchen?
Mitglied: Ja
Makler: Danke, Sameer, Ihr Termin ist für 09:00 Uhr bestätigt, und wir haben die Details per SMS an Ihre Telefonnummer gesendet.
Für die Planer- und Kundenbenachrichtigungskomponente ist eine AWS Lambda Handler wird verwendet, um die Scheduling-Anforderung zu verarbeiten. Die Termininformationen werden dann in a gespeichert Amazon DynamoDB Datenbank. Wenn die Informationen erfolgreich gespeichert wurden, wird eine Benachrichtigung an den Kunden gesendet, in der die Termindetails per SMS mit bestätigt werden Amazon-Pinpoint.
Eine React.js-Anwendung wird erstellt, um die gespeicherten Kundentermine aus der Datenbank in einem Kalenderansichtsformat anzuzeigen. Das macht es den Mitarbeitern leicht, die Kunden zu identifizieren, die angerufen werden müssen. Eine Anrufschaltfläche aus dem Kalendereintrag wird angeklickt, um den Anruf einzuleiten. Dadurch wird sofort eine ausgehende Anrufanforderung gestellt, um den Kunden über Amazon Connect mit dem Mitarbeiter zu verbinden.
Voraussetzungen:
Für dieses Projekt sollten Sie folgende Voraussetzungen mitbringen:
- Heruntergeladene Code-Dateien von der GitHub-Repository.
Das Repository enthält:- Die React-App-Dateien, die sich unter der UI
- Die Amazon Connect Contact Flows, zu finden unter backend/connect/contact_flows Für diese Demo gibt es vier Gesprächsabläufe mit Dateinamen
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
undOutboundCall
. - Eine ZIP-Datei für einen Amazon Lex Bot, die sich in Backend/Lex Verzeichnis mit dem Dateinamen AppointmentSchedulerBot.zip.
- npm auf Ihrem lokalen Computer installiert. Verweisen So installieren Sie node.js und npm auf Ihrem Computer,
Die Bereitstellung dieser Lösung wird nach Möglichkeit mithilfe von CloudFormation automatisiert, einige Konfigurationen und Schritte bei der Bereitstellung sind jedoch manuell.
Stellen Sie die Lösung bereit
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die erforderliche Infrastruktur für die Terminplaner-Demo-App in Ihrem AWS-Konto einzurichten:
- Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole.
- Auswählen
Stack starten:
- Auf dem Stapel erstellen Seite unter Vorlage angeben, wählen Laden Sie eine Vorlagendatei hoch.
- Wähle die
AppointmentsSchedulerCFTemplate
Datei, die Sie von GitHub heruntergeladen haben. - Auswählen Weiter.
- Aussichten für Stapelname, geben Sie einen eindeutigen Namen für den Stapel ein, z
AppointmentSchedulerDemo
.
- Auswählen Weiterund dann wählen Weiter auf die Konfigurieren Sie die Stapeloptionen
- Auf dem Bewertung Seite auswählen Ich erkenne an, dass AWS CloudFormation möglicherweise IAM-Ressourcen erstellt und wählen Sie Erstellen.
Der Stapel generiert die folgenden Ressourcen:
-
- Die DynamoDB-Tabelle
AppointmentSchedulerTable
- Die Amazon Pinpoint-App
AppointmentSchedulerPinpointApp
- Zwei AWS Identity and Access Management and (IAM)-Richtlinien:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- Zwei IAM-Rollen:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- Zwei Lambda-Funktionen:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- Das Amazon API-Gateway Instanz Termine
- Amazon CloudFront Verteilung
- Das Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) Eimer
appointment-scheduler-website
- Die DynamoDB-Tabelle
Konfigurieren Sie die Amazon Pinpoint-App
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Amazon Pinpoint-App zu konfigurieren:
- Gehen Sie zum Punktgenaue Konsole.
- Navigieren Sie zu der TerminplanerPinpointApp oben eingesetzt.
- Im linken Menü unter Einstellungen klicken Sie auf SMS und Sprache.
- Klicken Sie unter Nummerneinstellungen auf Telefonnummer anfordern.
- Wählen Sie Ihr Herkunftsland, wählen Sie GebührenfreiUnd klicken Sie auf Weiter und dann PREISANFRAGE (Request).
