Affermata società di servizi finanziari con oltre 140 anni di attività, Principal è un leader globale nella gestione degli investimenti e serve oltre 62 milioni di clienti in tutto il mondo. Il preside sta conducendo analisi quasi in tempo reale su scala aziendale per offrire un'esperienza cliente omnicanale fluida e iper-personalizzata nella sua missione di rendere la sicurezza finanziaria accessibile a tutti. Stanno elaborando i dati attraverso i canali, comprese le interazioni registrate dei contact center, e-mail, chat e altri canali digitali.
In questo post, dimostriamo come vengono aggregati i dati all'interno di AWS Soluzione CCI di analisi post chiamata ha consentito al Principal di ottenere visibilità sulle interazioni del proprio contact center, comprendere meglio il percorso del cliente e migliorare l'esperienza complessiva tra i canali di contatto mantenendo allo stesso tempo l'integrità e la sicurezza dei dati.
Requisiti della soluzione
Il Principal fornisce servizi di investimento tramite Genesys Cloud CX, un contact center basato su cloud che fornisce integrazioni potenti e native con AWS. Ogni anno Principal gestisce milioni di chiamate e interazioni digitali. Come primo passo, volevano trascrivere le chiamate vocali e analizzare tali interazioni per determinare i fattori primari delle chiamate, inclusi problemi, argomenti, sentiment, suddivisioni del tempo di gestione medio (AHT) e sviluppare ulteriori analisi basate sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Per analizzare correttamente le chiamate, il Preside aveva alcuni requisiti:
- Dettagli di contatto: per comprendere il percorso del cliente è necessario capire se chi parla è un sistema di risposta vocale interattiva automatizzata (IVR) o un agente umano e quando avviene un trasferimento di chiamata tra i due.
- Redazione del contenuto: ogni interazione audio del cliente viene registrata come file WAV stereo, ma potrebbe potenzialmente includere informazioni sensibili come informazioni di identificazione personale (PII) protette da HIPAA.
- Scalabilità: questa architettura doveva essere immediatamente scalabile fino a migliaia di chiamate al giorno e milioni di chiamate all'anno. Inoltre, Principal necessitava di un'architettura di analisi estensibile in grado di analizzare altri canali come i thread di posta elettronica e i risultati dei sondaggi tradizionali sulla voce del cliente (VoC).
- In Principal l'integrità non è negoziabile: guida tutto ciò che fanno. In effetti, fare ciò che è giusto è uno dei valori fondamentali di Principal. Pertanto, quando il team principale ha iniziato ad affrontare questo progetto, sapeva che garantire i più elevati standard di sicurezza dei dati come conformità normativa, privacy e qualità dei dati sarebbe stato un requisito fondamentale non negoziabile. Il team doveva utilizzare la tecnologia con un approccio coerente in materia di sicurezza dei dati e con la capacità di creare conformità personalizzata e controlli di sicurezza per soddisfare requisiti rigorosi. L'attenzione a questo requisito chiave consente al Principal di mantenere un'esperienza cliente sicura e protetta.
Panoramica della soluzione
Dopo ricerche approfondite, il team principale ha finalizzato AWS Soluzione Contact Center Intelligence (CCI).s, che consentono alle aziende di migliorare l'esperienza del cliente e ottenere informazioni approfondite sulla conversazione aggiungendo funzionalità di intelligenza artificiale a contact center locali e cloud di terze parti. Il CCI Analisi post-chiamata (PCA) fa parte della suite di soluzioni CCI e soddisfa molti dei requisiti identificati. PCA ha un Architettura di riferimento della guida della libreria di soluzioni con repository di esempi open source su GitHub. Lavorando con il team dell'account AWS, il Preside ha dettagliato la soluzione PCA e la sua distribuzione e ha impostato programmi di formazione personalizzati e giornate di immersione per migliorare rapidamente le competenze dei team Principal. L'architettura di esempio (vedere il diagramma seguente) e la base di codice nel repository open source hanno consentito ai team di ingegneri principali di avviare la propria soluzione unificando il percorso del cliente e unendo insieme i record di telefonia e i record di trascrizione.
