Questo post sul blog è stato scritto insieme a Nick Vargas e Anna Schreiber di Accenture.
La pianificazione degli appuntamenti con i clienti è spesso un processo manuale e laborioso. È possibile utilizzare i progressi della tecnologia self-service per automatizzare la pianificazione degli appuntamenti.
In questo post del blog, ti mostriamo come creare una soluzione self-service per la pianificazione degli appuntamenti creata con Amazon-Lex ed Amazon Connect. Questa soluzione consente agli utenti di creare appuntamenti tramite Meta Messenger e di ricevere conferme di appuntamenti tramite un messaggio mobile SMS. Fornisce inoltre un dashboard basato sul Web in modo da poter chiamare gli utenti con un solo clic all'ora programmata.
Amazon Lex si integra con Meta messenger e può essere utilizzato per abilitare le conversazioni in chat. Lex è un servizio di intelligenza artificiale (AI) completamente gestito con comprensione del linguaggio naturale (NLU) per progettare, creare, testare e distribuire interfacce conversazionali nelle applicazioni.
Panoramica della soluzione
Il diagramma dell'architettura seguente mostra una panoramica di alto livello dell'interazione tra diversi componenti e servizi AWS. La soluzione è costituita da questi componenti primari: interazione con il cliente tramite Meta messenger, pianificazione degli appuntamenti tramite SMS abilitata da Lex e un dialer in uscita del cliente da Connect. Questo dialer in uscita semplifica la creazione di una chiamata in uscita al cliente da una semplice interfaccia dell'interfaccia utente.
Questo post utilizza la seguente conversazione di bot di esempio:
Utente: Vorrei prenotare un appuntamento.
Agente: Che appuntamento posso prenderti? Puoi dire Fatturazione, Generale o Offerte.
Utente: Fatturazione
Agente: Qual'è il tuo nome?
Utente: Stesso
Agente: Qual è il tuo numero di telefono con prefisso internazionale?
Utente: +10001234567
Agente: Quando devo fissare l'appuntamento per la fatturazione?
Utente: Martedì della prossima settimana
Agente: A che ora devo fissare l'appuntamento per la Fatturazione?
Utente: 9:00 del mattino
Agente: Sameer, 09:00 è disponibile, devo andare avanti e prenotare il tuo appuntamento?
Utente: Sì
Agente: Grazie Sameer, il tuo appuntamento è confermato per le 09:00 e abbiamo inviato i dettagli al tuo numero di telefono.
Per il componente di pianificazione e notifica al cliente, an AWS Lambda handler viene utilizzato per elaborare la richiesta di pianificazione. Le informazioni sull'appuntamento vengono quindi salvate in a Amazon DynamoDB Banca dati. Quando le informazioni vengono salvate correttamente, viene inviata una notifica al cliente che conferma i dettagli dell'appuntamento tramite SMS utilizzando Pinpoint Amazon.
Viene creata un'applicazione React.js per visualizzare gli appuntamenti dei clienti salvati dal database in un formato di visualizzazione calendario. Ciò consente ai dipendenti di identificare facilmente i clienti che devono essere chiamati. Si fa clic su un pulsante di chiamata dalla voce del calendario per avviare la chiamata. Ciò effettuerà immediatamente una richiesta di chiamata in uscita per connettere il cliente con il dipendente utilizzando Amazon Connect.
Prerequisiti
Per questo progetto, dovresti avere i seguenti prerequisiti:
- Scaricato i file di codice da Repository GitHub.
Il repository contiene:- I file dell'app React, che si trovano sotto l'estensione UI
- I flussi di contatto di Amazon Connect, che si trovano sotto back-end/connessione/contatti_flussi Sono disponibili quattro flussi di contatti per questa demo con i nomi dei file
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
edOutboundCall
. - Un file zip per un Amazon Lex Bot, che si trova in back-end/lex directory con nome file AppointmentSchedulerBot.zip.
- npm installato sul tuo computer locale. Fare riferimento come installare node.js e npm sulla tua macchina,
L'implementazione di questa soluzione è automatizzata ove possibile utilizzando CloudFormation, tuttavia, alcune configurazioni e passaggi nell'implementazione sono manuali.
Distribuisci la soluzione
Per configurare l'infrastruttura richiesta per l'app demo per la pianificazione degli appuntamenti nel tuo account AWS, completa i seguenti passaggi:
- Accedi al Console di gestione AWS.
- Scegli Avvia Stack:
- Sulla Crea Stack pagina, sotto Specifica il modelloscegli Carica un file modello.
- Scegliere il
AppointmentsSchedulerCFTemplate
file che hai scaricato da GitHub. - Scegli Avanti.
- Nel Nome dello stack, inserisci un nome univoco per lo stack, ad esempio
AppointmentSchedulerDemo
.
