Uma empresa de serviços financeiros estabelecida com mais de 140 anos de atividade, a Principal é líder global em gestão de investimentos e atende mais de 62 milhões de clientes em todo o mundo. A Principal está conduzindo análises em escala empresarial quase em tempo real para oferecer uma experiência omnicanal perfeita e hiperpersonalizada ao cliente em sua missão de tornar a segurança financeira acessível para todos. Eles processam dados entre canais, incluindo interações gravadas no contact center, e-mails, chat e outros canais digitais.
Nesta postagem, demonstramos como os dados agregados na AWS Solução CCI Post Call Analytics permitiu que a Principal ganhasse visibilidade em suas interações no contact center, entendesse melhor a jornada do cliente e melhorasse a experiência geral entre os canais de contato, ao mesmo tempo que mantinha a integridade e a segurança dos dados.
Requisitos da solução
A Principal fornece serviços de investimento por meio do Genesys Cloud CX, um contact center baseado em nuvem que fornece integrações poderosas e nativas com AWS. Todos os anos, a Principal atende milhões de chamadas e interações digitais. Como primeira etapa, eles queriam transcrever chamadas de voz e analisar essas interações para determinar os principais motivadores de chamadas, incluindo problemas, tópicos, sentimentos, detalhamentos do tempo médio de atendimento (AHT) e desenvolver análises adicionais baseadas em processamento de linguagem natural (PNL).
Para analisar adequadamente as chamadas, o Diretor tinha alguns requisitos:
- Detalhes de contato: Compreender a jornada do cliente requer entender se um interlocutor é um sistema automatizado de resposta de voz interativa (IVR) ou um agente humano e quando ocorre uma transferência de chamada entre os dois.
- Redação de conteúdo: cada interação de áudio do cliente é gravada como um arquivo WAV estéreo, mas pode incluir informações confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII) protegidas pela HIPAA.
- Escalabilidade: essa arquitetura precisava ser dimensionada imediatamente para milhares de chamadas por dia e milhões de chamadas por ano. Além disso, a Principal precisava de uma arquitetura analítica extensível que analisasse outros canais, como conversas de e-mail e resultados de pesquisas tradicionais de voz do cliente (VoC).
- A integridade não é negociável na Principal – ela orienta tudo o que eles fazem. Na verdade, fazer o que é certo é um dos valores fundamentais da Principal. Portanto, quando a equipe principal começou a abordar este projeto, eles sabiam que garantir o mais alto padrão de segurança de dados, como conformidade regulatória, privacidade e qualidade de dados, seria um requisito fundamental e inegociável. A equipe precisava utilizar a tecnologia com uma postura correspondente em relação à segurança de dados e a capacidade de criar controles personalizados de conformidade e segurança para cumprir requisitos rigorosos. A atenção a este requisito fundamental permite que a Principal mantenha uma experiência de cliente segura e protegida.
Visão geral da solução
Após extensa pesquisa, a equipe principal finalizou o AWS Solução de Inteligência de Contact Center (CCI)s, que capacitam as empresas a melhorar a experiência do cliente e obter insights de conversação, adicionando recursos de IA a contact centers de terceiros no local e na nuvem. O CCI Análise pós-chamada (PCA) faz parte do conjunto de soluções CCI e atende a muitos dos requisitos identificados. O PCA tem um Arquitetura de referência de orientação da biblioteca de soluções com um repositório de exemplo de código aberto no GitHub. Trabalhando com sua equipe de contas da AWS, a Principal detalhou a solução PCA e sua implantação, além de configurar programas de treinamento personalizados e dias de imersão para aprimorar rapidamente as habilidades das equipes da Principal. A arquitetura de exemplo (veja o diagrama a seguir) e a base de código no repositório de código aberto permitiram que as equipes de engenharia principais iniciassem sua solução em torno da unificação da jornada do cliente e da fusão de registros de telefonia e registros de transcrição.
