Société de services financiers établie avec plus de 140 ans d'activité, Principal est un leader mondial de la gestion de placements et sert plus de 62 millions de clients dans le monde. Principal mène des analyses en temps quasi réel à l'échelle de l'entreprise pour offrir une expérience client omnicanal transparente et hyper-personnalisée dans le cadre de sa mission visant à rendre la sécurité financière accessible à tous. Ils traitent les données sur tous les canaux, y compris les interactions enregistrées avec le centre de contact, les e-mails, les chats et autres canaux numériques.
Dans cet article, nous montrons comment les données agrégées au sein d'AWS Solution d'analyse post-appel CCI a permis au Principal de gagner en visibilité sur les interactions de son centre de contact, de mieux comprendre le parcours client et d'améliorer l'expérience globale entre les canaux de contact tout en préservant l'intégrité et la sécurité des données.
Exigences de la solution
Principal fournit des services d'investissement via Genesys Cloud CX, un centre de contact basé sur le cloud qui fournit intégrations puissantes et natives avec AWS. Chaque année, Principal traite des millions d’appels et d’interactions numériques. Dans un premier temps, ils souhaitaient transcrire les appels vocaux et analyser ces interactions pour déterminer les principaux facteurs d'appel, notamment les problèmes, les sujets, les sentiments, les temps de traitement moyens (AHT), et développer des analyses supplémentaires basées sur le traitement du langage naturel (NLP).
Afin d'analyser correctement les appels, Principal avait quelques exigences :
- Coordonnées : Comprendre le parcours client nécessite de comprendre si un locuteur est un système de réponse vocale interactive automatisée (RVI) ou un agent humain et quand un transfert d'appel se produit entre les deux.
- Rédaction de contenu : chaque interaction audio client est enregistrée sous forme de fichier WAV stéréo, mais peut potentiellement inclure des informations sensibles telles que des informations personnellement identifiables (PII) protégées par la HIPAA.
- Évolutivité : cette architecture devait pouvoir s'adapter immédiatement à des milliers d'appels par jour et à des millions d'appels par an. De plus, Principal avait besoin d'une architecture d'analyse extensible capable d'analyser d'autres canaux tels que les fils de discussion par courrier électronique et les résultats d'enquêtes vocales traditionnelles du client (VoC).
- L'intégrité n'est pas négociable chez Principal : elle guide tout ce qu'ils font. En fait, faire ce qui est juste est l'une des valeurs fondamentales de Principal. Par conséquent, lorsque l’équipe Principal a commencé à s’attaquer à ce projet, elle savait que garantir les plus hauts standards de sécurité des données, tels que la conformité réglementaire, la confidentialité et la qualité des données, serait une exigence clé non négociable. L'équipe devait utiliser une technologie avec une position correspondante en matière de sécurité des données et la capacité de créer des contrôles de conformité et de sécurité personnalisés pour respecter des exigences strictes. L'attention portée à cette exigence clé permet au Principal de maintenir une expérience client sûre et sécurisée.
Vue d'ensemble de la solution
Après des recherches approfondies, l'équipe principale a finalisé AWS Solution de renseignement sur les centres de contacts (CCI)s, qui permettent aux entreprises d'améliorer l'expérience client et d'obtenir des informations sur les conversations en ajoutant des capacités d'IA aux centres de contact tiers sur site et dans le cloud. La CCI Analyses post-appel (PCA) fait partie de la suite de solutions CCI et répond à de nombreuses exigences identifiées. L'APC a un Architecture de référence du guide de la bibliothèque de solutions peut comprendre un atténuateur. exemple de référentiel open source sur GitHub. En collaboration avec leur équipe de compte AWS, Principal a détaillé la solution PCA et son déploiement, et a mis en place des programmes de formation personnalisés et des journées d'immersion pour améliorer rapidement les compétences des équipes Principal. L'exemple d'architecture (voir le schéma suivant) et la base de code dans le référentiel open source ont permis aux équipes d'ingénierie principales de relancer leur solution en unifiant le parcours client et en fusionnant les enregistrements téléphoniques et les enregistrements de transcription.
