Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Amazon Connect Contact Lens **Anmerkung** **Bereitgestellt von Amazon Bedrock**: AWS implementiert [automatisierte Missbrauchserkennung](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Da Amazon Connect Contact Lens auf Amazon Bedrock entwickelt wurde, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Kontrollen zur Durchsetzung von Sicherheit und dem verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in vollem Umfang nutzen. Amazon Connect Contact Lens bietet Funktionen für Analysen und Qualitätsmanagement im Contact Center, mit denen Sie die Kontaktqualität und die Leistung der Kundendienstmitarbeiter prüfen, messen und kontinuierlich verbessern können. So lässt sich die Kundenbetreuung insgesamt optimieren. + [Analysieren von Konversationen mithilfe von Konversationsanalysen](analyze-conversations.md). Sie können Trends erkennen und den Kundenservice verbessern, indem Sie die Stimmung, Gesprächsmerkmale, neue Kontaktthemen, Self-Service-Benutzererfahrungen und Compliance-Risiken für Agenten verstehen. Mithilfe von Konversationsanalysen können Sie die Privatsphäre Ihrer Kunden schützen, indem Sie [sensible Daten aus Gesprächsprotokollen, Audiodateien und E-Mail-Nachrichten automatisch](sensitive-data-redaction.md) unkenntlich machen können. + [Bewertung der Leistung](evaluations.md). Sie können Konversationen zusammen mit Kontaktdaten, Aufzeichnungen, Transkripten und Zusammenfassungen überprüfen, ohne zwischen Anwendungen wechseln zu müssen. Sie können Leistungskriterien für Kundendienstmitarbeiter definieren und bewerten (z. B. die Einhaltung von Skripten, die Erhebung sensibler Daten und Kundengrüße) und Bewertungsformulare automatisch vorab ausfüllen lassen. + [Einrichten und Ansehen von Bildschirmaufzeichnungen für Kundendienstmitarbeiter](agent-screen-recording.md). Sie können durch das Ansehen von Bildschirmaufzeichnungen die Aktionen von Kundendienstmitarbeitern bei der Betreuung von Kundenkontakten überprüfen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Qualitätsstandards, Compliance-Anforderungen und bewährte Methoden eingehalten werden. Außerdem hilft dies Ihnen dabei, Trainingsmöglichkeiten und Engpässe zu identifizieren, sodass Sie Workflows optimieren können. + [Suchen nach abgeschlossenen und in Bearbeitung befindlichen Kontakten](contact-search.md). Sie können nach Kontakten aus den letzten zwei Jahren suchen. + [Überwachen von Live- und aufgezeichneten Gesprächen](monitoring-amazon-connect.md). Sie können Live-Gespräche (sowohl bei Sprach- als auch bei Chat-Kontakten) überwachen und sich in Live-Sprachkonversationen per Barge-in einklinken. Dies ist besonders für Kundendienstmitarbeiter hilfreich, die sich in der Ausbildung befinden. + Sie können in Bearbeitung befindliche Kontakte [weiterleiten](transfer-contacts-admin.md), [verschieben](reschedule-contacts-admin.md) oder [beenden](end-contacts-admin.md). Auf der Seite **Kontaktdaten** können Sie in Bearbeitung befindliche Kontakte verwalten. # Analysieren von Konversationen mithilfe von Konversationsanalysen in Amazon Connect Contact Lens Mit Contact Lens Konversationsanalysen können Sie Konversationen zwischen Kunden und Agenten oder Kunden und Konversations-KI mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung analysieren, und zwar über Sprache, Chat und E-Mail. Die Konversationsanalyse führt Stimmungsanalysen durch, erkennt Probleme und ermöglicht Ihnen die automatische Kategorisierung von Kontakten. **Unterstützung für Sprachanalyse** + **Anruf-Analytics in Echtzeit**: Dient dem besseren Erkennen und Lösen von Kundenproblemen während des Anrufs. Die Funktion kann beispielsweise entsprechende [Analysen vornehmen und Sie benachrichtigen](add-rules-for-alerts.md), wenn bei Kunden Frustration einsetzt, weil Kundendienstmitarbeiter ein kompliziertes Problem nicht lösen können. Auf diese Weise können Sie unmittelbarer Hilfe leisten. + **Analytik nach dem Anruf**: Nutzen Sie diese Methode, um Trends bei Kundengesprächen, Self-Service-Interaktionen und der Einhaltung von Vorschriften durch Agenten besser zu verstehen. Auf diese Weise können Sie Möglichkeiten zur Verbesserung der Konversations-KI erkennen und Agenten nach dem Anruf coachen. **Unterstützung für Chat-Analyse** + **Chat-Analyse in Echtzeit**: Wie bei der Anrufanalyse in Echtzeit können Sie Kundenprobleme proaktiver erkennen und lösen, während der Chat läuft, und [eine Benachrichtigung erhalten](add-rules-for-alerts-chat.md). Manager können beispielsweise eine E-Mail-Benachrichtigung in Echtzeit erhalten, wenn die Kundenstimmung zu einem Chat-Kontakt negativ wird, sodass sie dem laufenden Kontakt beitreten und bei der Lösung des Kundenproblems helfen können. + **Analysen nach dem Chat**: Dient dem Verständnis von Trends bei Kundengesprächen mit Bots und Kundendienstmitarbeitern. Die Funktion bietet Informationen, die spezifisch für eine Chat-Interaktion sind, z. B. die Begrüßungszeit von Kundendienstmitarbeitern und die Reaktionszeiten von Kundendienstmitarbeitern und Kunden. Anhand der Reaktionszeiten und Stimmungswerten können Sie die Betreuung von Kunden durch Bots im Vergleich zu Kundendienstmitarbeitern untersuchen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. + Jede verarbeitete Chat-Nachricht wird auf dieselbe Weise abgerechnet. Möglicherweise sind nicht alle Features für alle Nachrichten verfügbar (z. B. wird die Zusammenfassung nur auf `text/plain`-Nachrichten angewendet). Wenn jedoch die Konversationsanalyse von Contact Lens für den Kontakt aktiviert ist, wird die Nachricht bei der Abrechnung mitgezählt. Weitere Informationen zu Preisen finden Sie unter [Preise für Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/). **Unterstützung für E-Mail-Analysen** + **E-Mail-Analyse**: Wird verwendet, um E-Mail-Konversationen zwischen Kunden und Agenten zu analysieren. Contact Lenskategorisiert E-Mail-Kontakte automatisch, redigiert vertrauliche Daten aus E-Mail-Transkripten und generiert Kontaktzusammenfassungen. Auf diese Weise können Sie die Trends bei E-Mail-Konversationen besser verstehen und die Einhaltung der Vorschriften in Ihrem gesamten E-Mail-Kanal sicherstellen. + Da E-Mail-Kontakte asynchron sind, bei denen jeweils ein Teilnehmer handelt, gilt die Unterscheidung in Echtzeit und nach dem Kontakt, die für Telefongespräche und Chat gilt, nicht für E-Mails. Eine E-Mail-Analyse wird eingeleitet, sobald sie verwendet [Flow-Block in Amazon Connect: Aufzeichnungs-, Analyse- und Verarbeitungsverhalten festlegen](set-recording-analytics-processing-behavior.md) wird, wenn ein E-Mail-Kontakt empfangen oder gesendet wird. Sie können die Privatsphäre Ihrer Kunden schützen, indem Sie sensible Daten wie Name, Adresse und Kreditkarteninformationen in Transkripten und Audioaufzeichnungen redigieren. ## Beispiel für die Seite „Kontaktdaten“ für einen Anruf Die folgende Abbildung zeigt die Zusammenfassung und die Konversationsanalyse für einen Sprachanruf. Beachten Sie, dass sie Metriken zur **Gesprächszeit** enthält. ![\[Beispiel für die Seite „Kontaktdaten“ mit Metriken zur Gesprächszeit.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call1b.png) 1. **Trend zur Kundenstimmung**: Dieses Diagramm zeigt, wie sich die Kundenstimmung im Laufe des Kontakts verändert. Weitere Informationen finden Sie unter [Untersuchen von Stimmungswerten](sentiment-scores.md). 1. **Kundenstimmung**: Dieses Diagramm zeigt die Verteilung der Kundenstimmung während des gesamten Anrufs. Dies wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Gesprächswechsel oder Chat-Nachrichten gezählt wird, bei denen ein Kunde eine positive, neutrale und negative Stimmung hatte. 1. **Gesprächszeit**: Dieses Diagramm zeigt die Verteilung der Gesprächszeit und der sprechfreien Zeit während des gesamten Anrufs. Die Gesprächszeit ist weiter unterteilt nach Kundendienstmitarbeiter und Kunde. Die folgende Abbildung zeigt den nächsten Abschnitt auf der Seite **Kontaktdaten** für einen Sprachanruf: die Audioanalyse und das Transkript. Beachten Sie, dass persönlich identifizierbare Informationen (PII) [im Transkript redigiert wurden](sensitive-data-redaction.md). ![\[Die Audioanalyse und das Transkript für den Kontakt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call2b.png) ## Beispiel für eine Kontaktdetailseite für Echtzeit-Chat-Analysen Die folgende Abbildung zeigt die Zusammenfassung und die Konversationsanalyse für einen Echtzeit-Chat. Beachten Sie, dass darin die wichtigsten Highlights und die Stimmung der Kunden enthalten sind. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“ mit Konversationsanalysen für einen Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-realtime-chat.png) ## Beispiel für eine Kontaktdetailseite für Analysen nach dem Chat Die folgende Abbildung veranschaulicht die Analyse nach dem Chat. Beachten Sie, dass sie Metriken für Chat-Antworten enthält, wie z. B. die **Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters** (die Zeit, die ab dem Chat-Beitritt von Kundendienstmitarbeitern bis zum Senden der ersten Antwort vergeht), die **Reaktionszeit des Kunden** und die **Reaktionszeit des Kundendienstmitarbeiters**. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“ mit Zusammenfassung und Konversationsanalysen für einen Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png) Die folgende Abbildung zeigt den nächsten Abschnitt auf der Seite **Kontaktdaten** für einen Chat: die Interaktionsanalyse und das Transkript. Beachten Sie, dass Sie die Interaktion von Kunden mit Bots im Vergleich zu ihrer Interaktion mit Kundendienstmitarbeitern untersuchen können. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, die Interaktionsanalyse und das Transkript für einen Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat2b.png) ## Beispiel für eine Kontaktdetailseite für E-Mail-Analysen Die folgende Abbildung zeigt die Konversationsanalyse für einen E-Mail-Kontakt. Die E-Mail-Analyse umfasst die Kategorisierung, die Bearbeitung sensibler Daten und Kontaktzusammenfassungen. Da E-Mail-Kontakte asynchron sind, gibt es keine Echtzeitanalysen oder Stimmungswerte. ![\[Ein Beispiel für eine Kontaktdetailseite mit Konversationsanalysen für einen E-Mail-Kontakt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-email.png) # Aktivieren von Konversationsanalysen in Amazon Connect Contact Lens Sie können Konversationsanalysen in Contact Lens in nur wenigen Schritten aktivieren: 1. Aktivieren Sie Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance. 1. Fügen Sie einem Flow einen [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) Block hinzu und konfigurieren Sie ihn so, dass Konversationsanalysen für Sprache, Chat, E-Mail oder eine Kombination von Kanälen aktiviert werden. Die folgende Abbildung zeigt einen Block, der für die Anrufaufzeichnung und Sprachanalyse konfiguriert ist. Die Option **Anrufaufzeichnung** ist auf **Kundendienstmitarbeiter und Kunde** eingestellt. Im Abschnitt **Analytics** werden die Optionen für automatisierte Interaktionen und Agenteninteraktionen ausgewählt. ![\[Die Seite „Eigenschaften“ für einen Block mit konfiguriertem Aufzeichnungs- und Analyseverhalten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/set-recording-and-analytics-behavior.png) Die Verfahren in diesem Thema beschreiben die Schritte zur Aktivierung der Konversationsanalyse für Anrufe, Chats oder E-Mails. **Topics** + [Wissenswertes](#important-set-behaviorblock) + [Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance](#enable-cl) + [Aktivieren von Anrufaufzeichnung und Sprachanalysen](#enable-callrecording-speechanalytics) + [Aktivieren von Chat-Analysen](#enable-chatanalytics) + [E-Mail-Analysen aktivieren](#enable-emailanalytics) + [Aktivieren der Schwärzung](#enable-redaction) + [Prüfen der Redaktion auf Richtigkeit](#review-sensitive-data-redaction) + [Deaktivieren der Stimmungsanalyse](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat) + [Dynamisches Aktivieren der Schwärzung auf Basis der Sprache des Kunden](#dynamically-enable-analytics-contact-flow) + [Entwerfen eines Datenstroms für die wichtigsten Highlights](#call-summarization-agent) + [Was passiert, wenn der Flow-Block die Konversationsanalyse nicht aktiviert?](#troubleshoot-contactlens-enablement) + [Anrufe mit mehreren Teilnehmern](#multiparty-calls-contactlens) ## Wissenswertes + **Erheben von Daten nach der Weiterleitung eines Kontakts**: Wenn Sie Konversationsanalysen weiterhin zum Erheben von Daten verwenden möchten, nachdem Sie einen Kontakt an andere Kundendienstmitarbeiter oder in andere Warteschlangen weitergeleitet haben, müssen Sie den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) noch einmal hinzufügen und die Option **Analysen aktivieren** für den Flow aktivieren. Der Grund hierfür ist, dass eine Weiterleitung eine zweite Kontakt-ID und einen zweiten Kontaktdatensatz generiert. Die Konversationsanalyse muss auch für diesen Kontaktdatensatz ausgeführt werden. **Anmerkung** Bei [queue-to-queueÜbertragungen](queue-to-queue-transfer.md) werden die Konfigurationsinformationen für Konversationsanalysen in den übertragenen Kontakt kopiert. + Wenn Sie eine Sprache auswählen, die von der Stimmungsanalyse unterstützt wird, UND im [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) Block **Contact LensSprachanalyse** **aktivieren, Chat-Analyse** **aktivieren oder E-Mail-Analyse** aktivieren auswählen, ist die Stimmungsanalyse standardmäßig aktiviert. Sie können auch die [Stimmungsanalyse deaktivieren](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat). + Wo Sie den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) in einem Datenstrom platzieren, hat Auswirkungen auf die Umgebung für Kundendienstmitarbeiter in Bezug auf wichtige Highlights. Weitere Informationen finden Sie unter [Entwerfen eines Datenstroms für die wichtigsten Highlights](#call-summarization-agent). ## Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance Bevor Sie Konversationsanalysen aktivieren können, müssen Sie zunächst Contact Lens für Ihre Instance aktivieren. 1. Öffnen Sie die Amazon Connect Connect-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/). 1. Wählen Sie auf der Seite „Instances“ den Instance-Alias aus. Der Instance-Alias ist auch Ihr **Instance-Name**, der in Ihrer Amazon-Connect-URL erscheint. In der folgenden Abbildung sehen Sie die Seite **Instances des virtuellen Contact Centers für Amazon Connect** mit einem Rahmen um den Instance-Alias. ![\[Die Seite „Instances des virtuellen Contact Centers für Amazon Connect“, „Instance Alias“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/instance.png) 1. Wählen Sie in der Amazon-Connect-Konsole im Navigationsbereich **Analysetools** und dann **Contact Lens aktivieren** aus. 1. Wählen Sie **Speichern**. ## Aktivieren von Anrufaufzeichnung und Sprachanalysen Nachdem Contact Lens für Ihre Instance aktiviert wurde, können Sie Ihren Flows Blöcke für [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzufügen. Aktivieren Sie anschließend die Konversationsanalyse, wenn Sie den Block **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** konfigurieren. 1. Fügen Sie Ihrem Ablauf im Flow-Designer einen Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu. Informationen darüber, welche Flow-Typen Sie mit diesem Block verwenden können, sowie weitere Tipps finden Sie unter [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md). 1. Die Seite „Eigenschaften“ des Blocks **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** Wählen Sie unter **Anrufaufzeichnung** die Optionen **Ein**, **Kundendienstmitarbeiter und Kunde** aus. Für die Verwendung von Konversationsanalysen für Sprachkontakte sind sowohl die Anrufaufzeichnungen von Kundendienstmitarbeitern als auch die von Kunden erforderlich. 1. Wählen Sie unter **Analytik** die Optionen **Konversationsanalysen von Contact Lens aktivieren**, **Sprachanalysen aktivieren** aus. Wenn diese Option nicht angezeigt wird, wurde Amazon Connect Contact Lens für Ihre Instance nicht aktiviert. Anleitungen zur Aktivierung finden Sie unter [Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance](#enable-cl). 1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen: 1. **Analysen nach dem Gespräch**: Contact Lens analysiert die Anrufaufzeichnung, nachdem das Gespräch beendet wurde und die Kontaktnachbearbeitung abgeschlossen ist. Diese Option bietet die beste Transkriptionsgenauigkeit. 1. **Echtzeitanalysen**: Contact Lens bietet sowohl Echtzeitinformationen während des Anrufs als auch Analysen nach dem Gespräch, wenn das Gespräch beendet wurde und die Kontaktnachbearbeitung abgeschlossen ist. Wenn Sie sich für diese Option entscheiden, empfehlen wir die Einrichtung von Benachrichtigungen auf Grundlage von Schlüsselwörtern und Wortgruppen, die Kunden während des Anrufs möglicherweise verwenden. Contact Lens analysiert die Konversation in Echtzeit, um die angegebenen Schlüsselwörter oder Wortgruppen zu erkennen, und benachrichtigt Supervisoren. Anschließend können diese den Anruf live mitverfolgen und Kundendienstmitarbeiter beraten, damit sie das Problem schneller lösen können. Weitere Informationen zur Einrichtung von Benachrichtigungen finden Sie unter [Benachrichtigen von Supervisoren in Echtzeit für Anrufe](add-rules-for-alerts.md). Wenn Ihre Instance vor Oktober 2018 erstellt wurde, ist eine zusätzliche Konfiguration erforderlich, um auf Anrufanalysen in Echtzeit zugreifen zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [Berechtigungen von serviceverknüpften Rollen](connect-slr.md#slr-permissions). 1. Treffen Sie Ihre Auswahl in der [Liste verfügbarer Sprachen](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). Anleitungen zur dynamischen Angabe der Sprache finden Sie unter [Dynamisches Aktivieren der Schwärzung auf Basis der Sprache des Kunden](#dynamically-enable-analytics-contact-flow). 1. Optional können Sie die Schwärzung sensibler Daten aktivieren. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt, [Aktivieren der Schwärzung](#enable-redaction). 1. Wählen Sie **Speichern**. 1. Wenn der Kontakt an andere Kundendienstmitarbeiter oder in andere Warteschlangen weitergeleitet wird, wiederholen Sie diese Schritte, um den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) mit der aktivierten Option **Contact Lens für Konversationsanalysen aktivieren** noch einmal hinzuzufügen. ## Aktivieren von Chat-Analysen 1. Wählen Sie im Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) unter **Analytik** die Option **Konversationsanalysen von Contact Lens aktivieren** und dann **Chat-Analysen aktivieren** aus. **Anmerkung** Wenn Sie diese Option wählen, erhalten Sie sowohl Analysen in Echtzeit als auch nach dem Chat. Wenn diese Option nicht angezeigt wird, wurde Amazon Connect Contact Lens für Ihre Instance nicht aktiviert. Anleitungen zur Aktivierung finden Sie unter [Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance](#enable-cl). 1. Treffen Sie Ihre Auswahl in der [Liste verfügbarer Sprachen](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). Anleitungen zur dynamischen Sprachauswahl und Schwärzung finden Sie unter [Dynamisches Aktivieren der Schwärzung auf Basis der Sprache des Kunden](#dynamically-enable-analytics-contact-flow). 1. Optional können Sie die Schwärzung sensibler Daten aktivieren. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt, [Aktivieren der Schwärzung](#enable-redaction). 1. Wählen Sie **Speichern**. 1. Wenn der Kontakt an andere Kundendienstmitarbeiter oder in andere Warteschlangen weitergeleitet wird, wiederholen Sie diese Schritte, um den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) mit der aktivierten Option **Contact Lens für Konversationsanalysen aktivieren** noch einmal hinzuzufügen. ## E-Mail-Analysen aktivieren Sie können Contact Lens Konversationsanalysen für E-Mail-Kontakte aktivieren, um E-Mails automatisch zu kategorisieren, vertrauliche Daten zu redigieren und Kontaktzusammenfassungen zu erstellen. 1. Fügen Sie im Flow-Designer einen [Legen Sie das Aufzeichnungs-, Analyse- und Verarbeitungsverhalten fest](set-recording-analytics-processing-behavior.md) Block zu Ihrem eingehenden E-Mail-Fluss hinzu. Platzieren Sie den Block, bevor der E-Mail-Kontakt an eine Warteschlange oder einen Agenten weitergeleitet wird. 1. Öffnen Sie die Blockeigenschaften. Wählen Sie **unter Aktion** die Option **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** aus. 1. Wählen Sie für **Kanal** die Option **E-Mail** aus. 1. Wählen Sie unter **Analytics** die Option **Contact LensKonversationsanalyse** **aktivieren und E-Mail-Analyse aktivieren** aus. Wenn diese Option nicht angezeigt wird, wurde Amazon Connect Contact Lens für Ihre Instance nicht aktiviert. Anleitungen zur Aktivierung finden Sie unter [Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance](#enable-cl). 1. Treffen Sie Ihre Auswahl in der [Liste verfügbarer Sprachen](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). 1. Optional können Sie die Schwärzung sensibler Daten aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktivieren der Schwärzung](#enable-redaction). 1. Aktivieren Sie optional unter **Generative KI-Funktionen von Contact Lens** die Option **Kontaktzusammenfassung**, um Zusammenfassungen für E-Mail-Kontakte zu generieren. 1. Wählen Sie **Speichern**. 1. Wenn der E-Mail-Kontakt an einen anderen Agenten oder eine andere Warteschlange übertragen werden soll, wiederholen Sie diese Schritte, um einen weiteren [Legen Sie das Aufzeichnungs-, Analyse- und Verarbeitungsverhalten fest](set-recording-analytics-processing-behavior.md) Block hinzuzufügen, bei dem die Option **Contact LensFür Konversationsanalysen aktivieren aktiviert** ist. ## Aktivieren der Schwärzung sensibler Daten Wenn Sie den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) für Konversationsanalysen konfigurieren, haben Sie auch die Möglichkeit, die Schwärzung sensibler Daten in einem Flow zu aktivieren. Wenn die Schwärzung aktiviert ist, haben Sie diese Möglichkeiten: + Redaktion aller persönlich identifizierbaren Informationen (PII) (alle PII-Entitäten werden unterstützt) + Auswählen in der Liste der unterstützten Entitäten, welche PII-Entitäten redigiert werden sollen Wenn Sie die Standardeinstellungen akzeptieren, schwärzt die Konversationsanalyse von Contact Lens alle persönlich identifizierbaren Informationen (PII), die erkannt werden, und ersetzt sie im Transkript durch **[PII]**. Die Standardeinstellungen sind in der folgenden Abbildung zu sehen, da die folgenden Optionen ausgewählt sind: **Sensible Daten schwärzen**, **Alle personenbezogenen Daten zensieren** und **Durch PII-Platzhalter ersetzen**. ![\[Die Standardeinstellungen für die Redaktion sensibler Daten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-enable-redaction-default.png) ### Auswählen der zu redigierenden PII-Entitäten Im Abschnitt **Datenredaktion** können Sie bestimmte PII-Entitäten auswählen, die redigiert werden sollen. Auf der folgenden Abbildung ist zu sehen, dass die **Kredit-/Debitkartennummer** redigiert wird. ![\[Der Abschnitt „Datenredaktion“, eine Liste von Entitäten, die redigiert werden können\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-select-entities-to-redact.png) ### Auswählen des Ersatzes für redigierte Daten Im Abschnitt **Datenzensurersatz** können Sie die Maske auswählen, mit der redigierte Daten ersetzt werden sollen. Auf der folgenden Abbildung gibt die Option **Durch PII-Platzhalter ersetzen** beispielsweise an, dass die Daten durch **PII** ersetzt werden. ![\[Die Option zum Ersetzen von Daten durch „PII“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-dataredactionreplacement.png) Weitere Informationen zur Verwendung der Redaktion finden Sie unter [Schwärzen sensibler Daten](sensitive-data-redaction.md). ## Prüfen der Redaktion sensibler Daten auf Richtigkeit Das Feature zur Redaktion dient dazu, sensible Daten zu identifizieren und zu entfernen. Aufgrund des prädiktiven Charakters von Machine Learning kann es jedoch passieren, dass nicht alle sensiblen Daten in einem von Contact Lens generierten Transkript identifiziert und redigiert werden. Wir empfehlen deshalb, die Redaktion in allen Ausgaben zu prüfen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen. **Wichtig** Das Feature zur Redaktion erfüllt nicht die Anforderungen an die Anonymisierung gemäß Gesetzen zum Schutz medizinischer Daten wie dem U.S. Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA). Wir empfehlen daher, sie auch nach der Redaktion weiterhin als geschützte Gesundheitsinformationen zu behandeln. Informationen zum Speicherort redigierter Dateien und Beispiele finden Sie unter [Speicherorte von Ausgabedateien](example-contact-lens-output-locations.md). ## Deaktivieren der Stimmungsanalyse Wenn Sie eine Sprache auswählen, die von der Stimmungsanalyse unterstützt wird, UND die Option **Sprachanalysen aktivieren** oder **Chat-Analysen aktivieren** auswählen, ist die Stimmungsanalyse standardmäßig für alle Kundendienstmitarbeiter und Kunden aktiviert. Eine Liste der für die Stimmungsanalyse unterstützten Sprachen finden Sie unter [KI-Features](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). In der folgenden Abbildung sehen Sie, dass die Stimmungsanalyse im Block **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** aktiviert ist. ![\[Die Option „Stimmungsanalyse“, wenn sie aktiviert ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-enabled.png) In der folgenden Abbildung sehen Sie eine Sprache, die von der Stimmungsanalyse nicht unterstützt wird. Wir empfehlen, den Abschnitt **Stimmung** zu öffnen, um zu überprüfen, ob sie aktiviert oder deaktiviert ist. ![\[Die Option „Stimmungsanalyse“, wenn sie deaktiviert ist, weil die Sprache nicht unterstützt wird.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-verify.png) Um die Stimmungsanalyse für alle Kundendienstmitarbeiter und Kunden zu deaktivieren, heben Sie die Auswahl der Option **Stimmungsanalyse aktivieren** auf, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Option „Stimmungsanalyse“, wenn sie deaktiviert ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-disabled.png) ## Dynamisches Aktivieren der Schwärzung auf Basis der Sprache des Kunden Sie können die Schwärzung von Ausgabedateien auf Grundlage der Sprache von Kunden dynamisch aktivieren. So kann für Kunden mit der Sprachvariante en-US möglicherweise nur eine redigierte Datei nötig sein, während für Kunden mit en-GB vielleicht sowohl die Originaldatei als auch die redigierte Ausgabedatei erzeugt werden soll. + Redaktion: Wählen Sie eine der folgenden Optionen (Groß- und Kleinschreibung zu beachten): + None + RedactedOnly + RedactedAndOriginal + Sprache: Treffen Sie Ihre Auswahl in der [Liste verfügbarer Sprachen](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). Sie können diese Attribute wie folgt verwenden: + Benutzerdefiniert: Verwenden Sie den Block **Kontaktattribute festlegen**. Allgemeine Hinweise zur Verwendung dieses Blocks finden Sie unter [Referenzieren von Kontaktattributen](how-to-reference-attributes.md). Definieren Sie nach Bedarf den **Zielschlüssel** und den **Wert** für die Redaktion und Sprache. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, wie Sie den Block **Kontaktattribute festlegen** so konfigurieren, dass Kontaktattribute für die Redaktion verwendet werden. **Wählen Sie die Option **Text verwenden**, setzen Sie den **Zielschlüssel** auf **redaction\$1option** und legen Sie den Wert auf fest. **RedactedAndOriginal**** **Anmerkung** Bei **Wert** ist die Groß- und Kleinschreibung zu beachten. ![\[Der Block „Kontaktattribute festlegen“, die Option „Text verwenden“, bei „Wert“ ist und Groß- und Kleinschreibung zu beachten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction1.png) Die folgende Abbildung zeigt, wie Kontaktattribute für die Sprache verwendet werden. Wählen Sie die Option Text verwenden aus und legen Sie Zielschlüssel auf language und **Wert** auf **en-US** fest. ![\[Der Block „Kontaktattribute festlegen“, die Option „Text verwenden“, bei „Wert“ ist und Groß- und Kleinschreibung zu beachten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction2.png) + [Verwenden einer Lambda-Funktion](attribs-with-lambda.md): Dieser Vorgang ähnelt der Einrichtung von benutzerdefinierten Kontaktattributen. Eine Funktion von AWS Lambda kann das Ergebnis je nach Sprache der Lambda-Antwort als Schlüssel-Wert-Paar zurückgeben. Das folgende Beispiel zeigt eine Lambda-Antwort in JSON: ``` { 'redaction_option': 'RedactedOnly', 'language': 'en-US' } ``` ## Entwerfen eines Datenstroms für die wichtigsten Highlights Transkripte sind für Agenten sichtbar, die das Contact Control Panel (CCP) verwenden, je nachdem, ob die Konversationsanalyse im Eingangsfluss, einem Transfer-Flow[Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md), aktiviert ist. and/or In diesem Abschnitt werden drei Anwendungsfälle für die Aktivierung von Konversationsanalysen im Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) beschrieben. Außerdem wird erläutert, wie sich diese auf den Umgang von Kundendienstmitarbeitern mit wichtigen Highlights auswirken. ### Anwendungsfall 1: Konversationsanalysen sind nur in einem eingehenden Flow aktiviert + Ein Kontakt tritt in den eingehenden Flow ein und es finden keine Anrufweiterleitungen statt. Der Betreuungsweg von Kundendienstmitarbeitern sieht wie folgt aus: Kundendienstmitarbeiter erhalten das vollständige Transkript während der Kontaktnachbearbeitung. Das Transkript enthält alles, was Kundendienstmitarbeiter und Kunden gesagt haben, von dem Moment an, in dem Mitarbeiter den ersten Anruf annehmen, bis zum Ende des Anrufs, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Das Contact Control Panel, das Transkript des Gesprächs\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use1.png) + Ein Kontakt tritt in den eingehenden Flow ein und es findet eine Anrufweiterleitung statt. Der Betreuungsweg von Kundendienstmitarbeitern sieht wie folgt aus: + Agent 1 erhält während der ACW eine Anrufmitschrift, nachdem er die conference/warm Weiterleitung verlassen hat. Das Protokoll enthält alles, was von Agent 1 und dem Kunden gesagt wurde, von dem Moment an, in dem der Agent den ersten Anruf annimmt, bis Agent 1 den conference/warm Weiterleitungsteil des Anrufs verlässt. Das Transkript enthält die Ansagen des Flows (Weiterleitung-/WarteschlangenFlow), wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Ansage des WeiterleitungsFlows im Transkript\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2.png) + Agent 2 erhält zum Zeitpunkt der Annahme des conference/warm Weiterleitungsanrufs von Agent 1 eine Anrufmitschrift. Das Protokoll enthält alles, was von Agent 1 und dem Kunden gesagt wurde, von dem Moment an, in dem Agent 1 den ersten Anruf annimmt, bis Agent 1 den conference/warm Weiterleitungsteil des Anrufs verlässt. Das Transkript enthält die Ansagen des Flows (Weiterleitung-/WarteschlangenFlow) und das Gespräch zur Weiterleitung mit Rücksprache, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Das Transkript, die Weiterleitungsansage des Flows und die Weiterleitung mit Rücksprache zwischen zwei Kundendienstmitarbeitern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png) Da Konversationsanalysen im Weiterleitungsablauf nicht aktiviert sind, sieht Kundendienstmitarbeiter 2 den Rest des Transkripts nicht, wenn der Anruf beendet ist und er zur Kontaktnachbearbeitung wechselt. Die folgende Abbildung der Kontaktnachbearbeitung für Kundendienstmitarbeiter 2 zeigt ein leeres Transkript. ![\[Ein leeres Transkript\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2c.png) ### Anwendungsfall 2: Konversationsanalysen sind in einem eingehenden und einem Weiterleitungsablauf (Schnellverbindung) aktiviert + Ein Kontakt tritt in den eingehenden Flow ein und es finden keine Anrufweiterleitungen statt. Der Betreuungsweg von Kundendienstmitarbeitern sieht wie folgt aus: + Kundendienstmitarbeiter:in 1 erhält während der Kontaktnachbearbeitung ein vollständiges Transkript des Anrufs (nicht redigiert). Das Transkript enthält alles, was von Kundendienstmitarbeiter:in 1 und dem/der Kund:in gesagt wurde, von dem Moment an, in dem der/die Mitarbeiter:in den Anruf annimmt, bis zum Ende des Anrufs. Das ist auf der folgenden Abbildung des CCP für Kundendienstmitarbeiter:in 1 zu sehen. ![\[Das CCP für Kundendienstmitarbeiter:in 1, ein vollständiges Anruftranskript\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3.png) + Ein Kontakt tritt in den eingehenden Flow ein und es findet eine Anrufweiterleitung statt. Der Betreuungsweg von Kundendienstmitarbeitern sieht wie folgt aus: + Agent 1 erhält eine Anrufliste, nachdem er die conference/warm Weiterleitung verlassen hat (während der ACW). Das Protokoll enthält alles, was von Agent 1 und dem Kunden gesagt wurde, von dem Moment an, in dem Agent 1 den Anruf annimmt, bis Agent 1 den conference/warm Weiterleitungsteil des Anrufs verlässt. Das Transkript enthält die Ansagen des Flows (Weiterleitung-/WarteschlangenFlow). Das vollständige Anruftranskript bis zur Weiterleitung mit Rücksprache ist auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Ein vollständiges Anruftranskript, bis Kundendienstmitarbeiter:in 1 die Konferenz verlässt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png) + Agent 2 erhält zum Zeitpunkt der Annahme des conference/warm Weiterleitungsanrufs von Agent 1 eine Anrufmitschrift. Das Protokoll enthält alles, was von Agent 1 und dem Kunden gesagt wurde, von dem Moment an, in dem Agent 1 den Anruf annimmt, bis Agent 1 den conference/warm Weiterleitungsteil des Anrufs verlässt. Das Transkript enthält die Ansagen des Flows (Weiterleitung-/Warteschlangenablauf). + Da Konversationsanalysen im Weiterleitungsablauf aktiviert sind, erhält Kundendienstmitarbeiter 2 nach Beenden des Anrufs während der Kontaktnachbearbeitung ein Transkript des Anrufs. Das Transkript umfasst nur den verbleibenden Teil des Anrufs zwischen Kundendienstmitarbeiter 2 und dem Kunden, nachdem Kundendienstmitarbeiter 1 den Anruf verlassen hat. Das Transkript enthält alles, was von Kundendienstmitarbeiter:in 2 und dem/der Kund:in gesagt wurde, von dem Moment an, in dem sie in einer Konferenz/nach einer Weiterleitung mit Rücksprache zusammengeführt wurden, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem der Anruf beendet wurde. Ein Beispiel für ein Transkript ist auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Ein Transkript der Sprachkonversation zwischen Kundendienstmitarbeiter 2 und dem Kunden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3b.png) ## Was passiert, wenn der Flow-Block die Konversationsanalyse nicht aktiviert? Es ist möglich, dass der Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) bei einem Kontakt die Konversationsanalyse nicht aktiviert. Wenn die Konversationsanalyse für einen Kontakt nicht aktiviert ist, [suchen Sie in den Flow-Protokollen](search-contact-flow-logs.md) nach dem Fehler. ## Anrufe mit mehreren Teilnehmern und Konversationsanalysen Konversationsanalysen in Contact Lens unterstützen Anrufe mit bis zu zwei Teilnehmern. Wenn beispielsweise mehr als zwei Parteien (Kundendienstmitarbeiter:in und Kund:in) an einem Anruf teilnehmen oder ein Anruf an eine Drittpartei weitergeleitet wird, kann die Qualität von Transkription und Analysen, etwa Stimmung, Redaktion, Kategorien usw., beeinträchtigt werden. Wir empfehlen, Konversationsanalysen für Anrufe mit mehreren Teilnehmern oder Drittanbietern zu deaktivieren, wenn mehr als zwei Parteien (Kundendienstmitarbeiter und Kunde) daran teilnehmen. Fügen Sie dazu dem Flow einen weiteren Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu und deaktivieren Sie die Konversationsanalyse. Weitere Informationen über das Verhalten des Flow-Blocks finden Sie unter [Konfigurationstipps](set-recording-behavior.md#set-recording-behavior-tips). # Zuweisen von Berechtigungen für die Verwendung der Konversationsanalysen von Contact Lens in Amazon Connect Sie können Kundendaten schützen, indem Sie mithilfe von Sicherheitsprofilberechtigungen festlegen, wer auf die von der Konversationsanalyse in Contact Lens generierten Informationen zugreifen kann. Im Folgenden finden Sie eine Beschreibung der erforderlichen Sicherheitsprofilberechtigungen sowie einiger Berechtigungen, die zwar hilfreich, aber nicht obligatorisch sind. Bei einigen handelt es sich um Suchberechtigungen, die nötig sind, um die Kontakte zu finden, die Sie analysieren möchten. Diese gelten nicht nur für Konversationsanalysen in Contact Lens. ## Berechtigungen für Konversationsanalysen + **Contact Lens – Konversationsanalysen** + Auf der Seite **Kontaktdaten** können Sie sich Grafiken ansehen, in denen Konversationsanalysen zusammengefasst sind (Kundenstimmung, Gesprächszeit für Sprachkontakte) ebenso wie Stimmungsfarben und Indikatoren für jeden Gesprächswechsel in Transkripten und Aufnahmen. Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise, wie diese Informationen auf der Seite **Kontaktdaten** für einen Sprachkontakt angezeigt werden. **Contact Lens – Konversationsanalysen – Anzeigen**: Zum Ansehen von Stimmungsindikatoren in Konversationsaufzeichnungen und -transkripten ist auch eine Anzeigeberechtigung erforderlich. ![\[Grafiken auf der Seite „Kontaktdaten“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission.png) ![\[Grafiken auf der Seite „Kontaktdaten“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission-2.png) + **Anrufaufzeichnungen (nicht redigiert)** Auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** für einen Kontakt können Sie sich unredigierte Audioaufzeichnungen anhören. + **Anrufaufzeichnungen (redigiert)** Auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** für einen Kontakt können Sie sich Anrufaufzeichnungen anhören, in denen sensible Daten redigiert wurden. + **Kontakttranskripte (nicht redigiert)** Auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** für einen Kontakt finden Sie nicht redigierte Chats, E-Mail-Konversationen und Sprachtranskripte, die von Contact Lens erstellt wurden. + **Kontakttranskripte (redigiert)** Auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** für einen Kontakt finden Sie Chat- und Sprachtranskripte, in denen sensible Daten redigiert wurden. **Wichtig** Wenn Sie die folgenden Berechtigungen haben: sowohl **Kontakttranskripte (nicht redigiert) – Zugriff** als auch **Kontakttranskripte (redigiert) – Zugriff** – ODER – sowohl **Anrufaufzeichnungen (nicht redigiert) – Zugriff** als auch **Anrufaufzeichnungen (redigiert) – Zugriff** Beachten Sie das folgende Verhalten: Wenn eine Redaktion im Flow aktiviert ist, werden redigierte Inhalte auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** angezeigt. Wenn die Redaktion im Flow deaktiviert ist oder der Kontakt nicht von Contact Lens analysiert wird, werden unredigierte Inhalte auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** angezeigt. Sie können nicht gleichzeitig auf beide Versionen einer Konversation zugreifen, also die redigierte und nicht redigierte. ## Suchberechtigungen + **Kontaktsuche** Diese Berechtigung ist erforderlich, damit Sie auf die Seite **Kontaktsuche** zugreifen können, auf der Sie nach Kontakten suchen können, um die analysierte Aufzeichnung und das analysierte Transkript zu prüfen. Darüber hinaus können Sie eine schnelle Volltextsuche in Anruftranskripten durchführen und nach Stimmungswerten und sprechfreier Zeit suchen. + **Meine Kontakte anzeigen** Diese Berechtigung ist erforderlich, wenn Sie auf die Seite **Kontaktsuche** zugreifen müssen, um nur die Kontakte, die Sie selbst betreut haben, aufzurufen und analysierte Aufzeichnungen und Transkripte zu prüfen. **Wichtig** Wenn Berechtigungen sowohl für **Kontaktsuche** als auch für **Meine Kontakte anzeigen** erteilt wurden, hat der Benutzer Zugriff auf alle Kontakte. + **Suche nach Kontakten anhand von Gesprächsmerkmalen** Diese Berechtigung ist für Konversationsanalysen in Contact Lens nicht erforderlich, aber sie ist hilfreich, da sie mehr Suchoptionen bietet. Auf der Seite **Kontaktsuche** haben Sie folgende Möglichkeiten: + Für Sprachkontakte sind zusätzliche Filter verfügbar, mit denen Sie sich Ergebnisse nach Stimmungswert und sprechfreier Zeit anzeigen lassen können. + Für Chat-Kontakte können Sie einen zusätzlichen Filter nutzen, um anhand der Reaktionszeit nach Kontakten zu suchen. + Sowohl für Sprach- als auch für Chat-Konversationen können Sie nach Gesprächen suchen, die in bestimmte Kontaktkategorien fallen. Weitere Informationen finden Sie unter [Suche nach Stimmungswert/-verschiebung](search-conversations.md#sentiment-search), [Suchen nach Nicht-Gesprächszeit](search-conversations.md#nontalk-time-search) und [Suche nach einer Kontaktkategorie](search-conversations.md#contact-category-search). Die folgende Abbildung zeigt den Abschnitt **Filter** der Seite **Kontaktsuche** und das Dropdownmenü **Filter**. Filter, neben denen **CL** steht, sind nur für Benutzer verfügbar, die über diese Sicherheitsprofilberechtigung verfügen. ![\[Das Dropdownmenü „Filter hinzufügen“, Filter, neben denen CL steht\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-3.png) + **Kontaktsuche nach Schlüsselwörtern** Diese Berechtigung ist für Konversationsanalysen in Contact Lens nicht erforderlich, aber sie ist hilfreich, da sie mehr Suchoptionen bietet. + Auf der Seite **Kontaktsuche** können Sie auf zusätzliche Filter zugreifen, mit denen Sie Kontakte nach **Wörtern oder Wortgruppen** durchsuchen können, z. B. nach *vielen Dank für den Einkauf*. Weitere Informationen finden Sie unter [Suche nach Wörtern und Wortgruppen](search-conversations.md#keyword-search). ![\[Das Dropdown-Menü „Filter hinzufügen“, der CL-Filter „Wörter oder Wortgruppen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png) # Metriken zur Konversationsanalyse in Amazon Connect Die folgenden Metriken stammen aus Konversationsanalysen von Contact Lens. Diese Metriken sind nur verfügbar, wenn [Contact Lens für Ihre Instance aktiviert ist](enable-analytics.md#enable-cl) und die [Konversationsanalyse](enable-analytics.md#enable-callrecording-speechanalytics) für den Kontakt aktiviert ist. Die Werte werden in den Berichten „Echtzeitmetriken“ und „Verlaufsmetriken“ angezeigt. Anleitungen dazu, wie Sie die Metriken Ihrem Bericht hinzufügen, finden Sie unter [Verfahrensweise zum Erstellen eines Verlaufsmetrikenberichts](create-historical-metrics-report.md#historical-reports-howto-create). Sehen Sie sich auch das [Contact Lens-Dashboard für Konversationsanalysen](contact-lens-conversational-analytics-dashboard.md) an, das Datenvisualisierungen zu den Trends der Kontaktgründe im Laufe der Zeit bietet. ## Prozentsatz der Gesprächszeit des Kundendienstmitarbeiters Diese Metrik misst die Zeit, die ein Kundendienstmitarbeiter in einer Sprachkonversation spricht, als Prozentsatz der gesamten Gesprächsdauer. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME_AGENT` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Prozentsatz der Gesprächszeit des Kundendienstmitarbeiters **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen ein Kundendienstmitarbeiter an einem Gespräch beteiligt war (Gesprächszeit des Kundendienstmitarbeiter); + Dividieren der Summe durch die gesamte Gesprächsdauer. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters Diese Metrik stellt die durchschnittliche Zeit für die erste Reaktion von Kundendienstmitarbeitern im Chat dar und gibt an, wie schnell sie mit Kunden in Kontakt treten, nachdem sie dem Chat beigetreten sind. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_GREETING_TIME_AGENT` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters **Berechnungslogik**: + Diese Metrik wird berechnet, indem die Gesamtzeit, die ein Kundendienstmitarbeiter benötigt, um seine erste Antwort einzuleiten, durch die Anzahl der Chat-Kontakte geteilt wird. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen Diese Metrik quantifiziert die durchschnittliche Häufigkeit von Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen bei Kundeninteraktionen. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_INTERRUPTIONS_AGENT` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen **Berechnungslogik**: + Diese Metrik wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Unterbrechungen des Kundendienstmitarbeiters durch die Gesamtzahl der Kontakte dividiert wird. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Dauer der Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen Diese Metrik misst die durchschnittliche Dauer der Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen während des Gesprächs mit einem Kontakt. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_INTERRUPTION_TIME_AGENT` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Dauer der Kundendienstmitarbeiterunterbrechungen **Berechnungslogik**: + Summieren der Unterbrechungsintervalle innerhalb jeder Konversation; + Summe durch die Anzahl der Konversationen, bei denen mindestens eine Unterbrechung aufgetreten ist, dividieren. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Gesprächszeit des Kundendienstmitarbeiters Durchschnittliche Zeit, die ein Kundendienstmitarbeiter in einem Konversation gesprochen hat. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME_AGENT` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Gesprächszeit des Kundendienstmitarbeiters **Berechnungslogik**: + Die Dauer aller Intervalle, in denen der Kundendienstmitarbeiter gesprochen hat, wird summiert. + Diese Summe durch die Gesamtzahl der Kontakte dividieren. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Gesprächsdauer Diese Metrik misst die durchschnittliche Gesprächsdauer von Sprachkontakten mit Kundendienstmitarbeitern. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_CONVERSATION_DURATION` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Gesprächsdauer **Berechnungslogik**: + Diese Metrik wird aus der Gesamtzeit vom Beginn der Konversation bis zum letzten Wort, das entweder vom Kundendienstmitarbeitern oder vom Kunden gesprochen wurde, berechnet. + Dieser Wert wird dann durch die Gesamtzahl der Kontakte geteilt, um eine durchschnittliche Darstellung der für den Anruf aufgewendeten Gesprächszeit zu erhalten. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Kundengesprächszeit Diese Metrik misst die durchschnittliche Zeit, die in einem Kundengespräche gesprochen wurde. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME_CUSTOMER` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Kundengesprächszeit **Berechnungslogik**: + Summieren der Dauer aller Intervalle, in denen der Kunde gesprochen hat. + Diese Summe durch die Gesamtzahl der Kontakte dividieren. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Nicht-Gesprächszeit Diese Metrik misst die durchschnittliche Dauer der sprechfreien Zeit in einer Sprachkonversation. Die Gesprächszeit bezieht sich auf die kombinierte Dauer von Wartezeiten und Ruhephasen von mehr als 3 Sekunden, während weder der Kundendienstmitarbeiter noch der Kunde an einem Gespräch beteiligt sind. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_NON_TALK_TIME` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Durchschnittliche Nicht-Gesprächszeit **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen beide Teilnehmer geschwiegen haben. + Dividieren der Summe durch die Anzahl der Kontakte. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Durchschnittliche Gesprächszeit Diese Metrik misst die durchschnittliche Zeit, die während eines Sprachkontakts entweder mit dem Kunden oder dem Kundendienstmitarbeitern für Gespräche aufgewendet wurde. **Metriktyp**: Zeichenfolge (*hh:mm:ss*) **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Mittlere Gesprächszeit **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen entweder ein Kundendienstmitarbeiter, ein Kunde oder beide miteinander gesprochen haben. + Diese Summe durch die Gesamtzahl der Kontakte dividieren. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Prozentsatz der Gesprächszeit des Kunden Diese Metrik liefert die Gesprächszeit eines Kunden in einer Sprachkonversation als Prozentsatz der gesamten Gesprächsdauer. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME_CUSTOMER` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Prozentsatz der Gesprächszeit des Kunden **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen sich der Kunde an der Konversation beteiligt hat. + Dividieren der Summe durch die gesamte Gesprächsdauer. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Prozentsatz der Nicht-Gesprächszeit Diese Metrik liefert die Nicht-Gesprächszeit in einer Sprachkonversation als Prozentsatz der gesamten Gesprächsdauer. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_NON_TALK_TIME` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Prozentsatz der Nicht-Gesprächszeit **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen die Teilnehmer geschwiegen haben (Nicht-Gesprächszeit). + Dividieren der Summe durch die gesamte Gesprächsdauer. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. ## Prozentsatz der Gesprächszeit Diese Metrik gibt die Gesprächszeit in einer Sprachkonversation als Prozentsatz der gesamten Gesprächsdauer an. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: Metrik, die auf Konversationsanalysen basiert **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Verlaufsmetrikberichte: Prozentsatz der Gesprächszeit **Berechnungslogik**: + Summieren aller Intervalle, in denen entweder ein Kundendienstmitarbeitern, ein Kunde oder beide gesprochen haben (Gesprächszeit). + Dividieren der Summe durch die gesamte Gesprächsdauer. **Hinweise:** + Diese Metrik ist nur für Kontakte verfügbar, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. # Benachrichtigungstypen in Amazon Connect Contact Lens Contact Lens bietet die folgenden Benachrichtigungstypen: + Contact LensÜbereinstimmende Call/Chat Regeln posten: Jedes Mal, wenn eine Contact Lens Regel zutrifft, wird ein EventBridge Ereignis ausgelöst und die EventBridge Regelaktion ausgelöst. Dieses Ereignis enthält hilfreiche Informationen über die ausgelöste Contact Lens-Regel, einschließlich der zugewiesenen Kategorie sowie Einzelheiten zum Kundendienstmitarbeiter, dem Kontakt und der Warteschlange. + Contact LensÜbereinstimmende Call/Chat Regeln in Echtzeit: Jedes Mal, wenn eine Contact Lens Regel zutrifft, wird ein EventBridge Ereignis ausgelöst und in Echtzeit ausgelöst. Dieses Ereignis enthält hilfreiche Informationen über die ausgelöste Contact Lens-Regel, einschließlich der zugewiesenen Kategorie sowie Einzelheiten zum Kundendienstmitarbeiter, dem Kontakt und der Warteschlange. + Contact LensÄnderung des Analysestatus: Ein EventBridge Ereignis wird ausgelöst, wenn Contact Lens eine Kontaktaufzeichnung nicht analysiert werden kann. Das Ereignis enthält den Code für die Ursache des Ereignisses, aus dem hervorgeht, warum die Aufzeichnung nicht verarbeitet werden konnte. Sie können diese Benachrichtigungstypen in einer Vielzahl von Szenarien einsetzen. Verwenden Sie beispielsweise Contact Lens Analyse-Status-Change-Ereignisse, um auf unerwartete Fehler bei der Verarbeitung einer Kontaktdatei hinzuweisen. EventBridge Eventdetails können anschließend zur weiteren Überprüfung in einem CloudWatch Protokoll gespeichert werden, zusätzliche Workflows auslösen oder die zuständigen Support-Teams zur weiteren Untersuchung benachrichtigen. Die Ereignisse für Sprach- und Chat-Analysen in Contact Lens ermöglichen zahlreiche neue Anwendungsfälle, wie z. B. das Einblenden und Visualisieren zusätzlicher Erkenntnisse. Beispiele: + Generieren von Benachrichtigungen über eine Verschlechterung der Kundenstimmung in Echtzeit bei allen Anrufen und Chat-Konversationen + Zusammenfassung und Berichterstellung bei wiederkehrenden Problemen und Themen + Messung der Wirkung der aktuellen Marketingkampagne, indem ermittelt wird, wie viele Kunden während eines Anrufs darauf verwiesen haben + Anpassung der Compliance-Standards für Kundendienstmitarbeiter an jede Region und jeden Geschäftsbereich und bei Bedarf Anmeldung von Kundendienstmitarbeitern für zusätzliche Trainings # Hinzufügen von benutzerdefinierten Vokabularen zu Contact Lens über die Admin-Website von Amazon Connect Sie können die Genauigkeit der Spracherkennung für Produktnamen, Markennamen und domänenspezifische Terminologie verbessern, indem Sie den Wortschatz der speech-to-text Engine erweitern und anpassen. Contact Lens In diesem Thema wird erklärt, wie Sie mithilfe der Admin-Website benutzerdefinierte Vokabeln hinzufügen. Amazon Connect Sie können sie auch mit dem [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateVocabulary.html)und [AssociateDefaultVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateDefaultVocabulary.html) APIshinzufügen. ## Wissenswertes über benutzerdefinierte Vokabulare + Sie müssen ein Vokabular als **Standard** festlegen, damit es auf die Analysen zur Erstellung von Transkripten angewendet wird. Die folgende Abbildung zeigt die Seite **Benutzerdefinierte Vokabulare**. Wählen Sie im Dreipunktmenü **Als Standard festlegen** aus. ![\[Die Seite „Benutzerdefinierte Vokabulare“, die Position der Dreipunktmenüs, die Option „Als Standard festlegen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-default.png) + Sie können jeweils ein Vokabular pro Sprache auf die Analysen anwenden lassen. Das bedeutet, dass nur eine Datei pro Sprache den Status **Bereit (Standard)** haben kann. + Sie können bis zu 20 Vokabulardateien hochladen und aktivieren. Alle 20 Dateien können gleichzeitig aktiviert werden. + Transkription ist ein einmaliges Ereignis. Ein neu hochgeladenes Vokabular wird nicht rückwirkend auf bestehende Transkriptionen angewendet. + Ihre Textdatei muss im LF-Format sein. Wenn Sie ein anderes Format verwenden, z. B. das CRLF-Format, wird Ihr benutzerdefiniertes Vokabular von Amazon Transcribe nicht akzeptiert. + Die Beispiel-Vokabulardatei kann nur heruntergeladen werden, wenn Sie eine englische Spracheinstellung festlegen. + Informationen zur Größenbeschränkung bei der Vokabulardatei und anderen Anforderungen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*. + Benutzerdefinierte Vokabulare werden nur auf Sprachanalysen angewendet. Sie werden nicht auf Chat-Konversationen angewendet, da die Transkripte bereits existieren. ## Erforderliche Berechtigungen Bevor Sie Amazon Connect benutzerdefinierte Vokabulare hinzufügen können, muss Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigung **Analyse und Optimierung**, **Contact Lens – Benutzerdefinierte Vokabulare** zugewiesen werden. In neuen Instanzen von Amazon Connect verfügen die **Admin** - und **CallCenterManager**Sicherheitsprofile standardmäßig über diese Berechtigung. Weitere Informationen zum Hinzufügen weiterer Berechtigungen zu einem vorhandenen Sicherheitsprofil finden Sie unter [Aktualisieren von Sicherheitsprofilen in Amazon Connect](update-security-profiles.md). ## Hinzufügen eines benutzerdefinierten Vokabulars 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die erforderlichen Berechtigungen zum Hinzufügen benutzerdefinierter Vokabulare verfügt. 1. Navigieren Sie zu **Analyse und Optimierung**, **Benutzerdefinierte Vokabulare**. 1. Wählen Sie **Benutzerdefiniertes Vokabular hinzufügen** aus. 1. Geben Sie auf der Seite **Benutzerdefiniertes Vokabular hinzufügen** einen Namen für das Vokabular ein und wählen Sie eine englische Sprachvariante und dann **Herunterladen einer Beispieldatei** aus. **Anmerkung** Die Beispiel-Vokabulardatei kann nur heruntergeladen werden, wenn Sie eine englische Spracheinstellung festlegen. Andernfalls wird eine Fehlermeldung angezeigt, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Fehlermeldung, dass die Verarbeitung der Vokabulardatei fehlgeschlagen ist\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-sample-error.png) Die folgende Abbildung zeigt, wie die Beispiel-Vokabulardatei aussieht. Der Header enthält `Phrase`,`IPA`,`SoundsLike` und `DisplayAs`. Der Header ist erforderlich. ![\[Eine Beispiel-Vokabulardatei, der Header\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-header.png) 1. Die Informationen in der Datei sind durch einen Tabulator pro Eintrag getrennt. Einzelheiten zum Hinzufügen von Wörtern und Akronymen zu Ihrer Vokabulardatei finden Sie unter [Erstellen eines benutzerdefinierten Vokabulars anhand einer Tabelle](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary-create-table.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*. Die folgende Abbildung zeigt Wörter in einer Beispiel-Vokabulardatei. Wörter in der Spalte „Phrase“ sind erforderlich. Wörter in den Spalten `IPA`, `SoundsLike` und `DisplayAs` sind optional. ![\[Eine Beispiel-Vokabulardatei, Wörter in der Spalte „Phrase“ erforderlich\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-phrase-column.png) Wenn Sie mehrere Wörter in die Spalte **Phrase** eingeben möchten, trennen Sie einzelne Wörter durch einen Bindestrich (-). Verwenden Sie keine Leerzeichen. ## Vokabularstatus + **Bereit (Standard)**: Das Vokabular wird auf die Analysen angewendet, um Transkripte zu erstellen. Es wird sowohl auf Echtzeit- als auch auf Analysen nach dem Gespräch angewendet. + **Bereit**: Das Vokabular wird nicht auf Analysen angewendet, aber es ist eine gültige Datei und verfügbar. Wenn Sie es auf Analysen anwenden möchten, setzen Sie es auf Standard. + **Wird verarbeitet**: Amazon Connect validiert Ihr hochgeladenes Vokabular und versucht, es auf die Analysen anzuwenden, um Transkripte zu generieren. + **Wird gelöscht**: Sie haben sich entschieden, das Vokabular zu **entfernen**, und Amazon Connect löscht es jetzt. Es dauert etwa 90 Minuten, bis Amazon Connect ein Vokabular gelöscht hat. Wenn Sie versuchen, ein Vokabular hochzuladen, das nicht validiert werden kann, wird der Status **Fehlgeschlagen** angezeigt. Wenn Sie beispielsweise Wortgruppen mit mehreren Wörtern zur Spalte **Phrase** hinzufügen und diese durch Leerzeichen statt durch Bindestriche trennen, schlägt die Validierung fehl. ## Herunterladen und Ansehen eines benutzerdefinierten Vokabulars Wenn Sie sich ein benutzerdefiniertes Vokabular ansehen möchten, das hochgeladen wurde, laden Sie die Datei herunter und öffnen Sie sie. Nur Dateien mit dem Status **Bereit** können heruntergeladen und angesehen werden. 1. Navigieren Sie zu **Analyse und Optimierung**, **Benutzerdefinierte Vokabulare**. 1. Wählen Sie das **Dreipunktmenü**, **Herunterladen** aus. Die Stelle, an der **Herunterladen** zu finden ist, ist auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Benutzerdefinierte Vokabulare“, eine Liste von Vokabularen, das Dreipunktmenü und die Option „Herunterladen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-download.png) 1. Öffnen Sie den Download, um sich den Inhalt anzusehen. 1. Sie können den Inhalt ändern und dann **Speichern und hochladen** auswählen. # Erstellen von Regeln für Contact Lens mithilfe der Amazon-Connect-Admin-Website Contact LensRegeln ermöglichen es Ihnen, Kontakte automatisch zu kategorisieren, Benachrichtigungen zu erhalten oder Aufgaben auf der Grundlage von Schlüsselwörtern, die während eines Anrufs, Chats oder einer E-Mail verwendet werden, Stimmungswerten, Kundenattributen und anderen Kriterien zu generieren. In diesem Thema wird erklärt, wie Regeln mithilfe der Amazon Connect Admin-Website erstellt werden. Informationen zum programmgesteuerten Erstellen und Verwalten von Regeln finden Sie unter [Regelaktionen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/rules-api.html), und die [Sprache der Amazon-Connect-Regelfunktion](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/connect-rules-language.html) finden Sie im *Amazon-Connect-API-Referenzhandbuch*. **Tipp** Eine Liste der Feature-Spezifikationen für Regeln (z. B. wie viele Regeln Sie erstellen können) finden Sie unter [Amazon Connect Regeln, Funktionen, Spezifikationen](feature-limits.md#rules-feature-specs). ## Schritt 1: Festlegen von Regelbedingungen für Konversationsanalysen 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Konversationsanalysen** aus. 1. **Wählen Sie in der Dropdownliste unter **Wann** die Analyse **nach dem Anruf, die Analyse** **in Echtzeit, die Analyse** **nach dem Chat oder die E-Mail-Analyse** aus.** ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdownmenü „Wann\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png) 1. Klicken Sie auf **Bedingung hinzufügen**. Sie können Kriterien aus einer Vielzahl von Bedingungen zusammenstellen, um sehr spezifische Regeln für Contact Lens zu erstellen. Im Folgenden sind die verfügbaren Bedingungen aufgeführt: + **Wörter oder Wortgruppen**: Sie können zwischen [„Genaue Übereinstimmung“, „Musterübereinstimmung“ oder „Semantische Übereinstimmung“](exact-match-pattern-match-semantic-match.md) wählen, um eine Benachrichtigung oder eine Aufgabe auszulösen, wenn Schlüsselwörter geäußert werden. + **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung**: Geben Sie eine Aussage in natürlicher Sprache ein (z. B. ein Kunde hat angerufen, um sein Konto zu kündigen), um sie mithilfe generativer KI mit Konversationstranskripten abzugleichen. Dann können Sie eine Aktion ausführen (eine Aufgabe auslösen, eine Bewertung durchführen usw.). Weitere Informationen finden Sie unter [Semantischer Abgleich auf Basis generativer KI](natural-language-semantic-match.md). + **After Contact Work (ACW)**: Erstellen Sie Regeln, um die Effizienz der Mitarbeiter bei der Erledigung von Aufgaben nach dem Kontakt zu messen. + **Agentenhierarchie**: Erstellen Sie Regeln, die auf einer bestimmten Agentenhierarchie ausgeführt werden. Agentenhierarchien können geografische Standorte, Abteilungen, Produkte oder Teams repräsentieren. Um eine Liste der Agentenhierarchien zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie in Ihrem **Sicherheitsprofil die Berechtigung Agentenhierarchie — Ansicht**. + **Kundendienstmitarbeiter**: Sie können Regeln erstellen, die für eine Untergruppe von Kundendienstmitarbeitern ausgeführt werden. Erstellen Sie beispielsweise eine Regel, mit der sichergestellt wird, dass neu eingestellte Kundendienstmitarbeiter die Unternehmensstandards einhalten. Damit Sie die Namen von Kundendienstmitarbeitern sehen können, um sie zu Regeln hinzuzufügen, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Benutzer – Anzeigen**. + **KI-Agent**: Identifizieren Sie Kontakte, bei denen ein bestimmter Connect AI-Agent Self-Service oder Agentenunterstützung geleistet hat. Sie können mehrere AI-Agenten oder eine bestimmte Version eines Agenten auswählen. Um die Namen der KI-Agenten zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie **AI-Agenten — Berechtigungen anzeigen** in Ihrem Sicherheitsprofil. + **KI-Agent — Eskalation**: Identifizieren Sie Kontakte, wenn ein Connect AI-Agent, der für den Kunden-Self-Service verwendet wurde, an einen Menschen eskaliert hat. Um die Namen der KI-Agenten zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie **KI-Agenten — Berechtigungen anzeigen** in Ihrem Sicherheitsprofil. + **Dauer der Interaktion mit Kundendienstmitarbeiter**: Sie können Regeln erstellen, um Kontakte zu identifizieren, bei denen die Interaktion mit dem Kundendienstmitarbeiter länger oder kürzer als erwartet war. Dieses Feature ist nur für Anrufe anwendbar. + **Kontaktsegmentattribute**: Sie können Kontakte innerhalb von Regeln mithilfe von benutzerdefinierten Kontaktsegmentattributen mit Werten aus anderen Systemen oder mithilfe benutzerdefinierter Logik identifizieren. Sie können [ein Attribut definieren](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) und seinen Wert in Flows festlegen. Benutzerdefinierte Segmentattribute sind nur für diese spezifische Kontakt-ID und nicht für die gesamte Kontaktkette vorhanden. Sie können beispielsweise eine Regel erstellen, die festlegt, dass der Kontakt in IVR vorab authentifiziert wurde, bevor er mit dem Agenten verbunden wurde. Um die Liste der Kontaktsegmentattribute zu sehen, die zu einer Regel hinzugefügt werden sollen, benötigen Sie **Vordefinierte Attribute — Berechtigungen** anzeigen. + **Grund der Unterbrechung**: Erstellen Sie Regeln, die überprüfen, warum ein Kontakt die Verbindung unterbrochen hat. Zum Beispiel, wenn der Agent die Verbindung vor dem Kunden unterbrochen hat oder wenn der Kontakt weitergeleitet wurde. + **Höchster Lautheitswert**: Erstellen Sie Regeln, die den höchsten Lautstärkewert (in Dezibel) während der Konversation für den Agenten oder den Kunden überprüfen. Eine höhere Lautstärke (z. B. über 70 dB) kann mit Aufregung oder Wut in Verbindung gebracht werden, während Sprache unter einem bestimmten Lautstärkewert (z. B. 30 dB oder niedriger) möglicherweise schwer zu verstehen ist. + **Wartezeit**: Erstellen Sie Regeln zur Identifizierung von Kontakten mit ungewöhnlichen Wartezeiten, um Möglichkeiten für einen effizienteren Umgang mit Kontakten zu ermitteln. Sie können Regeln für die längste Haltezeit, die gesamte Haltezeit und die Anzahl der Haltezeiten festlegen. Sie können auch überprüfen, ob die Haltezeit als Prozentsatz der Gesamtzeit, in der der Kunde mit dem Agenten verbunden war, angegeben wird (Kundenhaltezeit geteilt durch die Interaktionsdauer des Agenten und die Haltezeit des Kunden). + **Methode zur Initiierung**: Erstellen Sie Regeln, mit denen überprüft wird, ob ein Kontakt eingehend, ausgehend, weitergeleitet usw. war. + **Kontaktattribute**: Sie können Regeln erstellen, die auf den Werten benutzerdefinierter [Kontaktattribute](what-is-a-contact-attribute.md) basieren. Erstellen Sie beispielsweise Regeln speziell für einen bestimmten Geschäftsbereich oder für bestimmte Kunden, z  B. basierend auf ihrer Mitgliedschaftsstufe, dem Land ihres aktuellen Wohnsitzes oder darauf, ob sie eine ausstehende Bestellung haben. Sie können bis zu fünf Kontaktattribute zu einer Regel hinzufügen. + **Stimmung – Zeitraum**: Sie können Regeln erstellen, die auf Grundlage der Ergebnisse der Stimmungsanalyse (positiv, negativ oder neutral) für ein abschließendes Zeitfenster angewendet werden. Erstellen Sie beispielsweise eine Regel für den Fall, dass die Kundenstimmung über einen bestimmten Zeitraum negativ bleibt. Wenn der Teilnehmer dem Kontakt später beigetreten ist, gilt der hier festgelegte Zeitraum für die Zeit, in der er anwesend war. Wenn Regeln auf Kontakte angewendet werden, für die keine Stimmungsdaten vorliegen, wird die neutrale Stimmung verwendet. + **Stimmung – Gesamter Kontakt**: Sie können Regeln erstellen, die auf dem Wert der Stimmungswerte für einen gesamten Kontakt basieren. Erstellen Sie beispielsweise eine Regel, durch die eine Aufgabe für einen Kundenbetreuungsanalysten zur Überprüfung des Anruftranskripts und der Nachbereitung erstellt wird, wenn die Kundenstimmung während des gesamten Kontakts niedrig geblieben ist. Wenn Regeln auf Kontakte angewendet werden, für die keine Stimmungsdaten vorliegen, wird die neutrale Stimmung verwendet. + **Unterbrechungen**: Sie können Regeln erstellen, die erkennen, wann Kundendienstmitarbeiter Kunden mehr als X-mal unterbrochen haben. Dieses Feature ist nur für Anrufe anwendbar. + **Gesprächsfreie Zeit**: Erstellen Sie Regeln, die prüfen, ob keine Sprache erkannt wurde. Dies kann auch Zeiten beinhalten, in denen ein Kunde in die Warteschleife versetzt wird. Sie können die Gesamtzahl der Nichtgesprächszeiten, die längste Nichtgesprächszeit innerhalb einer Konversation oder den Prozentsatz der Nichtgesprächszeit während der Konversation überprüfen. Eine hohe Gesprächsdauer, z. B. ein Prozentsatz an Gesprächsunterbrechungen von mehr als 50 Prozent der Konversation, kann auf eine Möglichkeit zur Verbesserung von Prozessen oder Coaching-Möglichkeiten für Agenten hinweisen. Dieses Feature ist nur für Anrufe anwendbar. + **Reaktionszeit**: Sie können Regeln erstellen, um Kontakte zu identifizieren, bei denen die Reaktionszeit der Teilnehmer länger oder kürzer als erwartet war: „Durchschnitt“ oder „Maximum“. Erstellen Sie beispielsweise eine Regel für die **Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters**, die auch als **Erstreaktionszeit** bezeichnet wird: Wie lange dauert es, bis Kundendienstmitarbeiter die erste Begrüßungsnachricht gesendet hat, nachdem sie dem Chat beigetreten sind? Auf diese Weise können Sie feststellen, wann Kundendienstmitarbeiter zu lange dafür gebraucht haben, eine Interaktion mit Kunden zu beginnen. + **Potenzielles Problem beim Trennen**: Erstellen Sie Regeln, die nach technischen Problemen suchen (z. B. Netzwerkkonnektivität, Geräteprobleme). Sie können dies verwenden, um Kontakte von automatisierten Leistungsbeurteilungen der Agenten auszuschließen, wenn Verbindungsprobleme auftraten, auf die der Agent keinen Einfluss hat. + **Warteschlangen**: Erstellen Sie Regeln, die für eine Teilmenge von Warteschlangen gelten, oder überprüfen Sie, ob sich der Kontakt nicht in der Warteschlange befindet. Oft verwenden Unternehmen Warteschlangen, um einen Geschäftsbereich, ein Thema oder eine Domain anzugeben. Sie könnten beispielsweise Regeln speziell für Ihre Verkaufswarteschlangen erstellen, um die Auswirkungen einer aktuellen Marketingkampagne nachzuverfolgen, oder alternativ Regeln für Ihre Kundensupport-Warteschlangen, um die allgemeine Stimmung zu verfolgen. Bei Self-Service-Interaktionen können Sie überprüfen, ob der Kontakt nie in der Warteschlange stand, was möglicherweise auf einen erfolgreichen Self-Service mit einem KI-Agenten hindeutet. Um Warteschlangennamen zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie die Berechtigungen **Warteschlangen — Ansicht** in Ihrem Sicherheitsprofil. + **Routing-Profil**: Identifizieren Sie Kontakte, die von Agenten verwaltet werden, die einem bestimmten Routing-Profil zugeordnet sind. Das Routing-Profil kann auf die Kompetenz der Mitarbeiter in der Abteilung oder auf die Qualifikation hinweisen. Sie können beispielsweise automatisierte Bewertungen von Mitarbeitern mit dem Weiterleitungsprofil „Neue Mitarbeiter“ durchführen, die in grundlegenden Problemlösungen geschult wurden und andere Bewertungskriterien verwenden als bei fest angestellten Mitarbeitern mit mehreren Qualifikationen. Um die Routing-Profile zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die **Option Routing-Profile — Zugriffsberechtigungen anzeigen**. + **Gesprächszeit**: Erstellen Sie Regeln anhand des Schwellenwerts für die absolute Gesprächszeit des Agenten oder des Kunden. Dies kann verwendet werden, um festzustellen, wo der Kunde überhaupt nicht gesprochen hat, was den Agenten dazu veranlasst hat, die Verbindung zu trennen, oder an welchen Stellen der Agent ein Verhalten an den Tag legte, in dem er Anrufe vermieden hat, z. B. nicht gesprochen hat, nachdem er den Anruf abgenommen hat. + **Dauer der Interaktion mit Kundendienstmitarbeiter**: Sie können Regeln erstellen, um Kontakte zu identifizieren, bei denen die Interaktion mit dem Kundendienstmitarbeiter länger oder kürzer als erwartet war. Dieses Feature ist nur für Anrufe anwendbar. