Contact Lens análisis basado en aprendizaje automático

13 diciembre, 2019
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Los servicios de atención al cliente que Amazon Connect dispondrán a partir de ahora de una herramienta para analizar las llamadas a través del machine learning.

Amazon ha anunciado AWS Contact Lens, con este software se podrán realizar análisis automáticos a través de Amazon Connect. Amazon Connect es un servicio de atención al cliente en la nube que funciona de la misma forma que lo hace el servicio de Amazon, utilizando Contact Lens se podrá comprender mejor el lenguaje de los clientes para mejorar la experiencia de estos. Empresas como Intuit, GE Appliances y Dow Jones utilizan este servicio de atención al cliente.

Con AWS Contact Lens se podrán realizar búsquedas rápidas de textos completo en las transcripciones de llamadas y chats para solucionar problemas de los clientes y mejorar el rendimiento de los agentes mediante el análisis.

A mediados de 2020, Contact Lens también proporcionará la capacidad para que los supervisores sean alertados de problemas durante las llamadas en curso, permitiendoles intervenir antes de que el cliente se lleve una mala experiencia. Además, no requiere conocimientos técnicos y para comenzar solo hay que entrar en Amazon Connect.

Los centros de contacto son a menudo la única conexión personal que un cliente tiene con una empresa, y las experiencias que estos clientes tienen interactuando con los agentes pueden tener un profundo impacto en la confianza y la lealtad del cliente. Los centros de contacto registran grandes volúmenes de llamadas de clientes todos los días. Estas conversaciones contienen valiosos comentarios de los clientes, pero, dado el volumen, las empresas tienen dificultades para extraer y analizar esta información y no todas las suelen analizar. Las empresas que intentan obtener valor de estos datos utilizan las ofertas de análisis de centros de contacto existentes, pero estas tecnologías son costosas y lentas para proporcionar transcripciones de llamadas, además, suelen carecer del nivel requerido de precisión en las transcripción, lo que hace que sea difícil detectar rápidamente las experiencias de los clientes y proporcionar comentarios precisos a los agentes.

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