PCA fornisce un'intera architettura attorno all'acquisizione di file audio in un flusso di lavoro completamente automatizzato con Funzioni AWS Step, che viene avviato quando un file audio viene consegnato a un configurato Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) secchio. Dopo alcuni minuti, viene prodotta una trascrizione Analisi delle chiamate di Amazon Transcribe e salvati in un altro bucket S3 per l'elaborazione da parte di altri strumenti di business intelligence (BI). PCA offre anche un'interfaccia utente basata sul Web che consente ai clienti di sfogliare le trascrizioni delle chiamate. Le funzionalità di sicurezza di PCA garantiscono che tutti i dati PII siano stati oscurati dalla trascrizione, nonché dal file audio stesso. Inoltre, tutti i dati all'interno del bucket S3 possono essere crittografati con chiavi appartenenti a Principal.
Il preside ha collaborato con i team tecnici AWS per modificare il flusso di lavoro Step Functions all'interno di PCA per raggiungere ulteriormente i propri obiettivi. I dettagli delle chiamate come i timestamp delle interazioni, le code di chiamata, i trasferimenti degli agenti e i tempi di parola dei partecipanti vengono tracciati da Genesys in un file chiamato Contact Trace Record (CTR). Combinando trascrizioni accurate con file CTR Genesys, il preside ha potuto identificare correttamente i relatori, classificare le chiamate in gruppi, analizzare le prestazioni degli agenti, identificare opportunità di upsell e condurre ulteriori analisi basate sull'apprendimento automatico (ML).
I team hanno creato un nuovo meccanismo di inserimento dei dati, consentendo la distribuzione congiunta dei file CTR insieme al file audio in un bucket S3. Il preside e AWS hanno collaborato a un nuovo progetto AWS Lambda funzione che è stata aggiunta al flusso di lavoro Step Functions. Questa funzione Lambda identifica i record CTR e fornisce una fase di elaborazione aggiuntiva che restituisce una trascrizione avanzata contenente metadati aggiuntivi come informazioni sull'ID della coda e dell'agente, identificazione e tagging dell'IVR e il numero di agenti (e IVR) a cui è stato trasferito il cliente, il tutto aggregato da i registri del CTR. Queste informazioni aggiuntive consentono al Principal di creare una mappa dell'interazione con il cliente durante tutto il ciclo di vita della conversazione e di concentrarsi sui segmenti critici del discorso, escludendo quelli meno rilevanti.
Inoltre, questa fase di postelaborazione ha consentito al Principal di arricchire ulteriormente le trascrizioni con informazioni interne come nomi di agenti e code e di espandere le capacità di analisi di PCA, inclusi modelli ML personalizzati basati su NLP per l'identificazione di argomenti e intenzioni del cliente, distribuiti utilizzando Amazon Sage Maker endpoint e ulteriore potenziamento delle trascrizioni utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativa fondamentali ospitati su Amazon Bedrock.
PCA è open source su GitHub, che consente a clienti come Principal di estendere e mantenere i propri fork con codice aziendale privato e personalizzato. Consente inoltre alla comunità di inviare nuovamente il codice al repository principale affinché altri possano utilizzarlo. I team principali e tecnici di AWS hanno collaborato per unire le funzionalità di Genesys CTR e segnaposto di postelaborazione nella versione principale di PCA. Questa partnership tra Principal e AWS ha consentito una rapida immissione sul mercato per il Principal, garantendo al tempo stesso che i requisiti aziendali esistenti e futuri potessero essere aggiunti rapidamente. I contributi al progetto open source hanno accelerato i carichi di lavoro Genesys CTR di altri clienti.
