この投稿では、を使用して自動メール応答ソリューションを作成する方法を示します Amazon Comprehend.
組織は、顧客の質問に答えてソリューションを提供するために、顧客ケア業務の実行に多くのリソース、労力、およびお金を費やしています。 顧客は、電子メール、チャット、電話などのさまざまなチャネルを介して質問をする可能性があり、それらの質問に回答するために従業員を配置することは、リソースを大量に消費し、時間がかかり、それらの質問への回答が繰り返される場合は非生産的ですらあります。
COVID-19のパンデミックの間、多くの組織はカスタマーケアとエージェント施設の閉鎖のために顧客を適切にサポートすることができず、顧客からの問い合わせが山積みになりました。 一部の組織は、クエリに迅速に応答するのに苦労しました。これにより、カスタマーエクスペリエンスが低下する可能性があります。 これにより、顧客の不満が生じ、長期的には組織の評判と収益に影響を与える可能性があります。
組織には顧客の質問と回答のためのデータ資産があるかもしれませんが、それでも顧客に返信するための自動化されたプロセスを実装するのに苦労するかもしれません。 課題には、非構造化データ、さまざまな言語、人工知能(AI)および機械学習(ML)テクノロジーの専門知識の欠如が含まれる場合があります。
Amazon Comprehendを使用して顧客の問い合わせに対する電子メールの応答を自動化することにより、このような課題を克服できます。 当社のソリューションを使用すると、顧客の電子メールの意図が既存のナレッジベースと一致する場合に自動応答を送信することを特定できます。 インテントに一致するものがない場合、電子メールは手動で応答するためにサポートチームに送信されます。 以下は、カスタマーケアに連絡する際の一般的な顧客の意図です。
- 取引状況(送金状況など)
- パスワードのリセット
- プロモーションコードまたは割引
- 営業時間
- エージェントの場所を探す
- 詐欺を報告する
- アカウントのロックを解除する
- アカウントを閉じる
Amazon Comprehendは、上記の目的のいずれかについて、電子メールの分類とエンティティ検出を実行するのに役立ちます。 このソリューションでは、最初のXNUMXつのインテントについて顧客の電子メールを分類する方法を示します。 また、Amazon Comprehendを使用して電子メールから重要な情報を検出できるため、ビジネスプロセスを自動化できます。 たとえば、Amazon Comprehendを使用して、そのクエリに関連する特定の情報を使用して顧客リクエストへの応答を自動化できます。
ソリューションの概要
顧客の電子メール応答フローを構築するために、次のサービスを使用します。
- Amazon Comprehend
- AWSラムダ
- AmazonシンプルEメールサービス (Amazon SES)
- Amazon シンプル通知サービス (Amazon SNS)
- Amazon ワークメール
次のアーキテクチャ図は、エンドツーエンドのソリューションを示しています。
ソリューションワークフローには、次の手順が含まれます。
- 顧客は、WorkMailで作成されたカスタマーサポートEメールにEメールを送信します。
- WorkMailは、メールを受信するとLambda関数を呼び出します。
- この関数は、電子メールの内容をカスタム分類モデルのエンドポイントに送信します。
- カスタム分類エンドポイントは、分類された値と信頼水準(80%以上ですが、必要に応じてこれを構成できます)で返されます。
- 分類値が
MONEYTRANSFER
、Lambda関数は、エンティティ検出エンドポイントを呼び出して送金IDを検索します。 - 送金IDが返されると、関数は送金ステータスをランダムに返します(実際のシナリオでは、APIを介してデータベースを呼び出し、実際の送金ステータスを取得できます)。
- 返された分類値に基づいて、Amazon SESで事前定義された電子メールテンプレートが選択され、返信電子メールが顧客に送信されます。
- 信頼度が80%未満の場合、分類された値が返されない場合、またはエンティティ検出で送金IDが見つからない場合、顧客の電子メールはSNSトピックにプッシュされます。 Amazon SNSにサブスクライブして、メッセージをチケットシステムにプッシュできます。
前提条件
Job Status ページの下部にある README.md 内のファイル GitHubレポ このソリューションを展開するための前提条件を満たしていることを確認します。
ソリューションを展開する
ソリューションの展開は、次の高レベルの手順で構成されます。
- を使用して完全な手動構成 AWSマネジメントコンソール.
- でスクリプトを実行する アマゾンセージメーカー 提供されたノートブックファイルを使用するノートブックインスタンス。
- を使用してソリューションを展開します AWSクラウド開発キット (AWS CDK)。
詳細な手順については、 README.md 内のファイル GitHubレポ.
ソリューションをテストする
ソリューションをテストするには、個人のメールからAWS CDKデプロイメントの一部として作成されたサポートメールにメールを送信します(この投稿では、support @ mydomain.comを使用します)。 カスタム分類トレーニングのサンプルデータでは、次のXNUMXつのインテントを使用します。
- 送金 –顧客が送金のステータスを知りたい
- パスリセット –顧客がログイン、アカウントロック、またはパスワード要求を持っている
- プロモーションコード –顧客は、送金に利用できる割引またはプロモーションコードについて知りたいと考えています
次のスクリーンショットは、顧客の電子メールのサンプルを示しています。
顧客の電子メールが分類されていないか、信頼レベルが80%未満の場合、電子メールのコンテンツはSNSトピックに転送されます。 トピックにサブスクライブしている人は誰でも、電子メールの内容をメッセージとして受け取ります。 で渡したメールでこのSNSトピックを購読しました human_workflow_email
展開中のパラメータ。
クリーンアップ
継続的なコストの発生を回避するには、完了時にこのソリューションの一部として作成したリソースを削除します。
まとめ
この投稿では、Amazon Comprehendの顧客分類とエンティティ検出、およびその他のAWSサービスを使用して自動メール応答システムを設定する方法を学びました。 このソリューションには、次の利点があります。
- メールの応答時間の改善
- 顧客満足度の向上
- 時間とリソースに関するコスト削減
- 顧客の主要な問題に集中する能力
このソリューションをビジネスの他の分野や他の業界に拡張することもできます。
現在のアーキテクチャでは、信頼スコアが低いと分類された電子メールは、手動による検証と応答のためにヒューマンループにルーティングされます。 手動レビュープロセスからの入力を使用して、Amazon Comprehendモデルをさらに改善し、自動分類率を上げることができます。 Amazon拡張AI (Amazon A2I)は、ドキュメントでのNLPベースのエンティティ認識など、一般的なMLユースケース向けの組み込みのヒューマンレビューワークフローを提供します。 これにより、AmazonComprehendからの予測を簡単に確認できます。
すべてのインテントについてより多くのデータを取得したら、カスタム分類モデルを再トレーニングして展開し、それに応じてメール応答フローを更新します。 GitHubレポ.
著者について
ゴッドウィンサハヤラジヴィンセント はAWSのエンタープライズソリューションアーキテクトであり、機械学習に情熱を注いでおり、AWSのワークロードとアーキテクチャを設計、デプロイ、管理するためのガイダンスを顧客に提供しています。 暇なときは、友達とクリケットをしたり、XNUMX人の子供とテニスをしたりするのが大好きです。
シャミカ・アリヤワンサ アマゾンウェブサービスのグローバルヘルスケアおよびライフサイエンスチームのAI/MLスペシャリストソリューションアーキテクトです。 彼は顧客と協力して、AWSMLオファリングと彼のMLドメイン知識を組み合わせてMLジャーニーを進めています。 彼はコロラド州デンバーを拠点としています。 余暇には、コロラドの山々でオフロードの冒険を楽しんだり、機械学習の大会に出場したりしています。
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