En el mundo empresarial actual centrado en el cliente, brindar un servicio al cliente excepcional es crucial para el éxito. Los centros de contacto desempeñan un papel vital en la configuración de las experiencias de los clientes, y el análisis de las interacciones posteriores a la llamada puede proporcionar información valiosa para mejorar el desempeño de los agentes, identificar áreas de mejora y mejorar la satisfacción general del cliente.
Servicios web de Amazon (AWS) tiene IA y IA generativa Soluciones que puede integrar en sus centros de contacto existentes para mejorar el análisis posterior a la llamada.
Análisis posteriores a la llamada (PCA) es una solución que realiza la mayor parte del trabajo pesado asociado con proporcionar una solución de extremo a extremo que pueda procesar grabaciones de llamadas desde su centro de contacto existente. PCA proporciona información útil para detectar tendencias emergentes, identificar oportunidades de capacitación de agentes y evaluar el sentimiento general de las llamadas.
Complementando PCA, tenemos Análisis de llamadas en vivo con asistencia de agente (LCA) para análisis en tiempo real mientras se producen las llamadas, proporcionando inteligencia artificial y capacidades de inteligencia artificial generativa.
En esta publicación, le mostramos cómo desbloquear potentes análisis y visualizaciones posteriores a la llamada, lo que permite a su organización tomar decisiones basadas en datos e impulsar la mejora continua.
Enriquezca y mejore sus archivos de grabación posteriores a la llamada con Amazon Q y Amazon Quicksight
Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial (BI) unificado que proporciona paneles interactivos modernos, consultas en lenguaje natural, informes paginados, conocimientos de aprendizaje automático (ML) y análisis integrados a escala.
Amazonas Q es una capacidad nueva y poderosa en Amazon QuickSight que puede utilizar para hacer preguntas sobre sus datos utilizando lenguaje natural y compartir historias de datos listas para presentaciones para comunicar ideas a otros.
Estas capacidades pueden mejorar significativamente su flujo de trabajo de análisis posterior a la llamada, facilitando la obtención de información a partir de los datos de su centro de contacto.
Llegar comenzó Al utilizar Amazon Q en QuickSight, primero necesitará Quicksight Enterprise Edition, en el que puede registrarse siguiendo este proceso.
Amazon Q en QuickSight ofrece a los usuarios un conjunto de nuevas capacidades de BI generativa.
Dependiendo del rol del usuario, tendrá acceso a diferentes conjuntos de capacidades. Por ejemplo, un usuario de Reader Pro puede crear historias de datos y resúmenes ejecutivos. Si el usuario es un usuario de Author Pro, también podrá crear temas y paneles utilizando lenguaje natural. La siguiente figura muestra los roles disponibles y sus capacidades.
A continuación se detallan algunas formas clave en las que Amazon Q en QuickSight puede aumentar su productividad analítica posterior a la llamada.
- Rápido invistas: en lugar de dedicar tiempo a crear visualizaciones y paneles complejos, puede permitir que los usuarios obtengan rápidamente respuestas a sus preguntas sobre volúmenes de llamadas, rendimiento de los agentes, opinión de los clientes y más. Amazon Q en QuickSight comprende el contexto de sus datos y genera visualizaciones relevantes sobre la marcha.
- una sola vez aanálisis: Con Amazon Q en QuickSight, puede realizar un análisis único de sus datos posteriores a la llamada sin ninguna configuración previa. Haga sus preguntas utilizando lenguaje natural y QuickSight le proporcionará información relevante, lo que le permitirá explorar sus datos de nuevas formas y descubrir patrones ocultos.
- Natural interfaz de idioma: Amazon Q en QuickSight tiene una interfaz de lenguaje natural que lo hace accesible para usuarios sin conocimientos técnicos. Los analistas, gerentes y ejecutivos de negocios pueden hacer preguntas sobre los datos posteriores a la llamada sin necesidad de aprender lenguajes de consulta complejos o herramientas de visualización de datos.
- Contextual rrecomendaciones: Amazon Q en QuickSight puede proporcionar recomendaciones contextuales basadas en sus preguntas y los datos disponibles. Por ejemplo, si pregunta sobre la opinión del cliente, podría sugerirle analizar la opinión por agente, duración de la llamada u otras dimensiones relevantes.
- Automatizado dceniceros: Amazon Q puede ayudar a acelerar el desarrollo de paneles en función de sus preguntas, ahorrándole el esfuerzo de crear y mantener manualmente paneles para análisis posteriores a la llamada.
Al utilizar Amazon Q en QuickSight, su organización puede optimizar los análisis posteriores a las llamadas, lo que permite obtener información más rápida, una mejor toma de decisiones y mejores experiencias para los clientes. Con su interfaz de lenguaje natural y visualizaciones automatizadas, Amazon Q permite a los usuarios de todos los niveles explorar y comprender los datos posteriores a la llamada de manera más eficiente.
