Amazon Lex fournit des technologies de reconnaissance automatique de la parole (ASR) et de compréhension du langage naturel (NLU) pour transcrire les entrées des utilisateurs, identifier la nature de leur demande et gérer efficacement les conversations. Lex vous permet de créer des conversations sophistiquées, de rationaliser votre expérience utilisateur pour améliorer les scores de satisfaction client (CSAT) et d'augmenter le confinement dans vos centres de contact.
Des interactions client naturelles et efficaces exigent que l'agent virtuel Lex interprète avec précision les informations fournies par le client. Un scénario qui peut être particulièrement difficile consiste à capturer une adresse postale pendant un appel. Prenons l'exemple d'un client qui a récemment déménagé dans une nouvelle ville et appelle pour mettre à jour son adresse municipale pour son compte sans fil. Même un seul code postal des États-Unis peut contenir un large éventail de noms de rue. Obtenir la bonne adresse par téléphone peut être difficile, même pour les agents humains.
Dans cet article, nous vous montrerons comment vous pouvez utiliser Amazon Lex et le Service de localisation Amazon pour fournir une expérience utilisateur efficace pour capturer leur adresse via la voix ou le texte.
Vue d'ensemble de la solution
Pour cet exemple, nous utiliserons un bot Amazon Lex qui fournit des fonctionnalités de libre-service dans le cadre d'un Connexion Amazon flux de contacts. Lorsque l'utilisateur appelle sur son téléphone, il peut demander à changer d'adresse, et le bot lui demandera son numéro de client et sa nouvelle adresse. Dans de nombreux cas, la nouvelle adresse sera capturée correctement lors du premier essai. Pour les adresses plus difficiles, le bot peut leur demander de reformuler leur nom de rue, d'épeler leur nom de rue ou de répéter leur code postal ou leur numéro d'adresse pour capturer l'adresse correcte.
Voici un exemple d'interaction utilisateur pour modéliser notre bot Lex :
IVR: Bonjour, bienvenue au service client de la banque ACME. Comment puis-je aider? Vous pouvez vérifier le solde de vos comptes, commander des chèques ou changer d'adresse.
Utilisateur: Je veux changer d'adresse.
IVR: Pouvez-vous s'il vous plaît me donner votre numéro de client?
Utilisateur: 123456.
IVR: Merci. Veuillez m'indiquer votre nouveau code postal.
Utilisateur: 32312.
IVR: OK, quelle est votre nouvelle adresse ?
Utilisateur: 6800, chemin Thomasville, bureau 1-oh-1.
IVR: Merci. Pour être sûr de bien comprendre, pouvez-vous me dire juste le nom de votre rue ?
Utilisateur: Chemin Thomasville.
IVR: OK, votre nouvelle adresse est 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, USA. Est-ce correct?
Utilisateur: Oui.
IVR: OK, votre adresse a été mise à jour. Y a-t-il autre chose que je puisse aider ?
Utilisateur: Non merci.
IVR: Merci d'avoir tendu la main. Passe une bonne journée!
Comme approche alternative, vous pouvez saisir l'adresse complète en un seul tour, plutôt que de demander d'abord le code postal :
IVR: Bonjour, bienvenue au service client de la banque ACME. Comment puis-je aider? Vous pouvez vérifier le solde de vos comptes, commander des chèques ou changer d'adresse.
Utilisateur: Je veux Mise à jour mon adresse.
IVR: Pouvez-vous s'il vous plaît me donner votre numéro de client?
Utilisateur: 123456.
IVR: Merci. Veuillez m'indiquer votre nouvelle adresse, y compris la rue, la ville, l'état et le code postal.
Utilisateur: 6800 Thomasville Road, Suite 1-oh-1, Tallahassee Floride, 32312.
IVR: Merci. Pour être sûr de bien comprendre, pouvez-vous me dire juste le nom de votre rue ?
Utilisateur: Chemin Thomasville.
IVR: OK, votre nouvelle adresse est 6800 Thomasville Road, Suite 101, Tallahassee Florida 32312, US. Est-ce correct?
Utilisateur: Oui.
IVR: OK, votre adresse a été mise à jour. Y a-t-il autre chose que je puisse aider ?
Utilisateur: Non merci.
IVR: Merci d'avoir tendu la main. Passe une bonne journée!
Architecture de la solution
Nous utiliserons un bot Amazon Lex intégré à Amazon Connect dans cette solution. Lorsque l'utilisateur appelle et fournit sa nouvelle adresse, Lex utilise la reconnaissance vocale automatique pour transcrire sa parole en texte. Ensuite, il utilise un AWS Lambda Fulfillment pour envoyer le texte transcrit à Amazon Location Service, qui effectue une recherche d'adresse et renvoie une adresse normalisée.