- Scegli Avantie quindi scegliere Avanti sul Configura le opzioni di stack .
- Sulla Review pagina, selezionare Riconosco che AWS CloudFormation potrebbe creare risorse IAM e scegli Creare.
Lo stack genera le seguenti risorse:
-
- La tabella DynamoDB
AppointmentSchedulerTable
- L'app Amazon Pinpoint
AppointmentSchedulerPinpointApp
- Due Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS (IAM) politiche:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- Due ruoli IAM:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- Due funzioni Lambda:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- I Gateway API Amazon istanza Appuntamenti
- Amazon CloudFront distribuzione
- I Servizio di archiviazione semplice Amazon Secchio (Amazon S3).
appointment-scheduler-website
- La tabella DynamoDB
Configura l'app Amazon Pinpoint
Per configurare l'app Amazon Pinpoint, completa i seguenti passaggi:
- Vai Consolle puntuale.
- Passare alla AppuntamentoSchedulerPinpointApp schierato in alto.
- Nel menu a sinistra sotto Impostazioni profilo clicca SMS e Voce.
- In Impostazioni numero fare clic su Richiedi il numero di telefono.
- Seleziona il tuo paese di origine, scegli Numero verdee fare clic Avanti, poi RICHIEDI.
Il bot Amazon Lex per questo post ha un intento, MakeAppointment
, che chiede all'utente la serie di domande nell'esempio precedente per ottenere il tipo di appuntamento, la data, l'ora, il nome e il numero di telefono del cliente.
AppointmentTypeValue
è l'unico tipo di slot personalizzato per questo bot e accetta uno dei tre valori: Fatturazione, Generale o Offerte. Gli slot Nome, Telefono, Data e Ora utilizzano ciascuno il tipo di slot integrato fornito da Amazon Lex.
Distribuisci il bot Amazon Lex
Per distribuire il bot, importa prima il bot Amazon Lex (AppointmentSchedulerLex.zip
) nel tuo account.
- Accedi al Console Amazon Lex V2.
- Se è la prima volta che utilizzi Amazon Lex, ti verrà mostrata la pagina di benvenuto, scegli Crea Bot.
- Quando viene presentata la pagina Crea il tuo bot, scorri verso il basso fino alla fine della pagina e seleziona Annulla. Se non è la prima volta che utilizzi Amazon Lex, salta questo passaggio.
- Scegli Azioni, poi Importare.
- entrare AppuntamentoSchedulerBot per il nome del bot quindi scegli l'archivio .zip da importare.
- In Autorizzazioni IAM, scegli Crea un ruolo con autorizzazioni Amazon Lex di base.
- Sotto COPPA, scegli Non.
- Clicchi Importare.
- Apri il bot facendo clic sul nome del bot.
- Sotto Distribuzione nel menu a sinistra, fare clic su Alias, selezionare TestBotAlias e fare clic su Inglese (Stati Uniti) per Le Lingue. Scegliere il
AppointmentScheduler
Funzione Lambda e fare clic Risparmi.
- In Versioni bot nel menu a sinistra, seleziona intenti e in basso a destra della pagina, fare clic su Costruire.
- [Facoltativo] Una volta completata la build, fare clic su Test per testare il bot utilizzando la finestra che appare sulla destra (clicca sull'icona del microfono per parlare con il tuo bot o digita nella casella di testo).
Configura un'istanza Amazon Connect
Per configurare l'istanza Amazon Connect e i flussi di contatti, completa i seguenti passaggi:
- Configura un'istanza Amazon Connect.
- Vai Console Amazon Connect.
- Se è la prima volta che accedi alla console Amazon Connect, vedrai la pagina di benvenuto, scegli Inizia Ora.
- Se non è la prima volta che utilizzi Amazon Connect, fai clic su Aggiungi un'istanza.
- Nel Gestione dell'identità, selezionare Archivia gli utenti in Amazon Connect.
- Nel URL di accesso, digita un nome univoco per la tua istanza, ad esempio
AppointmentSchedulerDemo
, Quindi scegliere Avanti. - Sulla Aggiungi amministratore pagina, aggiungi un nuovo account amministratore per Amazon Connect. Utilizza questo account per accedere alla tua istanza in un secondo momento utilizzando l'URL di accesso univoco. Clic Passo successivo.
- Nelle prossime due pagine – Opzioni di telefonia e archiviazione dati – accetta le impostazioni predefinite e scegli Passo successivo.
- Sulla Rivedi e crea pagina, scegli Crea istanza.
- Aggiungi i bot Amazon Lex alla tua istanza Amazon Connect appena creata.
- Accedi all'istanza e richiedi un numero di telefono
- Fai clic sull'URL di accesso per la tua istanza Connect.