Der Amazon Lex-Bot für diesen Beitrag hat eine Absicht, MakeAppointment
, die dem Benutzer die Reihe von Fragen im vorangehenden Beispiel stellt, um die Art des Termins, das Datum, die Uhrzeit, den Namen und die Telefonnummer des Kunden zu ermitteln.
AppointmentTypeValue
ist der einzige benutzerdefinierte Slot-Typ für diesen Bot und nimmt einen von drei Werten an: Abrechnung, Allgemein oder Angebote. Die Slots „Name“, „Telefon“, „Datum“ und „Zeit“ verwenden jeweils den integrierten Slot-Typ, der von Amazon Lex bereitgestellt wird.
Stellen Sie den Amazon Lex-Bot bereit
Um den Bot bereitzustellen, importieren Sie zuerst den Amazon Lex-Bot (AppointmentSchedulerLex.zip
) auf Ihr Konto.
- Melden Sie sich bei der an Amazon Lex V2-Konsole.
- Wenn Sie Amazon Lex zum ersten Mal verwenden, wird Ihnen die Willkommensseite angezeigt. Wählen Sie aus Bot erstellen.
- Scrollen Sie auf der Seite „Erstellen Sie Ihren Bot“ nach unten zum Ende der Seite und wählen Sie aus Abbrechen. Wenn Sie Amazon Lex nicht zum ersten Mal verwenden, überspringen Sie diesen Schritt.
- Auswählen Aktionen und dann Import.
- Enter TerminSchedulerBot Wählen Sie für den Namen des Bots das zu importierende .zip-Archiv aus.
- Wählen Sie unter IAM-Berechtigungen aus Erstellen Sie eine Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen.
- Wählen Sie unter COPPA Nein.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Import.
- Öffnen Sie den Bot, indem Sie auf den Namen des Bots klicken.
- Der Einsatz Klicken Sie im linken Menü auf AliasesWählen TestBotAlias und klicken auf Englisch (US) für Sprachen. Wählen Sie das
AppointmentScheduler
Lambda-Funktion und klicken Speichern.
- Wählen Sie im linken Menü unter Bot-Versionen aus Absichten und unten rechts auf der Seite auf klicken Bauen.
- [Optional] Wenn der Build abgeschlossen ist, klicken Sie auf Test um den Bot mit dem rechts angezeigten Fenster zu testen (klicken Sie auf das Mikrofonsymbol, um mit Ihrem Bot zu sprechen, oder geben Sie es in das Textfeld ein).
Richten Sie eine Amazon Connect-Instance ein
Um Ihre Amazon Connect-Instance und Gesprächsabläufe einzurichten, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Richten Sie eine Amazon Connect-Instanz ein.
- Gehen Sie zum Amazon Connect-Konsole.
- Wenn Sie die Amazon Connect-Konsole zum ersten Mal besuchen, wird die Willkommensseite angezeigt. Wählen Sie aus Loslegen .
- Wenn Sie Amazon Connect nicht zum ersten Mal verwenden, klicken Sie auf Fügen Sie eine Instanz hinzu.
- Aussichten für IdentitätsmanagementWählen Benutzer in Amazon Connect speichern.
- Aussichten für Zugriffs-URL, geben Sie einen eindeutigen Namen für Ihre Instanz ein, z. B.
AppointmentSchedulerDemo
, Dann wählen Weiter. - Auf dem Administrator hinzufügen Seite ein neues Administratorkonto für Amazon Connect hinzufügen. Verwenden Sie dieses Konto, um sich später mit der eindeutigen Zugriffs-URL bei Ihrer Instanz anzumelden. Klicken Nächster Schritt.
- Auf den nächsten beiden Seiten – Telefonieoptionen und Datenspeicherung – Akzeptieren Sie die Standardeinstellungen und wählen Sie aus Nächster Schritt.
- Auf dem Überprüfen und erstellen Seite wählen Instanz erstellen.
- Fügen Sie die Amazon Lex-Bots zu Ihrer neu erstellten Amazon Connect-Instance hinzu.
- Wählen Sie den Instanzalias der gerade erstellten Instanz aus.
- Auswählen Kontakt fließt.
