Una excelente experiencia del cliente proporciona una ventaja competitiva y ayuda a crear diferenciación de marca. Según el informe de Forrester, El estado de obsesión por el cliente, 2022, dar prioridad al cliente puede tener un impacto considerable en el balance de una organización, ya que las organizaciones que adoptan esta metodología están superando a sus pares en el crecimiento de los ingresos. A pesar de que los centros de contacto están bajo una presión constante para hacer más con menos y al mismo tiempo mejorar las experiencias de los clientes, El 80% de las empresas prevé incrementar su nivel de inversión en Customer Experience (CX) para proporcionar una experiencia diferenciada al cliente. La rápida innovación y mejora en la IA generativa ha captado nuestra mente y atención y, según Estimación de McKinsey & Company, la aplicación de IA generativa a las funciones de atención al cliente podría aumentar la productividad en un valor que oscila entre el 30% y el 45% de los costos actuales de la función.
Lienzo de Amazon SageMaker proporciona a los analistas de negocios una interfaz visual de apuntar y hacer clic que les permite crear modelos y generar predicciones precisas de aprendizaje automático (ML) sin requerir ninguna experiencia o codificación en ML. En octubre de 2023, SageMaker Canvas anunció soporte para modelos de cimentación entre sus modelos listos para usar, Impulsado por lecho rocoso del amazonas y JumpStart de Amazon SageMaker. Esto le permite utilizar lenguaje natural con una interfaz de chat conversacional para realizar tareas como crear contenido novedoso que incluye narrativas, informes y publicaciones de blog; resumir notas y artículos; y responder preguntas desde una base de conocimientos centralizada, todo sin escribir una sola línea de código.
El trabajo de un agente del centro de llamadas es manejar las llamadas entrantes y salientes de los clientes y brindar soporte o resolver problemas mientras atiende docenas de llamadas diariamente. Mantenerse al día con este volumen y al mismo tiempo brindar a los clientes respuestas inmediatas es un desafío sin tiempo para investigar entre llamadas. Por lo general, los guiones de llamadas guían a los agentes a través de las llamadas y describen cómo abordar los problemas. Los scripts bien escritos mejoran el cumplimiento, reducen los errores y aumentan la eficiencia al ayudar a los agentes a comprender rápidamente los problemas y las soluciones.
En esta publicación, exploramos cómo la IA generativa en SageMaker Canvas puede ayudar a resolver los desafíos comunes que los clientes pueden enfrentar al tratar con centros de contacto. Mostramos cómo usar SageMaker Canvas para crear un nuevo guión de llamada o mejorar un guión de llamada existente, y exploramos cómo la IA generativa puede ayudar a revisar las interacciones existentes para brindar información que es difícil de obtener con las herramientas tradicionales. Como parte de esta publicación, proporcionamos las indicaciones utilizadas para resolver las tareas y analizamos las arquitecturas para integrar estos resultados en su Inteligencia de AWS Contact Center (CCI) flujos de trabajo.
Resumen de la solución
Los modelos básicos de IA generativa pueden ayudar a crear guiones de llamadas potentes en los centros de contacto y permitir a las organizaciones hacer lo siguiente:
- Cree experiencias consistentes para los clientes con un repositorio de conocimientos unificado para manejar las consultas de los clientes.
- Reducir el tiempo de atención de llamadas
- Mejorar la productividad del equipo de soporte
- Habilite al equipo de soporte con las siguientes mejores acciones para eliminar errores y tomar la siguiente mejor acción
Con SageMaker Canvas, puede elegir entre una selección más amplia de modelos básicos para crear guiones de llamadas atractivos. SageMaker Canvas también le permite comparar varios modelos simultáneamente, de modo que un usuario pueda seleccionar el resultado que mejor se adapte a sus necesidades para la tarea específica que está realizando. Para utilizar chatbots generativos impulsados por IA, el usuario primero debe proporcionar un mensaje, que es una instrucción para decirle al modelo lo que pretende hacer.
En esta publicación, abordamos cuatro casos de uso comunes:
- Crear nuevos guiones de llamadas
- Mejorar un script de llamada existente
- Automatizar tareas posteriores a la llamada
- Análisis posteriores a la llamada
A lo largo de la publicación, utilizamos modelos de lenguaje grandes (LLM) disponibles en SageMaker Canvas con tecnología de Amazon Bedrock. En concreto utilizamos el modelo Claude 2 de Anthropic, un modelo potente y con gran rendimiento para todo tipo de tareas de lenguaje natural. Los ejemplos están en inglés; sin embargo, Anthropic Claude 2 admite varios idiomas. Referirse a Claude antrópico 2 aprender más. Finalmente, todos estos resultados son reproducibles con otros modelos de Amazon Bedrock, como Anthropic Claude Instant o Amazon Titan, así como con los modelos SageMaker JumpStart.
Requisitos previos
Para esta publicación, asegúrese de haber configurado una Cuenta de AWS con los recursos y permisos adecuados. En particular, complete los siguientes pasos previos:
- Implementar un Amazon SageMaker dominio. Para obtener instrucciones, consulte Incorporación al dominio de Amazon SageMaker.