En tant que membre de l'organisation AWS CloudFormation pile, vous pouvez également créer une pile facultative Journaux Amazon CloudWatch groupe de journaux pour capturer les journaux de conversation Lex, qui peuvent être utilisés pour créer un tableau de bord d'analyse de conversation pour visualiser les résultats (voir le post Construire un tableau de bord d'intelligence d'affaires pour vos bots Amazon Lex pour une façon de faire cela).
Comment ça marche
Cette solution combine plusieurs techniques pour créer une expérience utilisateur efficace, notamment :
- Technologie de reconnaissance vocale automatique Amazon Lex pour convertir la parole en texte.
- Intégration avec Amazon Location Service pour la recherche d'adresse et la normalisation.
- Lex styles d'orthographe, pour mettre en œuvre une approche « dire-épeler » lorsque les entrées vocales ne sont pas claires (par exemple, demander à l'utilisateur de dire le nom de sa rue, puis, si nécessaire, de l'épeler).
La première étape consiste à s'assurer que les emplacements requis ont été capturés.
Dans la première section de code qui suit, nous demandons à l'utilisateur son code postal et son adresse à l'aide de la Lex ElicitSlot
action de dialogue. Le elicit_slot_with_retries()
La fonction invite l'utilisateur en fonction d'un ensemble d'invites configurables.
La dernière section de code ci-dessus utilise une fonction d'assistance parse_address.parse()
qui convertit les nombres prononcés en chiffres (par exemple, il convertit « soixante huit cent » en « 6800 »).
Ensuite, nous envoyons l'énoncé de l'utilisateur à Amazon Location Service et inspectons la réponse. Nous supprimons toutes les entrées qui n'ont pas de rue, de numéro de rue ou qui ont un code postal incorrect. Dans les cas où nous devons demander à nouveau un nom ou un numéro de rue, nous supprimons également toutes les adresses précédemment suggérées.
Une fois que nous avons une adresse résolue, nous la confirmons avec l'utilisateur.
Si nous n'obtenons pas d'adresse résolue du service de localisation d'Amazon, ou si l'utilisateur dit que l'adresse que nous avons suggérée n'était pas correcte, nous vous demanderons à nouveau des informations supplémentaires et réessayerons. Les emplacements d'informations supplémentaires incluent :
- StreetName : type d'emplacement AMAZON.StreetName
- SpelledStreetName : type d'emplacement AMAZON.AlphaNumeric (à l'aide d'Amazon Lex styles d'orthographe)
- StreetAddressNumber : type d'emplacement AMAZON.Number
La logique de relance est contrôlée par le next_retry()
fonction, qui consulte une liste d'actions à essayer :
La next_retry()
La fonction essaiera ces actions dans l'ordre. Vous pouvez modifier la séquence des invites en changeant l'ordre dans le RETRY_ACTIONS
liste. Vous pouvez également configurer différentes invites pour les scénarios où Amazon Location Service ne trouve pas de correspondance, par rapport au cas où l'utilisateur dit que l'adresse suggérée n'est pas correcte. Comme vous pouvez le voir, nous pouvons demander à l'utilisateur de reformuler son nom de rue et, à défaut, de l'épeler en utilisant les styles d'orthographe Amazon Lex. Nous nous référons à cela comme une approche « dire-épeler », et c'est similaire à la façon dont un agent humain interagirait avec un client dans ce scénario.
Pour le voir en action, vous pouvez le déployer dans votre compte AWS.
Pré-requis
Vous pouvez utiliser le lien CloudFormation qui suit pour déployer la solution dans votre propre compte AWS. Avant de déployer cette solution, vous devez confirmer que vous disposez des prérequis suivants :
- Un disponible Compte AWS où vous pouvez déployer la solution.
- Accès aux services AWS suivants :
- Amazon Lex
- AWS Lambda, pour l'intégration avec Amazon Location Service
- Amazon Location Service, pour la recherche d'adresse
- Gestion des identités et des accès AWS (IAM), pour créer les politiques et les rôles nécessaires
- CloudWatch Logs, pour créer des groupes de journaux pour la fonction Lambda et éventuellement pour capturer les journaux de conversation Lex
- CloudFormation pour créer la pile
- Une instance Amazon Connect (pour obtenir des instructions sur la configuration d'une instance, consultez Créer une instance Amazon Connect).
Les régions AWS suivantes prennent en charge Amazon Lex, Amazon Connect et Amazon Location Service : USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Oregon), Europe (Francfort), Asie-Pacifique (Singapour), Région Asie-Pacifique (Sydney) et Asie Pacifique (Tokyo).
Déploiement de l'exemple de solution
Connectez-vous à la Console de gestion AWS dans votre compte AWS, puis sélectionnez le lien suivant pour déployer l'exemple de solution :
Cela créera une nouvelle pile CloudFormation.
Entrez Nom de la pile tels que lex-update-address-example
. Entrez l'ARN (Amazon Resource Name) de l'instance Amazon Connect que vous utiliserez pour tester la solution. Vous pouvez conserver les valeurs par défaut des autres paramètres ou les modifier selon vos besoins. Choisir Suivant, et ajoutez les balises que vous souhaitez pour votre pile (facultatif). Choisir Suivant encore une fois, passez en revue les détails de la pile, cochez la case pour confirmer que les ressources IAM seront créées, puis choisissez Créer une pile.