- Verwenden Sie unter Amazon Lex das Dropdown-Menü, um die auszuwählen
AppointmentSchedulerBot
und den Standard-Alias.
- Auswählen + Amazon Lex-Bot hinzufügen. Wenn der Name Ihres Bots nicht in der Liste erscheint, laden Sie die Seite neu.
- Melden Sie sich bei der Instanz an und beanspruchen Sie eine Telefonnummer
- Klicken Sie auf die Anmelde-URL für Ihre Connect-Instanz.
- Geben Sie die Anmeldedaten des Administrators ein, die Sie beim Erstellen der Instanz eingegeben haben. Dadurch wird die Connect-Konsole geöffnet.
- Aus dem Dashboard, unter Erkunden Sie Ihre Kommunikationskanäle wählen Telefonnummern anzeigen auf der rechten Seite.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Fordern Sie eine Nummer an.
- Wählen Sie ein Land und belassen Sie den Standardtyp von DID (Durchwahl), wählen Sie eine Telefonnummer aus der Dropdown-Liste aus und klicken Sie auf Weiter.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Speichern.
- Fügen Sie
OutboundQueue
- Wählen Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite Queues aus dem Routing-Menü.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Neue Warteschlange hinzufügen.
- Benennen Sie die Warteschlange
OutboundQueue
, verwenden Sie das Dropdown-Menü, um die Öffnungszeiten auf Basiszeiten festzulegen, und verwenden Sie das Dropdown-Menü für ausgehende Anrufer-ID-Nummer, um die Telefonnummer auszuwählen, die Sie zuvor beansprucht haben.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Neue Warteschlange hinzufügen.
- Wählen Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite Routing-Profile von dem Nutzer Menü.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Grundlegendes Routing-Profil. Unter Routing-Profil-Warteschlangen, fügen Sie OutboundQueue hinzu und klicken Sie auf Speichern.
- Fügen Sie die Telefonnummer hinzu
BasicQueue
- Wählen Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite Queues aus dem Routing-Menü.
- Klicken Sie auf
BasicQueue
. - Fügen Sie im Feld ID-Nummer des ausgehenden Anrufers die Telefonnummer hinzu, die Sie zuvor beansprucht haben.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Speichern auf der rechten oberen Ecke.
- Importieren Sie die
InboundCall
Kontaktfluss- Wählen Sie im Navigationsmenü auf der linken Seite Kontaktflüsse aus dem Routing-Menü.
- Auswählen Kontaktfluss erstellen.
- Klicken Sie rechts auf der Seite auf die Pfeil nach unten und klicken auf Importfluss (Beta).
- Finden Sie die Eingehender Anruf Datei und wählen Sie Import.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Veröffentlichen.
- Ordnen Sie diesen Flow dann der Telefonnummer zu.
- Importieren Sie die
AgentWhisper
,CustomerWaiting
undOutboundCall
Kontaktflüsse- Wählen Sie im linken Navigationsmenü aus Kontakt Fließt für Routing.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Agent Whisper-Flow erstellen.
- Klicken Sie rechts auf der Seite auf den Abwärtspfeil und klicken Sie auf Importfluss (Beta).
- Suchen Sie die AgentWhisper-Datei und wählen Sie sie aus Import.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Veröffentlichen.
- Navigieren Sie zurück zu Kontaktflüsse Liste und klicken Sie auf den Pfeil nach unten neben Kontaktfluss erstellen.
- Klicken Sie auf Erstellen Ablauf der Kundenwarteschlange.
- Klicken Sie rechts auf der Seite auf den Abwärtspfeil und dann auf Flow importieren (Beta).
- Finden Sie die
CustomerWaiting
Datei und wählen Sie Importieren. - Klicken Sie auf Veröffentlichen.
- Navigieren Sie zurück zur Liste Gesprächsabläufe und klicken Sie auf den Abwärtspfeil neben Gesprächsablauf erstellen.
- Wählen Sie Gesprächsablauf erstellen aus.
- Klicken Sie rechts auf der Seite auf den Abwärtspfeil und dann auf Flow importieren (Beta).
- Finden Sie die
OutboundCall
Datei aus dem zuvor heruntergeladenen GitHub-Repository und wählen Sie Import. - Klicken Sie auf Veröffentlichen.