- Configure los permisos para configurar e implementar SageMaker Canvas. Para obtener más detalles, consulte Configuración y administración de Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI).
- Configure políticas de uso compartido de recursos entre orígenes (CORS) para SageMaker Canvas. Para obtener más información, consulte Otorgue permisos a sus usuarios para cargar archivos locales.
- Agregue los permisos para usar modelos básicos en SageMaker Canvas. Para obtener instrucciones, consulte Utilice IA generativa con modelos básicos.
Tenga en cuenta que los servicios que utiliza SageMaker Canvas para resolver tareas de IA generativa están disponibles en SageMaker JumpStart y Amazon Bedrock. Para utilizar Amazon Bedrock, asegúrese de utilizar SageMaker Canvas en la región donde se admite Amazon Bedrock. Referirse a Regiones soportadas para obtener más información.
Crear un nuevo script de llamada
Para este caso de uso, un analista del centro de contacto define un guión de llamada con la ayuda de uno de los modelos listos para usar disponibles en SageMaker Canvas, ingresando un mensaje apropiado, como "Crear un guión de llamada para un agente que ayude a los clientes con tarjetas de crédito perdidas”. Para implementar esto, después de que el administrador de la nube de la organización otorgue acceso de inicio de sesión único al analista del centro de contacto, complete los siguientes pasos:
- En la consola de SageMaker, elija Canvas en el panel de navegación.
- Elige tu dominio y perfil de usuario y elige Lienzo abierto para abrir la aplicación SageMaker Canvas.
- Navegue hasta la Modelos listos para usar sección y elegir Generar, extraer y resumir contenidos. para abrir la consola de chat.
- Con el modelo Anthropic Claude 2 seleccionado, ingrese el mensaje "Crear un guión de llamada para un agente que ayude a los clientes con tarjetas de crédito perdidas" y presione Participar.
El script obtenido a través de la IA generativa se incluye en un documento (como TXT, HTML o PDF) y se agrega a una base de conocimientos que guiará a los agentes del centro de contacto en sus interacciones con los clientes.
Cuando se utiliza una solución de centro de contacto omnicanal basada en la nube, como Amazon conectar, puede aprovechar las funciones impulsadas por IA/ML para mejorar la satisfacción del cliente y la eficiencia de los agentes. Sabiduría de Amazon Connect reduce el tiempo que los agentes dedican a buscar respuestas y permite una resolución rápida de los problemas de los clientes al proporcionar búsqueda de conocimientos y recomendaciones en tiempo real mientras los agentes hablan con los clientes. En este ejemplo particular, Amazon Connect Wisdom puede sincronizarse con Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) como fuente de contenido para la base de conocimiento, incorporando así el script de llamada generado con ayuda de SageMaker Canvas. Para obtener más información, consulte Sincronización de Amazon Connect Wisdom S3.
El siguiente diagrama ilustra esta arquitectura.
Cuando el cliente llama al centro de contacto y pasa por una respuesta de voz interactiva (IVR) o se detectan palabras clave específicas relacionadas con el propósito de la llamada (por ejemplo, "perdida" y "tarjeta de crédito"), Amazon Connect Wisdom proporcionará sugerencias sobre cómo manejar la interacción con el agente, incluido el script de llamada relevante generado por SageMaker Canvas.
Con la IA generativa de SageMaker Canvas, los analistas del centro de contacto ahorran tiempo en la creación de guiones de llamadas y pueden probar rápidamente nuevas indicaciones para modificar la creación de guiones.
Mejorar un guión de llamada existente
Según lo siguiente encuesta, el 78% de los clientes siente que su experiencia en el centro de llamadas mejora cuando el agente de servicio al cliente no suena como si estuviera leyendo un guión. SageMaker Canvas puede utilizar IA generativa para ayudarlo a analizar el guión de llamada existente y sugerir mejoras para mejorar la calidad de los guiones de llamada. Por ejemplo, es posible que desee mejorar el guión de la llamada para incluir un mayor cumplimiento o hacer que su guión suene más educado.
Para hacerlo, elija Nueva conversación y selecciona Claude 2 como tu modelo. Puede utilizar la transcripción de muestra generada en el caso de uso anterior y el mensaje "Quiero que actúe como analista de control de calidad del centro de contacto y mejore la siguiente transcripción de la llamada para que cumpla con las normas y suene más educada".
Automatiza las tareas posteriores a la llamada
También puede utilizar la IA generativa de SageMaker Canvas para automatizar el trabajo posterior a la llamada en los centros de llamadas. Los casos de uso comunes son el resumen de llamadas, asistencia para completar registros de llamadas y creación de mensajes de seguimiento personalizados. Esto puede mejorar la productividad de los agentes y reducir el riesgo de errores, permitiéndoles centrarse en tareas de mayor valor, como la participación del cliente y la construcción de relaciones.
Elige Nueva conversación y selecciona Claude 2 como tu modelo. Puede utilizar la transcripción de muestra generada en el caso de uso anterior y el mensaje "Resuma la siguiente transcripción de la llamada para resaltar el problema del cliente, las acciones del agente, el resultado de la llamada y la opinión del cliente".