- Inserisci le credenziali di amministratore che hai inserito al momento della creazione dell'istanza. Si aprirà la console Connect.
- Dal dashboard, sotto Esplora i tuoi canali di comunicazione select Visualizza i numeri di telefono sulla destra.
- Clicchi Richiedi un numero.
- Scegli un Paese e lascia il tipo predefinito di DID (selezione diretta verso l'interno), scegli un numero di telefono dall'elenco a discesa e fai clic su Avanti.
- Clicchi Risparmi.
- Aggiungere il
OutboundQueue
- Dal menu di navigazione a sinistra, scegli code dal menu Percorsi.
- Clicchi Aggiungi nuova coda.
- Assegna un nome alla coda
OutboundQueue
, utilizza l'elenco a discesa per impostare l'orario di apertura su Orario di base e utilizza l'elenco a discesa per il numero ID chiamante in uscita per selezionare il numero di telefono che hai richiesto in precedenza.
- Clicchi Aggiungi nuova coda.
- Dal menu di navigazione a sinistra, scegli Profili di instradamento dal Utenti menu.
- Clicchi Profilo di percorso di base. Sotto Code di profili di instradamento, aggiungi OutboundQueue e fai clic su Risparmi.
- Aggiungi il numero di telefono a
BasicQueue
- Dal menu di navigazione a sinistra, scegli code dal menu Percorsi.
- Fare clic su
BasicQueue
. - Nel campo Numero ID chiamante in uscita, aggiungi il numero di telefono che hai richiesto in precedenza.
- Clicchi Risparmi nell'angolo in alto a destra.
- Importa il
InboundCall
flusso di contatto- Dal menu di navigazione a sinistra, scegli Flussi di contatto dal menu Percorsi.
- Scegli Crea flusso di contatti.
- Sul lato destro della pagina, fare clic su freccia verso il basso e fare clic su Flusso di importazione (beta).
- Trovare il Chiamata in entrata file e scegliere Importare.
- Clicchi Pubblica.
- Quindi, associa questo flusso al numero di telefono.
- Importa il
AgentWhisper
,CustomerWaiting
eOutboundCall
flussi di contatto- Dal menu di navigazione a sinistra, scegli Contatti flussi per efficiente.
- Clicchi Crea il flusso Agent Whisper.
- Sul lato destro della pagina, fare clic sulla freccia in basso e fare clic Flusso di importazione (beta).
- Trova il file AgentWhisper e scegli Importare.
- Clicchi Pubblica.
- Torna al file Flussi di contatto elenco e fare clic sulla freccia giù accanto a Crea flusso di contatti.
- Fare clic su Crea Flusso della coda dei clienti.
- Sul lato destro della pagina, fai clic sulla freccia giù e fai clic su Importa flusso (beta).
- Trovare il
CustomerWaiting
file e scegli Importa. - Fare clic su Pubblica.
- Torna all'elenco Flussi di contatti e fai clic sulla freccia giù accanto a Crea flusso di contatti.
- Scegli Crea flusso di contatti.
- Sul lato destro della pagina, fai clic sulla freccia giù e fai clic su Importa flusso (beta).
- Trovare il
OutboundCall
dal repository GitHub che hai scaricato in precedenza e scegli Importa. - Fare clic su Pubblica.
Modifica funzioni Lambda:
- Vai Consolle Lambda.
- Clicca sul
AppointmentScheduler
funzione. - Fare clic su Configurazione ed variabili ambientali dal menu a sinistra.
- Clicchi Modifica. Sostituisci il valore con il tuo Pinpoint Progetto ID ed Numero verde. Clic Risparmi.
- Ritorna al Consolle Lambda e fare clic sul
AppointmentSchedulerOutboundContact
funzione. - Ripetere i passaggi 3 e 4, sostituendo i valori per
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
edQUEUE_ID
con i valori corretti. Clic Risparmi una volta fatto.- Per trovare l'ID del flusso di contatti, vai a
OutboundCall
Contatta Flow nella console Amazon Connect e fai clic sulla freccia accanto a Mostra ulteriori informazioni sul flusso. L'ID del flusso di contatti è l'ultimo valore dopo flusso di contatti/.
- Per trovare l'ID istanza, vai alla console Amazon Connect e fai clic sull'alias dell'istanza. L'ID istanza è l'ultimo valore nell'ARN dell'istanza dopo esempio/.
- Per trovare l'ID coda, vai a
OutboundQueue
nella console Amazon Connect e fai clic sulla freccia accanto a Mostra ulteriori informazioni sulla coda. L'ID del flusso di contatti è l'ultimo valore dopo coda/.
