इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे एक स्वचालित ईमेल प्रतिक्रिया समाधान का उपयोग करके बनाया जाए Amazon Comprehend.
ग्राहकों के सवालों के जवाब देने और समाधान प्रदान करने के लिए संगठन अपने ग्राहक सेवा संचालन को चलाने के लिए बहुत सारे संसाधन, प्रयास और पैसा खर्च करते हैं। आपके ग्राहक ईमेल, चैट या फोन जैसे विभिन्न चैनलों के माध्यम से प्रश्न पूछ सकते हैं, और उन प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक कार्यबल की तैनाती संसाधन गहन, समय लेने वाली और अनुत्पादक भी हो सकती है यदि उन प्रश्नों के उत्तर दोहराए जाते हैं।
COVID-19 महामारी के दौरान, ग्राहक सेवा और एजेंट सुविधाओं के बंद होने के कारण कई संगठन अपने ग्राहकों का पर्याप्त समर्थन नहीं कर सके, और ग्राहकों के प्रश्नों की संख्या बढ़ती जा रही थी। कुछ संगठनों को प्रश्नों का तुरंत उत्तर देने में कठिनाई हुई, जिसके कारण ग्राहक अनुभव खराब हो सकता है। यह बदले में ग्राहक असंतोष का परिणाम हो सकता है, और लंबी अवधि में किसी संगठन की प्रतिष्ठा और राजस्व को प्रभावित कर सकता है।
हालाँकि आपके संगठन के पास ग्राहक प्रश्नों और उत्तरों के लिए डेटा संपत्ति हो सकती है, फिर भी आप अपने ग्राहकों को जवाब देने के लिए एक स्वचालित प्रक्रिया को लागू करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। चुनौतियों में असंरचित डेटा, विभिन्न भाषाएं, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता की कमी शामिल हो सकती है।
ग्राहक प्रश्नों के ईमेल प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए Amazon Comprehend का उपयोग करके आप ऐसी चुनौतियों को दूर कर सकते हैं। हमारे समाधान के साथ, यदि आशय आपके मौजूदा ज्ञान के आधार से मेल खाता है, तो आप स्वचालित प्रतिक्रिया भेजने वाले ग्राहक ईमेल के इरादे की पहचान कर सकते हैं। यदि इरादे का मिलान नहीं होता है, तो ईमेल मैन्युअल प्रतिक्रिया के लिए समर्थन टीम के पास जाता है। कस्टमर केयर से संपर्क करते समय कुछ सामान्य ग्राहक इरादे निम्नलिखित हैं:
- लेन-देन की स्थिति (उदाहरण के लिए, धन हस्तांतरण की स्थिति)
- पासवर्ड रीसेट
- प्रोमो कोड या छूट
- प्रचालन का समय
- एक एजेंट स्थान खोजें
- धोखाधड़ी की रिपोर्ट करें
- खाता अनलॉक
- खाता बंद करें
Amazon Comprehend उपरोक्त किसी भी उद्देश्य के लिए ईमेल पर वर्गीकरण और इकाई का पता लगाने में आपकी सहायता कर सकता है। इस समाधान के लिए, हम दिखाते हैं कि ग्राहक ईमेल को पहले तीन उद्देश्यों के लिए कैसे वर्गीकृत किया जाए। ईमेल से महत्वपूर्ण जानकारी का पता लगाने के लिए आप Amazon Comprehend का भी उपयोग कर सकते हैं, ताकि आप अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकें। उदाहरण के लिए आप उस क्वेरी से संबंधित विशिष्ट जानकारी के साथ ग्राहक अनुरोध के उत्तर को स्वचालित करने के लिए Amazon Comprehend का उपयोग कर सकते हैं।