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Regel mit mehreren Bedingungen für einen Sprachkontakt. ![\[Ein Beispiel für eine Regel mit mehreren Bedingungen für einen Sprachkontakt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions.png) Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Regel mit mehreren Bedingungen für einen Chat-Kontakt. Die Regel wird ausgelöst, wenn die **erste** Antwort eine Minute oder länger dauert und Kundendienstmitarbeiter in ihrer ersten Antwort keine der aufgeführten Wörter oder Wortgruppen zur Begrüßung erwähnt haben. **Erstreaktionszeit** = wie lange es nach dem Beitritt von Kundendienstmitarbeitern zum Chat gedauert hat, bis sie die erste Nachricht an Kunden gesendet haben. ![\[Ein Beispiel für eine Regel mit mehreren Bedingungen für einen Chat-Kontakt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions-chat.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. ## Schritt 2: Festlegen von Regelaktionen 1. Wählen Sie **Aktion hinzufügen** aus. Sie können die folgenden Aktionen auswählen: + [Aufgabe erstellen](contact-lens-rules-create-task.md): Diese Option ist nicht für Chat in Echtzeit verfügbar + [E-Mail-Benachrichtigung senden](contact-lens-rules-email.md) + [Generieren Sie ein Ereignis EventBridge ](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) ![\[Das Dropdownmenü „Aktion hinzufügen“, eine Liste mit Aktionen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. 1. Überprüfen Sie die Eingaben und nehmen Sie gewünschte Änderungen vor, bevor Sie **Speichern** auswählen. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Automatisches Kategorisieren von Kontakten durch das Abgleichen von Konversationen mit Aussagen in natürlicher Sprache oder bestimmten Wörtern und Wortgruppen Mithilfe von Konversationsanalysen in Contact Lens können Sie Kontakte automatisch kategorisieren, um die wichtigsten Kontaktgründe, das Kundenerlebnis und das Verhalten Ihrer Kundendienstmitarbeiter bei Kontakten zu ermitteln. Auf der Seite **Kontaktdaten** für einen Chat werden oberhalb des Transkripts Kategorien eingeblendet, wie in der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Abschnitt „Kategorien“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-overview-chat2.png) Im Folgenden sind einige der wichtigsten Aktionen aufgeführt, die beim Kategorisieren von Kontakten möglich sind: + Bei der Kontaktkategorisierung auf Basis generativer KI können Sie Kriterien zur Kategorisierung von Kontakten in natürlicher Sprache angeben (hat der Kunde beispielsweise versucht, eine Zahlung auf sein Guthaben zu tätigen?). + Sie können bestimmte Wörter oder Wortgruppen angeben, die von Kundendienstmitarbeitern oder Kunden gesprochen wurden, um sie mit einer Konversation abzugleichen. Contact Lenskennzeichnet dann automatisch Kontakte, die die Übereinstimmungskriterien erfüllen, und stellt relevante Punkte aus der Konversation bereit. + Sie können Aktionen definieren, um Benachrichtigungen zu erhalten und Aufgaben für kategorisierte Kontakte zu generieren. + Sie können zusätzliche Kriterien angeben, um Kontakte zu kategorisieren. Dazu gehören etwa die Bewertung der Kundenstimmung, Warteschlangen oder beliebige benutzerdefinierte Attribute, die Sie Kontakten hinzugefügt haben, z. B. Angaben zur Kundenbindung. ## Wann sollten Wörter und Wortgruppen verwendet werden? Die Verwendung bestimmter Wörter oder Wortgruppen ist nützlich, wenn es eine genau definierte Liste mit Ausdrücken gibt, die Sie erkennen möchten. Damit können Sie etwa prüfen, ob sich Kundendienstmitarbeiter an das Skript gehalten haben, oder einschätzen, wie hoch das Kundeninteresse an einem Produkt ist. ## Wann sollte natürliche Sprache verwendet werden? Die Verwendung von Aussagen in natürlicher Sprache für den Abgleich mit Kontakten ist nützlich, wenn es zu viele mögliche Wörter oder Wortgruppen gibt oder wenn Sie kontextspezifische Kriterien abgleichen möchten. Beispiele hierfür sind etwa: „Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen“ oder „Der Kundendienstmitarbeiter hat alle Probleme des Kunden gelöst“. ## Hinzufügen von Regeln zum Kategorisieren von Kontakten In diesem Abschnitt: + [Schritt 1: Festlegen von Bedingungen](#add-category-rules-define-conditions) + [Schritt 2: Festlegen von Aktionen](#add-category-rules-define-actions) ### Schritt 1: Festlegen von Bedingungen 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für **Regelberechtigungen** aktiviert ist. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Konversationsanalysen** aus. 1. Weisen Sie der Regel einen Namen zu. 1. **Wählen Sie in der Drop-down-Liste unter **Wann** die Option **Analyse nach dem Anruf**, **Echtzeitanalyse**, **Post-Chat-Analyse**, **Echtzeit-Chat-Analyse oder E-Mail-Analyse** aus.** ![\[Die Seite „Neue Regel“, die Dropdown-Liste „Wann“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png) 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** und dann den Typ der Übereinstimmung aus: + **Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung**: Damit werden Kontakte gesucht, die genau mit den Wörtern oder Wortgruppen übereinstimmen. Geben Sie die Wörter oder Wortgruppen durch ein Komma getrennt ein. + **Wörter oder Phrasen – Musterübereinstimmung**: Hierbei wird nach einem Muster von Wörtern oder Wortgruppen gesucht, um Kontakte zu finden. Sie können auch den Abstand zwischen Wörtern angeben. Wenn Sie beispielsweise nach Kontakten suchen, bei denen das Wort „Kredit“ erwähnt wurde, Sie aber keine Erwähnungen der Wortgruppe „neuer Kredit“ wünschen, können Sie eine Musterübereinstimmungskategorie definieren, um nach dem Wort „Kredit“ zu suchen, das nicht in einem Abstand von einem Wort zu „neuer“ steht. + **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung**: Mithilfe generativer KI können Sie Kontakte suchen, die der angegebenen Aussage in natürlicher Sprache entsprechen. Die Aussage sollte mit Ja oder Nein beantwortet werden können. Die Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ wird verwendet, wenn Sie Kontakte mit kontextspezifischen Kriterien abgleichen möchten oder wenn es zu viele mögliche Wörter oder Ausdrücke für einen Abgleich gibt. Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt: + „Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen.“ + „Der Kunde hat den Wunsch geäußert, seine aktuellen Dienste zu kündigen.“ + „Der Kundendienstmitarbeiter hat mehrere Zahlungsmöglichkeiten angeboten.“ + „Der Kundendienstmitarbeiter versicherte dem Kunden, dass sein Anruf wichtig war, und bat um zusätzliche Wartezeit.“ + „Der Kundendienstmitarbeiter hat alle Probleme des Kunden gelöst.“ **Anmerkung** Die Bedingungen für „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ können nicht für die Echtzeitanalyse verwendet werden. Zum Erstellen von Regeln, die generative KI verwenden, ist eine zusätzliche Berechtigung erforderlich: **Regeln – Generative KI**. **Profi-Tipp**: Verwenden Sie die auf generativer KI basierende Option **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung**, wenn Sie zuvor **Wörter oder Phrasen – Semantische Übereinstimmung** benutzt haben. + **Wörter oder Phrasen – Semantische Übereinstimmung**: Hierbei werden Wörter gesucht, bei denen es sich möglicherweise um Synonyme handelt. Wenn Sie beispielsweise „verärgert“ eingeben, kann dies mit „nicht zufrieden“ übereinstimmen. Weitere Beispiele sind „kaum akzeptabel“ und „inakzeptabel“ oder „Abmelden“ und „Abo kündigen“. Auf ähnliche Weise können Übereinstimmungen mit Wortgruppen gefunden werden. Beispiele hierfür wären „vielen Dank, dass Sie mir helfen“, „vielen Dank, das ist sehr hilfreich“ und „ich freue mich sehr, dass Sie mir helfen können“. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, bei der Erstellung von Kategorien eine vollständige Liste von Schlüsselwörtern zu definieren. Außerdem haben Sie so die Möglichkeit, umfassender nach ähnlichen Wortgruppen zu suchen, die relevant für Sie sind. Die besten Ergebnisse bei der Suche nach semantischen Übereinstimmungen erzielen Sie, wenn Sie Schlüsselwörter oder Wortgruppen mit ähnlicher Bedeutung auf einer Karte für die Suche nach semantischen Übereinstimmungen angeben. Derzeit können Sie höchstens vier Schlüsselwörter und Wortgruppen pro Karte für die Suche nach semantischen Übereinstimmungen angeben. 1. Geben Sie am Beispiel **Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung** die Wörter oder Wortgruppen ein, die Sie hervorheben möchten, getrennt durch ein Komma. Klicken Sie dann auf **Hinzufügen**. Alle Wörter und Wortgruppen, die durch ein Komma getrennt sind, erhalten eine eigene Zeile auf der Karte. ![\[Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script.png) ![\[Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“, die Schaltfläche „Hinzufügen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script2.png) Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wortgruppen zu lesen, lautet wie folgt: (hallo UND danke UND für UND Ihren UND Anruf UND bei UND Beispielfirma) ODER (wie UND kann UND ich UND Ihnen UND weiterhelfen). Verwenden Sie alternativ eine Bedingung für **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung** und geben Sie eine Aussage in natürlicher Sprache in das Textfeld ein, die von generativer KI entweder als wahr oder falsch bewertet werden kann. ![\[Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-natural-language-semantic.png) 1. Wählen Sie zum Hinzufügen weiterer Wörter oder Wortgruppen **Eine Gruppe von Wörtern oder Phrasen hinzufügen** aus. Auf der folgenden Abbildung ist die erste Gruppe von Wörtern oder Wortgruppen das, was Kundendienstmitarbeiter sagen könnten, und die zweite Gruppe das, was Kunden sagen könnten. ![\[Die Seite „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“ für den Kundendienstmitarbeiter, das Wort UND, der Abschnitt „Wörter oder Wortgruppen“ für den Kunden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png) 1. Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wortgruppen zu lesen, lautet wie folgt: (hallo UND danke UND für UND Ihren UND Anruf UND bei UND Beispielfirma) ODER (wie UND kann UND ich UND Ihnen UND weiterhelfen). 1. Die beiden Karten sind mit einem UND verbunden. Das bedeutet, dass eine der Zeilen auf der ersten Karte gesagt werden muss UND dann eine der Wortgruppen auf der zweiten Karte gesagt werden muss. Die Logik, die Contact Lens anwendet, um die beiden Karten mit Wörtern oder Wortgruppen zu lesen, ist (Karte 1) UND (Karte 2). 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** aus, um die Regeln anzuwenden: + Auf spezifische Warteschlangen + Wenn Kontaktattribute bestimmten Werten entsprechen + Wenn Stimmungswerte bestimmten Werten entsprechen Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Regel, die gilt, wenn ein Mitarbeiter die BasicQueue Warteschlangen für Abrechnung und Zahlungen bearbeitet, der Kunde eine Autoversicherung abgeschlossen hat und der Vertreter in Seattle ansässig ist. ![\[Eine Regel mit mehreren Bedingungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png) ### Schritt 2: Festlegen von Aktionen Zusätzlich zur Kategorisierung eines Kontakts können Sie festlegen, welche Aktionen Amazon Connect ausführen soll: 1. [Generieren Sie ein Ereignis EventBridge ](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) 1. [Aufgabe erstellen](contact-lens-rules-create-task.md) 1. [Fall erstellen](contact-lens-rules-create-case.md) 1. [E-Mail-Benachrichtigungen senden](contact-lens-rules-email.md) 1. [Regel erstellen, die eine automatisierte Bewertung sendet](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md) ### Schritt 5: Überprüfen und Speichern 1. Klicken Sie anschließend auf **Speichern**. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Wenn eine Regel oder Kategorie von Amazon Connect Contact Lens nicht bewertet werden kann Wenn Amazon Connect Contact Lens während einer Analyse nach einem Sprach- oder Chat-Kontakt eine Regel oder Kategorie bewertet, kann es sein, dass die Bewertung fehlschlägt. Bei der Bewertung einer Regel oder Kategorie während der Kontaktanalyse sind folgende Ergebnisse möglich: 1. **Erfolgreich abgeglichen und auf den Kontakt angewendet**. Wenn Kategorien auf der Seite **Kontaktdaten** angezeigt werden, bedeutet dies, dass sie erfolgreich abgeglichen und dem Kontakt zugewiesen wurden. 1. **Erfolgreich bewertet, aber für den Kontakt nicht zutreffend**. Werden keine Kategorien auf der Seite **Kontaktdaten** angezeigt, bedeutet das, dass sie nicht für den Kontakt gelten, aber erfolgreich anhand der Regeln von Contact Lens bewertet wurden. 1. **Die Kontaktanalyse wurde abgeschlossen, aber eine bestimmte Kategorie wurde nicht bewertet**. Wenn eine Kategorie nicht bewertet wird, bedeutet das nicht, dass die Kategorie nicht für den Kontakt gilt (basierend auf seinen Kriterien), sondern dass Contact Lens die Kontaktanalyse abgeschlossen hat, ohne diese spezielle Kategorie zu bewerten. Die folgende Abbildung zeigt, dass fehlgeschlagene Kategorien mit gestrichelten Rändern, transparenten Hintergründen, Fehlersymbolen und dem Präfix „Fehlgeschlagen“ gekennzeichnet sind. Wenn Sie den Mauszeiger über eine fehlgeschlagene Kategorie bewegen, werden Details darüber angezeigt, warum sie nicht bewertet werden konnte. ![\[Die fehlgeschlagenen Kategorien auf der Seite „Kontaktdaten“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/failed-categories1.png) Diese fehlgeschlagenen Kategorien existieren nur nach Regeln mit der Bedingung „Semantische Übereinstimmung“. Dafür gibt es zwei mögliche Gründe: 1. **Kontingent überschritten**: Ihr Limit für Aktionen basierend auf generativer KI wurde für diesen Zeitraum überschritten. Sie können über den AWS Support eine Erhöhung des Kontingents beantragen. 1. **Fehlgeschlagene Sicherheitsrichtlinien**: Die Verarbeitung von Kategorien schlug fehl, weil Sicherheits- und Qualitätsvorgaben nicht erfüllt wurden. Wir empfehlen, Ihren Regeln für die semantische Übereinstimmung weitere Bedingungen hinzuzufügen, um die Anzahl der Kontakte einzugrenzen, für die sie gelten können. Auf diese Weise können Fehler durch das Überschreiten des Kontingents vermieden werden. ## Kunden-S3-Ausgabedatei nach der Kontaktanalyse durch Contact Lens Fehlgeschlagene Kategorien werden in der Analysedatei unter JobDetails > Analyse übersprungen angezeigt. Im Abschnitt `SkippedAnalysis` werden Kontaktanalysen angezeigt, die als „Übersprungen“ markiert wurden, obwohl die Analyse für diesen Kontakt abgeschlossen wurde. Sie enthält die Eigenschaften „Feature“ und "ReasonCode“. `POST_CONTACT_SUMMARY`ist eine der vorhandenen Funktionen. `CATEGORIZATION` wird als neue Feature zur übersprungenen Analyse hinzugefügt. Für jeden eindeutigen `ReasonCode`, der zu einer fehlgeschlagenen Kategorisierung geführt hat, gibt es im `SkippedAnalysis`-Array ein eindeutiges Kategorisierungselement. Für jedes eindeutige Element wird eine neue `SkippedEntities` Eigenschaft eingeführt, die eine Liste aller Kategorienamen (und der zugehörigen Regel IDs) enthält, die aufgrund des zugehörigen Ursachencodes fehlgeschlagen sind. Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für fehlgeschlagene Kategorien in `JobDetails`: ``` "JobDetails": { "SkippedAnalysis": [ { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "PotentialFraud" "RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, { "CategoryName": "Refund" "RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748" } ] }, { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "ManagerEscalation" "RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, ] }, { "Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY", "ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT" } ] }, ``` Weitere Informationen finden Sie unter [Beispiel für Ausgabedateien der Konversationsanalyse von Contact Lens für einen Anruf](contact-lens-example-output-files.md). # Hinzufügen von Benachrichtigungen in Echtzeit in Contact Lens für Supervisoren auf Grundlage von Schlüsselwörtern und Wortgruppen in einem Anruf Wenn Sie [Echtzeitanalysen in Ihrem Flow aktivieren](enable-analytics.md), können Sie Regeln hinzufügen, die Supervisoren automatisch benachrichtigen, wenn ein Problem bei der Kundenbetreuung auftritt. Beispielsweise kann Contact Lens automatisch eine Benachrichtigung senden, wenn während der Konversation bestimmte Schlüsselworte oder Wortgruppen erwähnt oder andere Kriterien erfüllt werden. Supervisoren sehen die Benachrichtigung dann auf dem Dashboard mit Echtzeitmetriken. Anschließend können Supervisoren den Anruf live mitverfolgen und Kundendienstmitarbeiter per Chat beraten, damit sie das Problem schneller lösen können. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, was Supervisoren in ihren Echtzeitmetriken sehen würden, wenn sie eine Benachrichtigung erhalten. In diesem Fall hat Contact Lens eine Situation mit einem verärgerten Kunden erkannt. ![\[Die Seite mit Echtzeitmetriken, eine Benachrichtigung über einen verärgerten Kunden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-metrics-alert2.png) Wenn Supervisoren einen Live-Anruf mithören, erhalten sie von Contact Lens ein Echtzeittranskript und den Trend der Kundenstimmung, damit sie die Situation besser verstehen und geeignete Maßnahmen bewerten können. Dank dem Transkript müssen sich Kunden auch nicht wiederholen, wenn der Anruf an andere Kundendienstmitarbeiter übergeben wird. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für das Echtzeittranskript. ![\[Ein Beispiel für ein Echtzeittranskript\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-transcript.png) ## Hinzufügen von Regeln für Benachrichtigungen in Echtzeit 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für **Regelberechtigungen** aktiviert ist. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Konversationsanalysen** aus. 1. Weisen Sie der Regel einen Namen zu. 1. Wählen Sie in der Dropdownliste unter **Wann** die Option **Echtzeitanalyse** aus. 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** und dann den Typ der Übereinstimmung aus: + **Genaue Übereinstimmung**: Nur die genauen Wörter oder Wortgruppen werden gefunden. + **Musterübereinstimmung**: Es werden Übereinstimmungen gefunden, die eventuell zu weniger als 100 Prozent passen. Sie können auch den Abstand zwischen Wörtern angeben. Es könnte zum Beispiel sein, dass Sie nach Kontakten suchen, bei denen das Wort „Kredit“ erwähnt wurde, Sie aber keine Erwähnungen der Wortgruppe „neuer Kredit“ wünschen. Sie können eine Musterübereinstimmungskategorie definieren, um nach dem Wort „Kredit“ zu suchen, das nicht in einem Abstand von einem Wort zu „neuer“ steht. **Tipp** Die semantische Übereinstimmung ist nicht für die Echtzeitanalyse verfügbar. 1. Geben Sie die Wörter oder Wortgruppen ein, die Sie hervorheben möchten, getrennt durch ein Komma. Echtzeitregeln unterstützen nur Schlüsselwörter oder Wortgruppen, die **erwähnt wurden**. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png) 1. Wählen Sie **Hinzufügen** aus. Alle durch ein Komma getrennten Wörter und Wortgruppen erhalten eine eigene Zeile. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Wortgruppen, die jeweils in einer eigenen Zeile stehen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png) Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wörter oder Wortgruppen zu lesen: (mit ODER Ihrem ODER Supervisoren ODER sprechen) ODER (das ODER ist ODER nicht ODER hilfreich) ODER (mit ODER der ODER Supervisorin ODER sprechen) usw. 1. Wählen Sie zum Hinzufügen weiterer Wörter oder Wortgruppen **Eine Gruppe von Wörtern oder Phrasen hinzufügen** aus. Auf der folgenden Abbildung ist die erste Gruppe von Wörtern oder Wortgruppen das, was Kundendienstmitarbeiter sagen könnten. Die zweite Gruppe ist das, was Kunden sagen könnten. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Wortgruppen für Kunden und Kundendienstmitarbeiter\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png) 1. Auf dieser ersten Karte liest Contact Lens jede Zeile als ODER. Beispiel: (hallo) ODER (danke ODER für ODER Ihren ODER Anruf ODER Beispielfirma) ODER (wir ODER schätzen ODER Sie ODER als ODER Kunden). 1. Die beiden Karten sind mit einem UND verbunden. Das bedeutet, dass eine der Zeilen auf der ersten Karte gesagt werden muss UND dann eine der Wortgruppen auf der zweiten Karte gesagt werden muss. Die Logik, die Contact Lens anwendet, um die beiden Karten mit Wörtern oder Wortgruppen zu lesen, ist (Karte 1) UND (Karte 2). 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** aus, um die Regeln anzuwenden: + Auf spezifische Warteschlangen + Wenn Kontaktattribute bestimmten Werten entsprechen + Wenn Stimmungswerte bestimmten Werten entsprechen Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Regel, die gilt, wenn ein Mitarbeiter die BasicQueue Warteschlangen für Abrechnung und Zahlungen bearbeitet, der Kunde eine Autoversicherung abgeschlossen hat und der Vertreter in Seattle ansässig ist. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Bedingungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png) 1. Klicken Sie auf **Weiter**, wenn Sie fertig sind. 1. Fügen Sie im Feld **Kontaktkategorie zuweisen** einen Namen für die Kategorie hinzu. Zum Beispiel „Konform“ oder ****Nicht\$1Konform****. 1. Wählen Sie **Weiter** und dann **Speichern und veröffentlichen** aus. # Hinzufügen von Benachrichtigungen in Echtzeit in Contact Lens für Supervisoren auf Grundlage von Schlüsselwörtern und Wortgruppen in einem Chat Wenn Sie [Echtzeitanalysen in Ihrem Flow aktivieren](enable-analytics.md), können Sie Regeln hinzufügen, die Supervisoren automatisch benachrichtigen, wenn ein Problem bei der Kundenbetreuung auftritt. Beispielsweise kann Contact Lens automatisch eine Benachrichtigung senden, wenn während des Chats bestimmte Schlüsselworte oder Wortgruppen erwähnt oder andere Kriterien erfüllt werden. Der Supervisor kann dann auf der Seite **Kontaktdetails** einen Echtzeit-Chat aufrufen, um das Problem zu überprüfen. Anschließend können Supervisoren dem Anruf beitreten und Kundendienstmitarbeiter per Chat beraten, damit sie das Problem schneller lösen können. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, was Supervisoren auf ihrer **Kontaktdetails**-Seite sehen würden, wenn sie eine Benachrichtigung für einen Echtzeit-Chat erhalten. In diesem Fall hat Contact Lens eine Situation mit einem verärgerten Kunden erkannt. ![\[Die Seite mit Kontaktdetails, eine Benachrichtigung über einen verärgerten Chat-Kunden.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-alert-chat.png) Wenn Supervisoren einen Chat überwachen, erhalten sie von Contact Lens ein Echtzeittranskript und den Trend der Kundenstimmung, damit sie die Situation besser verstehen und geeignete Maßnahmen bewerten können. Dank dem Transkript müssen sich Kunden auch nicht wiederholen, wenn der Anruf an andere Kundendienstmitarbeiter übergeben wird. ## Hinzufügen von Regeln für Chat-Benachrichtigungen in Echtzeit 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für **Regelberechtigungen** aktiviert ist. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Konversationsanalysen** aus. 1. Weisen Sie der Regel einen Namen zu. 1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste unter **Wann** die Option **Echtzeitanalyse** aus. 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** und dann den Typ der Übereinstimmung aus. Die folgende Abbildung zeigt eine Regel, die für die Bedingung **Stimmung – Zeitraum** konfiguriert ist. ![\[Die Bedingungen für eine Chat-Analyseregel in Echtzeit.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule2.png) Wählen Sie aus den folgenden Optionen aus: + **Genaue Übereinstimmung**: Nur die genauen Wörter oder Wortgruppen werden gefunden. + **Musterübereinstimmung**: Es werden Übereinstimmungen gefunden, die eventuell zu weniger als 100 Prozent passen. Sie können auch den Abstand zwischen Wörtern angeben. Es könnte zum Beispiel sein, dass Sie nach Kontakten suchen, bei denen das Wort „Kredit“ erwähnt wurde, Sie aber keine Erwähnungen der Wortgruppe „neuer Kredit“ wünschen. Sie können eine Musterübereinstimmungskategorie definieren, um nach dem Wort „Kredit“ zu suchen, das nicht in einem Abstand von einem Wort zu „neuer“ steht. **Tipp** Die semantische Übereinstimmung ist nicht für die Echtzeitanalyse verfügbar. 1. Geben Sie die Wörter oder Wortgruppen ein, die Sie hervorheben möchten, getrennt durch ein Komma. Echtzeitregeln unterstützen nur Schlüsselwörter oder Wortgruppen, die **erwähnt wurden**. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png) 1. Wählen Sie **Hinzufügen** aus. Alle durch ein Komma getrennten Wörter und Wortgruppen erhalten eine eigene Zeile. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Wortgruppen, die jeweils in einer eigenen Zeile stehen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png) Die Logik, die Contact Lens anwendet, um diese Wörter oder Wortgruppen zu lesen: (mit ODER Ihrem ODER Supervisoren ODER sprechen) ODER (das ODER ist ODER nicht ODER hilfreich) ODER (mit ODER der ODER Supervisorin ODER sprechen) usw. 1. Wählen Sie zum Hinzufügen weiterer Wörter oder Wortgruppen **Eine Gruppe von Wörtern oder Phrasen hinzufügen** aus. Auf der folgenden Abbildung ist die erste Gruppe von Wörtern oder Wortgruppen das, was Kundendienstmitarbeiter sagen könnten. Die zweite Gruppe ist das, was der Kunde sagen könnte. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Wortgruppen für Kunden und Kundendienstmitarbeiter\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png) 1. Auf dieser ersten Karte liest Contact Lens jede Zeile als ODER. Beispiel: (hallo) ODER (danke ODER für ODER Ihren ODER Anruf ODER Beispielfirma) ODER (wir ODER schätzen ODER Sie ODER als ODER Kunden). 1. Die beiden Karten sind mit einem UND verbunden. Dies bedeutet, dass eine der Zeilen auf der ersten Karte UND dann eine der Wortgruppen auf der zweiten Karte erwähnt werden muss. Die Logik, die Contact Lens anwendet, um die beiden Karten mit Wörtern oder Wortgruppen zu lesen, ist (Karte 1) UND (Karte 2). 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** aus, um die Regeln anzuwenden: + Auf spezifische Warteschlangen + Wenn Kontaktattribute bestimmten Werten entsprechen + Wenn Stimmungswerte bestimmten Werten entsprechen Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Regel, die gilt, wenn ein Mitarbeiter die BasicQueue Warteschlangen für Abrechnung und Zahlungen bearbeitet, der Kunde eine Autoversicherung abgeschlossen hat und der Vertreter in Seattle ansässig ist. ![\[Eine Regel für Wörter und Wortgruppen mit mehreren Bedingungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png) 1. Klicken Sie auf **Weiter**, wenn Sie fertig sind. 1. Fügen Sie im Feld **Kontaktkategorie zuweisen** einen Namen für die Kategorie hinzu. Zum Beispiel „Konform“ oder ****Nicht\$1Konform****. 1. Wählen Sie **Aktion hinzufügen**, um anzugeben, welche Aktion Amazon Connect durchführen soll, wenn die Bedingungen erfüllt sind. Sie können Supervisor-Benachrichtigungen konfigurieren, indem Sie E-Mail-Benachrichtigungen verwenden oder eine benutzerdefinierte Integration mit EventBridge entwickeln. ![\[Die Optionen EventBridge Ereignis generieren und E-Mail-Benachrichtigung senden.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule3.png) 1. Wenn Sie **E-Mail-Benachrichtigung senden** ausgewählt haben, finden Sie weitere Informationen zum Ausfüllen der Seite und Informationen zu E-Mail-Einschränkungen unter [Erstellen von Regeln für , die E-Mail-Benachrichtigungen versenden](contact-lens-rules-email.md). Wenn Sie „** EventBridge Ereignis generieren**“ ausgewählt haben, finden Sie weitere Informationen [Erstellen Sie eine Regel, die ein EventBridge Ereignis generiert](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) zum Ausfüllen der Seite und Informationen zum Abonnieren von EventBridge Ereignistypen unter. # Erstellen von Regeln für , die E-Mail-Benachrichtigungen versenden Sie können Regeln für erstellen, mit denen E-Mail-Benachrichtigungen an Personen in Ihrem Unternehmen gesendet werden. Auf diese Weise können Sie schneller auf potenzielle Probleme in Ihrem Contact Center reagieren. Sie können beispielsweise eine Regel erstellen, um die folgenden Personen zu benachrichtigen: + Einen Team-Supervisor, wenn es zu einer Kontoeskalation oder -schließung kommt + Eine Gruppe von Personen in Ihrem Contact Center, weil während einer Konversation bestimmte Wörter erwähnt wurden + Eine bestimmte Person in Ihrem Contact Center, wenn es während des Anrufs zu einer Meinungsverschiedenheit kommt + Ein Agent, der den Kontakt bearbeitet hat, der mit Amazon Connect Conversational Analytics analysiert oder bewertet wurde. **Wichtig** Alle E-Mails werden von `no-reply@amazonconnect.com` gesendet. SAML-Benutzer haben keine primären E-Mail-Adressen, sondern Benutzernamen-Logins. Ein Benutzernamen-Login ist in der Regel eine E-Mail-Adresse, muss es aber nicht sein. Für diese Benutzer ist die Feldbezeichnung **E-Mail-Adresse** in Amazon Connect leer. Wenn E-Mail-Benachrichtigungen an SAML-Benutzer gesendet werden, muss für sie eine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert sein, um diese zu erhalten. Ist keine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert, erhält der Benutzer die E-Mail nicht. **So erstellen Sie eine Regel für , die eine E-Mail-Benachrichtigung versendet** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die [erforderlichen Berechtigungen](permissions-for-rules.md) zum Erstellen von Regeln verfügt. 1. Navigieren Sie zu **Analyse und Optimierung**, **Regeln**. 1. Wählen Sie auf der Seite **Regeln** die Option **Regel erstellen** und dann in der Dropdown-Liste **Konversationsanalysen** oder **Bewertungsformulare** aus. ![\[Die Seite „Regeln“, die Dropdownliste „Regel erstellen“, die Option „Contact Lens“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-rule.png) 1. Definieren Sie auf der Seite **Neue Regel** die Bedingungen für die Regel. Weitere Informationen finden Sie unter: + [Festlegen von Regelbedingungen für Konversationsanalysen](build-rules-for-contact-lens.md#rule-conditions) + [Festlegen von Regelbedingungen für Bewertungsformulare](create-evaluation-rules.md#rule-conditions-eval) 1. Wenn Sie Aktionen für die Regel definieren, wählen Sie **E-Mail-Benachrichtigung senden** als Aktion aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, die Dropdownliste „Aktion hinzufügen“, die Aktion „E-Mail-Benachrichtigung senden“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-action.png) 1. Wählen Sie im Abschnitt **E-Mail-Benachrichtigung senden** mithilfe einer der folgenden Optionen aus, wer die E-Mail erhalten soll: + **Empfänger durch Anmeldung auswählen**: Leitet die E-Mail an ausgewählte Benutzer weiter **Wichtig** Für SAML-Benutzer muss eine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert sein, um diese zu erhalten. Ist keine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert, erhält der Benutzer die E-Mail nicht. + **Empfänger nach Tags auswählen**: Leitet die E-Mail dynamisch auf Grundlage der Tag-Werte von Kundendienstmitarbeitern weiter + **Wählen Sie den Kundendienstmitarbeiter aus, der den Kontakt bearbeitet hat.** Leitet die E-Mail an den Kundendienstmitarbeiter weiter, der den Kontakt bearbeitet hat In der folgenden Abbildung sendet die Regel eine Benachrichtigungs-E-Mail an den Kundendienstmitarbeiter, der den Kontakt bearbeitet hat. ![\[Der Abschnitt „E-Mail-Benachrichtigung senden“, die Option „Wählen Sie den Kundendienstmitarbeiter aus, der den Kontakt bearbeitet hat“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-tag.png) 1. Fügen Sie unter **Betreff** den Betreff der E-Mail hinzu. Fügen unter **Text** den Inhalt der E-Mail-Benachrichtigung hinzu. Verwenden Sie **@, um dynamische Variablen hinzuzufügen**, die während der Ausführung der Regel aufgefüllt werden. Für Regeln für Konversationsanalysen und Regeln für Bewertungsformulare können Sie den **Regelnamen, die Instanz-URL, Kontakt-, Agenten** - und **Warteschlangeninformationen** für den Kontakt hinzufügen, der der Regel entspricht. Mit den Regeln für Bewertungsformulare können Sie zusätzlich die **Bewertungs-ID** einfügen. ![\[Der Text der E-Mail, die Liste der verfügbaren Variablen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rules-send-email-dynamic-variables.png) **Anmerkung** Andere Regeltypen unterstützen andere Variablen: Mit Regeln für Echtzeit-Metriken können Sie den **Regelnamen, die Instanz-URL** und eine Liste der **Agenten, Warteschlangen, Flows oder Routing-Profile** eingeben, die den Schwellenwert überschritten haben, um die Warnung auszulösen. Regeln für Fälle ermöglichen es Ihnen, den **Regelnamen, die Instanz-URL** und die **Fall-ID** einzufügen. 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie Ihre Auswahl und wählen Sie dann **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. ## E-Mail-Limits + Amazon Connect hat ein Standardlimit von 500 E-Mails pro Tag. Wenn dieses Limit überschritten wird, wird die Amazon-Connect-Instance für 24 Stunden daran gehindert, weitere E-Mails zu senden. Das liegt daran, dass die E-Mails Unzustellbarkeits- und Beschwerdelimits unterliegen. Weitere Informationen finden Sie in den Abschnitten **Unzustellbarkeit** und **Beschwerde** unter [Grundlegendes zur E-Mail-Zustellung in Amazon SES](https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html). + Alle E-Mails werden von `no-reply@amazonconnect.com` gesendet. Diese Adresse lässt sich nicht ändern. + SAML-Benutzer haben keine primären E-Mail-Adressen, sondern Benutzernamen-Logins. Ein Benutzernamen-Login ist in der Regel eine E-Mail-Adresse, muss es aber nicht sein. Für diese Benutzer ist die Feldbezeichnung **E-Mail-Adresse** in Amazon Connect leer. Wenn E-Mail-Benachrichtigungen an SAML-Benutzer gesendet werden, muss für sie eine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert sein, um diese zu erhalten. Ist keine sekundäre E-Mail-Adresse konfiguriert, erhält der Benutzer die E-Mail nicht. Wenn die Standardoption für den Versand von E-Mails Ihren Anforderungen nicht entspricht, wenden Sie sich bitte an Ihren Technical Account Manager oder Support besprechen Sie dies mit dem Amazon Connect Connect-Serviceteam. # Erstellen Sie eine Regel, die ein EventBridge Ereignis generiert Sie können in Echtzeit oder nach dem Anruf/Chat Ereignisse abrufen und diese verwenden, um nachfolgende Benachrichtigungen oder Warnungen auszulösen oder Berichte außerhalb von Amazon Connect zu aggregieren. Mit diesen Daten haben Sie viele Möglichkeiten. Beispiel: + Erhalten Sie Benachrichtigungen in Echtzeit in einem QuickSight Dashboard. + Erstellen aggregierter Berichte außerhalb von Amazon Connect + Zusammenführen von Daten mit Ihrem CRM + Connect Sie Ihre Benachrichtigungslösung mit EventBridge und stellen Sie sicher, dass am Ende des Tages alle Ereignisse einer bestimmten Art von Ereignissen in einem bestimmten Posteingang landen. In der Nutzlast finden Sie den Kontakt, den/die Kundendienstmitarbeiter:in und die Warteschlange. **Anmerkung** Bei Regeln für Echtzeitmetriken werden die Ressourcen, die die Regel auslösen, unter **Ressourcen** aufgeführt. Wenn Sie beispielsweise eine Regel erstellen, die Sie über Warteschlangen-Metriken wie die durchschnittliche Antwortzeit in der Warteschlange informiert, wird die Liste der Warteschlangen, die den Schwellenwert überschritten haben, unter Ressourcen aufgeführt. **Um eine Regel zu erstellen, die ein Ereignis generiert EventBridge** 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie ** EventBridgeEreignis generieren** für die Aktion aus. ![\[Die neue Regelseite, der Abschnitt „Diese Aktionen ausführen“, die Dropdownliste „Aktion hinzufügen“ und die Aktion „ EventBridge Ereignis generieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-events-example1.png) 1. Geben Sie für **Aktionsname** den Namen für die Ereignisnutzlast ein. **Anmerkung** Der Wert, den Sie dem **Aktionsnamen** zuweisen, ist in der EventBridge Payload sichtbar. Wenn Sie Ereignisse aggregieren, bietet der Aktionsname eine zusätzliche Dimension, die Sie verwenden können, um sie zu verarbeiten. Beispiel: Sie haben 200 Kategorienamen, aber nur 50 haben einen spezifischen Aktionsnamen wie NOTIFY\$1CUSTOMER\$1RETENTION. ![\[Der Abschnitt „Diese Aktionen ausführen“, der Abschnitt „Kontaktkategorie zuweisen“ und der Abschnitt „ EventBridge Ereignis generieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-eb-action.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie Ihre Eingaben und wählen Sie **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. 1. Um die EventBridge Daten zu nutzen, abonnieren Sie den EventBridge Ereignistyp. Siehe nächstes Verfahren. ## Abonnieren Sie EventBridge Ereignistypen Um EventBridge Ereignistypen zu abonnieren, erstellen Sie eine benutzerdefinierte EventBridge Regel, die den folgenden Kriterien entspricht: + "source" = "aws.connect" + „detail-type“ = "Nach dem Contact Lens Anruf stimmen die Regeln überein“ oder eine der folgenden Optionen: + **Contact Lens Realtime Rules Matched** + **Contact Lens Realtime Chat Rules Matched** + **Contact Lens Post Chat Rules Matched** + **Contact LensDie Bewertungsregeln stimmen überein** + **Metrics Rules Matched** Die folgende Abbildung zeigt diese Einstellungen im Abschnitt „Ereignismuster“ der Seite „Neue Regel“. ![\[Der Abschnitt „Ereignismuster“ auf der Seite mit den neuen EventBridge Regeln.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-eb-rules-events.png) ### Beispiele für EventBridge Payloads Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie die EventBridge Nutzlast aussieht, wenn die **Regeln nach Contact Lens dem Anruf übereinstimmen**. ``` { "version": "0", // set by EventBridge "id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge "source": "aws.connect", "detail-type": "Contact Lens Post Call Rules Matched", "account": "your AWS account ID", "time": "2020-04-27T18:43:48Z", "region": "us-east-1", // set by EventBridge "resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"], "detail": { "version": "1.0", "ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name "actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN", "contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN", "agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN", "queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN", } } ``` Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie die Nutzdaten aussehen wenn eine Übereinstimmung mit der Regel **Contact Lens Realtime Rules Matched** vorliegt. ``` { "version": "0", // set by EventBridge "id": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-bf3703467718", // set by EventBridge "source": "aws.connect", "detail-type": "Contact Lens Realtime Rules Matched", "account": "your AWS account ID", "time": "2020-04-27T18:43:48Z", "region": "us-east-1", // set by EventBridge "resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN"], "detail": { "version": "1.0", "ruleName": "ACCOUNT_CANCELLATION", // Rule name "actionName": "NOTIFY_CUSTOMER_RETENTION", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN", "contactArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/contact/contact-ARN", "agentArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/agent/agent-ARN", "queueArn": "arn:aws:connect:us-east-1:your AWS account ID:instance/instance-ARN/queue/queue-ARN", } } ``` # Erstellen Sie eine Regel, die eine Aufgabe generiert Mit Amazon Connect Connect-Regeln können Sie Aufgaben generieren. Auf diese Weise können Sie nachvollziehbare Aktionen mit den Verantwortlichen erstellen und erhalten sofort einen Überblick über die Erledigung von Aufgaben und die Produktivität. Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt: + Überprüfen Sie einen Kontakt, wenn der Kunde betrügerisch ist. Sie können beispielsweise eine Nachverfolgungsaufgabe erstellen, wenn Kunden Wörter oder Wortgruppen verwenden, die auf eine mögliche betrügerische Absicht hinweisen. + Nehmen Sie eine Nachverfolgung vor, wenn Kunden bestimmte Themen erwähnen, für die Sie später Zusatzverkäufe oder zusätzliche Unterstützung anbieten möchten, indem Sie sie kontaktieren. + Beurteilen Sie die Leistung der Mitarbeiter in bestimmten Szenarien, z. B. war die Kundenstimmung während des Gesprächs sehr schlecht und der Kunde äußerte Frustration. + Ergreifen Sie operative Maßnahmen, wie z. B. das Zuweisen zusätzlicher Agenten zu Warteschlangen, in denen die durchschnittliche Antwortzeit in der Warteschlange in der letzten Stunde akzeptable Schwellenwerte überschritten hat. **So erstellen Sie eine Regel, die eine Aufgabe erstellt** 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie **Aufgabe erstellen** als Aktion aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdownmenü „Aktion hinzufügen“, die Option „Aufgabe erstellen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-task-example1.png) 1. Füllen Sie die Aufgabenfelder wie folgt aus: ![\[Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Kontaktkategorie zuweisen“, der Abschnitt „Aufgabe erstellen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-example2.png) 1. **Name der Kategorie**: Der Name der Kategorie wird im Kontaktdatensatz angezeigt. Maximale Länge: 200 Zeichen 1. **Name**: Der Name wird im Contact Control Panel (CCP) von Kundendienstmitarbeitern angezeigt. Maximale Länge: 512 Zeichen 1. **Beschreibung**: Die Beschreibung wird im Contact Control Panel (CCP) von Kundendienstmitarbeitern angezeigt. Maximale Länge: 4096 Zeichen **Anmerkung** Verwenden Sie in Name und Beschreibung den Wert **@, um dynamische Variablen hinzuzufügen**, die während der Ausführung der Regel aufgefüllt werden. Bei Regeln für Konversationsanalysen und Regeln für Bewertungsformulare können Sie den **Regelnamen, die Instanz-URL, Kontakt-, Agenten** - und **Warteschlangeninformationen** für den Kontakt hinzufügen, der der Regel entspricht. Mit den Regeln für Bewertungsformulare können Sie zusätzlich die **Bewertungs-ID** einfügen. ![\[Die Aufgabenaktion mit dynamischen Variablen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/rules-create-task-dynamic-variables.png) Andere Regeltypen unterstützen andere Variablen: Mit Regeln für Echtzeit-Metriken können Sie den **Regelnamen, die Instanz-URL und eine Liste der Agenten, Warteschlangen, Flows oder Routing-Profile** eingeben, die den Schwellenwert überschritten haben, um die Warnung auszulösen. Regeln für Fälle ermöglichen es Ihnen, den **Regelnamen, die Instanz-URL** und die **Fall-ID** einzufügen. 1. **Aufgabenreferenzname**: Dies ist eine Standardreferenz, die automatisch im CCP von Kundendienstmitarbeitern angezeigt wird. + Bei Echtzeitregeln verweist die Aufgabenreferenz auf die Seite mit den Echtzeitdetails. + Bei Regeln für die Phase nach dem Anruf/Chat verweist die Aufgabenreferenz auf die Seite **Kontaktdaten**. 1. **Name für zusätzliche Referenz**: Maximale Länge: 4096 Zeichen. Sie können bis zu 25 Referenzen hinzufügen. 1. **Flow auswählen**: Wählen Sie den Flow aus, der die Aufgabe an die entsprechenden Besitzer der Aufgabe weiterleiten soll. Der Flow muss gespeichert und veröffentlicht werden, damit er in Ihrer Optionsliste in der Dropdownliste angezeigt wird. 1. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, wie diese Informationen im CCP von Kundendienstmitarbeitern angezeigt werden. ![\[Eine Aufgabe im Contact Control Panel von Kundendienstmitarbeitern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-ccp.png) In diesem Beispiel sehen Kundendienstmitarbeiter die folgenden Werte für **Name**, **Beschreibung** und **Aufgabenreferenzname**: 1. **Name** = **Action-Required-Contact Lens- ba2cf8fe....** 1. **Beschreibung** = **Test** 1. **Aufgabenreferenzname** = taskRef und die URL zur Seite mit den Echtzeitdetails 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Aufgabe und wählen Sie dann **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. ## Sprach- und Aufgabenkontaktdatensätzen sind verknüpft Wenn eine Regel eine Aufgabe erstellt, wird automatisch ein Kontaktdatensatz für die Aufgabe generiert. Es besteht eine Verknüpfung mit dem Kontaktdatensatz des Sprachanrufs oder Chats, der die Kriterien für die Regel zur Erstellung der Aufgabe erfüllt hat. Ein Anruf geht beispielsweise in Ihrem Kontaktzentrum ein und generiert CTR1: ![\[Informationen zum anfänglichen Kontaktdatensatz, wenn ein Anruf eingeht\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png) Die Regel-Engine generiert eine Aufgabe. Im Kontaktdatensatz für die Aufgabe wird der Sprachkontaktdatensatz als **Vorherige Kontakt-ID** angezeigt. Darüber hinaus erbt der Aufgabenkontaktdatensatz Kontaktattribute vom Sprachkontaktdatensatz, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen: ![\[Kontaktdatensatz 2 für die Aufgabe\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png) ## Über dynamische Werte für ContactId, AgentId, QueueId, RuleName Die dynamischen Werte in den eckigen Klammern [ und ] werden als [Kontaktattribute](what-is-a-contact-attribute.md) bezeichnet. Kontaktattribute ermöglichen das Speichern temporärer Informationen über den Kontakt, sodass Sie diese in einem Flow verwenden können. Wenn Sie Kontaktattribute in eckigen Klammern [] hinzufügen — wie ContactId AgentId, QueueId, oder RuleName — wird der Wert von einem Kontaktdatensatz an einen anderen weitergegeben. Sie können Kontaktattribute in Ihrem Flow verwenden, um den Kontakt entsprechend zu verzweigen und weiterzuleiten. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von Kontaktattributen](connect-contact-attributes.md). # Erstellen einer Regel in Contact Lens, mit der zugeordnete Aufgaben aus einem Fall beendet werden **So erstellen Sie eine Regel, mit der zugeordnete Aufgaben aus einem Fall beendet werden** 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie **Ein neuer Fall wird aktualisiert** als Ereignisquelle aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdown-Menü „Aktion hinzufügen“, die Option „Ein Fall wird hinzugefügt“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png) 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie **Aufgaben beenden** als Aktion aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdown-Menü „Aktion hinzufügen“, die Option „Aufgaben beenden“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-2.png) ![\[Die Option „Aufgaben beenden“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-3.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Aufgabe und wählen Sie dann **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Erstellen einer Regel in Contact Lens, die einen Fall erstellt **So erstellen Sie eine Regel, die einen Fall erstellt** 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie „**Analyse nach dem Anruf ist verfügbar**“, „**Analyse nach dem Chat ist verfügbar**“ oder „**E-Mail-Analyse ist verfügbar“ als Ereignisquelle** aus. ![\[Wählen Sie auf der Seite „Bedingungen definieren“ die Option „Analyse nach dem Anruf ist verfügbar“, „Analyse nach dem Chat ist verfügbar“ oder „E-Mail-Analyse ist als Ereignisquelle verfügbar“ aus.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-1.png) 1. Wählen Sie **Weiter** 1. Wählen Sie auf der Seite „Aktionen“ die Option **Fall erstellen** für die Aktion aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdown-Menü „Aktion hinzufügen“, die Option „Fall erstellen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-2.png) 1. Wählen Sie auf der Karte **Fall erstellen** eine **Fallvorlage** aus. ![\[Wählen Sie auf der Karte „Fall erstellen“ eine Fallvorlage aus.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-3.png) 1. Füllen Sie die **erforderlichen Felder** aus und fügen Sie **optionale Fallfelder** hinzu, um die Falldaten einzugeben. **Anmerkung** Damit diese Aktion funktioniert, muss ein Kundenprofil mit einem Kontakt verknüpft sein. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktivieren von Fällen](enable-cases.md). ![\[Füllen Sie die erforderlichen Felder aus und fügen Sie optionale Fallfelder hinzu, um die Falldaten einzugeben.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-4.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Aufgabe und wählen Sie dann **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Erstellen einer Regel in Contact Lens, die einen Fall aktualisiert **So erstellen Sie eine Regel, die einen Fall aktualisiert** 1. Wählen Sie beim Erstellen der Regel als Ereignisquelle **Ein Fall wurde aktualisiert** aus und klicken Sie auf **Weiter**. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdown-Menü „Aktion hinzufügen“, die Option „Ein Fall wurde aktualisiert“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png) 1. Wenn Sie Ihre Regel erstellen, wählen Sie **Fall aktualisieren** als Aktion aus. ![\[Die Seite „Neue Regel“, das Dropdown-Menü „Aktion hinzufügen“, die Option „Fall aktualisieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-2.png) 1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste ein beliebiges Fallfeld aus, das Sie aktualisieren möchten, und definieren Sie dessen neuen Wert. ![\[Wählen Sie in der Dropdown-Liste ein beliebiges Fallfeld aus, das Sie aktualisieren möchten, und definieren Sie dessen neuen Wert.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-3.png) ![\[Wählen Sie in der Dropdown-Liste ein beliebiges Fallfeld aus, das Sie aktualisieren möchten, und definieren Sie dessen neuen Wert.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-4.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Aufgabe und wählen Sie dann **Speichern** aus. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Erstellen einer Regel in Contact Lens, die eine automatisierte Bewertung sendet Mithilfe von Contact Lens können Sie Bewertungen automatisch ausfüllen und absenden, indem Erkenntnisse und Metriken aus Konversationsanalysen verwendet werden. ## Schritt 1: Konfigurieren der Automatisierung im Bewertungsformular Bevor Sie eine Regel erstellen können, die eine automatisierte Bewertung sendet, müssen Sie die Automatisierung im Bewertungsformular konfigurieren. Detaillierte Anleitungen finden Sie im Abschnitt [Erstellen eines Bewertungsformulars](create-evaluation-forms.md) unter [Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](create-evaluation-forms.md#step-automate). Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über die Schritte: 1. Richten Sie die Automatisierung für jede Frage in einem Bewertungsformular ein. 1. Wählen Sie die Option **Automatisches Absenden von Bewertungen aktivieren**, bevor Sie das Bewertungsformular aktivieren. 1. Wenn Sie das Bewertungsformular mit konfigurierter Automatisierung aktivieren, werden Sie aufgefordert, eine Regel zu erstellen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Eine Aufforderung zum Erstellen einer Regel\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/create-a-rule-to-submit-automated-evaluations-1.png) 1. Wählen Sie **Regel erstellen** aus. 1. Definieren Sie auf der Seite **Regeln** eine Regel, die festlegt, welche Kontakte automatisch mithilfe des ausgewählten Bewertungsformulars bewertet werden. Das folgende Verfahren bietet die entsprechenden Anleitungen. ## Schritt 2: Definieren einer Regel, die festlegt, welche Kontakte automatisch bewertet werden Sie können automatisierte Bewertungen mit zwei Arten von Regeln auslösen: + Eine Regel für **Konversationsanalysen**, die den Kontakt automatisch bewertet, nachdem Contact Lens die Analyse abgeschlossen hat + Eine Regel für **Bewertungsformulare**, mit der ein situationsspezifisches Bewertungsformular als Ergebnis eines generischen Bewertungsformulars ausgelöst werden kann. Wird beispielsweise die Bewertungsfrage *War der Kunde am Kauf eines Produkts interessiert* mit *Ja* beantwortet, können Sie ein weiteres Bewertungsformular aufrufen, mit dem die *Verkaufsleistung des Kundendienstmitarbeiters* gemessen wird. ### Auslösen automatisierter Bewertungen mit einer Regel für Konversationsanalysen Dies ist der Standardregeltyp, der ausgewählt wird, wenn Sie eine Regel zum Senden einer automatisierten Bewertung erstellen, während Sie das Formular aktivieren. Sie können eine solche Regel auch erstellen, indem Sie auf der Seite **Regeln** die Option **Regel erstellen**, **Konversationsanalyse** auswählen. 1. Wählen Sie als Ereignisquelle entweder **Eine Contact Lens-Analyse nach dem Telefonat ist verfügbar** oder **Eine Contact Lens-Analyse nach dem Chat ist verfügbar** aus. Diese beiden Optionen sind auf der folgenden Abbildung hervorgehoben. ![\[Die Optionen für die Analyse nach dem Telefonat und die Analyse nach dem Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/defined-conditions-evaluations.png) 1. Definieren Sie Bedingungen für die Identifizierung von Kontakten, die automatisch ausgewertet werden sollen, und wählen Sie dann **Weiter**. Beispielbedingungen, anhand derer Sie die spezifische Gruppe von Agenten oder Kontakten identifizieren können, für die das Bewertungsformular gilt, sind: + Kundendienstmitarbeiters (Kundendienstmitarbeiter) + Kundendienstmitarbeiter-Hierarchie + KI-Agent + Queues (Warteschlangen) + Initiierungsmethode Darüber hinaus können Sie Kontakte ausschließen, die aufgrund von Konnektivitäts- oder anderen Problemen möglicherweise vorzeitig beendet wurden, und zwar unter folgenden Bedingungen: + Dauer der Interaktion (z. B. über 30 Sekunden) + Gesprächszeit (z. B. spricht der Kunde länger als 10 Sekunden) + Mögliches Problem beim Trennen der Verbindung, wenn das Problem nicht besteht oder während des Gesprächs kein Verbindungs- oder Geräteproblem bekannt ist 1. Geben Sie auf der Seite **Aktionen definieren** einen Kategorienamen ein, um die Regel zu identifizieren. 1. Klicken Sie auf **Aktion hinzufügen**, wählen Sie **Automatisierte Bewertung einreichen** und anschließend das Formular, das Sie für das automatische Einreichen einer Bewertung verwenden möchten. (Diese Aktion ist auf der Seite bereits ausgewählt, wenn Sie die Regel bei der Aktivierung des Formulars erstellt haben.) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Einstellungen und wählen Sie dann **Speichern und veröffentlichen** aus. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. **Wichtig** Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. ### Auslösen automatisierter Bewertungen mit einer Regel für Bewertungsformulare 1. Gehen Sie zur Seite **Regeln**. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Bewertungsformulare** aus. 1. Wählen Sie unter **Wenn** als Ereignisquelle die Option **Ein Contact Lens-Bewertungsergebnis ist verfügbar**. 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** aus, um eine situationsspezifische Bewertung auszulösen. Beispiel: + Eine spezifische Antwort auf eine andere Bewertung, wie in der folgenden Abbildung gezeigt ![\[Eine spezifische Antwort auf eine andere Bewertung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/add-condition-1.png) + Die Punktzahl eines anderen Bewertungsformulars, wie in der folgenden Abbildung gezeigt ![\[Die Punktzahl eines anderen Bewertungsformulars\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/add-condition-2.png) 1. Klicken Sie auf **Aktion hinzufügen**, wählen Sie **Automatisierte Bewertung einreichen** und anschließend das Formular, das Sie für das automatische Einreichen einer Bewertung verwenden möchten. 1. Wählen Sie **Weiter** aus. Überprüfen Sie die Einstellungen und wählen Sie dann **Speichern und veröffentlichen** aus. ## Häufig gestellte Fragen (FAQ) 1. **Kann eine automatisierte Bewertung eine manuell eingereichte Bewertung außer Kraft setzen?** Nein. Wenn bereits eine Bewertung vorhanden ist, schlägt die automatische Bewertung für diesen Kontakt fehl, und Kontoadministratoren können die Benachrichtigungen über solche Fehler darin einsehen. CloudWatch 1. **Woran erkenne ich automatisierte Bewertungen?** Wenn eine Bewertung automatisch eingereicht wird, ist sie auf der Seite **Kontaktdaten** als „Über Contact Lens-Automatisierung eingereicht“ gekennzeichnet. Wenn eine automatisierte Bewertung manuell bearbeitet und erneut eingereicht wird, enthält das Feld „Eingereicht von“ den Namen des Bewerters. 1. **Kann ich einen Kontakt mithilfe mehrerer Bewertungsformulare automatisch bewerten?** Ja, Sie können mehrere Bewertungsformulare verwenden, um einen Kontakt automatisch zu bewerten. Dazu müssen Sie mehrere Regeln erstellen, um automatisierte Bewertungen mithilfe der verschiedenen Bewertungsformulare einzureichen. # Verwenden einer Wort- oder Wortgruppenbedingung in einer Regel für Contact Lens In der Regel **Konversationsanalyse** in Contact Lens haben Sie die Möglichkeit, eine Wort- oder Wortgruppenbedingung anzugeben. Sie können für die Wörter oder Wortgruppen „Genaue Übereinstimmung“, „Semantische Übereinstimmung“ oder „Musterübereinstimmung“ auswählen. In diesem Artikel werden die einzelnen Übereinstimmungstypen erläutert. **Anmerkung** Bei allen drei Übereinstimmungstypen wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. Wenn Sie beispielsweise das Wort „Abrechnen“ angegeben haben, stimmt es auch mit dem Transkript überein, das das Wort „abrechnen“ enthält. ## So verwenden Sie „Genaue Übereinstimmung“ **Genaue Übereinstimmung** ist eine genaue Übereinstimmung mit einem Wort, das sowohl im Singular als auch im Plural sein kann. Sie können Schlüsselwörter oder Wortgruppen wie folgt hinzufügen: + Wählen Sie **Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben** und geben Sie die Werte manuell in das Textfeld ein. Mehrere Werte können durch ein Komma getrennt werden. ![\[Die Option „Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png) + Wählen Sie **Aus der Wortsammlung importieren**, um vordefinierte Wörter und Wortgruppen aus Wortsammlungen zu importieren. ![\[Option „Aus der Wortsammlung importieren“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png) Wortsammlungen können in zwei Typen eingeteilt werden: Benutzer-Wortsammlungen und System-Wortsammlungen. System-Wortsammlungen sind von Amazon Connect vordefiniert und können von Benutzern nicht bearbeitet werden. Eine Benutzer-Wortsammlung kann von Benutzern erstellt, gelesen, aktualisiert und gelöscht werden (CRUD). Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten von Wortsammlungen beim Erstellen von Regeln für Konversationsanalysen in Contact Lens](manage-word-collections.md). ## So verwenden Sie „Musterübereinstimmung“ Wenn Sie nach ähnlichen Wörtern suchen möchten, können Sie den Kriterien ein Sternchen (\$1) hinzufügen. Wenn Sie beispielsweise nach allen Varianten von „Nachbar“ (Nachbarin, Nachbarn, Nachbarschaft) suchen möchten, geben Sie **Nachbar\$1** ein. Mit **Musterübereinstimmung** können Sie Folgendes angeben: + **Liste der Werte**: Dies ist hilfreich, wenn Sie Ausdrücke mit austauschbaren Werten erstellen möchten. Beispiel für einen Ausdruck: *Ich rufe wegen eines Stromausfalls in ["Peking" ODER "London" ODER "New York" ODER "Paris" ODER "Tokio"] an.* Anschließend können Sie in Ihrer Liste mit Werten die Städte hinzufügen: Peking, London, New York, Paris, Tokio. Der Vorteil der Verwendung von Werten besteht darin, dass Sie nur einen Ausdruck anstelle mehrerer Ausdrücke erstellen müssen. Dadurch verringert sich die Anzahl der zu erstellenden Karten. + **Zahl**: Diese Option wird am häufigsten in Compliance-Skripten verwendet oder in Fällen, in denen Sie nach einem Kontext suchen, wenn Sie wissen, dass irgendwo dazwischen eine Zahl (in Ziffern [0–9]) steht. Auf diese Weise können Sie alle Ihre Kriterien in einem Ausdruck vereinen statt zwei zu verwenden. Beispiel eines Compliance-Skripts für Kundendienstmitarbeiter: *Ich bin seit [num] Jahren in dieser Branche tätig und würde dieses Angelegenheit gerne mit Ihnen besprechen.* Weiteres Beispiel dazu, was Kunden sagen könnten: *Ich bin seit [num] Jahren Mitglied.* **Anmerkung** Beim Extrahieren von Zahlen aus Chat- oder Audiotranskripten werden nur numerische Ziffern (0–9) erkannt. Bei Sprachkontakten in bestimmten Sprachen können bei der [Zahlentranskription](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html) gesprochene Zahlen möglicherweise nicht in ein digitales Format umgewandelt werden. Das bedeutet, dass der Zahlenmusterabgleich in diesen Fällen eventuell nicht funktioniert. Eine Liste der Sprachen, die eine Transkription von Zahlen unterstützen, finden Sie im *Entwicklerhandbuch zu Amazon Transcribe* unter [Unterstützte Sprachen und sprachspezifische Features](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html). + **Nähedefinition**: Es werden Übereinstimmungen gefunden, die eventuell zu weniger als 100 Prozent passen. Sie können auch den Abstand zwischen Wörtern angeben. Wenn Sie beispielsweise nach Kontakten suchen, bei denen das Wort „Kredit“ erwähnt wurde, Sie aber keine Erwähnungen der Wortgruppe „neuer Kredit“ wünschen, können Sie eine Musterübereinstimmungskategorie definieren, um nach dem Wort „Kredit“ zu suchen, das nicht in einem Abstand von einem Wort zu „neuer“ steht. Beispiel für eine Nähedefinition: *neuer [is not within 1 word from] Kredit* **Tipp** Eine Liste der für die Musterübereinstimmung unterstützten Sprachen finden Sie unter [KI-Features](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). ## So verwenden Sie „Semantische Übereinstimmung“ „Semantische Übereinstimmung“ wird nur für die Analyse nach dem Anruf/Chat unterstützt. + Eine „Absicht“ ist ein Beispiel für eine Äußerung. Dabei kann es sich um eine Wortgruppe oder einen Satz handeln. + Sie können bis zu vier Absichten in eine Karte (Gruppe) eingeben. + Für die besten Ergebnisse empfehlen wir, in einer Karte semantisch ähnliche Absichten zu sammeln. Beispiel: Es gibt eine Kategorie für „Höflichkeit“. Diese beinhaltet zwei Absichten: „Begrüßung“ und „Verabschiedung“. Wir empfehlen, diese Absichten in zwei Karten zu unterteilen: + Karte 1: „Wie geht es Ihnen heute“ und „Ich hoffe, es geht Ihnen gut“. Das sind semantisch ähnliche Begrüßungen. + Karte 2: „Danke, dass Sie uns kontaktiert haben“ und „Wir wissen Sie als Kundin zu schätzen“. Das sind semantisch ähnliche Verabschiedungen. Die Aufteilung der Absichten in zwei Karten bietet mehr Genauigkeit als bei einer Zusammenführung in einer Karte. # Verwenden von generativer KI, um Kontakte semantisch mit Aussagen in natürlicher Sprache abzugleichen In einer Regel für **Konversationsanalysen** in Contact Lens können Sie optional eine Bedingung für **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung** angeben, mit der mithilfe generativer KI Kontakte gefunden werden, die einer Aussage in natürlicher Sprache entsprechen. „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ wird verwendet, wenn Sie Kontakte nach kontextspezifischen Kriterien abgleichen möchten (etwa ob das Problem des Kunden während des Anrufs gelöst wurde) oder wenn es zu viele mögliche Wörter oder Wortgruppen gibt, um die Bedingung **Wörter oder Phrasen** zu verwenden. Profi-Tipp: Verwenden Sie die auf generativer KI basierende Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“, wenn Sie zuvor „Wörter oder Phrasen – Semantische Übereinstimmung“ benutzt haben. ## So verwenden Sie die Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ **** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect als Benutzer an, der über die Berechtigungen **Regeln** und **Regeln – Generative KI** verfügt. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung** und dann **Regeln** aus. 1. Wählen Sie als Nächstes **Regel erstellen** und **Konversationsanalysen** aus. ![\[Option „Aus der Wortsammlung importieren“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/create-natural-semantic-match-rule.png) 1. Wählen Sie als Ereignisquelle entweder „Eine Contact Lens-Analyse nach dem Telefonat ist verfügbar“ oder „Eine Contact Lens-Analyse nach dem Chat ist verfügbar“ aus. 1. Wählen Sie **Bedingung hinzufügen** und anschließend **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung** aus. ![\[Option „Aus der Wortsammlung importieren“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/choose-natural-semantic-match.png) 1. Geben Sie eine Aussage in natürlicher Sprache ein, die von generativer KI als wahr oder falsch bewertet werden kann, indem sie mit dem Konversationstranskript abgeglichen wird. ![\[Option „Aus der Wortsammlung importieren“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/enter-natural-language-statement.png) 1. Fügen Sie zusätzliche Bedingungen hinzu, etwa Warteschlangen, benutzerdefinierte Kontaktattribute usw. 1. Wählen Sie **Weiter** und geben Sie einen Kategorienamen (ohne Leerzeichen) ein, der verwendet werden soll, um Kontakte mit der Aussage in natürlicher Sprache zu kennzeichnen, **CustomerAddressChange**z. B. 1. Sie können zusätzliche Aktionen angeben, etwa [Aufgaben generieren](contact-lens-rules-create-task.md), [E-Mail-Benachrichtigungen senden](contact-lens-rules-email.md) und [Bewertungen automatisch senden](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). 1. Klicken Sie auf **Weiter**, um die Regel zu überprüfen, bevor Sie sie **speichern und veröffentlichen**. Wenn Sie die Regel noch nicht veröffentlichen möchten, können Sie sie auch **als Entwurf speichern**. ## Leitfaden zur Verwendung von semantischen Übereinstimmungen In der folgenden Liste wird beschrieben, wie die semantische Übereinstimmung am besten verwendet wird: + Die Aussage sollte etwas sein, das als wahr oder falsch bewertet werden kann. + Bei der Option „Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung“ wird nur das Transkript der Konversation verwendet. Wenn Sie andere Kontaktattribute (etwa Warteschlangen) in den Übereinstimmungskriterien verwenden möchten, müssen diese als separate Bedingungen innerhalb der Regel angegeben werden. + Verwenden Sie nach Möglichkeit den Begriff „Kundendienstmitarbeiter“ anstelle von „Kollege“, „Mitarbeiter“, „Vertreter“, „Berater“ oder „Agent“. Verwenden Sie entsprechend den Begriff „Kunde“ anstelle von Begriffen wie „Mitglied“, „Anrufer“, „Gast“ oder „Abonnent“. + Verwenden Sie doppelte Anführungszeichen nur dann, wenn Sie die genauen Worte finden möchten, die der Kundendienstmitarbeiter oder der Kunde gesagt hat. Wenn die Anweisung beispielsweise darin besteht, zu überprüfen, ob der Kundendienstmitarbeiter „Schönen Tag noch“ gesagt hat, wird die Aussage „Schönen Nachmittag noch“ von der generativen KI nicht erkannt. Stattdessen sollte die Aussage in natürlicher Sprache lauten: „Der Kundendienstmitarbeiter wünschte dem Kunden einen schönen Tag.“ **Beispielaussagen beim Verwenden der semantischen Übereinstimmung** + Der Kunde wollte eine Änderung an seinem Abonnement vornehmen. + Der Kunde bedankte sich beim Kundendienstmitarbeiter für die Unterstützung. + Der Kunde hat den Wunsch geäußert, seine aktuellen Dienste zu kündigen. + Der Kunde hat um eine nachfolgende Interaktion gebeten. + Der Kunde hat den Kundendienstmitarbeiter gebeten, Informationen zu wiederholen, was auf mangelndes Verständnis hindeutete. + Der Kunde bat darum, mit dem Vorgesetzten des Kundendienstmitarbeiters zu sprechen. + Der Kundendienstmitarbeiter hat den Kunden um zusätzliche Informationen oder eine Bestätigung gebeten, bevor er eine endgültige Antwort gab. + Der Kundendienstmitarbeiter hat mehrere Zahlungsmöglichkeiten angeboten. + Der Kundendienstmitarbeiter versicherte dem Kunden, dass sein Anruf wichtig war, und bat um zusätzliche Wartezeit. + Der Kundendienstmitarbeiter hat alle Probleme des Kunden gelöst. # Verwalten von Wortsammlungen beim Erstellen von Regeln für Konversationsanalysen in Contact Lens Eine *Wortsammlung* besteht aus einer Reihe von vorgefertigten Wörtern und Wortgruppen, anhand derer Sie die Bedingung für eine genaue Übereinstimmung definieren können, wenn Sie Regeln für Konversationsanalysen erstellen. Wenn Sie einer Regel Bedingungen für die genaue Übereinstimmung hinzufügen, können Sie eine Liste mit Wörtern und Wortgruppen aus einem Dropdown-Menü auswählen. ## Erforderliche Berechtigungen Für „Contact Lens-Regeln – Wortsammlungen“ sind die gleichen Sicherheitsprofilberechtigungen erforderlich wie für „Contact Lens-Regeln“. Weitere Informationen finden Sie unter [Sicherheitsprofilberechtigungen für Regeln in Contact Lens](permissions-for-rules.md). ## So greifen Sie auf die Verwaltungsseite für Wortsammlungen zu 1. Wenn Sie eine Regel für Konversationsanalysen erstellen oder aktualisieren, klicken Sie auf das Zahnradsymbol oben rechts auf der Bedingungskarte für die **genaue Übereinstimmung**, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Option „Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-1.png) 1. Auf der Verwaltungsseite für **Wortsammlungen** können Sie bestehende Wortsammlungen ansehen und neue Wortsammlungen erstellen. ![\[Die Option „Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-2.png) ## So erstellen Sie eine Benutzer-Wortsammlung **** 1. Wählen Sie auf der Verwaltungsseite für **Wortsammlungen** die Option **Eine Wortsammlung erstellen** aus. ![\[Die Option „Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-1.png) 1. Geben Sie den Namen der Wortsammlung ein, fügen Sie Wörter und Wortgruppen hinzu und klicken Sie dann auf **Speichern**. ![\[Die Option „Schlüsselwörter oder Phrasen eingeben“ auf der Benutzeroberfläche\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-2.png) ## Limits für Wortsammlungen + Amazon Connect hat ein Standardlimit von 100 Benutzer-Wortsammlungen pro Instance. + Jede Wortsammlung kann maximal 100 Wörter oder Wortgruppen enthalten. + Jedes Wort oder jede Wortgruppe ist auf maximal 512 Zeichen begrenzt. + Sie können nur Benutzer-Wortsammlungen verwalten. System-Wortsammlungen können Sie weder verwalten noch bearbeiten. # Eingeben eines Skripts in eine Regel für Contact Lens, die von Kundendienstmitarbeitern befolgt werden soll Geben Sie ein Skript in eine Regel für Contact Lens ein, wenn Sie möchten, dass Kundendienstmitarbeiter bei Kundenanrufen ganz bestimmte Worte verwenden. Zum Eingeben eines Skripts in eine Regel können Sie Wortgruppen eingeben. Wenn Sie beispielsweise hervorheben möchten, wenn Kundendienstmitarbeiter *Danke, dass Sie Mitglied sind. Wir freuen uns über Ihr Interesse.* sagen, geben Sie zwei Wortgruppen ein: + Danke, dass Sie Mitglied sind. + Wir freuen uns über Ihr Interesse. Fügen Sie zur Anwendung der Regel auf bestimmte Geschäftsbereiche eine Bedingung dafür, für welche Warteschlangen sie gilt, oder Kontaktattribute hinzu. Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Regel, die gilt, wenn ein Mitarbeiter die BasicQueue Warteschlangen für Abrechnung und Zahlungen bearbeitet, der Kunde eine Autoversicherung abgeschlossen hat und der Vertreter in Seattle ansässig ist. ![\[Die Seite „Neue Regel“, der Abschnitt „Wörter oder Phrasen – Genaue Übereinstimmung“, mehrere Bedingungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png) # Sicherheitsprofilberechtigungen für Regeln in Contact Lens Damit Sie Regeln für die automatische Kategorisierung ansehen, bearbeiten oder hinzufügen können, müssen Sie einem Sicherheitsprofil zugewiesen sein, das über die Berechtigungen **Analyse und Optimierung: Regeln** verfügt. Zum Ansehen, Bearbeiten oder Hinzufügen von Regeln, die generative KI verwenden (mittels der Bedingung **Natürliche Sprache – Semantische Übereinstimmung**), muss Ihrem Sicherheitsprofil zusätzlich die Berechtigung **Analyse und Optimierung: Regeln – Generative KI** zugewiesen werden. Damit Sie die Namen von Kundendienstmitarbeitern sehen können, um sie zu Regeln hinzuzufügen, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Benutzer und Berechtigungen: Benutzer – Anzeigen**. Damit Sie die Namen der Warteschlangen sehen können, um sie zu Regeln hinzuzufügen, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Routing: Warteschlangen – Anzeigen**. Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen für die Verwendung der Konversationsanalysen von Contact Lens in Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md). # Entwerfen eines Flows zur Verwendung von Kontaktattributen in einer Regel für Contact Lens In einer Regel können bis zu fünf Kontaktattribute verwendet werden. Kontaktattribute werden zu Beginn der Kontaktanalysesitzung in Echtzeit abgerufen. Alle dabei abgerufenen Daten werden während der gesamten Sitzung für die Regelauswertung verwendet. Mögliche Aktualisierungen von Kontaktattributen nach dem Start der Sitzung werden nicht berücksichtigt. Sie können Flows so entwerfen, dass die Kontaktattribute verwendet werden, die Sie in einer Regel angeben, und die Aufgabe dann entsprechend weitergeleitet wird. Beispiel: Ein Anruf oder Chat geht in Ihrem Contact Center ein. Beim Analysieren des Anrufs oder Chats findet Contact Lens einen Treffer für die Regel **Compliance**. Der Kontaktdatensatz, der für den Anruf erstellt wird, enthält beispielsweise Informationen, die denjenigen auf der folgenden Abbildung ähneln. Es zeigt die **Kategorie** = **Compliance** und hat zwei benutzerdefinierte Kontaktattribute: **CustomerType**= **VIP**, **AgentLocation**= **NYC**. ![\[Der Kontaktdatensatz, wenn die Compliance-Regel ausgelöst wird\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png) Die Regel-Engine generiert eine Aufgabe. Der Kontaktdatensatz für die Aufgabe erbt die Kontaktattribute vom Sprachkontaktdatensatz, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen: ![\[Der Kontaktdatensatz für die Aufgabe, die benutzerdefinierten Kontaktattribute\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png) Der Sprachkontaktdatensatz wird als **Vorherige Kontakt-ID** angezeigt. Der Flow, den Sie in der Regel angeben, sollte so aufgebaut sein, dass er die Kontaktattribute verwendet und die Aufgabe an entsprechende Besitzer weiterleitet. Beispielsweise möchten Sie Aufgaben, bei denen **CustomerType = VIP** gilt, möglicherweise an einen bestimmten Agenten weiterleiten. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von Kontaktattributen](connect-contact-attributes.md). # Anwenden von Regeln auf neue Kontakte, wenn Contact Lens Konversationen analysiert Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Kontakte angewendet, die Sie nach dem Hinzufügen der Regel kontaktieren. Regeln werden angewendet, wenn Amazon Connect Conversational Analytics Konversationen analysiert. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Konversationen angewendet werden. # Fehlermeldungen: Wenn Contact Lens einen Kontakt nicht analysieren kann Möglicherweise kann Contact Lens eine Kontaktdatei nicht analysieren, obwohl die Analyse im Flow aktiviert ist. In diesem Fall werden mithilfe von EventBridge Amazon-Ereignissen Fehlerbenachrichtigungen Contact Lens gesendet. Ereignisse werden auf [bestmögliche Weise](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html) ausgegeben. ## EventBridge Benachrichtigungen abonnieren Um diese Benachrichtigungen zu abonnieren, erstellen Sie eine benutzerdefinierte EventBridge Regel, die den folgenden Kriterien entspricht: + "source" = "aws.connect" + "detail-type" = "Contact Lens Analysis State Change" Sie können das Muster auch ergänzen, um benachrichtigt zu werden, wenn ein bestimmter Ereigniscode auftritt. Weitere Informationen finden Sie unter [Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) im * EventBridge Amazon-Benutzerhandbuch*. Das Format einer Benachrichtigung sieht wie das folgende Beispiel aus: ``` { "version": "0", // set by CloudWatch Events "id": "55555555-1111-1111-1111-111111111111", // set by CloudWatch Events "source": "aws.connect", "detail-type": "Contact Lens Analysis State Change", "account": "111122223333", "time": "2020-04-27T18:43:48Z", "region": "us-east-1", // set by CloudWatch Events "resources": [ "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e", "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111" ], "detail": { "instance": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e", "contact": "arn:aws:connect:us-east-1:111122223333:instance/abcd1234-defg-5678-h9j0-7c822889931e/contact/efgh4567-pqrs-5678-t9c0-111111111111", "channel": "VOICE", "state": "FAILED", "reasonCode": "RECORDING_FILE_CANNOT_BE_READ" } } ``` ## Ereigniscodes In der folgenden Tabelle sind die Ereigniscodes aufgeführt, die auftreten können, wenn Contact Lens einen Kontakt nicht analysieren kann. | Ereignisursachencode | Description | | --- | --- | | INVALID\$1ANALYSIS\$1CONFIGURATION | Contact Lens hat ungültige Werte erhalten, als der Flow initiiert wurde, z. B. einen nicht unterstützten oder ungültigen Sprachcode oder einen nicht unterstützten Wert für das Redaktionsverhalten. | | RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens kann die Aufzeichnungsdatei nicht abrufen. Das kann daran liegen, dass die Datei nicht im S3-Bucket vorhanden ist oder dass Probleme mit Berechtigungen vorliegen. | | RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1SMALL | Die Aufzeichnungsdatei ist zu klein für eine Analyse (weniger als 105 ms). Wenn die Datei nicht das erwartete Format hat, tritt ein INVALID-Fehler auf. Leeres JSON ist ebenfalls ein unerwartetes Objekt. | | RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1LARGE | Die Aufzeichnungsdatei überschreitet das Limit für die Dauer der Analyse. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/contact-lens-error-notifications.html) | | RECORDING\$1FILE\$1INVALID | Die Aufzeichnungsdatei ist ungültig. | | RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Beim Versuch von Contact Lens, die Aufzeichnungsdatei zu lesen, ist ein Fehler aufgetreten. | | RECORDING\$1FILE\$1EMPTY | Die Aufzeichnungsdatei ist leer. | | RECORDING\$1SAMPLE\$1RATE\$1NOT\$1SUPPORTED | Die Abtastrate der Audiodatei wird nicht unterstützt. Contact Lensunterstützt derzeit Audiodateien mit einer Abtastrate von 8 kHz. Das ist die Abtastrate für Amazon-Connect-Aufzeichnungen. | # Fehlermeldungen, wenn eine Amazon-Connect-Regel nicht ausgeführt werden kann Es ist wichtig, zu wissen, wann eine bestimmte Regelaktion in einer Produktionsumgebung fehlgeschlagen ist und wodurch dieses Problem verursacht wurde. Dann können Sie in der Zukunft aktiv gegen solche Fehler vorgehen. Um in Echtzeit Einblicke in die Aktionen zu erhalten, die nicht ausgeführt werden konnten, integrieren Sie Amazon Connect Connect-Regeln in EventBridge Amazon-Ereignisse. Auf diese Weise können Sie benachrichtigt werden, wenn beispielsweise die Aktion „Aufgabe erstellen“ nicht ausgeführt werden konnte, weil die maximale Anzahl an **gleichzeitig aktiven Aufgaben pro Instance** die Service Quota erreicht hat. In diesem Fall sendet Amazon Connect mithilfe von EventBridge Amazon-Ereignissen Fehlerbenachrichtigungen. Ereignisse werden auf [bestmögliche Weise](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html) ausgegeben. ## Abonnieren Sie EventBridge Benachrichtigungen Um diese Benachrichtigungen zu abonnieren, erstellen Sie eine benutzerdefinierte EventBridge Regel, die den folgenden Kriterien entspricht: + "source" = "aws.connect" + "detail-type" = "Contact Lens Rules Action Execution Failed" Sie können das Muster auch ergänzen, um benachrichtigt zu werden, wenn ein bestimmter Ereigniscode auftritt. Weitere Informationen finden Sie unter [Event Patterns](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) im * EventBridge Amazon-Benutzerhandbuch*. Das Format einer Benachrichtigung sieht wie das folgende Beispiel aus: ``` { "version": "0", "id": "8d122163-6c07-f8cb-06e7-373a1bcf8fc6", "source": "aws.connect", "detail-type": "Amazon Connect Rules Action Execution Failed", "account": "123456789012", "time": "2022-01-05T01:30:42Z", "region": "us-east-1", "resources": ["arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e"], "detail": { "ruleId": "7410c94b-21c2-4db0-a707-c6d751edbe8f", "actionType": "CREATE_TASK", "triggerEvent": "THIRD_PARTY", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-east-1:123456789012:instance/cb54730f-5aac-4376-b2f4-7c822889931e", "reasonCode": "ResourceNotFoundException", "error": "ContactFlowId provided does not belong to connect instance", "additionalInfo": "{\n \"message\": \"Not Found\",\n \"code\": \"ResourceNotFoundException\",\n \"statusCode\": 404,\n \"time\": \"2022-01-03T20:23:07.073Z\",\n \"requestId\": \"048e4403-71c1-47d6-96fc-825744f518e7\",\n \"retryable\": false,\n \"retryDelay\": 28.217537834500316\n}" } } ``` ## Unterstützte Aktionstypen + `CREATE_TASK` + `GENERATE_EVENTBRIDGE_EVENT` + `SEND_NOTIFICATION` Weitere Informationen zu `ASSIGN_CONTACT_CATEGORY` finden Sie unter [Fehlermeldungen: Wenn Contact Lens einen Kontakt nicht analysieren kann Fehlerbehebung](contact-lens-error-notifications.md). ## Unterstützte Auslöseereignisse + `REAL_TIME_CALL` + `REAL_TIME_CHAT` + `POST_CALL` + `POST_CHAT` + `THIRD_PARTY` ## Ursachencodes für fehlgeschlagene Aktionen Wenn eine Aktion fehlschlägt, sammelt der Fehlerbenachrichtigungsdienst die Ursachencodes von den unterstützten Aktionen. Weitere Informationen zu den Ursachencodes für Aufgaben- und EventBridge Aktionsfehler finden Sie in den folgenden Themen: + Ursachencodes für fehlgeschlagene Task-Aktionen finden Sie unter [Fehler](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartTaskContact.html#API_StartTaskContact_Errors) im **StartTaskContact**API-Thema im *Amazon Connect API-Referenzhandbuch*. + Ursachencodes für fehlgeschlagene EventBridge Aktionen finden Sie unter [Fehler](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html#API_PutEvents_Errors) im **PutEvents**API-Thema im *Amazon EventBridge API-Referenzhandbuch*. # Geben Sie Variablen für bestimmte Parameter an, wenn Sie Regeln mit Amazon Connect erstellen oder verwalten APIs Wenn Sie Regeln programmgesteuert mit Amazon Connect erstellen oder verwalten APIs (z. B. [CreateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateRule.html)oder [UpdateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateRule.html)), können Sie Variablen für bestimmte Parameter angeben. Die Variablen werden zur Laufzeit, wenn die Aktion ausgelöst wird, basierend auf dem Wert des [EventSourceName](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RuleTriggerEventSource.html)Parameters aufgelöst. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie richten eine Aufgabenaktion ein und möchten mehr Kontext hinzufügen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie Sie das Einfügen von Variablen nutzen könnten, um die ID des Kontakts und die ID des/der Kundendienstmitarbeiter:in in das `Description`-Feld der Aufgabe aufzunehmen: + Der/Die Kund:in ist mit dem Telefongespräch unzufrieden. Während des Gesprächs mit dem/der Kundendienstmitarbeiter:in `$.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId` während des Kontakts `$.ContactLens.PostCall.ContactId` wurde ein Schimpfwort erkannt. Wenn die Aktion ausgelöst wird, könnte die zugehörige Zeichenfolge wie folgt aufgelöst werden: „Der/Die Kund:in ist mit dem Telefongespräch unzufrieden. Während eines Gesprächs mit dem Agenten 12345678-1234-1234-1234- im Kontakt 87654321-1234-1234-1234-“ wurde ein Schimpfwort entdeckt EXAMPLEID012 EXAMPLEID345 In der folgenden Tabelle sind die einzelnen Ereignisquellen sowie die für Felder zu verwendenden Ereignisquellen aufgeführt, die das Einfügen von Variablen unterstützen. JSONPath | EventSourceName | JSONPath Referenz | | --- | --- | | OnPostCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostCall.ContactId \$1. ContactLens. PostCall. Agentin. AgentId \$1. ContactLens. PostCall. Warteschlange. QueueId | | OnRealTimeCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.RealTimeCall.ContactId \$1. ContactLens. RealTimeCall. Agentin. AgentId \$1. ContactLens. RealTimeCall. Warteschlange. QueueId | | OnPostChatAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostChat.ContactId \$1. ContactLens. PostChat. Agentin. AgentId \$1. ContactLens. PostChat. Warteschlange. QueueId | | OnSalesforceCaseCreate | \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate. CaseNumber \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Name \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.E-Mail \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Telefon \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Unternehmen \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Typ \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate. Grund \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Herkunft \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Betreff \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate.Priorität \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate. CreatedDate \$1. ThirdParty. Salesforce. CaseCreate. Beschreibung | | OnZendeskTicketCreate | \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketCreate.ID \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketCreate. Priorität \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketCreate. CreatedAt | | OnZendeskTicketStatusUpdate | \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketStatusUpdate.ID \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketStatusUpdate. Priorität \$1. ThirdParty. Zendesk. TicketStatusUpdate. CreatedAt | # Durchsuchen von Konversationen, die von Contact Lens analysiert wurden Sie können die analysierten und transkribierten Aufzeichnungen durchsuchen basierend auf: + Sprecher:in (Kundendienstmitarbeiter:in oder Kund:in) + Schlüsselwörter + Stimmungswert + Sprechfreie Zeit (nur für Anrufe) + Reaktionszeit (nur für Chats) Darüber hinaus können Sie Konversationen durchsuchen, die zu bestimmten Kontaktkategorien gehören (d. h., die Konversation wurde anhand von geäußerten Schlüsselwörtern und Wortgruppen kategorisiert). Diese Kriterien werden in den folgenden Abschnitten erläutert. **Wichtig** Wenn Contact Lens für einen Kontakt aktiviert ist, analysiert Contact Lens nach Beendigung eines Anrufs oder Chats **und** nachdem der Agent die Nachbearbeitung (ACW) abgeschlossen hat, die Aufzeichnung des Gesprächs zwischen Kunde und Kundendienstmitarbeiter (und transkribiert sie bei Anrufen). Kundendienstmitarbeiter müssen zuerst **Kontakt schließen** auswählen. Chat-Transkripte werden für die Suche indiziert, wenn Contact Lens aktiviert ist. Ist Contact Lens nicht aktiviert, erfolgt keine Indizierung. ## Erforderliche Berechtigungen für das Durchsuchen von Konversationen Bevor Sie Konversationen durchsuchen können, benötigen Sie die folgenden Berechtigungen in Ihrem Sicherheitsprofil. Sie ermöglichen es Ihnen, den gewünschten Suchtyp zu verwenden. + Aktivieren Sie eine der folgenden Berechtigungen, um auf die Seite **Kontaktsuche** zuzugreifen: + **Kontaktsuche**: Ermöglicht die Suche nach allen Kontakten + **Meine Kontakte ansehen**: Ermöglicht die Suche nach den Kontakten, die Sie als Kundendienstmitarbeiter:in betreut haben + **Suche nach Kontakten anhand von Gesprächsmerkmalen**: Dazu gehören sprechfreie Zeit, Stimmungswert und Kontaktkategorie + **Kontaktsuche nach Schlüsselwörtern** Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen](permissions-for-contact-lens.md). ## Suche nach Wörtern und Wortgruppen Contact LensVerwendet für die Stichwortsuche den `standard` Analyzer in Amazon OpenSearch Service. Dieser Analyzer unterscheidet nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung. Wenn Sie beispielsweise *vielen Dank für den Einkauf 2 STORNIERTE Flüge* eingeben, wird gesucht nach: [vielen, dank, für, den, Einkauf, 2, stornierte, flüge] Wenn Sie *"vielen Dank für den Einkauf", zwei, "STORNIERTE Flüge"* eingeben, wird gesucht nach: [vielen Dank für den Einkauf, zwei, stornierte Flüge] **So durchsuchen Sie Konversationen nach Wörtern oder Wortgruppen** 1. Melden Sie sich in Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für die Berechtigung **Kontakte nach Schlüsselwörtern suchen** aktiviert ist. 1. Navigieren Sie zu **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche**. 1. Geben Sie im Bereich **Filter** den Zeitraum, der durchsucht werden soll, und den Kanal an. **Tipp** Beim Suchen nach Datum können Sie bis zu acht Wochen gleichzeitig durchsuchen. 1. Wählen **Klicken Sie hier, um Filter hinzuzufügen** und dann im Dropdownmenü **Wörter oder Wortgruppen** aus. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, der Bereich „Filter“, das Dropdown-Menü „Filter hinzufügen“, die Option „Wörter oder Phrasen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png) 1. Wählen Sie im Abschnitt **Wird verwendet von** aus, wessen Teil der Konversation Sie durchsuchen möchten. Beachten Sie Folgendes: + **System** gilt für Chats, bei denen Lex-Bots und Ansagen die Teilnehmer sind. + Wenn Sie nach Wörtern oder Wortgruppen suchen möchten, die von allen Teilnehmern verwendet wurden, wählen Sie **Kundendienstmitarbeiter**, **Kunde**, **System** aus. + Werden keine Felder ausgewählt, entspricht dies der Suche nach Wörtern oder Wortgruppen, die von allen Teilnehmern verwendet wurden. 1. Wählen Sie im Abschnitt **Logik** aus den folgenden Optionen: + Wählen Sie **Match any (Beliebiges Wort)**, damit Kontakte zurückgegeben werden, deren Transkripte eines der Wörter enthalten. Die folgende Abfrage entspricht beispielsweise (hallo ODER stornierung ODER "Beispiel-Fluggesellschaft"). Und da kein **Wird verwendet von**-Feld ausgewählt ist, bedeutet das: „finde Kontakte, in denen von beliebigen Teilnehmern beliebige dieser Wörter verwendet wurden“. ![\[Das Dialogfeld „Wörter oder Wortgruppen“, die Option „Beliebige zuordnen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/match-any.png) + Wählen Sie **Match all (Alle Wörter)**, damit Kontakte zurückgegeben werden, deren Transkripte alle Wörter enthalten. Die folgende Abfrage entspricht beispielsweise ("vielen Dank für den Einkauf" UND stornierung UND "Beispiel Fluggesellschaft"). Und da alle Teilnehmerfelder ausgewählt sind, bedeutet das: „finde Kontakte, in denen von allen Teilnehmern alle diese Wörter verwendet wurden“. ![\[Das Dialogfeld „Wörter oder Wortgruppen“, die Option „Alle zuordnen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/match-all.png) 1. Geben Sie in den Bereich **Wörter und Wortgruppen** die Wörter ein, nach denen gesucht werden soll, und trennen Sie sie durch Kommas. Wenn Sie eine Wortgruppe eingeben, setzen Sie sie in Anführungszeichen. Sie können bis zu 128 Zeichen eingeben. ## Suche nach Stimmungswert oder Auswertung der Stimmungsverschiebung Mit Contact Lens können Sie Konversationen nach Stimmungswerten oder Stimmungsverschiebungen auf einer Skala von –5 (am negativsten) bis \$15 (am positivsten) durchsuchen. Dies ermöglicht das Identifizieren von Mustern und Faktoren, die zu einem schlechten oder guten Gesprächsverlauf führen. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, der Filter für den Stimmungswert\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-score-shift.png) Beispiel: Sie möchten alle Kontakte identifizieren und untersuchen, die mit negativer Kundenstimmung endeten. Sie können nach allen Kontakten suchen, bei denen der Stimmungswert **<=** (kleiner oder gleich) –1 ist. Weitere Informationen finden Sie unter [Untersuchen von Stimmungswerten](sentiment-scores.md). **So suchen Sie nach Stimmungswerten oder einer Auswertung der Stimmungsverschiebung** 1. Melden Sie sich in Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das für die Berechtigung **Kontakte anhand von Konversationsmerkmalen suchen** aktiviert ist. 1. Geben Sie auf der Seite **Kontaktsuche** an, ob Sie den Stimmungswert für Wörter oder Wortgruppen, die von dem/der Kund:in oder von dem/der Kundendienstmitarbeiter:in geäußert wurden, abrufen möchten. 1. Geben Sie in **Typ der Bewertungsanalyse** an, welcher Typ von Werten zurückgegeben werden soll: + **Stimmungsbewertung**: Dies gibt den durchschnittlichen Wert für den Konversationsteil des/der Kund:in oder des/der Kundendienstmitarbeiter:in zurück. Sie können zusätzlich zur Suche nach Stimmungswerten, wenn der/die Kundendienstmitarbeiter:in oder der/die Kund:in in Kontakt sind, auch danach filtern, wenn der/die Kund:in Folgendes tut: + **sich mit einem/einer Kundendienstmitarbeiter:in im Chat befindet** + **sich ohne Kundendienstmitarbeiter:in im Chat befindet**: Dies ist die Zeit, in der der/die Kund:in mit einem Bot, Ansagen oder einer Warteschlange interagiert. ![\[Der Filter für den Stimmungswert, das Dropdown-Menü für Teilnehmer, die Option für einen Kunden ohne Kundendienstmitarbeiter im Chat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-participant.png) + **Stimmungsverschiebung**: Identifizieren Sie, wo sich die Stimmung des/der Kund:in oder von dem/der Kundendienstmitarbeiter:in während des Kontakts geändert hat. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für die Suche nach Kontakten, bei denen der Stimmungswert des Kunden bei weniger als oder gleich –1 beginnt und bei größer oder gleich \$11 endet. Zusätzlich befindet sich der/die Kund:in in einem Chat, in dem ein/eine Kundendienstmitarbeiter:in anwesend ist. ![\[Der Filter für den Stimmungswert, die Option für die Stimmungsverschiebung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-score.png) ## Suchen nach Nicht-Gesprächszeit Um zu ermitteln, welche Anrufe untersucht werden müssen, können Sie nach Nichtgesprächszeiten suchen. Sie können beispielsweise nach allen Anrufen suchen, bei denen die Nichtgesprächszeit mehr als 20 % ausmacht, und diese dann untersuchen. Nichtgesprächszeit umfasst Zeit in Warteschleife und jede Gesprächspause, bei der beide Teilnehmer länger als drei Sekunden nicht sprechen. Diese Dauer kann nicht angepasst werden. Verwenden Sie den Dropdown-Pfeil, um anzugeben, ob Konversationen über die Dauer oder den Prozentsatz der Nichtgesprächszeit gesucht werden sollen. Diese Optionen sind auf der folgenden Abbildung zu sehen. Informationen zur Verwendung dieser Metrik finden Sie unter [Untersuchen sprechfreier Zeit](non-talk-time.md). ![\[Der Filter für sprechfreie Zeit, die Optionen für Dauer und Prozentsatz\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/non-talk-time.png) ## Suche nach Reaktionszeit für Chat-Konversationen Sie können nach folgenden Kriterien suchen: + Durchschnittliche Reaktionszeit von Kundendienstmitarbeitern oder Kunden während des Chats + Maximale Reaktionszeit von Kundendienstmitarbeitern oder Kunden während des Chats Sie geben an, ob die Dauer kleiner als, größer als oder gleich einer bestimmten Zeit ist. Informationen zur Verwendung dieser Metrik finden Sie unter [Untersuchen der Reaktionszeit bei Chats in Contact Lens](response-time.md). Die unterstützten minimalen und maximalen Reaktionszeiten finden Sie unter [Amazon Connect Regeln, Funktionen, Spezifikationen](feature-limits.md#rules-feature-specs). Die folgende Abbildung zeigt eine Suche nach Kontakten, bei denen die durchschnittliche Reaktionszeit des/der Kundendienstmitarbeiter:in größer als oder gleich 1 Minute war. ![\[Der Filter für die Reaktionszeit\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/response-time.png) ## Suche nach einer Kontaktkategorie 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktsuche** die Optionen **Filter hinzufügen**, **Kontaktkategorie** aus. 1. Verwenden Sie im Feld **Kontaktkategorien** das Dropdownfeld, um sich alle aktuellen Kategorien auflisten zu lassen, die Sie durchsuchen können. Alternativ können Sie damit beginnen, etwas einzutippen. Dabei wird die Eingabe mit bestehenden Kategorien abgeglichen und es werden diejenigen gefiltert, die nicht mit ihr übereinstimmen. + **Beliebige zuordnen**: Sucht nach Kontakten, die auf beliebige der ausgewählten Kategorien zutreffen + **Alle zuordnen**: Sucht nach Kontakten, die auf alle der ausgewählten Kategorien zutreffen + **Keine Übereinstimmung**: Sucht nach Kontakten, die auf keine der ausgewählten Kategorien zutreffen. Beachten Sie, dass dadurch nur Kontakte zurückgegeben werden, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurden. Die folgende Abbildung zeigt ein Dropdownmenü, in dem alle aktuellen Kategorien aufgelistet sind. ![\[Der Filter für Kontaktkategorien, die Option „Alle zuordnen“, die Kontaktkategorien\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category2.png) # Überprüfen analysierter Konversationen mit Contact Lens Mithilfe von Amazon Connect Contact Lens können Sie das Transkript überprüfen und herausfinden, welcher Teil des Kontakts für Sie von Interesse ist. Sie müssen sich also nicht einen ganzen Anruf anhören oder ein ganzes Chat-Transkript durchlesen, um relevante Informationen zu finden. Sie können sich auf bestimmte Teile der Aufzeichnung oder des Transkripts konzentrieren. Stellen, die von Interesse sind, werden in beiden für Sie hervorgehoben. Sie könnten beispielsweise beim Überfliegen eines Transkript ein rotes Stimmungs-Emoji für einen Kundenabschnitt sehen. Dieses weist darauf hin, dass der/die Kund:in eine negative Stimmung zum Ausdruck bringt. Sie können den Zeitstempel auswählen und zu diesem Teil der Audioaufzeichnung oder Chat-Interaktion springen. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen Sprachkontakt. ![\[Die Analyse eines Sprachkontakts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit.png) Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen Chat-Kontakt. **Systemnachricht** gilt für Chats, bei denen Lex-Bots und Ansagen die Teilnehmer sind. ![\[Die Analyse eines Chat-Kontakts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit-chat.png) **So überprüfen Sie analysierte Konversationen** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die Berechtigungen **Kontaktsuche** und **Contact Lens – Konversationsanalysen** im Sicherheitsprofil verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Verwenden Sie die Filter auf der Seite, um die Suche nach einem Kontakt einzugrenzen. Nach Datum können Sie bis zu 14 Tage gleichzeitig suchen. Weitere Hinweise zum Suchen nach Kontakten finden Sie unter [Suchen nach abgeschlossenen und in Bearbeitung befindlichen Kontakten](contact-search.md). 1. Wählen Sie die Kontakt-ID aus, um die Kontaktdaten für den betreffenden Kontakt aufzurufen. 1. Prüfen Sie in den Bereichen **Aufzeichnung** und **Transkript** auf der Seite **Kontaktdaten**, was wann und mit welcher Stimmung gesagt oder geschrieben wurde. 1. Wählen Sie für Anrufe bei Bedarf „Telefonansage wiedergeben“ aus, um die Aufzeichnung anzuhören. Oder klicken Sie auf den relevanten Teil der Aufzeichnung, um sich nur diesen Teil anzuhören. 1. Verwenden Sie für Chats bei Bedarf die Grafik, um zu dem Teil des Transkripts zu navigieren, der von Interesse für Sie ist. # Navigieren in Transkripten und Audiodateien in Amazon Connect Contact Lens Aus Gründen der Qualitätssicherung müssen Supervisoren häufig Kontakte vieler Mitarbeiter überprüfen. Anhand der turn-by-turn Transkript- und Stimmungsdaten können Sie schnell den Teil der Aufzeichnung identifizieren und zu ihm navigieren, der für Sie von Interesse ist. Die folgende Abbildung eines Kontaktdatensatzes zeigt Features, mit denen Sie schnell durch Transkripte und Audiodateien navigieren können, um Bereiche zu finden, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Das Bild zeigt zwar einen Sprachkontakt, für Chat-Kontakte sind jedoch dieselben Features verfügbar. ![\[Die Analyse eines Sprachkontakts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-navigate-transcripts2.png) 1. Verwenden Sie „[Wichtigste Highlights anzeigen](#contact-lens-contact-summarization)“, um nur das Problem, das Ergebnis oder die and/or Aktion zu überprüfen. 1. Mit [Automatisches Scrollen](#autoscroll) für Sprachkontakte können Sie in der Audiodatei oder im Transkript zu verschiedenen Punkten springen. Die beiden bleiben immer synchron. 1. Suchen Sie nach [Stimmungs-Emojis](#sentiment-emojis), um schnell einen Teil des Transkripts zu identifizieren, der Ihrer Aufmerksamkeit bedarf. 1. Wählen Sie den Zeitstempel aus, um zu diesem Teil der Audioaufzeichnung oder des Transkripts zu springen. Der Zeitstempel wird ab dem Beginn der Kundeninteraktion innerhalb des Kontakts berechnet. ## Wichtigste Highlights anzeigen Es kann zeitaufwändig sein, Kontakttranskripte zu überprüfen, die Hunderte von Zeilen lang sind. Damit dieser Vorgang schneller und effizienter abläuft, bietet Ihnen Contact Lens die Möglichkeit, die wichtigsten Highlights anzuzeigen. Die Highlights zeigen nur die Zeilen im Transkript, in denen Contact Lens ein Problem, ein Ergebnis oder ein Aktionselement identifiziert hat. + **Problem** steht für den Grund des Anrufs. Beispiel: „Ich überlege, auf Ihren Tarif mit Onlineabo umzusteigen.“ + **Ergebnis** steht für das wahrscheinliche Fazit oder Ergebnis des Kontakts. Beispiel: „Ausgehend von Ihrem aktuellen Tarif würde ich Ihnen die Onlinegrundtarife empfehlen, die wir anbieten.“ + **Aktionselement** steht für das Aktionselement, das der/die Kundendienstmitarbeiter:in verwendet. Beispiel: „Sie erhalten eine E-Mail mit einem Angebot von mir. Ich sende sie Ihnen in Kürze zu.“ Für jeden Kontakt kann jeweils ein Problem, ein Ergebnis und ein Aktionselement festgelegt werden. In der Regel können nicht für alle Kontakte alle drei Angaben gemacht werden. **Anmerkung** Wenn Sie von Contact Lens die Meldung **Es gibt keine wichtigsten Highlights für dieses Transkript** erhalten, wurde kein Problem, Ergebnis oder Aktionselement gefunden. Sie müssen die wichtigen Highlights nicht konfigurieren. Es funktioniert out-of-the-box ohne Training des Modells für maschinelles Lernen. ## Aktivieren von automatischem Scrollen zum Synchronisieren des Transkripts und der Audioaufzeichnung Für Sprachkontakte können Sie **Automatisches Scrollen** verwenden, um in der Audiodatei oder im Transkript zu verschiedenen Punkten zu springen, wobei beide synchron bleiben. Beispiel: + Wenn Sie sich ein Gespräch anhören, bewegt sich das Transkript mit und zeigt Ihnen Stimmungs-Emojis und alle erkannten Probleme an. + Sie können durch das Transkript scrollen und den Zeitstempel für das Ereignis auswählen, um sich diesen Teil in der Aufzeichnung anzuhören. Da Audio und Transkript aufeinander abgestimmt sind, können Sie anhand des Transkripts besser nachvollziehen, was Kundendienstmitarbeiter und Kunden sagen. Das ist vor allem in diesen Situationen hilfreich sein: + Der Ton ist schlecht, möglicherweise aufgrund eines Verbindungsproblems. Das Transkript kann Ihnen dabei helfen, zu verstehen, was gesagt wird. + Es wird mit einem Dialekt oder einer Sprachvariante gesprochen. Unsere Modelle werden mit unterschiedlichen Akzenten trainiert, sodass das Transkript Ihnen dabei helfen kann, zu verstehen, was gesagt wird. ## Stimmungs-Emojis Stimmungs-Emojis helfen Ihnen dabei, wichtige Abschnitte eines Transkripts schnell zu sehen, sodass Sie sich diese Teile der Konversation anhören können. Wenn Sie beispielsweise rote Emojis für Kunden sehen und dann ein grünes Emoji, können Sie den Zeitstempel auswählen, um zu dieser Stelle der Konversation zu springen und herauszufinden, wie der/die jeweilige Kundendienstmitarbeiter:in dem/der Kund:in geholfen hat. ## Antippen oder Anklicken von Kategorie-Tags, um durch Transkripte zu navigieren Wenn Sie auf die Kategorie-Tags tippen oder klicken, wird Contact Lens automatisch zu den entsprechenden Tags point-of-interests im Transkript navigiert. Auf der Visualisierung der Interaktion gibt es auch Kategoriemarkierungen, die angeben, welcher Teil der Aufzeichnungsdatei Äußerungen enthält, die sich auf die Kategorie beziehen. Die folgende Abbildung zeigt einen Teil der Seite **Kontaktdaten** für einen Chat. ![\[Ein Transkript eines Chats, eine Kategorie, der entsprechende Abschnitt des Transkripts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-tag-navigation.png) # Ansehen von auf generativer KI basierenden Zusammenfassungen nach dem Kontakt in Amazon Connect **Anmerkung** **Bereitgestellt von Amazon Bedrock**: AWS implementiert [automatisierte Missbrauchserkennung](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Da die mithilfe generativer KI erstellten Zusammenfassungen nach dem Kontakt auf Amazon Bedrock basieren, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Kontrollen zur Durchsetzung von Sicherheit und dem verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in vollem Umfang nutzen. Mit auf generativer KI basierenden Zusammenfassungen, die wichtige Informationen aus Kundenkonversationen in einem strukturierten, knappen und leicht lesbaren Format enthalten, können Sie wertvolle Zeit sparen. Sie können die Zusammenfassungen schnell überprüfen und den Kontext verstehen, anstatt Transkripte durchlesen und Anrufe überwachen zu müssen. Der Zugriff auf Zusammenfassungen nach dem Kontakt, die mithilfe generativer KI erstellt wurden, ist wie folgt möglich: + **Agenten** können im Contact Control Panel (CCP) auf Zusammenfassungen von Sprach- und E-Mail-Kontakten nach dem Kontakt zugreifen. Mithilfe der Zusammenfassungen sind sie in der Lage, die Kontaktnachbearbeitung schnell abzuschließen. Weitere Informationen über die Verwendungsmöglichkeiten für Kundendienstmitarbeiter finden Sie unter [Ansehen von Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt im CCP](#summaries-on-agentws). + **Manager und Supervisoren** **können auf der Amazon Connect Admin-Website, auf den **Kontaktdetails** und den Kontaktsuchseiten auf Zusammenfassungen für Sprach-, Chat- und E-Mail-Kontakte zugreifen.** Anhand der Zusammenfassungen lassen sich die Probleme und Ergebnisse der Kontakte, die sie überprüfen, schnell erfassen. Weitere Informationen über die Verwendungsmöglichkeiten für Vorgesetzte finden Sie unter [Sehen Sie sich die Zusammenfassungen nach dem Kontakt auf der Admin-Website an Amazon Connect](#summaries-on-website). + **Entwickler** können die Zusammenfassungen direkt von in Systeme von Drittanbietern übernehmen. [APIs](contact-lens-api.md) Außerdem lassen sie sich zum Streamen [in Amazon Kinesis Data Streams einbinden](contact-analysis-segment-streams.md). Letztere Option ist nützlich bei höherer Auslastung, wenn Sie eine TPS-Drosselung vermeiden möchten. **Topics** + [Aktivieren von Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt](#gen-ai-getstarted) + [Aktivieren Sie Kontaktzusammenfassungen für E-Mails](#enable-email-summaries) + [Ansehen von Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt im CCP](#summaries-on-agentws) + [Sehen Sie sich die Zusammenfassungen nach dem Kontakt auf der Admin-Website an Amazon Connect](#summaries-on-website) + [Warum wird keine Zusammenfassung generiert?](#summary-not-generated) ## Aktivieren von Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt **So aktivieren Sie Zusammenfassungen nach erfolgten Sprachkontakten im CCP des Kundendienstmitarbeiters** 1. Fügen Sie Ihrem Flow einen [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Block hinzu. 1. Konfigurieren Sie die Seite **Eigenschaften** des Blocks: 1. Stellen Sie die **Anrufaufzeichnung** auf **Ein**. Wählen Sie **Kundendienstmitarbeiter und Kunde** aus, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Seite „Eigenschaften“ des für die Anrufaufzeichnung konfigurierten Blocks „Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/call-recording-summaries.png) 1. Stellen Sie **Analyse** auf **Ein**. 1. Wählen Sie **Sprachanalysen aktivieren** aus. 1. Wählen Sie **Echtzeit-Analysen und Analysen nach dem Gespräch** aus. 1. Wählen Sie unter **Funktionen mit generativer KI von Contact Lens** die Option **Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt** aus. Die folgende Abbildung zeigt den Bereich **Analyse** einer **Eigenschaftenseite**, der so konfiguriert ist, dass Zusammenfassungen nach dem Kontakt im CCP des Kundendienstmitarbeiters aktiviert werden: ![\[Die Seite „Eigenschaften“ des Blocks „Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/set-block-post-contact-summaries-ccp.png) 1. Weisen Sie dem Sicherheitsprofil des Kundendienstmitarbeiters die folgenden Berechtigungen zu: + **Contact Control Panel (CCP) – Contact Lens-Daten – Zugriff** + **Analyse und Optimierung – Contact Lens – Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt – Anzeigen** + **Analyse und Optimierung – Aufgezeichnete Gespräche (redigiert)**, **Anzeigen – Aufgezeichnete Gespräche (unredigiert)**, **Alle** oder **Zugriff**. (**Zugriff** ist die geringste Berechtigung und wird empfohlen.) + **Analyse und Optimierung – Meine Kontakte ansehen** oder **Kontaktsuche** **Um Zusammenfassungen nach dem Kontakt auf der Admin-Website zu aktivieren Amazon Connect** 1. Konfigurieren Sie die Seite **Eigenschaften** des Blocks [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) wie folgt: 1. Stellen Sie **Analyse** auf **Ein**. 1. Wählen Sie entweder **Sprachanalysen aktivieren**, **Chat-Analysen aktivieren** oder beides aus. Für Sprachanalysen müssen Sie eine der folgenden Optionen wählen: + **Analysen nach dem Gespräch** + **Echtzeit-Analysen und Analysen nach dem Gespräch**: Wählen Sie diese Option, wenn der Benutzer Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt für in Bearbeitung befindliche Kontakte anzeigen möchte (d. h., der Kundendienstmitarbeiter ist noch bei der Kontaktnachbearbeitung, der Anruf wurde aber beendet). 1. Eine granulare Schwärzung wird für Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt nicht unterstützt. Wenn eine granulare Schwärzung ausgewählt ist, werden bei der Zusammenfassung nach dem Kontakt alle im Text identifizierten personenbezogenen Daten geschwärzt und durch ein [PII]-Tag ersetzt. 1. Wählen Sie unter **Funktionen mit generativer KI von Contact Lens** die Option **Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt** aus. 1. Weisen Sie dem Sicherheitsprofil des Benutzers die folgenden Berechtigungen zu: + **Analyse und Optimierung – Kontaktsuche** ODER **Meine Kontakte ansehen** + **Analyse und Optimierung – Contact Lens – Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt – Anzeigen** + **Analyse und Optimierung – Aufgezeichnete Gespräche (redigiert)**, **Anzeigen – Aufgezeichnete Gespräche (unredigiert)**, **Alle** oder **Zugriff**. (**Zugriff** ist die geringste Berechtigung und wird empfohlen.) ## Aktivieren Sie Kontaktzusammenfassungen für E-Mails **Um Kontaktzusammenfassungen für E-Mail-Kontakte zu aktivieren** 1. Fügen Sie Ihrem eingehenden E-Mail-Fluss einen [Legen Sie das Aufzeichnungs-, Analyse- und Verarbeitungsverhalten fest](set-recording-analytics-processing-behavior.md) Block hinzu. 1. Konfigurieren Sie die Seite **Eigenschaften** des Blocks: 1. Wählen Sie für **Kanal** die Option **E-Mail** aus. 1. Stellen Sie **Analyse** auf **Ein**. 1. Wählen Sie **E-Mail-Analyse aktivieren** aus. 1. Wählen Sie unter **Contact LensGenerative KI-Funktionen** die Option **Kontaktzusammenfassung** aus. 1. Wählen Sie **Speichern**. ## Ansehen von Zusammenfassungen nach erfolgtem Kontakt im CCP Um Kundendienstmitarbeiter bei der Kontaktnachbearbeitung zu unterstützen, zeigt Amazon Connect im CCP für Sprachkontakte eine mithilfe generativer KI erstellte Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt an. In der folgenden Abbildung sehen Sie dafür ein Beispiel. ![\[Im Contact Control Panel wird eine mithilfe generativer KI erstellte Zusammenfassung nach dem Kontakt angezeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-ccp1.png) 1. Der Kundendienstmitarbeiter ist in der Nachbearbeitungsphase nach dem Kontakt. Er kann das Transkript durchsuchen, während oben auf der Seite ein Banner mit der Aufschrift „Zusammenfassung wird generiert“ angezeigt wird. 1. Sobald die Zusammenfassung verfügbar ist, wird eine entsprechende Meldung eingeblendet. Wenn der Kundendienstmitarbeiter auf das Banner klickt und die Zusammenfassung angezeigt wird, scrollt das CCP direkt zum Seitenanfang. 1. Das Banner verschwindet, nachdem es angeklickt wurde. **Anmerkung** Generative KI-gestützte Zusammenfassungen nach dem Kontakt unterstützen Sprach-, Chat- und E-Mail-Kontakte auf dem CCP. ## Sehen Sie sich die Zusammenfassungen nach dem Kontakt auf der Admin-Website an Amazon Connect Um Managern und anderen Benutzern die Überprüfung von Kontakten zu erleichtern, können sie sich auf der Admin-Website Zusammenfassungen nach dem Kontakt ansehen. Amazon Connect Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine mithilfe generativer KI erstellte Zusammenfassung nach dem Kontakt auf der Seite **Kontaktdaten**. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“ mit einer auf Basis generativer KI erstellten Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt mit strukturierten Informationen über das Kundengespräch\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/genai-summary2.png) Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine mithilfe generativer KI erstellte Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt auf der Seite **Kontaktsuche**. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“ mit einer auf Basis generativer KI erstellten Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt für mehrere Kundeninteraktionen in einem Listenansichtsformat\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-contactsearch2.png) Für jeden Kontakt wird nicht mehr als eine Zusammenfassung generiert. Nicht für alle Kontakte kann eine Zusammenfassung erstellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Warum wird keine Zusammenfassung generiert?](#summary-not-generated). ## Warum wird keine Zusammenfassung generiert? Wenn keine Zusammenfassung generiert wird, wird auf den Seiten **Kontaktdaten** und **Kontaktsuche** eine Fehlermeldung angezeigt. Darüber hinaus erscheint der Fehler ReasonCode für den Fehler im `ContactSummary` Objekt in der Contact Lens Ausgabedatei, ähnlich dem folgenden Beispiel: ``` "JobDetails": { "SkippedAnalysis": [ { "Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY", "ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT" } ] }, ``` Im Folgenden finden Sie eine Liste mit Fehlermeldungen, die auf den Seiten „Kontaktdaten“ oder „Kontaktsuche“ angezeigt werden können, wenn keine Zusammenfassung generiert wird. Außerdem ist der zugehörige Ursachencode aufgeführt, der in der Ausgabedatei von Contact Lens erscheint. + Die **Zusammenfassung konnte nicht generiert werden, da das Kontingent an gleichzeitigen Zusammenfassungen überschritten** wurde. ReasonCode:. `QUOTA_EXCEEDED` Wenn Sie diese Meldung erhalten, empfehlen wir Ihnen, [ein Ticket einzureichen](https://console.aws.amazon.com/support/home#/case/create?issueType=service-limit-increase&limitType=service-code-connect), um das Kontingent für [gleichzeitige Zusammenfassungsaufgaben nach erfolgtem Kontakt](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas) zu erhöhen. + Die **Zusammenfassung konnte nicht generiert werden, da nicht genügend geeignete Konversationen gefunden** wurden. ReasonCode:`INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT`. Bei Sprachanrufen muss von jedem Teilnehmer eine Äußerung vorliegen. Bei Chats muss von jedem Teilnehmer eine Nachricht in unterstütztem Format vorliegen. Unterstützte Nachrichtenformate sind `text/plain` und `text/markdown`. Nachrichten anderer Art, wie etwa `application/json`, werden nicht für die Zusammenfassung verwendet. + **Contact Flow hatte eine ungültige Contact Lens Konfiguration für PostContact Summary, z. B. wurde der Sprachcode nicht unterstützt oder war ungültig**. ReasonCode:`INVALID_ANALYSIS_CONFIGURATION`. Dieser Fehler wird zurückgegeben, wenn die aktivierte Zusammenfassung nicht mit anderen Einstellungen von Contact Lens kompatibel ist, insbesondere wenn sie für ein nicht unterstütztes Gebietsschema aktiviert ist. + **Eine Zusammenfassung kann nicht vorgelegt werden, da sie die Sicherheits- und Qualitätsvorgaben nicht erfüllt hat.** ReasonCode:. `FAILED_SAFETY_GUIDELINES` Dieser Fehler kann in Amazon Connect for gleichzeitige Zusammenfassungsaufgaben nach erfolgtem Kontakt auftreten. Amazon Connect leitet Kontaktdaten zur Generierung einer Zusammenfassung an Amazon Bedrock weiter. Wenn die Kontaktdaten ungeschwärzte persönlich identifizierbare Informationen (PII) enthalten, werden die Sicherheitsrichtlinien von Amazon Bedrock ausgelöst. Zum Schutz vertraulicher Informationen kann Amazon Bedrock die Zusammenfassung dann nicht generieren, was den Fehler in Amazon Connect verursacht. + Interner Systemfehler. ReasonCode: `INTERNAL_ERROR` # Anzeigen der wichtigsten Highlights von Kundenkonversationen im Contact Control Panel (CCP) Es kann zeitaufwändig sein, Kontakttranskripte zu überprüfen, die Hunderte von Zeilen lang sind. Um diesen Prozess schneller und effizienter zu gestalten, identifiziert und kennzeichnet Contact Lens automatisch wichtige Teile von Kundenkonversationen und zeigt dann die Highlights an. Manager können sich diese Highlights auf der Seite **Kontaktdaten** ansehen. Kundendienstmitarbeiter können sich die Highlights im Contact Control Panel (CCP) ansehen. **Tipp** Eine Liste der unterstützten Sprachen finden Sie in der Spalte *Wichtigste Highlights* im Thema [Unterstützte Sprachen in Amazon Connect Contact Lens](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens). Nachdem Sie Contact Lens aktiviert haben, identifiziert es wichtige Teile einer Kundenkonversation, weist diesen Teilen Bezeichnungen (wie Problem, Ergebnis oder Aktionspunkt) zu und zeigt Highlights der Kundenkonversation an. Sie können die Highlights erweitern, um das vollständige Transkript des Kontakts anzuzeigen. Das folgende Beispiel zeigt die wichtigsten Highlights auf der Seite **Kontaktdaten**. ![\[Die wichtigsten Highlights auf der Seite mit den Kontaktdetails.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-key-highlights.png) 1. Aktivieren und deaktivieren Sie die Option **Wichtigste Highlights anzeigen** je nach Bedarf. 1. **Problem** steht für den Grund des Kontakts. Beispiel: „Ich überlege, auf Ihren Tarif mit Onlineabo umzusteigen.“ 1. **Aktionselement** steht für das Aktionselement, das der/die Kundendienstmitarbeiter:in verwendet. Beispiel: „Sie erhalten eine E-Mail mit einem Angebot von mir. Ich sende sie Ihnen in Kürze zu.“ 1. **Ergebnis** steht für das wahrscheinliche Fazit oder Ergebnis des Kontakts. Beispiel: „Ausgehend von Ihrem aktuellen Tarif würde ich Ihnen die Onlinegrundtarife empfehlen, die wir anbieten.“ Kontakte haben nur ein Problem, ein Ergebnis und einen Aktionspunkt. Es ist möglich, dass einige Kontakte nicht alle drei haben. **Anmerkung** Sie sehen die Meldung **Es gibt keine wichtigen Highlights für dieses Transkript**, wenn Contact Lens ein Problem, ein Ergebnis oder einen Aktionspunkt nicht identifizieren kann. Weitere Informationen zur Umgebung für Kundendienstmitarbeiter – welcher Teil des Transkripts im Contact Control Panel angezeigt wird und wann – finden Sie unter [Entwerfen eines Datenstroms für die wichtigsten Highlights](enable-analytics.md#call-summarization-agent). # Verwenden der Themenerkennung in Amazon Connect Contact Lens, um Probleme mit Kontakten zu finden Mit der Themenerkennung können Sie bislang unbekannte oder aufkommende Kontaktthemen aus Tausenden von Kundeninteraktionen gewinnen. So lassen sich beispielsweise häufige Gründe für Kundenanfragen wie „Reservierung stornieren“ oder „verspätete Bestellung“ erfassen. Anschließend können Sie geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Kundenbetreuung zu verbessern, indem Sie die Problemlösung beschleunigen und IVR-Optionen, Artikel in der Wissensdatenbank und das Training für Kundendienstmitarbeiter verbessern. ## Wissenswertes + Die Themenerkennung ist in den folgenden Sprachen verfügbar, die von Amazon Connect Contact Lens unterstützt werden: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/use-theme-detection.html) + Die Themenerkennung wird für Kontakte unterstützt, die am oder nach dem 30. Januar 2023 erstellt wurden. + Die Schaltfläche **Themenbericht generieren** ist nur aktiviert, wenn Ihre gespeicherte Suche mindestens 300 Kontakte enthält, die von Contact Lens erkannte Probleme haben. + Der Bericht zur Themenerkennung wird für die letzten 3 000 Kontakte generiert. + Berichte zur Themenerkennung sind nach ihrer Erstellung 30 Tage lang verfügbar. Nach 30 Tagen werden die Berichte aus der Datenbank gelöscht und können nicht mehr abgerufen werden. + Die letzten 20 Themenberichte für eine gespeicherte Suche sind im Dropdownmenü **Themenberichte anzeigen** verfügbar, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“ und das Dropdownmenü „Themenberichte anzeigen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-view-theme-reports.png) ## So erstellen Sie einen Themenbericht 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Konto an, das über die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen verfügt: + **Kontaktsuche – Zugriff** + **Contact Lens – Themenerkennung – Erstellen** + **Contact Lens – Themenerkennung – Anzeigen** 1. Wählen Sie in Amazon Connect im Navigationsmenü links **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Wenden Sie auf der Seite **Kontaktsuche** Filter an, um eine Gruppe von Kontakten auszuwählen, die von Contact Lens analysiert wurden. **Wichtig** Ihre Suchabfrage muss mindestens 300 Kontakte mit Problemen zurückgeben, die von Contact Lens erkannt wurden. Andernfalls ist die Schaltfläche **Themenbericht generieren** nicht aktiviert. 1. Wählen Sie **Suche speichern** aus, um Ihre Ergebnisse zu speichern. Weisen Sie Ihrer Suche einen Namen zu. 1. Wählen Sie **Themenbericht generieren** aus. Contact Lens wendet Machine Learning an, um Kontakte mit ähnlichen Problemen automatisch zu gruppieren. Wenn der Bericht generiert wird, zeigt ein Banner einen Link zum Themenbericht an. Ein Beispiel für ein Banner ist auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, das Banner zur Themenerkennung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-banner.png) 1. Klicken oder tippen Sie auf den Link zum Themenbericht. Der Themenbericht wird angezeigt. Er enthält Themenbezeichnungen und eine Liste von Kontakten, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Ein Themenbericht mit mehreren Themenbezeichnungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-drilldown.png) 1. Klicken oder tippen Sie auf die Themenbezeichnungen, um die zugehörigen Kontakte aufzurufen, sich bestimmte Aufzeichnungen anzuhören und Transkripte zur eingehenderen Analyse zu lesen. # Untersuchen von Stimmungswerten bei Kontaktkonversationen mit Contact Lens ## Was sind Stimmungswerte? Ein Stimmungswert ist eine Textanalyse und eine Bewertung, die angibt, ob vorwiegend positive, negative oder neutrale Sprache enthalten ist. Supervisoren können Stimmungswerte verwenden, um Konversationen zu durchsuchen und Kontakte zu identifizieren, die Unterschiede bei der Kundenbetreuung aufweisen, positiv oder negativ. Dies hilft dabei, schnell erkennen zu können, welche Anrufe untersucht werden müssen. Sie können einen Stimmungswert für die gesamte Konversation sowie den Stimmungstrend für den gesamten Kontakt einsehen. ## So untersuchen Sie Stimmungswerte Wenn Sie an der Verbesserung Ihres Contact Centers arbeiten, kann es hilfreich sein, den Fokus auf Folgendes zu legen: + Kontakte, die mit einem positiven Stimmungswert beginnen, aber mit einem negativen Wert enden Wenn Sie sich beispielsweise auf eine begrenzte Anzahl von Kontakten konzentrieren möchten, die für die Qualitätssicherung ausgewählt werden sollen, können Sie sich Kontakte ansehen, von denen Sie wissen, dass der/die Kund:in zu Beginn eine positive Stimmung hatte und diese zum Ende in eine negative Stimmung umgeschlagen ist. Das zeigt Ihnen, dass der Kunde das Gespräch verlassen hat, während er unzufrieden mit etwas war. + Kontakte, die mit einem negativen Stimmungswert beginnen, aber mit einem positiven Wert enden Durch die Analyse dieser Kontakte können Sie herausfinden, welche Situationen sich in Ihrem Contact Center wiederholen lassen. Sie können erfolgreiche Methoden mit anderen Kundendienstmitarbeitern teilen. Eine weitere Möglichkeit, den Stimmungsverlauf zu untersuchen, besteht darin, sich die Trendlinie zur Stimmung anzusehen. Dabei können Sie Veränderung der Stimmung von Kunden im Kontaktverlauf beobachten. Die folgende Abbildung zeigt beispielsweise eine Konversation, bei der der Stimmungswert zu Beginn sehr niedrig war, im weiteren Verlauf anstieg und sich am Ende wieder verschlechterte. ![\[Stimmungstrend eines Kunden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-trend.png) Weitere Informationen finden Sie unter [Suche nach Stimmungswert oder Auswertung der Stimmungsverschiebung](search-conversations.md#sentiment-search). ## So ermitteln Sie Stimmungswerte Amazon Connect Contact Lens ermittelt, ob die Stimmung bei jedem Sprecherabschnitt einer Konversation positiv, negativ oder neutral ist. Anschließend werden für jeden Teilnehmerabschnitt zwei Faktoren herangezogen, um den einzelnen Gesprächszeiträumen einen Wert zwischen –5 und \$15 zuzuweisen: + Häufigkeit: Wie oft die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist + Stimmungsserie: Aufeinanderfolgende Abschnitte mit derselben Stimmung Die allgemeine Stimmungsbewertung ist der Durchschnitt der Werte, die während der einzelnen Abschnitte des Anrufs zugewiesen wurden. # Untersuchen sprechfreier Zeit während eines Anrufs mit Amazon Connect Contact Lens ## Was ist sprechfreie Zeit? Amazon Connect Contact Lens identifiziert auch die Länge der *sprechfreien Zeit******* in einem Anruf. Die sprechfreie Zeit entspricht der Wartezeit zuzüglich aller Sprechpausen, in der beide Teilnehmer länger als 3 Sekunden nicht sprechen. Diese Dauer kann nicht angepasst werden. Die folgende Abbildung zeigt die Position der Daten zur sprechfreien Zeit auf der Seite **Kontaktdaten**. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, der Abschnitt zur Gesprächszeit, die Daten zur sprechfreien Zeit\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-nontalk-time-overview.png) ## So untersuchen Sie sprechfreie Zeit Die sprechfreie Zeit kann Ihnen dabei helfen, Anrufe zu identifizieren, die schlecht gelaufen sind. Schlechte Gespräche können folgende Ursachen haben: + Der/Die Kund:in hat eine Frage gestellt, die für das Contact Center neu ist. + Der/Die Kundendienstmitarbeiter:in braucht viel Zeit, um etwas zu tun, er/sie ist aber gut ausgebildet. Dies deutet auf ein Problem mit den Tools hin, die Kundendienstmitarbeitern zur Verfügung stehen. Beispielsweise könnten die Tools langsam reagieren oder ihre Nutzung könnte schwierig sein. + Der/Die Kundendienstmitarbeiter:in hatte keine schnelle Antwort parat, aber er/sie ist noch relativ neu. Dies deutet darauf hin, dass er/sie mehr Training benötigt. Sie haben die Möglichkeit, sich auf diese Kontakte zu konzentrieren, um Ihr Contact Center zu verbessern. Sie können beispielsweise zu diesem Audioabschnitt gehen und sich dann das Transkript ansehen, um zu sehen, was passiert ist. Im folgenden Beispiel gab es eine sprechfreie Zeit, als der/die Kundendienstmitarbeiter:in nach der Reisenummer des/der Anrufer:in gesucht hat. Dies könnte auf ein Problem mit den Tools des/der Kundendienstmitarbeiter:in hinweisen. Falls der/die Kundendienstmitarbeiter:in neu ist, könnte er/sie auch mehr Training benötigen. ![\[Die Audioaufzeichnung und das Transkript für den Kontakt, die Position der sprechfreien Zeit\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-non-talk-time-transcript.png) Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen nach Nicht-Gesprächszeit](search-conversations.md#nontalk-time-search). # Untersuchen der Reaktionszeit bei Chats in Contact Lens Verwenden Sie die Reaktionszeitmetrik, um zu verstehen, wie schnell Kundendienstmitarbeiter oder Kunden während eines Chat-Kontakts reagieren. Contact Lens berechnet die folgenden Metriken: + **Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters**: Dies ist die Erstreaktionszeit für Kundendienstmitarbeiter. Sie gibt an, wie schnell Kundendienstmitarbeiter mit Kunden interagiert haben, nachdem sie dem Chat beigetreten sind. Eine lange Erstreaktionszeit kann beispielsweise die Erklärung dafür sein, dass Kunden zu Beginn des Gesprächs eine negative Stimmung haben. + **Durchschnittliche Reaktionszeit des Kundendienstmitarbeiters** und **Durchschnittliche Reaktionszeit des Kunden**: Die Reaktionszeit von Kundendienstmitarbeitern hilft Ihnen dabei, die Leistung von Kundendienstmitarbeitern mit der Baseline Ihres Unternehmens zu vergleichen. + **Max. Reaktionszeit des Kundendienstmitarbeiters** und **Max. Reaktionszeit des Kunden**: Die maximale Reaktionszeit von Kunden kann die Erklärung für die Reaktionszeit von Kundendienstmitarbeitern sein. Wenn Kunden beispielsweise fünf Minuten lang nicht geantwortet und dann eine Nachricht gesendet haben, kann es sein, dass Kundendienstmitarbeiter länger als gewöhnlich gebraucht haben, um zu antworten, weil sie gleichzeitig andere Chats betreut haben. Wir empfehlen, die Reaktionszeitmetriken in Verbindung mit der Interaktionsgrafik zu untersuchen, die Lücken in der Konversation und die Stimmung der Teilnehmer zeigt. Sie können in der Grafik auf den Wert für die längste Reaktionszeit klicken oder tippen, um zur entsprechenden Nachricht im Transkript zu gelangen. Die folgende Abbildung der Seite **Kontaktdaten** zeigt Metriken für Chat-Konversationen. Beachten Sie, dass die **Begrüßungszeit des Kundendienstmitarbeiters** dem Zeitraum zwischen dem Betritt von Kundendienstmitarbeitern zum Chat und dem Zeitpunkt entspricht, als sie die erste Antwort gesendet haben. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Chat-Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png) Weitere Informationen finden Sie unter [Suche nach Reaktionszeit für Chat-Konversationen](search-conversations.md#response-time-search). # Untersuchen der Lautstärke von Kundendienstmitarbeitern und Kunden bei Anrufen mithilfe von Contact Lens Ein Lautstärkewert misst, wie laut Kunden oder Kundendienstmitarbeiter während eines Anrufs sprechen. Contact Lenszeigt eine Analyse der Konversation an, anhand derer Sie feststellen können, an welcher Stelle Kunden oder Kundendienstmitarbeiter möglicherweise laut sprechen und eine negative Stimmung haben. ## So verwenden Sie Lautstärkewerte Wir empfehlen, Lautstärkewerte zusammen mit Stimmungen zu verwenden. Suchen Sie nach Bereichen in der Konversation, in denen der Lautstärkewert hoch und die Stimmung niedrig ist. Lesen Sie dann diesen Abschnitt des Transkripts oder hören Sie sich diesen Abschnitt des Anrufs an. Das Folgende ist beispielsweise eine Abbildung einer Aufzeichnungs- und Transkriptanalyse. Vertikale Balken mit Spitzen zeigen an, wo der/die Kund:in laut spricht. Die horizontalen roten Balken zeigen an, dass die Stimmung negativ ist. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Lautstärkewerte\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-amplitude.png) # Schwärzen sensibler Daten mit Contact Lens zum Schutz der Privatsphäre von Kunden Um die Privatsphäre Ihrer Kunden zu schützen, können Sie mit Contact Lens Konversationsanalysen sensible Daten aus Gesprächsprotokollen, Audiodateien und E-Mail-Transkripten automatisch redigieren. Sensible Daten wie Name, Adresse und Kreditkarteninformationen werden mithilfe von natürlichem Sprachverständnis redigiert. Wenn Sie die Konversationsanalysen für den Block **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** aktivieren, haben Sie die Möglichkeit, die Redigierung einzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktivieren der Schwärzung sensibler Daten](enable-analytics.md#enable-redaction). Bei Sprachkontakten erfolgt die Schwärzung sensibler Daten, nachdem ein Anruf unterbrochen wurde. Bei E-Mail-Kontakten erfolgt die Schwärzung, nachdem der E-Mail-Kontakt beendet wurde. **Wichtig** Das Feature zur Redaktion dient dazu, sensible Daten zu identifizieren und zu entfernen. Aufgrund des prädiktiven Charakters von Machine Learning kann es jedoch passieren, dass nicht alle sensiblen Daten in einem von Contact Lens generierten Transkript identifiziert und redigiert werden. Wir empfehlen deshalb, die Redaktion in allen Ausgaben zu prüfen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entsprechen. Das Feature zur Redaktion erfüllt nicht die Anforderungen an die Anonymisierung gemäß Gesetzen zum Schutz medizinischer Daten wie dem U.S. Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA). Wir empfehlen daher, sie auch nach der Redaktion weiterhin als geschützte Gesundheitsinformationen zu behandeln. Eine Liste der Sprachen, für die die Redaktionsfunktion in Contact Lens unterstützt wird, finden Sie unter [Von Amazon-Connect-Features unterstützte Sprachen](supported-languages.md). ## Redigierte Dateien Geschwärzte Sprachdateien werden in Ihrem Voice Amazon S3 S3-Bucket gespeichert, zum Beispiel: connect- *instanceARN* /Analysis. Geschwärzte Chat-Dateien werden in Ihrem Chat-Amazon S3-Bucket gespeichert, zum Beispiel: connect- *instanceARN* /Analysis/Chat Geschwärzte E-Mail-Dateien werden in Ihrem Amazon S3 S3-E-Mail-Bucket gespeichert, zum Beispiel: connect- *instanceARN* /Analysis/Email Sie können auf alle Dateien (redigiert, nicht redigiert, Rohdateien usw.) über die AWS -Konsole zugreifen, indem Sie die Amazon-S3-Konsole verwenden. [Im Folgenden finden Sie eine Liste der Dateien, auf die Sie über die Amazon Connect Admin-Website zugreifen können (z. B. auf der Seite mit den **Kontaktdaten**), vorausgesetzt, Sie verfügen über die entsprechenden Sicherheitsprofilberechtigungen:](permissions-for-contact-lens.md) + Greifen Sie auf redigierte Sprach-, Chat- und E-Mail-Dateien zu. + Herunterladen von redigierten Sprachaufzeichnungen **Anmerkung** Derzeit können Sie keine redigierten Chat-Dateien und Sprachtranskripte herunterladen. Wenn das Redigieren aktiviert ist, generiert Contact Lens die folgenden Dateien: + Eine redigierte Datei: Diese Datei wird standardmäßig generiert, wenn das Redigieren aktiviert ist. Sie stellt das Ausgabeschema dar und die sensiblen Daten darin sind redigiert. Eine Beispieldatei finden Sie unter [Beispiel für eine redigierte Datei für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde](contact-lens-example-output-files.md#example-redacted-file). + Eine analysierte Originaldatei (Rohdatei): Diese Datei wird nur generiert, wenn Sie **Redigierte und Originaltranskripte mit redigiertem Audio abrufen** im Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) auswählen. Eine Beispieldatei finden Sie unter [Beispiel für eine Originaldatei für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde](contact-lens-example-output-files.md#example-original-output-file). **Wichtig** Bei Sprachkontakten ist die analysierte Originaldatei der einzige Ort, an dem die vollständige Konversation gespeichert wird. Wenn Sie diese löschen, gibt es keine weiteren Quellen für die sensiblen Daten, die redigiert wurden. + Eine redigierte Audiodatei (WAV) für Sprachkontakte Sensible Daten in Audiodateien werden beim Redigieren durch Stille ersetzt. Diese stillen Zeiten werden weder auf der Amazon Connect Admin-Website noch an anderer Stelle als Gesprächszeit gekennzeichnet. Legen Sie anhand Ihrer Richtlinien zur Dateiaufbewahrung fest, wie lange diese Dateien aufbewahrt werden sollen. # Contact Lens APIs Für Chat-Analysen verwenden Contact Lensumfasst zwei APIs , die Konversationsanalysen unterstützen. Verwenden Sie diese APIs , um Lösungen zu entwickeln, die Ihr Kontaktzentrum effizienter machen. + [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html): Für Sprachkontakte verwenden. + [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html): Für Chat-Kontakte verwenden. Bei diesen Konversationsanalysen APIs handelt es sich um Umfragen APIs mit einem request/response Standard-Exchange, bei dem Sie keine Integration mit anderen Diensten vornehmen müssen. Es gelten jedoch [Ratenlimits](amazon-connect-service-limits.md#connect-contactlens-api-quotas). Bei Bedarf können Sie diese Limits durch Verwendung der [Streaming-API](contact-analysis-segment-streams.md) umgehen. Diese setzt die Integration mit Amazon Kinesis Data Streams voraus. Im Folgenden finden Sie zwei Anwendungsfälle für die API zur Anruf- und Chat-Analyse. ## Bessere Kontaktübertragungen Wenn ein Kontakt von Kundendienstmitarbeitern an andere Kundendienstmitarbeiter weitergeleitet wird, können Sie dabei auch ein Transkript der Konversation an neue Kundendienstmitarbeiter übertragen. Der neue Kundendienstmitarbeiter weiß dann, warum sich der Kunde an Ihr Contact Center wendet, und der Kunde muss die Informationen, die er bereits angegeben hat, nicht wiederholen. Verwenden Sie die [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html)API für Sprachkontakte und die [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2-API](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html) für Chats, um das gesamte Protokoll der Konversation bis zu einem bestimmten Punkt abzurufen und es mit dem neuen Agenten zu teilen. ## Heben Sie wichtige Teile der Konversation als Bezeichnungen, Probleme, Aktionspunkte und Ergebnisse hervor Mit den wichtigsten Highlights können sich Kundendienstmitarbeiter nach Beendigung des Kontakts schnell Notizen machen und Supervisoren können schnell Ansprechpartner für das Qualitäts- und Leistungsmanagement der Kundendienstmitarbeiter identifizieren. Dies macht Kundendienstmitarbeiter und Supervisoren produktiver bei ihrer Arbeit. # Zugreifen auf Analysen für Sprach- und Chat-Kontakte in Contact Lens mithilfe von Amazon Kinesis Data Streams Segmentstreams zur Kontaktanalyse ermöglichen Ihnen den Zugriff auf Analysen für Sprach- und Chat-Kontakte in Contact Lens. Streaming überwindet die Skalierungsbeschränkungen vorhandener [Anruf- und Chat-Analysen](contact-lens-api.md). APIs Bei Sprachkontakten bietet es auch Zugriff auf ein Datensegment mit der Bezeichnung `Utterance`, mit dem Sie partielle Transkripte aufrufen können. Auf diese Weise können Sie Anforderungen für extrem niedrige Latenzen erfüllen, um Kundendienstmitarbeiter bei Live-Anrufen zu unterstützen. In diesem Abschnitt wird die Integration in Amazon Kinesis Data Streams für das Streaming erläutert. Durch Streaming können Sie die folgenden Ereignistypen empfangen: + STARTED-Ereignisse, die zu Beginn einer Kontaktanalysesitzung veröffentlicht werden + SEGMENTS-Ereignisse, die während der Kontaktanalysesitzungen veröffentlicht werden. Diese Ereignisse enthalten eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen. + COMPLETED- oder FAILED-Ereignisse, die am Ende einer Kontaktanalysesitzung veröffentlicht wurden **Topics** + [Aktivieren von Segmentstreams zur Kontaktanalyse](enable-contact-analysis-segment-streams.md) + [Sprache: Datenmodell für Segmentstreams für Konversationsanalysen](real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md) + [Chat: Datenmodell für Segmentstreams für Konversationsanalysen](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md) + [Sprachkontakt: Beispiel-Segmentstream für Konversationsanalysen](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) + [Chat: Beispiel-Segmentstream für Konversationsanalysen](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) # Aktivieren von Segmentstreams zur Kontaktanalyse von Konversationen in Contact Lens Segmentstreams zur Kontaktanalyse sind nicht standardmäßig aktiviert. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie sie aktivieren. ## Schritt 1: Erstellen eines Kinesis-Streams Erstellen Sie den Datenstrom im selben Konto und in derselben Region, in der sich Ihre Amazon-Connect-Instance befindet. Eine Anleitung finden Sie unter [Schritt 1: Erstellen eines Datenstroms](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html) im *Entwicklerleitfaden für Amazon Kinesis Data Streams*. **Tipp** Wir empfehlen, für jeden Datentyp einen separaten Stream zu erstellen. Es ist zwar möglich, denselben Stream für Segmentstreams zur Kontaktanalyse, Kundendienstmitarbeiter-Ereignisse und Kontaktdatensätze zu verwenden. Allerdings ist es viel einfacher, jeweils einen separaten Stream verwenden, um Daten im Stream zu verwalten und daraus abzurufen. Weitere Informationen finden Sie im [Entwicklerleitfaden für Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html). ## Schritt 2: Einrichten serverseitiger Verschlüsselung für den Kinesis-Stream (optional, aber empfohlen) Hierfür stehen Ihnen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung. + Option 1: Verwenden Sie den Kinesis-Schlüssel ( Von AWS verwalteter Schlüssel , `aws/kinesis`). Dies funktioniert ohne zusätzliche Einrichtungsschritte Ihrerseits. + Option 2: Verwenden Sie denselben kundenverwalteten Schlüssel für Anrufaufzeichnungen, Chat-Transkripte oder exportierte Berichte in Ihrer Amazon-Connect-Instance. Aktivieren Sie die Verschlüsselung und verwenden Sie einen kundenverwalteten Schlüssel für Anrufaufzeichnungen, Chat-Transkripte oder exportierte Berichte in Ihrer Amazon-Connect-Instance. Wählen Sie anschließend denselben KMS-Schlüssel für Ihren Kinesis-Datenstrom aus. Dieser Schlüssel verfügt bereits über die erforderliche Berechtigung (Erteilung), um verwendet zu werden. + Option 3: Verwenden Sie einen anderen kundenverwalteten Schlüssel. Verwenden Sie einen vorhandenen kundenverwalteten Schlüssel oder erstellen Sie einen neuen und fügen Sie die erforderlichen Berechtigungen hinzu, damit die Amazon-Connect-Rolle den Schlüssel verwenden kann. Im folgenden Beispiel sehen sie, wie Sie Berechtigungen mithilfe von AWS KMS -Erteilungen hinzufügen: ``` aws kms create-grant \ --key-id your key ID \ --grantee-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/aws-service-role/connect.amazonaws.com/AWSServiceRoleForAmazonConnect_11111111111111111111 \ --operations GenerateDataKey \ --retiring-principal arn:aws:iam::your AWS account ID:role/adminRole ``` `grantee-principal` ist der ARN der serviceverknüpften Rolle, die Ihrer Amazon-Connect-Instance zugeordnet ist. Wenn Sie den ARN der serviceverknüpften Rolle finden möchten, gehen Sie in der Amazon-Connect-Konsole zu **Übersicht**, **Verteilungseinstellungen**, **Serviceverknüpfte Rolle**. ## Schritt 3: Zuordnen des Kinesis-Streams Verwenden Sie die Amazon Connect [AssociateInstanceStorageConfig](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateInstanceStorageConfig.html)Connect-API, um die folgenden Ressourcentypen zuzuordnen: + Verwenden Sie für Sprachkontakte `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` + Verwenden Sie für Chat-Kontakte `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS` **Anmerkung** `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS` ist veraltet, wird aber noch unterstützt und gilt nur für Sprachkontakte. Verwenden Sie in Zukunft `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` für Sprachkontakte. Wenn Sie zuvor einen Stream mit `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS` verknüpft haben, ist keine Aktion erforderlich, um den Stream auf `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` zu aktualisieren. Geben Sie den Kinesis-Stream an, in dem die Segmente der Echtzeit-Kontaktanalyse veröffentlicht werden. Sie benötigen die Instance-ID und den Kinesis-Stream-ARN. Der folgende Code zeigt ein Beispiel dafür: ``` // Build request const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = { InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID', ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS or REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS', StorageConfig: { StorageType: 'KINESIS_STREAM', KinesisStreamConfig: { StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream', }, } }; ``` ### AWS CLI Das folgende Beispiel bezieht sich auf Chat-Kontakte. **Tipp** Wenn Sie die AWS Region (`--region`) nicht angeben, wird die Standardregion verwendet, die auf dem CLI-Profil basiert. Der Parameterwert `--storage-config` darf nicht in einfachen Anführungszeichen (') stehen. Andernfalls wird ein Fehler verursacht. ``` aws connect associate-instance-storage-config \ --region "us-west-2" \ --instance-id your Amazon Connect instance ID \ --resource-type REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS \ --storage-config StorageType=KINESIS_STREAM,KinesisStreamConfig={StreamArn=the ARN of your Kinesis stream} ``` ### AWS SDK Das folgende Beispiel bezieht sich auf Sprachkontakte. ``` import { Connect } from 'aws-sdk'; async function associate (): Promise { const clientConfig: Connect.ClientConfiguration = { region: 'the Region of your Amazon Connect instance', }; const connect = new Connect(clientConfig); // Build request const request: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigRequest = { InstanceId: 'your Amazon Connect instance ID', ResourceType: 'REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS', StorageConfig: { StorageType: 'KINESIS_STREAM', KinesisStreamConfig: { StreamArn: 'the ARN of your Kinesis stream', }, } }; try { // Execute request const response: Connect.Types.AssociateInstanceStorageConfigResponse = await connect.associateInstanceStorageConfig(request).promise(); // Process response console.log('raw response: ${JSON.stringify(response, null, 2)}'); } catch (err) { console.error('Error calling associateInstanceStorageConfig. err.code: ${err.code},' + 'err.message: ${err.message}, err.statusCode: ${err.statusCode}, err.retryable: ${err.retryable}'); } } associate().then(r => console.log('Done')); ``` ## Schritt 4: Aktivieren von Contact Lens für Ihre Amazon-Connect-Instance Detaillierte Anleitungen finden Sie unter [Aktivieren von Konversationsanalysen in Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md). ## Schritt 5 (optional): Ansehen eines Beispiels für einen Segmentstream Wir empfehlen Ihnen, sich ein Beispiel für einen [Sprach-](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) oder [Chat](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)-Segmentstream anzusehen, um sich damit vertraut zu machen. # Datenmodell für Segmentstreams für Konversationsanalysen zum Analysieren von Sprachkontakten in Contact Lens Segmentstreams zur Kontaktanalyse in Echtzeit werden in JSON generiert. Ereignis-JSON-Blobs werden für jeden Kontakt, für den die Konversationsanalyse in Echtzeit aktiviert ist, im zugehörigen Stream veröffentlicht. Die folgenden Ereignistypen können für eine Konversationsanalyse-Sitzung zu einem Sprachkontakt veröffentlicht werden: + STARTED-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht zu Beginn der Sitzung ein STARTED-Ereignis. + SEGMENTS-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung kann null oder mehr SEGMENTS-Ereignisse während der Sitzung veröffentlichen. Diese Ereignisse enthalten eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen. Bei Sprachkontakten kann die Liste die Segmente „`Utterance`“, „`Transcript`“, „`Categories`“ oder „`PostContactSummary`“ enthalten. + COMPLETED- oder FAILED-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht am Ende ein COMPLETED- oder FAILED-Ereignis. ## Allgemeine Eigenschaften, die in allen Ereignissen für Sprachkontakte enthalten sind Jedes Ereignis beinhaltet die folgenden Eigenschaften: **Version** Die Version des Ereignisschemas Typ: Zeichenfolge **Kanal** Der Typ des Kanals für diesen Kontakt Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `VOICE`, `CHAT`, `TASK` Weitere Informationen zu Kanälen finden Sie unter [Kanäle und Parallelität für die Weiterleitung von Kontakten in Amazon Connect](channels-and-concurrency.md). **AccountId** Die Kennung des Kontos, in dem dieser Kontakt stattfindet Typ: Zeichenfolge **ContactId** Die Kennung des Kontakts, der analysiert wird Typ: Zeichenfolge **InstanceId** Die Kennung der Instance, in dem dieser Kontakt stattfindet Typ: Zeichenfolge **LanguageCode** Der diesem Kontakt zugeordnete Sprachcode Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: der Sprachcode für eine der [unterstützten Sprachen für Contact Lens-Anrufanalysen in Echtzeit](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens) **EventType** Der Typ des veröffentlichten Ereignisses Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED` ## STARTED-Ereignis `STARTED`-Ereignisse beinhalten nur die gemeinsamen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + ContactId + LanguageCode + EventType: GESTARTET ## SEGMENTS-Ereignis `SEGMENTS`-Ereignisse beinhalten die folgenden Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + ContactId + LanguageCode + EventType: SEGMENTE + Segments: Zusätzlich zu den allgemeinen Eigenschaften enthalten `SEGMENTS`-Ereignisse eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen. Typ: Array von [Segment](#segment)-Objekten + PostContactSummary: Informationen zur Zusammenfassung nach dem Kontakt für ein Segment mit Sprachkontakt. Typ: Objekte [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html) Erforderlich: Nein **Segment** Ein analysiertes Segment für eine Echtzeit-Analysesitzung Jedes Segment ist ein Objekt mit den folgenden optionalen Eigenschaften. Je nach Segmenttyp ist nur eine dieser Eigenschaften vorhanden: + Utterance + Transcript + Kategorien + PostContactSummary **Utterance** Die analysierte Äußerung Erforderlich: Nein + **Id** Die Kennung der Äußerung Typ: Zeichenfolge + ** TranscriptId** Die Kennung des mit dieser Äußerung verknüpften Transkripts Typ: Zeichenfolge + **ParticipantId** Die Kennung des/der Teilnehmer:in Typ: Zeichenfolge + ** ParticipantRole** Die Rolle des/der Teilnehmer:in. Handelt es sich beispielsweise um Kunden, Kundendienstmitarbeiter oder Systeme? Typ: Zeichenfolge + ** PartialContent** Der Inhalt der Äußerung Typ: Zeichenfolge + ** BeginOffsetMillis** Der Versatz zu Beginn im Kontakt für dieses Transkript Typ: Ganzzahl + ** EndOffsetMillis** Der Versatz zum Ende im Kontakt für dieses Transkript Typ: Ganzzahl **Transcript** Das analysierte Transkript Typ: [Transcript](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Transcript.html)-Objekt Erforderlich: Nein **Kategorien** Die Kategorieregeln, für die eine Übereinstimmung gefunden wurde Typ: [Categories](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Categories.html)-Objekt Erforderlich: Nein **PostContactSummary** Informationen zur Zusammenfassung nach dem Kontakt für ein Segment mit Sprachkontakt Typ: [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html) Objekt Erforderlich: Nein ## COMPLETED-Ereignis `COMPLETED`-Ereignisse beinhalten nur die folgenden allgemeinen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + ContactId + LanguageCode + EventType: ABGESCHLOSSEN ## FAILED-Ereignis `FAILED`-Ereignisse beinhalten nur die folgenden allgemeinen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + ContactId + LanguageCode + EventType: FEHLGESCHLAGEN # Datenmodell für Segmentstreams für Konversationsanalysen zum Analysieren von Chats in Contact Lens Segmentstreams für Konversationsanalysen für Chat-Kontakte werden in JSON generiert. Ereignis-JSON-Blobs werden für jeden Kontakt, für den die Konversationsanalyse in Echtzeit aktiviert ist, im zugehörigen Stream veröffentlicht. Die folgenden Ereignistypen können für eine Konversationsanalyse-Sitzung zu einem Chat-Kontakt veröffentlicht werden: + STARTED-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht zu Beginn der Sitzung ein STARTED-Ereignis. + SEGMENTS-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung kann null oder mehr SEGMENTS-Ereignisse während der Sitzung veröffentlichen. Diese Ereignisse enthalten eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen. Bei Chat-Kontakten kann die Liste die Segmente „`Attachments`“, „`Transcript`“, „`Categories`“, „`Events`“, „`Issues`“ oder „`PostContactSummary`“ enthalten. + COMPLETED- oder FAILED-Ereignisse – Jede Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht am Ende ein COMPLETED- oder FAILED-Ereignis. ## Allgemeine Eigenschaften, die in allen Ereignissen für Chat-Kontakte enthalten sind Jedes Ereignis beinhaltet die folgenden Eigenschaften: **Version** Die Version des Ereignisschemas Für Chat-Kontakte ist dies 2.0.0. Typ: Zeichenfolge **Kanal** Der Typ des Kanals für diesen Kontakt Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `VOICE`, `CHAT`, `TASK` Weitere Informationen zu Kanälen finden Sie unter [Kanäle und Parallelität für die Weiterleitung von Kontakten in Amazon Connect](channels-and-concurrency.md). **AccountId** Die Kennung des Kontos, in dem dieser Kontakt stattfindet Typ: Zeichenfolge **InstanceId** Die Kennung der Instance, in dem dieser Kontakt stattfindet Typ: Zeichenfolge **ContactId** Die Kennung des Kontakts, der analysiert wird Typ: Zeichenfolge **StreamingEventType** Der Typ des veröffentlichten Ereignisses Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED` **StreamingSettings** Die Einstellungen in Contact Lens für diesen Kontakt Typ: [StreamingSettings](#streamingsettingsobject) Objekt ## StreamingSettings Objekt **LanguageCode** Der diesem Kontakt zugeordnete Sprachcode Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: der Sprachcode für eine der [unterstützten Sprachen für Contact Lens-Anrufanalysen in Echtzeit](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens) **Ausgabe** Der für diesen Kontakt aktivierte Ausgabetyp in Contact Lens Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `Raw`, `Redacted`, `RedactedAndRaw` **RedactionTypes** Die Art der Schwärzung, die für diesen Kontakt aktiviert ist Typ: Zeichenfolge-Array Zulässige Werte: `PII` **RedactionTypesMetadata** Die Schwärzungsmetadaten für jeden Schwärzungstyp Typ: RedactionType Zeichenfolge zum [RedactionMetadata](#redactionmetadata)Objekt Zulässige Werte: `PII` ## RedactionMetadata Objekt Bietet Informationen zu den Einstellungen für die Schwärzung **RedactionMaskMode** Die Ersetzungseinstellung für geschwärzte Daten Typ: Zeichenfolge Zulässige Werte: `PII`, `EntityType` ## STARTED-Ereignis `STARTED`-Ereignisse beinhalten nur die gemeinsamen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + ContactId + StreamingEventType: GESTARTET + StreamingSettings ## SEGMENTS-Ereignis `SEGMENTS`-Ereignisse beinhalten die folgenden Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + OutputType + Der Ausgabetyp der aktuellen Sitzung in Contact Lens + Typ: Zeichenfolge + Zulässige Werte: `Raw`, `Redacted` + ContactId + StreamingEventType: SEGMENTE + StreamingSettings + Segmente + Eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen + Typ: Array von [Segment](#chat-segment)-Objekten **Segment** Ein analysiertes Segment für eine Echtzeit-Analysesitzung Jedes Segment ist ein Objekt mit den folgenden optionalen Eigenschaften. Je nach Segmenttyp ist nur eine dieser Eigenschaften vorhanden: + [Anlagen](#chat-attachments) + [Kategorien](#chat-category) + [Veranstaltung](#chat-event) + [Problembereiche](#chat-issues) + [Transkript](#chat-transcript) + [PostContactSummary](#chat-postcontactsummary) **Anlagen** Die analysierten Anlagen Erforderlich: Nein Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments.html) Objekt **Kategorien** Die Kategorieregeln, für die eine Übereinstimmung gefunden wurde Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentCategories](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentCategories.html) Objekt Erforderlich: Nein **Veranstaltung** Segmenttyp, der ein Kontaktereignis beschreibt Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentEvent](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentEvent.html) Objekt Erforderlich: Nein **Problembereiche** Segmenttyp, der eine Liste der erkannten Probleme enthält Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentIssues](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentIssues.html) Objekt Erforderlich: Nein **Transcript** Das analysierte Transkriptsegment Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript.html) Objekt Erforderlich: Nein **PostContactSummary** Informationen zur Zusammenfassung nach dem Kontakt für ein Echtzeit-Kontaktsegment für den Chat Typ: [RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary.html) Objekt Erforderlich: Nein ## COMPLETED-Ereignis `COMPLETED`-Ereignisse beinhalten nur die folgenden allgemeinen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + InstanceId + ContactId + StreamingEventType: ABGESCHLOSSEN + StreamingSettings ## FAILED-Ereignis `FAILED`-Ereignisse beinhalten nur die folgenden allgemeinen Eigenschaften: + Version + Kanal + AccountId + InstanceId + ContactId + StreamingEventType: FEHLGESCHLAGEN + StreamingSettings # Beispiel-Segmentstreams für die Konversationsanalyse von Anrufen mithilfe von Contact Lens In diesem Thema finden Sie Beispiel-Segmentstreams für die Ereignisse STARTED, SEGMENTS, COMPLETED und FAILED, die bei einem Sprachkontakt auftreten können. ## Beispiel für STARTED-Ereignis + EventType: GESTARTET + Wird zu Beginn der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht ``` { "Version": "1.0.0", "Channel": "VOICE", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "EventType": "STARTED" } ``` ## Beispiel für SEGMENTS-Ereignis + EventType: SEGMENTE + Wird während einer Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht. Dieses Ereignis enthält eine Liste von Segmenten mit analysierten Informationen. Die Liste kann die Segmente `Utterance`, `Transcript`, `Categories` oder `PostContactSummary` enthalten. ``` { "Version": "1.0.0", "Channel": "VOICE", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "EventType": "SEGMENTS", "Segments": [ { "Utterance": { "Id": "7b48ca3d-73d3-443a-bf34-a9e8fcc01747", "TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a", "ParticipantId": "AGENT", "ParticipantRole": "AGENT", "PartialContent": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam.", "BeginOffsetMillis": 19010, "EndOffsetMillis": 22980 } }, { "Utterance": { "Id": "75acb743-2154-486b-aaeb-c960ae290e88", "TranscriptId": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a", "ParticipantId": "AGENT", "ParticipantRole": "AGENT", "PartialContent": "How can I help you?", "BeginOffsetMillis": 23000, "EndOffsetMillis": 24598 } }, { "Transcript": { "Id": "121d1581-905f-4169-9804-b841bb4df04a", "ParticipantId": "AGENT", "ParticipantRole": "AGENT", "Content": "Hello, thank you for calling Example Corp. My name is Adam. How can I help you?", "BeginOffsetMillis": 19010, "EndOffsetMillis": 24598, "Sentiment": "NEUTRAL" } }, { "Transcript": { "Id": "4295e927-43aa-4447-bbfc-8fccc2027530", "ParticipantId": "CUSTOMER", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Content": "I'm having trouble submitting the application, number AX876293 on the portal. I tried but couldn't connect to my POC on the portal. So, I'm calling on this toll free number", "BeginOffsetMillis": 19010, "EndOffsetMillis": 22690, "Sentiment": "NEGATIVE", "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 81 } } ] } }, { "Categories": { "MatchedCategories": [ "CreditCardRelated", "CardBrokenIssue" ], "MatchedDetails": { "CreditCardRelated": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis": 19010, "EndOffsetMillis": 22690 } ] }, "CardBrokenIssue": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis": 25000, "EndOffsetMillis": 29690 } ] } } } }, { "PostContactSummary": { "Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their application", "Status": "COMPLETED" } } ] } ``` ## Beispiel für COMPLETED-Ereignis + EventType: ABGESCHLOSSEN + Wird am Ende der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht, wenn die Analyse erfolgreich abgeschlossen wurde ``` { "Version": "1.0.0", "Channel": "VOICE", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "EventType": "COMPLETED" } ``` ## Beispiel für FAILED-Ereignis + EventType: FEHLGESCHLAGEN + Wird am Ende der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht, wenn die Analyse fehlgeschlagen ist ``` { "Version": "1.0.0", "Channel": "VOICE", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "EventType": "FAILED" } ``` # Beispielstreams für die Konversationsanalyse von Chats in Contact Lens In diesem Thema finden Sie Beispiel-Segmentstreams für die Ereignisse STARTED, SEGMENTS, COMPLETED und FAILED, die bei einem Chat-Kontakt auftreten können. ## Beispiel für STARTED-Ereignis + EventType: GESTARTET + Wird zu Beginn der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht ``` { "Version": "2.0.0", "Channel": "CHAT", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "StreamingEventType": "STARTED", "StreamingSettings": { "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "Output": "RedactedAndRaw", "RedactionTypes": [ "PII" ], "RedactionTypesMetadata": { "PII": { "RedactionMaskMode": "PII" } } } } ``` ## Beispiel für SEGMENTS-Ereignis + EventType: [SEGMENTE](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md#chat-segment-streams-data-model-segments-event) + Wird während einer Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht. Dieses Ereignis enthält eine Liste von [RealtimeContactAnalysisSegment](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealtimeContactAnalysisSegment.html)Objekten mit analysierten Informationen. Die Liste der Segmente kann Segmente `"Transcript"``"Categories"`,`"Issue"`,`"Event"`,`"Attachment"`, oder "PostContactSummary" enthalten. ``` { "Version": "2.0.0", "Channel": "CHAT", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "OutputType": "Redacted", "StreamingEventType": "SEGMENTS", "StreamingSettings": { "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "Output": "RedactedAndRaw", "RedactionTypes": [ "PII" ], "RedactionTypesMetadata": { "PII": { "RedactionMaskMode": "PII" } } }, "Segments": [{ "Transcript": { "Id": "07a2d668-5c9e-4f69-b2fe-986261b0743a", "ParticipantId": "a309ac1e-ca87-44ca-bb5d-197eca8ed77a", "ParticipantRole": "AGENT", "DisplayName": "[PII]", "Content": "Hello, thank you for contacting Example Corp. My name is Ray.", "ContentType": "text/markdown", "Time": { "AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z" }, "Sentiment": "NEUTRAL" } }, { "Categories": { "MatchedDetails": { "Hi": { "PointsOfInterest": [{ "TranscriptItems": [{ "Id": "5205b050-8aa9-4645-a381-a308801649ab", "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 40 } }] }] } } } }, { "Issues": { "IssuesDetected": [{ "TranscriptItems": [{ "Content": "I have an issue with my bank account", "Id": "0e5574a7-2aeb-4eab-8bb5-3a7f66a2284a", "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 7, "EndOffsetChar": 43 } }] }] } }, { "Attachments": { "Id": "06ddc1eb-2302-4a8e-a73f-37687fe41aa9", "ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "DisplayName": "Customer", "Attachments": [{ "AttachmentName": "Lily.jpg", "ContentType": "image/jpeg", "AttachmentId": "343e34da-391a-4541-8b7e-3909d931fcfa", "Status": "APPROVED" }], "Time": { "AbsoluteTime": "2024-03-14T19:39:26.715Z" } } }, { "Event": { "Id": "fbe61c5f-d0d8-4345-912a-4e81f5734d3b", "ParticipantId": "7810b1de-cca8-4153-b522-2498416255af", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "DisplayName": "Customer", "EventType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left", "Time": { "AbsoluteTime": "2024-03-14T19:40:00.614Z" } } }, { "PostContactSummary": { "Content": "Customer contacted Example Corp because of an issue with their bank account", "Status": "COMPLETED" } }] } ``` ## Beispiel für COMPLETED-Ereignis + EventType: ABGESCHLOSSEN + Wird am Ende der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht, wenn die Analyse erfolgreich abgeschlossen wurde ``` { "Version": "2.0.0", "Channel": "CHAT", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "StreamingEventType": "COMPLETED", "StreamingEventSettings": { "LanguageCode": "en-US", // the language code of the contact "Output": "RedactedAndRaw", "RedactionTypes": ["PII"], "RedactionTypesMetadata": { "PII": { "RedactionMaskMode": "PII" } } } } ``` ## Beispiel für FAILED-Ereignis + EventType: FEHLGESCHLAGEN + Wird am Ende der Konversationsanalyse-Sitzung veröffentlicht, wenn die Analyse fehlgeschlagen ist ``` { "Version": "2.0.0", "Channel": "CHAT", "AccountId": "123456789012", // your AWS account ID "InstanceId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111", // your Amazon Connect instance ID "ContactId": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE22222", // the ID of the contact "StreamingEventType": "FAILED", "StreamingEventSettings": { "LanguageCode": "en-US", "Output": "RedactedAndRaw", "RedactionTypes": ["PII"], "RedactionTypesMetadata": { "PII": { "RedactionMaskMode": "PII" } } } } ``` # Speicherorte von Ausgabedateien der Konversationsanalyse von Contact Lens Im Folgenden finden Sie Beispiele dafür, wie der Pfad für Ausgabedateien der Konversationsanalyse von Contact Lens aussieht, wenn sie im Amazon-S3-Bucket für Ihre Instance gespeichert werden. + Ursprüngliche analysierte Transkriptdatei (JSON) + **/connect-instance- bucket/ Analysis/Voice /2020/02/04/ \$1analysis\$12020-02-04T 21:14:16 z.json** *contact's\$1ID* + /connect-instance- bucket/ **Analysis/Chat /2020/02/04/ \$1analysis\$12020-02-04T 21:14:16** z.json *contact's\$1ID* + /connect-instance- bucket/ **Analysis/E-Mail /2026/03/10/ \$1analysis\$120260310T 22:35** \$1UTC.json *contact's\$1ID* + Redigierte analysierte Transkriptdatei (JSON) + **/connect-instance- bucket/ /2020/02/04/ \$1 **Analysis/Voice/Redacted**analysis\$1redacted \$12020-02-04T *contact's\$1ID* 21:14:16 z.json** + /connect-instance- bucket/ **Analysis/Chat/Redacted**/2020/02/04/ *contact's\$1ID* \$1 **analysis\$1redacted** \$12020-02-04T 21:14:16 z.json + /connect-instance- bucket/ **Analysis/Email/Redacted**/2026/03/10/ *contact's\$1ID* \$1 **analysis\$1redacted** \$120260310T 22:35 \$1UTC.json + Redigierte Audiodatei + /connect-instance- bucket/ **Analysis/Voice/Redacted**/2020/02/04/ *contact's\$1ID* \$1 call\$1recording\$1redacted \$12020-02-04T 21:14:16 **Z.** **WAV** **Wichtig** Wenn Sie eine Aufzeichnung löschen möchten, müssen Sie die Dateien sowohl für die redigierten als auch für die nicht redigierten Aufzeichnungen löschen. # Beispiel für Ausgabedateien der Konversationsanalyse von Contact Lens für einen Anruf Die folgenden Abschnitte enthalten Beispiele für die Ausgabe, die zurückgegeben wird, wenn die Konversationsanalyse von Contact Lens Probleme erkennt, Kategorien zuordnet, die Lautstärke ermittelt, sensible Daten schwärzt und Analysen übersprungen hat. Erweitern Sie jeden Abschnitt, um mehr zu erfahren. ## Beispiel für eine Originaldatei für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde Das folgende Beispiel zeigt das Schema für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde. Das Beispiel zeigt die Lautstärke, die Problemerkennung, Anrufgründe und welche Informationen redigiert werden. Beachten Sie im Hinblick auf die analysierte Datei Folgendes: + Es wird nicht angezeigt, welche sensiblen Daten redigiert wurden. Alle Daten werden als PII (persönlich identifizierbare Informationen) bezeichnet. + Jeder Sprecherabschnitt enthält nur dann einen `Redaction`-Abschnitt, wenn er persönlich identifizierbare Informationen enthält. + Wenn ein `Redaction`-Abschnitt vorhanden ist, enthält er den Versatz in Millisekunden. In einer WAV-Datei wird der redigierte Teil mit Stille ersetzt. Bei Bedarf können Sie diesen Versatz verwenden, um die Stille durch etwas anderes zu ersetzen, z. B. durch einen Signalton. + Wenn in einem Sprecherabschnitt nacheinander zwei oder mehr Redaktionen von persönlich identifizierbaren Informationen vorhanden sind, gilt der erste Versatz für die ersten persönlich identifizierbaren Informationen, der zweite Versatz für die zweiten persönlich identifizierbaren Informationen usw. ``` { "Version": "1.1.0", "AccountId": "your AWS account ID", "Channel": "VOICE", "ContentMetadata": { "Output": "Raw" }, "JobStatus": "COMPLETED", "JobDetails": { "SkippedAnalysis": [ { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "PotentialFraud" "RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, { "CategoryName": "Refund" "RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748" } ] }, { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "ManagerEscalation" "RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, ] }, ] }, "LanguageCode": "en-US", "Participants": [ { "ParticipantId": "CUSTOMER", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, { "ParticipantId": "AGENT", "ParticipantRole": "AGENT" } ], "Categories": { "MatchedCategories": ["Cancellation"], "MatchedDetails": { "Cancellation": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis": 7370, "EndOffsetMillis": 11190 } ] } } }, "ConversationCharacteristics": { "ContactSummary": { "PostContactSummary": { "Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call." } }, "TotalConversationDurationMillis": 32110, "Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT": 0, "CUSTOMER": 3.1 }, "SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 7427, "Score": 0 }, { "BeginOffsetMillis": 7427, "EndOffsetMillis": 14855, "Score": -5 }, { "BeginOffsetMillis": 14855, "EndOffsetMillis": 22282, "Score": 0 }, { "BeginOffsetMillis": 22282, "EndOffsetMillis": 29710, "Score": 5 } ], "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 8027, "Score": -2.5 }, { "BeginOffsetMillis": 8027, "EndOffsetMillis": 16055, "Score": 5 }, { "BeginOffsetMillis": 16055, "EndOffsetMillis": 24082, "Score": 5 }, { "BeginOffsetMillis": 24082, "EndOffsetMillis": 32110, "Score": 5 } ] } } }, "Interruptions": { "InterruptionsByInterrupter": { "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis": 10710, "DurationMillis": 3790, "EndOffsetMillis": 14500 } ], "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis": 10710, "DurationMillis": 3790, "EndOffsetMillis": 14500 } ] }, "TotalCount": 2, "TotalTimeMillis": 7580 }, "NonTalkTime": { "TotalTimeMillis": 0, "Instances": [] }, "TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute": 239 }, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute": 163 } } }, "TalkTime": { "TotalTimeMillis": 28698, "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis": 15079 }, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis": 13619 } } } }, "CustomModels": [ { // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html "Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY", "Name": "ProductNames", "Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field } ], "Transcript": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "Content": "Okay.", "EndOffsetMillis": 90, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 79.27 ] }, { "BeginOffsetMillis": 160, "Content": "Just hello. My name is Peter and help.", "EndOffsetMillis": 4640, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 66.56, 40.06, 85.27, 82.22, 77.66 ], "Redaction": { "RedactedTimestamps": [ { "BeginOffsetMillis": 3290, "EndOffsetMillis": 3620 } ] } }, { "BeginOffsetMillis": 4640, "Content": "Hello. Peter, how can I help you?", "EndOffsetMillis": 6610, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 70.23, 73.05, 71.8 ], "Redaction": { "RedactedTimestamps": [ { "BeginOffsetMillis": 5100, "EndOffsetMillis": 5450 } ] } }, { "BeginOffsetMillis": 7370, "Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.", "EndOffsetMillis": 11190, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "NEGATIVE", "LoudnessScore": [ 77.18, 79.59, 85.23, 81.08, 73.99 ], "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 55 }, "Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 11220, "Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.", "EndOffsetMillis": 15210, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEGATIVE", "LoudnessScore": [ 75.92, 75.79, 80.31, 80.44, 76.31 ] }, { "BeginOffsetMillis": 15840, "Content": "That sounds interesting. Thank you accept.", "EndOffsetMillis": 18120, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 73.77, 79.17, 77.97, 79.29 ] }, { "BeginOffsetMillis": 18310, "Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.", "EndOffsetMillis": 21820, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 83.88, 86.75, 86.97, 86.11 ], "OutcomesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 9, "EndOffsetChar": 77 }, "Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 22610, "Content": "Awesome. Thank you so much.", "EndOffsetMillis": 24140, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 79.11, 81.7, 78.15 ] }, { "BeginOffsetMillis": 24120, "Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.", "EndOffsetMillis": 29710, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 87.07, 83.96, 76.38, 88.38, 87.69, 76.6 ], "ActionItemsDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 12, "EndOffsetChar": 102 }, "Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 30580, "Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.", "EndOffsetMillis": 32110, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 81.42, 82.29, 73.29 ] } ] } } ``` ## Beispiel für eine redigierte Datei für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde Dieser Abschnitt zeigt ein Beispiel für eine redigierte Datei für einen Anruf, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde. Sie entspricht weitgehend der analysierten Originaldatei. Der einzige Unterschied besteht darin, dass sensible Daten redigiert wurden. In diesem Beispiel wurden drei Entitäten für die Redaktion ausgewählt: `CREDIT_DEBIT_NUMBER`, `NAME`, `USERNAME`. In diesem Beispiel ist `RedactionMaskMode` auf PII festgelegt. Wenn eine Entität redigiert wird, ersetzt Contact Lens sie mit `[PII]`. Wenn es auf `ENTITY_TYPE` gesetzt wäre, würde Contact Lens die Daten durch den Namen der Entität ersetzen, zum Beispiel `[CREDIT_DEBIT_NUMBER]`. ``` { "Version": "1.1.0", "AccountId": "your AWS account ID", "ContentMetadata": { "Output": "Redacted", "RedactionTypes": ["PII"], "RedactionTypesMetadata": { "PII": { "RedactionEntitiesRequested": ["CREDIT_DEBIT_NUMBER", "NAME", "USERNAME"], "RedactionMaskMode": "PII" // if you were to choose ENTITY_TYPE instead, the redaction would say, for example, [NAME] } } }, "Channel": "VOICE", "JobStatus": "COMPLETED", "JobDetails": { "SkippedAnalysis": [ { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "QUOTA_EXCEEDED", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "PotentialFraud" "RuleId": "a1130485-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, { "CategoryName": "Refund" "RuleId": "bbbbbbb-9529-4249-a1d4-5738b4883748" } ] }, { "Feature": "CATEGORIZATION", "ReasonCode": "FAILED_SAFETY_GUIDELINES", "SkippedEntities": [ { "CategoryName": "ManagerEscalation" "RuleId": "cccccccc-9529-4249-a1d4-5738b4883748" }, ] }, ] }, "LanguageCode": "en-US", "Participants": [ { "ParticipantId": "CUSTOMER", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, { "ParticipantId": "AGENT", "ParticipantRole": "AGENT" } ], "Categories": { "MatchedCategories": ["Cancellation"], "MatchedDetails": { "Cancellation": { "PointsOfInterest": [ { "BeginOffsetMillis": 7370, "EndOffsetMillis": 11190 } ] } } }, "ConversationCharacteristics": { "ContactSummary": { "PostContactSummary": { "Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call." } }, "TotalConversationDurationMillis": 32110, "Sentiment": { "OverallSentiment": { "AGENT": 0, "CUSTOMER": 3.1 }, "SentimentByPeriod": { "QUARTER": { "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 7427, "Score": 0 }, { "BeginOffsetMillis": 7427, "EndOffsetMillis": 14855, "Score": -5 }, { "BeginOffsetMillis": 14855, "EndOffsetMillis": 22282, "Score": 0 }, { "BeginOffsetMillis": 22282, "EndOffsetMillis": 29710, "Score": 5 } ], "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "EndOffsetMillis": 8027, "Score": -2.5 }, { "BeginOffsetMillis": 8027, "EndOffsetMillis": 16055, "Score": 5 }, { "BeginOffsetMillis": 16055, "EndOffsetMillis": 24082, "Score": 5 }, { "BeginOffsetMillis": 24082, "EndOffsetMillis": 32110, "Score": 5 } ] } } }, "Interruptions": { "InterruptionsByInterrupter": { "CUSTOMER": [ { "BeginOffsetMillis": 10710, "DurationMillis": 3790, "EndOffsetMillis": 14500 } ], "AGENT": [ { "BeginOffsetMillis": 10710, "DurationMillis": 3790, "EndOffsetMillis": 14500 } ] }, "TotalCount": 2, "TotalTimeMillis": 7580 }, "NonTalkTime": { "TotalTimeMillis": 0, "Instances": [] }, "TalkSpeed": { "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "AverageWordsPerMinute": 239 }, "CUSTOMER": { "AverageWordsPerMinute": 163 } } }, "TalkTime": { "TotalTimeMillis": 28698, "DetailsByParticipant": { "AGENT": { "TotalTimeMillis": 15079 }, "CUSTOMER": { "TotalTimeMillis": 13619 } } } }, "CustomModels": [ { // set via https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/add-custom-vocabulary.html "Type": "TRANSCRIPTION_VOCABULARY", "Name": " LNK POPProductNames", "Id": "4e14b0db-f00a-451a-8847-f6dbf76ae415" // optional field } ], "Transcript": [ { "BeginOffsetMillis": 0, "Content": "Okay.", "EndOffsetMillis": 90, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 79.27 ] }, { "BeginOffsetMillis": 160, "Content": "Just hello. My name is [PII] and help.", "EndOffsetMillis": 4640, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 66.56, 40.06, 85.27, 82.22, 77.66 ], "Redaction": { "RedactedTimestamps": [ { "BeginOffsetMillis": 3290, "EndOffsetMillis": 3620 } ] } }, { "BeginOffsetMillis": 4640, "Content": "Hello. [PII], how can I help you?", "EndOffsetMillis": 6610, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 70.23, 73.05, 71.8 ], "Redaction": { "RedactedTimestamps": [ { "BeginOffsetMillis": 5100, "EndOffsetMillis": 5450 } ] } }, { "BeginOffsetMillis": 7370, "Content": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription.", "EndOffsetMillis": 11190, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "NEGATIVE", "LoudnessScore": [ 77.18, 79.59, 85.23, 81.08, 73.99 ], "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 55 }, "Text": "I need to cancel. I want to cancel my plan subscription" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 11220, "Content": "That sounds very bad. I can offer a 20% discount to make you stay with us.", "EndOffsetMillis": 15210, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEGATIVE", "LoudnessScore": [ 75.92, 75.79, 80.31, 80.44, 76.31 ] }, { "BeginOffsetMillis": 15840, "Content": "That sounds interesting. Thank you accept.", "EndOffsetMillis": 18120, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 73.77, 79.17, 77.97, 79.29 ] }, { "BeginOffsetMillis": 18310, "Content": "Alright, I made all the changes to the account and now these discounts applied.", "EndOffsetMillis": 21820, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "NEUTRAL", "LoudnessScore": [ 83.88, 86.75, 86.97, 86.11 ], "OutcomesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 9, "EndOffsetChar": 77 }, "Text": "I made all the changes to the account and now these discounts applied" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 22610, "Content": "Awesome. Thank you so much.", "EndOffsetMillis": 24140, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 79.11, 81.7, 78.15 ] }, { "BeginOffsetMillis": 24120, "Content": "No worries. I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you.", "EndOffsetMillis": 29710, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "AGENT", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 87.07, 83.96, 76.38, 88.38, 87.69, 76.6 ], "ActionItemsDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 12, "EndOffsetChar": 102 }, "Text": "I will send you all the details later today and call you back next week to check up on you" } ] }, { "BeginOffsetMillis": 30580, "Content": "Thank you. Sir. Have a nice evening.", "EndOffsetMillis": 32110, "Id": "the ID of the turn", "ParticipantId": "CUSTOMER", "Sentiment": "POSITIVE", "LoudnessScore": [ 81.42, 82.29, 73.29 ] } ] } ``` # Beispiel für Ausgabedateien von Contact Lens für einen Chat, der mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde Dieser Abschnitt zeigt ein Beispielschema für eine Chat-Konversation, die mit der Konversationsanalyse von Contact Lens analysiert wurde. Das Beispiel zeigt die abgeleitete Stimmung, übereinstimmende Kategorien, die Kontaktzusammenfassung und die Reaktionszeit. Die analysierte Originaldatei enthält das vollständige Chat-Transkript. Derselbe Inhalt, der im Chat-Feld **Transkript** auf der Seite **Kontaktdaten** enthalten ist, befindet sich auch im Feld `Transcript` in der ursprünglichen Analysedatei von Contact Lens. Darüber hinaus kann die analysierte Datei weitere Felder enthalten, z. B. einen `Redaction`-Abschnitt, der darauf hinweist, dass die redigierte Analysedatei redigierte Daten enthält. **Anmerkung** Einige `ConversationCharacteristics` enthalten `DetailsByParticipantRole`-Zuordnungen mit den Rollen der Teilnehmer als Schlüssel. Es ist jedoch nicht garantiert, dass alle Rollen auf der `Participants`-Liste (wie `CUSTOMER` oder `AGENT`) entsprechende Schlüssel in den `DetailsByParticipantRole`-Objekten haben. Gibt an, ob ein Schlüssel für einen Teilnehmer vorhanden ist, hängt davon ab, ob geeignete Daten für die Analyse in Contact Lens vorhanden waren. ## Kategorien `PointsOfInterest` unterscheiden sich bei den Kategorien für die Phase nach dem Chat und nach dem Anruf: + Für `PointsOfInterest` in der Phase nach dem Anruf wird der Versatz in Millisekunden angegeben. + `PointsOfInterest` in der Phase nach dem Chat haben ein Array von `CharacterOffset`. Jedes dieser Elemente verfügt über eine `TranscriptItems` und einen `id`. Es gibt ein Array von `PointsOfInterest`. Jedes Array hat ein Array von `TranscriptItems`: jeder `PointOfInterest` ist für eine Kategorieübereinstimmung, aber jede Übereinstimmung kann sich über mehrere Transkriptelemente erstrecken. Das Array `PointsOfInterest` kann sowohl für Anrufe als auch für Chats leer sein. Das bedeutet, dass die Kategorieübereinstimmung für den gesamten Kontakt geprüft wird. Wenn Sie beispielsweise eine Regel erstellen, die eine Übereinstimmung mit der Kategorie feststellt, wenn `Hello` im Kontakt nicht erwähnt wird, gibt es keinen Teil im Transkript, der für diese Bedingung bestimmt werden könnte. **Anmerkung** Derzeit wird die Kategorie nur für Chat-Nachrichten mit `text/plain` und `text/markdown` abgeleitet. ## Wichtigste Highlights Die **wichtigsten Highlights** befinden sich im Array `ConversationCharacteristics.ContactSummary.SummaryItemsDetected`. Dieses Array kann nicht mehr als ein Element enthalten, was verdeutlicht, dass nur ein Satz an `Issue`-, – `Outcome`und `Action`-Elementen gefunden werden kann. Jedes Objekt im Array hat die folgenden Felder: `IssuesDetected`, `OutcomesDetected`, `ActionItemsDetected`. Jedes der Felder hat ein Array an `TranscriptItems` mit `Id` und `CharacterOffsets`. Sie beschreiben `TranscriptItems` und bestimmte Teile, von denen festgestellt wurde, dass sie diese Kontaktzusammenfassung enthalten: Problem, Ergebnis oder Aktionselement. **Anmerkung** Derzeit werden wichtige Highlights nur für `text/plain`-Chat-Nachrichten abgeleitet. ## Stimmung ### Allgemeine Stimmung Der Stimmungswert für das Feld `DetailsByParticipantRole` für Kontaktteilnehmer ähnelt der Sprachanalysedatei von Contact Lens. Das Feld `DetailsByInteraction` enthält einen `CUSTOMER`-Stimmungswert für Teile der Chat-Interaktion, jeweils `WithAgent` und `WithoutAgent`. Wenn es in diesen Teilen der Interaktion keine Kundennachrichten gab, fehlt das entsprechende Feld. **Anmerkung** Derzeit wird die Stimmung nur für Chat-Nachrichten mit `text/plain` und `text/markdown` abgeleitet. ### Stimmungsverschiebung Das Feld `DetailsByParticipantRole` enthält ein Objekt, das die Stimmungsverschiebung für Kontaktteilnehmer (also `AGENT`, `CUSTOMER`) beschreibt: `BeginScore` und `EndScore`. Das Feld enthält eine `CUSTOMER`-Stimmungsverschiebung für Teile der Chat-Interaktion, jeweils `WithAgent` und `WithoutAgent`. Wenn es in diesen Teilen der Interaktion keine Kundennachrichten gab, fehlt das entsprechende Feld. Die Stimmungsverschiebung liefert Informationen darüber, wie sich die Stimmung der Teilnehmer während der Chat-Interaktion verändert hat. ## Reaktionszeit `AgentGreetingTimeMillis` misst die Zeit zwischen dem Zeitpunkt, zu dem der/die `AGENT` dem Chat beitritt, und dem Zeitpunkt, zu dem er/sie seine/ihre erste Nachricht an den/die Kund:in beendet hat. `DetailsByParticipantRole` weist für alle Teilnehmer folgende Merkmale auf: + `Average`: Wie lang ist die durchschnittliche Reaktionszeit eines/einer Teilnehmer:in? + `Maximum`: Wie lang ist die längste Reaktionszeit eines/einer Teilnehmer:in? Wenn es mehrere Transkriptelemente mit derselben maximalen Reaktionszeit gibt: Welche sind das? Um die – `Maximum`und `Average`-Reaktionszeit für einen/eine bestimmten/bestimmte Teilnehmer:in zu berechnen, muss dieser/diese auf die Nachricht eines/einer anderen Teilnehmer:in reagieren (`AGENT` muss `CUSTOMER` antworten oder umgekehrt). Wenn es beispielsweise nur eine Nachricht vom `CUSTOMER` und dann nur eine Nachricht vom `AGENT` vor dem Ende des Chats gab, berechnet Contact Lens eine Reaktionszeit für den `AGENT`, aber nicht den `CUSTOMER`. **Anmerkung** Derzeit wird die Reaktionszeit nur für Chat-Nachrichten mit ` text/plain` und `text/markdown` abgeleitet. ## Redaktion Beachten Sie im Hinblick auf die ursprüngliche Analysedatei für Chats Folgendes: + Das Transkriptelement enthält nur dann einen `Redaction`-Abschnitt, wenn es Daten gibt, die redigiert werden müssen. Der Abschnitt enthält Zeichenversätze für die Daten, die in der redigierten Analysedatei redigiert wurden. + Wenn zwei oder mehr Teile einer Nachricht redigiert werden, gilt der erste Versatz für den ersten redigierten Teil, der zweite Versatz gilt für den zweiten redigierten Teil usw. `DisplayNames` für `AGENT` und `CUSTOMER` werden redigiert, weil sie persönlich identifizierbare Informationen enthalten. Dies gilt auch für den `AttachmentName`. Für `CharacterOffsets` werden Redaktionsänderungen der `Content`-Länge in der redigierten Analysedatei berücksichtigt. `CharacterOffsets`beschreiben redigierte Inhalte, nicht Originalinhalte. ## Beispiel für eine Original-Chat-Datei ``` { "AccountId": "123456789012", "Categories": { "MatchedCategories": [ "agent-intro" ], "MatchedDetails": { "agent-intro": { "PointsOfInterest": [ { "TranscriptItems": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 73 }, "Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a" } ] } ] } } }, "Channel": "CHAT", "ChatTranscriptVersion": "2019-08-26", "ContentMetadata": { "Output": "Raw" }, "ConversationCharacteristics": { "ContactSummary": { "PostContactSummary": { "Content": "The customer and agent's conversation did not have any clear issues, outcomes or next steps. Agent verified customer information and finished the call." } }, "SummaryItemsDetected": [ { "ActionItemsDetected": [], "IssuesDetected": [ { "TranscriptItems": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 72, "EndOffsetChar": 244 }, "Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df" } ] } ] "OutcomesDetected": [ { "TranscriptItems": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 150 }, "Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851" } ] } ] } ], "ResponseTime": { "AgentGreetingTimeMillis": 2511, "DetailsByParticipantRole": { "AGENT": { "Average": { "ValueMillis": 5575 }, "Maximum": { "TranscriptItems": [ { "Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3" } ], "ValueMillis": 7309 } }, "CUSTOMER": { "Average": { "ValueMillis": 5875 }, "Maximum": { "TranscriptItems": [ { "Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395" } ], "ValueMillis": 11366 } } } }, "Sentiment": { "DetailsByTranscriptItemGroup": [ { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 1.6666666666666667, "Sentiment": "POSITIVE", "TranscriptItems": [ { "Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3" } ] }, { "ParticipantRole": "AGENT", "ProgressiveScore": 1.6666666666666667, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": 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"ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "4b292b64-4a33-45ff-89df-d5a175d16d70" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "TranscriptItems": [ { "Id": "2da5a3c2-9d1b-458c-ae53-759a4e63198d" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 1.6666666666666667, "Sentiment": "POSITIVE", "TranscriptItems": [ { "Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9" } ] }, { "ParticipantRole": "CUSTOMER", "ProgressiveScore": 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"LanguageCode": "en-US", "Participants": [ { "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER" }, { "ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02", "ParticipantRole": "SYSTEM" }, { "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT" } ], "Transcript": [ { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:50.735Z", "ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined", "DisplayName": "John", "Id": "740c494d-9df7-4400-91c0-3e4df33922c8", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "EVENT" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:53.390Z", "Content": "Hello, thanks for contacting us. 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This is Jane. How may I help you?", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 46, "EndOffsetChar": 53 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:08.102Z", "Content": "I'd like to see if I can get a refund or an exchange, because I ordered one of your grow-it-yourself indoor herb garden kits and nothing sprouted after a couple weeks so I think something is wrong with the seeds and this product may be defective.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:14.137Z", "Content": "My wife is blind and sensitive to the sun so I was going to surprise her for her birthday with all the herbs that she loves so you guys actually really let me down.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:18.781Z", "Content": "I should be taking my business elsewhere. I don't see why I should be giving money to a company that isn't even going to sell a product that works.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:24.123Z", "Content": "Ok. Can I get your first and last name please?", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "3673d926-6e75-4620-a6f0-7ea571790a15", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:29.879Z", "Content": "Yeah. My first name is John and last name is Doe.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 21, "EndOffsetChar": 26 }, { "BeginOffsetChar": 44, "EndOffsetChar": 49 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:34.670Z", "Content": "Could you please provide me with the order ID number?", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "46d37141-32d8-4f2e-a664-bcd3f34a68b3", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:39.726Z", "Content": "Yes, just . Looking ...", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:44.887Z", "Content": "Not a problem, take your time.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "3c4a2a1e-6790-46a6-8ad4-4a0980b04795", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:52.978Z", "Content": "Okay, that should be #5376897. You know, if the product was fine I wouldn't have to scrounge through emails.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:59.441Z", "Content": "alright, perfect. And could you also just confirm the shipping address for me?", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 77, "EndOffsetChar": 78 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:05.455Z", "Content": "123 Any Street, Any Town, and the zip code is 98109.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 0, "EndOffsetChar": 27 }, { "BeginOffsetChar": 49, "EndOffsetChar": 54 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:12.764Z", "Content": "Thank you very much. Just waiting on my system here. .. I'll also need the last four digits of your debit card.", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "Jane", "Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:17.412Z", "Content": "Ok. Last four for my debit care are 9008", "ContentType": "text/markdown", "DisplayName": "John", "Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 27, "EndOffsetChar": 31 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:22.486Z", "Content": "It's just too bad. I thought this was going to be the best gift idea. How can you guys be sending out defective seeds? 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I'll also need the last four digits of your debit card.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "21acf0fc-7259-4a08-b4cd-688eb56587d3", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:17.412Z", "Content": "Ok. Last four for my debit card [PII]", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "3ec6adb5-3f11-409c-af39-40cf7ba6f078", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 27, "EndOffsetChar": 32 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:33.852Z", "Content": "It's just too bad. I thought this was going to be the best gift idea. How can you guys be sending out defective seeds? Isn't that your whole business?", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "c71ad383-f876-4bb3-b254-7837b6a3d395", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:38.961Z", "Content": "I apologize for the experience you had Mr [PII], its very uncommon that our customer will have this issue. We will look into this and get this sorted out for you right away.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 41, "EndOffsetChar": 46 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:44.192Z", "Content": "Well, my wife's birthday already passed, so. There's not too much you can do. But I would still like to grow the herbs for her, if possible.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "4b292b64-4a33-45ff-89df-d5a175d16d70", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:51.310Z", "Content": "Totally understandable. Let me see what we can do for you. Please give me couple of minutes as I check the system.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:56.287Z", "Content": "Thank you sir one moment please.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:01.224Z", "Content": "Alright are you still there Mr [PII]?", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 30, "EndOffsetChar": 35 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:07.093Z", "Content": "Yeah.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "2da5a3c2-9d1b-458c-ae53-759a4e63198d", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:12.562Z", "Content": "We are not only refunding the cost of the grow-it-yourself indoor herb kit but we will also be sending you a replacement. Would you be okay with this?", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:17.029Z", "Content": "Yeah! That would be great. I just want my wife to be able to have these herbs in her room. And I'm always happy to get my money back!", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "e23a2331-f3fc-4d3c-8a51-1541451186c9", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:22.269Z", "Content": "Awesome! We really want to keep our customers happy and satisfied, and again I want to apologize for your less than satisfactory experience with the last product you ordered from us.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:26.353Z", "Content": "Okay! No problem. Sounds great. Thank you for all your help!", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:31.431Z", "Content": "Is there anything else I can help you out with Mr [PII]?", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Redaction": { "CharacterOffsets": [ { "BeginOffsetChar": 48, "EndOffsetChar": 53 } ] }, "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:36.704Z", "Content": "Nope!", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:41.448Z", "Content": "Ok great! Have a great day.", "ContentType": "text/plain", "DisplayName": "[PII]", "Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d", "ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7", "ParticipantRole": "AGENT", "Type": "MESSAGE" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:42.799Z", "ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left", "DisplayName": "[PII]", "Id": "d1ba54ba-61d4-4a48-9a9a-6cd17d70b8fb", "ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Type": "EVENT" }, { "AbsoluteTime": "2022-10-27T03:34:43.192Z", "ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended", "Id": "2d9a0e4f-faec-485f-97af-2767dde1f30a", "Type": "EVENT" } ], "Version": "CHAT-2022-11-30" } ``` # Beispiel für Kontaktlinsen-Ausgabedateien für eine E-Mail, die mit Conversational Analytics von Contact Lens analysiert wurden Dieser Abschnitt zeigt ein Beispielschema für einen E-Mail-Kontakt, der mit Conversational Analytics von Contact Lens analysiert wurde. Das Beispiel zeigt übereinstimmende Kategorien und eine Zusammenfassung der Kontaktkette. Beachten Sie Folgendes zu den Ausgabedateien für E-Mail-Analysen: + Das `Channel` Feld ist auf eingestellt`EMAIL`. + Das `Version` Feld verwendet das `EMAIL` Präfix (z. B.`EMAIL-2026-01-01`). + E-Mail-Ausgabedateien enthalten keine Daten zu Stimmungswerten, Stimmungsschwankungen, Lautstärke oder Gesprächsunterbrechung. + Der `Categories` Abschnitt enthält ein Feld, das auf gesetzt ist`EventSource`. `OnEmailAnalysisAvailable` + Bei Kontaktzusammenfassungen wird `ContactChainSummary` anstelle von verwendet`PostContactSummary`, da E-Mail-Analysen den gesamten E-Mail-Thread (Kontaktkette) zusammenfassen. + Der `CustomerMetadata.InputFiles` Abschnitt bezieht sich auf die E-Mail-Nachricht und Klartext-Dateien, die in Amazon S3 gespeichert sind. ## Beispiel für eine Ausgabedatei für E-Mail-Analysen Das folgende Beispiel zeigt die Ausgabe für einen E-Mail-Kontakt mit aktivierter Kategorisierung, Schwärzung und Zusammenfassung der Kontaktkette. ``` { "Version": "EMAIL-2026-01-01", "AccountId": "123456789012", "Channel": "EMAIL", "Configuration": { "ChannelConfiguration": { "AnalyticsModes": [ "ContactLens" ] }, "LanguageLocale": "en-US", "RedactionConfiguration": { "Behavior": "Enable", "Policy": "RedactedAndOriginal", "Entities": [], "MaskMode": "EntityType" }, "SummaryConfiguration": { "SummaryModes": [ "ContactChain" ] } }, "CustomerMetadata": { "ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "InstanceId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee", "InputFiles": { "EmailMessageS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_message.json", "EmailMessagePlainTextS3URI": "connect/your-instance/EmailMessages/2026/01/15/a1b2c3d4_plain_text.json" } }, "Categories": { "MatchedCategories": [ "refund-request", "shipping-issue" ], "MatchedDetails": { "refund-request": { "PointsOfInterest": [ { "Contacts": [ { "ContactId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890" } ] } ], "EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable" }, "shipping-issue": { "PointsOfInterest": [], "EventSource": "OnEmailAnalysisAvailable" } } }, "ConversationCharacteristics": { "ContactSummary": { "ContactChainSummary": { "Content": "The customer reported that their order arrived damaged and requested a full refund including shipping costs. The agent confirmed the refund would be processed within 3-5 business days and offered a replacement unit." } } }, "JobDetails": {} } ``` # Fehlerbehebung in Amazon Connect Contact Lens ## Warum sehe oder höre ich keine unredigierten Inhalte? Wenn Ihre Organisation die Schwärzungsfunktion verwendet, werden standardmäßig nur Contact Lens geschwärzte Inhalte auf der Admin-Website angezeigt. Amazon Connect Sie müssen entsprechend berechtigt sein, um nicht redigierte Inhalte zu sehen. Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen für die Verwendung der Konversationsanalysen von Contact Lens in Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md). # Bewerten Sie die Leistung der Interaktionen zwischen Agenten und Self-Service in Amazon Connect **Tipp** **Neuer Benutzer?** Sehen Sie sich den [Workshop zu Bewertungsformularen für Kundendienstmitarbeiter in Amazon Connect](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-evaluation-forms/en-US) an. Dieser Online-Kurs führt Sie durch die Erstellung eines funktionierenden Beispiels für ein Bewertungsformular. **IT-Administratoren**: Um die Amazon Connect Connect-Evaluierungsfunktionen zu aktivieren, gehen Sie zur Amazon Connect Konsole, wählen Sie Ihren Instance-Alias, wählen Sie **Datenspeicher**, **Inhaltsauswertungen**, **Bearbeiten** aus. Sie werden aufgefordert, einen S3-Bucket zu erstellen oder auszuwählen. Nachdem der Bucket erstellt wurde, können Sie Bewertungen speichern und exportieren. Mit Amazon Connect können Sie benutzerdefinierte Leistungsbewertungskriterien definieren, um zu bewerten, zu überwachen und zu verbessern, wie Agenten und automatisierte Systeme (Bots, KI-Agenten) mit Kunden interagieren und Probleme lösen. Anschließend können Sie die Leistung überwachen, indem Sie die aggregierten Erkenntnisse in Dashboards überprüfen und einzelne Kontakte aufschlüsseln, wo Sie Bewertungen zusammen mit Aufzeichnungen, Transkripten, Konversationszusammenfassungen und Analysen in einer einzigen Ansicht sehen können. Mit integriertem Coaching können Sie den Mitarbeitern Feedback geben, in dem sie ihre Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten hervorheben. Sie können manuelle Bewertungen für alle Kontakttypen (Sprach-, Chat-, E-Mail- und Aufgabenkontakt) durchführen. Sie können automatisierte Interaktionen für Sprach- und Chat-Kontakte durchführen, die mit Amazon Connect Conversational Analytics analysiert wurden. Sie können automatisierte Auswertungen sowohl von Agenteninteraktionen als auch von automatisierten Interaktionen (die von Bots oder KI-Agenten durchgeführt werden) durchführen. Weitere Informationen zu automatisierten Bewertungen finden Sie unter[Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](create-evaluation-forms.md#step-automate). Um manuelle Bewertungen durchzuführen, können Sie nach einem Kontakt suchen, das entsprechende Bewertungsformular auswählen, das Audio, die Bildschirmaufnahme oder das Protokoll des Kontakts überprüfen und dann auswerten, wie der Mensch, der KI-Agent oder der Bot mit dem Kunden interagiert hat. Sie können diese Erkenntnisse dann nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, indem Sie den Mitarbeitern Feedback zum Coaching geben und Bots, KI-Agenten und Self-Service-Workflows optimieren. **So bewerten Sie die Leistung** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen zum Vornehmen von Bewertungen](evaluation-and-coaching-permissions.md) verfügt. 1. Greifen Sie auf den Kontakt zu, den Sie bewerten möchten. Dazu haben Sie einige Möglichkeiten. Zum Beispiel könnte jemand die Kontakt-URL mit Ihnen geteilt oder Ihnen eine Aufgabe mit der URL zugewiesen haben. Möglicherweise haben Sie auch die Kontakt-ID, mit der Sie wie folgt nach dem Kontaktdatensatz suchen können: Wählen Sie im Navigationsbereich **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus und suchen Sie dann nach dem Kontakt, den Sie bewerten möchten. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** die Option **Bewertungen** oder das Symbol **<** aus. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“ mit der Schaltfläche „Bewertungen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-evaluatebutton.png) 1. Im Bereich **Bewertungen** werden alle Bewertungen aufgeführt, die für den Kontakt in Bearbeitung sind oder abgeschlossen wurden. ![\[Der Bereich „Bewertungen“, der Status von zwei Bewertungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-startevaluation.png) 1. Um eine Bewertung zu starten, wählen Sie ein Bewertungsformular aus dem Drop-down-Menü und wählen Sie dann Bewertung **starten** aus. Wenn Sie noch kein Bewertungsformular eingerichtet haben, müssen Sie dies vorher tun. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen eines Bewertungsformulars](create-evaluation-forms.md). 1. Verwenden Sie zur Navigation in einem besonders langen Bewertungsformular die Pfeile neben den einzelnen Abschnitten, um sie zu minimieren oder zu maximieren. ![\[Der Bereich „Bewertungen“, der Pfeil zum Minimieren oder Maximieren eines Abschnitts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-exampleevaluation.png) 1. Wählen Sie **Speichern** aus, um ein in Bearbeitung befindliches Formular zu speichern. Der Status des Formulars ändert sich zu **Entwurf**. Sie können jederzeit zum Formular zurückkehren und fortfahren oder es löschen und von vorne beginnen. ![\[Der Bereich „Bewertungen“, der auf „Entwurf“ festgelegte Status einer Bewertung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft.png) 1. Wählen Sie **Senden** aus, wenn Sie fertig sind. Wenn Sie optionale Fragen im Formular übersprungen haben, wird eine Warnung angezeigt, in der Sie aufgefordert werden, zu bestätigen, dass Sie die Bewertung einreichen möchten. Wählen Sie **Yes (Ja)**. Die Bewertung hat jetzt den Status **Abgeschlossen**. ![\[Überspringen Sie optionale Fragen und senden Sie die Bewertung ab.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft-submit.png) # Weisen Sie Sicherheitsprofilberechtigungen für Leistungsbeurteilungen und Coaching zu Damit Benutzer Bewertungsformulare erstellen, automatisieren und darauf zugreifen können, weisen Sie die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen für **Analytik und Optimierung** zu: + **Bewertungsformulare — Kontaktevaluierungen durchführen**: Ermöglicht es einem Benutzer, z. B. einem Mitglied des Qualitätssicherungsteams, ein Bewertungsformular zur Überprüfung eines Kontakts zu verwenden. Eine Beispielabbildung finden Sie unter [Bewerten Sie die Leistung der Interaktionen zwischen Agenten und Self-Service in Amazon Connect](evaluations.md). Diese Berechtigung ermöglicht Benutzern auch, Bewertungen nach Bewertungsformular, Punktzahl, Datum/Zeitraum der letzten Aktualisierung, Bewerter und Status zu [durchsuchen](search-evaluations.md). Außerdem können sie den Audit Trail des Bewertungsformulars anzeigen. + Mit der Berechtigung **Anzeigen** können Benutzer eingereichte Bewertungen einsehen. Sie können diese Berechtigungen Benutzern gewähren, die Bewertungen durchführen (z. B. Managern), und Benutzern (z. B. Kundendienstmitarbeitern), die Bewertungen einsehen müssen. + Mit der Berechtigung **Erstellen** können Benutzer neue Bewertungen erstellen und Bewertungsentwürfe anzeigen und bearbeiten. + Mit der Berechtigung **Bearbeiten** können Benutzer eingereichte Bewertungen bearbeiten. + Mit der Berechtigung **Löschen** können Benutzer sowohl Entwürfe als auch eingereichte Bewertungen löschen. + **Bewertungsformulare – Formulardefinitionen verwalten**: Ermöglicht Administratoren und Managern das [Erstellen](create-evaluation-forms.md) und [Verwalten](evaluationform-audit-trail.md) von Bewertungsformularen + **Regeln**: Berechtigungen zum Erstellen, Anzeigen, Bearbeiten und Löschen von Regeln sind erforderlich, um [Kontakte anhand bestimmter Verhaltensweisen von Kundendienstmitarbeitern und Kundenergebnissen automatisch zu kategorisieren](rules.md). Diese Kontaktkategorien können verwendet werden, um die [Automatisierung von Bewertungsformularen zu konfigurieren](create-evaluation-forms.md#step-automate). Darüber hinaus sind Regelberechtigungen erforderlich, um [eine Regel zum Einreichen automatisierter Bewertungen zu erstellen](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). + **Bewertungsformulare – KI-Assistenten fragen**: Bietet während der Durchführung von Bewertungen Zugriff auf die Schaltfläche **Frag KI**. Über die Schaltfläche **Frag KI** kann der Benutzer [von generativer KI gestützte Empfehlungen](generative-ai-performance-evaluations.md) für Antworten auf Fragen in Bewertungsformularen erhalten. + **Bewertungsformulare – Kalibrierungssitzungen verwalten**: Ermöglicht es Administratoren, Kalibrierungssitzungen zu erstellen und zu verwalten, um die Einheitlichkeit und Genauigkeit bei der Bewertung der Leistung von Kundendienstmitarbeitern durch Manager zu erhöhen. + **Musterkontakte**: Ermöglicht Managern, nach dem Zufallsprinzip Kontakte von Agenten zur Bewertung auszuwählen. Ein Manager kann beispielsweise alle Agenten in seiner Hierarchie auswählen und erhält 5 zufällige Kontakte pro Agent aus der letzten Woche zur Bewertung. Damit Benutzer Coaching-Sitzungen verwalten oder darauf zugreifen können, weisen Sie die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen für **Analysen und Optimierung** zu: + **Coaching — meine Coaching-Sitzungen**: Greifen Sie auf Coaching-Sitzungen zu, denen Sie als Coach oder Teilnehmer zugewiesen sind. + **Ansicht: Sehen** Sie sich Coaching-Sitzungen an, bei denen Sie der Coach oder der Teilnehmer sind. Wenn Sie der Teilnehmer sind, können Sie die Coaching-Sitzung mit dieser Erlaubnis bestätigen. + **Erstellen**: Erstelle neue Coaching-Sitzungen mit dir als Coach. + **Bearbeiten: Bearbeiten** Sie Coaching-Sitzungen, in denen Sie der Coach sind. + **Löschen: Lösche** Coaching-Sitzungen, bei denen du der Coach bist. + **Coaching — Coaching-Sitzungen verwalten**: Greifen Sie auf Coaching-Sitzungen zu, die von Ihnen oder anderen durchgeführt wurden. Diese Erlaubnis ist für Administratoren oder Qualitätsmanager bestimmt. + **Ansehen: Sehen Sie** sich eine beliebige Coaching-Sitzung an. + **Erstellen**: Neue Coaching-Sitzungen erstellen. Sie können sich selbst als Coach wählen oder andere Benutzer als Coach zuweisen. + **Bearbeiten: Bearbeiten** Sie eine beliebige Coaching-Sitzung. + **Löschen: Löscht** jede Coaching-Sitzung. Das Sicherheitsprofil **Admin** verfügt standardmäßig über diese Berechtigungen. Weitere Informationen zum Hinzufügen weiterer Berechtigungen zu einem vorhandenen Sicherheitsprofil finden Sie unter [Aktualisieren von Sicherheitsprofilen in Amazon Connect](update-security-profiles.md). # Anzeigen eines Audit Trails für Bewertungen in Amazon Connect Eine Bewertung kann mehrfach geändert und eingereicht werden. Wenn ein Bewerter Änderungen an einer bestehenden Bewertung einreicht, können Manager einen Audit Trail anzeigen, der Folgendes aufzeichnet: + Wer die ursprüngliche Bewertung eingereicht hat + Wer die Bewertung erneut eingereicht hat + Welche Änderungen vorgenommen wurden (z. B. geänderte Antworten oder Antwortnotizen in einer Bewertung) Manager von Contact Centers können diese Informationen verwenden, um interne Audits durchzuführen und Möglichkeiten aufzudecken, wie die Einheitlichkeit zwischen den Bewertern verbessert werden kann. **So zeigen Sie den Audit Trail für eine Bewertung an** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dessen Sicherheitsprofil über die Berechtigung **Analytik und Optimierung** – **[Bewertungsformulare – Bewertungen durchführen](evaluation-and-coaching-permissions.md)** verfügt. 1. Öffnen Sie einen Kontakt mit einer Bewertung, die nach dem Einreichen bearbeitet wurde. 1. Wählen Sie die zu prüfende Bewertung aus. Die folgende Abbildung zeigt die Seite **Bewertungen** mit einem Link zu einer abgeschlossenen Bewertung. ![\[Ein Link zu einer abgeschlossenen Bewertung, den Sie auswählen können, um den Audit Trail anzuzeigen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-example.png) 1. Der Abschnitt **Übersicht** der Bewertung enthält den **Änderungsverlauf**. Er gibt an, wie oft die Bewertung eingereicht wurde. Wählen Sie den Link aus, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Eigenschaft „Änderungsverlauf“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-change-history.png) 1. Sie können den Audit Trail nachfolgender Einreichungen nach der ersten Einreichung einsehen. Klicken Sie auf den Pfeil neben einer erneuten Einreichung, um Details zu den Änderungen anzuzeigen. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen Audit Trail der Änderungen, die nach der Einreichung einer Bewertung erstellt wurden. ![\[Ein Audit Trail einer Bewertung, die nach der Einreichung geändert wurde.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit.png) # Erstellen eines Bewertungsformulars in Amazon Connect In Amazon Connect können Sie [viele verschiedene Bewertungsformulare](feature-limits.md#evaluationforms-feature-specs) erstellen. Beispielsweise benötigen Sie möglicherweise für jede Geschäftseinheit und für verschiedene Warteschlangen ein anderes Bewertungsformular. Sie können auch verschiedene Bewertungsformulare für die Bewertung der Agenteninteraktion und der Self-Service-Interaktion mit einem Lex-Bot oder KI-Agenten erstellen. Jedes Formular kann mehrere Abschnitte und Fragen enthalten. + Sie können jeder Frage und jedem Abschnitt [Gewichtungen](about-scoring-and-weights.md) zuweisen, um anzugeben, inwieweit sich ihre Punktzahl auf die Gesamtpunktzahl des Bewertungsformulars auswirkt. + Sie können die Automatisierung für jede Frage konfigurieren, sodass Antworten auf diese Fragen automatisch anhand von Erkenntnissen und Metriken aus Contact Lens-Konversationsanalysen ausgefüllt werden. In diesem Thema wird erklärt, wie Sie mithilfe der Amazon Connect Admin-Website ein Formular erstellen und die Automatisierung konfigurieren. Informationen zur programmgesteuerten Erstellung und Verwaltung von Formularen finden Sie unter [Bewertungsaktionen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/evaluation-api.html) in der *Referenz zur Amazon-Connect-API*. **Topics** + [Schritt 1: Erstellen eines Bewertungsformulars mit einem Titel](#step-title) + [Schritt 2: Hinzufügen von Abschnitten und Fragen](#step-sections) + [Schritt 3: Hinzufügen von Antworten](#step-answers) + [Schritt 4: Bedingte Aktivierung von Fragen](#step-conditionally-enable-questions) + [Schritt 5: Weisen Sie den Antworten Punktzahlen und Bereiche zu](#step-assignscores) + [Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](#step-automate) + [Schritt 7: Sehen Sie sich eine Vorschau des Bewertungsformulars an](#step-preview) + [Schritt 8: Weisen Sie Gewichtungen für das Endergebnis zu](#step-weights) + [Schritt 9: Aktiviere ein Bewertungsformular](#step-activateform) ## Schritt 1: Erstellen eines Bewertungsformulars mit einem Titel In den folgenden Schritten wird erläutert, wie Sie ein Bewertungsformular erstellen oder duplizieren und einen Titel festlegen. 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen verfügt: **Analytik und Optimierung** – **Bewertungsformulare – Formulardefinitionen verwalten** – **Erstellen**. 1. Wählen Sie **Analytik und Optimierung** und anschließend **Bewertungsformulare** aus. 1. Wählen Sie auf der Seite **Bewertungsformulare** die Option **Neues Formular erstellen** aus.  –oder – Wählen Sie ein vorhandenes Formular und dann **Duplizieren** aus. 1. Geben Sie einen Titel für das Formular ein, z. B. *Vertriebsbewertung*, oder ändern Sie den vorhandenen Titel. Fügen Sie dem Formular beliebige Tags hinzu, um den Zugriff auf das Formular zu steuern (siehe [Einrichten von tag-based-access Kontrollen für Leistungsbeurteilungen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/tag-based-access-control-performance-evaluations.html)). Wenn Sie fertig sind, wählen Sie **Ok**. ![\[Die Seite „Bewertungsformulare“, der Abschnitt „Formulartitel festlegen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png) Oben auf der Seite „Bewertungsformular“ werden die folgenden Registerkarten angezeigt: + **Abschnitte und Fragen**: Fügen Sie dem Formular hier Abschnitte, Fragen und Antworten hinzu. + **Punktzahlen**: Aktivieren Sie hier die Punktzahlen für das Formular. Sie können Punktzahlen auch auf Abschnitte oder Fragen anwenden. 1. Bei der Erstellung Ihres Formulars können Sie jederzeit **Speichern** auswählen. Auf diese Weise können Sie die Seite verlassen und später zum Formular zurückkehren. 1. Fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort, um Abschnitte und Fragen hinzuzufügen. ## Schritt 2: Hinzufügen von Abschnitten und Fragen 1. Fügen Sie auf der Registerkarte **Abschnitte und Fragen** Abschnitt 1 einen Titel hinzu, z. B. *Begrüßung*. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Registerkarte „Abschnitte und Fragen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingtitle.png) 1. Wählen Sie **Frage hinzufügen** aus, um dies zu tun. 1. Geben Sie im Feld **Titel der Frage** die Frage ein, die auf dem Bewertungsformular erscheinen soll. Beispiel: *Hat der/die Kundendienstmitarbeiter:in seinen/ihren Namen angegeben und gesagt, dass er/sie dem Kunden gerne behilflich ist?* ![\[Die Bewertungsformularseite, das Feld „Titel der Frage“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1.png) 1. Fügen Sie im Feld **Anweisungen für Bewerter** Informationen hinzu, die den Bewertern oder generativer KI bei der Beantwortung der Frage helfen. Für die Frage *Hat der Kundendienstmitarbeiter versucht, die Kundenidentität zu überprüfen?* können Sie beispielsweise zusätzliche Anweisungen geben, z. B. *Der Kundendienstmitarbeiter muss einen Kunden immer nach seiner Mitglieds-ID und Postleitzahl fragen, bevor er seine Fragen beantwortet*. 1. Wählen Sie im Feld **Art der Frage** eine der folgenden Optionen aus, die im Formular angezeigt werden sollen: + **Einzelauswahl**: Bewerter können aus einer Liste von Optionen wählen, z. B. **Ja**, **Nein** oder **Gut**, **Mittel**, **Schlecht**. + **Mehrfachauswahl**: Der Evaluator kann mehrere Antworten aus einer Liste von Optionen auswählen, z. B. eine Liste von Produkten, an deren Kauf der Kunde interessiert war, oder das Verhalten von Mitarbeitern, die nicht den Vorschriften entsprechen. + **Textfeld**: Bewerter können Text frei eingeben. + **Zahl**: Bewerter können eine Zahl aus einem von Ihnen angegebenen Bereich eingeben, z. B. 1–10. + **Datum**: Der Evaluator kann ein Datum als Antwort wählen. 1. Fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort, um Antworten hinzuzufügen. ## Schritt 3: Hinzufügen von Antworten 1. Fügen Sie auf der Registerkarte **Antworten** Antwortoptionen hinzu, die den Bewertern angezeigt werden sollen, z. B. **Ja**, **Nein**. 1. Wählen Sie zum Hinzufügen weiterer Antworten **Option hinzufügen** aus. Die folgende Abbildung zeigt Beispiele für Antworten auf eine Frage des Typs **Einzelauswahl**. ![\[Die Registerkarte „Antworten“ mit dem Befehl „Option hinzufügen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1-answer.png) Die folgende Abbildung zeigt einen Antwortbereich für eine Frage des Typs **Zahl**. ![\[Die Registerkarte „Antworten“ mit den Feldern „Min. Wert“ und „Max. Wert“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring4.png) 1. Sie können eine Frage auch als optional markieren. Auf diese Weise können Manager die Frage bei der Durchführung einer Bewertung überspringen (oder als **Nicht zutreffend** markieren). ![\[Die Option zum Markieren einer Frage als „Nicht zutreffend“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring-not-applicable.png) ## Schritt 4: Bedingte Aktivierung von Fragen Bewertungsformulare können Fragen enthalten, die bedingt aktiviert oder deaktiviert werden, basierend auf den Antworten auf andere Fragen. Sie können beispielsweise eine Folgefrage so konfigurieren, dass sie nur dann im Formular erscheint, wenn sie benötigt wird. 1. Wählen Sie eine Frage aus, für die eine Folgefrage erforderlich ist. Der Fragetyp muss **Einzelauswahl** oder **Mehrfachauswahl** sein, und es darf sich nicht um eine optionale Frage handeln (aktivieren Sie nicht das Kontrollkästchen **Optionale Frage**). In der folgenden Abbildung lautet Frage 1.1 beispielsweise *Was war der Grund für den Anruf?* und das Kontrollkästchen **Optionale Frage** ist nicht aktiviert. ![\[Der Fragetyp ist „Einzelauswahl“ und das Kontrollkästchen „Optionale Frage“ ist nicht aktiviert.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions1.png) 1. Fügen Sie eine Folgefrage hinzu und aktivieren Sie nun das Kontrollkästchen **Optionale Frage**. In der folgenden Abbildung handelt es sich bei der Folgefrage um Frage 1.2 *Hat der Kundendienstmitarbeiter überprüft, ob der Kunde versucht hat, online ein neues Konto zu registrieren?* und das Kontrollkästchen **Optionale Frage** ist aktiviert. ![\[Folgefrage mit aktiviertem Kontrollkästchen „Optionale Frage“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions2.png) 1. Wählen Sie die Registerkarte **Frage bedingt aktivieren** aus und aktivieren Sie dann **Bedingte Frage**. Diese Umschaltfunktion ist in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Die Registerkarte „Frage bedingt aktivieren“ mit dem Schalter „Bedingte Frage“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions3.png) 1. Konfigurieren Sie die Folgefrage so, dass sie nur aktiviert wird, wenn die Antwort auf Frage 1.1 *Was war der Grund für den Anruf?* **Registrierung eines neuen Kontos** lautet. Diese Optionen sind auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die bedingte Frage lautet „Andere“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions4.png) Bei dieser Konfiguration wird die Folgefrage *Hat der Kundendienstmitarbeiter überprüft, ob der Kunde versucht hat, online ein neues Konto zu registrieren?* dem Formular nur dann dynamisch hinzugefügt, wenn die Antwort auf *Was war der Grund für den Anruf?* **Registrierung eines neuen Kontos** ist. In allen anderen Fällen ist diese Frage nicht im Formular enthalten und muss nicht beantwortet werden. 1. Verwenden Sie die Aktion **Vorschau**, um zu überprüfen, ob diese Konfiguration wie erwartet funktioniert. Im Folgenden finden Sie einige Hinweise, die Sie bei der Erstellung bedingter Fragen berücksichtigen sollten: + Wenn eine Frage bedingt aktiviert wird, ist sie standardmäßig deaktiviert. + Wenn eine Frage bedingt deaktiviert wird, ist sie standardmäßig deaktiviert. + Sie können Fragen zur **Einfachauswahl** oder **Mehrfachauswahl** nur verwenden, um andere Fragen bedingt zu aktivieren oder zu deaktivieren. Die Frage darf nicht optional sein. + Sie können eine oder mehrere Antwortoptionen auswählen, um die Bedingung einer bedingten Frage auszulösen. **Anmerkung** Wenn für eine bedingt aktivierte Frage die KI-gestützte Automatisierung aktiviert ist, wird der Einsatz generativer KI für diese Frage auf das Nutzungskontingent von Fragen angerechnet, die für einen Kontakt mithilfe von generativer KI ausgewertet werden können. Sie zählt auch dann, wenn die Frage bedingt deaktiviert wurde. Das Standardlimit für die **Anzahl der Bewertungsfragen, die bei einem Kontakt mithilfe von generativer KI automatisch beantwortet werden können**, finden Sie unter [Contact Lens-Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas). ## Schritt 5: Weisen Sie den Antworten Punktzahlen und Bereiche zu 1. Gehen Sie im Formular ganz nach oben. Wählen Sie die Registerkarte **Punktzahlen** und anschließend **Punktzahlen aktivieren** aus. ![\[Die Seite „Bewertungsformulare“ mit der Registerkarte „Punktzahlen“ und der Option „Punktzahlen aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-enablescoring.png) Dadurch werden Punktzahlen für das gesamte Formular aktiviert. Außerdem können Sie jetzt Bereiche für Antworten auf Fragen des Typs **Zahl** hinzufügen. 1. Kehren Sie zur Registerkarte **Abschnitte und Fragen** zurück. Jetzt haben Sie die Möglichkeit, **Einzelauswahl** Punktzahlen zuzuweisen und Bereiche für Fragen des Typs **Zahl** hinzuzufügen. ![\[Die Registerkarte „Abschnitte und Fragen“ und die für die Frage spezifische Registerkarte „Punktzahlen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring-feature.png) 1. Wenn Sie eine Frage vom Typ **Zahl** erstellen, wählen Sie auf der Registerkarte **Punktzahlen** die Option **Bereich hinzufügen** aus, um einen Wertebereich festzulegen. Geben Sie die schlechteste und die beste Punktzahl für die Antwort an. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für Bereiche und Punktzahlen für eine Frage des Typs **Zahl**. ![\[Die für die Frage spezifische Registerkarte „Punktzahlen“ und die Antwortbereiche.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring5.png) + Wenn Kundendienstmitarbeiter Kunden nicht unterbrochen haben, erhalten sie eine Punktzahl von 10 (beste Punktzahl). + Wenn Kundendienstmitarbeiter Kunden zwischen 1- und 4-mal unterbrochen haben, erhalten sie eine Punktzahl von 5. + Wenn Kundendienstmitarbeiter Kunden zwischen 5- und 10-mal unterbrochen haben, erhalten sie eine Punktzahl von 1 (schlechteste Punktzahl). **Anmerkung** Sie können eine Punktzahl von **0 (Automatisches Fehlschlagen)** für eine Antwortoption konfigurieren. Sie können auswählen, ob **Automatisches Fehlschlagen** auf den Abschnitt, den Unterabschnitt oder das gesamte Formular angewendet werden soll. Das bedeutet, dass bei der Auswahl der Antwort in einer Bewertung dem entsprechenden Abschnitt, dem Unterabschnitt oder dem gesamten Formular eine Punktzahl von Null zugewiesen wird. Die Option **Automatisches Fehlschlagen** ist auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Option „Automatisches Fehlschlagen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automaticfail.png) 1. Nachdem Sie allen Antworten Punktzahlen zugewiesen haben, wählen Sie **Speichern** aus. 1. Wenn Sie mit dem Zuweisen von Punktzahlen fertig sind, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort, um die Stellung bestimmter Fragen zu automatisieren, oder fahren Sie mit [Vorschau des Bewertungsformulars](#step-preview) fort. ## Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen Mit Amazon Connect können Sie Fragen in Bewertungsformularen automatisch beantworten (z. B. hat sich der Mitarbeiter an das Begrüßungsskript gehalten?) mithilfe von Erkenntnissen und Metriken aus Konversationsanalysen. Automatisierung kann für Folgendes verwendet werden: + **Unterstützung der Bewerter bei Leistungsbewertungen**: Die Bewerter erhalten bei der Durchführung von Bewertungen automatisierte Antworten auf Fragen in Bewertungsformularen. Bewerter können automatisierte Antworten vor dem Einreichen überschreiben. + **Automatisches Ausfüllen und Senden von Bewertungen**: Administratoren können Bewertungsformulare so konfigurieren, dass die Antworten auf alle Fragen innerhalb eines Bewertungsformulars automatisiert und Bewertungen für bis zu 100% der Kundeninteraktionen automatisch eingereicht werden. Bewerter können Bewertungen bearbeiten und erneut einreichen (falls erforderlich). Die Art der Automatisierung hängt davon ab, ob Sie die Agenteninteraktion oder die automatisierte Interaktion bewerten (z. B. Self-Service bei der Interaktion mit einem Lex-Bot oder KI-Agenten). Sie können zwischen Agenteninteraktion und automatisierter Interaktion wählen, indem Sie unter **Kontaktinteraktionstyp** die Option **Zusätzliche Einstellungen** auswählen. Sowohl zur Unterstützung der Gutachter als auch zur automatisierten Einreichung von Bewertungen müssen Sie zunächst die Automatisierung einzelner Fragen in einem Bewertungsformular einrichten. Amazon Connect bietet drei Möglichkeiten zur Automatisierung von Bewertungen: + **Kontaktkategorien**: *Einzelauswahlfragen* (z. B. hat der Mitarbeiter den Kunden richtig begrüßt (Ja/Nein)?) und Fragen zur *Mehrfachauswahl* (z. B. welche Teile des Begrüßungsskripts hat der Mitarbeiter richtig angegeben?) kann mithilfe von Kontaktkategorien, die mit Regeln definiert sind, automatisch beantwortet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen von Regeln für Contact Lens mithilfe der Amazon-Connect-Admin-Website](build-rules-for-contact-lens.md). + **Generative KI**: Sowohl Fragen vom Typ *Einzelauswahl* als auch *Textfeld*-Fragen können mithilfe generativer KI automatisch beantwortet werden. **Anmerkung** Derzeit kann integrierte generative KI nicht verwendet werden, um die Auswertung von (automatisierten) Self-Service-Interaktionen mit Lex-Bots und KI-Agenten zu automatisieren. + **Metriken**: Fragen vom Typ *Numerisch* (z. B. „Was war die längste Zeit, für die der Kunde in die Warteschleife gestellt wurde?“) können anhand von Metriken wie der längsten Wartezeit, dem Stimmungswert usw. automatisch beantwortet werden. Im Folgenden finden Sie Beispiele für jede Art von Automatisierung für die einzelnen Fragetypen. **Beispiel für die Automatisierung einer Frage des Typs „Einzelauswahl“ mit Contact Lens-Kategorien** + Das folgende Bild zeigt, dass die Antwort auf die Bewertungsfrage Ja lautet, wenn der Kontakt mit einem Label **ProperGreeting**kategorisiert Contact Lens wurde. Um Kontakte als zu kennzeichnen **ProperGreeting**, müssen Sie zunächst eine Regel einrichten, die die Wörter oder Ausdrücke erkennt, die als Teil einer richtigen Begrüßung erwartet werden, z. B. wenn der Mitarbeiter in den ersten 30 Sekunden der Interaktion „Danke für den Anruf“ erwähnt hat. Weitere Informationen finden Sie unter [Automatisches Kategorisieren von Kontakten](rules.md). ![\[Ein Fragenabschnitt und die Registerkarte „Automatisierung“ mit Contact Lens-Kategorien.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1.png) Informationen zum Einrichten von Kontaktkategorien finden Sie unter[Automatisches Kategorisieren von Kontakten](rules.md). **Beispiel für eine Automatisierung für eine *optionale* Einzelauswahlfrage mithilfe von Kontaktkategorien** + Die folgende Abbildung zeigt eine Beispielautomatisierung für eine optionale Frage des Typs „Einzelauswahl“. Zunächst wird geprüft, ob die Frage zutrifft oder nicht. Es wird eine Regel erstellt, um zu überprüfen, ob es bei dem Kontakt um die Eröffnung eines neuen Kontos geht. Wenn ja, wird der Kontakt als kategorisiert **CallReasonNewAccountOpening**. Wenn es bei dem Anruf nicht darum geht, ein neues Konto zu eröffnen, wird die Frage als **Nicht zutreffend** markiert. Die nachfolgenden Bedingungen gelten nur, wenn die Frage zutrifft. Die Antwort wird je nach Kontaktkategorie mit **Ja** oder **Nein** markiert **NewAccountDisclosures**. In dieser Kategorie wird geprüft, ob der Kundendienstmitarbeiter dem Kunden Informationen zur Eröffnung eines neuen Kontos gegeben hat. ![\[Ein Fragenabschnitt, die Registerkarte „Automatisierung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1a.png) Informationen zum Einrichten von Kontaktkategorien finden Sie unter[Automatisches Kategorisieren von Kontakten](rules.md). **Beispiel für die Automatisierung einer *optionalen* Frage des Typs „Einzelauswahl“ mit generativer KI** + Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Automatisierung mit generativer KI. Generative KI beantwortet die Bewertungsfrage automatisch, indem der Titel der Frage und die Bewertungskriterien, die in den Anweisungen der Bewertungsfrage angegeben sind, interpretiert und zur Analyse des Gesprächsprotokolls verwendet werden. Die Verwendung vollständiger Sätze zur Formulierung der Bewertungsfrage und die klare Spezifizierung der Bewertungskriterien in den Anweisungen verbessern die Genauigkeit der generativen KI. Weitere Informationen finden Sie unter [Evaluieren der Leistung von Kundendienstmitarbeitern in Amazon Connect mithilfe generativer KI](generative-ai-performance-evaluations.md). ![\[Ein Fragenabschnitt und die Contact Lens-Option für generative KI.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation-genai.png) **Beispiel für eine Automatisierung für eine Frage zur Mehrfachauswahl mithilfe von Contact Lens Kategorien** + Mehrfachauswahlfragen können verwendet werden, um die Begründung der Antwort für eine einzelne Auswahlfrage zu erfassen. Es kann auch verwendet werden, um bedingte Fragen auszulösen, indem nach Kundenszenarien gesucht wird, z. B. nach Gründen für den Anruf. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Regeln nutzen können, die die Gründe für Kundenanrufe erfassen, um Antworten auf eine Mehrfachauswahlfrage automatisch auszufüllen. Im Gegensatz zu Einzelauswahlfragen werden alle Bedingungen nacheinander ausgeführt, um eine Mehrfachauswahlfrage zu beantworten. Wenn im Beispiel unten beide Kategorien A **StatusCheck**und ** ChangeExistingRequest**E im Kontakt vorhanden sind, würde die Antwort sowohl „Status einer bestehenden Serviceanfrage überprüfen“ als auch „Serviceanfrage ändern“ lauten. ![\[Ein Fragenabschnitt und die Registerkarte „Automatisierung“ mit Contact Lens-Kategorien.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1b.png) Informationen zum Einrichten von Kontaktkategorien finden Sie unter[Automatisches Kategorisieren von Kontakten](rules.md). **Beispiel für die Automatisierung einer Frage des Typs „Zahl“** + Wenn die Dauer der Kundendienstmitarbeiterinteraktion weniger als 30 Sekunden betragen hat, soll die Frage mit 10 bewertet werden. ![\[Ein Fragenabschnitt, die Registerkarte „Punktzahlen“, eine Frage des Typs „Zahl“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation2.png) + Wählen Sie auf der Registerkarte **Automatisierung** die Metrik aus, die zur automatischen Bewertung der Frage verwendet werden soll. ![\[Ein Fragenabschnitt, die Registerkarte „Automatisierung“, eine Metrik zur automatischen Bewertung der Frage\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation3.png) + Sie können Antworten auf numerische Fragen mithilfe von Contact Lens-Metriken (z. B. Stimmungswert der Kunden, prozentualer Anteil der Nicht-Gesprächszeit und Anzahl der Unterbrechungen) und Kontaktmetriken (z. B. längste Zeit in der Warteschleife, Anzahl der Zeiten in der Warteschleife und Dauer der Interaktion mit dem Kundendienstmitarbeiter) automatisieren. Nachdem ein Bewertungsformular aktiviert wurde und für einige der Fragen die Automatisierung konfiguriert wurde, erhalten Sie automatische Antworten auf diese Fragen, wenn Sie eine Bewertung von der Amazon Connect Admin-Website aus starten. **So füllen Sie Bewertungen automatisch aus und reichen sie ein** 1. Richten Sie die Automatisierung für jede Frage in einem Bewertungsformular ein, wie zuvor beschrieben. 1. Aktivieren Sie die Option **Automatisches Absenden von Bewertungen aktivieren**, bevor Sie das Bewertungsformular aktivieren. Diesen Schalter sehen Sie auf der folgenden Abbildung. ![\[Der Schalter Vollautomatische Bewertungen aktivieren ist auf Ein gesetzt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation4.png) 1. Aktivieren Sie das Bewertungsformular. 1. Nach der Aktivierung werden Sie aufgefordert, eine Regel in Contact Lens zu erstellen, mit der eine automatisierte Bewertung eingereicht wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Regel in Contact Lens, die eine automatisierte Bewertung sendet](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). Mit dieser Regel können Sie angeben, welche Kontakte mit dem Bewertungsformular automatisch bewertet werden sollen. ## Schritt 7: Sehen Sie sich eine Vorschau des Bewertungsformulars an Die Schaltfläche **Vorschau** ist erst aktiv, wenn Sie den Antworten auf alle Fragen Punktzahlen zugewiesen haben. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Schaltfläche „Vorschau“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewbutton.png) Die folgende Abbildung zeigt die Formularvorschau. Verwenden Sie die Pfeile, um Abschnitte zu minimieren und so die Vorschau des Formulars übersichtlicher zu machen. Sie können das Formular bearbeiten, während Sie sich die Vorschau ansehen, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Vorschau des Bewertungsformulars\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewmode.png) ## Schritt 8: Weisen Sie Gewichtungen für das Endergebnis zu Wenn Punktzahlen für das Bewertungsformular aktiviert sind, können Sie Abschnitten oder Fragen *Gewichtungen* zuweisen. Durch die Gewichtung werden die Auswirkungen eines Abschnitts oder einer Frage auf die endgültige Punktzahl der Bewertung verstärkt oder abgeschwächt. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Registerkarte „Punktzahlen“, der Abschnitt „Punktzahlgewichtungen“, die Option „Fragen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring.png) ### Gewichtungsverteilungsmodus Mit dem **Gewichtungsverteilungsmodus** können Sie festlegen, ob eine Gewichtung nach Abschnitt oder Frage zugewiesen werden soll: + **Gewichtung nach Abschnitt**: Damit lässt sich die Gewichtung der einzelnen Fragen im Abschnitt gleichmäßig verteilen. + **Gewichtung nach Frage**: Damit können Sie die Gewichtung einzelner Fragen verringern oder erhöhen. Wenn Sie die Gewichtung eines Abschnitts oder einer Frage ändern, werden die anderen Gewichtungen automatisch angepasst, sodass die Summe immer 100 Prozent beträgt. Beispielsweise wurde auf der folgenden Abbildung Frage 2.1 manuell auf 50 Prozent festgelegt. Die Gewichtungen, die kursiv angezeigt werden, wurden automatisch angepasst. Darüber hinaus können Sie **Optionale Fragen von der Bewertung ausschließen** aktivieren, wodurch allen optionalen Fragen eine Gewichtung von Null zugewiesen wird und die Gewichtung auf die verbleibenden Fragen verteilt wird. ![\[Punktzahlgewichtungen für eine Frage\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png) ## Schritt 9: Aktiviere ein Bewertungsformular Wählen Sie **Aktivieren** aus, um das Formular für Bewerter verfügbar zu machen. Bewerter können die vorherige Version des Formulars nicht mehr in der Dropdown-Liste auswählen, wenn sie eine neue Bewertung beginnen. Für alle Bewertungen, die mit früheren Versionen abgeschlossen wurden, können Sie weiterhin die Version des Formulars anzeigen, auf dem die Bewertung basierte. Wenn Sie noch an der Einrichtung des Bewertungsformulars arbeiten und Ihre Arbeit speichern möchten, können Sie jederzeit auf **Speichern**, **Entwurf speichern** klicken. Wenn Sie überprüfen möchten, ob das Formular korrekt eingerichtet wurde, ohne es zu aktivieren, wählen Sie **Speichern**, **Speichern und validieren** aus. # Richten Sie tag-based-access Kontrollen für Leistungsbewertungen ein Amazon Connect ermöglicht es Unternehmen, den Zugriff auf bestimmte Formulare zur Leistungsbeurteilung einzuschränken und so den unbefugten Zugriff auf Vorlagen für Bewertungsformulare und abgeschlossene Bewertungen zu verhindern. Unternehmen können Managern Zugriff darauf gewähren, nur die Vorlagen für Bewertungsformulare zu ändern oder zu verwenden, die für ihren Geschäftsbereich oder ihre Funktion relevant sind. Dies erhöht die Sicherheit und erleichtert Managern die Auswahl des richtigen Formulars beim Ausfüllen von Bewertungen. Darüber hinaus kann sowohl für Manager als auch für Agenten der Zugriff auf bestimmte abgeschlossene Bewertungen eingeschränkt werden. Sie können beispielsweise verhindern, dass Agenten Testauswertungen einsehen können, die mit einer Formularvorlage gefüllt sind, die noch nicht fertiggestellt wurde. Sie können damit beginnen, Bewertungsformulare zu taggen, zum Beispiel „Abteilung: Neuer Kunde“. Wenn Sie ein Bewertungsformular taggen, tragen auch alle nachfolgenden Bewertungen, die mit dem Bewertungsformular ausgefüllt wurden, dasselbe Tag. Anschließend können Sie in den Sicherheitsprofilen der Benutzer, für die Sie den Zugriff auf bestimmte Bewertungsformulare und Bewertungen einschränken möchten, tagbasierte Zugriffskontrollen für Bewertungsformulare und Bewertungen aktivieren. Sobald die tag-based-access Kontrolle über Bewertungsformulare aktiviert ist, können Benutzer auf der Seite Bewertungsformulare nur bestimmte **Bewertungsformulare** ändern. Bei der Kontaktsuche können Benutzer nur nach Bewertungsformularen suchen, auf die sie Zugriff haben, und die Bewertungsformulare verwenden, um Bewertungen zu starten. Ebenso können Benutzer in Amazon Connect **Dashboards** nur aggregierte Ergebnisse für Bewertungsformulare einsehen, auf die sie Zugriff haben. **Durch die Tag-basierte Zugriffskontrolle für Bewertungen können Benutzer nur bestimmte Bewertungen auf der Seite mit den Kontaktdaten einsehen.** Wenn eine bestimmte Bewertung beispielsweise nur für bestimmte Personen sichtbar sein soll, z. B. bei der Betrugsbekämpfung, können Sie Agenten auf der Seite mit den Kontaktdaten daran hindern, diese Bewertungen einzusehen. **Wichtige Hinweise** Sobald Sie die tagbasierte Zugriffskontrolle für Bewertungen aktiviert haben, verlieren die Benutzer den Zugriff auf alle Bewertungen, bevor sie das Bewertungsformular taggen. Wenn Sie bereits Leistungsbeurteilungen verwenden, empfehlen wir, die Bewertungsformulare zunächst mit Tags zu versehen und Bewertungen über mehrere Monate zu sammeln, bevor Sie den tagbasierten Zugriff auf Bewertungen aktivieren. Es wird empfohlen, bei der Konfiguration des tagbasierten Zugriffs ein einzelnes Tag auf einem Bewertungsformular zu verwenden (z. B. „Abteilung: Neuer Kunde“). Das Zuweisen und Zulassen des Zugriffs auf mehrere Tags ist zwar möglich, führt aber zu Komplexität. Dies wird weiter unten ausführlicher erörtert. ## Kennzeichnung von Bewertungsformularen Sie können Bewertungsformulare bei der Erstellung eines neuen Bewertungsformulars mit Tags versehen oder indem Sie ein vorhandenes Bewertungsformular aktualisieren. Die Tags, die Sie einem Bewertungsformular hinzufügen können, hängen von der tag-based-access Kontrolle ab, die Sie in Ihren Sicherheitsprofilen haben: + Wenn in Ihrem Sicherheitsprofil keine tagbasierten Zugriffskontrollen für Bewertungsformulare konfiguriert sind, können Sie ein Formular mit beliebigen Tags erstellen oder aktualisieren. + Wenn Sie ein Sicherheitsprofil mit aktivierter tag-based-access Steuerung auf einem Bewertungsformular haben, werden die Bewertungsformular-Tags aus Ihrem Sicherheitsprofil automatisch hinzugefügt, wenn Sie Bewertungsformulare über die Amazon Connect Connect-Benutzeroberfläche erstellen. In diesem Szenario können Sie keine Tags auf Bewertungsformularen aktualisieren. + Wenn Sie über mehrere Sicherheitsprofile verfügen, müssen Sie beim Erstellen oder Aktualisieren eines Bewertungsformulars alle Tags aus einem Ihrer Sicherheitsprofile zum Bewertungsformular hinzufügen. Wenn Ihnen beispielsweise eines Ihrer Sicherheitsprofile Zugriff auf „Abteilung: Vertrieb“ gewährt und ein anderes Ihnen Zugriff auf „Abteilung: Aufbewahrung“ gewährt, müssen Sie dem Bewertungsformular entweder das Tag „Abteilung: Vertrieb“ oder „Abteilung: Aufbewahrung“ hinzufügen. Bei der Erstellung eines Bewertungsformulars werden automatisch Tags aus einem Ihrer Sicherheitsprofile hinzugefügt. Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Hinzufügen von Tags zu einem Bewertungsformular. **Beim Erstellen eines Bewertungsformulars** + Bei der Erstellung eines Bewertungsformulars werden Sie aufgefordert, Tags hinzuzufügen (siehe[Erstellen eines Bewertungsformulars](create-evaluation-forms.md)). ![\[Die Seite mit den Bewertungsformularen, der Abschnitt mit dem Titel des eingestellten Formulars mit dem Feld „Tags“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png) **Beim Bearbeiten eines Bewertungsformulars** 1. Öffnen Sie das Bewertungsformular mit einem Sicherheitsprofil, das über die Berechtigung **Bewertungsformulare — Formulardefinitionen verwalten** — **Bearbeiten** verfügt. 1. Klicken Sie auf das Bearbeitungssymbol neben den Tags. ![\[Das Symbol „Tags bearbeiten“ im Bewertungsformular.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-edit-form-tags.png) 1. Aktualisieren Sie die Tags. ![\[Das Dialogfeld „Tags aktualisieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-update-form-tags.png) **Anmerkung** Tag-Änderungen werden sofort auf alle Versionen des Formulars angewendet. Um Tags zu aktualisieren, müssen Sie das Formular nicht speichern oder aktivieren. ## Vererbung von Tags aus Bewertungsformularen zu Bewertungen Beim Erstellen einer Bewertung über die Amazon Connect Connect-Benutzeroberfläche werden die Tags aus dem Bewertungsformular bei der Erstellung in die Bewertung kopiert. Wenn das Bewertungsformular beispielsweise als „Abteilung: Vertrieb“ gekennzeichnet ist, trägt auch die mit dieser Bewertung erstellte Bewertung dasselbe Tag. Wenn das Bewertungsformular mehrere Tags enthält (Abteilung: Vertrieb, Produkt: Geschirrspüler), werden diese auch in die Bewertung übernommen, sofern Sie Zugriff darauf haben, eine Bewertung mit diesen Tags zu erstellen (auf die im nächsten Abschnitt näher eingegangen wird). **Anmerkung** Schlagworte werden nur in neue Bewertungen übernommen. Wenn Sie bereits Bewertungen haben, hat das Hinzufügen oder Aktualisieren von Tags auf Bewertungsformularen keine Auswirkungen auf Bewertungen von Bewertungen, die in der Vergangenheit abgeschlossen wurden. ## Richten Sie einen Tag-basierten Zugriff auf Bewertungsformulare und Bewertungen ein 1. Melden Sie sich **bei Amazon Connect** mit einem Benutzerprofil an, das Zugriff auf **Sicherheitsprofile — Berechtigungen anzeigen** und **bearbeiten** hat. 1. Gehen Sie innerhalb der **Sicherheitsprofile zur Seite Benutzer >** Sicherheitsprofile und wählen Sie ein Sicherheitsprofil aus, das Sie ändern möchten. 1. Klicken Sie auf **Erweiterte Optionen anzeigen**. 1. Wählen Sie **Zulassen: Tag-basierte Zugriffskontrolle**. 1. Wählen Sie unter Ressourcen die Optionen **Bewertungsformulare** und **Kontaktevaluierungen** aus. 1. Geben Sie das Tag ein, auf das Sie das Sicherheitsprofil des Benutzers beschränken möchten. ![\[Der Einrichtungsbildschirm für die Tag-basierte Zugriffskontrolle.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-tbac-setup.png) Wenn Sie bereits Bewertungen haben, führt die Aktivierung des tagbasierten Zugriffs auf Kontaktevaluierungen dazu, dass Personen, die bereits Zugriff auf Bewertungen haben, den Zugriff auf historische Bewertungen verlieren. Um weiterhin Zugriff auf historische Bewertungen zu haben, können Sie: + Beginnen Sie damit, Formulare zu taggen. Dies würde dazu führen, dass alle Bewertungen, die später durchgeführt werden, dasselbe Etikett tragen. Sobald Sie Evaluationen für mehrere Monate gesammelt haben, können Sie sie aktivieren tag-based-access. + Ihr technischer Administrator kann die [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TagResource.html)API verwenden, um alle historischen Bewertungen zu kennzeichnen. + Aktivieren Sie den Tag-basierten Zugriff auf **Bewertungsformulare**, aber nicht auf **Kontaktevaluationen**. Dies kann in Situationen wünschenswert sein, in denen bereits Sicherheitsvorkehrungen bestehen, die den Zugriff auf die Kontakte einschränken, auf die zugegriffen werden kann. Beispielsweise kann es sein, dass Supervisoren bereits auf Kontakte innerhalb ihrer eigenen Hierarchie zugreifen können, und Sie möchten Ihren Vorgesetzten möglicherweise Zugriff auf alle Bewertungen dieser Kontakte gewähren. **Wenn Sie die tagbasierte Zugriffskontrolle für **Kontaktevaluierungen** aktiviert haben, empfiehlt es sich, tag-based-access auf Konsistenz mit den Bewertungsformularen zu achten.** Es wird außerdem empfohlen, dass die Sicherheitsprofile der Benutzer Zugriff auf alle Tags in den Formularen haben, die sie verwenden müssen. Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Formular mit den Stichwörtern „Abteilung: Neukunde“, „Produkt: Autoversicherung“ verwenden soll, sollte im Sicherheitsprofil des Benutzers die Zugriffskontrolle für diese beiden Tags sowohl für **Bewertungsformulare** als auch für **Kontaktevaluierungen** aktiviert sein. Wenn sie nur über eines der Tags verfügen, schlägt die manuelle Erstellung einer Bewertung in der Benutzeroberfläche fehl. ## Einschränkung des Zugriffs auf automatisierte Bewertungsformulare, die gerade getestet werden Tag-based-access-control kann verwendet werden, um automatisierte Bewertungstests in der Produktion durchzuführen, ohne dass die Bewertungsergebnisse an Agenten und Vorgesetzte weitergegeben werden. Dies ist nützlich, wenn Sie bereits Bewertungsformulare in der Produktion verwenden. Ein Beispiel-Setup sieht wie folgt aus: + **Markieren Sie auf der Seite mit den Bewertungsformularen die Bewertungsformulare, die live sind und für Agenten und Vorgesetzte sichtbar sein sollten, mit „Live: Ja“** + Unter „**Benutzer“ > „Sicherheitsprofile**“ können Sie die tagbasierte Zugriffskontrolle für **Bewertungsformulare** und **Bewertungen** aktivieren und so den Zugriff von Agenten und Supervisoren auf Formulare mit dem Tag „Live:Ja“ einschränken **Anmerkung** Vor der Aktivierung möchten Sie möglicherweise tag-based-access-control, dass genügend historische Daten gesammelt werden können, z. B. Bewertungen von 2 Monaten, da dies zu einem Verlust historischer Bewertungen führen würde + Automatisierte Bewertungsformulare, die noch getestet werden, können als „Live:Nein“ gekennzeichnet werden, sodass sie nicht für Agenten und Vorgesetzte sichtbar sind + Qualitätsmanagern, die für die Erstellung von Bewertungsbögen verantwortlich sind, können ohne Einschränkungen auf der Grundlage von Stichwörtern Zugriff auf Bewertungsformulare erhalten. Alternativ können Sie Qualitätsmanagern zwei Sicherheitsprofile zuweisen: + Das erste würde ihnen Zugriff auf **Bewertungsformulare** und **Bewertungen** mit dem Tag „Live: Nein“ gewähren + Die zweite würde ihnen Zugang zu **Bewertungsformularen** und **Bewertungen** mit dem Tag „Live: Ja“ gewähren + Sobald Sie bereit sind, automatisierte Bewertungen in Betrieb zu nehmen, können Sie das Formular duplizieren und den Tag in „Live: Ja“ ändern. Das ursprüngliche Formular, als es getestet wurde, sollte weiterhin den Tag „Live: Nein“ tragen. Dadurch wird sichergestellt, dass Vorgesetzte und Kundenbetreuer keine historischen aggregierten Bewertungsergebnisse in den **Dashboards** sehen können, als das Formular getestet wurde. ## Tagbasierte Zugriffskontrolle bei der Einrichtung von Regeln für die Einreichung automatisierter Bewertungen Sie können eine Regel zum Einreichen automatisierter Bewertungen nur mithilfe eines Formulars erstellen, auf das Sie Zugriff haben. Angenommen, es gibt ein automatisiertes Bewertungsformular **Auto Insurance Sales Scorecard** mit den Stichwörtern „Abteilung: Neukunde“, „Produkt: Autoversicherung“, und Ihr Sicherheitsprofil gewährt Ihnen Zugriff auf das Tag „Abteilung: Neukunde“ für Bewertungsformulare. Dann könnten Sie mithilfe des Formulars **Auto Insurance Sales Scorecard** eine Regel einrichten, um Bewertungen automatisch einzureichen. ## Tagbasierte Zugriffskontrolle bei der Einrichtung von Kalibrierungssitzungen Als Administrator einer Kalibrierungssitzung können Sie nur eine Kalibrierungssitzung mit Bewertungsformularen erstellen, auf die Sie Zugriff haben. # Anzeigen des Audit Trails für ein Bewertungsformular in Amazon Connect 1. Wählen Sie das Bewertungsformular aus, für das Sie sich frühere Versionen ansehen möchten. ![\[Die Seite „Bewertungsformulare“, ein Feld links neben einem Bewertungsformular\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-select.png) 1. Verwenden Sie unten auf der Seite unter **Beispielbewertung** das Dropdownmenü, um sich vorherige Versionen anzusehen und herauszufinden, wer wann auf sie zugegriffen hat. Auf der folgenden Abbildung sehen Sie ein Beispiel für einen Audit Trail. ![\[Ein Beispiel für einen Audit Trail für eine Bewertung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-version.png) 1. Optional können Sie eines der Formulare auswählen, um es zu öffnen. ## Was bedeuten „Aktiv“, „Entwurf“ und „Gesperrt“? Ein Entwurf hat einen der folgenden Status: + **Aktiv**: Eine veröffentlichte Version des Formulars, die Bewertern zur Verfügung steht + **Entwurf**: Eine inaktive, gesperrte Version des Formulars. Ein Entwurf wird nur entsperrt, wenn Sie daran arbeiten. + **Gesperrt**: Ein Bewertungsformular ist gesperrt, wenn Sie es aktivieren oder veröffentlichen. Auch nachdem Sie das Formular deaktiviert haben, bleibt es gesperrt und wird zu einer Verlaufsversion des Formulars. Sie können die Verlaufsversion jedoch aktivieren, um sie als neue Version zu speichern. # Evaluieren der Leistung von Kundendienstmitarbeitern in Amazon Connect mithilfe generativer KI **Anmerkung** **Bereitgestellt von Amazon Bedrock**: AWS implementiert automatisierte Missbrauchserkennungen. Da die Features für generative KI in Contact Lens auf Amazon Bedrock basieren, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Kontrollen zur Durchsetzung von Sicherheit und dem verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in vollem Umfang nutzen. Manager können ihre Bewertungskriterien in natürlicher Sprache angeben und mithilfe generativer KI die Bewertungen von bis zu 100 % der Kundeninteraktionen automatisieren. Mit generativer KI können Sie die Bewertung zusätzlicher Verhaltensweisen von Kundendienstmitarbeitern automatisieren (z. B., ob der Kundendienstmitarbeiter in der Lage war, das Problem des Kunden zu lösen). Dies ermöglicht es Managern, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Erfüllung von Qualitätsstandards durch die Kundendienstmitarbeiter und die Erfassung sensibler Daten umfassend zu überwachen und zu verbessern und gleichzeitig den Zeitaufwand für die Bewertung der Leistung von Kundendienstmitarbeitern zu reduzieren. Neben den Antworten erhalten Sie auch den Kontext und eine Begründung sowie Verweise auf bestimmte Punkte im Transkript, die Sie für das Coaching Ihrer Kundendienstmitarbeiter verwenden können. Sie können generative KI verwenden, um Manager beim Ausfüllen von Bewertungen zu unterstützen, oder damit Bewertungen automatisch ausfüllen und einreichen lassen. Weitere Informationen zum Einrichten automatischer Bewertungen finden Sie unter [Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](create-evaluation-forms.md#step-automate). Bewertungsfrage werden automatisch mithilfe generativer KI beantwortet, indem der Titel der Frage und die Bewertungskriterien, die in den Anweisungen der Bewertungsfrage angegeben sind, interpretiert und zur Analyse des Gesprächsprotokolls verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 2: Hinzufügen von Abschnitten und Fragen](create-evaluation-forms.md#step-sections). ## Prozess zur Automatisierung von Bewertungen mithilfe generativer KI Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über den Automatisierungsprozess: 1. Unter [Richtlinien zur Verbesserung der Genauigkeit von generativer KI](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy) erhalten Sie einen Überblick darüber, welche der Bewertungsfragen mit generativer KI beantwortet werden sollten. 1. Weisen Sie ausgewählten Benutzern in Ihrem Qualitätsmanagementteam Berechtigungen für die Verwendung des Assistenten „Frag KI“ zu. Diesen Benutzern wird bei der Durchführung von Bewertungen die Schaltfläche „Frag KI“ neben jeder Frage angezeigt. Sie können diese verwenden, um Antwortempfehlungen zu erhalten. Diese Benutzer können Feedback dazu geben, welche Fragen mithilfe generativer KI korrekt beantwortet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Weisen Sie Sicherheitsprofilberechtigungen für Leistungsbeurteilungen und Coaching zu](evaluation-and-coaching-permissions.md). 1. Um die Genauigkeit zu verbessern, können Sie in den [Anweisungen für Bewerter](create-evaluation-forms.md#step-sections) zusätzliche Bewertungskriterien angeben. Weitere Informationen finden Sie unter [Richtlinien zur Verbesserung der Genauigkeit von generativer KI](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy). 1. Sobald Sie ein gutes Verständnis dafür haben, welche Fragen mit generativer KI präzise beantwortet werden können, können Sie einen umfassenderen Rollout durchführen, indem Sie im Bewertungsformular vorkonfigurieren, ob eine Frage mithilfe generativer KI automatisiert beantwortet wird. 1. Sobald Sie die Automatisierung eingerichtet haben, erhält jeder Benutzer, der Bewertungen mithilfe des Bewertungsformulars durchführt, automatisierte, auf generativer KI basierende Antworten auf die vorkonfigurierten Fragen (ohne dass zusätzliche Berechtigungen erforderlich sind). Weitere Informationen finden Sie unter [Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](create-evaluation-forms.md#step-automate). 1. Sie können die Automatisierung so einrichten, dass ein Bewerter vor dem Einreichen die mit generativer KI erstellten Antworten erst prüft, oder Sie können Bewertungen automatisch ausfüllen und einreichen lassen. ## Verwenden von „Frag KI“, um mit generativer KI erstellte Antwortempfehlungen zu erhalten 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen zum Vornehmen von Bewertungen](evaluation-and-coaching-permissions.md) und für den [Assistenten „Frag KI“](evaluation-and-coaching-permissions.md) verfügt. 1. Klicken Sie unter einer Frage auf die Schaltfläche **Frag KI**, um eine auf generativer KI basierende Empfehlung für die Antwort zusammen mit dem Kontext und einer Begründung zu erhalten (Referenzpunkte aus dem Transkript, die für die Beantwortung verwendet wurden). 1. Die Antwort wird automatisch auf der Grundlage der Empfehlung der generativen KI ausgewählt, kann aber vom Benutzer geändert werden.  1. Sie können von generativer KI gestützte Empfehlungen erhalten, indem Sie **Frag KI** für bis zu 10 Fragen pro Kontakt auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter [Contact Lens-Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas). 1. Sie können die Zeit wählen, die mit einer Transkriptreferenz verknüpft ist, um direkt zu der Stelle im Gespräch geleitet zu werden ![\[Auf generativer KI basierende Empfehlungen bei der Bewertung der Leistung von Kundendienstmitarbeitern.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/get-generative-ai-powered-recommendations-performance.png) ## Angeben zusätzlicher Kriterien für die Beantwortung von Fragen im Bewertungsformular mithilfe generativer KI Bei der Konfiguration eines Bewertungsformulars können Sie in den **Anweisungen für die Bewerter**, die jeder Frage des Bewertungsformulars zugeordnet sind, Kriterien für die Beantwortung von Fragen angeben. Diese Anweisungen sorgen nicht nur für Einheitlichkeit bei den Bewertungen, sondern werden auch verwendet, um auf generativer KI basierende Bewertungen bereitzustellen. ![\[Scorecard zur Eröffnung eines neuen Kontos.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/provide-criteria-for-answering-evaluation-form-questions.png) ## Einrichten von automatisierten Bewertungen mithilfe generativer KI im Bewertungsformular Sie können in einem Bewertungsformular vorkonfigurieren, ob eine Frage mithilfe generativer KI automatisch beantwortet wird. Wenn Sie dann eine Bewertung mithilfe des Bewertungsformulars in der Amazon-Connect-Benutzeroberfläche starten, werden die Antworten auf diese Fragen automatisch mithilfe generativer KI ausgefüllt (ohne dass Sie auf „Frag KI“ klicken müssen). Sie können generative KI auch verwenden, um Bewertungen automatisch ausfüllen und einreichen zu lassen. Für automatisch eingereichte Bewertungen können Sie generative KI verwenden, um bis zu 10 Fragen pro Kontakt zu beantworten (siehe [Contact Lens-Service Quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)). Beachten Sie, dass dieses Limit nicht für die Automatisierung unter Verwendung von Kontaktkategorien oder Kennzahlen (z. B. längste Haltedauer usw.) gilt. Weitere Informationen zur Einrichtung automatisierter Bewertungen mithilfe generativer KI finden Sie unter [Richtlinien zur Verbesserung der Genauigkeit von generativer KI](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy). ## Richten Sie generative KI-gestützte Evaluationen in nicht-englischen Sprachen ein Wenn Sie die Sprache eines Bewertungsformulars nicht festlegen, erkennt das generative KI-Modell standardmäßig automatisch die Sprache Ihrer Fragen im Bewertungsformular und versucht, Antworten in derselben Sprache zu geben, sofern das KI-Modell diese Sprache versteht. Standardmäßig werden Begründungen für generative KI-Antworten in der Regel auf Englisch bereitgestellt. **Um stets sowohl KI-generierte Antworten als auch Antwortbegründungen in Ihrer bevorzugten Sprache zu erhalten, können Sie die Sprache eines Bewertungsformulars festlegen und zwischen **Englisch**, **Spanisch**, **Portugiesisch**, **Französisch**, **Deutsch** und Italienisch wählen.** Indem Sie die Sprache einer Bewertung explizit festlegen, können Sie auch sprachübergreifende Bewertungen durchführen, bei denen generative KI ein Bewertungsformular auf Englisch ausfüllt, auch wenn das Gesprächsprotokoll in einer anderen Sprache, beispielsweise Spanisch, verfasst ist. Auf diese Weise können mehrsprachige Kontaktzentren einen standardisierten Bewertungsrahmen für alle Sprachen verwenden. So legen Sie die Sprache des Bewertungsformulars fest: 1. Wählen Sie beim Erstellen oder Aktualisieren eines Bewertungsformulars die Registerkarte **Zusätzliche Einstellungen**. 1. Wählen Sie **in der Drop-down-Liste die Sprache des Formulars** aus. 1. Stellen Sie sicher, dass die Fragen, Anweisungen und Antwortoptionen Ihres Formulars in derselben Sprache wie die ausgewählte **Formularsprache** verfasst sind, um eine optimale KI-Leistung zu erzielen. ![\[Die Seite mit dem Bewertungsformular, die Registerkarte Zusätzliche Einstellungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-languageexample1.png) ## Richtlinien zur Verbesserung der Genauigkeit von generativer KI **Auswählen der Fragen für Empfehlungen durch generative KI** 1. Verwenden Sie generative KI für Fragen, die anhand von Informationen aus dem Gesprächsprotokoll beantwortet werden können, ohne dass Informationen über Drittanwendungen wie CRM-Systeme validiert werden müssen. 1. Die Verwendung generativer KI zur Beantwortung von Fragen, die numerische Antworten erfordern, z. B. „Wie lange hat der Kundendienstmitarbeiter mit dem Kunden interagiert?“, wird nicht empfohlen. Erwägen Sie stattdessen, die [Automatisierung](create-evaluation-forms.md#step-automate) solcher Fragen im Bewertungsformular mithilfe von Contact Lens oder Kontaktmetriken einzurichten. 1. Vermeiden Sie es, generative KI zur Beantwortung sehr subjektiver Fragen zu verwenden, z. B. „War der Kundendienstmitarbeiter während des Anrufs aufmerksam?“. **Verbesserung der Formulierung von Fragen und den zugehörigen Anweisungen** 1. Wenn Sie vollständige Sätze verwenden, um Fragen zu formulieren, und beispielsweise *ID-Validierung* durch „Hat der Kundendienstmitarbeiter versucht, die Identität des Kunden zu überprüfen?“ ersetzen, ermöglicht dies der generativen KI, die Frage besser zu verstehen. 1. Es wird empfohlen, dass Sie in den **Anweisungen für die Bewerter** detaillierte Kriterien für die Beantwortung der Frage angeben, insbesondere wenn es nicht möglich ist, die Frage allein anhand des Fragetexts zu beantworten. Für die Frage „Hat der Kundendienstmitarbeiter versucht, die Kundenidentität zu überprüfen?“ können Sie beispielsweise zusätzliche Anweisungen geben, z. B. *Der Kundendienstmitarbeiter muss einen Kunden immer nach seiner Mitglieds-ID und Postleitzahl fragen, bevor er seine Fragen beantwortet*. 1. Wenn für die Beantwortung einer Frage die Kenntnis geschäftsspezifischer Begriffe erforderlich ist, geben Sie diese Begriffe in der Anleitung an. Wenn der Kundendienstmitarbeiter beispielsweise den Namen der Abteilung in der Begrüßung nennen muss, listen Sie die erforderlichen Abteilungsnamen, die der Kundendienstmitarbeiter sagen muss, im Rahmen der **Anweisungen für die Bewerter** der jeweiligen Frage auf. 1. Verwenden Sie nach Möglichkeit den Begriff „Kundendienstmitarbeiter“ anstelle von Begriffen wie „Kollege“, „Mitarbeiter“, „Vertreter“, „Berater“ oder „Agent“. Verwenden Sie entsprechend den Begriff „Kunde“ anstelle von Begriffen wie „Mitglied“, „Anrufer“, „Gast“ oder „Abonnent“. 1. Verwenden Sie in Ihrer Anweisung doppelte Anführungszeichen nur dann, wenn Sie überprüfen möchten, ob der Kundendienstmitarbeiter oder der Kunde genau die angegebenen Worte verwendet hat. Wenn die Anweisung beispielsweise darin besteht, zu überprüfen, ob der Kundendienstmitarbeiter `"Have a nice day"` sagt, dann erkennt die generative KI nicht *Haben Sie einen schönen Tag*. Stattdessen sollte die Anweisung lauten: `The agent wished the customer a nice day`. # Leistungsbeurteilungen von Self-Service-Interaktionen in Amazon Connect Amazon Connect bietet Ihnen die Möglichkeit, die Qualität von Self-Service-Interaktionen automatisch zu bewerten und aggregierte Erkenntnisse zu erhalten, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Manager können benutzerdefinierte Kriterien zur Bewertung der Qualität von Self-Service-Interaktionen definieren, die manuell oder automatisch anhand von Erkenntnissen aus Konversationsanalysen und anderen Amazon Connect Connect-Daten ausgefüllt werden können. Sie können beispielsweise automatisch beurteilen, ob der KI-Agent den Kunden wiederholt nicht versteht, was zu einer schlechten Kundenstimmung führt, und an einen menschlichen Agenten weiterleiten. Manager können diese Erkenntnisse zusammen mit Aufzeichnungen und Transkripten von Self-Service-Interaktionen und Transkripten zusammenfassen, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung von Bots oder KI-Agenten zu identifizieren. **Anmerkung** Leistungsbewertungen von Self-Service-Interaktionen sind nur im Rahmen von Amazon Connect (mit unbegrenzter KI) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Connect – Preise](https://aws.amazon.com/connect/pricing/). Um Self-Service-Interaktionen automatisch auszuwerten, müssen Sie zunächst Folgendes tun. [Aktivieren von Konversationsanalysen in Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md) Mit Leistungsbeurteilungen kann die gesamte Self-Service-Interaktion bewertet werden, unabhängig davon, ob sie über Touch Tone, Lex-Bots, Amazon Connect-KI-Agenten oder benutzerdefinierte Bots innerhalb von Amazon Connect abgewickelt wird. Die Schritte zur Einrichtung automatisierter Bewertungen von Self-Service-Interaktionen lauten wie folgt: + [Schritt 1: Erstellen Sie einen Entwurf eines Bewertungsformulars](#step-create-draft-form-self-service) + [Schritt 2: Automatisierung einrichten](#step-setup-automation-self-service) + [Schritt 3: Richten Sie eine Regel ein, um Bewertungen von Self-Service-Interaktionen automatisch einzureichen](#step-setup-rule-self-service) ## Schritt 1: Erstellen Sie einen Entwurf eines Bewertungsformulars Sie können benutzerdefinierte Kriterien für die Bewertung von Self-Service-Interaktionen definieren. Anhand dieser Kriterien können die Self-Service-Lösung, das Kundenerlebnis oder das Verhalten von Mitarbeitern gemessen werden bot/AI . Ein Beispiel für ein Bewertungsformular lautet wie folgt: Abschnitt 1: Erfolgreicher Self-Service + **1.1 Wurde** der Kontakt im Self-Service abgewickelt, ohne dass er an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet wurde? (Einzelauswahl) + **1.2** Konnte der Kunde mindestens einen seiner Bedürfnisse selbst bedienen? (Einzelauswahl) Abschnitt 2: Kundenerlebnis + **2.1** Wie hoch war die allgemeine Kundenstimmung beim Self-Service? (Zahl) + **2.2** Hat der Kunde beim Self-Service seine Frustration zum Ausdruck gebracht? (Einzelauswahl) Abschnitt 3: Verhalten von KI-Agenten + **3.1** Hat der KI-Agent den Kunden nicht verstanden und ihn gebeten, sich zu wiederholen? (Einzelauswahl) + **3.2** War der KI-Agent zu irgendeinem Zeitpunkt unhöflich oder aggressiv gegenüber dem Kunden? (Einzelauswahl) Weitere Details finden Sie unter [Erstellen eines Bewertungsformulars in Amazon Connect](create-evaluation-forms.md). ## Schritt 2: Automatisierung einrichten Sie können die Auswertung von Self-Service-Interaktionen mithilfe von Amazon Connect Connect-Regeln (einschließlich generativer KI-gestützter semantischer Vergleichsregeln) und mithilfe integrierter Kennzahlen wie der Kundenstimmung automatisieren. Beachten Sie, dass Sie die integrierte generative KI im Bewertungsformular derzeit nicht verwenden können, um Self-Service-Interaktionen automatisch auszuwerten. ### Automatisierung mithilfe von Regeln Beginnen Sie mit der Einrichtung einer Regel: 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Konversationsanalysen** aus. 1. Wählen Sie in der Drop-down-Liste unter **Wann** die Analyse **nach dem Anruf oder die Analyse nach** **dem** Chat aus. Beispielregeln, die Sie erstellen können: Selbstbedienungseindämmung + Fügen Sie eine neue Bedingung hinzu, mit der überprüft wird, ob die Warteschlange nicht zugewiesen wurde und der Kontakt während der automatisierten Interaktion bearbeitet wurde. + Sie können auch die Absicht in natürlicher Sprache verwenden, um zu bestätigen, dass der Kunde während der automatisierten Interaktion mit dem Lex-Bot oder KI-Agenten keinen menschlichen Agenten angefordert hat. Amazon Connect versteht die folgenden Schlüsselwörter innerhalb der Regeln für semantische Übereinstimmungen: + **System:** Bezeichnet einen Bot oder KI-Agenten + **Agent:** Bezieht sich auf den menschlichen Agenten + **Kunde:** Die Person, die mit dem Kontaktzentrum interagiert + **Automatisierte Interaktion:** Teil der Kundeninteraktion, bei der kein menschlicher Agent bei der Konversation anwesend war, einschließlich Self-Service-Interaktion mit einem Bot oder KI-Agenten und Wartezeit in der Warteschlange + **Interaktion zwischen menschlichem Agenten:** Kundeninteraktion mit dem menschlichen Agenten ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png) + Wenn Sie einen Amazon Connect AI-Agenten verwenden, können Sie auch überprüfen, ob der AI-Agent für Self-Service an einen Menschen eskaliert hat oder nicht. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png) Erfolgreicher Self-Service für mindestens eine Absicht Erstellen Sie eine Regel unter Verwendung der Bedingung „**Natürliche Sprache — semantische Übereinstimmung**“: „Während der automatisierten Interaktion hat das System mindestens eine der Kundenanforderungen erfolgreich erfüllt, z. B. die Bereitstellung von Informationen oder die Bearbeitung einer weiteren Serviceanfrage.“ Bot/KI-Agent versteht den Kunden nicht Erstellen Sie eine Regel mit **natürlicher Sprache — semantische** Übereinstimmungsbedingung: „Das System konnte den Kunden nicht verstehen und forderte den Kunden auf, sich zu wiederholen.“ Der Kunde äußerte sich frustriert Erstellen Sie eine Regel mit **natürlicher Sprache — semantische Übereinstimmungsbedingung**: „Der Kunde äußerte sich während der automatisierten Interaktion frustriert.“ Nachdem Sie eine Regel eingerichtet haben, können Sie sie verwenden, um Fragen zur Einzel- oder Mehrfachauswahl in Ihrem Bewertungsformular zu beantworten. Wenn Sie beispielsweise eine Regel zur Überprüfung der Self-Service-Eingrenzung erstellt haben, können Sie diese verwenden, um eine Frage zu beantworten, ob der Kontakt während des Self-Service bearbeitet wurde. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png) ### Automatisierung mithilfe von Metriken Sie können Kontaktmetriken verwenden, um Fragen zum Self-Service-Erlebnis automatisch zu beantworten. Sie können beispielsweise während der automatisierten Interaktion die Kundenstimmung überprüfen. Um Metriken zu verwenden, stellen Sie sicher, dass als Fragetyp Zahl ausgewählt ist. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png) Nachdem Sie die Automatisierung für jede Frage eingerichtet haben, **aktivieren Sie die Option Automatisches Einreichen von Bewertungen** aktivieren und aktivieren das Formular. Sie werden dann aufgefordert, eine Regel für das automatische Absenden des Bewertungsformulars zu erstellen. Weitere Details finden Sie unter [Schritt 6: Aktivieren Sie automatisierte Bewertungen](create-evaluation-forms.md#step-automate). ## Schritt 3: Richten Sie eine Regel ein, um Bewertungen von Self-Service-Interaktionen automatisch einzureichen Sie können die folgenden Bedingungen verwenden, um bestimmte Self-Service-Interaktionen zu identifizieren. KI-Agent Um eine Self-Service-Interaktionsbewertung auszulösen, können Sie feststellen, ob bestimmte KI-Agenten für den Kontakt aktiv waren. Sie können auch nach einer bestimmten Version des AI-Agenten suchen. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png) Benutzerdefinierte Kontaktattribute und Kontaktsegmentattribute Sie können auch **benutzerdefinierte Kontaktattribute und **Kontaktsegmentattribute**** verwenden, die in Flows festgelegt sind, um bestimmte Workflows, Bots, Kundenabsichten oder -ergebnisse zu identifizieren. Sie können beispielsweise innerhalb von Flows ein Kontaktattribut festlegen, `pizzaOrderBot = true` wenn während der Konversation ein Lex-Bot namens „Pizza Order Bot“ aufgerufen wird. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png) Nachdem Sie Bedingungen definiert haben: 1. Geben Sie auf der Seite **Aktionen definieren** einen Kategorienamen ein, um die Regel zu identifizieren. 1. Klicken Sie auf **Aktion hinzufügen**, wählen Sie **Automatisierte Bewertung einreichen** und anschließend das Formular, das Sie für das automatische Einreichen einer Bewertung verwenden möchten. (Diese Aktion ist auf der Seite bereits ausgewählt, wenn Sie die Regel bei der Aktivierung des Formulars erstellt haben.) Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Regel in Contact Lens, die eine automatisierte Bewertung sendet](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). # Verwenden von Punktzahlen und Gewichtungen in Bewertungsformularen für Kundendienstmitarbeiter in Amazon Connect Durch die Verwendung von *Gewichtungen* können Sie die Auswirkung der Punktzahl für eine Frage oder einen Abschnitt auf die Gesamtpunktzahl verstärken oder abschwächen. Wenn Punktzahlen für das Bewertungsformular aktiviert sind, können Sie Abschnitten oder Fragen *Gewichtungen* zuweisen. Durch die Gewichtung werden die Auswirkungen eines Abschnitts oder einer Frage auf die endgültige Punktzahl der Bewertung verstärkt oder abgeschwächt. ## Beispiel für Punktzahl Nehmen wir an, Sie weisen einer Frage, die für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, eine Punktzahl zu. Lautet die Antwort „Ja“, erhalten Kundendienstmitarbeiter 10 Punkte. Für „Nein“ erhalten sie 0 Punkte. Dies sehen Sie auf der folgenden Abbildung. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Registerkarte „Punktzahlen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample1.png) Die Antwort auf die erste Frage ist für Ihr Unternehmen wichtiger als die Antwort auf *Hat der/die Kundendienstmitarbeiter:in am Ende die Frage „Kann ich Ihnen sonst noch bei etwas behilflich sein?“ gestellt?*, die ebenfalls 0–10 Punkte wert ist, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Registerkarte „Punktzahlen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample2.png) Zum Differenzieren bei den Punktzahlen für die Fragen können Sie angeben, ob eine Frage stärker gewichtet werden soll als eine andere. Die folgende Abbildung zeigt, dass die Antwort auf *Hat der/die Kundendienstmitarbeiter:in das Compliance-Skript für das Medikament durchgesagt?* 50 % der Punktzahl des/der Kundendienstmitarbeiter:in entspricht. Die Antwort auf die Frage *Hat der/die Kundendienstmitarbeiter:in am Ende die Frage „Kann ich Ihnen sonst noch bei etwas behilflich sein?“ gestellt?* ist dagegen nur mit 5 % der Punktzahl gewichtet. ![\[Die Bewertungsformularseite, die Registerkarte „Punktzahlen“, der Abschnitt „Punktzahlgewichtungen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample3.png) Die Gesamtgewichtung muss immer 100 % betragen. ## Gewichtungsverteilungsmodus Mit dem **Gewichtungsverteilungsmodus** können Sie festlegen, ob eine Gewichtung nach Abschnitt oder Frage zugewiesen werden soll: + **Gewichtung nach Abschnitt**: Damit lässt sich die Gewichtung der einzelnen Fragen im Abschnitt gleichmäßig verteilen. + **Gewichtung nach Frage**: Damit können Sie die Gewichtung einzelner Fragen verringern oder erhöhen. Wenn Sie die Gewichtung eines Abschnitts oder einer Frage ändern, werden die anderen Gewichtungen automatisch angepasst, sodass die Summe immer 100 Prozent beträgt. Beispielsweise wurden auf der folgenden Abbildung drei der Fragen manuell auf 10 Prozent festgelegt. Die Gewichtungen, die kursiv angezeigt werden, wurden automatisch angepasst. ![\[Punktzahlgewichtungen für eine Frage\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png) ## Gewichtung optionaler Fragen Wenn eine Frage optional oder nur in bestimmten Szenarien relevant ist, wählen Sie **Antwortoption „Nicht zutreffend“ aktivieren** aus. Die folgende Abbildung zeigt diese Einstellung auf der Registerkarte **Antworten**. ![\[Die Registerkarte „Antworten“ mit der Option „Antwortoption ‚Nicht zutreffend‘ aktivieren“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightsoptional.png) Nach Abschluss einer Bewertung berechnet Amazon Connect das Bewertungsergebnis: + Fragen, die mit **Nicht zutreffend** beantwortet wurden, werden nicht auf die Gesamtpunktzahl des Formulars angerechnet. + Ihre Gewichtung wird proportional auf die übrigen Fragen verteilt, sodass die Gesamtsumme der Gewichtungen aller Fragen bei 100 % bleibt. Betrachten Sie z. B. die folgende Tabelle. Es handelt sich um ein Formular mit vier Fragen (Q1, Q2, Q3 und Q4), die eine Gewichtung von 40 %, 20 %, 20 % und 20% haben. Jede Frage hat drei Antwortoptionen (A1, A2 und A3) mit den Punktzahlen 10, 5 und 0. Eine Bewertung mit den Antworten Q1:A1, Q2:A2, Q3:A2, Q4:A3 würde wie in der Tabelle dargestellt bewertet werden. | Frage | Gewichtung der Frage | Antwort | Antwortbewertung | Gewichtete Antwortbewertung | | --- | --- | --- | --- | --- | | Q1 | 40% | A1 | 10 | 40% | | Q2 | 20 % | A2 | 5 | 10 % | | Q3 | 20 % | A2 | 5 | 10 % | | Q4 | 20 % | A3 | 0 | 0% | Bewertungsergebnis des Formulars = 40 % \$1 10 % \$1 10 % \$1 0% = 60 %. Wenn die Antwort auf Frage Q4 jedoch in **Nicht zutreffend** geändert wird, werden die Punktzahlen für die Bewertung wie folgt berechnet: | Frage | Gewichtung der Frage | Antwort | Zusätzliche Gewichtung der Frage | Umverteilte Gewichtung der Frage | Antwortbewertung | Gewichtete Antwortbewertung | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Q1 | 40% | A1 | 10 % | 50 % | 10 | 50 % | | Q2 | 20 % | A2 | 5 % | 25 % | 5 | 12,5% | | Q3 | 20 % | A2 | 5 % | 25 % | 5 | 12,5% | | Q4 | 20 % | Nicht zutreffend | - | - | - | - | Es passiert Folgendes: + Frage Q4 wurde effektiv aus der Berechnung entfernt. Ihre Gewichtung (20 %) verteilt sich proportional zu ihrer Gewichtung auf die übrigen drei Fragen. + Frage Q1 hat doppelt so viel Gewicht wie die Fragen Q2 und Q3, erhält also eine doppelt so hohe zusätzliche Gewichtung. + Bewertungsergebnis des Formulars = 50 % \$1 12,5 % \$1 12,5 % = 75 %. # Benachrichtigen von Supervisoren und Kundendienstmitarbeitern über Leistungsbewertungen Sie können Regeln erstellen, die auf Grundlage von Bewertungsergebnissen automatisch E-Mails oder Aufgaben an Supervisoren und Kundendienstmitarbeiter senden. + Benachrichtigungen an Supervisoren können ein zeitnahes Coaching auf der Grundlage von Leistungsbewertungen ermöglichen. Sie können beispielsweise Supervisoren benachrichtigen, wenn ein Kundendienstmitarbeiter ein Bewertungsergebnis erhält, das unter einem bestimmten Schwellenwert liegt. + Mit Benachrichtigungen für Kundendienstmitarbeiter können diese aufgefordert werden, ihre Bewertungen zu überprüfen und zu bestätigen. **Topics** + [Schritt 1: Festlegen von Regelbedingungen für Bewertungsformulare](#rule-conditions-eval) + [Schritt 2: Festlegen von Regelaktionen](#rule-actions-eval) + [Beispiel für Regel mit mehreren Bedingungen](#rule-example-eval) ## Schritt 1: Festlegen von Regelbedingungen für Bewertungsformulare 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Regeln** aus. 1. Wählen Sie **Regel erstellen**, **Bewertungsformulare** aus. 1. Wählen Sie unter **Wenn** in der Dropdown-Liste **Ein Contact Lens-Bewertungsergebnis ist verfügbar** aus, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Die Dropdownliste „Wann“, die Option „Ein Contact-Lens-Bewertungsergebnis ist verfügbar“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition.png) 1. Klicken Sie auf **Bedingung hinzufügen**. ![\[Die Liste der Bedingungen für den Fall, dass ein Bewertungsergebnis verfügbar ist\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition-all.png) Sie können Kriterien aus verschiedenen Bedingungen zusammenstellen, um sehr spezifische Regeln für Contact Lens zu erstellen. Im Folgenden sind einige der verfügbaren Bedingungen aufgeführt: + **Auswertung – Formularbewertung**: Erstellen Sie Regeln, die ausgeführt werden, wenn die Punktzahl für ein bestimmtes Bewertungsformular erreicht wird. + **Bewertung – Abschnittsbewertung**: Erstellen Sie Regeln, die ausgeführt werden, wenn die Punktzahl für einen bestimmten Abschnitt erreicht wird. + **Auswertung – Frageantwort**: Erstellen Sie Regeln, die ausgeführt werden, wenn die Punktzahl für eine bestimmte Frage-Antwort-Kombination erreicht wird. + **Auswertung – Ergebnisse verfügbar**: Erstellen Sie Regeln, die bei allen Bewertungseinreichungen ausgeführt werden. + **Agentenhierarchie**: Erstellen Sie Regeln, die auf einer bestimmten Agentenhierarchie ausgeführt werden. Agentenhierarchien können geografische Standorte, Abteilungen, Produkte oder Teams repräsentieren. Um eine Liste der Agentenhierarchien zu sehen, sodass Sie sie zu Regeln hinzufügen können, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die **Option Agentenhierarchie — Berechtigungen anzeigen**. + **Kundendienstmitarbeiter**: Sie können Regeln erstellen, die für eine Untergruppe von Kundendienstmitarbeitern ausgeführt werden. Sie können beispielsweise Benachrichtigungen über Agenten erhalten, die zu Ihrem Team gehören. Damit Sie die Namen von Kundendienstmitarbeitern sehen können, um sie zu Regeln hinzuzufügen, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Benutzer – Anzeigen**. + **Warteschlangen**: Sie können Regeln erstellen, die für eine Untergruppe von Warteschlangen ausgeführt werden. Oft verwenden Unternehmen Warteschlangen, um einen Geschäftsbereich, ein Thema oder eine Domain anzugeben. Sie könnten beispielsweise Regeln speziell für die Bewertung der Agenten erstellen, die den Verkaufswarteschlangen zugewiesen sind. Damit Sie die Namen der Warteschlangen sehen können, um sie zu Regeln hinzuzufügen, benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Warteschlangen – Anzeigen**. + **Kontaktattribute**: Sie können Regeln erstellen, die auf den Werten benutzerdefinierter [Kontaktattribute](what-is-a-contact-attribute.md) basieren. Erstellen Sie beispielsweise Regeln für Bewertungen von Kundendienstmitarbeitern in einen bestimmten Geschäftsbereich oder für bestimmte Kunden, z  B. basierend auf ihrer Mitgliedschaftsstufe, dem Land ihres aktuellen Wohnsitzes oder darauf, ob sie eine ausstehende Bestellung haben. + **Kontaktsegmentattribute**: Sie können Kontakte innerhalb von Regeln mithilfe von benutzerdefinierten Kontaktsegmentattributen mit Werten aus anderen Systemen oder mithilfe benutzerdefinierter Logik identifizieren. Sie können [ein Attribut definieren](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) und seinen Wert in Flows festlegen. Benutzerdefinierte Segmentattribute sind nur für diese spezifische Kontakt-ID und nicht für die gesamte Kontaktkette vorhanden. Sie können beispielsweise eine Regel erstellen, die identifiziert, dass der Kunde sein Konto während der Konversation geschlossen hat. Um die Liste der Kontaktsegmentattribute zu sehen, die zu einer Regel hinzugefügt werden sollen, benötigen Sie die Berechtigung **Vordefinierte Attribute — Ansicht**. 1. Wählen Sie **Weiter** aus. ## Schritt 2: Festlegen von Regelaktionen 1. Wählen Sie **Aktion hinzufügen** aus. Sie können die folgenden Aktionen auswählen: + [Aufgabe erstellen](contact-lens-rules-create-task.md) + [E-Mail-Benachrichtigung senden](contact-lens-rules-email.md) + [Generieren Sie ein EventBridge Ereignis](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) ![\[Das Dropdownmenü „Aktion hinzufügen“, eine Liste mit Aktionen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png) 1. Wählen Sie **Weiter** aus. 1. Überprüfen Sie die Eingaben und nehmen Sie gewünschte Änderungen vor, bevor Sie **Speichern** auswählen. 1. Nachdem Sie Regeln hinzugefügt haben, werden diese auf neue Bewertungseinreichungen angewendet, die nach dem Hinzufügen der Regel gesendet werden. Regeln können nicht auf frühere, gespeicherte Bewertungen angewendet werden. ## Beispiel für Regel mit mehreren Bedingungen Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Regel mit sechs Bedingungen. Wenn eine oder mehrere dieser Bedingungen erfüllt sind, wird die Aktion ausgelöst. ![\[Eine Regel mit sechs Bedingungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-multiple-conditions.png) 1. **Auswertung – Formularbewertung**: Hat das Compliance-Formular eine Punktzahl von mehr als oder gleich 50 %? 1. **Bewertung – Abschnittsbewertung**: Hat der Abschnitt „Begrüßung“ in einem Compliance-Formular eine Punktzahl von mehr als oder gleich 70 %? 1. **Bewertung – Fragenpunktzahl**: Entspricht die Frage *Hat der/die Kundendienstmitarbeiter:in den/die Kund:in richtig begrüßt?* im Compliance-Formular **Ja**? 1. **Auswertung – Ergebnisse verfügbar**: Wurden Ergebnisse für das Compliance-Formular generiert? 1. **Warteschlangen**: Ist das für die? **BasicQueue** 1. **Kontaktattribute**: CustomerType Entspricht VIP? # Bieten Sie Mitarbeiter-Coaching in Amazon Connect an Amazon Connect bietet integrierte Coaching-Tools, mit denen Vorgesetzte den Mitarbeitern strukturiertes, datengestütztes Feedback auf der Grundlage von Leistungsbeurteilungen geben können. Für bevorstehende one-on-one Sitzungen mit Agenten können Vorgesetzte detailliertes Coaching-Feedback mit konkreten Beispielen teilen und Leistungsziele direkt in Amazon Connect festlegen. Qualitätsmanagementteams können den Vorgesetzten auch Coachings zuweisen. Dabei werden Termine festgelegt, an denen Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert werden, z. B. indem sie ein größeres Einfühlungsvermögen gegenüber Kundenproblemen zeigen. Sobald das Coaching abgeschlossen ist, können die Agenten das Feedback in Amazon Connect bestätigen und so sicherstellen, dass sie die nächsten Verbesserungsschritte verstehen. Das Feedback früherer Coachings ist zentral zugänglich, sodass Agenten, Vorgesetzte und Qualitätsmanager die Fortschritte der Agenten im Laufe der Zeit leichter verfolgen können. **Anmerkung** Diese Funktion ist im Rahmen von Amazon Connect Connect-Leistungsbewertungen verfügbar. ## Erteilen Sie Berechtigungen für das Coaching Berechtigungen können wie folgt konfiguriert werden: 1. **Admins und Qualitätsmanager**: **Coachings anbieten — Berechtigungen für Coaching-Sitzungen verwalten**. Diese Berechtigungen gewähren ihnen Zugriff auf alle Coaching-Sitzungen in Ihrer Amazon Connect Connect-Instanz. Mit dieser Berechtigung können sie den Vorgesetzten der Agenten ein Agenten-Coaching zuweisen. 1. **Supervisoren**: Bieten Sie **Coaching an — meine Coaching-Sitzungen** (Anzeigen, Erstellen, Löschen, Bearbeiten). Diese Berechtigungen ermöglichen es ihnen, Agenten-Coachings mit ihnen selbst als Coach zu erstellen und zu verwalten. 1. **Agenten**: **Coaching anbieten — meine Coaching-Sitzungen — Erlaubnis anzeigen**. Diese Berechtigung ermöglicht es dem Agenten, Coachings dort anzusehen und zu bestätigen, wo er der Teilnehmer ist. Weitere Informationen finden Sie unter [Weisen Sie Sicherheitsprofilberechtigungen für Leistungsbeurteilungen und Coaching zu](evaluation-and-coaching-permissions.md). ## Bieten Sie Agenten Coaching an 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Sicherheitsprofil an, das [Kontakte suchen](contact-search.md) und Coachings durchführen kann. 1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Analytik und Optimierung** > **Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie in der **Kontaktsuche nach** Kontakten, die für den Agenten, den Sie coachen möchten, bewertet wurden. Sie können beispielsweise Kontakte finden, bei denen die Bewertungspunktzahl unter 70% liegt: ![\[Die Kontaktsuchseite mit angewendetem Bewertungsfilter.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-evaluation-score-filter.png) 1. Öffnen Sie einen Kontakt, der bewertet wurde, und sehen Sie sich die Bewertungen im rechten Bereich an. 1. Öffnen Sie eine Bewertung und klicken Sie **bei dieser Bewertung auf Coach**. ![\[Die Schaltfläche „Coach für diese Bewertung“ bei einer Bewertung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/coaching-coach-on-this-evaluation-button.png) 1. Sie können die gesamte Bewertung oder eine bestimmte and/or Abschnittsfrage zu einer Coaching-Sitzung hinzufügen: ![\[Hinzufügen von Bewertungselementen zu einer Coaching-Sitzung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-evaluation-items.png) 1. Sie können die Bewertung, ihre Abschnitte und and/or Fragen mit einer bestehenden Coaching-Sitzung verknüpfen oder eine neue Sitzung erstellen. Elemente können als Stärken oder Wachstumschancen verknüpft werden. ![\[Der Dialog zum Hinzufügen einer Frage zu einer Coaching-Sitzung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-question-to-coaching-dialog.png) 1. Nachdem Sie eine Bewertung oder deren Elemente für das Coaching hinzugefügt haben, wird ein Link bereitgestellt, über den Sie sich die Coaching-Sitzung ansehen können. 1. Sie können bis zu 10 Bewertungen oder Bewertungspunkte mit einer einzigen Coaching-Sitzung verknüpfen, um Beispiele für Stärken oder Wachstumschancen von Mitarbeitern zu finden. Um weitere Bewertungen zu verknüpfen, wiederholen Sie die Schritte 2 bis 7 1. Sie können die Coaching-Sitzung bearbeiten, indem Sie Datum, Uhrzeit und Ort angeben, detailliertes Feedback geben und Verbesserungsziele zu den Coaching-Themen festlegen. ![\[Die Seite „Coaching-Sitzung bearbeiten“ mit Feldern für Datum, Uhrzeit, Ort, Feedback und Ziele.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/coaching-edit-coaching-session.png) **Anmerkung** Das **Fälligkeitsdatum der Sitzung** ist obligatorisch. 1. Klicken Sie auf **Senden**, um die Coaching-Sitzung als Entwurf zu speichern. 1. Wenn die Coaching-Sitzung fertig ist, klicken Sie auf **Teilen**, um die Coaching-Sitzung für den Agenten sichtbar zu machen. Wenn der Agent eine E-Mail in Amazon Connect konfiguriert hat (oder eine sekundäre E-Mail für eine SAML-Instance hat), erhält er eine E-Mail-Benachrichtigung mit einem Link, über den er sich die Coaching-Sitzung ansehen kann. 1. Zum Zeitpunkt des Coachings können Sie auf die Coaching-Sitzung unter **Analytik und Optimierung** > **Coaching-Sitzungen** zugreifen. Auf dieser Seite werden alle vergangenen und bevorstehenden Coaching-Sitzungen angezeigt. 1. Wenn die Coaching-Sitzung beendet ist, klicken Sie auf **Als abgeschlossen markieren** und fügen Sie optional eine Notiz hinzu. 1. Agenten können das Coaching zusammen mit ihren eigenen Coaching-Notizen bestätigen. ## Suchen Sie nach Coaching-Sitzungen Du kannst alle vergangenen und kommenden Coaching-Sitzungen auf der Seite **Analytik und Optimierung** > **Coaching-Sitzungen** einsehen. Diese Seite bietet erweiterte Suchfunktionen. Sie können nach Coaching-Sitzungen suchen: + Durchgeführt von einem bestimmten Coach + Wo ein bestimmter Agent der Teilnehmer war + Von einem bestimmten Qualitätsmanager erstellt + Zu einem bestimmten Thema + Das Fälligkeitsdatum ist überschritten, aber noch nicht abgeschlossen + Die Fertigstellung steht noch aus (gemeinsam genutzter Status oder Entwurfsstatus) + Diese sind abgeschlossen, aber noch nicht vom Teilnehmer bestätigt + und mehr ![\[Die Suchseite für Coaching-Sitzungen mit Filteroptionen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/coaching-search-filters.png) # Bestätigen von Leistungsbewertungen in Amazon Connect Wenn eine Leistungsbewertung für einen Kundendienstmitarbeiter eingereicht wird, können Sie diesen automatisch benachrichtigen lassen, damit er seine Bewertung überprüfen kann. Sie können beispielsweise eine [Regel zum Senden einer E-Mail an den Kundendienstmitarbeiter einrichten](contact-lens-rules-email.md), wenn eine Bewertung verfügbar ist. Sie können einen Kundendienstmitarbeiter auch während eines Coachings durch seine Bewertung führen. Nachdem der Mitarbeiter die Leistungsbewertung überprüft hat, kann er seine Bewertung bestätigen und optional eine Notiz auf der Amazon Connect Admin-Website verfassen. Anhand dieser Bestätigung können Manager nachverfolgen, ob die Kundendienstmitarbeiter das Feedback zu ihren Leistungsbewertungen überprüfen. In diesem Thema werden die Schritte erläutert, mit denen Kundendienstmitarbeiter eine Bewertung einsehen und bestätigen können. **So bestätigen Sie eine Bewertung** 1. Nachdem Sie eine Leistungsbewertung für einen Kontakt erhalten haben, melden Sie sich mit Ihrem Agentenkonto auf der Amazon Connect Admin-Website unter https://*instance name*.my.connect.aws/ an. 1. Greifen Sie auf die Kontaktbewertung zu, die Sie bestätigen möchten. Dazu haben Sie verschiedene Möglichkeiten: + Jemand hat die Kontakt-URL mit Ihnen geteilt. - ODER - + Ihnen wurde eine Aufgabe zugewiesen oder Sie haben eine E-Mail-Benachrichtigung erhalten, die die URL des Kontakts enthält, für den eine Bewertung vorhanden ist. - ODER - + Sie kennen die Kontakt-ID und den Namen des Bewertungsformulars. Anhand dieser Informationen können Sie mit den folgenden Schritten nach dem Kontakt suchen, für den Bewertungen vorhanden sind. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analytik und Optimierung** die Option **Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach dem Kontakt, der bewertet, aber noch nicht bestätigt wurde. Die folgende Abbildung zeigt die Filter für die Suche nach **Bestätigt** = **Nein**. ![\[Der Bereich „Filter“ auf der Seite „Kontaktsuche“ ist auf „Bestätigt = Nein“ festgelegt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack1.png) 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** die Option **Bewertungen** aus oder erweitern Sie den Bewertungsbereich, indem Sie auf das Symbol **<** klicken, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Schaltfläche „Bewertungen“ und das Symbol, um den Bewertungsbereich zu erweitern.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack2.png) 1. Im Bereich **Bewertungen** werden alle Bewertungen aufgeführt, die für den Kontakt in Bearbeitung sind oder abgeschlossen wurden. Um eine Bewertung zu bestätigen, wählen Sie sie aus der Liste **Abgeschlossen** aus. Die folgende Abbildung zeigt eine Bewertung, die abgeschlossen wurde: **Kundenservice-Scorecard**. ![\[Der Bereich „Bewertungen“ mit abgeschlossenen Bewertungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack3.png) 1. Wählen Sie die zu prüfende Bewertung aus. Wählen Sie unten in der Bewertung die Option **Bestätigen** aus, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. **Anmerkung** Nur der Kundendienstmitarbeiter, der bewertet wurde, kann die Bewertung bestätigen. ![\[Der Bereich „Bewertungen“ mit abgeschlossenen Bewertungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack4.png) 1. Geben Sie im Dialogfeld **Ergebnis der Bewertung bestätigen** optional einen Kommentar ein, z. B. *Manager ist die Bewertung während des Coachings am 5. März 2025 durchgegangen*. Wählen Sie anschließend **Bestätigen** aus. ![\[Der Abschnitt „Ergebnis der Bewertung bestätigen“ mit der Schaltfläche „Bestätigen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack5.png) 1. Es wird eine Meldung angezeigt, dass die Bewertungsbestätigung **Abgeschlossen** ist, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Meldung, dass die Bewertung bestätigt wurde.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack6.png) 1. Sie können eine Bewertung erst bestätigen, nachdem sie eingereicht wurde. Wenn eine Bewertung erneut eingereicht wird, kann sie erneut bestätigt werden. 1. Um die Bestätigungsnotiz einzusehen, wählen Sie die bestätigte Bewertung und dann den Link **Notiz anzeigen** aus. ![\[Die Bestätigungsnotiz.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack7.png) # Zufallsstichprobe von Kontakten zur Bewertung in Amazon Connect Amazon Connect stellt Managern eine Zufallsstichprobe der Kontakte ihrer Agenten zur Bewertung zur Verfügung, wodurch Vorurteile von Managern beseitigt und der Bewertungsprozess optimiert werden. In der Kontaktsuche können Manager die Anzahl der Kontakte angeben, die sie für jeden Agenten bewerten müssen, je nach Gewerkschaftsvereinbarungen, Vorschriften oder internen Richtlinien. Anschließend erhalten sie die erforderliche Anzahl von Kontakten, die nach dem Zufallsprinzip aus dem angegebenen Zeitraum ausgewählt werden, z. B. 3 Kontakte pro Agent aus der letzten Woche. Darüber hinaus können Manager innerhalb der Kontaktsuche zusätzliche Filter anwenden, um sicherzustellen, dass die angegebenen Kontakte für eine Bewertung geeignet sind. Beispielsweise müssen Kontakte länger als 180 Sekunden sein, Audio- oder Bildschirmaufnahmen und Transkripte enthalten und sie müssen noch nicht bewertet worden sein. Sobald die Stichprobe generiert ist, können Sie ein Bewertungsformular auswählen und Bewertungsentwürfe in großen Mengen für jeden der Kontakte innerhalb der Stichprobe erstellen. Auf diese Weise erstellte Bewertungen weisen darauf hin, dass der Kontakt per Zufallsstichprobe ausgewählt wurde, und bieten eine Überprüfbarkeit, um sicherzustellen, dass die Filterkriterien nicht zu Verzerrungen bei der Auswahl geführt haben. **Zufallsstichprobe der zu bewertenden Ansprechpartner** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzer an, der über die folgenden Berechtigungen für sein Sicherheitsprofil verfügt: 1. Kontaktsuche — Ansicht 1. Beispiele für Kontakte 1. Bewertungsformulare — führen Sie Bewertungen durch 1. Wählen Sie den Zeitraum der Kontakte für die Bewertung aus, z. B. die letzte Woche. Beachten Sie, dass Sie Kontakte aus einem Zeitraum von maximal 5 Wochen auswählen können. ![\[Wählen Sie einen Zeitrahmen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-time-range.png) 1. Wählen Sie den Agenten oder die Agentenhierarchie aus, die Sie auswerten möchten. ![\[Suche filtern — Agent\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter.png) ![\[Filter hinzufügen — Agent\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter-select.png) 1. Wenden Sie alle zusätzlichen Filter an, um nur die Kontakte auszuwählen, die für die Bewertung geeignet sind. + **Konversationsanalyse**: Stellt sicher, dass der Kontakt mithilfe von Konversationsanalysen analysiert wird und über ein Protokoll verfügt + **Aufnahme**: Filtern Sie Kontakte mit Audioaufnahme (Sprache) oder Bildschirmaufnahme (Video) + **Interaktionsdauer**: Sie können Kontakte mit einer minimalen und maximalen Interaktion zwischen Agenten und Kunden auswählen + **Bewertungsstatus**: Wählen Sie nur Kontakte aus, die noch nicht bewertet wurden ![\[Fügen Sie zusätzliche Filter hinzu\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-search-filters.png) 1. Geben Sie die Stichprobenkriterien an, z. B. 5 Kontakte pro Agent, und klicken Sie auf **Anwenden**, um eine Stichprobe zu generieren. ![\[Kriterien für die Stichprobe\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-criteria.png) 1. Sie können den Satz von Filtern und Stichprobenkriterien in der gespeicherten Suche speichern. ![\[Filter und Stichprobenkriterien speichern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search.png)![\[Filter und Stichprobenkriterien speichern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-name.png)![\[Filter und Stichprobenkriterien speichern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-banner.png) 1. Sobald die Stichprobe generiert ist, können Sie Bewertungsentwürfe in großen Mengen für alle Kontakte erstellen. + Wählen Sie **Bewertungsentwürfe erstellen** + Wählen Sie das **Bewertungsformular aus** ![\[Erstellen Sie Bewertungsentwürfe\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-empty.png) ![\[Wählen Sie das Bewertungsformular\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-form-select.png) Dadurch werden die Bewertungsentwürfe dem Namen der Stichprobe zugeordnet. **Anmerkung** Dieser Schritt ist erforderlich, wenn Sie die Kontaktprobe in future abrufen müssen. ![\[Erstellung von Bewertungsentwürfen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-in-progress-banner.png) ![\[Bewertungsentwürfe wurden erfolgreich erstellt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-success-banner.png) ## Ausgewählte Kontakte werden zur Bewertung abgerufen und angezeigt Um das Kontaktmuster in future abzurufen, gehen Sie zur Kontaktsuche und wenden Sie den Filter Bewertung — Kontaktmuster an. Beachten Sie, dass die Kontaktmuster spezifisch für den Benutzer sind, der die Probe generiert hat. ![\[Erstellen Sie Bewertungsentwürfe\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-contact-samples-filter.png) ## Prüfung der Stichprobenkriterien Wenn Sie eine Bewertung öffnen, wird angezeigt, ob die Bewertung anhand von Kontaktstichproben erstellt wurde. Sie können auf **Ja** klicken, um die zur Generierung der Kontaktstichprobe verwendeten Filterkriterien zu überprüfen und sicherzustellen, dass Filter bei der Kontaktauswahl nicht zu Verzerrungen (z. B. negative Kundenstimmung) geführt haben. ![\[Bewertungsentwürfe erstellen — Kontaktdaten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-evals-list.png) ![\[Bewertungsentwürfe erstellen — Evaluationsübersicht\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval.png) ![\[Bewertungsentwürfe erstellen — Angaben zur Kontaktprobe\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval-details.png) # Bewertungen von (Einspruchs-) Leistungsbewertungen in Amazon Connect anfordern Wenn eine Leistungsbewertung für einen Kundendienstmitarbeiter eingereicht wird, können Sie diesen automatisch benachrichtigen lassen, damit er seine Bewertung überprüfen kann. Sie können beispielsweise eine [Regel zum Senden einer E-Mail an den Kundendienstmitarbeiter einrichten](contact-lens-rules-email.md), wenn eine Bewertung verfügbar ist. Sobald sie eine Bewertung überprüft haben, können sie die Bewertung [bestätigen](acknowledge-evaluations.md). Wenn sie mit dem Feedback im Rahmen einer Bewertung nicht einverstanden sind, können sie eine Überprüfung der Leistungsbewertungen beantragen (Einspruch einlegen). Wenn eine Bewertung angefordert wird, werden die zuständigen Manager automatisch per E-Mail benachrichtigt. Sie können dann die Bewertung überarbeiten oder zusätzliche Hinweise hinzufügen, die die ursprüngliche Bewertung rechtfertigen, bevor sie die Überprüfung abschließen. Nach Abschluss der Prüfung werden der Benutzer, der die Bewertung angefordert hatte, und der Gutachter, der die Bewertung vorgenommen hat, per E-Mail benachrichtigt. ## Wie aktiviere ich Überprüfungsanfragen (Einsprüche)? Mit Amazon Connect können Sie angeben, welche Bewertungsformulare Bewertungsanfragen unterstützen. So aktivieren Sie Bewertungsanfragen auf einem Bewertungsformular: 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen verfügt: **Analytik und Optimierung** — **Bewertungsformulare — Formulardefinitionen verwalten** — **Erstellen** 1. Wählen Sie **Analytik und Optimierung** und anschließend **Bewertungsformulare** aus. 1. Öffnen Sie ein vorhandenes Formular, indem Sie auf den Hyperlink für die letzte Version klicken, oder erstellen Sie ein neues Bewertungsformular. 1. Klicken Sie auf den **Tab Zusätzliche Einstellungen** 1. Klicken Sie auf **Überprüfungsanfragen zulassen** 1. Sie können das Zeitfenster angeben, bis zu dem eine Bewertung für eine Bewertung angefordert werden kann. Das Zeitfenster wird ab dem Zeitpunkt der ursprünglichen Einreichung einer Bewertung gemessen. 1. Sie können auch einen oder mehrere Empfänger auswählen, die per E-Mail benachrichtigt werden, wenn eine Bewertung angefordert wird. Die E-Mail enthält einen Link zu dem Kontakt mit der Bewertung, für die eine Bewertung angefordert wurde. Beachten Sie, dass die sekundäre E-Mail-Adresse im Benutzerprofil in Connect angegeben werden muss, damit die Benutzer E-Mails auf einer SAML-authentifizierten Instanz erhalten können. 1. Sobald Sie das Formular **aktiviert** haben, unterstützen nachfolgende Bewertungen, die mithilfe des Formulars durchgeführt werden, Bewertungsanfragen. ![\[Auf der Registerkarte „Zusätzliche Einstellungen“ wird die Option Überprüfungsanfragen zulassen angezeigt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-enable.png) ## Wer kann Bewertungen einer Bewertung anfordern? Damit Nutzer Bewertungen von Bewertungen anfordern können, sollten sie über die folgenden Berechtigungen verfügen: **Bewertungsformulare — Bewertungen anfordern — Erstellen und Ansehen** — zusätzlich zum Zugriff auf die zugrunde liegenden Kontakte und Bewertungen. Genehmigungen zur Beantragung von Bewertungen können Agenten oder ihren Vorgesetzten erteilt werden, die im Namen ihrer Agenten Bewertungen vom Qualitätsmanagementteam anfordern können. Vorgesetzte, denen die Erlaubnis erteilt wurde, **Bewertungsprüfungen anzufordern**, können für jede Bewertung, auf die sie Zugriff haben, eine Bewertung anfordern. Benutzer, denen die Berechtigung **„Bewertungsformulare — Bewertungen anfordern — Löschen**“ erteilt wurde, können eine Anfrage löschen, bevor die Prüfung begonnen hat. ## Wer kann eine Bewertung überprüfen? Benutzer mit den Berechtigungen **Bewertungsformulare — Bewertungen überprüfen — Erstellen und Ansehen** können Bewertungen durchführen. Wenn bestimmte Personen bei Bewertungen konsultiert werden müssen, ihnen aber keine Berechtigungen zur Durchführung von Bewertungen erteilt werden sollen, können Sie ihnen die Berechtigungen **Bewertungsformulare — Bewertungen bewerten — Ansehen** gewähren. ## Eine Bewertung beantragen 1. Öffnen Sie auf der Seite **mit den Kontaktdaten** eine abgeschlossene Bewertung, für die Sie eine Bewertung anfordern möchten 1. Wählen Sie unten in der **Bewertung die Option Bewertung anfordern** aus 1. Erläutern Sie, warum Sie eine Bewertung anfordern (Sie können dieses Feld nicht leer lassen). Klicken Sie auf **Bestätigen** 1. Die Bewertung wird im Bewertungsbereich unter **Überprüfung angefordert** angezeigt 1. Sie können eine Anfrage stornieren, wenn die Überprüfung noch nicht gestartet wurde ![\[Fordern Sie bei der Bewertung eine Schaltfläche zur Überprüfung an\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-request.png) ![\[Überprüfungsdialog mit Erläuterungsfeld anfordern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requestcomment.png) ![\[Bewertung, die den Status „Überprüfung angefordert“ anzeigt\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requested.png) ## Es wird nach ausstehenden Bewertungen gesucht Wie oben erwähnt, können Sie im Bewertungsformular festlegen, wer automatisch per E-Mail benachrichtigt wird, wenn eine Bewertung angefordert wird. Diese Benachrichtigungs-E-Mails enthalten Links zu Kontakten mit Bewertungen, für die eine Bewertung angefordert wird. Darüber hinaus können Benutzer mit entsprechenden Berechtigungen nach Kontakten mit Bewertungen suchen, für die eine Bewertung angefordert wurde oder die bereits geprüft werden: 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die [Berechtigungen zum Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) und die Berechtigung **Bewertungsformulare – Bewertungen durchführen** verfügt. 1. Wählen Sie in der Navigationsleiste **Analytik und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Verwenden Sie den Zeitbereichsfilter, um nach Kontakten aus dem entsprechenden Zeitfenster zu suchen, z. B. im letzten Monat. 1. Verwenden Sie den Bewertungsstatusfilter mit dem Wert **Bewertung angefordert**, um nach Kontakten mit Bewertungen zu suchen, bei denen eine Bewertung angefordert wurde und noch nicht zur Überprüfung abgeholt wurde 1. Verwenden Sie den Bewertungsstatusfilter mit **dem Wert Wird** geprüft, um nach Kontakten zu suchen, deren Bewertungen zur Überprüfung ausgewählt wurden ![\[Kontaktsuche mit Bewertungsstatusfilter\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-searchrequested.png) ## Bewertungen starten und abschließen 1. Öffnen Sie den Bewertungsbereich auf der Seite **mit den Kontaktdaten**. 1. Klicken Sie auf eine Bewertung, die unter **Überprüfung angefordert** aufgeführt ist. 1. Klicken Sie auf **Bewertung starten**. 1. Die ursprüngliche Bewertung ist unten **unter „Wird geprüft**“ aufgeführt und kann durch Anklicken eingesehen werden. 1. Die laufende Überprüfung ist unter **Evaluierungsüberprüfungen** aufgeführt. Benutzer, die über die Berechtigungen **Bewertungsformulare — Bewertungen überprüfen — Erstellen** verfügen, können Änderungen an der Bewertung vornehmen, z. B. Antworten und Anmerkungen ändern. Sie können Ihre Bewertung jederzeit **speichern** und auf Bewertung **lösen klicken, um die Bewertung** abzuschließen. 1. Dadurch wird eine automatische E-Mail-Benachrichtigung an den Benutzer gesendet, der die Bewertung angefordert hat. ![\[Überprüfung der Bewertung ist im Gange\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-view.png) # Suchen nach Kontakten mithilfe von Bewertungsformularen in Amazon Connect 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die [Berechtigungen zum Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) und die Berechtigung **Bewertungsformulare – Bewertungen durchführen** verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Verwenden Sie die Filter auf der Seite, um die Suche einzugrenzen. Nach Datum können Sie jeweils einen Zeitraum von bis zu 8 Wochen durchsuchen. ![\[Die Suchfilter für Bewertungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-searchfilters1.png) # Verwenden einer Referenz-ID, um Fragen in einem Bericht zur Leistung von Kundendienstmitarbeitern im Contact Center darzustellen Eine *Referenz-ID* ist ein Token, das in der JSON-Ausgabedatei enthalten ist. Sie repräsentiert eine bestimmte Frage. Beim Erstellen von Berichten können Sie sie anstelle des genauen Wortlauts einer Frage verwenden. Eine Frage könnte beispielsweise „Haben sich Kundendienstmitarbeiter an das Skript gehalten?“ lauten, am nächsten Tag könnte die Frage aber in „Wurde das Skript weitgehend eingehalten?“ geändert werden. Unabhängig davon, wie die Frage formuliert ist, bleibt die Referenz-ID immer dieselbe. # Bewertungsmetriken in Amazon Connect Folgende Metriken können im [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md) angezeigt werden. Anhand dieser Metriken können Sie sich die aggregierte Leistung der Kundendienstmitarbeiter anzeigen lassen und Einblicke in die Leistung der einzelnen Mitarbeiterkohorten und im Zeitverlauf gewinnen. ## Durchschnittliches Bewertungsergebnis Diese Metrik gibt das durchschnittliche Bewertungsergebnis für alle eingereichten Bewertungen an. Bewertungen für Kalibrierungen sind von dieser Metrik ausgenommen. Das durchschnittliche Bewertungsergebnis entspricht der Gruppierung. Wenn die Gruppierung beispielsweise Bewertungsfragen enthält, wird das durchschnittliche Bewertungsergebnis für die Fragen angegeben. Wenn die Gruppierung keine Bewertungsformulare, -abschnitte oder -fragen enthält, entspricht das durchschnittliche Bewertungsergebnis dem Bewertungsformular-Level. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: auf der Bewertung von Kontakten basierende Metrik **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_EVALUATION_SCORE` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Armaturenbrett: [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md) **Berechnungslogik**: + Ermitteln der Summe der Bewertungsergebnisse: Formulare \$1 Abschnitte \$1 Fragen. + Ermitteln der Gesamtzahl der Bewertungen, bei denen die Bewertung abgeschlossen und aufgezeichnet wurde. + Berechnen der durchschnittlichen Punktzahl: (Summe der Punktzahlen)/(Gesamtzahl der Bewertungen). **Hinweise:** + Schließt Kalibrierungsbewertungen aus. + Die Granularität der Ergebnisse hängt von der Gruppierungsebene ab. + Gibt den Prozentwert zurück. + Es ist mindestens einer der folgenden Filter erforderlich: Warteschlangen, Weiterleitungsprofile, Kundendienstmitarbeiter oder Benutzerhierarchiegruppen. + Basiert auf dem Zeitstempel der eingereichten Bewertung. + Daten für diese Metrik sind ab dem 10. Januar 2025, 0.00 Uhr GMT verfügbar. ## Durchschnittliches gewichtetes Bewertungsergebnis Diese Metrik gibt das durchschnittliche gewichtete Bewertungsergebnis für alle eingereichten Bewertungen an. Bewertungen für Kalibrierungen sind von dieser Metrik ausgenommen. Die Gewichtungen beziehen sich auf die Version des Bewertungsformulars, mit der die Bewertung durchgeführt wurde. Das durchschnittliche Bewertungsergebnis entspricht der Gruppierung. Wenn die Gruppierung beispielsweise Bewertungsfragen enthält, wird das durchschnittliche Bewertungsergebnis für die Fragen angegeben. Wenn die Gruppierung keine Bewertungsformulare, -abschnitte oder -fragen enthält, entspricht das durchschnittliche Bewertungsergebnis dem Bewertungsformular-Level. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: auf der Bewertung von Kontakten basierende Metrik **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_WEIGHTED_EVALUATION_SCORE` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Armaturenbrett: [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md) **Berechnungslogik**: + Ermitteln der Summe der gewichteten Punktzahlen mithilfe der Gewichtung der Formularversion. + Ermitteln der Gesamtzahl der Bewertungen, bei denen die Bewertung abgeschlossen und aufgezeichnet wurde. + Berechnung des gewichteten Durchschnitts: (Summe der gewichteten Punktzahlen) / (Gesamtzahl der Bewertungen). **Hinweise:** + Verwendet Gewichtungen, die für die jeweilige Version des Bewertungsformulars spezifisch sind. + Schließt Kalibrierungsbewertungen aus. + Die Granularität der Ergebnisse hängt von der Gruppierungsebene ab. + Gibt den Prozentwert zurück. + Es ist mindestens einer der folgenden Filter erforderlich: Warteschlangen, Weiterleitungsprofile, Kundendienstmitarbeiter oder Benutzerhierarchiegruppen. + Basiert auf dem Zeitstempel der eingereichten Bewertung. + Daten für diese Metrik sind ab dem 10. Januar 2025, 0.00 Uhr GMT verfügbar. ## Automatische Fehlschläge in Prozent Diese Metrik gibt den Prozentsatz der Leistungsbewertungen mit automatischen Fehlschlägen an. Bewertungen für Kalibrierungen sind von dieser Metrik ausgenommen. Wenn eine Frage als automatisch fehlgeschlagen markiert ist, werden der übergeordnete Abschnitt und das Formular ebenfalls als automatisch fehlgeschlagen markiert. **Metriktyp**: Prozent **Metrikkategorie**: auf der Bewertung von Kontakten basierende Metrik **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Armaturenbrett: [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md) **Berechnungslogik**: + Ermitteln der Gesamtzahl der automatischen Fehlschläge. + Ermitteln der Gesamtzahl der durchgeführten Bewertungen. + Berechnung des Prozentsatzes: (automatische Fehlschläge / Gesamtzahl der Bewertungen) x 100. **Hinweise:** + Automatische Fehlschläge werden nach oben kaskadiert (Frage → Abschnitt → Formular). + Schließt Kalibrierungsbewertungen aus. + Gibt den Prozentwert zurück. + Es ist mindestens einer der folgenden Filter erforderlich: Warteschlangen, Weiterleitungsprofile, Kundendienstmitarbeiter oder Benutzerhierarchiegruppen. + Basiert auf dem Zeitstempel der eingereichten Bewertung. + Daten für diese Metrik sind ab dem 10. Januar 2025, 0.00 Uhr GMT verfügbar. ## Durchgeführte Evaluationen Diese Metrik gibt die Anzahl der durchgeführten Bewertungen mit dem Bewertungsstatus „Abgesendet“ an. Bewertungen für Kalibrierungen sind von dieser Metrik ausgenommen. **Metriktyp**: Ganzzahl **Metrikkategorie**: auf der Bewertung von Kontakten basierende Metrik **So greifen Sie über die Amazon-Connect-API zu**: + [GetMetricDataV2-API-Metrik-ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `EVALUATIONS_PERFORMED` **So greifen Sie über die Amazon Connect Admin-Website** zu: + Armaturenbrett: [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md) **Berechnungslogik**: + Prüfen, ob evaluationId vorhanden ist. + Sicherstellen, dass itemType den Wert „form“ aufweist. + Zählen der eingereichten Bewertungen (ohne Kalibrierungen). **Hinweise:** + Zählt nur eingereichte Bewertungen. + Schließt Kalibrierungsbewertungen aus. + Gibt die Anzahl als Ganzzahl zurück. + Es ist mindestens einer der folgenden Filter erforderlich: Warteschlangen, Weiterleitungsprofile, Kundendienstmitarbeiter oder Benutzerhierarchiegruppen. + Basiert auf dem Zeitstempel der eingereichten Bewertung. + Daten für diese Metrik sind ab dem 10. Januar 2025, 0.00 Uhr GMT verfügbar. # Ausgabe des Bewertungsformulars für Kundendienstmitarbeiter in Amazon Connect Dieser Abschnitt zeigt den Exportausgabepfad für Bewertungen, enthält ein Beispiel für die Punktzahlen des Bewertungsformulars und beschreibt die Metadaten des Formulars. **Topics** + [Überprüfen des S3-Buckets](#verify-evaluation-s3bucket) + [Beispiele für Ausgabespeicherorte](#example-evaluationform-output-locations) + [Bekanntes Problem](#release-note-evaluation-output) + [Beispielpunktzahlen](#example-evaluation-output-file) + [Definitionen der Metadaten des Bewertungsformulars](#evaluation-form-metadata) + [Beispiel für eine exportierte Bewertung](#exported-evaluation) ## Überprüfen des S3-Buckets Wenn Sie **Bewertung von Kontakten** in der Konsole von Amazon Connect aktivieren, werden Sie aufgefordert, einen S3-Bucket zum Speichern der Bewertungen zu erstellen oder auszuwählen. Gehen Sie zum Überprüfen des Bucket-Namens zu Ihrem Instance-Alias und wählen Sie **Datenspeicher**, **Kontaktbewertungen** und dann **Bearbeiten** aus. ## Beispiele für Ausgabespeicherorte Im Folgenden finden Sie den Ausgabedateipfad für Bewertungsformulare: + *contact\$1evaluations\$1S3\$1bucket**YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD*/Evaluationen/ - .json *evaluation\$1id* Beispiel: `amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json` ## Bekanntes Problem: Zwei Ausgabedateien für dieselbe Bewertung Contact Lens generiert zwei Ausgabedateien für dasselbe Bewertungsformular. + Eine Datei wird in den neuen S3-Standardpfad geschrieben. Sie können den Pfad in der Konsole konfigurieren. AWS + Eine weitere Datei, die verworfen wird, wird in einen anderen, vorherigen S3-Pfad geschrieben. Sie können diese Datei ignorieren. Der vorherige S3-Pfad sieht so aus: + *s3\$1bucket*/evaluations/contact\$1 *contactId* /evaluation\$1 /yyyy-mm-:mm:ss.stzd.json *evaluationId* DDThh ## Beispielpunktzahlen Das folgende Beispiel zeigt eine typische Punktzahl. ``` { "schemaVersion": "3.5", "evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c", "metadata": { "contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb", "accountId": "874551140838", "instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a", "agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218", "evaluationDefinitionTitle": "Compliance Evaluation Form", "evaluator": "jane", "evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e", "evaluationDefinitionVersion": 2, "evaluationStartTimestamp": "2025-11-14T17:57:08.649Z", "evaluationSubmitTimestamp": "2025-11-14T17:59:29.052Z", "score": { "percentage": 100 }, "creator": "jane.doe@acme.com", "autoEvaluated": false, "resubmitted": false, "evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION", "evaluationType": "CONTACT_EVALUATION", "evaluationAcknowledgerComment": "The Acknowledgment comment", "evaluationAcknowledgedTimestamp": "2025-12-22T05:20:39.297Z", "evaluationAcknowledgedByUserName": "john", "evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218" }, "sections": [ { "sectionRefId": "s1a1b58d6", "sectionTitle": "The title of the section", "notes": "Section note", "score": { "percentage": 100 } }, { "sectionRefId": "s46661c49", "sectionTitle": "The title of the subsection", "parentSectionRefId": "s1a1b58d6", "score": { "percentage": 100 } } ], "questions": [ { "questionRefId": "q570b206a", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "NUMERIC", "questionText": "How do you rate the contact between 1 and 10?", "answer": { "value": "", "notes": "Add more information here", "metadata": { "notApplicable": true } }, "score": { "notApplicable": true } }, { "questionRefId": "q73bc5b9d", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "SINGLESELECT", "questionText": "Did the agent introduce themselves?", "answer": { "values": [ { "valueText": "Yes", "valueRefId": "o6999aa94", "selected": true }, { "valueText": "No", "valueRefId": "o284e4d9e", "selected": false }, { "valueText": "Maybe", "valueRefId": "o1b2f0a14", "selected": false } ], "notes": "Add more information here", "automation": { "status": "SYSTEM_ANSWER", "systemSuggestedValue": "Yes" }, "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "percentage": 100 } }, { "questionRefId": "h89bc7a9t", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "SINGLESELECT", "questionText": "Did the agent offer a promotion?", "answer": { "values": [ { "valueText": "Yes", "valueRefId": "p7888bb85", "selected": false }, { "valueText": "No", "valueRefId": "p395f5e8f", "selected": true }, { "valueText": "Maybe", "valueRefId": "p2c3g1b25", "selected": false } ], "notes": "Add more information here", "assistedSuggestion": { "value": "No. A promotion was not offered by the agent." }, "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "percentage": 100 } }, { "questionRefId": "qc2effc9d", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "TEXT", "questionText": "Describe the outcome.", "answer": { "value": "Example answer text", "notes": "Add more information here", "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "percentage": 50 } } ] } ``` ## Definitionen der Metadaten des Bewertungsformulars Die folgende Liste beschreibt die Felder im Bewertungsformular. **evaluationId** Eindeutiger Bezeichner für die Kontaktbewertung *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge von 1. Die maximale Länge ist 500. **Metadaten** **contactId** Die ID des Kontakts in dieser Instance von Amazon Connect. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 256 **accountId** Die Kennung des AWS Kontos, auf dem die Amazon Connect Connect-Instanz ausgeführt wird. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Einschränkungen: 12 Ziffern *Pattern* – `^\d{12}$` **instanceId** Die Kennung der Amazon-Connect-Instance. Sie [finden die Instance-ID](find-instance-arn.md) im Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Instance. *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 100 **agentId** Die ID des Kundendienstmitarbeiters, der den Kontakt ausgeführt hat. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 500 **evaluationDefinitionTitle** Der Titel des Bewertungsformulars. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 128 **evaluator** Name des Benutzers, der die Bewertung zuletzt aktualisiert hat. *Typ* – Zeichenfolge **evaluationDefinitionId** Die eindeutige ID für das Bewertungsformular. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 500 **evaluationDefinitionVersion** Die Version des Bewertungsformulars. *Typ* – Ganzzahl *Gültiger Bereich* – Mindestwert 1 **evaluationStartTimestamp** Der Erstellungszeitstempel der Bewertung. *Typ* – Zeitstempel *Beispiel* — 2025-11-14T 17:57:08.649 Z **evaluationSubmitTimestamp** Der Zeitstempel der Einreichung der Bewertung. *Typ* – Zeitstempel *Beispiel* — 2025-11-14T 17:59:29.052 Z **score** Die Punktzahl der Bewertung. **creator** Die Entität, die die Bewertung anfänglich erstellt hat (im Gegensatz zu „evaluator“, was die Entität darstellt, die die Bewertung zuletzt eingereicht hat). Wenn der Anruf von der Admin-Website aus getätigt wird, enthält er den Benutzernamen. Amazon Connect Wenn der Anruf von der API kommt, enthält dies den ARN des Aufrufers. *Typ* – Zeichenfolge **autoEvaluated ** Gibt an, ob die Bewertung mithilfe vollautomatischer Bewertungen eingereicht wurde. *Typ* – Boolescher Wert **resubmitted ** Gibt an, ob die Bewertung erneut eingereicht (d. h. bearbeitet und wieder eingereicht) wurde. *Typ* – Boolescher Wert **evaluationSource ** Die Art der Antwortquelle für die Bewertung. *Typ* – Zeichenfolge Zulässige Werte: + `ASSISTED_BY_AUTOMATION` – gibt an, dass zur Beantwortung einiger Fragen die [Fragenautomatisierung](create-evaluation-forms.md#step-automate) verwendet wurde. + `MANUAL` – gibt an, dass die Bewertung manuell durchgeführt wurde. + `AUTOMATED` – gibt an, dass die Bewertung mithilfe vollautomatischer Bewertungen eingereicht wurde (siehe Feld „autoEvaluated“). **Art der Bewertung** Die Art der Bewertung. *Typ* – Zeichenfolge Zulässige Werte: + `CONTACT_EVALUATION`- Bewertung eines Kontakts. **calibrationSessionId** Die Kennung der Kalibrierungssitzung, die mit dieser Bewertung verknüpft ist. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 500 **evaluatedParticipantId** Die Kennung des Teilnehmers, der bewertet wird. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 256 **evaluatedParticipantRole** Die Rolle des Teilnehmers, der bewertet wird. *Typ* – Zeichenfolge Zulässige Werte: + `AGENT`- der Agent-Teilnehmer. + `CUSTOMER`- der Teilnehmer des Kunden. + `SYSTEM`- der Systemteilnehmer. **acknowledgerComment** Kommentar des Benutzers, der die Bewertung bestätigt hat. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 0, maximale Länge 3 072 **evaluationAcknowledgedByUserId** Die ID der Person, die die Bewertung bestätigt hat. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 500 **evaluationAcknowledgedByUserName** Der Name der Person, die die Bewertung bestätigt hat. *Typ* – Zeichenfolge **evaluationAcknowledgedTimestamp** Der Bestätigungszeitstempel der Bewertung. *Typ* – Zeitstempel *Beispiel* — 2025-12-24T 15:45:56.662 Z **sections** Array der Abschnitte der Bewertung. **sectionRefId** Die ID des Abschnitts. Eine ID muss innerhalb des Bewertungsformulars eindeutig sein. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 40 **parentSectionRefId** Die ID des übergeordneten Abschnitts. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 40 **sectionTitle** Der Titel des Abschnitts. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Einschränkungen: minimale Länge 0, maximale Länge 128 **notes** Die Notizen, die für den Abschnitt erfasst wurden. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 0, maximale Länge 3 072 Für Notizen gelten die folgenden Einschränkungen: + Einzelne Notizen haben ein Limit von 3 072 Zeichen. + Die kombinierten Notizen in einer Bewertung haben ein Limit von *N* x 1 024 Zeichen, wobei *N* die Anzahl der Fragen in der Bewertung ist. **score** Die Punktzahl für den Abschnitt. **percentage** Der Prozentsatz der Punktzahl für ein Element in einer Kontaktbewertung. *Typ*: Double *Gültiger Bereich* – Mindestwert von 0, Höchstwert von 100 **automaticFail** Das Flag, das das Element als automatisches Fehlschlagen kennzeichnet. Wenn für das Element oder ein untergeordnetes Element eine „Automatisches Fehlschlagen“-Antwort vorhanden ist, ist dieses Flag „true“. *Typ* – Boolescher Wert **notApplicable** Das Flag, das das Element als automatisches Fehlschlagen kennzeichnet. Wenn für das Element oder ein untergeordnetes Element eine „Automatisches Fehlschlagen“-Antwort vorhanden ist, ist dieses Flag „true“. *Typ* – Boolescher Wert **Fragen** Array der Fragen der Bewertung. **questionRefId** Die ID der Frage. Eine ID muss innerhalb des Bewertungsformulars eindeutig sein. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 40 **sectionRefId** Die ID des übergeordneten Abschnitts. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 1, maximale Länge 40 **questionType** Der Typ der Frage. *Typ* — StrThe Kombinierte Notizen in einer Bewertung haben ein Limit von *N* x 1024 Zeichen, wobei *N* für die Anzahl der Fragen in der Bewertung steht. *Zulässige Werte* – `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC` **questionText** Der Titel der Frage. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge 0, maximale Länge 350 **answer** Die Antwort auf die Frage. **value** Der string/numeric Wert für eine Antwort in einer Kontaktevaluierung. *Typ* – Zeichenfolge/Double *Längenbeschränkungen* – Zeichenfolge: minimale Länge 0, maximale Länge 128 **notes** Die Notizen, die für den Abschnitt erfasst wurden. *Typ* – Zeichenfolge *Längenbeschränkungen* – Minimale Länge von 0. Die maximale Länge ist 3 072. Für Notizen gelten zwei Zeichenbegrenzungen. Einzelne Notizen haben ein Limit von 3 072 Zeichen. Die kombinierten Notizen in einer Bewertung haben ein Limit von N x 1 024 Zeichen, wobei N die Anzahl der Fragen in der Bewertung ist. **Metadaten** **notApplicable ** Flag, das die Frage als nicht zutreffend kennzeichnet. *Typ* – Boolescher Wert **assistedSuggestion** Von [generativer KI](generative-ai-performance-evaluations.md) vorgeschlagene Antwort. *Typ* – Zeichenfolge **-Automatisierung** **Status** Der Status der automatisierten Antwort. *Typ* – Zeichenfolge *Zulässige Werte* – `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER` **systemSuggestedValue** Die Zeichenfolge/der numerische Wert für eine automatisierte Antwort in einer Kontaktbewertung. *Typ* – Zeichenfolge oder Double *Längenbeschränkungen* – Zeichenfolge: minimale Länge 0, maximale Länge 128 **score** [score](#score) für die Frage. + automaticFail – Das Flag, das das Element als kritisch für das Formular kennzeichnet. Das gesamte Formular schlägt fehl (markiert mit einer Punktzahl von 0), wenn das Element fehlschlägt. Wenn für das Element oder ein untergeordnetes Element eine „Automatisches Fehlschlagen“-Antwort vorhanden ist, ist dieses Flag „true“ und das gesamte Formular schlägt fehl. *Typ* – Boolescher Wert + notApplicable – Das Flag, das das Element als nicht relevant für die Bewertung kennzeichnet, d. h. es wird von der Bewertungsberechnung ausgeschlossen. *Typ* – Boolescher Wert ## Beispiel für eine exportierte Bewertung Das folgende Beispiel zeigt eine typische exportierte Bewertung. ``` { "schemaVersion": "3.5", "evaluationId": "fb90de35-4507-479a-8b57-970290fd5c2c", "metadata": { "accountId": "874551140838", "instanceId": "8f753c94-9cd2-4f16-85eb-945f7f0d559a", "contactId": "badd4896-75f7-43b3-bee6-c617ed3d04cb", "agentId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218", "evaluationDefinitionTitle": "Legal Compliance Evaluation Form", "evaluator": "jane", "evaluationDefinitionId": "15d8fbf1-b4b2-4ace-869b-82714e2f6e3e", "evaluationDefinitionVersion": 2, "evaluationStartTimestamp": "2022-11-14T17:57:08.649Z", "evaluationSubmitTimestamp": "2022-11-14T17:59:29.052Z", "score": { "percentage": 85 }, "autoEvaluated": false, "creator": "john", "resubmitted": false, "evaluationSource": "ASSISTED_BY_AUTOMATION", "evaluationType": "CONTACT_EVALUATION", "calibrationSessionId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "evaluationAcknowledgedByUserId": "286bcec0-e722-4166-865f-84db80252218", "evaluationAcknowledgedByUserName": "mike", "evaluationAcknowledgedTimestamp": "2022-12-24T15:45:56.662Z", "evaluationAcknowledgerComment": "Manager walked through the evaluation during coaching", "evaluatedParticipantId": "participant-123", "evaluatedParticipantRole": "AGENT" }, "sections": [ { "sectionRefId": "s1a1b58d6", "sectionTitle": "Communication Skills", "notes": "Overall communication was professional", "score": { "percentage": 90 } }, { "sectionRefId": "s46661c49", "sectionTitle": "Greeting and Introduction", "parentSectionRefId": "s1a1b58d6", "notes": "Agent followed proper greeting protocol", "score": { "percentage": 100 } } ], "questions": [ { "questionRefId": "q570b206a", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "NUMERIC", "questionText": "How many times did agent interrupt the customer", "answer": { "value": "2", "notes": "Interruptions were minimal and appropriate", "metadata": { "notApplicable": false, "automation": { "status": "OVERRIDDEN_ANSWER", "systemSuggestedValue": "3" } } }, "score": { "percentage": 80 } }, { "questionRefId": "q73bc5b9d", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "SINGLESELECT", "questionText": "Did the agent introduce themselves?", "answer": { "values": [ { "valueText": "Yes", "valueRefId": "o6999aa94", "selected": true }, { "valueText": "No", "valueRefId": "o284e4d9e", "selected": false }, { "valueText": "N/A", "valueRefId": "system_default_null_value", "selected": false } ], "notes": "Agent provided clear introduction with name and department", "metadata": { "notApplicable": false, "assistedSuggestion": { "value": "The agent introduced themselves at the beginning of the call." } } }, "score": { "percentage": 100 } }, { "questionRefId": "h89bc7a9t", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "SINGLESELECT", "questionText": "Did the agent ask for consent to perform a credit check", "answer": { "values": [ { "valueText": "Yes", "valueRefId": "o6999aa94", "selected": false }, { "valueText": "No", "valueRefId": "o284e4d9e", "selected": true }, { "valueText": "N/A", "valueRefId": "system_default_null_value", "selected": false } ], "notes": "Agent failed to obtain consent before credit check", "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "percentage": 0, "automaticFail": true } }, { "questionRefId": "qc2effc9d", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "MULTISELECT", "questionText": "What topics were discussed during the call", "answer": { "values": [ { "valueText": "Account balance", "valueRefId": "topic_balance", "selected": true }, { "valueText": "Payment options", "valueRefId": "topic_payment", "selected": true }, { "valueText": "Account closure", "valueRefId": "topic_closure", "selected": false } ], "notes": "Customer inquired about balance and payment plans", "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "notApplicable": true } }, { "questionRefId": "q8a9b0c1d", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "TEXT", "questionText": "What was your general impression about the customer's satisfaction", "answer": { "value": "The customer seemed satisfied with the resolution and thanked the agent", "notes": "Positive customer sentiment throughout the call", "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "notApplicable": true } }, { "questionRefId": "q2b3c4d5e", "sectionRefId": "s46661c49", "questionType": "DATETIME", "questionText": "What time was the follow-up scheduled", "answer": { "value": "2024-04-16T14:30:00+01:00", "notes": "Follow-up appointment confirmed with customer", "metadata": { "notApplicable": false } }, "score": { "notApplicable": true } } ] } ``` # Fehlerereignisse bei der Leistungsbeurteilung überwachen Mithilfe EventBridge von und können Sie Fehler bei automatisierten Bewertungen sowie bei S3-Exporten von Kontaktbewertungen überwachen CloudWatch. Sie können diese Ereignisse verwenden, um Fehler zu untersuchen und zu beheben. In der folgenden Anleitung wird der Prozess der Erstellung benutzerdefinierter EventBridge Regeln zur Überwachung von Fehlschlägen bei der Leistungsbewertung beschrieben. ## Step-by-step Leitfaden In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine EventBridge Regel erstellen, mit der Amazon Connect Connect-Ereignisse für fehlgeschlagene automatische Bewertungen und fehlgeschlagene S3-Exporte von Kontaktevaluierungen in Ihrer AWS Konsole protokolliert werden. 