Une expérience client exceptionnelle offre un avantage concurrentiel et contribue à créer une différenciation de la marque. Selon le rapport Forrester, L'état de l'obsession client, 2022, donner la priorité au client peut avoir un impact considérable sur le bilan d’une organisation, car les organisations qui adoptent cette méthodologie surpassent leurs pairs en termes de croissance des revenus. Même si les centres de contact subissent une pression constante pour faire plus avec moins tout en améliorant l'expérience client, 80 % des entreprises prévoient d'augmenter leur niveau d'investissement dans l'expérience client (CX) pour offrir une expérience client différenciée. L'innovation et l'amélioration rapides de l'IA générative ont captivé notre esprit et notre attention et, selon Estimation de McKinsey & Company, l’application de l’IA générative aux fonctions de service client pourrait augmenter la productivité à hauteur de 30 à 45 % des coûts actuels des fonctions.
Toile Amazon SageMaker fournit aux analystes commerciaux une interface visuelle pointer-cliquer qui vous permet de créer des modèles et de générer des prédictions d'apprentissage automatique (ML) précises sans nécessiter aucune expérience ou codage en ML. En octobre 2023, SageMaker Canvas a annoncé prise en charge des modèles de fondation parmi ses modèles prêts à l'emploi, Alimenté par Socle amazonien et les Amazon SageMaker JumpStart. Cela vous permet d'utiliser le langage naturel avec une interface de discussion conversationnelle pour effectuer des tâches telles que la création de nouveaux contenus, notamment des récits, des rapports et des articles de blog ; résumer des notes et des articles ; et répondre aux questions d'une base de connaissances centralisée, le tout sans écrire une seule ligne de code.
Le travail d’un agent de centre d’appels consiste à gérer les appels clients entrants et sortants et à fournir une assistance ou à résoudre les problèmes tout en répondant à des dizaines d’appels quotidiennement. Suivre ce volume tout en donnant aux clients des réponses immédiates est un défi sans avoir le temps de faire des recherches entre les appels. En règle générale, les scripts d'appel guident les agents tout au long des appels et décrivent la résolution des problèmes. Des scripts bien rédigés améliorent la conformité, réduisent les erreurs et augmentent l'efficacité en aidant les agents à comprendre rapidement les problèmes et les solutions.
Dans cet article, nous explorons comment l'IA générative dans SageMaker Canvas peut aider à résoudre les défis courants auxquels les clients peuvent être confrontés lorsqu'ils traitent avec des centres de contact. Nous montrons comment utiliser SageMaker Canvas pour créer un nouveau script d'appel ou améliorer un script d'appel existant, et explorons comment l'IA générative peut aider à examiner les interactions existantes pour apporter des informations difficiles à obtenir à partir des outils traditionnels. Dans le cadre de cet article, nous fournissons les invites utilisées pour résoudre les tâches et discutons des architectures pour intégrer ces résultats dans votre Intelligence AWS Contact Center (CCI).
Présentation de la solution
Les modèles de base de l'IA générative peuvent aider à créer de puissants scripts d'appel dans les centres de contact et permettre aux organisations d'effectuer les opérations suivantes :
- Créez des expériences client cohérentes avec un référentiel de connaissances unifié pour gérer les requêtes des clients
- Réduisez le temps de traitement des appels
- Améliorer la productivité de l’équipe d’assistance
- Donner à l’équipe d’assistance les prochaines meilleures actions pour éliminer les erreurs et prendre la prochaine meilleure action
Avec SageMaker Canvas, vous pouvez choisir parmi une plus grande sélection de modèles de base pour créer des scripts d'appel convaincants. SageMaker Canvas vous permet également de comparer plusieurs modèles simultanément, afin qu'un utilisateur puisse sélectionner la sortie qui correspond le mieux à ses besoins pour la tâche spécifique à laquelle il est confronté. Pour utiliser des chatbots génératifs basés sur l'IA, l'utilisateur doit d'abord fournir une invite, qui est une instruction pour indiquer au modèle ce que vous avez l'intention de faire.