O PCA fornece uma arquitetura completa para ingestão de arquivos de áudio em um fluxo de trabalho totalmente automatizado com Funções de etapa da AWS, que é iniciado quando um arquivo de áudio é entregue a um configurado Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) balde. Após alguns minutos, uma transcrição é produzida com Análise de chamadas do Amazon Transscribe e salvo em outro bucket S3 para processamento por outras ferramentas de business intelligence (BI). O PCA também oferece uma interface de usuário baseada na web que permite aos clientes navegar pelas transcrições das chamadas. Os recursos de segurança do PCA garantem que todos os dados PII foram redigidos da transcrição, bem como do próprio arquivo de áudio. Além disso, todos os dados do bucket S3 podem ser criptografados com chaves pertencentes ao Principal.
Principal trabalhou com equipes técnicas da AWS para modificar o fluxo de trabalho do Step Functions no PCA para atingir ainda mais seus objetivos. Detalhes das chamadas, como carimbos de data e hora de interação, filas de chamadas, transferências de agentes e tempos de conversação dos participantes, são rastreados pela Genesys em um arquivo chamado Contact Trace Record (CTR). Combinando transcrições precisas com arquivos CTR da Genesys, a Principal conseguiu identificar adequadamente os palestrantes, categorizar as chamadas em grupos, analisar o desempenho do agente, identificar oportunidades de upsell e conduzir análises adicionais baseadas em aprendizado de máquina (ML).
As equipes construíram um novo mecanismo de ingestão de dados, permitindo que os arquivos CTR fossem entregues em conjunto com o arquivo de áudio em um bucket S3. A Principal e a AWS colaboraram em um novo AWS Lambda função que foi adicionada ao fluxo de trabalho do Step Functions. Esta função Lambda identifica registros CTR e fornece uma etapa de processamento adicional que gera uma transcrição aprimorada contendo metadados adicionais, como informações de fila e ID do agente, identificação e marcação de IVR e para quantos agentes (e IVRs) o cliente foi transferido, todos agregados de os registros CTR. Essas informações extras permitem que a Principal crie um mapa da interação com o cliente ao longo do ciclo de vida da conversa e se concentre nos segmentos críticos do discurso, excluindo os menos relevantes.
Além disso, esta etapa de pós-processamento permitiu que a Principal enriquecesse ainda mais as transcrições com informações internas, como nomes de agentes e filas, e expandisse os recursos analíticos do PCA, incluindo modelos personalizados de ML baseados em PNL para identificação de tópicos e intenções do cliente, implantados usando Amazon Sage Maker endpoints e aumento adicional de transcrições usando modelos básicos de IA generativa hospedados no Amazon Bedrock.
O PCA é de código aberto no GitHub, o que permite que clientes como o Principal estendam e mantenham seus próprios forks com código comercial privado e personalizado. Também permite que a comunidade envie código de volta ao repositório principal para uso de outros. As equipes técnicas da Principal e da AWS formaram uma parceria para mesclar o CTR da Genesys e os recursos de espaço reservado de pós-processamento na versão principal do PCA. Essa parceria entre a Principal e a AWS possibilitou a rápida colocação no mercado da Principal, garantindo ao mesmo tempo que os requisitos de negócios existentes e recebidos pudessem ser rapidamente adicionados. As contribuições para o projeto de código aberto aceleraram as cargas de trabalho do Genesys CTR de outros clientes.