Al utilizar Amazon Connect como solución de centro de contacto, puede implementar la grabación y transcripción de llamadas habilitando Lentes de contacto Amazon Connect, que ofrece otras funciones analíticas, como análisis de sentimientos y redacción de datos confidenciales. También incluye resúmenes al resaltar oraciones clave en la transcripción y etiquetar los problemas, resultados y elementos de acción.
Usar SageMaker Canvas te permite ir un paso más allá y desde un único espacio de trabajo seleccionar entre los modelos listos para usar para analizar la transcripción de la llamada o generar un resumen, e incluso comparar los resultados para encontrar el modelo que mejor se adapta al uso específico. caso. El siguiente diagrama ilustra esta arquitectura de solución.
Análisis post-llamada del cliente
Otra área donde los centros de contacto pueden aprovechar SageMaker Canvas es comprender las interacciones entre el cliente y los agentes. Según el Encuesta global NICE WEM 2022, el 58% de los agentes de los call center afirman que se benefician muy poco de las sesiones de coaching de la empresa. Los agentes pueden utilizar la IA generativa de SageMaker Canvas para analizar la opinión del cliente y comprender mejor qué mejores acciones alternativas podrían haber tomado para mejorar la satisfacción del cliente.
Seguimos pasos similares a los de los casos de uso anteriores. Elegir Nueva conversación y seleccione Claude 2. Puede utilizar la transcripción de muestra generada en el caso de uso anterior y el mensaje "Quiero que actúe como supervisor del centro de contacto y critique y sugiera mejoras en el comportamiento del agente en la conversación con el cliente".
Limpiar
SageMaker Canvas apagará automáticamente cualquier modelo SageMaker JumpStart iniciado con él después de 2 horas de inactividad. Siga las instrucciones de esta sección para apagar estos modelos antes y ahorrar costos. Tenga en cuenta que no es necesario cerrar los modelos de Amazon Bedrock porque no están implementados en su cuenta.
- Para cerrar el modelo SageMaker JumpStart, puede elegir entre dos métodos:
- Elige Nueva conversacióny en el menú desplegable del modelo, elija Poner en marcha otro modelo. Entonces, en el Modelos de cimentación página, debajo Modelos JumpStart de Amazon SageMaker, elija el modelo (como Falcon-40B-Instrucción) y en el panel derecho, elija Apagar modelo.
- Si está comparando varios modelos simultáneamente, en la página de comparación de resultados, elija el menú de opciones del modelo SageMaker JumpStart (tres puntos), luego elija Apagar modelo.
- Elige Cerrar Sesión en el panel izquierdo para cerrar sesión en la aplicación SageMaker Canvas y detener el consumo de Horas de instancia del espacio de trabajo de SageMaker Canvas. Esto liberará todos los recursos utilizados por la instancia del espacio de trabajo.
Conclusión
En esta publicación, analizamos cómo se puede utilizar la IA generativa de SageMaker Canvas en los centros de contacto para crear interacciones hiperpersonalizadas con los clientes, mejorar la productividad de los analistas y agentes del centro de contacto y brindar información que es difícil de obtener con las herramientas tradicionales. Como lo ilustran los diferentes casos de uso, SageMaker Canvas actúa como un único espacio de trabajo unificado, sin necesidad de utilizar diferentes productos puntuales. Con la IA generativa de SageMaker Canvas, los centros de contacto pueden mejorar la satisfacción del cliente, reducir costos y aumentar la eficiencia. La IA generativa de SageMaker Canvas le permite generar soluciones nuevas e innovadoras que tienen el potencial de transformar la industria de los centros de contacto. También puede utilizar la IA generativa para identificar tendencias y conocimientos en las interacciones con los clientes, ayudando a los gerentes a optimizar sus operaciones y mejorar la satisfacción del cliente. Además, puede utilizar IA generativa para producir datos de capacitación para nuevos agentes, permitiéndoles aprender de ejemplos sintéticos y mejorar su desempeño más rápidamente.
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Acerca de los autores
david gallitelli es un arquitecto senior de soluciones especializado en IA/ML. Tiene su sede en Bruselas y trabaja en estrecha colaboración con clientes de todo el mundo que buscan adoptar tecnologías de aprendizaje automático Low-Code/No-Code e IA generativa. Ha sido desarrollador desde muy joven y comenzó a codificar a los 7 años. Comenzó a aprender AI/ML en la universidad y se ha enamorado de ello desde entonces.
José Rui Teixeira Nunes es arquitecto de soluciones en AWS, con sede en Bruselas, Bélgica. Actualmente ayuda a instituciones y agencias europeas en su viaje a la nube. Tiene más de 20 años de experiencia en tecnología de la información, con un fuerte enfoque en organizaciones del sector público y soluciones de comunicaciones.
Anand Sharma es especialista senior en desarrollo de socios para IA generativa en AWS en Luxemburgo con más de 18 años de experiencia en la entrega de productos y servicios innovadores en comercio electrónico, tecnología financiera y finanzas. Antes de unirse a AWS, trabajó en Amazon y dirigió funciones de gestión de productos e inteligencia empresarial.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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