Esta publicación fue coescrita con Herb Brittner de Netsertive.
Netsertivo Es un proveedor líder de soluciones de marketing digital para marcas y franquicias de varias ubicaciones, ayudando a las empresas a maximizar la publicidad local, mejorar la participación y obtener información profunda de los clientes.
Con una creciente demanda de proporcionar información más procesable de sus datos de seguimiento de llamadas de clientes, Netsertive necesitaba una solución que pudiera desbloquear la inteligencia empresarial de cada llamada, lo que facilita que las franquicias mejoren el servicio al cliente y aumenten las tasas de conversión. El equipo estaba buscando un sistema único y flexible que pudiera hacer varias cosas:
- Comprender las llamadas telefónicas – Cree automáticamente resúmenes de lo que se discutió
- Sentimientos de los clientes de calibre – Determinar si la persona que llama estaba feliz, molesta o neutral
- Identificar temas importantes – extraer palabras clave relacionadas con servicios frecuentes, preguntas, problemas y menciones de competidores
- Mejorar el rendimiento del agente – Ofrecer consejos y sugerencias para el coaching
- Rastrear el rendimiento con el tiempo – Genere informes sobre tendencias para ubicaciones individuales, regiones y todo el país
De manera crucial, este nuevo sistema necesitaba funcionar sin problemas con su plataforma de experiencia múltiple existente (MLX). La plataforma MLX está específicamente diseñada para empresas con muchas ubicaciones y les ayuda a administrar el marketing nacional y local. Les permite ejecutar campañas en varios canales en línea, incluidos motores de búsqueda, redes sociales, anuncios de visualización, videos, televisores conectados y revisiones en línea, así como administrar SEO, listados de negocios, revisiones, publicación en redes sociales y páginas web de ubicación individual.
En esta publicación, mostramos cómo Netsertive introdujo un asistente generativo de IA en MLX, usando Roca madre de Amazon y Amazon Novapara dar vida a su próxima generación de la plataforma.
Descripción general de la solución
Operando una solución integral de marketing digital, NetSertive maneja la ejecución de la campaña al tiempo que proporciona métricas clave de éxito a través de su producto Insights Manager. La plataforma presenta capacidades de gestión de contenido específicas de la ubicación y una sólida funcionalidad de captura de plomo, recopilando datos de múltiples fuentes, incluidas campañas pagas, tráfico de sitios web orgánicos y formularios de atribución Pro. Con la integración de CRM y las características de seguimiento de llamadas, MLX crea un flujo perfecto de datos de clientes y ideas de marketing. Esta combinación de servicios administrados, herramientas automatizadas y análisis hace de MLX una sola fuente de verdad para las empresas que buscan optimizar sus esfuerzos de marketing digital mientras aprovechan la experiencia de Netsertive en la gestión de campañas. Para abordar su deseo de proporcionar información más procesable en la plataforma a partir de datos de seguimiento de llamadas del cliente, NetSertive consideró varias soluciones. Después de evaluar diferentes herramientas y modelos, decidieron usar Amazon Bedrock y Amazon Nova Micro Model. Esta elección fue impulsada por el enfoque impulsado por la API de Amazon Bedrock, su amplia selección de modelos de idiomas grandes (LLM) y el rendimiento del modelo Amazon Nova Micro específicamente. Seleccionaron Amazon Nova Micro en función de su capacidad para ofrecer tiempos de respuesta rápidos a un bajo costo, al tiempo que proporcionan ideas consistentes e inteligentes, factores clave para las redes. Con su velocidad de generación de más de 200 tokens por segundo y habilidades de comprensión de lenguaje altamente desempeñada, este modelo solo de texto resultó ideal para Netsertive. El siguiente diagrama muestra cómo su plataforma MLX recibe llamadas telefónicas en tiempo real y utiliza Amazon Nova Micro en Amazon Bedrock para procesar llamadas telefónicas en tiempo real.
El flujo de procesamiento de llamadas en tiempo real consta de los siguientes pasos:
- Cuando entra una llamada, se enruta inmediatamente a la API principal. Este proceso captura tanto la transcripción de llamadas en vivo como los metadatos importantes sobre la persona que llama. Este sistema procesa continuamente nuevas llamadas a medida que llegan, facilitando el manejo en tiempo real de las comunicaciones entrantes.
- La transcripción capturada se reenvía a Amazon Bedrock para su análisis. El sistema actualmente utiliza una solicitud de base estandarizada para todos los clientes, y la arquitectura está diseñada para permitir la personalización de inmediato específica del cliente como una capa adicional de contexto.
- Amazon Nova Micro procesa la transcripción y devuelve una respuesta JSON estructurada. Esta respuesta incluye múltiples componentes de análisis: análisis de sentimientos de la conversación, un resumen de llamadas conciso, términos clave identificados, clasificación general de temas de llamadas y sugerencias de entrenamiento específicas para mejorar.