Dans cet article, nous abordons quatre cas d'utilisation courants :
- Création de nouveaux scripts d'appel
- Améliorer un script d'appel existant
- Automatisation des tâches post-appel
- Analyses post-appel
Tout au long de cet article, nous utilisons des modèles de langage étendus (LLM) disponibles dans SageMaker Canvas optimisé par Amazon Bedrock. Plus précisément, nous utilisons le modèle Claude 2 d'Anthropic, un modèle puissant et très performant pour toutes sortes de tâches en langage naturel. Les exemples sont en anglais ; cependant, Anthropic Claude 2 prend en charge plusieurs langues. Faire référence à Anthropique Claude 2 pour apprendre plus. Enfin, tous ces résultats sont reproductibles avec d'autres modèles Amazon Bedrock, comme Anthropic Claude Instant ou Amazon Titan, ainsi qu'avec les modèles SageMaker JumpStart.
Pré-requis
Pour cet article, assurez-vous d'avoir configuré un Compte AWS avec les ressources et les autorisations appropriées. En particulier, effectuez les étapes préalables suivantes :
- Déployer un Amazon Sage Maker domaine. Pour obtenir des instructions, reportez-vous à Intégration au domaine Amazon SageMaker.
- Configurez les autorisations pour configurer et déployer SageMaker Canvas. Pour plus de détails, reportez-vous à Configuration et gestion d'Amazon SageMaker Canvas (pour les administrateurs informatiques).
- Configurez les politiques de partage de ressources d'origine croisée (CORS) pour SageMaker Canvas. Pour plus d'informations, reportez-vous à Accordez à vos utilisateurs les autorisations pour télécharger des fichiers locaux.
- Ajoutez les autorisations pour utiliser les modèles de fondation dans SageMaker Canvas. Pour obtenir des instructions, reportez-vous à Utiliser l'IA générative avec des modèles de base.
Notez que les services que SageMaker Canvas utilise pour résoudre les tâches d'IA générative sont disponibles dans SageMaker JumpStart et Amazon Bedrock. Pour utiliser Amazon Bedrock, assurez-vous d'utiliser SageMaker Canvas dans la région où Amazon Bedrock est pris en charge. Faire référence à Régions prises en charge pour en savoir plus.
Créer un nouveau script d'appel
Pour ce cas d'utilisation, un analyste de centre de contact définit un script d'appel à l'aide de l'un des modèles prêts à l'emploi disponibles dans SageMaker Canvas, en saisissant une invite appropriée, telle que « Créez un script d'appel pour un agent qui aide les clients avec cartes de crédit perdues. Pour mettre en œuvre cela, une fois que l'administrateur cloud de l'organisation a accordé un accès en signature unique à l'analyste du centre de contact, procédez comme suit :
- Sur la console SageMaker, choisissez Toile dans le volet de navigation.
- Choisissez votre domaine et votre profil utilisateur et choisissez Ouvrir le canevas pour ouvrir l'application SageMaker Canvas.
- Accédez à la Modèles prêts à l'emploi section et choisissez Générer, extraire et résumer du contenu pour ouvrir la console de discussion.
- Avec le modèle Anthropic Claude 2 sélectionné, entrez votre invite « Créer un script d'appel pour un agent qui aide les clients ayant des cartes de crédit perdues » et appuyez sur Entrer.
Le script obtenu grâce à l'IA générative est inclus dans un document (tel que TXT, HTML ou PDF) et ajouté à une base de connaissances qui guidera les agents du centre de contact dans leurs interactions avec les clients.
Lorsque vous utilisez une solution de centre de contact omnicanal basée sur le cloud, telle que Connexion Amazon, vous pouvez profiter des fonctionnalités basées sur l'IA/ML pour améliorer la satisfaction client et l'efficacité des agents. La sagesse d'Amazon Connect réduit le temps passé par les agents à chercher des réponses et permet une résolution rapide des problèmes des clients en fournissant une recherche de connaissances et des recommandations en temps réel pendant que les agents discutent avec les clients. Dans cet exemple particulier, Amazon Connect Wisdom peut se synchroniser avec Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) comme source de contenu pour la base de connaissances, intégrant ainsi le script d'appel généré à l'aide de SageMaker Canvas. Pour plus d'informations, reportez-vous à Synchronisation Amazon Connect Wisdom S3.
