Esta publicación de blog está coescrita con Nick Vargas y Anna Schreiber de Accenture.
La programación de citas con los clientes suele ser un proceso manual y laborioso. Puede utilizar los avances en la tecnología de autoservicio para automatizar la programación de citas.
En esta publicación de blog, le mostramos cómo crear una solución de programación de citas de autoservicio creada con Amazon lex y Amazon conectar. Esta solución permite a los usuarios crear citas a través de Meta Messenger y recibir confirmaciones de citas a través de un mensaje móvil SMS. También proporciona un panel basado en la web para que pueda llamar a los usuarios con un botón de un solo clic en el momento programado.
Amazon Lex se integra con Meta messenger y se puede utilizar para permitir conversaciones de chat. Lex es un servicio de inteligencia artificial (IA) completamente administrado con comprensión del lenguaje natural (NLU) para diseñar, construir, probar e implementar interfaces conversacionales en aplicaciones.
Resumen de la solución
El siguiente diagrama de arquitectura muestra una descripción general de alto nivel de la interacción entre diferentes componentes y servicios de AWS. La solución consta de estos componentes principales: interacción con el cliente mediante Meta messenger, programación de citas a través de SMS habilitado por Lex y un marcador de salida del cliente de Connect. Este marcador saliente facilita la creación de una llamada saliente para el cliente desde una interfaz de interfaz de usuario simple.
Esta publicación utiliza la siguiente conversación de bot de muestra:
Usuario: Me gustaría reservar una cita.
Agente: ¿Qué cita puedo conseguirte? Puede decir Facturación, General u Ofertas.
Usuario: Facturación
Agente: ¿Cuál es tu primer nombre?
Usuario: Igual
Agente: ¿Cuál es su número de teléfono con código de país?
Usuario: +10001234567
Agente: ¿Cuándo debo programar su cita de facturación?
Usuario: Martes de la próxima semana
Agente: ¿A qué hora debo agendar la cita de Facturación?
Usuario: 9 a.m
Agente: Sameer, 09:00 está disponible, ¿debería continuar y reservar su cita?
Usuario: Si
Agente: Gracias Sameer, su cita está confirmada para las 09:00 y le hemos enviado los detalles a su número de teléfono.
Para el programador y el componente de notificación al cliente, un AWS Lambda handler se utiliza para procesar la solicitud de programación. Luego, la información de la cita se guarda en un Amazon DynamoDB base de datos. Cuando la información se guarda correctamente, se envía una notificación al cliente confirmando los detalles de la cita a través de SMS usando Punto de Amazon.
Se crea una aplicación React.js para mostrar las citas de clientes guardadas de la base de datos en un formato de vista de calendario. Esto facilita que los empleados identifiquen a los clientes que necesitan ser llamados. Se hace clic en un botón de llamada de la entrada del calendario para iniciar la llamada. Esto colocará inmediatamente una solicitud de llamada saliente para conectar al cliente con el empleado mediante Amazon Connect.
Requisitos previos
Para este proyecto, debe tener los siguientes requisitos previos:
- Descargado los archivos de código de la Repositorio GitHub.
El repositorio contiene:- Los archivos de la aplicación React, ubicados debajo del UI
- Los flujos de contacto de Amazon Connect, ubicados en backend/conectar/flujos_de_contacto Hay cuatro flujos de contacto para esta demostración con nombres de archivos
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
yOutboundCall
. - Un archivo zip para un Amazon Lex Bot, ubicado en back-end/lex directorio con el nombre de archivo AppointmentSchedulerBot.zip.
- npm instalado en su máquina local. Referirse cómo instalar node.js y npm en su máquina,
La implementación de esta solución se automatiza cuando es posible mediante CloudFormation; sin embargo, algunas configuraciones y pasos en la implementación son manuales.
Implementar la solución
Para configurar la infraestructura requerida para la aplicación de demostración del programador de citas en su cuenta de AWS, complete los siguientes pasos:
- Inicia sesión en el Consola de administración de AWS.
- Elige Pila de lanzamiento:
- En Crear pila página, debajo Especificar plantilla, escoger Subir un archivo de plantilla.
- Elija el
AppointmentsSchedulerCFTemplate
archivo que descargó de GitHub. - Elige Siguiente.
- Nombre de pila, ingrese un nombre único para la pila, como
AppointmentSchedulerDemo
.
- Elige Siguientey luego elige Siguiente en Configurar opciones de pila .
- En Revisar página, seleccione Reconozco que AWS CloudFormation podría crear recursos de IAM y elige Crear.