PCA fournit une architecture complète autour de l'ingestion de fichiers audio dans un flux de travail entièrement automatisé avec Fonctions d'étape AWS, qui est lancé lorsqu'un fichier audio est livré à un Service de stockage simple Amazon (Amazon S3). Après quelques minutes, une transcription est produite avec Amazon Transcribe Analyse des appels et enregistré dans un autre compartiment S3 pour traitement par d'autres outils de business intelligence (BI). PCA propose également une interface utilisateur Web qui permet aux clients de parcourir les transcriptions d'appels. Les fonctionnalités de sécurité de PCA garantissent que toutes les données PII ont été supprimées de la transcription, ainsi que du fichier audio lui-même. De plus, toutes les données du compartiment S3 peuvent être chiffrées avec des clés appartenant au principal.
Le principal a travaillé avec les équipes techniques d'AWS pour modifier le flux de travail Step Functions au sein de PCA afin d'atteindre davantage leurs objectifs. Les détails des appels tels que les horodatages des interactions, les files d'attente d'appels, les transferts d'agents et les temps de parole des participants sont suivis par Genesys dans un fichier appelé Contact Trace Record (CTR). En combinant des transcriptions précises avec les fichiers Genesys CTR, Principal a pu identifier correctement les intervenants, classer les appels en groupes, analyser les performances des agents, identifier les opportunités de vente incitative et effectuer des analyses supplémentaires basées sur l'apprentissage automatique (ML).
Les équipes ont construit un nouveau mécanisme d'ingestion de données, permettant aux fichiers CTR d'être livrés conjointement avec le fichier audio dans un compartiment S3. Le directeur et AWS ont collaboré sur un nouveau AWS Lambda fonction qui a été ajoutée au flux de travail Step Functions. Cette fonction Lambda identifie les enregistrements CTR et fournit une étape de traitement supplémentaire qui génère une transcription améliorée contenant des métadonnées supplémentaires telles que des informations sur la file d'attente et l'ID de l'agent, l'identification et le marquage IVR, ainsi que le nombre d'agents (et IVR) vers lesquels le client a été transféré, le tout regroupé à partir de les enregistrements CTR. Ces informations supplémentaires permettent au Principal de créer une carte de l'interaction client tout au long du cycle de vie de la conversation et de se concentrer sur les segments vocaux critiques, tout en excluant les moins pertinents.
De plus, cette étape de post-traitement a permis au principal d'enrichir davantage les transcriptions avec des informations internes telles que les noms d'agent et de file d'attente et d'étendre les capacités d'analyse de PCA, y compris des modèles de ML personnalisés basés sur le NLP pour l'identification du sujet et de l'intention du client, déployés à l'aide de Amazon Sage Maker des points de terminaison et une augmentation supplémentaire de la transcription à l'aide de modèles d'IA génératifs fondamentaux hébergés sur Amazon Bedrock.
PCA est open source sur GitHub, ce qui permet à des clients tels que Principal d'étendre et de maintenir leurs propres forks avec un code commercial privé personnalisé. Il permet également à la communauté de soumettre du code au référentiel principal pour que d'autres puissent l'utiliser. Les équipes techniques principales et AWS se sont associées pour fusionner les fonctionnalités de Genesys CTR et d'espace réservé de post-traitement dans la version principale de PCA. Ce partenariat entre Principal et AWS a permis d'accélérer la mise sur le marché de Principal, tout en garantissant que les exigences commerciales existantes et entrantes pourraient être rapidement ajoutées. Les contributions au projet open source ont accéléré les charges de travail Genesys CTR d'autres clients.