Après quelques minutes, votre pile sera complète et comprendra les ressources suivantes :
- Un bot Lex, y compris une version publiée avec un alias (
Development-Alias
) - Une fonction de Fulfillment Lambda pour le bot (
BotHandler
) - Un groupe de journaux CloudWatch Logs pour les journaux de conversation Lex
- Rôles Amazon IAM requis
- Une ressource personnalisée qui ajoute un exemple de flux de contacts à votre instance Connect
À ce stade, vous pouvez essayer l'exemple d'interaction ci-dessus dans la console Lex V2. Vous devriez voir l'exemple de bot avec le nom que vous avez spécifié dans le modèle CloudFormation (par exemple, update-address-bot
).
Choisissez ce bot, choisissez Versions de robots dans le panneau de navigation de gauche, choisissez le Version 1 version, puis choisissez Intentions dans le panneau de gauche. Vous verrez la liste des intentions, ainsi qu'un Teste .
Pour tester, sélectionnez le Teste bouton, sélectionnez Development-Alias
, Puis sélectionnez Confirmer pour ouvrir la fenêtre de test.
Essayez "Je veux changer mon adresse" pour commencer. Cela utilisera le UpdateAddressZipFirst
l'intention de capturer une adresse, en commençant par demander le code postal, puis en demandant l'adresse de la rue.
Vous pouvez également dire "Je veux Mise à jour mon adresse" pour essayer UpdateAddress
intent, qui capture une adresse en une seule fois avec un seul énoncé.
Test avec Amazon Connect
Essayons maintenant cela avec la voix à l'aide d'une instance Connect. Un exemple de flux de contacts a déjà été configuré dans votre instance Connect :
Il vous suffit de configurer un numéro de téléphone et de l'associer à ce flux de contacts. Pour le faire, suivez ces étapes:
- Lancez Amazon Connect dans la console AWS.
- Ouvrez votre instance Connect en sélectionnant le URL d'accès, et se connecter à l'instance.
- Dans Tableau de bord, sélectionnez Afficher les numéros de téléphone.
- Sélectionnez Réclamer un numéro, choisissez un pays parmi les Pays liste déroulante et choisissez un nombre.
- Entrez une Description, telle que « Exemple de flux pour mettre à jour une adresse avec Amazon Lex », et sélectionnez le flux de contact que vous venez de créer.
- Selectionnez Épargnez.
Vous êtes maintenant prêt à appeler votre instance Connect pour tester votre bot à l'aide de la voix. Composez simplement le numéro sur votre téléphone et essayez quelques adresses américaines. Pour essayer la première approche par code postal, dites "changer mon adresse". Pour essayer l'approche de changement d'adresse en un tour, dites "mettre à jour mon adresse". Vous pouvez également simplement dire "ma nouvelle adresse est", suivi d'une adresse valide aux États-Unis.
Mais attendez… il y a plus
Un autre cas d'utilisation difficile pour les scénarios vocaux consiste à capturer l'adresse e-mail d'un utilisateur. Cela est souvent nécessaire à des fins de vérification de l'utilisateur ou simplement pour permettre à l'utilisateur de modifier son adresse e-mail enregistrée. Lex a une prise en charge intégrée des adresses e-mail à l'aide du type d'emplacement intégré AMAZON.EmailAddress, qui prend également en charge les styles d'orthographe Lex.
L'utilisation d'une approche "dire-épeler" pour capturer les adresses e-mail peut être très efficace, et puisque l'approche est similaire à l'expérience utilisateur dans les scénarios de capture d'adresses que nous avons décrits ci-dessus, nous l'avons incluse ici. Essaie!
Nettoyer
Vous souhaiterez peut-être nettoyer les ressources créées dans le cadre du modèle CloudFormation lorsque vous avez terminé d'utiliser le bot pour éviter d'encourir des frais permanents. Pour ce faire, supprimez la pile CloudFormation.
Conclusion
Amazon Lex offre de puissantes capacités automatisées de reconnaissance vocale et de compréhension du langage naturel qui peuvent être utilisées pour capturer les informations nécessaires à vos utilisateurs afin de fournir des fonctionnalités automatisées en libre-service. Capturer l'adresse d'un client via la reconnaissance vocale peut être difficile en raison de la gamme de noms de rues, de villes et de villages. Cependant, vous pouvez facilement intégrer Amazon Lex au service de localisation Amazon pour rechercher l'adresse correcte, en fonction de l'entrée du client. Vous pouvez intégrer cette technique dans vos propres flux de conversation Lex.
À propos de l’auteur
Brian Yost est responsable principal du programme technique au sein de l'équipe AWS Lex. Dans ses temps libres, il aime faire du vélo de montagne, brasser à la maison et bricoler avec la technologie.
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