समाधान अवलोकन
अपना ग्राहक ईमेल प्रतिक्रिया प्रवाह बनाने के लिए, हम निम्नलिखित सेवाओं का उपयोग करते हैं:
- Amazon Comprehend
- AWS लाम्बा
- अमेज़न सरल ईमेल सेवा (अमेज़न एसईएस)
- अमेज़न सरल अधिसूचना सेवा (अमेज़न एसएनएस)
- अमेज़न वर्कमेल
निम्नलिखित आर्किटेक्चर आरेख एंड-टू-एंड समाधान पर प्रकाश डालता है:
समाधान वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:
- एक ग्राहक वर्कमेल में बनाए गए ग्राहक सहायता ईमेल पर एक ईमेल भेजता है।
- वर्कमेल ईमेल प्राप्त करने पर एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन का आह्वान करता है।
- फ़ंक्शन ईमेल सामग्री को एक कस्टम वर्गीकरण मॉडल समापन बिंदु पर भेजता है।
- कस्टम वर्गीकरण समापन बिंदु एक वर्गीकृत मूल्य और विश्वास स्तर (80% से अधिक, लेकिन आप इसे आवश्यकतानुसार कॉन्फ़िगर कर सकते हैं) के साथ लौटाता है।
- यदि वर्गीकरण मूल्य है
MONEYTRANSFER
, लैम्ब्डा फ़ंक्शन धन हस्तांतरण आईडी खोजने के लिए इकाई का पता लगाने के समापन बिंदु को कॉल करता है। - यदि मनी ट्रांसफर आईडी वापस आ जाती है, तो फ़ंक्शन मनी ट्रांसफर स्थिति को यादृच्छिक रूप से लौटाता है (वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में, आप वास्तविक ट्रांसफर स्थिति प्राप्त करने के लिए एपीआई के माध्यम से डेटाबेस को कॉल कर सकते हैं)।
- लौटाए गए वर्गीकृत मूल्य के आधार पर, अमेज़ॅन एसईएस में एक पूर्वनिर्धारित ईमेल टेम्पलेट चुना जाता है, और ग्राहक को एक उत्तर ईमेल भेजा जाता है।
- यदि विश्वास का स्तर 80% से कम है, एक वर्गीकृत मूल्य वापस नहीं किया जाता है, या इकाई का पता लगाने के लिए धन हस्तांतरण आईडी नहीं मिलती है, तो ग्राहक ईमेल को एक एसएनएस विषय पर धकेल दिया जाता है। आप अपने टिकटिंग सिस्टम पर संदेश भेजने के लिए Amazon SNS की सदस्यता ले सकते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
को देखें README.md में दायर गीथहब रेपो यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप इस समाधान को परिनियोजित करने के लिए पूर्वापेक्षाओं को पूरा करते हैं।
समाधान तैनात करें
समाधान परिनियोजन में निम्न उच्च-स्तरीय चरण होते हैं:
- का उपयोग करके पूर्ण मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन करें एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल.
- एक में स्क्रिप्ट चलाएँ अमेज़न SageMaker प्रदान की गई नोटबुक फ़ाइल का उपयोग करके नोटबुक उदाहरण।
- का उपयोग करके समाधान परिनियोजित करें AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (एडब्ल्यूएस सीडीके)।
पूर्ण निर्देशों के लिए, देखें README.md में दायर गीथहब रेपो.