La pila genera los siguientes recursos:
-
- La tabla de DynamoDB
AppointmentSchedulerTable
- La aplicación Amazon Pinpoint
AppointmentSchedulerPinpointApp
- Dos Gestión de identidades y accesos de AWS (IAM) políticas:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- Dos roles de IAM:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- Dos funciones Lambda:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- El Puerta de enlace API de Amazon Citas de instancia
- Amazon CloudFront
- El Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) depósito
appointment-scheduler-website
- La tabla de DynamoDB
Configurar la aplicación Amazon Pinpoint
Para configurar la aplicación Amazon Pinpoint, complete los siguientes pasos:
- Visite la Consola precisa.
- Navegue hasta la Programador de citasPinpointApp desplegado en lo alto.
- En el menú de la izquierda bajo Ajustes clic SMS y Voz.
- En Configuración de número, haga clic en Solicitar número de teléfono.
- Seleccione su país de origen, elija Sin cargoY haga clic en Siguiente, entonces SOLICITUD.
El bot de Amazon Lex para esta publicación tiene una intención, MakeAppointment
, que le hace al usuario la serie de preguntas del ejemplo anterior para obtener el tipo de cita, la fecha, la hora, el nombre y el número de teléfono del cliente.
AppointmentTypeValue
es el único tipo de espacio personalizado para este bot y toma uno de tres valores: Facturación, General u Ofertas. Cada uno de los intervalos de nombre, teléfono, fecha y hora utiliza el tipo de intervalo integrado proporcionado por Amazon Lex.
Implementar el bot de Amazon Lex
Para implementar el bot, primero importe el bot de Amazon Lex (AppointmentSchedulerLex.zip
) en su cuenta.
- Inicia sesión en el Consola Amazon Lex V2.
- Si es la primera vez que utiliza Amazon Lex, se le mostrará la página de bienvenida, elija Crear bot.
- Cuando se le presente la página Crear su bot, desplácese hacia abajo hasta la parte inferior de la página y seleccione Cancelar. Si no es la primera vez que usa Amazon Lex, omita este paso.
- Elige Acciones, entonces Importa.
- Participar Programador de citasBot para el nombre del bot, luego elija el archivo .zip para importar.
- En permisos de IAM, elija Cree un rol con permisos básicos de Amazon Lex.
- En COPPA, elija No.
- Haga Clic en Importa.
- Abra el bot haciendo clic en el nombre del bot.
- under Despliegue en el menú de la izquierda, haga clic en Alias, seleccione Alias de TestBot y haga clic Inglés (EE.UU.) bajo Idiomas. Elegir el
AppointmentScheduler
función lambda y haga clic Guardar.
- En Versiones de bot en el menú de la izquierda, seleccione Intenciones y en la parte inferior derecha de la página, haga clic en Construcción.
- [Opcional] Una vez que se haya completado la compilación, haga clic en Probar para probar el bot usando la ventana que aparece a la derecha (haga clic en el icono del micrófono para hablar con su bot o escriba en el cuadro de texto).
Configurar una instancia de Amazon Connect
Para configurar su instancia de Amazon Connect y los flujos de contacto, complete los siguientes pasos:
- Configure una instancia de Amazon Connect.
- Visite la Consola de Amazon Connect.
- Si es la primera vez que visita la consola de Amazon Connect, verá la página de bienvenida, elija Iniciar.
- Si no es la primera vez que utiliza Amazon Connect, haga clic en Agregar una instancia.
- Gestión de identidad, seleccione Almacenar usuarios en Amazon Connect.
- URL de acceso, escriba un nombre único para su instancia, por ejemplo,
AppointmentSchedulerDemo
, A continuación, elija Siguiente. - En Agregar administrador página, agregue una nueva cuenta de administrador para Amazon Connect. Use esta cuenta para iniciar sesión en su instancia más tarde usando la URL de acceso única. Hacer clic El próximo paso.
- En las próximas dos páginas – Opciones de telefonía y almacenamiento de datos – aceptar la configuración predeterminada y elegir El próximo paso.
- En Revisar y crear página, elige Crear instancia.
- Agregue los bots de Amazon Lex a su instancia de Amazon Connect recién creada.
- Seleccione el Alias de instancia de la instancia que acaba de crear.
- Elige Flujos de contacto.
- En Amazon Lex, utilice el menú desplegable para seleccionar el
AppointmentSchedulerBot
y el alias predeterminado.
- Elige + Añadir robot de Amazon Lex. Si el nombre de su bot no aparece en la lista, vuelva a cargar la página.
- Inicie sesión en la instancia y solicite un número de teléfono
- Haga clic en la URL de inicio de sesión para su instancia de Connect.
- Ingrese las credenciales de administrador que ingresó al crear la instancia. Esto abrirá la consola Connect.
- Desde el Tablero, en Explora tus canales de comunicación selecciona Ver números de teléfono a la derecha.
- Haga Clic en Reclamar un número.