Responda a perguntas de negócios
Depois que o PCA foi implementado, os principais analistas, cientistas de dados, engenheiros e proprietários de empresas trabalharam com PMEs da AWS para construir vários AmazonQuickSight painéis para exibir insights de dados e começar a responder perguntas de negócios. QuickSight é um serviço de BI em escala de nuvem que você pode usar para fornecer insights fáceis de entender de vários conjuntos de dados, de dados da AWS, dados de terceiros, dados de software como serviço (SaaS) e muito mais. A utilização desta ferramenta de BI, com suas integrações nativas aos repositórios de dados existentes disponibilizados pelo Amazona atena, tornou a criação de visualizações para exibir dados em grande escala relativamente simples e habilitou o BI de autoatendimento. As visualizações foram rapidamente elaboradas para responder a algumas questões importantes, incluindo “Sobre o que nossos clientes estão nos ligando”, “Quais tópicos estão relacionados ao AHT mais longo/maior transferência” e “Quais tópicos e problemas estão relacionados às pontuações mais baixas de sentimento do cliente?” Ao ingerir dados adicionais relacionados aos modelos de tópicos personalizados do Principal, a equipe conseguiu expandir o uso do QuickSight para incluir comparações de tópicos e correlações, recursos de validação de modelo e comparações de sentimentos com base no palestrante, segmento, chamada e conversa. Além disso, o uso de insights do QuickSight permitiu rapidamente que as equipes principais implementassem a detecção de anomalias e a previsão de volumes, ao mesmo tempo que Amazon QuickSightQ, um recurso de ML do QuickSight que usa PNL, permitiu análise rápida de dados quantitativos em linguagem natural.
Quando a iniciativa inicial do PCA foi concluída, a Principal sabia que precisava se aprofundar imediatamente na experiência omnicanal do cliente. Juntas, a Principal e a AWS construíram pipelines de ingestão de dados para interações de e-mail de clientes e metadados adicionais de sua plataforma de dados de clientes, e criaram mecanismos de agregação e análise de dados para combinar dados omnicanal em uma única lente de percepção do cliente. A utilização de visualizações Athena e painéis QuickSight continuou a permitir análises clássicas e a implementação de bancos de dados gráficos de prova de conceito por meio de Amazon Netuno ajudará a Principal a extrair insights sobre tópicos de interação e relacionamentos de intenções na visão omnicanal quando implementado em escala.
Os resultados
O PCA ajudou a acelerar o tempo de lançamento no mercado. A Principal conseguiu implantar o aplicativo PCA de código aberto existente sozinho em 1 dia. Em seguida, a Principal trabalhou em conjunto com a AWS e expandiu a oferta de PCA com vários recursos, como a integração Genesys CTR, durante um período de três meses. O processo de desenvolvimento e implantação foi um processo conjunto e iterativo que permitiu à Principal testar e processar volumes de chamadas de produção em recursos recém-construídos. Desde o envolvimento inicial, a AWS e a Principal continuam trabalhando juntas, compartilhando requisitos de negócios, roteiros, códigos e correções de bugs para expandir o PCA.
Desde o seu desenvolvimento e implantação inicial, a Principal processou mais de 1 milhão de chamadas de clientes por meio da estrutura PCA. Isso resultou em mais de 63 milhões de segmentos de fala individuais falados por um cliente, agente ou IVR. Com essa riqueza de dados, a Principal conseguiu realizar análises históricas em grande escala e quase em tempo real para obter insights sobre a experiência do cliente.
As soluções AWS CCI são uma virada de jogo para a Principal. O conjunto existente de ferramentas CCI da Principal, que inclui Qualtrics para painéis simples e identificação de oportunidades, foi ampliado com a adição do PCA. A adição do PCA ao conjunto de ferramentas CCI permitiu à Principal conduzir rapidamente análises profundas em suas interações no contact center. Com esses dados, a Principal agora pode realizar análises avançadas para entender as interações com os clientes e os motivadores de chamadas, incluindo tópicos, intenções, problemas, itens de ação e resultados. Mesmo em um ambiente de produção controlado e de pequena escala, o data lake PCA gerou vários novos casos de uso.
Roadmap
Os dados gerados pelo PCA podem ser usados para tomar decisões de negócios críticas em relação ao roteamento de chamadas com base em insights sobre quais tópicos estão gerando tempo médio de atendimento mais longo, retenções mais longas, mais transferências e sentimento negativo do cliente. O conhecimento de quando as interações do cliente com o IVR e os assistentes de voz automatizados são mal compreendidas ou mal roteadas ajudará a Principal a melhorar a experiência de autoatendimento. Entender por que um cliente ligou em vez de usar o site é fundamental para melhorar a jornada do cliente e aumentar a felicidade do cliente. Os gerentes de produto responsáveis por aprimorar as experiências na web compartilharam o quanto estão entusiasmados por poder usar os dados do PCA para orientar a priorização de novas melhorias e medir o impacto das mudanças. A Principal também está analisando outros casos de uso potenciais, como mapeamento de perfil de cliente, detecção de fraude, gerenciamento de força de trabalho, uso adicional de IA/ML e modelos de linguagem grande (LLMs), e identificação de tendências novas e emergentes em seus contact centers.