Lambda-Funktionen bearbeiten:
- Gehen Sie zum Lambda-Konsole.
- Klicken Sie auf
AppointmentScheduler
Funktion. - Klicken Sie auf Konfiguration und Umgebungsvariablen aus dem linken Menü.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Bearbeiten. Ersetzen Sie den Wert durch Ihren Pinpoint Projekt-ID und Gebührenfreie Telefonnummer. Klicken Sie Speichern.
- Gehe zurück zum Lambda-Konsole und klicken Sie auf
AppointmentSchedulerOutboundContact
Funktion. - Wiederholen Sie die Schritte 3 und 4 und ersetzen Sie die Werte für
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
undQUEUE_ID
mit den richtigen Werten. Klicken Speichern einmal getan.- Um die Gesprächsablauf-ID zu finden, navigieren Sie zu
OutboundCall
Contact Flow in der Amazon Connect-Konsole und klicken Sie auf den Pfeil neben Zusätzliche Flussinformationen anzeigen. Die Kontaktablauf-ID ist der letzte Wert danach Kontaktfluss/.
- Um die Instance-ID zu finden, navigieren Sie zur Amazon Connect-Konsole und klicken Sie auf Ihren Instance-Alias. Die Instanz-ID ist der letzte Wert im Instanz-ARN danach Beispiel/.
- Um die Warteschlangen-ID zu finden, navigieren Sie zu
OutboundQueue
in der Amazon Connect-Konsole und klicken Sie auf den Pfeil neben Zusätzliche Warteschlangeninformationen anzeigen. Die Kontaktablauf-ID ist der letzte Wert danach Warteschlange/.
- Um die Gesprächsablauf-ID zu finden, navigieren Sie zu
Die Lex Bots und Amazon Connect Instance sind jetzt einsatzbereit. Als Nächstes werden wir die Benutzeroberfläche bereitstellen.
API Gateway-Route bearbeiten:
- Gehen Sie zum API-Gateway-Konsole
- Klicken Sie auf die benannte Instanz Termin
- Klicken Sie im Ressourcenbereich auf die POST-Methode, die zur /outcall-Ressource gehört.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Integrationsanfrage.
- Klicken Sie dann auf das Bearbeitungssymbol rechts neben dem Feld Lambda-Funktion. Klicken Sie dann auf das Häkchensymbol rechts neben dem Textfeld.
- Klicken Sie auf OK, um der Lambda-Funktion eine Berechtigung hinzuzufügen.
Stellen Sie die Benutzeroberfläche bereit:
- Konfigurieren Sie die Benutzeroberfläche vor der Bereitstellung
- Öffnen Sie in Ihrem bevorzugten Code-Editor die ui Ordner aus den heruntergeladenen Codedateien.
- Ersetzen und mit Ihrer API-ID (zugänglich unter der ID-Spalte der API Gateway-Konsole) und die Region Ihrer bereitgestellten Ressourcen in den folgenden Zeilen: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- Ersetzen mit Ihrem Amazon Connect-Instance-Namen in Zeile 172 und 402.
- [Optional] Fügen Sie ein App-Logo in der Datei index.js hinzu, Zeile 331:
In der Datei index.html, Zeile 5:
- Navigieren Sie in einem Terminal zu der ui Ordner des heruntergeladenen Projekts.
- Führen Sie npm installieren. Dies dauert einige Minuten.
- Führen Sie npm Run-Script-Build. Dadurch wird eine generiert build-Ordner der ui Verzeichnis.
- Fügen Sie die Codedateien zum S3-Bucket hinzu:
- Gehen Sie zum S3-Konsole.
- Suchen Sie nach dem mit dem CloudFormation Stack bereitgestellten Bucket, terminplaner-website-.
- Ziehen Sie den Inhalt der bauen Flyer in dem im letzten Schritt erstellten ui-Verzeichnis in den Bucket.
- Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. Hochladen.
Sie sollten jetzt über die CloudFront-Verteilung auf die Anwendung zugreifen können.
- Fügen Sie die CloudFront-Verteilung als genehmigten Ursprung hinzu.