- Elegir un País y dejar el tipo predeterminado de DID (marcación interna directa), elija un número de teléfono de la lista desplegable y haga clic en Siguiente.
- Haga Clic en Guardar.
- Agregue la
OutboundQueue
- En el menú de navegación de la izquierda, seleccione colas del menú Enrutamiento.
- Haga Clic en Agregar nueva cola.
- Nombra la cola
OutboundQueue
, use el menú desplegable para establecer las Horas de operación en Horas básicas y use el menú desplegable para Número de identificación de llamadas salientes para seleccionar el número de teléfono que reclamó anteriormente.
- Haga Clic en Agregar nueva cola.
- En el menú de navegación de la izquierda, seleccione Perfiles de enrutamiento del desplegable Usuarios .
- Haga Clic en Perfil de enrutamiento básico. Debajo Colas de perfil de enrutamiento, agregue OutboundQueue y haga clic en Guardar.
- Agregar el número de teléfono a
BasicQueue
- En el menú de navegación de la izquierda, seleccione colas del menú Enrutamiento.
- Haga clic en
BasicQueue
. - En el campo Número de identificación de llamadas salientes, agregue el número de teléfono que reclamó anteriormente.
- Haga Clic en Guardar en la esquina superior derecha
- Importar el
InboundCall
flujo de contacto- En el menú de navegación de la izquierda, seleccione Flujos de contacto del menú Enrutamiento.
- Elige Crear flujo de contactos.
- En el lado derecho de la página, haga clic en el flecha hacia abajo y haga clic Flujo de importación (beta).
- Encuentra los Llamada entrante archivo y elegir Importa.
- Haga Clic en Publicar.
- Luego, asocie este flujo con el número de teléfono.
- Importar el
AgentWhisper
,CustomerWaiting
yOutboundCall
flujos de contacto- En el menú de navegación de la izquierda, elija Contacto Flujos bajo enrutamiento.
- Haga Clic en Crear flujo de susurro de agente.
- En el lado derecho de la página, haga clic en la flecha hacia abajo y haga clic en Flujo de importación (beta).
- Busque el archivo AgentWhisper y elija Importa.
- Haga Clic en Publicar.
- Vuelve a la Flujos de contacto lista y haga clic en la flecha hacia abajo junto a Crear flujo de contactos.
- Haga clic en Crear Flujo de cola de clientes.
- En el lado derecho de la página, haga clic en la flecha hacia abajo y haga clic en Importar flujo (beta).
- Encuentra los
CustomerWaiting
archivo y seleccione Importar. - Haz clic en Publicar.
- Vuelva a la lista Flujos de contacto y haga clic en la flecha hacia abajo junto a Crear flujo de contacto.
- Elija Crear flujo de contacto.
- En el lado derecho de la página, haga clic en la flecha hacia abajo y haga clic en Importar flujo (beta).
- Encuentra los
OutboundCall
archivo del repositorio de GitHub que descargó anteriormente y elija Importar. - Haz clic en Publicar.
Editar funciones Lambda:
- Visite la Consola lambda.
- Haga clic en el
AppointmentScheduler
función. - Haga clic en Configuración y Variables de entorno desde el menú de la izquierda.
- Haga Clic en Editar. Reemplace el Valor con su Pinpoint ID del proyecto y Número gratuito. Hacer clic Guardar.
- Volver a la Consola lambda y haga clic en el
AppointmentSchedulerOutboundContact
función. - Repita los pasos 3 y 4, reemplazando los valores para
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
yQUEUE_ID
con los valores correctos. Hacer clic Guardar una vez hecho.- Para encontrar el ID de flujo de contacto, vaya a la
OutboundCall
Comuníquese con Flow en la consola de Amazon Connect y haga clic en la flecha junto a Mostrar información de flujo adicional. El ID de flujo de contacto es el último valor después de flujo de contacto/.
- Para encontrar el ID de la instancia, vaya a la consola de Amazon Connect y haga clic en el alias de su instancia. El ID de la instancia es el último valor en el ARN de la instancia después instancia/.
- Para encontrar el ID de la cola, vaya a la
OutboundQueue
en la consola de Amazon Connect y haga clic en la flecha junto a Mostrar información adicional sobre la cola. El ID de flujo de contacto es el último valor después de cola/.
- Para encontrar el ID de flujo de contacto, vaya a la
Los Lex Bots y la instancia de Amazon Connect ahora están listos para funcionar. A continuación, implementaremos la interfaz de usuario.
Edite la ruta de API Gateway:
- Visite la Consola de API Gateway
- Haga clic en la instancia nombrada Citas
- En la sección de recursos, haga clic en el método POST que pertenece al recurso /outcall.
- Haga Clic en Solicitud de integración.