Le diagramme suivant illustre cette architecture.
Lorsque le client appelle le centre de contact et qu'il passe par une réponse vocale interactive (IVR) ou que des mots clés spécifiques sont détectés concernant l'objet de l'appel (par exemple, « perdue » et « carte de crédit »), Amazon Connect Wisdom fournira des suggestions sur la façon de gérer l'interaction avec l'agent, y compris le script d'appel pertinent généré par SageMaker Canvas.
Avec l'IA générative de SageMaker Canvas, les analystes des centres de contact gagnent du temps dans la création de scripts d'appel et peuvent essayer rapidement de nouvelles invites pour peaufiner la création de scripts.
Améliorer un script d'appel existant
Selon ce qui suit enquête, 78 % des clients estiment que leur expérience dans le centre d'appels s'améliore lorsque l'agent du service client n'a pas l'air de lire un script. SageMaker Canvas peut utiliser l'IA générative pour vous aider à analyser le script d'appel existant et suggérer des améliorations pour améliorer la qualité des scripts d'appel. Par exemple, vous souhaiterez peut-être améliorer le script d'appel pour inclure plus de conformité ou rendre votre script plus poli.
Pour ce faire, choisissez Nouveau chat et sélectionnez Claude 2 comme modèle. Vous pouvez utiliser l'exemple de transcription généré dans le cas d'utilisation précédent et l'invite « Je souhaite que vous agissiez en tant qu'analyste d'assurance qualité du centre de contact et que vous amélioriez la transcription d'appel ci-dessous pour la rendre conforme et paraître plus polie ».
Automatisez les tâches post-appel
Vous pouvez également utiliser l'IA générative de SageMaker Canvas pour automatiser le travail post-appel dans les centres d'appels. Les cas d'utilisation courants sont le résumé des appels, l'assistance à la réalisation des journaux d'appels et la création de messages de suivi personnalisés. Cela peut améliorer la productivité des agents et réduire le risque d'erreurs, leur permettant ainsi de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que l'engagement client et l'établissement de relations.
Selectionnez Nouveau chat et sélectionnez Claude 2 comme modèle. Vous pouvez utiliser l'exemple de transcription généré dans le cas d'utilisation précédent et l'invite « Résumez la transcription de l'appel ci-dessous pour mettre en évidence le problème du client, les actions de l'agent, le résultat de l'appel et le sentiment du client. »
Lorsque vous utilisez Amazon Connect comme solution de centre de contact, vous pouvez mettre en œuvre l'enregistrement et la transcription des appels en activant Lentille de contact Amazon Connect, qui apporte d'autres fonctionnalités d'analyse telles que l'analyse des sentiments et la rédaction de données sensibles. Il contient également un résumé en mettant en évidence les phrases clés de la transcription et en étiquetant les problèmes, les résultats et les mesures à prendre.
L'utilisation de SageMaker Canvas vous permet d'aller plus loin et, à partir d'un seul espace de travail, de sélectionner parmi les modèles prêts à l'emploi pour analyser la transcription de l'appel ou générer un résumé, et même comparer les résultats pour trouver le modèle qui correspond le mieux à l'utilisation spécifique. cas. Le diagramme suivant illustre cette architecture de solution.
Analyses client après appel
Un autre domaine dans lequel les centres de contact peuvent tirer parti de SageMaker Canvas est la compréhension des interactions entre le client et les agents. Selon le Enquête mondiale NICE WEM 2022, 58 % des agents des centres d’appels déclarent bénéficier très peu des séances de coaching en entreprise. Les agents peuvent utiliser l'IA générative de SageMaker Canvas pour analyser le sentiment des clients afin de mieux comprendre les meilleures actions alternatives qu'ils auraient pu prendre pour améliorer la satisfaction des clients.