Répondre aux questions commerciales
Une fois la PCA en place, les analystes principaux, les data scientists, les ingénieurs et les propriétaires d'entreprise ont travaillé avec les PME AWS pour créer de nombreux Amazon QuickSight des tableaux de bord pour afficher les informations sur les données et commencer à répondre aux questions commerciales. QuickSight est un service BI à l'échelle du cloud que vous pouvez utiliser pour fournir des informations faciles à comprendre à partir de plusieurs ensembles de données, à partir de données AWS, de données tierces, de données de logiciel en tant que service (SaaS), et bien plus encore. L'utilisation de cet outil BI, avec ses intégrations natives aux référentiels de données existants rendus accessibles par Amazone Athéna, a rendu la création de visualisations pour afficher les données à grande échelle relativement simple et a permis une BI en libre-service. Des visualisations ont été rapidement rédigées pour répondre à certaines questions clés, notamment « Pour quelles raisons nos clients nous appellent ? », « Quels sujets se rapportent aux AHT les plus longs/au plus grand nombre de transferts » et « Quels sujets et problèmes se rapportent aux scores de sentiment des clients les plus bas ? » En ingérant des données supplémentaires liées aux modèles de sujets personnalisés Principal, l'équipe a pu étendre son utilisation de QuickSight pour inclure des comparaisons de sujets et de corrélations, des capacités de validation de modèles et des comparaisons de sentiments basées sur l'orateur, le segment, l'appel et la conversation. De plus, l'utilisation des insights QuickSight a rapidement permis aux équipes principales de mettre en œuvre la détection des anomalies et la prédiction des volumes, tout en Amazon QuickSightQ, une fonctionnalité ML de QuickSight qui utilise le NLP, a permis une analyse quantitative rapide des données en langage naturel.
Une fois l’initiative initiale de PCA terminée, Principal savait qu’il lui fallait immédiatement approfondir l’expérience client omnicanal. Ensemble, Principal et AWS ont créé des pipelines d'ingestion de données pour les interactions par courrier électronique des clients et des métadonnées supplémentaires à partir de leur plate-forme de données client, et ont créé des mécanismes d'agrégation et d'analyse de données pour combiner les données omnicanales dans une perspective unique d'informations sur les clients. L'utilisation des vues Athena et des tableaux de bord QuickSight a continué à permettre l'analyse classique et la mise en œuvre de bases de données graphiques de preuve de concept via Amazone Neptune aidera le Principal à extraire des informations sur les sujets d'interaction et les relations d'intention dans la vue omnicanal lorsqu'il sera mis en œuvre à grande échelle.
Les Résultats
PCA a contribué à accélérer la mise sur le marché. Le principal a pu déployer lui-même l'application PCA open source existante en 1 jour. Ensuite, Principal a travaillé avec AWS et a élargi l'offre PCA avec de nombreuses fonctionnalités comme l'intégration Genesys CTR sur une période de 3 mois. Le processus de développement et de déploiement était un processus conjoint et itératif qui a permis au principal de tester et de traiter les volumes d'appels de production sur les fonctionnalités nouvellement créées. Depuis l'engagement initial, AWS et Principal continuent de travailler ensemble, partageant les exigences commerciales, les feuilles de route, le code et les corrections de bugs pour développer PCA.
Depuis son développement et son déploiement initiaux, Principal a traité plus d'un million d'appels clients via le framework PCA. Cela a abouti à plus de 1 millions de segments vocaux individuels prononcés par un client, un agent ou un SVI. Grâce à cette richesse de données, Principal a pu effectuer des analyses historiques à grande échelle et en temps quasi réel pour mieux comprendre l'expérience client.
Les solutions AWS CCI changent la donne pour Principal. La suite existante d'outils CCI de Principal, qui comprend Qualtrics pour un tableau de bord simple et une identification des opportunités, a été élargie avec l'ajout de PCA. L'ajout de PCA à la suite d'outils CCI a permis à Principal d'effectuer rapidement des analyses approfondies sur les interactions de son centre de contact. Grâce à ces données, Principal peut désormais effectuer des analyses avancées pour comprendre les interactions avec les clients et les facteurs d'appel, y compris les sujets, les intentions, les problèmes, les actions à entreprendre et les résultats. Même dans un environnement de production contrôlé et à petite échelle, le lac de données PCA a donné naissance à de nombreux nouveaux cas d'utilisation.
Feuille de route
Les données générées par PCA pourraient être utilisées pour prendre des décisions commerciales critiques concernant le routage des appels, en fonction des informations sur les sujets qui entraînent un temps de traitement moyen plus long, des mises en attente plus longues, davantage de transferts et un sentiment négatif des clients. Savoir quand les interactions des clients avec l'IVR et les assistants vocaux automatisés sont mal comprises ou mal acheminées aidera Principal à améliorer l'expérience en libre-service. Comprendre pourquoi un client a appelé au lieu d'utiliser le site Web est essentiel pour améliorer le parcours client et accroître sa satisfaction. Les chefs de produit responsables de l'amélioration des expériences Web ont partagé à quel point ils étaient enthousiastes à l'idée de pouvoir utiliser les données de PCA pour déterminer la priorité des nouvelles améliorations et mesurer l'impact des changements. Principal analyse également d'autres cas d'utilisation potentiels tels que la cartographie des profils clients, la détection des fraudes, la gestion des effectifs, l'utilisation d'IA/ML supplémentaires et de grands modèles de langage (LLM), et identifie les tendances nouvelles et émergentes au sein de leurs centres de contact.