- Luego haga clic en el icono de edición junto a la derecha del campo Función Lambda. Luego haga clic en el ícono de marca de verificación que apareció a la derecha del campo de texto.
- Haga clic en Aceptar para agregar un permiso a la función Lambda.
Implemente la interfaz de usuario:
- Configurar la interfaz de usuario antes de la implementación
- En su editor de código preferido, abra el ui carpeta de los archivos de código descargados.
- Reemplaza y con su ID de API (accesible en la columna de ID de la Consola de puerta de enlace API) y la región de sus recursos desplegados en las siguientes líneas: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- Reemplaza con el nombre de su instancia de Amazon Connect en las líneas 172 y 402.
- [Opcional] agregue un logotipo de la aplicación en el archivo index.js, línea 331:
En el archivo index.html, línea 5:
- En una terminal, navegue hasta el ui carpeta del proyecto descargado.
- Ejecutar instalación npm. Esto tardará unos minutos en completarse.
- Ejecutar compilación del script de ejecución npm. Esto generará un carpeta de compilación existentes ui directorio.
- Agregue los archivos de código al depósito S3:
- Visite la Consola S3.
- Busque el depósito implementado con CloudFormation Stack, programador-de-citas-sitio-web-.
- Arrastre y suelte el contenido de la build carpeta en el directorio ui creado en el último paso en el cubo.
- Haga Clic en Subir.
Ahora debería poder acceder a la aplicación desde CloudFront Distribution.
- Agregue la distribución de CloudFront como un origen aprobado.
-
- Vaya a la consola de Amazon Connect.
- Seleccione el Alias de instancia de la instancia a la que agregar el bot.
- Elija Orígenes aprobados.
- Haga clic en + Agregar origen e ingrese la URL de su distribución de CloudFront.
- Haga clic en Agregar.
-
- Ahora navegue a su URL de distribución de CloudFront más index.html. (p.ej,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
Limpiar
Una vez que haya terminado con esta solución, asegúrese de limpiar su entorno de AWS para no incurrir en cargos no deseados.
- Visite la consola S3, vacíe su cubo creado por la plantilla de CloudFormation (sitio web del programador de citas).
- Visite la Consola de CloudFormation, elimina tu pila. Asegúrese de que todos los recursos asociados con esta pila se hayan eliminado correctamente.
- Visite la Consola de Amazon Connect, elimine su instancia.
- Visite la Consola de Amazon Lex, elimine el bot que creó.
Conclusión
Para este blog, Accenture y AWS colaboraron para desarrollar una solución de aprendizaje automático que destaca el uso de los servicios de AWS para crear un programador de citas automatizado. Esta solución demuestra lo fácil que es crear una solución de programación de citas en AWS. La capacidad de Amazon Lex para admitir servicios de mensajería de terceros, como Meta messenger, amplía el alcance potencial de la solución a través de múltiples canales. La notificación al cliente a través de SMS se implementa con un esfuerzo mínimo utilizando Amazon Pinpoint. Con Amazon Connect, un marcador saliente se integra a la perfección con la aplicación web de vista de calendario, lo que permite a los empleados conectarse inmediatamente con los clientes con un simple botón de clic para llamar.
Puede acelerar la innovación con Accenture AWS Business Group (AABG). Puede aprender de los recursos, la experiencia técnica y el conocimiento de la industria de dos innovadores líderes, ayudándole a acelerar el ritmo de la innovación para ofrecer productos y servicios disruptivos. El AABG ayuda a los clientes a idear e innovar soluciones en la nube para los clientes a través del desarrollo rápido de prototipos. Conéctese con nuestro equipo a accentureaws@amazon.com para aprender y acelerar cómo usar el aprendizaje automático en sus productos y servicios.
Acerca de los autores
Samier Goel es Arquitecto de Soluciones Sr. en los Países Bajos, que impulsa el éxito del cliente mediante la construcción de prototipos en iniciativas de vanguardia. Antes de unirse a AWS, Sameer se graduó con una maestría en Boston, con especialización en ciencia de datos. Le gusta construir y experimentar con proyectos AI/ML en Raspberry Pi.
Nick Vargas es gerente y arquitecto tecnológico en Accenture. Lidera la entrega de proyectos para un equipo de creación rápida de prototipos dentro de Accenture AWS Business Group (AABG). Disfruta de sus paseos matutinos con su perro Bingo, viajar, ir a la playa y hacer senderismo.
ana schreiber es parte de un equipo de creación de prototipos dentro de AWS Business Group (AABG) de Accenture. Como desarrolladora sénior de AWS, ha trabajado en varias pruebas de concepto de alto perfil que ayudan a hacer realidad la visión del cliente. Cuando no está trabajando, le gusta cocinar, hacer manualidades y jugar con su corgi Gimli.
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- Fuente: 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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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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