- Todos los resultados del análisis se almacenan sistemáticamente en un Amazon Aurora base de datos con sus métricas clave asociadas. Esto asegura que los datos procesados estén correctamente indexados y fácilmente disponibles tanto para el acceso inmediato como para el análisis futuro.
El flujo de programación de informe agregado consiste en los siguientes pasos:
- El proceso de análisis agregado se inicia automáticamente en los horarios semanales y mensuales. Durante cada ejecución, el sistema recopila datos de llamadas que caen dentro del período de tiempo especificado.
- Este análisis agregado utiliza Amazon Bedrock y Amazon Nova Micro, aplicando un aviso especializado diseñado específicamente para el análisis de tendencias. Este aviso difiere del análisis en tiempo real para centrarse en identificar patrones y ideas en múltiples llamadas.
Los datos agregados procesados de ambos flujos de trabajo se transforman en informes completos que muestran análisis de tendencias y métricas comparativas a través de la interfaz de usuario. Esto proporciona a las partes interesadas información valiosa sobre los patrones y tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo, al tiempo que permite al usuario sumergirse más en métricas específicas.
Resultados
La implementación de IA generativa para crear una solución de análisis de datos de llamadas en tiempo real ha sido un viaje transformador para Netsertive. Su nueva función de AI de Call Insights, utilizando Amazon Nova Micro en Amazon Bedrock, solo tarda minutos en crear información procesable, en comparación con sus procesos de revisión de llamadas manuales anteriores, que tomaron horas o incluso días para los clientes con altos volúmenes de llamadas. Netsertive eligió Amazon Bedrock y Amazon Nova Micro para su solución después de un período de evaluación rápida de aproximadamente 1 semana de pruebas de diferentes herramientas y modelos. Su enfoque de desarrollo fue metódico y centrado en el cliente. La función Call Insights AI se agregó a la hoja de ruta de su plataforma basada en comentarios directos de los clientes y experiencia en marketing interno. Todo el proceso de desarrollo, desde la creación y prueba de sus Micro indicadores de Amazon Nova hasta la integración de Amazon Bedrock con su plataforma MLX, se completó en aproximadamente 30 días antes del lanzamiento en Beta. La transformación del análisis de datos de llamadas en tiempo real no se trata solo de procesar más llamadas, se trata de crear una comprensión más integral de las interacciones del cliente. Al implementar Amazon Bedrock y Amazon Nova Micro, NetSertive puede comprender mejor los propósitos y el valor de las llamadas, mejorar las capacidades de medición y progresar hacia sistemas de análisis más automatizados y eficientes. Esta evolución no solo puede optimizar las operaciones, sino también proporcionar a los clientes información más procesable sobre su rendimiento de marketing digital.
Conclusión
En esta publicación, compartimos cómo NetSertive introdujo un asistente generativo de IA en MLX, utilizando Amazon Bedrock y Amazon Nova. Esta solución ayudó a escalar su plataforma MLX para proporcionar a sus clientes información instantánea y procesable, creando una experiencia de usuario más atractiva e informativa. Al utilizar las capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural de Amazon Bedrock y el modelo Amazon Nova Micro de alta latencia de baja latencia, NetSertive pudo construir un sistema de inteligencia de llamadas integral que va más allá del análisis de la transcripción y los sentimientos.
El éxito de este proyecto ha demostrado el potencial transformador de la IA generativa para impulsar la inteligencia empresarial y la eficiencia operativa. Para obtener más información sobre la creación de asistentes y aplicaciones generales de IA generativos utilizando Amazon Bedrock y Amazon Nova, ver AI generativa en AWS.
Sobre los autores
Nicholas switzer es un arquitecto de soluciones especializadas de IA/ML en Amazon Web Services. Se unió a AWS en 2022 y se especializa en AI/ML, AI generativo, IoT y Edge AI. Tiene su sede en los Estados Unidos y disfruta de construir productos inteligentes que mejoren la vida cotidiana.
Jane Ridge es arquitecto senior de soluciones en Amazon Web Services con más de 20 años de experiencia en tecnología. Se unió a AWS en 2020 y tiene su sede en los Estados Unidos. Le apasiona permitir el crecimiento de sus clientes a través de soluciones innovadoras combinadas con su profunda experiencia técnica en el ecosistema de AWS. Es conocida por su capacidad para guiar a los clientes a través de todas las etapas de su viaje en la nube y ofrecer soluciones impactantes.
Herb Brittner es el vicepresidente de productos e ingeniería en Netsertive, donde lidera el desarrollo de soluciones de marketing digital impulsadas por la IA para marcas y franquicias de varias ubicaciones. Con una sólida experiencia en innovación de productos e ingeniería escalable, se especializa en el uso de aprendizaje automático y tecnologías en la nube para impulsar ideas comerciales y la participación del cliente. Herb es un apasionado de construir plataformas basadas en datos que mejoren el rendimiento de marketing y la eficiencia operativa.