Profundicemos en algunas de las capacidades disponibles para los usuarios Pro, como la creación de resúmenes ejecutivos e historias de datos para análisis posteriores a la llamada.
Resúmenes ejecutivos
Cuando un usuario recién comienza a explorar un nuevo panel que se ha compartido con él, a menudo lleva tiempo familiarizarse con el contenido del panel y dónde debería buscar información clave. Los resúmenes ejecutivos son una excelente manera de utilizar la IA para resaltar información clave y llamar la atención del usuario sobre imágenes específicas que contienen métricas que vale la pena analizar más a fondo.
Puede crear un resumen ejecutivo en cualquier panel al que tenga acceso. Como el tablero que se muestra en la siguiente figura.
Como se muestra en la siguiente figura, puede cambiar a otra hoja o incluso aplicar filtros y regenerar el resumen para obtener un nuevo conjunto de aspectos destacados para el conjunto de datos filtrado.
Los beneficios clave de utilizar resúmenes ejecutivos incluyen:
- Automatizado invistas: Amazon Q puede extraer automáticamente información y tendencias clave a partir de sus datos posteriores a la llamada, lo que permite crear rápidamente resúmenes ejecutivos que resaltan la información más importante.
- Personalizado vistas: Los ejecutivos pueden personalizar las visualizaciones y resúmenes generados por Amazon Q para alinearlos con sus requisitos y preferencias específicos, asegurando que los resúmenes ejecutivos se adapten a sus necesidades.
Narración de datos
Después de que un usuario ha encontrado una tendencia o información interesante dentro de un panel, a menudo necesita comunicarse con otros para tomar una decisión sobre qué hacer a continuación. Esa decisión puede tomarse en una reunión o fuera de línea, pero una presentación con métricas clave y una narrativa estructurada suele ser la base para presentar el argumento. Esto es exactamente para lo que están diseñadas las historias de datos. En lugar de tomar capturas de pantalla y pegarlas en un documento o correo electrónico, momento en el que se pierde todo control y los datos se vuelven estáticos, las historias en QuickSight son interactivas, se rigen y se pueden actualizar con un clic.
Para construir una historia, siempre se parte de un panel. Luego, selecciona elementos visuales para respaldar tu historia e ingresas una indicación de de qué quieres que se trate la historia. En el ejemplo, queremos generar una historia para obtener información y recomendaciones para mejorar las operaciones del centro de llamadas (como se muestra en la siguiente figura).
Como muestra la siguiente figura, después de unos momentos, verá una historia completamente estructurada que incluye imágenes e información, incluidas recomendaciones para los próximos pasos.
Beneficios clave del uso de historias de datos:
- Narrativo miexploración: Con Amazon Q, puede explorar sus datos posteriores a la llamada a través de un enfoque narrativo y hacer preguntas de seguimiento basadas en la información generada. Esto le permite crear una historia de datos convincente que descubra los patrones y tendencias subyacentes en las operaciones de su centro de contacto.
- Contextual rrecomendaciones: Amazon Q puede proporcionar recomendaciones contextuales para visualizaciones o análisis adicionales basados en sus preguntas y los datos disponibles. Estas recomendaciones pueden ayudarle a descubrir nuevas perspectivas y enriquecer su narración de datos.
- Automatizado nortearrativos: Amazon Q puede generar narrativas automatizadas que explican las visualizaciones y los conocimientos, lo que facilita la comunicación de la historia de los datos a las partes interesadas que tal vez no estén familiarizadas con los detalles técnicos.
- Interactivo pagresentaciones: Al integrar Amazon Q con el modo de presentación QuickSight, puede crear experiencias interactivas de narración de datos. Los ejecutivos y las partes interesadas pueden hacer preguntas durante la presentación, y Amazon Q generará visualizaciones e información en tiempo real, lo que permitirá una experiencia de narración de datos más atractiva y dinámica.
Conclusión
Al utilizar las capacidades de Amazon Q en QuickSight, puede descubrir información valiosa a partir de las grabaciones de sus llamadas y los datos analíticos posteriores a las llamadas. Estos conocimientos pueden luego informar decisiones basadas en datos para mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones del centro de contacto e impulsar el rendimiento empresarial general.
En la era de centrarse en el cliente, el análisis posterior a la llamada se ha convertido en un punto de inflexión para las operaciones de los centros de contacto. Al utilizar el poder de Amazon Q y Amazon QuickSight además de sus datos de PCA, puede desbloquear una gran cantidad de información valiosa, optimizar el rendimiento de los agentes y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes. Abrace el futuro del servicio al cliente con soluciones de análisis e inteligencia artificial de vanguardia de AWS y manténgase a la vanguardia de la competencia en el panorama actual centrado en el cliente.
Sobre el autor
Daniel Martínez es Arquitecto de Soluciones en Iberia Enterprise, parte de la organización mundial de ventas comerciales (WWCS) de AWS.