1. Loggen Sie sich in Ihr AWS Konto ein und navigieren Sie zur EventBridge Konsole. Wähle im Bereich **Busse** die Option **Regeln** aus. ![\[Die Registerkarte Regeln im Abschnitt Busse in der EventBridge Konsole.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rules-tab.png) 1. Wählen Sie **Regel erstellen** aus, wobei der standardmäßige Event-Bus ausgewählt ist. ![\[Klicken Sie auf die Schaltfläche „Regel erstellen“, wobei der Standard-Event-Bus ausgewählt ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-create-rule.png) 1. Geben Sie der Regel einen Namen und wählen Sie als Regeltyp **Regel mit einem Ereignismuster** aus. Wählen Sie **Weiter** aus. ![\[Der Name der Regel und die Option Regel mit einem Ereignismuster sind ausgewählt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rule-name.png) 1. Wenn **AWS-Ereignisse oder EventBridge Partnerereignisse** unter **Ereignisse** ausgewählt sind, wählen Sie unter ****Ereignismuster die Option Musterformular** verwenden** aus. Hier definieren Sie das Muster, nach dem die Regel ausgelöst werden soll. 1. Geben Sie **Amazon Connect** in der **AWS-Service-Dropdownliste** ein und wählen Sie es aus, um die Ereignistypen einzugrenzen. Wählen Sie in der Dropdownliste unten den gewünschten Ereignistyp aus. Wählen Sie **Weiter**, sobald das Muster eingerichtet ist. Um EventBridge Ereignistypen zu abonnieren, erstellen Sie eine benutzerdefinierte EventBridge Regel, die den folgenden Kriterien entspricht: + `"source"` = `"aws.connect"` + `"detail-type"` kann einer der folgenden sein: + `"Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed"` + `"Contact Lens Evaluation Export Failed"` ![\[Das Ereignismuster, bei dem Amazon Connect als AWS-Service ausgewählt wurde.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-event-pattern.png) 1. Im nächsten Schritt können Sie die Ziele für process/receive die entsprechenden Ereignisse konfigurieren. Wählen Sie der Einfachheit halber unter **Ziel auswählen die Option **CloudWatch Protokollgruppe** aus** und wählen Sie eine Protokollgruppe aus. 1. Wählen Sie **Weiter** und fahren Sie mit dem letzten Schritt **Überprüfen und Erstellen** fort. Wählen Sie erneut **Regel erstellen** aus, um die Regelerstellung abzuschließen. 1. Wenn sich die Regel nun im Status **Aktiviert** befindet und ein entsprechendes Ereignis eintritt, sollten die entsprechenden Protokolle in der konfigurierten CloudWatch Protokollgruppe mit den entsprechenden IDs Informationen im Metadatenbereich und der Fehlerursache im Datenbereich angezeigt werden. ![\[CloudWatch Protokollgruppe mit übereinstimmenden EventBridge Ereignissen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-group.png) ![\[CloudWatch Protokolldetail mit Metadaten und Fehlerursache.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-detail.png) ## Beispiel für eine EventBridge Payload Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine EventBridge Payload, wenn die Regel erfüllt ist: ``` { "version": "0", "id": "00005435-d12d-c93b-d9d2-b64cba85fbb6", "detail-type": "Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed", "source": "aws.connect", "account": "Your AWS account ID", "time": "2025-10-02T10:34:56Z", "region": "us-west-2", "resources": [], "detail": { "version": "1.0.0", "metadata": { "contactId": "4266f8e9-8420-4ee7-96cd-515d2edae1f2", "instanceId": "d9b0b09d-7dab-47e5-9f82-d6787fbc068c", "formId": "8b1365bd-1415-41a9-a491-af226e1bda4e" }, "data": { "reasonCode": "ANALYSIS_FILE_ERROR", "message": "Automated contact evaluation submission failed due to an error when searching/retrieving/parsing the analysis file." } } } ``` ## Häufige Fehler Die folgenden Fehler können auftreten, wenn das System nach mehreren Wiederholungsversuchen die Evaluierungen irgendwann nicht verarbeiten kann. ### Fehler bei der automatisierten Einreichung von Bewertungen | Fehler | Fehlermeldung | | --- | --- | | AUTOMATED\$1SUBMISSION\$1FAILED | Die automatische Übermittlung der Kontaktevaluierung schlug fehl, da einige der Fragen nicht beantwortet werden konnten. Bitte überprüfen Sie das Testformular mit and/or den Amazon Connect Connect-Regelkonfigurationen. | | ANALYSIS\$1FILE\$1ERROR | Die automatische Übermittlung der Kontaktevaluierung ist aufgrund eines Fehlers in searching/retrieving/parsing der Analysedatei fehlgeschlagen. | | INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | Die automatische Übermittlung der Kontaktevaluierung ist aufgrund eines internen Serverfehlers fehlgeschlagen. Bitte rechnen Sie mit verzögerter Bearbeitung. | | QUOTA\$1EXCEEDED\$1ERROR | Die automatische Übermittlung der Kontaktevaluierung ist fehlgeschlagen, da das verbleibende Kontingent für die Nutzung von Gen AI zur automatischen Beantwortung von Bewertungsfragen für den Kontakt nicht ausreicht. | ### Exportfehler bei der Evaluierung S3 | Fehler | Fehlermeldung | | --- | --- | | S3\$1BUCKET\$1ACCESS\$1DENIED | Der JSON-Export für die Kontaktevaluierung ist aufgrund unzureichender Berechtigungen fehlgeschlagen. | | S3\$1STORAGE\$1NOT\$1CONFIGURED | Der Export-S3-Bucket ist für Ihre Instance nicht konfiguriert. | | INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | Der JSON-Export für die Kontaktevaluierung ist aufgrund eines internen Serverfehlers fehlgeschlagen. Bitte rechnen Sie mit einer verzögerten Lieferung der Exportdatei. | # Kalibrierungssitzungen für Leistungsbewertungen Amazon Connect Contact Lens ermöglicht es Ihnen, Kalibrierungssitzungen durchzuführen, um die Einheitlichkeit und Genauigkeit bei der Bewertung der Leistung von Kundendienstmitarbeitern durch Manager zu erhöhen, sodass Kundendienstmitarbeiter konsistentes Feedback erhalten. Während einer Kalibrierung können mehrere Manager denselben Kontakt mit demselben Bewertungsformular bewerten. Anschließend können Sie die Unterschiede in den Bewertungen überprüfen, die von verschiedenen Managern ausgefüllt wurden, um die Manager auf die bewährten Bewertungsmethoden abzustimmen und Möglichkeiten zur Verbesserung des Bewertungsformulars zu ermitteln, z. B. indem Sie eine Bewertungsfrage spezifischer formulieren, damit sie von den Managern einheitlich beantwortet wird. Sie können die Antworten von Managern auch mit denen eines Experten vergleichen, um die Genauigkeit der Manager bei der Bewertung der Leistung von Kundendienstmitarbeitern zu messen und zu verbessern. Der Experte ist in der Regel der Qualitätsmanager, der die Kalibrierungssitzung durchführt. ## Für Kalibrierungen erforderliche Genehmigungen Sie benötigen die folgenden Berechtigungen für Kalibrierungen: + **Kalibrierungssitzungen erstellen:** Fügen Sie die Berechtigung **Bewertungsformulare – Kalibrierungssitzungen verwalten** in den Sicherheitsprofilen der Gruppe von Benutzern hinzu, die Kalibrierungssitzungen zur Leistungsbewertung durchführen dürfen sollen. + **An einer Kalibrierungssitzung teilnehmen:** Jeder Benutzer, der über die Berechtigung zur Durchführung von Bewertungen verfügt (**Bewertungsformulare – Bewertungen durchführen**), kann an einer Kalibrierungssitzung teilnehmen, wenn er als Teilnehmer hinzugefügt wird. Darüber hinaus werden für beide Benutzergruppen Berechtigungen zum Suchen und Anzeigen von Kontakten benötigt. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). ## Erstellen einer Kalibrierungssitzung **So erstellen Sie eine Kalibrierungssitzung** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über die erforderlichen Berechtigungen in seinem Sicherheitsprofil verfügt. 1. Wählen Sie im linken Navigationsmenü **Analytik und Optimierung, Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach einem Kontakt, bei dem Sie Kalibrierungen durchführen möchten, z. B. für die Mindestinteraktionsdauer, eine bestimmte Warteschlange usw. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** oben rechts die Option **Bewertungen** aus, um den Seitenbereich **Bewertungen** zu öffnen. 1. Wählen Sie im Seitenbereich das Optionsfeld **Kalibrierungssitzung** aus, wählen Sie im Dropdown-Menü das gewünschte Formular für die Kalibrierung aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche **Kalibrierungssitzung einrichten**. ![\[Ein Diagramm der Einrichtung der Kalibrierungssitzung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibrations-setup1.png) 1. Geben Sie einen Titel für die Kalibrierungssitzung ein, wählen Sie die Teilnehmer aus, bestimmen Sie optional einen Experten und legen Sie ein Fälligkeitsdatum fest. ![\[Ein Diagramm der Einrichtung einer Kalibrierungssitzung mit Teilnehmern und Fälligkeitsdatum.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup2.png) 1. Nach der Erstellung wird die Kalibrierungssitzung im Seitenbereich angezeigt. Für jeden Teilnehmer wird automatisch eine Bewertung generiert. ![\[Ein Diagramm der erstellten Kalibrierungssitzung für jeden Teilnehmer.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup3.png) ## Bearbeiten einer Kalibrierungssitzung **So bearbeiten Sie eine Kalibrierungssitzung** 1. Suchen Sie in der Seitenleiste nach den Kalibrierungssitzungen und wählen Sie **Bearbeiten** aus. ![\[Ein Diagramm zum Bearbeiten einer Kalibrierungssitzung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibrations-edit1.png) 1. In dem Formular, das sich im Seitenbereich öffnet, können Sie den Titel der Kalibrierungssitzung ändern, Teilnehmer hinzufügen oder entfernen, optional einen Experten bestimmen und das Fälligkeitsdatum festlegen oder anpassen. 1. Wählen Sie **Speichern** aus, um die Kalibrierungssitzung zu aktualisieren. Die Änderungen werden in der Seitenleiste wiedergegeben. Neue Teilnehmer erhalten automatisch eine Bewertung, während die Bewertungen entfernter Teilnehmer gelöscht werden. ## Durchführen von Bewertungen im Rahmen einer Kalibrierungssitzung Gehen Sie wie folgt vor, um Bewertungen im Rahmen einer Kalibrierungssitzung durchzuführen: **So führen Sie Bewertungen durch** 1. Suchen Sie in der Seitenleiste den Bereich **Ihnen zugewiesene Kalibrierungsbewertungen**, um Ihre Kalibrierungsbewertungen anzuzeigen. ![\[Ein Diagramm der Ihnen zugewiesenen Kalibrierungsbewertungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations1.png) 1. Wählen Sie eine Bewertung aus, um sie zu öffnen. Sie können auf diese Bewertungen genauso antworten wie auf Standardbewertungen. Sie haben jedoch die Möglichkeit, Ihren Fortschritt zu speichern oder die abgeschlossene Bewertung einzureichen. Beachten Sie, dass die Automatisierung bei Kalibrierungssitzungen deaktiviert ist. ![\[Ein Diagramm der Beantwortung von Kalibrierungsbewertungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations2.png) 1. Kalibrierungsmanager können auf eine Liste aller Bewertungen im Zusammenhang mit einer bestimmten Kalibrierungssitzung zugreifen, indem sie sich die Details der Kalibrierungssitzung im Seitenbereich ansehen. Kalibrierungsmanager können auch die von den Teilnehmern eingereichten Bewertungen anzeigen. ## Abschließen einer Kalibrierung **So schließen Sie eine Kalibrierung ab** 1. Rufen Sie die Detailansicht der Kalibrierungssitzung auf und wählen Sie **Fertigstellen** aus. ![\[Ein Diagramm, das die Schaltfläche „Fertigstellen“ für Kalibrierungen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/calibrations-finalize.png) 1. Bestätigen Sie den Abschluss, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Beachten Sie, dass nach Abschluss weder die Sitzung noch ihre Bewertungen bearbeitet werden können. 1. Innerhalb weniger Sekunden steht ein Kalibrierungsbericht im CSV-Format zum Download zur Verfügung. Dieser Bericht enthält die Antworten der Teilnehmer, die Bewertungen eingereicht haben, sowie die gewichteten Punktzahlen für jede Frage, jeden Abschnitt und das Gesamtformular, Anmerkungen des Bewerters und einen Vergleich der Ergebnisse des Bewerters mit denen des Experten. Anhand des Felds **Absolute Abweichung vom Experten** (niedriger ist besser) können Sie für jeden Teilnehmer feststellen, ob ein Bewerter bei der Beantwortung der Bewertungsfragen erheblich vom Experten abweicht. Sie können auch die **Durchschnittliche absolute Abweichung vom Experten** sehen (niedriger ist besser), um festzustellen, ob bestimmte Fragen von den Teilnehmern widersprüchlich beantwortet wurden und verbessert werden müssen (z. B. bessere Formulierung, spezifischere Fragen usw.) ## Suchen von Kalibrierungssitzungen Amazon Connect benachrichtigt Benutzer, die an Kalibrierungssitzungen teilnehmen, per E-Mail (z. B. wenn ein Benutzer als Teilnehmer hinzugefügt wird, wenn sich das Fälligkeitsdatum ändert usw.). Wenn ein Benutzer, der eine Kalibrierungssitzung verwaltet, sich selbst als **Experten** hinzugefügt hat, erhält er ebenfalls E-Mails. Die E-Mail enthält einen Link zu dem Kontakt, der für die Kalibrierung verwendet wird. Beachten Sie, dass Sie den Benutzern in Amazon Connect E-Mail-Adressen zuweisen müssen, damit sie E-Mail-Benachrichtigungen erhalten können. Weitere Informationen finden Sie unter [Fügen Sie Benutzer hinzu zu Amazon Connect](user-management.md). Als Manager, der eine Kalibrierung einrichtet, können Sie die Kontakt-ID kopieren, um nach dem Kontakt zu suchen, für den die Kalibrierungssitzung eingerichtet wurde. Beachten Sie, dass Sie keine E-Mail mit einem Link zu dem Kontakt erhalten, für den die Kalibrierungssitzung eingerichtet wurde, wenn Sie sich nicht als Experten hinzugefügt haben oder wenn keine E-Mail-Adressen für Benutzer in Amazon Connect eingerichtet wurden. # Erfassen der Aktivitäten von Kundendienstmitarbeitern aus Drittanbieteranwendungen, um die Leistung zu bewerten Sie können Aktivitäten von Kundendienstmitarbeitern aus Drittanbieteranwendungen als Amazon-Connect-Aufgaben importieren. Diese Aktivitäten werden als Amazon-Connect-Aufgaben importiert, die Sie zusammen mit den in Amazon Connect durchgeführten Aufgaben auswerten können. Dies bietet Managern eine einheitliche Anwendung für das Qualitätsmanagement. Verwenden Sie die [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API, um Aktivitäten, die in Drittanbieteranwendungen abgeschlossen wurden (z. B. die Bearbeitung von Anträgen oder Interaktionen in sozialen Medien), als abgeschlossene Aufgaben zu importieren. Wenn Sie diese Aktivitäten importieren, können Sie Details, die für die Leistungsbewertung relevant sind, als Aufgabenattribute erfassen. Im Gegensatz zu Aufgaben, die auf der Amazon Connect Admin-Website erstellt wurden, sind diese importierten Aufgaben bereits als abgeschlossen markiert und müssen nicht von dem Agenten akzeptiert werden, der die Aktivität in der externen Anwendung abgeschlossen hat. Manager können diese externen Aktivitäten dann zusammen mit nativen Amazon-Connect-Interaktionen und Backoffice-Aufgaben bewerten. Auf diese Weise erhalten sie einen einheitlichen Überblick über die Leistung der Kundendienstmitarbeiter im [Dashboard zur Bewertung der Kundendienstmitarbeiter-Leistung](agent-performance-evaluation-dashboard.md). ## So erfassen Sie Aktivitäten aus Anwendungen von Drittanbietern Die folgenden Schritte werden in der Regel von einem IT-Administrator ausgeführt. + Stellen Sie sicher, dass die Kundendienstmitarbeiter oder Backoffice-Mitarbeiter, die Sie bewerten möchten, Benutzer in Amazon Connect sind. Informationen zum Hinzufügen neuer Benutzer finden Sie unter [Fügen Sie Benutzer hinzu zu Amazon Connect](user-management.md). + Verwenden Sie die [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API, um alle externen Aktivitäten, die von diesen Agenten ausgeführt wurden, als abgeschlossene Amazon Connect-Aufgaben in Amazon Connect aufzunehmen. Sie können Folgendes erfassen: + Alle Aktivitäten, die in Drittanbieteranwendungen abgeschlossen wurden (z. B. ausgelöst durch den Abschluss dieser Aktivitäten). So erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Aktivitäten von Kundendienstmitarbeitern in einer einzigen Anwendung. + Einen bestimmten Prozentsatz der externen Aktivitäten von Kundendienstmitarbeitern als Stichprobe, die Sie für die Leistungsbewertung verwenden können. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine API-Anfrage zur Erfassung einer Aktivität zur Autorisierung von Ansprüchen, die in einem anderen System abgeschlossen wurde. ``` awscurl \ --service connect \ -X PUT \ 'https://connect.us-east-1.amazonaws.com/Prod/contact/create-contact' \ --region us-east-1 \ -d \ '{ "Channel":"TASK", "InstanceId":"8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac", "InitiationMethod":"API", "InitiateAs":"COMPLETED", "UserInfo": {"UserId": "arn:aws:connect:us-west-2:295154396770:instance/8f3b9ab3-df68-4124-8573-2626b5c939ac/agent/1c99b776-8e56-4aaa-a1bf-b950ffbe61e4"}, "Name": "Processing Authorization #12345", "Description": "Customer Name: John Doe; Customer Condition: Asthma; Medication: Levocetrizin", "Attributes": { "Authorization": "12345", "ExternalContactType": "Authorization" }, "References": { "ThirdPartySystemURL": { "Type": "URL", "Value": "https://example.com/customer/12345" } } }' ``` + Sie können innerhalb von Attributen zusätzliche Aktivitätsinformationen hinzufügen. Diese Informationen können für Qualitätsmanager nützlich sein, die Kontakte suchen und bewerten. Zum Beispiel enthält der vorherige API-Aufruf ein benutzerdefiniertes Attribut namens `ExternalContactType`. Dies ermöglicht Managern, innerhalb der Kontaktsuche zwischen verschiedenen Arten von externen Aktivitäten zu unterscheiden. Sie können in Kontaktreferenzen auch Links zum Drittanbietersystem hinzufügen. Diese Links ermöglichen es Managern, auf zusätzliche Informationen zu verweisen, die nicht in der Aufgabe enthalten sind. + Damit Manager mithilfe dieser Attribute nach Aktivitäten suchen können, müssen Sie die Suche für die Attribute aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Suchen nach Kontakten mithilfe von benutzerdefinierten Kontaktattributen oder Kontaktsegmentattributen in Amazon Connect](search-custom-attributes.md). **Anmerkung** Nur Aufgaben, die nach der Konfiguration dieser Einstellung erstellt werden, können anhand dieser Attributen durchsucht werden. ## So bewerten Sie externe Aktivitäten Die folgenden Schritte werden in der Regel von Managern ausgeführt. Manager können erfasste Aktivitäten in Amazon Connect genauso bewerten wie native Amazon-Connect-Kontakte. Weitere Informationen finden Sie unter [Bewertung der Leistung](evaluations.md). Wenn Ihr Administrator die Suche nach benutzerdefinierten Kontaktattributen konfiguriert hat, können Sie anhand von Kennungen wie der Art der Aktivität und der ID nach externen Aktivitäten suchen. Die folgende Abbildung zeigt eine Suche nach `Completed`-Kontakten mit `Attribute` = `ExternalContactType`. ![\[Eine Kontaktsuche nach abgeschlossenen Kontakten mit dem Attribut = ExternalContactType.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities1.png) Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für die Darstellung der Kontaktdaten für einen abgeschlossenen externen Kontakt. In diesem Bild: + Kanal-Subtyp = verbinden: ExternalTask + Initiierungsmethode = API + Zu den Referenzen gehört die URL zum Drittanbietersystem ![\[Kontaktdaten für einen externen Kontakt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities2.png) # Einrichten und Überprüfen der Bildschirmaufzeichnungen von Kundendienstmitarbeitern in Amazon Connect Contact Lens Sie können Ihre Kundendienstmitarbeiter dabei unterstützen, bestmögliche Kundenbetreuung zu bieten, indem Sie die Bildschirmaufzeichnungsfunktion von Contact Lens verwenden, um Erkenntnisse für das Qualitätsmanagement zu gewinnen. Mit dieser Funktion wird der Desktop des Mitarbeiters aufgezeichnet und anhand der Aufzeichnungen können dann Potenziale zur Leistungsverbesserung ausgemacht werden. Diese gewonnenen Informationen sind auch hilfreich, um Compliance zu gewährleisten. Nehmen wir zum Beispiel an, dass die meisten Kundendienstmitarbeiter zwei Minuten benötigen, um eine Erstattung zu bearbeiten, Erika Mustermann dagegen vier Minuten. Sie können sich eine Aufzeichnung ihres Desktops ansehen, wenn sie eine Erstattung veranlasst, und herausfinden, warum sie länger braucht. Das folgende Diagramm zeigt die Hauptkomponenten einer Bildschirmaufzeichnung. Ein Sequenzdiagramm, das die Netzwerkaufrufe zwischen verschiedenen Komponenten zeigt, finden Sie unter [Netzwerkanforderungen](sr-system-req.md#network-requirements). ![\[Ein Diagramm des Flows der Bildschirmaufzeichnung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-flow.png) **Topics** + [Amazon Connect Client-Anwendung](amazon-connect-client-app.md) + [System- und Netzwerkanforderungen](sr-system-req.md) + [Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung](enable-sr.md) + [Ansehen von Bildschirmaufzeichnungen für Kundendienstmitarbeiter](review-screen-recordings.md) + [Herunterladen von Protokolldateien für die App zur Bildschirmaufzeichnung](troubleshoot-sr.md) + [Verwenden Sie Amazon EventBridge Events, um den Status der Bildschirmaufnahme zu verfolgen](track-screen-recording-status.md) + [Häufig gestellte Fragen zu Bildschirmaufzeichnungsfunktionen](faq-screenrecording.md) # Amazon Connect Client-Anwendung Die Amazon-Connect-Bildschirmaufzeichnung wird in Windows und Chrome OS unterstützt. Auf dieser Seite finden Sie die Download- und Installationsanleitungen für die Anwendung zur Bildschirmaufzeichnung in den einzelnen Betriebssystemen sowie die Mindestsystemanforderungen für die Geräte der Kundendienstmitarbeiter. **Topics** + [Windows](#windows-client) + [Chrome OS](#chrome-os) ## Windows ### Versionsinformationen + Version: v2.0.3 (aktuell) + Veröffentlichungsdatum: 16. Januar 2025 + Link herunterladen: [AmazonConnectClientWin-v2.0.3](https://d4yqf2f7seiym.cloudfront.net/builds/AmazonConnectClientWin-v2.0.3.zip) + Versionshinweis: Diese Version unterstützt AWS GovCloud (US) Kunden und bietet Sicherheitsverbesserungen. Über den obigen Link wird die **ZIP-Datei AmazonConnectClientWin - [Version]** heruntergeladen. Die ZIP-Datei enthält die Datei **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.[Version].msi**. Installationsanweisungen finden Sie unter [Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung](enable-sr.md). Um benachrichtigt zu werden, wenn es ein Update für die Amazon Connect Client-Anwendung gibt, empfehlen wir, den RSS-Feed dieses Administratorhandbuchs zu abonnieren. Wählen Sie den **RSS-Link** aus, der unter dem Titel dieser Seite angezeigt wird (er befindet sich neben dem PDF-Link). ### Anleitungen zur Installation des Clients In diesem Schritt installieren Sie die Datei **Amazon.Connect.Client.Service** auf dem Desktop der Kundendienstmitarbeiter oder in der virtuellen Umgebung, die Kundendienstmitarbeiter verwenden. Dies ist die Clientanwendung von Amazon Connect . **Anmerkung** Führen Sie das Installationsprogramm bei einem Windows-Multisitzungsbetriebssystem nur einmal auf dem Computer aus. Bildschirmaufzeichnungen auf einem Windows-Multisitzungsbetriebssystem werden nur ab Version 2.0.0 unterstützt. Wenn sich Ihre Amazon Connect Connect-Instance in AWS GovCloud (US-West) befindet, müssen Sie Version 2.0.3 oder höher installieren. Sie müssen eine Zulassungsliste für Amazon-Connect-Domains konfigurieren, die mit der Clientanwendung kommunizieren dürfen. Bildschirmaufzeichnungen werden nur auf den in Ihrer Zulassungsliste angegebenen Amazon-Connect-Domains erfasst. #### Programmatische Installation mithilfe von Software-Distributionstools + Laden Sie die neueste Version der Datei **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi** herunter. + Nutzen Sie den Software-Distributionsmechanismus Ihres Unternehmens, z. B. Software Center, um die Client-App von **Amazon.Connect.Client.Service** auf den Desktops von Kundendienstmitarbeitern zu installieren. + Verwenden Sie das Software-Distributionssystem Ihres Unternehmens wie Microsoft System Center Configuration Manager, SCCM oder andere automatisierte Bereitstellungstools für die Bereitstellung. + Schließen Sie den Parameter `ALLOWED_CONNECT_DOMAINS` anhand der folgenden Syntax mit ein: ``` msiexec /i Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi ALLOWED_CONNECT_DOMAINS="connect-dev-instance.my.connect.aws,connect-prod-instance.my.connect.aws" ``` #### Manuelle Installation + Laden Sie die neueste Version der Datei **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi** herunter. + Doppelklicken Sie auf die Installationsdatei. + Geben Sie die Zulassungsliste für Amazon-Connect-Domains ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel dafür, wie eine Domain in der Zulassungsliste im Dialogfeld **Installationseinstellungen konfigurieren** angegeben wird. Weitere Beispiele finden Sie weiter unten in den *Richtlinien zur Angabe Ihrer Zulassungsliste für Amazon-Connect-Domains*. ![\[Das Dialogfeld „Installationseinstellungen konfigurieren“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/domain-allowlist-windows.png) + Klicken Sie auf **Installieren**, um die Installation abzuschließen. #### Stellen Sie sicher, dass die Amazon Connect Client-Anwendung läuft und ordnungsgemäß funktioniert ##### So stellen Sie sicher, dass die Anwendung ausgeführt wird: + Überprüfen Sie im Task-Manager von Windows, ob ein Hintergrundprozess mit dem Namen **Amazon.Connect.Client.Service** ausgeführt wird. Dies ist die Amazon Connect Client-Anwendung. + Suchen Sie im Windows Task-Manager unter **Benutzerprozesse** nach einem anderen Prozess namens **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**nachdem der Benutzer den allerersten Kontakt akzeptiert hat, bei dem die Bildschirmaufnahme aktiviert ist. Das folgende Bild zeigt **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**im Task-Manager. ![\[Amazon.Connect.Client. RecordingSession im Task-Manager.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/taskmanager.png) ##### So können Sie überprüfen, ob die Anwendung ordnungsgemäß funktioniert und Protokolldateien erstellt: 1. Navigieren Sie zum folgenden Verzeichnis: `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs` 1. Öffnen Sie Protokolldateien, die im Verzeichnis vorhanden sind. 1. Bei einer erfolgreichen Installation enthalten die Protokolldateien die folgende Zeile: `Checking that services are still running, result : true` 1. Navigieren Sie in das folgende Verzeichnis: `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs` 1. Öffnen Sie Protokolldateien, die im Verzeichnis vorhanden sind. 1. Bei einer erfolgreichen Installation enthalten die Protokolldateien die folgende Zeile: `Session initiation completed with result: True` #### Richtlinien zur Angabe Ihrer Zulassungsliste für Amazon-Connect-Domains Halten Sie sich unbedingt an die folgenden Richtlinien, wenn Sie Domains in das Feld **Zulässige Connect-Domains** eingeben. Andernfalls schlägt die Installation fehl. + Format: Durch Komma getrennte Amazon-Connect-Domains + Zulässige Zeichen für Amazon-Connect-Domains: Verwenden Sie nur A–Z, a–z, 0–9, Bindestrich (‑), Punkt (.). + Protokollpräfixe wie https:// oder http:// sind nicht erforderlich. + Einschränkungen: + Maximal 500 Domaineinträge + Maximal 256 Zeichen pro Domaineintrag + Maximal 128 000 Zeichen Gesamtlänge der Eingabe Im Folgenden finden Sie Beispiele dafür, wie Sie Ihre Domain angeben können. ##### Richtig + domain1.my.connect.aws,domain2.my.connect.aws + ddomain-1.my.connect.aws, 1-domain.my.connect.aws + domain-12.my.connect.aws ##### Falsch + \$1123domain.foo + domain:2.foo + \$1domain.my.connect.aws + https://domain1.my.connect.aws + \$1.my.connect.aws ## Chrome OS Die Amazon-Connect-Feature zur Bildschirmaufzeichnung auf ChromeOS erfordert zwei Komponenten: + Eine isolierte Web-App + Eine Google-Chrome-Browsererweiterung Die Installation dieser Komponenten auf Chrome-Geräten von Kundendienstmitarbeitern kann über die Google Enterprise Admin Console durchgeführt werden. Nachfolgend finden Sie Informationen URLs zur Konfiguration der Installation der isolierten Web-App und der Chrome-Browsererweiterung. Sie können festlegen, dass sie automatisch über die Web-Manifest-Konfiguration JSON aktualisiert werden. ### Download-Speicherort und Installationsanleitungen Führen Sie die folgenden Schritte in der Google Enterprise Admin Console aus. Wenden Sie die Richtlinie für alle Kundendienstmitarbeitergeräte an, auf denen das Bildschirmaufzeichnungs-Feature aktiviert werden muss. #### Installieren einer isolierten Web-App + Web-Bundle-ID: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai` + Update-Manifest-URL: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update_manifest.json` **So installieren Sie eine isolierte Web-App** 1. Navigieren Sie zum [Google Admin-Portal](https://admin.google.com) (https://admin.google.com) und melden Sie sich mit Ihren Google-Unternehmensadministratordaten an. 1. Wählen Sie **Isolierte Web-App hinzufügen** aus. 1. Kopieren und fügen Sie die folgenden Details ein und wählen Sie anschließend **Speichern** aus: + Web-Bundle-ID: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai` + Aktualisieren Sie die Manifest-URL: https://screenrecording.connect. aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update\$1manifest.json Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für das ausgefüllte Dialogfeld **Isolierte Web-App hinzufügen**. ![\[Das ausgefüllte Dialogfeld „Isolierte Web-App hinzufügen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/addisolatedwebapp.png) 1. Konfigurieren Sie die Option **Installationsrichtlinie** auf `Force Install + Pin to ChromeOS Taskbar` und ändern Sie die Option **Beim Anmelden starten** in `Force Launch and Prevent Closing`, um sicherzustellen, dass die isolierte Web-App automatisch gestartet wird, wenn ein Computer angemeldet ist und neu gestartet wird. ![\[Die Abschnitte „Installationsrichtlinie“ und „Beim Anmelden starten“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/installationpolicy.png) 1. Konfigurieren Sie die Option **Verwaltete Konfiguration** so, dass Ihre Amazon-Connect-Domains, die Bildschirmaufzeichnungen auf Computern von Kundendienstmitarbeitern initiieren dürfen, auf die Zulassungsliste gesetzt werden. Ein Beispiel für die Option **Verwaltete Konfiguration** wird in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Der Abschnitt „Verwaltete Konfiguration“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/managedconfiguration.png) + Der Schlüsselname MUSS `allowListedDomain` sein. Domainnamen dürfen keine Pfade, Abfragezeichenfolgen oder abschließenden Schrägstriche (/) enthalten. + Ersetzen Sie `your-instance-alias-*` durch Ihren tatsächlichen Amazon-Connect-Instance-Alias. ``` { "allowListedDomain": [ "https://your-instance-alias-1.my.connect.aws", "https://your-instance-alias-2.my.connect.aws"] } ``` 1. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die isolierte Web-App so zu konfigurieren, dass sie Direct Sockets, Bildschirmaufzeichnung und Fensterverwaltung zulässt: + Navigieren Sie zu **Geräte**, **Chrome**, **Webfunktionen** und **Ursprung hinzufügen**. + Geben Sie `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai` ein und wählen Sie **Speichern** aus. Die folgende Abbildung zeigt, wo sich „Geräte“, „Chrome“ und „Webfunktionen“ im linken Navigationsmenü von Chrome befinden. ![\[Das linke Navigationsmenü in Chrome OS\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/allorigins.png) Die folgende Abbildung zeigt die Position von **Direct Sockets**, **Bildschirmaufzeichnung** und **Fensterverwaltung** auf der Seite mit den Webfunktionen. ![\[Die Position von „Direct Sockets“, „Bildschirmaufzeichnung“ und „Fensterverwaltung“ auf der Seite mit den Webfunktionen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/directsockets.png) #### Installieren einer Google-Chrome-Browsererweiterung + Erweiterungs-ID: cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod + Benutzerdefinierte URL: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml` **So installieren Sie eine Google-Chrome-Browsererweiterung** 1. Navigieren Sie zu **Chrome-App oder -Erweiterung per ID hinzufügen**, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Option „Chrome-App oder -Erweiterung per ID hinzufügen“ in der linken Navigationsleiste\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/appandextensions.png) 1. Wählen Sie unter **Chrome-App oder -Erweiterung per ID hinzufügen** die Option **Aus einer benutzerdefinierten URL** aus und geben Sie die folgenden Informationen ein: + Erweiterungs-ID: `cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod` + Benutzerdefinierte URL: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml` ![\[Das Dialogfeld „Chrome-App oder -Erweiterung per ID hinzufügen“, die Option „Aus einer benutzerdefinierten URL“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/chromeapp.png) 1. Konfigurieren Sie die Option **Installationsrichtlinie** auf **Installation erzwingen** und wählen Sie dann **Speichern** aus, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die auf „Installation erzwingen“ festgelegte Option „Installationsrichtlinie“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/forceinstall.png) # System- und Netzwerkanforderungen für die Bildschirmaufzeichnung in Amazon Connect Dieses Thema enthält die Systemanforderungen für die Verwendung der Bildschirmaufzeichnung und beschreibt den detaillierten Datenfluss, der auf den einzelnen Plattformen verwendet wird. ## Systemanforderungen Hier sind die Mindestanforderungen an Kundendienstmitarbeitergeräte für die Bildschirmaufzeichnung. Sie benötigen zusätzlichen Arbeitsspeicher, zusätzliche Bandbreite und CPU zum Vermeiden von Ressourcenkonflikten für das Betriebssystem und alles andere, was auf dem Gerät ausgeführt wird. + CPU: 2.0 GHz (4 Kerne oder 4 vCPU empfohlen) + Arbeitsspeicher: 4 GB + Netzwerk: 600 Kbit/s ### Unterstützte Betriebssysteme + Windows 10 und 11 (64-Bit) auf Basis der x86-64-Architektur + Chrome-OS-Version 140 oder höher, in einer Google-Enterprise-Domain registriert **Anmerkung** Wenn die Windows-Multisitzungskonfiguration aktiviert ist, sodass mehrere Kundendienstmitarbeiter einen einzigen Windows-Host verwenden können, stellen Sie sicher, dass die Workstation des Kundendienstmitarbeiters über die empfohlene Ressourcenverfügbarkeit für jede gleichzeitige Sitzung verfügt. ## Netzwerkanforderungen + **Für die Bildschirmaufzeichnung verwendeter Port**: Die Clientanwendung von Amazon Connect kommuniziert mit dem CCP über einen lokalen WebSocket an Port 5431 (in Windows) und 25431 (in Chrome OS). + **URLs zu Ihrer Firewall-Zulassungsliste hinzufügen**: Um eine reibungslose Bildschirmaufzeichnungsfunktion zu gewährleisten, fügen Sie Ihrer Zulassungsliste die folgenden URL-Muster hinzu: + Aus CCP: `connect-recording-staging-*.s3.dualstack.your-region-name.amazonaws.com`. Wenn Sie es vorziehen, keine Platzhalter zu verwenden, finden Sie die Liste der Endpunkte unter https://screenrecording.connect. aws/config/connect- recording-endpoint-allowlist .json. Diese Liste kann in Zukunft aktualisiert werden. Beziehen Sie sich auf das `createDate` oben in der Datei, um nach Aktualisierungen zu suchen. + Aus der Clientanwendung für Bildschirmaufzeichnungen: `https://your-connect-instance-alias.my.connect.aws/taps/client/auth` + **Sequenzdiagramm**: Das folgende Sequenzdiagramm zeigt die Netzwerkaufrufe zwischen verschiedenen Komponenten, die an der Bildschirmaufzeichnung beteiligt sind. ![\[Ein Sequenzdiagramm zeigt die Netzwerkaufrufe zwischen verschiedenen Komponenten, die an der Bildschirmaufzeichnung beteiligt sind.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/sequence-diagram.png) + In Windows ist der Amazon Connect Client die Kombination aus dem Amazon.Connect.Client.Service-Hintergrundprozess und Amazon.Connect.Client. RecordingSession. + In ChromeOS ist der Amazon-Connect-Client die Kombination aus einer isolierten Web-App und einer Browsererweiterung. # Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung für Ihre Amazon-Connect-Instance Dieses Thema enthält Schritte zum Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung für Ihre Amazon-Connect-Instance, zum Herunterladen und Installieren der Amazon-Connect-Client-Anwendung sowie zum Ausführen wichtiger Konfigurationsschritte. **Topics** + [Schritt 1: Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung für Ihre Instance](#install-sr-step1) + [Schritt 2: Herunterladen und Installieren der Clientanwendung von Amazon Connect](#install-sr-step2) + [Schritt 3: Konfigurieren Sie den Block „Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen“](#configure-recording-block) + [Konfigurationstipps](#tips-sr) ## Schritt 1: Aktivieren der Bildschirmaufzeichnung für Ihre Instance **Wichtig** Wenn Ihre Amazon-Connect-Instance vor Oktober 2018 erstellt wurde und Sie keine serviceverknüpften Rollen eingerichtet haben, folgen Sie den Schritten unter [Verwenden von serviceverknüpften Rollen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html#migrate-slr), um zur serviceverknüpften Amazon-Connect-Rolle zu migrieren. Die Schritte in diesem Abschnitt erklären, wie Sie die Einstellungen Ihrer Instance aktualisieren, um Bildschirmaufzeichnungen zu aktivieren, und wie Sie Aufzeichnungsartefakte verschlüsseln. 1. Öffnen Sie die Amazon Connect Connect-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/). 1. Wählen Sie Ihren Instance-Alias aus. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Datenspeicherung** aus, scrollen Sie nach unten zu **Bildschirmaufzeichnungen** und wählen Sie **Bearbeiten** aus, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Der Abschnitt „Bildschirmaufnahmen“ auf der Seite „Datenspeicherung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/console-screenrecordings.png) 1. Wählen Sie **Bildschirmaufzeichnung aktivieren** und dann **Neuen S3-Bucket erstellen (empfohlen)** oder **Vorhandenen S3-Bucket auswählen** aus. 1. Wenn Sie **Neuen Amazon-S3-Bucket erstellen (empfohlen)** ausgewählt haben, geben Sie einen Namen in das Feld **Name** ein. Wenn Sie einen vorhandenen Bucket verwenden möchten, wählen Sie ihn aus der Liste **Name** aus. 1. (Optional) Wenn Sie die Aufzeichnungsartefakte in Ihrem Amazon-S3-Bucket verschlüsseln möchten, wählen Sie **Verschlüsselung aktivieren** und dann einen KMS-Schlüssel aus. **Anmerkung** Wenn Sie die Verschlüsselung aktivieren, verwendet Amazon Connect den KMS-Schlüssel, um alle Zwischenaufzeichnungsdaten zu verschlüsseln, während der Service sie verarbeitet. 1. Wenn Sie fertig sind, wählen Sie **Speichern** aus. Weitere Informationen zu Instance-Einstellungen finden Sie unter [Aktualisieren von Einstellungen für Ihre Amazon-Connect-Instance](update-instance-settings.md). ## Schritt 2: Laden Sie die Amazon Connect Client-Anwendung herunter und installieren Sie sie Befolgen Sie die Anleitungen in [Amazon Connect Client-Anwendung](amazon-connect-client-app.md), um die Clientanwendung von Amazon Connect für Ihr Betriebssystem herunterzuladen und zu installieren. ## Schritt 3: Konfigurieren Sie den Block „Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen“ + Fügen Sie unmittelbar nach dem Eintrittspunkt zum Flow den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu. Fügen Sie den Block zu jedem Flow hinzu, den Sie für die Bildschirmaufzeichnung aktivieren möchten. + Auf der folgenden Abbildung sehen Sie die Seite „Eigenschaften“ des Blocks [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md). Wählen Sie im Abschnitt **Bildschirmaufzeichnung** die Option **Ein** aus. ![\[Der Block „Aufzeichnungsverhalten festlegen“, der Abschnitt „Bildschirmaufzeichnung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screenrecordingblock.png) ## Konfigurationstipps + Damit Supervisoren nach Kontakten mit Bildschirmaufzeichnungen suchen können, fügen Sie vor **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** den Block [Set contact attributes (Kontaktattribute festlegen)](set-contact-attributes.md) hinzu. Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Attribut mit einer Bezeichnung wie **screen recording = true** hinzu. Supervisoren können [anhand dieses benutzerdefinierten Attributs suchen](search-custom-attributes.md), um diejenigen Kontakte zu finden, die Bildschirmaufzeichnungen haben. + Sie können vor **Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen** den Block [Distribute by percentage (Nach Prozentsatz verteilen)](distribute-by-percentage.md) hinzufügen. So können Sie die Bildschirmaufzeichnung für einige, aber nicht alle Kontakte verwenden. + Möglicherweise möchten Sie den [SuspendContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SuspendContactRecording.html)und nutzen [ResumeContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ResumeContactRecording.html) APIs , um zu verhindern, dass vertrauliche Informationen in der Bildschirmaufnahme erfasst werden. # Überprüfen der Bildschirmaufzeichnungen von Kundendienstmitarbeitern in der Amazon-Connect-Client-Anwendung Mit Bildschirmaufzeichnungen können Sie Bereiche für das Training von Kundendienstmitarbeitern identifizieren (z. B. eine lange Bearbeitungsdauer von Kontakten oder die Nichteinhaltung von Geschäftsprozessen), indem Sie die Aktionen von Kundendienstmitarbeitern beobachten, während sie einen Anruf-, Chat- oder Aufgabenkontakt bearbeiten. Die Bildschirmaufzeichnung wird mit der Sprachaufzeichnung und dem Kontaktprotokoll synchronisiert, sodass Sie gleichzeitig hören oder lesen können, was gesagt wird. **Anmerkung** Bildschirmaufzeichnungen sind nur für abgeschlossene Kontakte verfügbar. **Topics** + [Schritt 1: Zuweisen von Berechtigungen zur Überprüfung von Bildschirmaufzeichnungen in der Amazon-Connect-Client-Anwendung](#assign-permissions-sr) + [Schritt 2: Überprüfen von Bildschirmaufzeichnungen](#review-sr-2) + [Im Modus „Ansehen“ Picture-in-picture](#picture-in-picture) ## Schritt 1: Zuweisen von Berechtigungen zur Überprüfung von Bildschirmaufzeichnungen in der Amazon-Connect-Client-Anwendung Damit Benutzer Bildschirmaufzeichnungen ansehen können, weisen Sie die folgende Sicherheitsprofilberechtigung von **Analyse und Optimierung** zu: + **Bildschirmaufzeichnung – Zugriff**: Ermöglicht Benutzern wie Supervisoren oder Mitgliedern des Qualitätssicherungsteams, auf Bildschirmaufzeichnungen zuzugreifen und diese anzusehen **Wichtig** Bei der Bildschirmaufzeichnung wird das Bildschirmaufzeichnungsvideo mit der unredigierten Anrufaufzeichnungsdatei zusammengeführt. Wenn Benutzer berechtigt sind, Bildschirmaufzeichnungen anzusehen, können sie sich das unredigierte Audio anhören. + **Bildschirmaufzeichnung – Download-Schaltfläche aktivieren**: Ermöglicht Benutzern wie Supervisoren oder Mitgliedern des Qualitätssicherungsteams, auf der Seite **Kontaktdaten** eine Download-Schaltfläche anzuzeigen, um Bildschirmaufzeichnungsvideos herunterzuladen. Weitere Informationen zum Hinzufügen weiterer Berechtigungen zu einem vorhandenen Sicherheitsprofil finden Sie unter [Aktualisieren von Sicherheitsprofilen in Amazon Connect](update-security-profiles.md). ## Schritt 2: Überprüfen von Bildschirmaufzeichnungen 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dessen Sicherheitsprofil über die Berechtigung **Analyse und Optimierung** – **Bildschirmaufzeichnung – Zugriff** verfügt. Wenn Sie auch über die Berechtigung **Bildschirmaufzeichnung – Download-Schaltfläche aktivieren** verfügen, können Sie auf der Seite **Kontaktdaten** eine Schaltfläche anzeigen, mit der Sie eine Bildschirmaufzeichnung herunterladen und offline ansehen können. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach dem Kontakt, den Sie überprüfen möchten. **Tipp** Wenn Sie Ihren Flows ein benutzerdefiniertes Attribut hinzugefügt haben, das angibt, wenn die Bildschirmaufzeichnung aktiviert ist, können Sie [anhand des benutzerdefinierten Attributs](search-custom-attributes.md) nach Kontaktdatensätzen mit Bildschirmaufzeichnungen suchen. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfigurationstipps](enable-sr.md#tips-sr). 1. Klicken oder tippen Sie auf die Kontakt-ID, um die Seite **Kontaktdaten** aufzurufen. 1. Der Abschnitt **Aufzeichnung** enthält einen Videoplayer, der die Bildschirmaufzeichnung anzeigt, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Eine Bildschirmaufzeichnung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-show-recording.png) **Wichtig** Die Wiedergabe von Bildschirmaufzeichnungen auf der Seite **Kontaktdaten** wird in der veralteten `https://your-instance-alias/awsapps.com`-Domain nicht unterstützt. Wir empfehlen, die `https://your-instance-alias.my.connect.aws/`-Domain zum Abspielen von Bildschirmaufzeichnungen zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktualisieren Sie Ihre Amazon-Connect-Domain](update-your-connect-domain.md) in diesem Handbuch. 1. Verwenden Sie die Steuerelemente auf der rechten Seite, um die Ansicht zu vergrößern und zu verkleinern, das Video an das Fenster anzupassen, es herunterzuladen, auf den Vollbildmodus zu vergrößern und abzuspielen. picture-in-picture ![\[Die Steuerelemente zum Vergrößern und Verkleinern\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-zoom.png) 1. Wenn Sie keine Videoaufzeichnung sehen, überprüfen Sie, ob der Schalter **Bildschirmaufzeichnung anzeigen** aktiviert ist. Wenn kein Video angezeigt wird, ist die Bildschirmaufzeichnung möglicherweise noch nicht bereit, wurde also noch nicht in den Amazon-S3-Bucket hochgeladen. Wenn dieses Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an den [AWS Support](https://console.aws.amazon.com/support/home#/). ## Im Modus „Ansehen“ Picture-in-picture Das Video lässt sich während der Wiedergabe bei Bedarf an eine andere Stelle auf Ihrem Monitor verschieben. So haben Sie beispielsweise die Möglichkeit, das Video neu zu positionieren, damit Sie das Transkript mitlesen können. Verwenden Sie dazu **den Picture-in-picture Modus „Im ansehen**“. 1. Wählen Sie die picture-in-picture Schaltfläche auf den Steuerelementen auf der rechten Seite, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Bild-in-Bild-Schaltfläche auf der rechten Seite der Seite\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-picture-in-picture.png) 1. Wählen Sie rechts oben das **X** aus, um das Fenster wieder zu verankern. Die folgende Abbildung zeigt das Video im Picture-in-picture Modus und die Position des **X**, um das Fenster wieder einzublenden. ![\[Das Video im picture-in-picture Modus und die Position der Schaltfläche „Zurück zum Tab“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-back-tab.png) # Herunterladen der Protokolldateien der Amazon-Connect-Client-Anwendung zur Fehlerbehebung Wenn Sie ein AWS Support-Ticket für Probleme mit Bildschirmaufzeichnungen öffnen, fügen Sie die Protokolldateien für die Amazon Connect Client-Anwendung und den Shared Worker vom Agenten-Desktop hinzu. ## Amazon Connect Protokolldateien der Client-Anwendung (Windows) Navigieren Sie auf dem Desktop des Kundendienstmitarbeiters zu: + `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs` **Diese Datei enthält die Protokolle, einschließlich der Websocket-Verbindung zwischen Browser und Client-Anwendung und einer weiteren Websocket-Verbindung zwischen **Amazon.Connect.Client und Amazon.Connect.** RecordingSession**. + `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs` Diese Datei enthält Protokolle für Bildschirmaufzeichnungsaktivitäten. (Gilt nicht für Version 1.x.) ## Shared-Worker-Protokolle (Windows und ChromeOS) Öffnen Sie Ihr CCP. Es muss geöffnet sein, damit Sie den **ClientAppInterface**gemeinsam genutzten Worker sehen können. ### Chrome 1. Öffnen Sie Chrome. Geben Sie als URL `chrome://inspect/#workers` ein. 1. Suchen Sie im Bereich **Gemeinsam genutzte Mitarbeiter** den Namen des gemeinsam genutzten Mitarbeiters **ClientAppInterface**. 1. Wählen Sie **Inspect**, um eine DevTools Instanz zu öffnen. 1. Wählen Sie die Registerkarte **Console** aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Protokolldump und wählen Sie dann **Save as…** aus, um den Protokolldump in einer lokalen Datei zu speichern. ### Firefox 1. Öffnen Sie Firefox. Geben Sie als URL `about:debugging#workers` ein. 1. Wählen Sie im Bereich **Gemeinsam genutzte Mitarbeiter** die Option **Inspect** for**/connect/ccp-naws/static/client-app-interface.js** aus. 1. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte **Konsole** und wählen Sie **Alle Nachrichten in Datei speichern** aus, um den Protokolldump in einer lokalen Datei zu speichern. ### Edge (Chromium) 1. Öffnen Sie Chrome. Geben Sie als URL `edge://inspect/#workers` ein. 1. Suchen Sie im Bereich **Gemeinsam genutzte Mitarbeiter** den Namen des gemeinsam genutzten Mitarbeiters **ClientAppInterface**. 1. Wählen Sie **Inspect**, um eine DevTools Instanz zu öffnen. 1. Wählen Sie die Registerkarte **Console** aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Protokolldump und wählen Sie dann **Save as…** aus, um den Protokolldump in einer lokalen Datei zu speichern. # Verwenden Sie Amazon EventBridge Events, um den Status der Bildschirmaufnahme zu verfolgen Mit Amazon EventBridge können Sie den Status der [Bildschirmaufzeichnungen von Agenten](agent-screen-recording.md) nahezu in Echtzeit einsehen. Das Ereignis für jede Bildschirmaufzeichnung durch den Agenten umfasst success/failure den Status, die Fehlercodes mit Beschreibungen, den Aufzeichnungsort, die Aufzeichnungsgröße, die installierte Client-Version sowie die Start- und Endzeiten der Bildschirmaufzeichnung. Sie können andere AWS Dienste integrieren, um analytische oder überwachende Einblicke in die Bildschirmaufzeichnungen der Agenten zu erhalten: + Mit [Amazon CloudWatch Log Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) abfragen + Erhalten Sie Benachrichtigungen fast in Echtzeit in einem [Amazon Quick-Dashboard](https://aws.amazon.com/quicksight/) + Erstellen Sie aggregierte Berichte außerhalb von Amazon Connect + Connect Ihre anderen maßgeschneiderten Daten-Pipeline-Lösungen mit Amazon EventBridge **Topics** + [Payload-Formate für EventBridge Amazon-Ereignisse](#eventbridge-payload-formats) + [Erstellen Sie eine Regel, die EventBridge Amazon-Ereignissen entspricht](#create-eventbridge-rule) + [Konfigurieren Sie das Ziel der erstellten EventBridge Amazon-Regel](#configure-eventbridge-target) ## Payload-Formate für EventBridge Amazon-Ereignisse ### Ereignis mit Bildschirmaufzeichnungsstatus — INITIIERT Dieses Ereignis wird ausgelöst, wenn ein Kontakt vom Agenten akzeptiert wird, was möglicherweise vor Beginn der Aufzeichnung der Fall ist, und zwar für jeden Kontakt, bei dem die Bildschirmaufnahme des Agenten aktiviert ist. ``` { "version": "0", "id": "the_event_id_from_eventbridge", "detail-type": "Screen Recording Status Changed", "source": "aws.connect", "account": "your_aws_account_id", "time": "2026-01-01T00:00:00Z", "region": "us-west-2", "resources": [ "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id", "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id" ], "detail": { "version": "1.0", "recordingStatus": "INITIATED", "eventDeduplicationId": "unique_uuid", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id", "contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id", "agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id", "clientInfo": { "appVersion": "2.0.3.0", } } } ``` ### Ereignis mit dem Status der Bildschirmaufnahme — ABGESCHLOSSEN Dieses Ereignis wird ausgelöst, wenn die Bildschirmaufnahme auf dem Agenten-Desktop endet. Dies bedeutet nicht, dass die Bildschirmaufnahme erfolgreich in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hochgeladen wurde. ``` { "version": "0", "id": "the_event_id_from_eventbridge", "detail-type": "Screen Recording Status Changed", "source": "aws.connect", "account": "your_aws_account_id", "time": "2026-01-01T00:00:00Z", "region": "us-west-2", "resources": [ "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id", "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id" ], "detail": { "version": "1.0", "recordingStatus": "COMPLETED", "eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id", "contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id", "agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id", "clientInfo": { "appVersion": "2.0.3.0", }, "recordingInfo": { "startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z", "endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z", } } } ``` ### Ereignis mit Status der Bildschirmaufnahme — VERÖFFENTLICHT Dieses Ereignis wird ausgelöst, wenn die Bildschirmaufzeichnung erfolgreich in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hochgeladen wurde. Zu den Details gehören der Standort des Amazon S3 S3-Buckets, die Aufzeichnungsgröße und die Aufzeichnungsdauer. ``` { "version": "0", "id": "the_event_id_from_eventbridge", "detail-type": "Screen Recording Status Changed", "source": "aws.connect", "account": "your_aws_account_id", "time": "2026-01-01T00:00:00Z", "region": "us-west-2", "resources": [ "contactArn", "instanceArn" ], "detail": { "version": "1.0", "recordingStatus": "PUBLISHED", "eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id", "contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/your_contact_id", "agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id", "clientInfo": { "appVersion": "2.0.3.0", }, "recordingInfo": { "startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z", "endTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z", "publishTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z", "location": "s3://your-bucket-name/object-prefix/object-key", "durationInMillis": 100000, "sizeInBytes": 1000000 } } } ``` ### Ereignis mit dem Status der Bildschirmaufnahme — FEHLGESCHLAGEN Dieses Ereignis wird ausgelöst, wenn die Bildschirmaufnahme fehlschlägt. Einzelheiten zu den Fehlerinformationen werden bereitgestellt, um die mögliche Fehlerursache, die wir ermitteln können, nach bestem Wissen und Gewissen abzuschätzen. ``` { "version": "0", "id": "the_event_id_from_eventbridge", "detail-type": "Screen Recording Status Changed", "source": "aws.connect", "account": "your_aws_account_id", "time": "2026-01-01T00:00:00Z", "region": "us-west-2", "resources": [ "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc", "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id" ], "detail": { "version": "1.0", "recordingStatus": "FAILED", "eventDeduplicationId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeee", "instanceArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id", "contactArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/contact/cccccccc-cccc-cccc-cccc-ccccccccccccc", "agentArn": "arn:aws:connect:us-west-2:your_aws_account_id:instance/your_instance_id/agent/your_agent_id", "clientInfo": { "appVersion": "2.0.3.0", }, "failureInfo": { "code": "UNKNOWN", "message": "UNKNOWN", "source": "Unknown failure" }, "recordingInfo": { "startTime": "2026-01-01T00:00:00.000Z" } } } ``` ## Erstellen Sie eine Regel, die EventBridge Amazon-Ereignissen entspricht Um EventBridge Amazon-Ereignisse für den Bildschirmaufzeichnungsstatus zu abonnieren, müssen Sie eine EventBridge Amazon-Regel erstellen, die der definierten Ereignisquelle und dem angegebenen Ereignisdetailtyp entspricht. Dies kann entweder über die AWS Konsole oder AWS CDK über Bibliotheken erreicht werden. ### Erstellen Sie eine Regel mithilfe der AWS Konsole Erstellen Sie in der AWS Konsole unter Amazon EventBridge → Busse → Regeln eine neue Regel. #### Verwenden Sie den Standard-Event-Bus ![\[Die Seite „Regel erstellen“ mit der Standardauswahl für den Eventbus.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-rule.png) #### Verwenden Sie eine Vorlage für ein Ereignismuster Wählen Sie das definierte Ereignismuster aus den Drop-down-Listen aus. ![\[Das Drop-down-Menü „Ereignisquelle“ zeigt, dass aws.connect ausgewählt ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-source.png) ![\[Das Ereignismuster, das den Status der Bildschirmaufzeichnung geändert anzeigt, ist ausgewählt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-pattern.png) Wenn der Ereignistyp nicht in der Dropdownliste angezeigt wird, können Sie dasselbe Muster alternativ mithilfe von **Benutzerdefiniertem Muster (JSON-Editor)** erstellen mit: ``` { "source": [ "aws.connect" ], "detailType": [ "Screen Recording Status Changed" ] } ``` ### Erstellen Sie eine Regel mit AWS CDK Wenn Sie AWS Ressourcen mit AWS CDK verwalten, finden Sie hier alternativ ein TypeScript Beispielcode-Snippet zum Erstellen einer EventBridge Amazon-Regel: ``` import { Rule } from 'aws-cdk-lib/aws-events'; const eventBridgeRule = new Rule(this, 'YourEventBridgeRuleLogicalName', { ruleName: 'your-event-bridge-rule-name', description: 'your rule description', eventPattern: { source: [ "aws.connect" ], detailType: [ "Screen Recording Status Changed" ] } }); ``` ## Konfigurieren Sie das Ziel der erstellten EventBridge Amazon-Regel Amazon EventBridge unterstützt eine Reihe von AWS Diensten als Ziele. Je nach Ihren Bedürfnissen ist es flexibel, Ihre eigene Event-Processing-Pipeline mit anderen AWS Services aufzubauen. Sie können für jede Regel bis zu fünf Ziele definieren. Weitere Informationen finden Sie unter [ EventBridge Amazon-Ziele](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-targets.html) im * EventBridge Amazon-Benutzerhandbuch*. ### CloudWatch Amazon-Protokollgruppe als Beispielziel Das folgende Beispiel verwendet eine [ CloudWatch Amazon-Protokollgruppe](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) als Ziel. ![\[Die Target-Konfiguration zeigt die ausgewählte CloudWatch Protokollgruppe an.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-target-cwl.png) Erstellen Sie im AWS CDK Code die Ressource und fügen Sie sie der EventBridge Amazon-Regel hinzu: ``` import { LogGroup, RetentionDays } from "aws-cdk-lib/aws-logs"; import { CloudWatchLogGroup } from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets'; const logGroup = new LogGroup(this, 'YourLogGroupLogicalName', { logGroupName: '"/aws/events/your-log-group-name', retention: RetentionDays.ONE_YEAR }); eventBridgeRule.addTarget(new CloudWatchLogGroup((logGroup))); ``` #### Beispiel für Amazon CloudWatch Log Insights-Abfragen Hier sind einige Beispielabfragen, die die Abfragesprache von Amazon CloudWatch Insights verwenden: + **Beispielabfrage zur Erfolgsquote** ``` fields @timestamp, @message, detail | stats sum(detail.recordingStatus= "PUBLISHED") as Count_Success, sum(detail.recordingStatus= "INITIATED") as Count_Total, Count_Success / Count_Total as Success_Ratio ``` + **Beispielabfrage, um die Anzahl der einzelnen Aufzeichnungsstatus abzurufen** ``` fields @timestamp, @message, detail | stats count(*) as Count group by detail.recordingStatus as recordingStatus ``` + **Beispielabfrage zu fehlgeschlagenen Kontakten mit den häufigsten Fehlercodes** ``` fields @timestamp, @message, detail | filter detail.recordingStatus = "FAILED" | stats count(*) as Count group by detail.failureInfo.code as FailureCode | sort by Count desc ``` + **Beispielabfrage zu Agenten mit den meisten fehlgeschlagenen Kontakten** ``` fields @timestamp, @message, detail | filter detail.recordingStatus = "FAILED" | stats count(*) as Count group by detail.agentArn as AgentArn | sort by Count desc ``` # Häufig gestellte Fragen zu den Bildschirmaufzeichnungsfunktionen von Amazon Connect Dieses Thema enthält häufig gestellte Fragen zur Verwendung der Bildschirmaufzeichnungsfunktionen von Amazon Connect. **Topics** + [Allgemeine Spezifikationen](#faq-sr-general) + [Konfiguration](#faq-sr-configuration) + [Leistung](#faq-sr-performance) ## Allgemeine Spezifikationen + **Welches Dateiformat wird für Bildschirmaufzeichnungen verwendet?** Die Bildschirmaufzeichnungsdateien werden im MP4 Format gespeichert. + **Welche Amazon Connect Kanäle werden unterstützt?** Sie können Bildschirmaufzeichnungen für Sprach-, Chat- und Aufgabenkontakte erstellen. + **Wird der gesamte Bildschirm aufgezeichnet?** Ja, der Amazon Connect Client Service zeichnet alle geöffneten Anwendungen auf dem Monitor des Agenten auf, und zwar auf bis zu drei Monitoren. + **Unterstützt die Bildschirmaufzeichnung gleichzeitig aktive Benutzersitzungen unter Windows mithilfe von VDI-Umgebungen (Virtual Desktop Infrastructure)?** Ja, die Bildschirmaufzeichnung unterstützt gleichzeitig aktive Benutzersitzungen unter Windows, wenn die Amazon-Connect-Clientanwendung in Version 2.0.0 oder höher verwendet wird. + **Wo werden die Bildschirmaufzeichnungsdateien in meinem AWS -Konto gespeichert?** Die Bildschirmaufzeichnungen werden an Ihren Amazon-S3-Bucket gesendet und mit dem von Ihnen angegebenen KMS-Schlüssel verschlüsselt. Dies ähnelt der Speicherung und Verschlüsselung von Anrufaufzeichnungen. + **Kann ich mich benachrichtigen lassen, wenn eine neue Version der Clientanwendung verfügbar ist?** + Falls Sie unter Windows benachrichtigt werden möchten, wenn es ein Update für die Clientanwendung von Amazon Connect gibt, empfehlen wir, den RSS-Feed dieses Administratorhandbuchs zu abonnieren. Wählen Sie den **RSS-Link** aus, der unter dem Titel dieser Seite angezeigt wird (er befindet sich neben dem PDF-Link). + Unter ChromeOS werden isolierte Web-Apps und Chrome-Erweiterungen von Amazon Connect gehostet und verwaltet. Sie werden automatisch aktualisiert, sobald neuere Versionen veröffentlicht werden. + **Kann ich nur die Bildschirmaufzeichnung aktivieren, ohne Anrufaufzeichnung?** Ja, Sie können die Bildschirmaufzeichnung ohne Anrufaufzeichnung für einen Sprachanruf aktivieren. + **Wo finde ich den Amazon-S3-Speicherort der Bildschirmaufzeichnung?** Sie finden den Speicherort der Bildschirmaufzeichnung im Abschnitt [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) des Kontaktdatensatzes. Siehe das Feld **Location**. + **Wie aktiviere ich die Bildschirmaufzeichnung für einen prozentualen Anteil meiner Kontakte?** Sie können den Block [Distribute by percentage (Nach Prozentsatz verteilen)](distribute-by-percentage.md) im Flow verwenden, um die Bildschirmaufzeichnung für einen bestimmten Prozentsatz Ihrer Kontakte zu aktivieren. + **Ist die Bildschirmaufzeichnung PCI-konform?** Amazon Connect, einschließlich der Bildschirmaufzeichnungsfunktion, entspricht dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS). Sie sind jedoch dafür verantwortlich, festzustellen, ob Ihre spezifische Implementierung Ihren Compliance-Anforderungen entspricht. **Wichtig** Bei einem Videoanruf oder einer Bildschirmfreigabe sehen Kundendienstmitarbeiter das Video oder den geteilten Bildschirm des Kunden, auch wenn der Kunde in der Warteschlange ist. Es liegt in der Verantwortung des Kunden, die persönlich identifizierbaren Informationen entsprechend zu behandeln. Wenn Sie dieses Verhalten ändern möchten, können Sie ein benutzerdefiniertes CCP und ein Kommunikations-Widget erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Native Integration von In-App-, Web- und Videoanrufen sowie Bildschirmfreigabe-Funktionen in Ihre mobile Anwendung](config-com-widget2.md). + **Funktioniert die Bildschirmaufzeichnung mit benutzerdefinierten CCPs und Desktops von Kundendienstmitarbeitern?** Die Bildschirmaufzeichnung ist so konzipiert, dass sie mit benutzerdefinierten CCPs und Arbeitsbereichen von Kundendienstmitarbeitern funktioniert, die mit der [Streams-JS-Bibliothek von Amazon Connect](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams) erstellt wurden. Wir empfehlen, Ihre benutzerdefinierte Lösung zu testen, bevor Sie die Bildschirmaufzeichnung in der Produktion einsetzen. + **Kann ich die Bildschirmaufzeichnung überall auf der Welt verwenden?** Bildschirmaufnahmen sind in AWS GovCloud (US) und allen AWS kommerziellen Regionen verfügbar, in denen Amazon Connect verfügbar ist. Ihre Verwendung der Bildschirmaufzeichnungsfunktion kann jedoch im Hinblick auf Datenschutz- und andere Gesetze Konformitätsanforderungen unterliegen. Bitte lassen Sie sich von Ihrem Compliance-Team beraten, bevor Sie diese Funktion für Ihre Kundendienstmitarbeiter aktivieren. Um die Bildschirmaufnahme in AWS GovCloud (US-West) verwenden zu können, ist Client-Version 2.0.3 oder höher erforderlich. + **Werden Kundendienstmitarbeiter benachrichtigt, wenn die Bildschirmaufzeichnung für einen Kontakt aktiviert ist?** Standardmäßig bietet Amazon Connect keine Benachrichtigungsfunktion. Sie können jedoch die [Streams-JS-Bibliothek von Amazon Connect](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/cheat-sheet.md) verwenden, um eine Meldung oder einen anderen visuellen Hinweis auf dem Desktop von Kundendienstmitarbeitern einzublenden, um zu signalisieren, dass eine Bildschirmaufzeichnung stattfindet. + **Was passiert, wenn ein Kundendienstmitarbeiter den Browser während eines Kontakts oder unmittelbar nach dem Ende eines Kontakts schließt?** Wenn der Browser zu Beginn des Kontakts geschlossen wird, bevor Bildschirmaufzeichnungsdaten auf Amazon Connect hochgeladen werden können, wird die endgültige Bildschirmaufzeichnung möglicherweise nicht veröffentlicht. Wenn der Browser unmittelbar nach dem Ende eines Kontakts geschlossen wird, aber bevor die endgültigen Bildschirmaufzeichnungsdaten hochgeladen werden können, wird die Bildschirmaufzeichnung veröffentlicht, wenn sich der Kundendienstmitarbeiter das nächste Mal bei CCP anmeldet. + **Wird die Bildschirmaufzeichnung GESTOPPT, wenn ein Kundendienstmitarbeiter einen Kunden in die Warteschlange setzt?** Nein, die Bildschirmaufzeichnung setzt die Aufzeichnung fort, wenn ein Kundendienstmitarbeiter einen Kunden in die Warteschlange setzt. + **Wird die Bildschirmaufzeichnung unterstützt, wenn Kundendienstmitarbeiter bei mehreren CCP-Instances angemeldet sind?** Nein, die Bildschirmaufzeichnung wird nicht unterstützt, wenn Kundendienstmitarbeiter gleichzeitig bei mehreren CCP-Instances angemeldet sind, entweder in demselben oder in verschiedenen Browsern. In diesen Fällen kann es zu einem inkonsistenten Verhalten bei Bildschirmaufzeichnungen kommen. ## Konfiguration + **Kann ich mich nur für die Bildschirmaufnahme und nicht für die Anrufaufzeichnung entscheiden?** Ja, Sie können die Bildschirmaufzeichnung ohne Anrufaufzeichnung für einen Sprachanruf aktivieren. Deaktivieren Sie dazu die Sprachaufzeichnung im [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Block, während Sie die Bildschirmaufzeichnung aktiviert lassen. + **Wie finde ich den Amazon S3 S3-Standort der Bildschirmaufnahme?