- Per trovare l'ID del flusso di contatti, vai a
I bot Lex e l'istanza Amazon Connect sono ora pronti per l'uso. Successivamente, implementeremo l'interfaccia utente.
Modifica percorso API Gateway:
- Vai Console API Gateway
- Fare clic sull'istanza denominata Appuntamenti
- Nella sezione delle risorse, fai clic sul metodo POST che appartiene alla risorsa /outcall.
- Clicchi Richiesta di integrazione.
- Quindi fai clic sull'icona di modifica accanto a destra del campo Funzione Lambda. Quindi fai clic sull'icona del segno di spunta che è apparsa a destra del campo di testo.
- Fare clic su OK per aggiungere un'autorizzazione alla funzione Lambda.
Distribuisci l'interfaccia utente:
- Configurare l'interfaccia utente prima della distribuzione
- Nel tuo editor di codice preferito, apri il file ui cartella dai file di codice scaricati.
- sostituire e con il tuo ID API (accessibile nella colonna ID del file Console gateway API) e la regione delle risorse distribuite nelle seguenti righe: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- sostituire con il nome dell'istanza Amazon Connect alle righe 172 e 402.
- [Facoltativo] aggiungi il logo di un'app nel file index.js, riga 331:
Nel file index.html, riga 5:
- In un terminale, vai a ui cartella del progetto scaricato.
- Correre npm installazione. Questo richiederà alcuni minuti per essere completato.
- Correre build dello script di esecuzione npm. Questo genererà un cartella build nel ui directory.
- Aggiungi i file di codice al bucket S3:
- Vai Console S3.
- Cerca il bucket distribuito con CloudFormation Stack, appuntamento-programma-sito-web-.
- Trascina e rilascia il contenuto del file costruire cartella nella directory ui creata nell'ultimo passaggio nel bucket.
- Clicchi Caricare.
Ora dovresti essere in grado di accedere all'applicazione dalla distribuzione CloudFront.
- Aggiungi la distribuzione CloudFront come origine approvata.
-
- Vai alla console Amazon Connect.
- Seleziona l'Alias dell'istanza a cui aggiungere il bot.
- Scegli Origini approvate.
- Fai clic su + Aggiungi origine e inserisci l'URL della tua distribuzione CloudFront.
- Fare clic su Aggiungi.
-
- Ora vai al tuo URL di distribuzione CloudFront più index.html. (per esempio,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
ripulire
Una volta completata questa soluzione, assicurati di ripulire il tuo ambiente AWS per non incorrere in addebiti indesiderati.
- Vai Consolle S3, svuota il tuo bucket creato dal modello CloudFormation (appointment-scheduler-website).
- Vai Console CloudFormation, elimina il tuo stack. Assicurati che tutte le risorse associate a questo stack siano state eliminate correttamente.
- Vai Console Amazon Connect, elimina la tua istanza.
- Vai Console Amazon Lex, elimina il bot che hai creato.
Conclusione
Per questo blog, Accenture e AWS hanno collaborato allo sviluppo di una soluzione di machine learning che mette in evidenza l'uso dei servizi AWS per creare un pianificatore di appuntamenti automatizzato. Questa soluzione dimostra quanto sia facile creare una soluzione di pianificazione degli appuntamenti in AWS. La capacità di Amazon Lex di supportare servizi di messaggistica di terze parti come Meta messenger estende la potenziale portata della soluzione su più canali. La notifica del cliente tramite SMS viene implementata con il minimo sforzo utilizzando Amazon Pinpoint. Con Amazon Connect, un dialer in uscita è perfettamente integrato con l'applicazione Web di visualizzazione del calendario, consentendo ai dipendenti di connettersi immediatamente ai clienti con un semplice pulsante click-to-call.
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Informazioni sugli autori
Stesso Goel è un Sr. Solutions Architect nei Paesi Bassi, che guida il successo dei clienti costruendo prototipi su iniziative all'avanguardia. Prima di entrare in AWS, Sameer ha conseguito un master a Boston, con una specializzazione in scienza dei dati. Gli piace costruire e sperimentare progetti AI/ML su Raspberry Pi.
Nick Varga è Manager e Technology Architect presso Accenture. Dirige la consegna del progetto per un team di prototipazione rapida all'interno dell'Accenture AWS Business Group (AABG). Gli piacciono le passeggiate mattutine con il suo cane Bingo, viaggiare, andare in spiaggia e fare escursioni.
Anna Schreiber fa parte di un team di prototipazione all'interno dell'AWS Business Group (AABG) di Accenture. In qualità di Senior AWS Developer, ha lavorato su diversi proof of concept di alto profilo che aiutano a dare vita alla visione del cliente. Quando non lavora, le piace cucinare, creare e giocare a prendere con il suo corgi Gimli.
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- Fonte: 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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