समाधान का परीक्षण करें
समाधान का परीक्षण करने के लिए, अपने व्यक्तिगत ईमेल से AWS CDK परिनियोजन के भाग के रूप में बनाए गए समर्थन ईमेल पर एक ईमेल भेजें (इस पोस्ट के लिए, हम support@mydomain.com का उपयोग करते हैं)। कस्टम वर्गीकरण प्रशिक्षण के लिए हम अपने नमूना डेटा में निम्नलिखित तीन इंटेंट का उपयोग करते हैं:
- मनी ट्रांसफर - ग्राहक धन हस्तांतरण की स्थिति जानना चाहता है
- पाससेट - ग्राहक के पास लॉगिन, खाता लॉक या पासवर्ड अनुरोध है
- प्रचार कोड - ग्राहक धन हस्तांतरण के लिए उपलब्ध छूट या प्रोमो कोड के बारे में जानना चाहता है
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट एक नमूना ग्राहक ईमेल दिखाता है:
यदि ग्राहक ईमेल वर्गीकृत नहीं है या आत्मविश्वास का स्तर 80% से कम है, तो ईमेल की सामग्री को SNS विषय पर अग्रेषित किया जाता है। जिसने भी विषय की सदस्यता ली है, वह ईमेल सामग्री को संदेश के रूप में प्राप्त करता है। हमने इस एसएनएस विषय की सदस्यता उस ईमेल से ली है जिसे हमने पास किया था human_workflow_email
परिनियोजन के दौरान पैरामीटर।
क्लीन अप
चल रही लागतों से बचने के लिए, जब आप काम पूरा कर लें तो इस समाधान के हिस्से के रूप में आपके द्वारा बनाए गए संसाधनों को हटा दें।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, आपने सीखा कि Amazon Comprehend ग्राहक वर्गीकरण और इकाई का पता लगाने और अन्य AWS सेवाओं का उपयोग करके एक स्वचालित ईमेल प्रतिक्रिया प्रणाली को कैसे कॉन्फ़िगर किया जाए। यह समाधान निम्नलिखित लाभ प्रदान कर सकता है:
- बेहतर ईमेल प्रतिक्रिया समय
- बेहतर ग्राहक संतुष्टि
- समय और संसाधनों के संबंध में लागत बचत
- प्रमुख ग्राहक मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता
आप इस समाधान को अपने व्यवसाय के अन्य क्षेत्रों और अन्य उद्योगों में भी विस्तारित कर सकते हैं।
वर्तमान वास्तुकला के साथ, जिन ईमेलों को कम आत्मविश्वास स्कोर के साथ वर्गीकृत किया गया है, उन्हें मैन्युअल सत्यापन और प्रतिक्रिया के लिए मानव लूप में भेजा जाता है। Amazon Comprehend मॉडल को और बेहतर बनाने और स्वचालित वर्गीकरण दर को बढ़ाने के लिए आप मैन्युअल समीक्षा प्रक्रिया से इनपुट का उपयोग कर सकते हैं। अमेज़न संवर्धित ऐ (Amazon A2I) सामान्य ML उपयोग मामलों के लिए अंतर्निहित मानव समीक्षा कार्यप्रवाह प्रदान करता है, जैसे दस्तावेज़ों में NLP-आधारित इकाई पहचान। इससे आप Amazon Comprehend के पूर्वानुमानों की आसानी से समीक्षा कर सकते हैं।
जैसा कि हम हर इरादे के लिए अधिक डेटा प्राप्त करते हैं, हम कस्टम वर्गीकरण मॉडल को फिर से प्रशिक्षित और तैनात करेंगे और तदनुसार ईमेल प्रतिक्रिया प्रवाह को अपडेट करेंगे गीथहब रेपो.
लेखक के बारे में
गॉडविन सहयाराज विंसेंट AWS में एक एंटरप्राइज सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है, जो मशीन लर्निंग के बारे में भावुक है और ग्राहकों को उनके AWS वर्कलोड और आर्किटेक्चर को डिजाइन, तैनात और प्रबंधित करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है। अपने खाली समय में, वह अपने दोस्तों के साथ क्रिकेट और अपने तीन बच्चों के साथ टेनिस खेलना पसंद करते हैं।
शामिका अरियावांसा Amazon Web Services में ग्लोबल हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज टीम में AI/ML स्पेशलिस्ट सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है। वह AWS ML पेशकशों और अपने ML डोमेन ज्ञान के संयोजन के साथ ग्राहकों की ML यात्रा को आगे बढ़ाने के लिए उनके साथ काम करता है। वह डेनवर, कोलोराडो से बाहर स्थित है। अपने खाली समय में, वह कोलोराडो पहाड़ों में ऑफ-रोडिंग रोमांच का आनंद लेते हैं और मशीन सीखने की प्रतियोगिताओं में भाग लेते हैं।
- कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
- क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-email-responses-use-amazon-comprehend-custom-classification-and-entity-detection/
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