Nous suivons des étapes similaires à celles des cas d’utilisation précédents. Choisir Nouveau chat et sélectionnez Claude 2. Vous pouvez utiliser l'exemple de transcription généré dans le cas d'utilisation précédent et l'invite « Je souhaite que vous agissiez en tant que superviseur du centre de contact et que vous critiquez et suggériez des améliorations au comportement de l'agent dans la conversation client. »
Nettoyer
SageMaker Canvas arrêtera automatiquement tous les modèles SageMaker JumpStart démarrés sous celui-ci après 2 heures d'inactivité. Suivez les instructions de cette section pour arrêter ces modèles plus tôt afin de réduire les coûts. Notez qu'il n'est pas nécessaire d'arrêter les modèles Amazon Bedrock car ils ne sont pas déployés dans votre compte.
- Pour arrêter le modèle SageMaker JumpStart, vous pouvez choisir parmi deux méthodes :
- Selectionnez Nouveau chat, et dans le menu déroulant Modèle, choisissez Démarrer un autre modèle. Ensuite, sur le Modèles de fondation page, sous Modèles Amazon SageMaker JumpStart, choisissez le modèle (tel que Falcon-40B-Instruct) et dans le volet de droite, choisissez Arrêter le modèle.
- Si vous comparez plusieurs modèles simultanément, sur la page de comparaison des résultats, choisissez le menu d'options du modèle SageMaker JumpStart (trois points), puis choisissez Arrêter le modèle.
- Selectionnez Déconnexion dans le volet de gauche pour vous déconnecter de l'application SageMaker Canvas afin d'arrêter la consommation de Heures d'ouverture de l'instance de l'espace de travail SageMaker Canvas. Cela libérera toutes les ressources utilisées par l'instance d'espace de travail.
Conclusion
Dans cet article, nous avons analysé comment vous pouvez utiliser l'IA générative de SageMaker Canvas dans les centres de contact pour créer des interactions client hyper-personnalisées, améliorer la productivité des analystes et des agents des centres de contact et apporter des informations difficiles à obtenir avec les outils traditionnels. Comme l'illustrent les différents cas d'utilisation, SageMaker Canvas agit comme un seul espace de travail unifié, sans avoir besoin d'utiliser différents produits ponctuels. Avec l'IA générative de SageMaker Canvas, les centres de contact peuvent améliorer la satisfaction client, réduire les coûts et augmenter l'efficacité. L'IA générative de SageMaker Canvas vous permet de générer des solutions nouvelles et innovantes qui ont le potentiel de transformer le secteur des centres de contact. Vous pouvez également utiliser l'IA générative pour identifier les tendances et les informations sur les interactions avec les clients, aidant ainsi les responsables à optimiser leurs opérations et à améliorer la satisfaction des clients. De plus, vous pouvez utiliser l’IA générative pour produire des données de formation pour les nouveaux agents, leur permettant ainsi d’apprendre à partir d’exemples synthétiques et d’améliorer leurs performances plus rapidement.
En savoir plus sur Fonctionnalités de SageMaker Canvas et les commencer aujourd'hui pour tirer parti des capacités d’apprentissage automatique visuelles et sans code.
À propos des auteurs
David Gallitelli est un architecte de solutions spécialisé senior pour l'IA/ML. Il est basé à Bruxelles et travaille en étroite collaboration avec des clients du monde entier qui cherchent à adopter les technologies d'apprentissage automatique Low-Code/No-Code et l'IA générative. Il est développeur depuis qu'il est très jeune, commençant à coder à l'âge de 7 ans. Il a commencé à apprendre l'IA/ML à l'université et en est depuis tombé amoureux.
José Rui Teixeira Nunes est architecte de solutions chez AWS, basé à Bruxelles, en Belgique. Il aide actuellement les institutions et agences européennes dans leur transition vers le cloud. Il possède plus de 20 ans d’expertise en technologies de l’information, avec un accent particulier sur les organisations du secteur public et les solutions de communication.
Anand Sharma est un spécialiste senior du développement de partenaires pour l'IA générative chez AWS au Luxembourg avec plus de 18 ans d'expérience dans la fourniture de produits et services innovants dans les domaines du commerce électronique, de la fintech et de la finance. Avant de rejoindre AWS, il a travaillé chez Amazon et dirigé les fonctions de gestion de produits et de business intelligence.
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- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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