À l'avenir, Principal prévoit de continuer à étendre les capacités de post-traitement avec des modèles supplémentaires d'agrégation de données, d'analyse et de génération de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte. Principal intègre actuellement l'IA générative et des modèles fondamentaux (tels qu'Amazon Titan) à ses solutions propriétaires. Principal prévoit d'utiliser l'IA générative d'AWS pour améliorer la productivité des employés, accroître les actifs sous gestion, offrir des expériences client de haute qualité et fournir des outils permettant aux clients de prendre efficacement des décisions d'investissement et de retraite. Compte tenu de la flexibilité et de l'extensibilité du cadre PCA open source, les équipes de Principal disposent d'une longue liste d'améliorations, d'analyses et d'informations supplémentaires qui pourraient étendre le cadre existant.
« Grâce à la solution d'analyse AWS Post Call, le principal peut actuellement effectuer des analyses historiques à grande échelle pour comprendre où les expériences client peuvent être améliorées, générer des informations exploitables et prioriser où agir. Nous ajoutons désormais l'IA générative à l'aide d'Amazon Bedrock pour aider nos utilisateurs professionnels à prendre des décisions basées sur les données avec plus de rapidité et de précision, tout en réduisant les coûts. Nous sommes impatients d'explorer la fonctionnalité de résumé après appel dans Amazon Transcribe Call Analytics afin de permettre à nos agents de concentrer leur temps et leurs ressources sur l'engagement avec les clients, plutôt que sur un travail manuel après contact.
– déclare Miguel Sanchez Urresty, directeur des données et des analyses chez Principal Financial Group.
Conclusion
La solution AWS CCI PCA est conçue pour améliorer l'expérience client, obtenir des informations sur les clients et réduire les coûts opérationnels en ajoutant l'IA et le ML au fournisseur de centre de contact de votre choix. Pour en savoir plus sur les autres solutions CCI, telles que Analyse des appels en direct, faire référence à Solutions AWS Contact Center Intelligence (CCI).
À propos de Principal Groupe Financier
Principal Financial Group et sociétés affiliées, Des Moines IA est une société financière comptant 19,000 140 employés. En activité depuis plus de 62 ans, nous aidons plus de 31 millions de clients dans divers pays du monde au 2022 décembre XNUMX.
AWS et Amazon ne sont affiliés à aucune société des produits d'assurance Principal Financial Group émis par Principal National Life Insurance Co (sauf à New York) et Principal Life Insurance Company. Services administratifs du régime offerts par Principal Life. Principal Funds, Inc. est distribué par Principal Funds Distributor, Inc. Titres proposés par l'intermédiaire de Principal Securities, Inc., du membre SIPC et/ou de courtiers indépendants. Les sociétés référencées sont membres du Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392. ©2023 Principal Financial Services, Inc.
Cette communication se veut de nature éducative et ne doit pas être considérée comme une recommandation. Produits d'assurance et services administratifs de régime fournis par l'intermédiaire de Principal Life Insurance Company, membre du Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392.
À propos des auteurs
Christophe Lott est architecte de solutions senior au sein de l'équipe AWS AI Language Services. Il possède 20 ans d’expérience en développement de logiciels d’entreprise. Chris vit à Sacramento, en Californie, et aime le jardinage, la cuisine, l'aérospatiale/l'aviation générale et parcourir le monde.
Dr Nicki Susann est un scientifique des données principal et le responsable technique de l'équipe principale des services d'IA linguistique. Elle possède une vaste expérience dans les domaines des données et de l'analyse, du développement d'applications, de l'ingénierie des infrastructures et du DevSecOps.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/principal-financial-group-uses-aws-post-call-analytics-solution-to-extract-omnichannel-customer-insights/
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