Rispondi alle domande aziendali
Una volta adottata la PCA, i principali analisti, data scientist, ingegneri e imprenditori hanno collaborato con le PMI AWS per crearne numerosi Amazon QuickSight dashboard per visualizzare approfondimenti sui dati e iniziare a rispondere alle domande aziendali. QuickSight è un servizio BI su scala cloud che puoi utilizzare per fornire insight di facile comprensione da più set di dati, dati AWS, dati di terze parti, dati SaaS (Software as a Service) e altro ancora. L'uso di questo strumento di BI, con le sue integrazioni native ai repository di dati esistenti resi accessibili da Amazzone Atena, ha reso la creazione di visualizzazioni per visualizzare dati su larga scala relativamente semplice e ha abilitato la BI self-service. Sono state rapidamente redatte visualizzazioni per rispondere ad alcune domande chiave, tra cui "Per cosa ci chiamano i nostri clienti", "Quali argomenti si riferiscono all'AHT più lungo/alla maggior parte dei trasferimenti" e "Quali argomenti e problemi si riferiscono ai punteggi più bassi di sentiment dei clienti?" Inserendo dati aggiuntivi relativi ai modelli di argomenti personalizzati Principal, il team è stato in grado di espandere l'uso di QuickSight per includere confronti di argomenti e correlazioni, funzionalità di convalida dei modelli e confronti di sentiment basati su relatore, segmento, chiamata e conversazione. Inoltre, l'utilizzo degli insight di QuickSight ha consentito rapidamente ai team principali di implementare il rilevamento delle anomalie e la previsione del volume Amazon QuickSight D, una funzionalità ML di QuickSight che utilizza la PNL, ha consentito l'analisi quantitativa rapida dei dati in linguaggio naturale.
Una volta completata l'iniziativa iniziale per PCA, il Principal sapeva di dover approfondire immediatamente l'esperienza cliente omnicanale. Insieme, Principal e AWS hanno creato pipeline di acquisizione dati per le interazioni e-mail dei clienti e metadati aggiuntivi dalla loro piattaforma dati cliente, e hanno creato meccanismi di analisi e aggregazione dei dati per combinare i dati omnicanale in un unico obiettivo di analisi del cliente. L'utilizzo delle visualizzazioni Athena e dei dashboard QuickSight ha continuato a consentire l'analisi classica e l'implementazione di database grafici proof of concept tramite Amazon Nettuno aiuterà il preside a estrarre approfondimenti sugli argomenti di interazione e sulle relazioni di intenti all'interno della visualizzazione omnicanale quando implementato su larga scala.
I risultati
PCA ha contribuito ad accelerare il time-to-market. Il preside è stato in grado di distribuire autonomamente l'app PCA open source esistente in 1 giorno. Successivamente, il Principal ha collaborato con AWS e ha ampliato l'offerta PCA con numerose funzionalità come l'integrazione Genesys CTR per un periodo di 3 mesi. Il processo di sviluppo e distribuzione è stato un processo congiunto e iterativo che ha consentito al preside di testare ed elaborare i volumi di chiamate di produzione sulle funzionalità di nuova creazione. Sin dall'impegno iniziale, AWS e il Principal continuano a lavorare insieme, condividendo requisiti aziendali, roadmap, codice e correzioni di bug per espandere PCA.
Sin dal suo sviluppo e implementazione iniziali, Principal ha elaborato oltre 1 milione di chiamate dei clienti attraverso il framework PCA. Ciò ha prodotto oltre 63 milioni di singoli segmenti vocali pronunciati da un cliente, un agente o un IVR. Con questa ricchezza di dati, Principal è stata in grado di condurre analisi storiche su larga scala e quasi in tempo reale per ottenere informazioni approfondite sull'esperienza del cliente.
Le soluzioni AWS CCI rappresentano una svolta per Principal. La suite esistente di strumenti CCI del Principal, che include Qualtrics per un semplice dashboarding e l'identificazione delle opportunità, è stata ampliata con l'aggiunta di PCA. L'aggiunta di PCA alla suite di strumenti CCI ha consentito al Principal di condurre rapidamente analisi approfondite sulle interazioni del contact center. Con questi dati, il preside ora può condurre analisi avanzate per comprendere le interazioni dei clienti e i fattori di chiamata, inclusi argomenti, intenti, problemi, azioni e risultati. Anche in un ambiente di produzione controllato e su piccola scala, il data Lake PCA ha generato numerosi nuovi casi d’uso.