No futuro, a Principal planeja continuar expandindo os recursos de pós-processamento com agregação de dados adicionais, análises e modelos de geração de linguagem natural (NLG) para resumo de texto. A Principal está atualmente integrando IA generativa e modelos fundamentais (como Amazon Titan) às suas soluções proprietárias. A Principal planeja usar a IA generativa da AWS para aumentar a produtividade dos funcionários, aumentar os ativos sob gestão, oferecer experiências de alta qualidade aos clientes e fornecer ferramentas que permitam aos clientes tomar decisões de investimento e aposentadoria com eficiência. Dada a flexibilidade e extensibilidade da estrutura PCA de código aberto, as equipes da Principal têm uma extensa lista de melhorias, análises e insights adicionais que poderiam ampliar a estrutura existente.
“Com a solução de análise AWS Post Call, a Principal pode atualmente realizar análises históricas em grande escala para entender onde as experiências do cliente podem ser melhoradas, gerar insights acionáveis e priorizar onde agir. Agora, estamos adicionando IA generativa usando o Amazon Bedrock para ajudar nossos usuários empresariais a tomar decisões baseadas em dados com maior velocidade e precisão, ao mesmo tempo que reduzimos custos. Estamos ansiosos para explorar o recurso de resumo pós-chamada no Amazon Transcribe Call Analytics para permitir que nossos agentes concentrem seu tempo e recursos no envolvimento com os clientes, em vez do trabalho manual após contato.”
– afirma Miguel Sanchez Urresty, Diretor de Dados e Análise do Principal Financial Group.
Conclusão
A solução AWS CCI PCA foi projetada para melhorar a experiência do cliente, obter insights do cliente e reduzir custos operacionais adicionando IA e ML ao provedor de contact center de sua escolha. Para saber mais sobre outras soluções CCI, como Análise de chamadas ao vivo, referir-se Soluções AWS Contact Center Intelligence (CCI).
Sobre o Grupo Financeiro Principal
Principal Financial Group e afiliadas, Des Moines IA é uma empresa financeira com 19,000 funcionários. No mercado há mais de 140 anos, ajudamos mais de 62 milhões de clientes em vários países ao redor do mundo em 31 de dezembro de 2022.
AWS e Amazon não são afiliadas de nenhuma empresa dos produtos Principal Financial Group Insurance emitidos pela Principal National Life Insurance Co (exceto em NY) e pela Principal Life Insurance Company. Planeje os serviços administrativos oferecidos pela Principal Life. é distribuído pela Principal Funds Distributor, Inc. Os títulos são oferecidos através da Principal Securities, Inc., membro do SIPC e/ou corretores/distribuidores independentes. As empresas mencionadas são membros do Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392. ©2023 Principal Financial Services, Inc.
Esta comunicação pretende ser de natureza educativa e não pretende ser tomada como uma recomendação. Produtos de seguros e serviços administrativos de planos fornecidos pela Principal Life Insurance Company, membro do Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392
Sobre os autores
Cristóvão Lott é arquiteto de soluções sênior na equipe de serviços linguísticos de IA da AWS. Ele tem 20 anos de experiência em desenvolvimento de software empresarial. Chris mora em Sacramento, Califórnia, e gosta de jardinagem, culinária, aviação aeroespacial/geral e de viajar pelo mundo.
Dra. é cientista de dados sênior e líder técnico da equipe de serviços de IA em idiomas principais. Ela tem ampla experiência em dados e análises, desenvolvimento de aplicativos, engenharia de infraestrutura e DevSecOps.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/principal-financial-group-uses-aws-post-call-analytics-solution-to-extract-omnichannel-customer-insights/
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