-
- Gehen Sie zur Amazon Connect-Konsole.
- Wählen Sie den Instanzalias der Instanz aus, zu der der Bot hinzugefügt werden soll.
- Wählen Sie Genehmigte Ursprünge.
- Klicken Sie auf + Ursprung hinzufügen und geben Sie die URL Ihrer CloudFront-Verteilung ein.
- Klicken Sie auf Hinzufügen.
-
- Navigieren Sie nun zu Ihrer CloudFront-Verteilungs-URL plus index.html. (z.B,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
Aufräumen
Wenn Sie mit dieser Lösung fertig sind, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre AWS-Umgebung bereinigen, damit keine unerwünschten Gebühren anfallen.
- Gehen Sie zum S3-Konsole, leeren Sie Ihren Bucket, der von der CloudFormation-Vorlage (appointment-scheduler-website) erstellt wurde.
- Gehen Sie zum CloudFormation-Konsole, löschen Sie Ihren Stack. Stellen Sie sicher, dass alle diesem Stack zugeordneten Ressourcen erfolgreich gelöscht wurden.
- Gehen Sie zum Amazon Connect-Konsole, löschen Sie Ihre Instanz.
- Gehen Sie zum Amazon Lex Konsole, löschen Sie den von Ihnen erstellten Bot.
Zusammenfassung
Für diesen Blog Accenture und AWS haben zusammengearbeitet, um eine Lösung für maschinelles Lernen zu entwickeln, die die Verwendung von AWS-Services zum Aufbau eines automatisierten Terminplaners hervorhebt. Diese Lösung zeigt, wie einfach es ist, eine Terminplanungslösung in AWS zu erstellen. Die Fähigkeit von Amazon Lex, Messaging-Dienste von Drittanbietern wie Meta Messenger zu unterstützen, erweitert die potenzielle Reichweite der Lösung über mehrere Kanäle. Die Kundenbenachrichtigung per SMS wird mit minimalem Aufwand über Amazon Pinpoint umgesetzt. Mit Amazon Connect ist ein Outbound-Dialer nahtlos in die Kalenderansicht-Webanwendung integriert, sodass Mitarbeiter mit einem einfachen Click-to-Call-Button sofort eine Verbindung zu Kunden herstellen können.
Mit der Accenture AWS Business Group (AABG) können Sie Innovationen beschleunigen. Sie können von den Ressourcen, dem technischen Fachwissen und dem Branchenwissen zweier führender Innovatoren lernen und so das Innovationstempo beschleunigen, um bahnbrechende Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen. Die AABG unterstützt Kunden bei der Ideenfindung und Innovation von Cloud-Lösungen für Kunden durch schnelle Prototypenentwicklung. Setzen Sie sich mit unserem Team unterakzentureaws@amazon.com in Verbindung, um zu lernen und zu beschleunigen, wie Sie maschinelles Lernen in Ihren Produkten und Dienstleistungen einsetzen können.
Über die Autoren
Sameer Goel ist ein Sr. Solutions Architect in den Niederlanden, der den Kundenerfolg vorantreibt, indem er Prototypen für innovative Initiativen baut. Bevor er zu AWS kam, schloss Sameer mit einem Master-Abschluss in Boston mit Schwerpunkt Datenwissenschaft ab. Er baut und experimentiert gerne mit KI/ML-Projekten auf Raspberry Pi.
Nik Vargas ist Manager und Technologiearchitekt bei Accenture. Er leitet die Projektabwicklung für ein Rapid-Prototyping-Team innerhalb der Accenture AWS Business Group (AABG). Er genießt seine morgendlichen Spaziergänge mit seinem Hund Bingo, reist, geht an den Strand und wandert.
Anna Schreiber ist Teil eines Prototyping-Teams innerhalb der AWS Business Group (AABG) von Accenture. Als Senior AWS Developer hat sie an mehreren hochkarätigen Proof of Concepts gearbeitet, die dazu beitragen, die Vision des Kunden zum Leben zu erwecken. Wenn sie nicht arbeitet, kocht, bastelt und spielt sie gerne mit ihrem Corgi Gimli.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-appointment-scheduler-interface-integrated-with-meta-using-amazon-lex-and-amazon-connect/
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- Anforderung
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