Roadmap
I dati generati dalla PCA potrebbero essere utilizzati per prendere decisioni aziendali critiche relative all'instradamento delle chiamate in base a informazioni su quali argomenti determinano tempi di gestione medi più lunghi, attese più lunghe, più trasferimenti e sentiment negativo dei clienti. La conoscenza di quando le interazioni dei clienti con l'IVR e gli assistenti vocali automatizzati vengono fraintese o indirizzate erroneamente aiuterà il Preside a migliorare l'esperienza self-service. Capire perché un cliente ha chiamato invece di utilizzare il sito web è fondamentale per migliorare il percorso del cliente e aumentare la sua felicità. I product manager responsabili del miglioramento delle esperienze web hanno condiviso quanto siano entusiasti di poter utilizzare i dati di PCA per definire le priorità dei nuovi miglioramenti e misurare l'impatto dei cambiamenti. Il principale sta inoltre analizzando altri potenziali casi d'uso come la mappatura del profilo del cliente, il rilevamento delle frodi, la gestione della forza lavoro, l'uso di AI/ML aggiuntivi e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'identificazione di tendenze nuove ed emergenti all'interno dei propri contact center.
In futuro, Principal prevede di continuare ad espandere le capacità di postelaborazione con ulteriori modelli di aggregazione dei dati, analisi e generazione di linguaggio naturale (NLG) per il riepilogo del testo. Principal sta attualmente integrando l'intelligenza artificiale generativa e modelli fondamentali (come Amazon Titan) nelle proprie soluzioni proprietarie. Principal prevede di utilizzare l'intelligenza artificiale generativa di AWS per migliorare la produttività dei dipendenti, aumentare le risorse in gestione, offrire esperienze cliente di alta qualità e fornire strumenti che consentano ai clienti di prendere decisioni di investimento e pensionamento in modo efficiente. Data la flessibilità e l'estensibilità del framework PCA open source, i team di Principal dispongono di un ampio elenco di ulteriori miglioramenti, analisi e approfondimenti che potrebbero estendere il framework esistente.
“Con la soluzione di analisi post-chiamata di AWS, il preside può attualmente condurre analisi storiche su larga scala per capire dove è possibile migliorare l'esperienza del cliente, generare informazioni utili e stabilire le priorità su dove agire. Ora stiamo aggiungendo l’intelligenza artificiale generativa utilizzando Amazon Bedrock per aiutare i nostri utenti aziendali a prendere decisioni basate sui dati con maggiore velocità e precisione, riducendo al contempo i costi. Non vediamo l’ora di esplorare la funzionalità di riepilogo post chiamata in Amazon Transcribe Call Analytics per consentire ai nostri agenti di concentrare il proprio tempo e le proprie risorse sull’interazione con i clienti, anziché sul lavoro manuale dopo il contatto”.
– afferma Miguel Sanchez Urresty, Direttore Data & Analytics presso Principal Financial Group.
Conclusione
La soluzione AWS CCI PCA è progettata per migliorare l'esperienza del cliente, ricavare informazioni dettagliate sui clienti e ridurre i costi operativi aggiungendo AI e ML al fornitore di contact center di tua scelta. Per saperne di più su altre soluzioni CCI, come Analisi delle chiamate in tempo reale, fare riferimento a Soluzioni AWS Contact Center Intelligence (CCI)..
Informazioni su Principal Financial Group
Principal Financial Group e affiliate, Des Moines IA è una società finanziaria con 19,000 dipendenti. Presenti sul mercato da oltre 140 anni, al 62 dicembre 31 aiutiamo più di 2022 milioni di clienti in vari paesi del mondo.
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Circa gli autori
Cristoforo Lot è un Senior Solutions Architect nel team AWS AI Language Services. Ha 20 anni di esperienza nello sviluppo di software aziendale. Chris vive a Sacramento, in California, e ama il giardinaggio, la cucina, l'aviazione generale/spaziale e viaggiare per il mondo.
La dottoressa Nicki Susman è un Senior Data Scientist e responsabile tecnico del team Principal Language AI Services. Ha una vasta esperienza in dati e analisi, sviluppo di applicazioni, ingegneria delle infrastrutture e DevSecOps.
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