この投稿は、KYTC の Tony Momenpour と Drew Clark の共著です。
政府機関や企業は、コンタクト センターを運営して地域社会とつながり、市民や顧客が電話で予約を取り、サービスを要求し、場合によっては質問することもできます。 エージェントが応答できないほど多くの通話がある場合、発信者は保留になり、次のようなメッセージが表示されます。 あなたの電話は私たちにとって非常に重要です.電話を切らないでください.あなたの電話は受信した順に応答されます.
保留音が特に優れていない限り、発信者は通常、待つことを好まず、時間とお金を無駄にします。 一部のコンタクト センターでは、自動メッセージを再生して、発信者にボイスメールを残す、Web サイトにアクセスする、または後でかけ直すよう促します。 これらのオプションは、エージェントに質問してすぐに回答を得たいだけの発信者には満足できません。
解決策の XNUMX つは、通話量が異常に多いときでも、すべての通話をすぐに受けられるように、十分な数のトレーニングを受けたエージェントを利用できるようにすることです。 これにより、保留時間がなくなり、発信者が迅速に応答できるようになります。 このアプローチを実用化するための鍵は、少なくとも一部の着信通話に対する発信者のニーズに対応できるスケーラブルな AI を利用した仮想エージェントで人間のエージェントを強化することです。 仮想エージェントが発信者の問い合わせに適切に対応すると、発信者は満足し、すべての発信者の平均保留時間が短縮され、コストが削減されます。 Gartner のカスタマー サービスおよびサポート リーダーの投票 電話やライブ チャットなどのライブ チャネルのコストは、連絡先ごとに平均 8.01 ドルであると推定されていますが、セルフサービス チャネルのコストは連絡先ごとに約 0.10 ドルです。仮想エージェントは、正常に処理された通話ごとに 7.91 ドル (98%) 節約できる可能性があります。
仮想エージェントは、すべての通話を処理する必要はありません。また、おそらく試してはいけません。通話の一部は、人間の対応が最適である可能性が高いため、優れた仮想エージェントは、それ自体の制限を認識し、発信者をすぐに転送する必要があります。必要に応じて人間のエージェント。
この投稿では、ケンタッキー州運輸内閣 (KYTC) の車両規制局 (DVR) が、セルフサービス仮想エージェントを使用して通話保留時間を短縮し、カスタマー エクスペリエンスを改善した方法を紹介します。 アマゾンコネクト および Amazon Lex.
KYTC DVR の課題
KYTC DVR は、車両登録、運転免許証、および商用車の資格情報に関連する情報を、約 5 万人の構成員にサポート、支援、および提供します。
KYTC のビジネス アナリスト兼プロジェクト マネージャーである Drew Clark は、次のように述べています。
KYTC チームはいくつかの課題に直面し、既存のシステムを Amazon Connect と Amazon Lex に置き換える必要がありました。 既存のカスタマー サービス システムに柔軟性がないため、顧客に最高のユーザー エクスペリエンスを提供できず、チャットを介して冗長なクエリを処理する機能などの機能を導入してさらに革新することもできませんでした。 また、2019 年に連邦政府の REAL ID 要件が導入されたことにより、ドライバーからの質問による電話の量が増加しました。 COVID-2020 のパンデミックが発生し、運転免許証の地方事務所が閉鎖された 19 年には、通話量がさらに増加しました。 発信者は、平均 5 分以上の処理時間を経験しました。これは、発信者と DVR コンタクト センターの専門家の両方にとって望ましくない状況です。 さらに、コールバック機能に過度に依存していたため、標準以下のカスタマー エクスペリエンスがもたらされました。
ソリューションの概要
これらの課題に取り組むために、KYTC チームはいくつかのコンタクト センター ソリューションを検討し、AWS ProServe チームと協力してクラウドベースのコンタクト センターと Max という名前の仮想エージェントを実装しました。 現在、顧客は音声およびチャット チャネルを介してコンタクト センターと対話できます。 コンタクト センターは Amazon Connect を利用しており、仮想エージェントである Max は Amazon Lex と AWS QnABot ソリューション.
Amazon Connect は、発信者番号を識別することにより、一部の着信通話を仮想エージェント (Max) に転送します。 Max は、自然言語処理 (NLP) を使用して、DVR の質問と回答の知識ベースから発信者の質問に対する最良の回答を見つけ、自然で人間のような合成音声を使用して発信者に応答します ( Amazon Polly)、必要に応じて、関連する詳細情報を提供する Web ページへのリンクを含む SMS テキスト メッセージで補足されます。 Amazon Lex を使用して、部門は REAL ID に関する情報の提供、運転免許証や車両登録の更新などのタスクを自動化することができました。 発信者が目的の回答を見つけることができない場合、通話はライブ エージェントに転送されます。
KYTC DVR は、新しいシステムを使用すると、以前のシステムよりも低い運用コストで、同等またはそれ以上の通話量を処理できると報告しています。 電話対応時間が 33% 短縮されました。 彼らは、QnABot トラフィックの 90% が Web サイトのセルフサービス オプションを介してルーティングされていることを一貫して確認しています。 現在、QnABot は、通常の営業時間内および営業時間外でも、人の介入を必要とせずに着信通話の 35% 近くを処理しています! さらに、Amazon Connect の直感的なデザインと使いやすさにより、エージェントのトレーニング時間が 2 週間から 4 週間に短縮されました。 DVR は、顧客とエージェントのエクスペリエンスを向上させただけでなく、高い初期費用を回避し、全体的な運用コストを削減しました。
Amazon Lex と AWS QnABot
Amazon Lex は、会話型インターフェイスを作成するための AWS のサービスです。 Amazon Lex を使用して、コンタクト センター向けの有能なセルフサービス仮想エージェントを構築し、請求、見積もり、支払い、購入、予約など、さまざまな発信者エクスペリエンスを自動化できます。
aws qnabot は、Amazon Lex を他の AWS サービスと一緒に使用して、質問応答のユースケースを自動化するオープンソース ソリューションです。
QnABot を使用すると、コーディングの経験がなくても、会話型 AI 仮想エージェントをコンタクト センター、Web サイト、およびメッセージング チャネルにすばやく展開できます。 各チャネルに最適化されたリッチ テキストとリッチ音声応答をサポートする統合コンテンツ管理システムを使用して、よく寄せられる質問に対する精選された回答を構成します。 ソリューションのナレッジ ベースを拡張して、既存のドキュメントや Web ページ コンテンツの検索を含めることができます。 アマゾンケンドラ. QnABot の使用 Amazon翻訳 多くの言語でのユーザー インタラクションをサポートします。
統合されたユーザー フィードバックと監視により、顧客のクエリ、懸念、感情を可視化できます。 これにより、コンテンツを調整して強化し、仮想エージェントを効果的に教えて、常により賢くすることができます。
まとめ
KYTC DVR コンタクト センターは、Amazon Lex とオープンソースの AWS QnABot ソリューションで構築された仮想エージェントと共に、Amazon Connect クラウドベースのコンタクト センターをデプロイすることで、印象的なカスタマー エクスペリエンスとコスト効率の改善を達成しました。
KYTC DVR で機能したのと同じアプローチから利益を得ることができるかどうか知りたいですか? 次の短いデモ ビデオをご覧ください。
自分の AWS アカウントで Amazon Lex または QnABot を試してみてください。 の実装ガイドの手順に従うことができます。 自動展開、または AWS QnABot ワークショップ.
あなたからの御一報をお待ちしています。 コメント欄でご意見をお聞かせください。
著者について
トニー・モメンプール Kentucky Transportation Cabinet 内のシステム コンサルタントです。 彼はケンタッキー州で 19 年間、さまざまな役割を果たしてきました。 彼の焦点は、市民に優れた顧客サービス体験を提供できるように連邦を支援することです.
ドリュー・クラーク ケンタッキー運輸内閣の情報技術局のビジネス アナリスト/プロジェクト マネージャーです。 彼は、システム アーキテクチャ、アプリケーション プラットフォーム、およびキャビネットのモダナイゼーションに焦点を当てています。 彼は 2016 年から運輸内閣に所属し、さまざまな IT の役割を果たしています。
ラジブ・シャルマ AWS データおよび機械学習チームのドメイン リード – コンタクト センターです。 Rajiv はお客様と協力して、Amazon Connect と Amazon Lex を使用してエンゲージメントを提供しています。
トーマス・リンドファス Amazon Lex チームのシニア ソリューション アーキテクトです。 彼は、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、導入を容易にする言語 AI サービスの新しい技術機能とソリューションを発明、開発、プロトタイプ作成し、普及させています。
ボブ・ストラハン AWS Language AIServicesチームのプリンシパルソリューションアーキテクトです。
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