** Sie finden den Speicherort der Bildschirmaufzeichnung im Abschnitt [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) des Kontaktdatensatzes. Siehe das Feld **Location**. + **Wie aktiviere ich die Bildschirmaufzeichnung für einen prozentualen Anteil meiner Kontakte?** Sie können den Block [Distribute by percentage (Nach Prozentsatz verteilen)](distribute-by-percentage.md) im Ablauf verwenden, um die Bildschirmaufzeichnung für einen bestimmten Prozentsatz Ihrer Kontakte zu aktivieren. + **Wie groß ist eine Bildschirmaufzeichnungsdatei durchschnittlich pro Minute in S3?** Die durchschnittliche Größe einer Bildschirmaufzeichnung beträgt 1,5 MB/Minute. Diese Größe kann je nach Faktoren wie Videokodierung usw. variieren. + **Wie hoch ist die Bildrate für Bildschirmaufzeichnungen und ist diese konfigurierbar?** Der Bildschirm wird mit 5 Bildern pro Sekunde aufgenommen und dies ist nicht konfigurierbar. + **Welcher Codec wird für Bildschirmaufzeichnungen verwendet?** Die Bildschirmaufzeichnung verwendet den OpenH264-Codec. + **Gibt es eine Möglichkeit auszuwählen, welches Audio (geschwärzt oder unredigiert) für die Bildschirmaufzeichnung verwendet wird?** Nein, heute wird nur das unredigierte Audio für die Bildschirmaufzeichnung verwendet. + **Gibt es ein Servicelimit für Bildschirmaufzeichnungen?** Nein, es gibt kein Servicelimit oder Kontingent für den Bildschirmaufzeichnungsservice. + **Gibt es eine maximale Dauer für Bildschirmaufzeichnungen?** Nein, die Bildschirmaufzeichnungslösung legt keine maximale Dauer für eine Aufzeichnung fest. + **Wie viele Monitore von Kundendienstmitarbeitern können aufgezeichnet werden?** Bei der Bildschirmaufzeichnung können bis zu 3 Bildschirme/Monitore aufgezeichnet werden. + **Kann ich meinen S3-Bucket für den call/screen Aufnahmespeicher so konfigurieren, dass die Verschlüsselung auf Bucket-Ebene mit einem KMS-Schlüssel aktiviert wird, der sich von dem KMS-Schlüssel unterscheidet, der als Teil der Instance-Datenspeicherkonfiguration verwendet wird?** Nein, derselbe Schlüssel sollte auf Bucket-Ebene und auch als Teil der Instance-Datenspeicherkonfiguration verwendet werden. ## Leistung + **Welche Anforderungen gelten bei Bildschirmaufzeichnungen für die Bandbreite?** Wir empfehlen 500 Kbit/s pro gleichzeitig aktivem Kontakt bei aktivierter Bildschirmaufzeichnung. + **Warum sehe ich nach der Installation der Client-Anwendung für Bildschirmaufzeichnungen auf meinem Windows-Computer eine höhere CPU-Auslastung?** Die Bildschirmaufzeichnung ist im Allgemeinen eine CPU-intensive Anwendung, weshalb eine Erhöhung der CPU-Auslastung erwartet wird. Wir empfehlen, sicherzustellen, dass Sie genügend Ressourcen bereitstellen, wie unter [Systemanforderungen](sr-system-req.md#sr-requirements) beschrieben, um Probleme mit Ressourcen zu vermeiden. # Suchen nach abgeschlossenen und in Bearbeitung befindlichen Kontakten in Amazon Connect **Anmerkung** Hinweis zum Ende des Supports: Am 20. Mai 2026 AWS wird der Support für Amazon Connect Voice ID eingestellt. Nach dem 20. Mai 2026 können Sie nicht mehr auf Voice ID in der Amazon Connect Connect-Konsole, auf Voice ID-Funktionen auf der Amazon Connect Admin-Website oder im Contact Control Panel zugreifen oder auf Voice ID-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [Ende des Supports für Amazon Connect Voice ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazonconnect-voiceid-end-of-support.html). Dieses Thema richtet sich an Administratoren und Contact-Center-Manager, die über die Amazon Connect Admin-Website nach Kontakten suchen müssen. Informationen APIs zur programmgesteuerten Suche nach Kontakten finden Sie unter. [APIs um Kontakte zu suchen](#apis-search-contacts) **Topics** + [Wissenswertes](#important-contact-search) + [Hauptfunktionen der Suche](#key-search-features) + [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](#required-permissions-search-contacts) + [So suchen Sie nach einem Kontakt](#how-to-search-contacts) + [Zusätzliche Felder: Hinzufügen von Spalten zu Suchergebnissen](#additional-fields) + [Herunterladen von Suchergebnissen](#download-search-results) + [APIs um Kontakte zu suchen](#apis-search-contacts) + [Suchen nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten in Amazon Connect](search-in-progress-contacts.md) + [Suchen nach Kontakten mithilfe von benutzerdefinierten Kontaktattributen oder Kontaktsegmentattributen in Amazon Connect](search-custom-attributes.md) ## Wissenswertes + Sie können nach Kontakten aus den letzten zwei Jahren suchen. + Sie können sowohl nach abgeschlossenen als auch nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten suchen. Bei Kontakten, die von Agenten bearbeitet werden, wird ein Kontakt erst dann als abgeschlossen markiert, wenn der Agent After Contact Work (ACW) abgeschlossen hat. + Die Möglichkeit, nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten zu suchen, variiert je nach Kanal (siehe zu Referenzwecken [Datenmodell für Kontaktereignisse](contact-events.md#contact-events-data-model)): + **Stimme** + Sie können nach Rückrufen in Bearbeitung suchen, die sich in der Warteschlange befinden, nachdem sie sich in der Warteschlange befinden, mit einem Agenten verbunden wurden oder die Verbindung unterbrochen wurde. + Andere Sprachkontakte können Sie erst dann durchsuchen, wenn sie mit einem Agenten verbunden sind oder die Verbindung unterbrochen wurde. **In der Warteschlange befindliche Sprachkontakte (mit Ausnahme von Rückrufen) werden auf der Kontaktsuchseite nicht angezeigt.** + **Chat**: Sie können nach Kontakten suchen, nachdem sie mit dem System verbunden, in die Warteschlange gestellt, mit einem Kundendienstmitarbeiter verbunden oder getrennt wurden. + **Aufgaben** und **E-Mail**: Sie können nach allen in Bearbeitung befindlichen Kontakten suchen, nachdem sie initiiert wurden. + Die Suchergebnisse für eine bestimmte Abfrage sind auf die ersten 10 000 zurückgegebenen Ergebnisse begrenzt. + Sie können nicht nach mehreren Kontakten IDs gleichzeitig suchen. ## Hauptfunktionen der Suche + [Suche nach benutzerdefinierten Kontaktattributen](search-custom-attributes.md) + [Suche nach Kontakten, die in Bearbeitung sind](search-in-progress-contacts.md) oder abgeschlossen wurden, anhand des Filters **Kontaktstatus** + Suche in einem Zeitraum von bis zu acht Wochen. Innerhalb des Filters „Zeitraum“ können Sie den **Zeitstempeltyp** angeben. Damit können Sie den Zeitraum angeben. Sie können zwischen den Zeitstempeln „Initiiert“, „Verbunden mit Kundendienstmitarbeiter“, „Getrennt“ und „Geplant“ wählen. **Wichtig** Für den Filter „Zeitraum“ auf der Seite „Kontaktsuche“ ist der Zeitstempeltyp standardmäßig auf „Initiiert“ eingestellt. Bevor die Auswahl von „Zeitstempeltyp“ eingeführt wurde, lautete der vom Filter „Zeitraum“ verwendete Zeitstempeltyp „Getrennt“. Gespeicherte Suchanfragen auf der Seite „Kontaktsuche“, die vor der Einführung der Möglichkeit zur Suche nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten erstellt wurden (im September 2023), wurden mit den Filtern „Kontaktstatus = Abgeschlossen“ und „Zeitstempeltyp = Getrennt“ aktualisiert. Die Auswahl dieser Filter wurde bereits vor der Veröffentlichung in Bearbeitung befindlicher Kontakte angedeutet. + Mehrfachauswahlfilter für Namen von Kundendienstmitarbeitern, Kontaktwarteschlangen und der Name des ersten Flows für den Kontakt + Filter für die Kundendienstmitarbeiter-Hierarchie Sie können Filter schrittweise anwenden, um in die Kundendienstmitarbeiter-Hierarchieebenen zu gelangen. **Anmerkung** Wenn Sie auf einer Hierarchieebene mehrere Werte auswählen, können Sie nicht nach den nächsten Hierarchieebenen filtern. + Filtern Sie Kontakte nach Kanal und Kanal-Subtyp, z. B. SMS. + Filtern Sie, um anhand der E-Mail-Adresse (An, Von und CC) und des E-Mail-Betreffs nach E-Mail-Kontakten zu suchen. Bei der Suche nach einem E-Mail-Betreff wird die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet. Zudem liefert auch die Suche nach einer Teilmenge von Wörtern innerhalb eines E-Mail-Betreffs Suchergebnisse. Wenn Sie beispielsweise **Anfrage** eingeben, gibt Amazon Connect E-Mails mit dem Betreff **Kundenanfrage** zurück. + Filter für [Konversationsanalysen](analyze-conversations.md). Sie können nach Kontakten suchen, für die die Konversationsanalyse aktiviert ist. Beispiel: **Konversationsanalyse: Sprache — Agenteninteraktion** gibt Kontakte zurück, bei denen die Agenteninteraktion durch Konversationsanalysen analysiert wurde. Sie können dies tun, [search for Contact categories](search-conversations.md#contact-category-search)indem Sie den vollständigen Kategorienamen angeben. Legen Sie fest, ob Sie mit **Beliebige zuordnen**, **Alle zuordnen** oder **Keine Übereinstimmung** suchen möchten. Sie können beispielsweise nach Kontakten sowohl mit „Kategorie A“ als auch mit „Kategorie B“ oder mit einer der beiden Kategorien suchen. Sie können sich auf die vollständige Liste der Filter [here](search-conversations.md)für Konversationsanalysen beziehen. Sie können diese Filter nur anwenden, wenn Ihr Unternehmen Contact Lens aktiviert hat. Im Dropdown-Feld **Filter hinzufügen** steht neben den Contact Lens-Filtern **CL**. Sie können diese Filter nur anwenden, wenn Ihr Unternehmen Contact Lens aktiviert hat. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, der Bereich „Filter“, das Dropdownmenü für Filter\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-1.png) Wenn Sie die Filter von Contact Lens aus der Benutzer-Dropdown-Liste entfernen möchten, entfernen Sie die folgenden Berechtigungen aus ihrem Sicherheitsprofil: + **Kontakte nach Konversation suchen**: Damit wird der Zugriff auf Stimmungswerte, sprechfreie Zeit und Suchkategorien gesteuert. + **Kontakte nach Schlüsselwörtern suchen**: Damit wird der Zugriff auf die Suche nach Schlüsselwort gesteuert. + **Contact Lens – Konversationsanalysen**: Auf der Seite **Kontaktdaten** werden dadurch Grafiken zusammengefasster Konversationsanalysen angezeigt. + Filter für Aufzeichnungen. Mit dem **Aufnahmefilter** können Sie nach Kontakten mit einer Bildschirmaufnahme (Video) oder Audioaufnahme (Sprache) filtern. + Nach aktiver Region filtern. Suchen Sie nach Kontakten nach der AWS-Region, in der sie bearbeitet wurden. Dieser Filter ist für Amazon Connect Connect-Instances mit globaler Resilienz verfügbar, bei denen Kontakte in einer anderen AWS-Region bearbeitet werden können als in der Region, in der Sie angemeldet sind. **Wichtig** Einige Amazon Connect Connect-Funktionen sind möglicherweise nicht verfügbar, wenn Sie auf regionsübergreifende Kontaktdaten zugreifen. Vollständige Informationen finden Sie in der[Einrichten von Amazon Connect – Globale Ausfallsicherheit](setup-connect-global-resiliency.md). + Filtert nach [Sprach-ID](voice-id.md). Sie können nach dem Status der Sprach-ID-Authentifizierung und Betrugserkennung von Kontakten suchen, sofern Ihr Unternehmen die Sprach-ID aktiviert hat. Für den Zugriff auf diese Funktion benötigen Sie in Ihrem Sicherheitsprofil die Berechtigungen **Analyse und Optimierung**, **Sprach-ID – Attribute und Suche** – **Anzeigen**. Die folgende Abbildung zeigt die Filter, die für die Suche nach der Sprach-ID verfügbar sind: **Authentifizierungsergebnis**, **Ergebnis der Betrugserkennung**, **Sprecher-Aktionen**. ![\[Das Dropdownmenü für Filter, Filter für die Sprach-ID\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/voiceid-search-filters.png) ## Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann Bevor Benutzer in Amazon Connect nach Kontakten suchen oder auf detaillierte Kontaktinformationen zugreifen können, müssen sie dem **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen sein oder über die folgenden **Analyse- und Optimierungsberechtigungen** verfügen: + Zum Anzeigen von Kontakten auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** ist mindestens eine der folgenden Berechtigungen erforderlich: + **Kontaktsuche – Anzeigen**: Ermöglicht Benutzern den Zugriff auf alle Kontakte auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** + **Meine Kontakte ansehen – Anzeigen**: Kundendienstmitarbeiter können auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** nur die Kontakte sehen, die sie bearbeitet haben + **Beschränken des Kontaktzugriffs** (optional): Verwalten des Benutzerzugriffs auf Ergebnisse auf der Seite **Kontaktsuche** auf Grundlage ihrer Hierarchiegruppe für Kundendienstmitarbeiter Beispiel: + Agenten, denen AgentGroup -1 zugewiesen ist, können nur Kontaktdatensätze für Kontakte einsehen, die von Agenten in dieser Hierarchiegruppe und allen Gruppen darunter verwaltet werden. (Wenn sie über die Berechtigungen **Aufgezeichnete Unterhaltungen** verfügen, können sie sich auch Anrufaufzeichnungen anhören und Transkripte lesen.) + Agenten, denen AgentGroup -2 zugewiesen ist, können nur auf Kontaktdatensätze für Kontakte zugreifen, die von ihrer Gruppe und allen Gruppen darunter verwaltet werden. + Manager und andere Personen, die zu Gruppen auf höherer Ebene gehören, können Kontaktdatensätze für Kontakte einsehen, die von allen Gruppen unter ihnen verwaltet werden, z. B. AgentGroup -1 und 2. Für diese Berechtigung gilt **Alle** = **Anzeigen**, da **Anzeigen** die einzige gewährte Aktion ist. Weitere Informationen zu Hierarchiegruppen finden Sie unter [Organisieren von Kundendienstmitarbeitern in Teams und Gruppen und Aufbauen von Hierarchien, um Berichte zu erstellen und Zugriff zu erhalten](agent-hierarchy.md). **Wichtig** Durch das Löschen einer Hierarchieebene wird die Verbindung mit vorhandenen Kontakten getrennt. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden. Wenn Sie die Hierarchiegruppe von Benutzern ändern, kann es einige Minuten dauern, bis die Ergebnisse der Kontaktsuche die neuen Berechtigungen widerspiegeln. In der folgenden Tabelle sind die typischen Berechtigungen und die Kontakte enthalten, die auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** aufgerufen werden können. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/contact-search.html) **Wichtig** Es wird nicht empfohlen, Berechtigungen in einer Kombination zuzuweisen, die von der Tabelle oben abweicht. + **Contact Lens – Konversationsanalysen**: Auf der Seite **Kontaktdaten** eines Kontakts können Sie sich Grafiken zusammengefasster Konversationsanalysen ansehen: „Kundenstimmung – Trend“, „Stimmung“ und „Nicht-Gesprächszeit“. + **Anrufaufzeichnungen (redigiert) – Zugriff**: Wenn Ihre Organisation Contact Lens verwendet, können Sie diese Berechtigung zuweisen, sodass Kundendienstmitarbeiter nur auf die Anrufaufzeichnungen zugreifen können, in denen sensible Daten geschwärzt wurden. + **Kontakttranskripte (redigiert) – Zugriff**: Wenn Ihre Organisation Contact Lens verwendet, können Sie diese Berechtigung zuweisen, sodass Kundendienstmitarbeiter nur auf die Kontakttranskripte zugreifen können, in denen sensible Daten geschwärzt wurden. + **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) – Zugriff**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um zu verwalten, wer auf die Aufzeichnungen auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** zugreifen kann. Bei Bedarf können Sie **Beschränken des Kontaktzugriffs** verwenden, um sicherzustellen, dass sie nur Zugriff auf detaillierte Informationen für die Kontakte haben, die von ihrer Hierarchiegruppe verwaltet werden. + **Kontakttranskripte (unredigiert) – Zugriff**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um zu verwalten, wer unredigierte Chat- und E-Mail-Konversationen sowie unredigierte Sprachprotokolle, die von Contact Lens auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** erstellt wurden, anzeigen kann. Bei Bedarf können Sie **Beschränken des Kontaktzugriffs** verwenden, um sicherzustellen, dass sie nur Zugriff auf detaillierte Informationen für die Kontakte haben, die von ihrer Hierarchiegruppe verwaltet werden. + **Bewertungsformulare – Bewertungen durchführen**: Ermöglicht Benutzern die [Suche](search-evaluations.md) nach Bewertungen anhand von Bewertungsformular, Punktzahl, Datum/Zeitraum der letzten Aktualisierung, Bewerter:in und Status. + **Sprach-ID – Attribute und Suche**: Wenn Ihr Unternehmen eine Sprach-ID verwendet, können Benutzer mit dieser Berechtigung auf der Seite **Kontaktdaten** nach Sprach-ID-Ergebnissen suchen und diese ansehen. + **Benutzer – Anzeigen**: Sie benötigen diese Berechtigung, um den Filter **Kundendienstmitarbeiter** auf der Seite **Kontaktsuche** verwenden zu können. Standardmäßig verfügen die **Administrator** - und **CallCenterManager**Sicherheitsprofile von Amazon Connect über diese Berechtigungen. Informationen zum Hinzufügen weiterer Berechtigungen zu einem vorhandenen Sicherheitsprofil finden Sie unter [Aktualisieren von Sicherheitsprofilen in Amazon Connect](update-security-profiles.md). ## So suchen Sie nach einem Kontakt 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Kontaktdatensätze](#required-permissions-search-contacts) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Verwenden Sie die Filter auf der Seite, um die Suche einzugrenzen. Nach Datum können Sie jeweils einen Zeitraum von bis zu 8 Wochen durchsuchen. **Tipp** Um festzustellen, ob eine Konversation aufgezeichnet wurde, müssen Sie einem Profil zugewiesen werden, das über die Berechtigungen **Manager monitor (Managerüberwachung)** verfügt. Wenn eine Konversation aufgezeichnet wurde, zeigt das Suchergebnis dies standardmäßig mit einem Symbol in der Spalte **Recording (Aufnahme)** an. Sie sehen dieses Symbol nicht, wenn Sie nicht über die Berechtigung zum Anzeigen der Aufzeichnungen verfügen. ## Zusätzliche Felder: Hinzufügen von Spalten zu Suchergebnissen Verwenden Sie die Optionen unter **Zusätzliche Felder**, um Spalten zu Ihren Suchergebnissen hinzuzufügen. Diese Optionen werden nicht zum Filtern Ihrer Suche verwendet. Wenn Sie beispielsweise Spalten für **Name des Kundendienstmitarbeiters** und **Weiterleitungsprofil** in Ihre Suchausgabe aufnehmen möchten, wählen Sie diese Spalten hier aus. **Tipp** Die Option **Wird herausgeleitet** gibt an, ob der Kontakt an eine externe Nummer weitergeleitet wurde. Informationen bezüglich dem Datum und der Uhrzeit der Weiterleitung (in UTC) finden Sie unter `TransferCompletedTimestamp` in [ContactTraceRecord](ctr-data-model.md#ctr-ContactTraceRecord). ## Herunterladen von Suchergebnissen Sie können bis zu 3 000 Suchergebnisse auf einmal herunterladen. ## APIs um Kontakte zu suchen Gehen Sie wie folgt vor APIs , um Kontakte programmgesteuert zu suchen: + [SearchContacts](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SearchContacts.html) + [DescribeContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContact.html) + [DescribeContactEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_DescribeContactEvaluation.html) # Suchen nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten in Amazon Connect Kontakte, die von Kundendienstmitarbeitern bearbeitet werden, haben den Status **In Bearbeitung**, bis die Kundendienstmitarbeiter die Kontaktnachbearbeitung abgeschlossen haben. Kontakte, die zu keinem Zeitpunkt von Kundendienstmitarbeitern bearbeitet werden, haben den Status **In Bearbeitung**, bis sie getrennt werden. **Topics** + [Für die Suche nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten erforderliche Berechtigungen](#permissions-inprogress) + [Von der Kontaktsuche unterstützte Kontaktstatus](#contactstates-inprogress) + [So suchen Sie nach Kontakten, die gerade bearbeitet werden](#howto-search-inprogress) + [Filtern von Kontakten mit Zeitstempeltypen](#filter-by-timestamp) + [Ansehen von in Bearbeitung befindlichen Kontakten](#view-inprogress-contacts) + [Überprüfen von Echtzeittranskripten](#review-realtime-transcripts) ## Für die Suche nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten erforderliche Berechtigungen Die Berechtigungen, die für die Suche nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten erforderlich sind, entsprechen denjenigen, die für die Suche nach abgeschlossenen Kontakten benötigt werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). ## Von der Kontaktsuche unterstützte Kontaktstatus Die Möglichkeit, nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten zu suchen, variiert je nach Kanal (siehe zu Referenzwecken [Datenmodell für Kontaktereignisse](contact-events.md#contact-events-data-model)): + **Stimme** + Sie können nach laufenden Rückrufen in der Warteschlange suchen, nachdem sie sich in der Warteschlange befinden, mit einem Agenten verbunden sind oder die Verbindung unterbrochen wurde. + Andere Sprachkontakte können Sie erst dann durchsuchen, wenn sie mit einem Agenten verbunden sind oder die Verbindung unterbrochen wurde. **In der Warteschlange befindliche Sprachkontakte (mit Ausnahme von Rückrufen) werden auf der Kontaktsuchseite nicht angezeigt.** + **Chat**: Sie können nach Kontakten suchen, nachdem sie mit dem System verbunden, in die Warteschlange gestellt, mit einem Kundendienstmitarbeiter verbunden oder getrennt wurden. + **Aufgaben** und **E-Mail**: Sie können nach allen in Bearbeitung befindlichen Kontakten suchen, nachdem sie initiiert wurden. ## So suchen Sie nach Kontakten, die gerade bearbeitet werden 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Wählen Sie den Filter **Kontaktstatus** aus und ändern Sie den ausgewählten Wert auf **In Bearbeitung**. Der standardmäßige Kontaktstatus ist **Abgeschlossen**. ![\[Der Filter „In Bearbeitung“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-filter.png) ## Filtern von Kontakten mit Zeitstempeltypen Sie können mithilfe von **Zeitstempeltyp** innerhalb des Filters **Zeitraum** nach Kontakten mit einem bestimmten Kontaktstatus suchen. Sie können beispielsweise nach Aufgabenkontakten suchen, die für den nächsten Tag geplant sind, indem Sie **Kontaktstatus = In Bearbeitung**, **Zeitstempeltyp = Geplant** und das entsprechende Datum innerhalb von **Zeitraum** auswählen. Die folgenden Zeitstempeltypen werden unterstützt: „Initiiert“, „Verbunden (mit Kundendienstmitarbeiter)“, „Getrennt“ und „Geplant“. Wenn Sie nach Kontakten mit einem bestimmten **Zeitstempeltyp** suchen, enthalten die Suchergebnisse keine Kontakte, bei denen dieser Zeitstempel nicht vorhanden ist. Sollten Sie z. B. nach einem Kontakt mit **Zeitstempeltyp = Getrennt** und **Kontaktstatus = In Bearbeitung** suchen, werden nur Kontakte angezeigt, die den Status „Kontaktnachbearbeitung“ haben. **Wichtig** Für den Filter **Zeitraum** auf der Seite **Kontaktsuche** ist **Zeitstempeltyp** standardmäßig auf **Initiiert** gesetzt. Bevor die Auswahl von „Zeitstempeltyp“ eingeführt wurde, lautete der vom Filter **Zeitraum** verwendete Zeitstempeltyp **Getrennt**. Gespeicherte Suchanfragen auf der Seite **Kontaktsuche**, die vor der Einführung der Möglichkeit zur Suche nach in Bearbeitung befindlichen Kontakten erstellt wurden (im September 2023), wurden mit den Filtern **Kontaktstatus = Abgeschlossen** und **Zeitstempeltyp = Getrennt** aktualisiert. Die Auswahl dieser Filter wurde bereits vor der Veröffentlichung in Bearbeitung befindlicher Kontakte angedeutet. ## Ansehen von in Bearbeitung befindlichen Kontakten Sie können in den Ergebnissen der **Kontaktsuche** auf eine Kontakt-ID klicken, um Details zu einem in Bearbeitung befindlichen Kontakt aufzurufen. ![\[Ansehen eines in Bearbeitung befindlichen Kontakts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-view.png) ### Wissenswertes + Auf der Seite **Kontaktdaten** eines Kontakts, der gerade in Bearbeitung ist, werden Daten angezeigt, die zum Zeitpunkt des Öffnens der Seite **Kontaktdaten** verfügbar waren. Sie werden nicht automatisch aktualisiert, während der Kontakt bearbeitet wird. Sie müssen die Seite in Ihrem Browser manuell aktualisieren. + In bestimmten Feldern der **Kontaktsuche****** können Informationen fehlen oder inkonsistent sein, während der Kontakt in Bearbeitung ist. Nachdem ein Kontakt abgeschlossen ist, werden die Informationen mit dem zugrunde liegenden Kontaktdatensatz harmonisiert, nachdem die Seite manuell aktualisiert wurde. + Es kann zu einer Verzögerung zwischen dem Herstellen des Status **Abgeschlossen** für den Kontakt und der Markierung des Kontakts im Kontaktdatensatz als **Abgeschlossen** kommen. ## Überprüfen von Echtzeittranskripten Bei Sprachkontakten, für die die Anrufanalyse in Echtzeit aktiviert ist, können Sie Transkripte eines Kontakts in Echtzeit auf der Seite **Kontaktdaten** einsehen, wenn Sie die Sicherheitsprofilberechtigung **Kontakttranskripte (unredigiert) – Zugriff** haben. **Anmerkung** Eine Schwärzung wird für Sprachkontakte, die gerade bearbeitet werden, nicht unterstützt. Benutzer mit der Berechtigung **Kontakttranskripte (unredigiert) – Zugriff** können sich keine in Bearbeitung befindlichen Sprachkontakte anzeigen lassen. Wählen Sie das Aktualisierungssymbol unten im Transkript aus, um die neuesten verfügbaren Gesprächsbeiträge abzurufen. Die folgende Abbildung zeigt die Position des Aktualisierungssymbols auf der Seite. ![\[Ein Transkript und das Aktualisierungssymbol unten auf der Seite\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-real-time-transcripts.png) # Suchen nach Kontakten mithilfe von benutzerdefinierten Kontaktattributen oder Kontaktsegmentattributen in Amazon Connect Sie können Suchfilter auf der Grundlage von [benutzerdefinierten Kontaktattributen](connect-attrib-list.md#user-defined-attributes) oder Kontaktsegmentattributen erstellen. Wenn Sie beispielsweise `AgentLocation` und `InsurancePlanType` als benutzerdefinierte Attribute zu Ihren Kontaktdatensätzen hinzufügen, können Sie nach Kontakten mit bestimmten Werten in diesen Attributen suchen, z. B. nach Anrufen, die von Kundendienstmitarbeitern in Seattle bearbeitet wurden, oder nach Anrufen von Kunden, die eine Hausversicherung abgeschlossen haben. **Topics** + [Erforderliche Berechtigungen zum Konfigurieren von durchsuchbaren Kontaktattributen](#permissions-search-custom-attributes) + [Konfigurieren durchsuchbarer benutzerdefinierter Kontaktattribute](#configure-search-custom-attributes) + [Bearbeiten, Hinzufügen oder Entfernen von Kontaktattributen](#edit-add-remove-attribute-keys) + [Filtern von Kontaktsuchergebnissen nach Kontaktattributen](#howto-search-for-custom-attributes) + [Filtern von Kontaktsuchergebnissen nach Kontaktsegmentattributen](#filter-contact-search-segment) ## Erforderliche Berechtigungen zum Konfigurieren von durchsuchbaren Kontaktattributen Standardmäßig wird ein benutzerdefiniertes Attribut erst indiziert, wenn Personen mit entsprechenden Berechtigungen, z. B. Administratoren oder Manager, angeben, dass es durchsuchbar sein soll. Sie gewähren ausgewählten Benutzern Berechtigungen, sodass diese dann konfigurieren können, welche benutzerdefinierten Kontaktattribute als Suchfilter hinzugefügt werden können. Fügen Sie ihrem Sicherheitsprofil die folgenden Berechtigungen hinzu: + Aktivieren Sie eine der folgenden Berechtigungen, um auf die Seite **Kontaktsuche** zuzugreifen: + **Kontaktsuche**: Ermöglicht die Suche nach allen Kontakten + **Meine Kontakte ansehen**: Ermöglicht Kundendienstmitarbeitern das Aufrufen derjenigen Kontakte, die sie betreut haben + **Kontaktattribute**: Ermöglicht Benutzern das Ansehen von Kontaktattributen. Steuert auch den Zugriff auf Suchfilter auf Grundlage von Kontaktattributen. + **Konfigurieren von durchsuchbaren Kontaktattributen** – **Alle**: Personen mit dieser Berechtigung legen fest, welche benutzerdefinierten Daten durchsucht werden können (von Personen, die über die Berechtigung **Kontaktattribute** verfügen). Sie können damit auf die folgende Konfigurationsseite zugreifen: ![\[Die Seite für die Suche nach benutzerdefinierten Kontaktattributen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-configuration-page.png) ## Konfigurieren durchsuchbarer benutzerdefinierter Kontaktattribute 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktsuche** die Optionen **Filter hinzufügen**, **Benutzerdefiniertes Kontaktattribut** aus. Diese Option wird nur Personen mit der Berechtigung **Konfigurieren von durchsuchbaren Kontaktattributen** in ihrem Sicherheitsprofil angezeigt. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, das Dropdownmenü „Filter“, die Option „Benutzerdefiniertes Kontaktattribut“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify1.png) 1. Wenn Sie zum ersten Mal **Benutzerdefiniertes Kontaktattribut** auswählen, wird das folgende Feld angezeigt. Es gibt an, dass für diese Amazon-Connect-Instance keine Attribute konfiguriert wurden. Wählen Sie **Durchsuchbare Attributschlüssel angeben** aus. ![\[Die Option „Filter hinzufügen“, die Meldung, dass keine Schlüssel für die Suche angegeben wurden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify2.png) 1. Geben Sie im Feld **Attributschlüssel** den Namen Ihres benutzerdefinierten Attributs ein und wählen Sie dann **Schlüssel hinzufügen** aus. **Wichtig** Sie müssen den Schlüsselnamen genau eingeben. Die Groß- und Kleinschreibung wird berücksichtigt. 1. Wenn Sie fertig sind, wählen Sie **Speichern** aus. Ihre Benutzer können anhand dieser Schlüssel nach zukünftigen Kontakten suchen. ## Bearbeiten, Hinzufügen oder Entfernen von Kontaktattributen Wählen Sie zum Bearbeiten, Hinzuzufügen oder Entfernen von Schlüsseln **Attribut**, **Einstellungen** aus. Wenn Sie die Option **Einstellungen** nicht sehen, verfügen Sie nicht über die erforderlichen Berechtigungen. ![\[Der Tab „Filter hinzufügen“, das Zahnrad für die Einstellungen rechts oben auf der Seite\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-settings.png) ## Filtern von Kontaktsuchergebnissen nach Kontaktattributen Benutzer, die in ihrem Sicherheitsprofil über die Berechtigung **Kontaktattribute** verfügen, können mithilfe der Kontaktattributfilter nach Kontakten suchen. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktsuche** die Optionen **Filter hinzufügen**, **Benutzerdefiniertes Kontaktattribut** und dann **Durchsuchbare Attributschlüssel angeben** aus. 1. Geben Sie auf der Seite **Durchsuchbare benutzerdefinierte Kontaktattribute** im Feld **Attributschlüssel** den Attributschlüssel ein und wählen Sie **\$1 Schlüssel hinzufügen** und dann **Speichern** aus. 1. Kehren Sie zur Seite **Kontaktsuche** zurück. Verwenden Sie **Filter hinzufügen**, um im Dropdownmenü das Attribut auszuwählen, das Sie gerade hinzugefügt haben. Geben Sie im Feld **Attributwert** den Wert ein, nach dem Sie suchen möchten. ## Filtern von Kontaktsuchergebnissen nach Kontaktsegmentattributen Nachdem Sie vordefinierte Attribute erstellt und sie einem Kontaktsegment zugeordnet haben (erklärt unter [Verwenden von Kontaktsegmentattributen](use-contact-segment-attributes.md)), können Sie die Ergebnisse der Kontaktsuche anhand der Segmentattributwerte filtern. Die folgende Abbildung zeigt die Seite **Kontaktsuche** und die Option, die Ergebnisse der Kontaktsuche nach benutzerdefinierten Segmentattributen zu filtern. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“ und der Filter für Segmentattribute\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/attribute-management-4.png) 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktsuche** unter dem Dropdown-Menü **Filter hinzufügen** die Option **Benutzerdefinierte Kontaktsegmentattribute** aus. 1. Wählen Sie das vordefinierte Attribut aus, das Sie auf die Filterkriterien anwenden möchten. **Die vorherigen Bilder werden beispielsweise Business-unit-name als Attributname angezeigt.** 1. Wenn das ausgewählte vordefinierte Attribut festgelegte Werte hat, werden diese unter **Attributwert(e)** als Mehrfachauswahl aufgeführt. Das vorherige Bild zeigt beispielsweise Konten, Abrechnung, Kundensupport und Marketing als Optionen. 1. Wählen Sie **Anwenden** aus. # Überwachen von Live- und aufgezeichneten Gesprächen mithilfe von Amazon Connect Contact Lens Manager können Live-Gespräche zwischen Kundendienstmitarbeitern und Kontakten überwachen oder mithören. Sie können auch Aufzeichnungen vergangener Interaktionen sowohl für automatisierte Interaktionen (IVR) als auch für Kundendienstmitarbeiter-Interaktionen überprüfen und herunterladen. Amazon Connect bietet zwei Optionen zum Einrichten der Kontaktüberwachung: + **Kontakte mit mehreren Teilnehmern**: Sie können Live-Gespräche mit bis zu sechs Teilnehmern überwachen. Für diese Option fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Mit dieser Option können Sie in Live-Gespräche (Sprache und Chats) [eingreifen](monitor-barge.md) und Chat-Transkripte aufzeichnen. Sie können diese Funktion in der Amazon-Connect-Konsole aktivieren, indem Sie die Optionen **Anrufe mit mehreren Teilnehmern und erweiterte Überwachung für Sprache aktivieren** und **Chats mit mehreren Teilnehmern und erweiterte Chat-Überwachung aktivieren** auswählen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Seite „Telefonie- und Chat-Optionen“, Abschnitt „Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png) + **Sprachkontakte mit drei Teilnehmern**: Sie können Gespräche mit bis zu drei Teilnehmern überwachen. Dies ist das Standardverhalten. Für diese Option fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Sie können nicht in Anrufe oder Chats eingreifen. Sie aktivieren diese Funktion, indem Sie Ihrem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzufügen. Die Art und Weise, wie Kundendienstmitarbeiter das Konferenzerlebnis verwalten, ist bei diesen beiden Optionen sehr unterschiedlich. Die erweiterte Überwachung bietet den Kundendienstmitarbeitern mehr Funktionen. Siehe [Vergleich der erweiterten Kontaktüberwachung (Mehrparteienüberwachung) und der Funktion für drei Teilnehmer in Amazon Connect](three-party-multi-party-comparison.md). **Wichtig** Neue Ereignisse werden dem Kundendienstmitarbeiterereignis-Stream hinzugefügt, wenn Sie die Option **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** auswählen. Wenn Sie mit der Standardfunktion mit drei Teilnehmern beginnen möchten, die durch den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) aktiviert wird, und dann später zur Option **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** wechseln möchten, werden die neuen Ereignisse dem Kundendienstmitarbeiterereignis-Stream hinzugefügt. Dies kann zu Problemen führen, wenn Sie Ihren Contact Center anhand des vorherigen Kundendienstmitarbeiterereignis-Streams angepasst haben. **Topics** + [Wann, was und wo für Kontaktaufzeichnungen](about-recording-behavior.md) + [So richten Sie eine S3-Objektsperre für unveränderliche Anrufaufzeichnen ein](s3-object-lock-call-recordings.md) + [Vergleich der Funktion für mehrere Teilnehmer und drei Teilnehmer](three-party-multi-party-comparison.md) + [Aktivieren der erweiterten Mehrparteien-Kontaktüberwachung](monitor-conversations.md) + [Aktivieren der Dreiparteien-Anrufüberwachung](enable-three-party-monitoring.md) + [Aktivieren der Kontaktaufzeichnung](set-up-recordings.md) + [Zuweisen von Berechtigungen](monitor-conversations-permissions.md) + [Überwachen von Live-Unterhaltungen](monitor-conversations-howto.md) + [Einsteigen in Live-Sprach- und Chat-Unterhaltungen](monitor-barge.md) + [Überprüfen aufgezeichneter Unterhaltungen](review-recorded-conversations.md) + [Fehlerbehebung bei Überwachung](ts-monitoring-conversations.md) # Wann, was und wo für Kontaktaufzeichnungen in Amazon Connect In diesem Thema wird erklärt, wann Gespräche aufgezeichnet werden, wo Aufzeichnungen gespeichert werden und wie Sie darauf zugreifen können. Es enthält auch bewährte Methoden für die Verwaltung von Aufzeichnungen und Transkripten. **Topics** + [Wann wird eine Unterhaltung aufgezeichnet?](#when-conversation-recorded) + [Wo werden Aufzeichnungen und Transkripte gespeichert?](#where-are-recordings-stored) + [Wann sind Aufzeichnungen verfügbar?](#when-are-recordings-available) + [Verhindern, dass Kundendienstmitarbeiter auf Aufzeichnungen zugreifen](#recording-prevent-access) + [Headset-Anforderungen für das Abhören von Aufzeichnungen](#recording-headset-requirements) ## Wann wird eine Unterhaltung aufgezeichnet? + Das Feature zur Anrufaufzeichnung bietet die Möglichkeit der Auswahl, ob bei IVR-Interaktionen die Audiodaten des Kunden und des Systems oder bei Interaktionen mit einem Kundendienstmitarbeiter eine beliebige Kombination den Audiodaten des Kunden, des Kundendienstmitarbeiters oder beidem aufgezeichnet werden sollen. + Es gibt insgesamt zwei mögliche Aufzeichnungen pro Kontakt: eine für automatisierte Interaktionen (d. h. IVR) und eine für Interaktionen mit Kundendienstmitarbeitern. Die Aktivierung oder Deaktivierung der Aufzeichnung für automatisierte Interaktionen wird sofort wirksam. Umgekehrt wird die Änderung der Aufzeichnung von Interaktionen mit Kundendienstmitarbeitern erst wirksam, wenn der Kundendienstmitarbeiter dem Anruf beitritt. + Die Audiodaten des Kundendienstmitarbeiters werden NUR dann an Amazon Connect übertragen, wenn sich der Kundendienstmitarbeiter im Gespräch befindet. Am 9. November 2023 führte Amazon Connect eine Optimierung zur Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität ein, bei der der Mikrofon-Medienstream des Browsers des Kundendienstmitarbeiters vor dem Eingang eines Kontakts vorkonfiguriert wird. Dies reduziert die Einrichtungszeit sowohl für eingehende als auch für ausgehende Anrufe. Daher scheint das Mikrofonsymbol im Browser des Kundendienstmitarbeiters eingeschaltet zu sein, auch wenn der Kundendienstmitarbeiter gerade nicht telefoniert. + Wenn sich ein Kunde in der Warteschleife befindet, werden die Audiodaten des Kundendienstmitarbeiters weiter aufgezeichnet. + Die Übergabekonversation zwischen Kundendienstmitarbeitern wird aufgezeichnet. + Wenn ein Anruf während einer Flow- oder IVR-Interaktion weitergeleitet wird (z. B. mithilfe des Blocks „Weiterleitung zu Telefonnummer“), wird weiterhin aufgezeichnet, was der Kunde sagt und hört, auch wenn er an ein externes Sprachsystem weitergeleitet wurde. + Weiterleitungen an externe Nummern während einer Interaktion mit einem Kundendienstmitarbeiter werden nicht mehr aufgezeichnet, nachdem der Kundendienstmitarbeiter den Anruf verlassen hat. + Wenn der Teilnehmer sein eigenes Mikrofon stummschaltet, um sich beispielsweise mit einem benachbarten Kollegen zu beraten, wird dieses Gespräch nicht aufgezeichnet. ## Wo werden Aufzeichnungen und Transkripte gespeichert? Kundendienstmitarbeiter und Kontakte werden in den Stereoaudiokanälen separat gespeichert. + Bei automatisierten Interaktionen (IVR) enthält die Stereodatei Kunden-Audiodaten im rechten Kanal und System-Prompts im linken Kanal. + Bei Kundendienstmitarbeiter-Interaktionen werden die Kundendienstmitarbeiter-Audiodaten im rechten Kanal und die Kunden-Audiodaten (sowie von konferenzierten Drittanbietern) im linken Kanal gespeichert. Aufzeichnungen werden im Amazon S3-Bucket gespeichert, [der für Ihre Instance erstellt wurde](amazon-connect-instances.md#get-started-data-storage). Jeder Benutzer bzw. jede Anwendung mit den entsprechenden Berechtigungen kann auf die Aufzeichnungen im Amazon S3-Bucket zugreifen. Die Verschlüsselung ist standardmäßig für alle Anrufaufzeichnungen aktiviert. Verwendet wird die serverseitige Amazon S3-Verschlüsselung mit KMS. Die Verschlüsselung erfolgt auf Objektebene. Die Berichte und Aufzeichnungsobjekte sind verschlüsselt; es gibt keine Verschlüsselung auf Bucket-Ebene. Sie sollten die Verschlüsselung nicht deaktivieren. **Wichtig** Damit Sprachunterhaltungen in einem Amazon S3-Bucket gespeichert werden können, müssen Sie die Aufzeichnung im Flow-Block mithilfe des [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Blocks aktivieren. Wenn für Chat-Unterhaltungen ein S3-Bucket zum Speichern von Chat-Transkripten vorhanden ist, werden alle Chats dort aufgezeichnet und gespeichert. Wenn kein Bucket vorhanden ist, werden keine Chats aufgezeichnet. Wenn Sie jedoch Chat-Unterhaltungen überwachen möchten, müssen Sie dem Flow noch den [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Block hinzufügen. Wenn eine Aufzeichnung aus irgendeinem Grund von einem S3-Bucket in einen anderen verschoben wird, z. B. weil die Aufbewahrungsfrist abgelaufen ist, kann Amazon Connect nicht mehr auf die Aufzeichnung zugreifen. **Tipp** Wir empfehlen, für die Suche nach Aufzeichnungen die entsprechende Kontakt-ID zu verwenden. Auch wenn viele Anrufaufzeichnungen für einen bestimmten Kontakt mit dem Kontakt-ID-Präfix selbst benannt werden IDs können (z. B. 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), gibt es keine Garantie dafür, dass der Kontakt IDs und der Name der Kontaktaufzeichnungsdatei *immer* übereinstimmen. Wenn Sie die **Kontakt-ID** für Ihre Suche auf der Seite [Kontaktsuche](search-recordings.md) verwenden, können Sie die Audiodatei im Kontaktdatensatz referenzieren, um die richtige Aufzeichnung zu finden. ## Wann sind Aufzeichnungen verfügbar? Wenn die Aufzeichnung für eine Kundendienstmitarbeiter-Interaktion aktiviert ist, wird sie kurz nach dem Trennen des Kontakts im S3-Bucket platziert. Wenn die IVR-Aufzeichnung aktiviert ist, wird sie im S3-Bucket platziert, kurz nachdem der Kontakt getrennt oder sobald der Anruf von einem Kundendienstmitarbeiter angenommen wurde. Sie können [die Aufzeichnung überprüfen](review-recorded-conversations.md) sowohl für Kundendienstmitarbeiter-Interaktionen als auch für automatisierte Interaktionen (IVR). **Wichtig** Alternativ können Sie über den [Kontaktdatensatz](sample-ctr.md) des Kunden auf die Aufzeichnung zugreifen. Die Aufzeichnung steht im Kontaktdatensatz jedoch erst dann zur Verfügung, wenn der Kontakt den Status [Gesprächsnachbearbeitung (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw) verlassen hat. Die IVR-Aufzeichnung wird zur Verfügung gestellt, kurz nachdem der Anruf mit dem Kundendienstmitarbeiter verbunden oder der Kontakt unterbrochen wurde. **Tipp** Amazon Connect verwendet das Amazon S3 [PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html)und [MultipartUpload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_MultipartUpload.html) APIs , um die Anrufaufzeichnung in Ihren S3-Bucket hochzuladen. Wenn Sie [S3-Ereignisbenachrichtigungen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/NotificationHowTo.html) verwenden, wenn Anrufaufzeichnungen erfolgreich in Ihren Bucket hochgeladen wurden, stellen Sie sicher, dass Sie die Benachrichtigung für **Alle Ereignisse zur Objekterstellung** oder für beide *ObjectCreatedCompleteMultipartUploadEreignistypen s3 ::Put ObjectCreated und* *s3::* aktivieren. ## Verhindern, dass Kundendienstmitarbeiter auf Aufzeichnungen zugreifen Um zu verhindern, dass Kundendienstmitarbeiter außerhalb ihrer Kundendienstmitarbeiterhierarchie auf Aufzeichnungen zugreifen, weisen Sie ihnen die Sicherheitsprofilberechtigung **Kontaktzugriff einschränken** zu. Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen, um frühere Unterhaltungen mit dem Contact Center in Amazon Connect zu überprüfen](assign-permissions-to-review-recordings.md). ## Headset-Anforderungen für das Abhören von Aufzeichnungen Sie müssen ein Ausgabegerät (Headset oder ein anderes Gerät) verwenden, dass Stereoausgabe unterstützt, damit Sie das Audio des Kundendienstmitarbeiters und des Kunden hören können. Die Aufzeichnungen der Kundendienstmitarbeiter und Kunden werden auf separaten Kanälen bereitgestellt. Bei einem kompletten Headset spielt jede Seite einen Kanal ab. Die zwei Kanäle können nicht für ein Headset mit einem einzelnen Ohrhörer zusammengeführt werden. # So richten Sie eine S3-Objektsperre für unveränderliche Anrufaufzeichnen ein Sie können Amazon S3 Object Lock in Kombination mit Ihrem Aufzeichnungs-Bucket verwenden, um zu verhindern, dass Anrufaufzeichnungen und IVR-Aufzeichnungen für einen bestimmten Zeitraum oder auf unbestimmte Zeit gelöscht oder überschrieben werden. Die Objektsperre bietet eine zusätzliche Schutzebene zur Verhinderung von Objektänderungen und -löschungen. Es kann auch dazu beitragen, die regulatorischen Anforderungen für Write-Once-Read-Many (WORM) -Speicher zu erfüllen. ## Wissenswertes + Sie können Amazon S3 Object Lock für neue und bestehende Buckets aktivieren. + Für Ihren Anrufaufzeichnungs-Bucket muss „Versionsverwaltung“ aktiviert werden. + Nachdem Sie die Amazon S3 Objektsperre aktiviert haben, können Sie sie nicht mehr entfernen. + Wir empfehlen die Verwendung eines dedizierten Buckets für Ihre Anrufaufzeichnungen, da alle Objekte gesperrt werden, sobald die standardmäßige Aufbewahrungsrichtlinie auf die Objektsperre angewendet wird. + Stellen Sie sicher, dass Ihre Aufbewahrungsrichtlinie Ihren Anforderungen entspricht. Nach der Konfiguration der Richtlinie können Ihre Anrufaufzeichnungen für den angegebenen Zeitraum nicht gelöscht werden. + Wir empfehlen dringend, die Richtlinie in einer Umgebung außerhalb der Produktionsumgebung gründlich zu testen, bevor Sie sie in der Produktionsumgebung implementieren. ## Schritt 1: Erstellen eines S3-Buckets mit aktiviertem Object Lock Ein Tutorial zum Erstellen eines neuen S3-Buckets mit aktivierter Objektsperre finden Sie unter [Schützen von Daten Amazon S3 vor versehentlichem Löschen oder Anwendungsfehlern mithilfe von S3-Versionierung, S3-Objektsperre und S3-Replikation](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/protect-data-on-amazon-s3/). ## Schritt 1A: Aktivieren von Object Lock für einen vorhandenen Amazon-S3-Bucket Informationen zum Aktivieren von Object Lock für einen vorhandenen Bucket finden Sie unter [Aktivieren von Object Lock für einen vorhandenen Amazon-S3-Bucket](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lock-configure.html#object-lock-configure-existing-bucket) im *Amazon-S3-Benutzerhandbuch*. ## Schritt 2: Konfigurieren Sie die Konfiguration für Amazon Connect die Verwendung des S3-Buckets für Anrufaufzeichnungen 1. Öffnen Sie die Amazon Connect Connect-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/). 1. Wählen Sie auf der Seite „Instances“ den Instance-Alias aus. ![\[Die Seite „Instances des virtuellen Contact Centers für Amazon Connect“, „Instance Alias“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/instance.png) 1. Klicken Sie im Navigationsbereich auf **Data storage (Datenspeicherung)**. 1. Klicken Sie im Abschnitt **Anrufaufzeichnungen** auf **Bearbeiten**. 1. Klicken Sie auf **Bestehenden S3-Bucket auswählen** und wählen Sie dann im Dropdown-Feld **Name** den Bucket aus, für den Sie Object Lock aktiviert haben. 1. Wählen Sie **Speichern**. ## Schritt 3: Die Option „Objektsperre testen“ ist aktiviert 1. Erstellen Sie in Ihrem Contact Center eine Anrufaufzeichnung, indem Sie einen Testanruf tätigen. 1. [Melden Sie sich Amazon Connect unter https://*your-instance*.my.connect.aws/home mit einem Administratorkonto oder einem Konto an, das berechtigt ist, nach Kontakten zu suchen.](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) 1. Navigieren Sie zu **Analytik und Optimierung**, **Kontaktsuche**. Suchen Sie nach Ihrer Anrufaufzeichnung, um die Kontakt-ID zu finden. Kopieren Sie die Kontakt-ID. Die verwenden sie im nächsten Schritt, um die Anrufaufzeichnung in Ihrem S3-Bucket zu finden. 1. Öffnen Sie die Amazon S3 Konsole, wählen Sie den Bucket aus, den Sie in Schritt 1 erstellt haben, und folgen Sie dem Pfadpräfix. Der Pfad zur Anrufaufzeichnung beinhaltet die Angaben für Jahr, Monat und Tag der Aufzeichnung. Wenn Sie das richtige Pfadpräfix eingegeben haben, können Sie nach der Kontakt-ID der Anrufaufzeichnung suchen. ![\[Die Amazon-S3-Konsole, das Feld „Suche“, das Pfadpräfix.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-pathprefix.png) 1. Klicken Sie neben dem Feld **Suche** auf den Schalter **Versionen anzeigen**. Mithilfe dieser Option können Sie versuchen, das Objekt zu löschen, anstatt nur eine Löschmarkierung anzubringen. Das Anwenden einer Löschmarkierung ist das Standardverhalten, wenn Sie ein Objekt aus einem S3-Bucket mit aktivierter Versionierung löschen. 1. Wählen Sie die Anrufaufzeichnung aus (das Feld links neben dem Namen der Aufzeichnung) und klicken Sie dann auf **Löschen**. Geben Sie im Bestätigungsfeld den Text **Endgültig löschen** ein und wählen Sie dann **Objekte löschen** aus. 1. Prüfen Sie die Meldung **Objekte löschen: Status**, um sich zu vergewissern, dass der Löschvorgang aufgrund der Objektsperrenrichtlinie verhindert wurde. ![\[Die Amazon-S3-Konsole, Meldung „Objekte löschen: Status“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-failed.png) # Vergleich der erweiterten Kontaktüberwachung (Mehrparteienüberwachung) und der Funktion für drei Teilnehmer in Amazon Connect In diesem Thema wird beschrieben, wie sich die Erfahrung des Kundendienstmitarbeiters ändert, wenn die [verbesserte Kontaktüberwachung](monitor-conversations.md) (Mehrparteienüberwachung) anstelle der Standardfunktion für drei Teilnehmer aktiviert wird. Informationen zu den neuen Funktionen der bestehenden Verbindungs- und Kontakt-API in Amazon-Connect-Streams finden Sie in der [Readme-Datei von Amazon-Connect-Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/README.md). Im Folgenden sind die wichtigsten Features für Kundendienstmitarbeiter aufgeführt, die die Mehrparteienüberwachung verwenden: + Alle Kundendienstmitarbeiter sehen alle Verbindungen in einem Anruf. + Alle Kundendienstmitarbeiter verfügen über genau dieselben Funktionen wie alle anderen Kundendienstmitarbeiter, die an dem Anruf teilnehmen. Dies gilt ab dem Moment, in dem ein Kundendienstmitarbeiter die Einladung zur Teilnahme am Anruf annimmt. + Bevor eine Warm-Übertragung abgeschlossen ist, kann ein Kundendienstmitarbeiter beginnen, mit dem Anrufer zu sprechen und die Verbindung mit allen anderen Kundendienstmitarbeiter, die an dem Anruf teilnehmen, trennen. **Anmerkung** Wenn drei oder mehr Teilnehmer an Anrufen teilnehmen, können Kundendienstmitarbeiter Teilnehmer zum Anruf hinzufügen, auch wenn ein Anrufer unterbrochen wurde. Das folgende Beispiel zeigt, wie der vorherige und der nächste Kontakt zugeordnet IDs werden, wenn ein Agent eine Reihe von Konsultationen durchführt, gefolgt von einer Übertragung. ![\[Das Diagramm zeigt, wie Kontakte während eines Anrufs mit mehreren Teilnehmern zugeordnet IDs werden.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/connect-consult-diagram.png) Das folgende Beispiel zeigt, wie der vorherige und der nächste Kontakt in einem Szenario zugeordnet IDs werden, in dem Agenten eine Reihe von Übertragungen durchführen. ![\[Das Diagramm zeigt, wie der vorherige und der nächste Kontakt zugeordnet IDs werden, wenn Agenten Anrufer weiterleiten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/connect-transfer-diagram.png) Das folgende Beispiel zeigt, wie der vorherige und der nächste Kontakt in einem Szenario zugeordnet IDs werden, in dem zusätzliche Benutzer für Web-, In-App- und Videoanrufe hinzugefügt werden ![\[Das Diagramm zeigt, wie Kontakte zugeordnet IDs werden, wenn weitere Benutzer für Web-, In-App- und Videoanrufe hinzugefügt werden.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/webrtc-diagram2.png) In der folgenden Tabelle werden die Unterschiede zwischen den Erfahrungen der Kundendienstmitarbeiter bei der Nutzung des Contact Control Panels (CCP) für Anrufe mit drei Teilnehmern und bei Anrufen mit mehreren Teilnehmern zusammengefasst. Weitere Informationen zur Erfahrung der Kundendienstmitarbeiter bei Gesprächen mit mehreren Teilnehmern finden Sie unter [Anrufe mit mehreren Teilnehmern tätigen](multi-party-calls.md) und [Tätigen von Chats mit mehreren Teilnehmern](multi-party-chat.md). + Primärer Kundendienstmitarbeiter: der erste Kundendienstmitarbeiter des Anrufs. + Sekundärer Kundendienstmitarbeiter: jeder Kundendienstmitarbeiter mit Ausnahme des ersten Kundendienstmitarbeiter des Anrufs. | Anrufe mit drei Teilnehmern | Anrufe mit mehreren Teilnehmern | | --- | --- | | Der Kundendienstmitarbeiter kann nur die hinzugefügten Teilnehmer steuern, halten, fortsetzen und trennen. | Alle Kundendienstmitarbeiter verfügen über dieselben Funktionen zur Anrufsteuerung. | | Der Kundendienstmitarbeiter kann einem bestehenden Anruf einen weiteren Teilnehmer hinzufügen, sodass insgesamt drei Teilnehmer (der Kundendienstmitarbeiter, der Anrufer und ein weiterer Teilnehmer) vorhanden sind. | Jeder am Anruf beteiligte Kundendienstmitarbeiter kann weitere Teilnehmer hinzufügen, sofern die Gesamtzahl der Teilnehmer des Anrufs, einschließlich ihnen selbst, sechs nicht überschreitet. Wenn drei oder mehr Teilnehmer an Anrufen teilnehmen, können Kundendienstmitarbeiter Teilnehmer zum Anruf hinzufügen, auch wenn ein Anrufer unterbrochen wurde. | | Der Kundendienstmitarbeiter kann nur die Gruppe, die er hinzugefügt hat, in die Warteschleife setzen. | Jeder am Gespräch beteiligte Kundendienstmitarbeiter kann jede Partei in die Warteschleife setzen. | | Wenn ein primärer Kundendienstmitarbeiter einen sekundären Kundendienstmitarbeiter in die Warteschleife setzt, kann sich der sekundäre Kundendienstmitarbeiter nicht selbst aus der Warteschleife nehmen. | Jeder am Anruf teilnehmende Kundendienstmitarbeiter kann sich selbst aus der Warteschleife nehmen. | | Der sekundäre Kundendienstmitarbeiter kann während der Warteschleife mit dem primären Kundendienstmitarbeiter sprechen. | Sekundäre Kundendienstmitarbeiter können erst miteinander sprechen, wenn sie aus der Warteschleife genommen werden. | | Primäre Kundendienstmitarbeiter können sich nur selbst stummschalten. Der sekundäre Kundendienstmitarbeiter kann sich nur selbst stummschalten. | Jeder am Anruf beteiligte Kundendienstmitarbeiter kann jeden anderen Teilnehmer des Anrufs stummschalten. | | Ein Kundendienstmitarbeiter kann die Stummschaltung nur für sich selbst aufheben, aber nicht für einen anderen Kundendienstmitarbeiter. | Ein Kundendienstmitarbeiter kann die Stummschaltung nur für sich selbst aufheben, aber nicht für einen anderen Kundendienstmitarbeiter. Ein Kundendienstmitarbeiter kann jedoch die Stummschaltung für Teilnehmer aufheben, die keine Kundendienstmitarbeiter sind. | | Wenn ein Kundendienstmitarbeiter die Verbindung unterbricht (verlässt oder unterbrochen wird), steht die Anrufsteuerung weiterhin den verbleibenden Kundendienstmitarbeiter des Anrufs zur Verfügung. | Wenn ein Kundendienstmitarbeiter die Verbindung trennt, wird die Kontrolle über den Anruf auf die verbleibenden Kundendienstmitarbeiter übertragen. | | Nur der primäre Kundendienstmitarbeiter kann die Verbindung zu einem Gesprächspartner trennen. Der sekundäre Kundendienstmitarbeiter kann die Verbindung zum Anrufer nur trennen, wenn der primäre Kundendienstmitarbeiter die Verbindung getrennt hat. | Alle Kundendienstmitarbeiter sind in der Lage, die Verbindung zu jedem anderen Teilnehmer zu trennen. | | Der primäre Kundendienstmitarbeiter kann zwei Verbindungen sehen (den Anrufer und einen anderen Teilnehmer), während ein sekundärer Kundendienstmitarbeiter nur die Übertragungsverbindung sieht. | Alle Kundendienstmitarbeiter können alle Verbindungen sehen. | | Einem Kundendienstmitarbeiter wird während des Anrufs nur die **interne Weiterleitung** für einen anderen Kundendienstmitarbeiter angezeigt. | Ein Kundendienstmitarbeiter sieht die Quick Connect-ID für andere Kundendienstmitarbeiter und nicht nur die **interne Weiterleitung**. | | Nicht zutreffend. | Wenn ein Teilnehmer gewählt wird, kann ein Kundendienstmitarbeiter bei einem Anruf mit mehreren Teilnehmern keinen weiteren Teilnehmer hinzufügen, bis der vorherige Wählvorgang abgeschlossen ist (Teilnehmer hinzugefügt oder Gesprächsabschnitt beendet). | | Zusätzliche WebRTC-Benutzer können nicht hinzugefügt werden. | [Zusätzliche WebRTC-Benutzer können hinzugefügt werden](enable-multiuser-inapp.md). | # Aktivieren der erweiterten Mehrparteien-Kontaktüberwachung in Amazon Connect Die verbesserte Kontaktüberwachung gilt für Sprachanrufe und alle unterstützten Arten von Chats: Chat/SMS und Apple WhatsApp Messages for Business. ## Calls Durch die verbesserte Kontaktüberwachung können Kundendienstmitarbeiter bis zu 6 Teilnehmer an einem Anruf [hosten](multi-party-calls.md). Zwei Supervisoren können den Anruf [überwachen](monitor-conversations-howto.md). Sie ermöglicht es Managern auch, in Gespräche [einzugreifen](monitor-barge.md). Beispielsweise können Kundendienstmitarbeiter eine Gruppe von sechs Teilnehmern gleichzeitig am Anruf teilnehmen lassen. Zwei Supervisoren können den Anruf überwachen. Die beiden Supervisoren können zwei unbeaufsichtigte Überwachungssitzungen oder eine unbeaufsichtigte Überwachungssitzung und eine Barge-In-Sitzung durchführen. Die Gesamtzahl der Teilnehmer an einem Anruf würde so aussehen: 1. Kunde – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 1 – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 2 – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 3 – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 4 – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 5 – Teilnehmer 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann 1. Supervisor, der zuhören und in den Anruf eingreifen kann Es gibt keine Beschränkungen in Bezug auf die Anzahl der -Unterhaltungen, die in einer Instance überwacht werden können. ## Chats Durch die erweiterte Kontaktüberwachung können Kundendienstmitarbeiter vier zusätzliche Teilnehmer an einem laufenden Kundenservice-Chat [hosten](multi-party-chat.md), sodass insgesamt sechs Teilnehmer teilnehmen können: der Kundendienstmitarbeiter, der Kunde und vier weitere Personen. Kundendienstmitarbeiter können Schnellverbindungen verwenden, um Teilnehmer hinzuzufügen. Unabhängig davon, ob die erweiterte Kontaktüberwachungsfunktion für eine Instance aktiviert ist, können bis zu fünf Personen gleichzeitig einen Chat überwachen. Für einen bestimmten Chat darf sich nur ein Supervisor im Eingreifmodus befinden. Die Gesamtzahl der Teilnehmer an dem Chat würde so aussehen: 1. Customer 1. Agent 1. Supervisor, der den Chat überwachen und eingreifen kann 1. Supervisor, der den Chat überwachen, aber nicht eingreifen kann 1. Supervisor, der den Chat überwachen, aber nicht eingreifen kann 1. Supervisor, der den Chat überwachen, aber nicht eingreifen kann 1. Supervisor, der den Chat überwachen, aber nicht eingreifen kann ## Wissenswertes + Neue Ereignisse werden dem Kundendienstmitarbeiterereignis-Stream hinzugefügt, wenn Sie die Option **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** in der Amazon-Connect-Konsole auswählen. Wenn Sie jedoch stattdessen mit der Standardfunktion mit drei Teilnehmern beginnen möchten, die durch den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) aktiviert wird, und dann später zur Option **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** wechseln möchten, werden die neuen Ereignisse dem Kundendienstmitarbeiterereignis-Stream hinzugefügt. Dies kann zu Problemen führen, wenn Sie Ihren Contact Center anhand des vorherigen Kundendienstmitarbeiterereignis-Streams angepasst haben. + Wenn Sie die **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** auf Instance-Ebene nicht aktivieren, müssen Sie Ihrem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzufügen und dann konfigurieren, um die Chat-Überwachungs- und Eingreiffunktionen nutzen zu können. + Standardmäßig können drei Teilnehmer an einem Anruf teilnehmen, z. B. zwei Kundendienstmitarbeiter und ein Anrufer oder ein Kundendienstmitarbeiter, ein Anrufer und eine externe Person. Wenn Sie die erweiterte Kontaktüberwachung aktivieren, ändert sich die Erfahrung des Kundendienstmitarbeiters. Siehe [Vergleich der Funktion für mehrere Teilnehmer und drei Teilnehmer](three-party-multi-party-comparison.md). + Alle Agenten haben das Wort ParticipantRole „AGENT“ im Protokoll. Supervisoren haben das Wort ParticipantRole „SUPERVISOR“ in der Niederschrift. + Die Initiierungsmethode für den Kontakt, zu dem der Kundendienstmitarbeiter eingeladen wird, lautet TRANSFER. Informationen darüber, wie Sie bei der Berichterstattung unterscheiden können, wie oft ein Teilnehmer eingeladen wird, anstatt zu ihm weitergeleitet zu werden, finden Sie unter [Identifizieren von Konferenzen und Übertragungen mithilfe von Amazon-Connect-Kontaktdatensätzen](identify-conferences-transfers.md). + Diese Funktion ist nur in verfügbar. CCPv2 Das heißt, die URL für den Zugriff auf den CCP lautet https://*instance name*.my.connect.aws/ccp-v2/ und die URL für den Zugriff auf den Arbeitsbereich für Agenten lautet https://.my.connect.aws/ 2/. *instance name* agent-app-v Sie wird auch im benutzerdefinierten CCP mithilfe von Streams.js in Amazon Connect zur Verfügung gestellt. + Wenn Sie Contact Lens derzeit verwenden oder in Zukunft verwenden möchten und bevor Sie Mehrparteienanrufe aktivieren, finden Sie weitere Informationen dazu unter [Anrufe mit mehreren Teilnehmern und Konversationsanalysen](enable-analytics.md#multiparty-calls-contactlens). Contact Lens unterstützt Anrufe mit bis zu 2 Teilnehmern. Wir empfehlen, Contact Lens im Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) für die Kontakte zu deaktivieren, die voraussichtlich 3 und mehr Teilnehmer haben. + Verwenden Sie in der benutzerdefinierten CCPs Version die aktualisierte Amazon Connect Streams-API, um Anrufe mit mehreren Teilnehmern für bis zu sechs Parteien zu ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie in der [Amazon Connect Streams-Dokumentation](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/Documentation.md#connectcoreinitccp) unter GitHub. + AWS GovCloud (US-West): Sie können diese Funktion nicht über die Benutzeroberfläche der Konsole aktivieren. Verwenden Sie stattdessen die API [https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html](https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html) oder wenden Sie sich an den AWS Support. ## So aktivieren Sie die erweiterte Mehrparteien-Kontaktüberwachung 1. Wählen Sie in der Amazon-Connect-Konsole im Menübereich die Option **Telefonie** aus. 1. Scrollen Sie auf der Seite **Telefonie- und Chat-Optionen** zum Abschnitt **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen**. ![\[Die Seite „Telefonie- und Chat-Optionen“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/telephony-chat-options.png) 1. Wählen Sie die zu aktivierenden Optionen aus und klicken Sie dann auf **Speichern**. 1. Loggen Sie sich auf der Amazon Connect Admin-Website ein. [Weisen Sie den Managern Sicherheitsprofilberechtigungen zu](assign-permissions-to-review-recordings.md), damit sie Live-Gespräche überwachen und in diese eingreifen sowie Aufzeichnungen überprüfen können. 1. Verdeutlichen Sie Managern, wie sie in Amazon Connect [Live-Gespräche überwachen](monitor-conversations-howto.md), [in Live-Gespräche eingreifen](monitor-barge.md) und [frühere Aufzeichnungen überprüfen können](review-recorded-conversations.md). # Aktivieren der Dreiparteien-Anrufüberwachung in Amazon Connect **Wichtig** Dieses Thema ist nur maßgeblich, wenn Sie die Option **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** in der Amazon-Connect-Konsole **NICHT** aktiviert haben, wie unter [Aktivieren der erweiterten Mehrparteien-Kontaktüberwachung](monitor-conversations.md) erläutert. Es ist nur für Sprachanrufe maßgeblich, die auf drei oder weniger Teilnehmer beschränkt sind. Informationen darüber, wie sich das Konferenzerlebnis für Kundendienstmitarbeiter ändert, wenn erweiterte Überwachungsfunktionen aktiviert sind, finden Sie unter [Vergleich der Funktion für mehrere Teilnehmer und drei Teilnehmer](three-party-multi-party-comparison.md). Wir empfehlen, die Dreiparteien-Überwachung nur dann zu verwenden, wenn Sie über ein externes System verfügen, das technische Einschränkungen mit sich bringt, sodass Sie diese Option wählen müssen. Andernfalls ist die erweiterte Überwachung die bessere Wahl. Es gibt keinen Preisunterschied. Sie können Ihren Abläufen den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzufügen und so konfigurieren, dass 3 Teilnehmer an einem Kontakt teilnehmen und 5 Supervisoren den Anruf überwachen können. Manager können nicht in einen Anruf eingreifen. Beispielsweise können Sie eine Gruppe von 3 Teilnehmern gleichzeitig am Anruf teilnehmen lassen. Bis zu 5 Supervisoren können den Anruf überwachen. Die Gesamtzahl der Teilnehmer an einem Anruf würde so aussehen: 1. Kunde – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 1 – Teilnehmer 1. Kundendienstmitarbeiter 2 – Teilnehmer 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann 1. Supervisor, der zuhören, aber nicht in den Anruf eingreifen kann Eine Ansicht eines Beispiel-Flows mit konfiguriertem **Aufzeichnungsverhalten festlegen**-Block finden Sie unter [Beispiel-Aufnahmeverhalten in Amazon Connect](sample-recording-behavior.md). **Anmerkung** Wir empfehlen, den Block **Aufzeichnungsverhalten festlegen** in einem eingehenden oder ausgehenden Whisper-Flow zu verwenden, um ein möglichst genaues Verhalten zu erzielen. Die Verwendung dieses Blocks in einem Warteschlangenablauf garantiert nicht immer, dass Anrufe aufgezeichnet werden. Dies liegt daran, dass der Block möglicherweise ausgeführt wird, nachdem der Kontakt dem Kundendienstmitarbeiter hinzugefügt wurde. **So richten Sie die Überwachung für Kontakte mit drei Teilnehmern ein** 1. Melden Sie sich bei Ihrer Amazon-Connect-Instance mit einem Konto an, das über Berechtigungen zur Flow-Bearbeitung verfügt. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Weiterleitung**, **Flows** aus. ![\[Das Navigationsmenü von Amazon Connect, „Weiterleitung“, „Flows“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png) 1. Öffnen Sie den Flow mit den Kundenkontakten, die Sie überwachen möchten. 1. Fügen Sie dem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu, bevor der Kontakt mit einem Kundendienstmitarbeiter im Ablauf verknüpft wird. 1. Um den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) zu konfigurieren, wählen Sie unter **Sprachaufzeichnung für Kundendienstmitarbeiter und Kunden** die Option **Ein** und dann **Kundendienstmitarbeiter und Kunde** aus. Diese Einstellung wird erst wirksam, wenn der Kundendienstmitarbeiter dem Anruf beitritt. 1. Klicken Sie auf **Speichern** und dann auf **Veröffentlichen**, um den aktualisierten Flow zu veröffentlichen. 1. [Weisen Sie den Managern Sicherheitsprofilberechtigungen](assign-permissions-to-review-recordings.md) zu, die die Gespräche überwachen. 1. Verdeutlichen Sie den Managern, wie sie Gespräche überwachen können. # Aktivieren der Kontaktaufzeichnung Um die Aufzeichnung von Sprachunterhaltungen zu aktivieren, müssen Sie Ihrem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzufügen. Dies ist erforderlich, unabhängig davon, ob Ihre Amazon-Connect-Instance für Mehrparteienkontakte (erweiterte Kontaktüberwachung) oder für Dreiparteienkontakte aktiviert ist. **Wichtig** **Chats**: Sie müssen diese Schritte nur für Chat-Unterhaltungen ausführen, wenn die [erweiterte Kontaktüberwachung für Chat-Kontakte](monitor-conversations.md) nicht für Ihre Instance aktiviert ist. Andernfalls werden Chat-Transkripte automatisch aufgezeichnet, da bei der Einrichtung Ihrer Instance ein S3-Bucket erstellt wurde, in dem diese gespeichert werden. Um die Aufzeichnung von Chat-Transkripten zu beenden, entfernen Sie den S3-Bucket. **So richten Sie die Aufzeichnung von Gesprächen ein** 1. Melden Sie sich bei Ihrer Amazon-Connect-Instance mit einem Konto an, das über Berechtigungen zur Flow-Bearbeitung verfügt. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Weiterleitung**, **Flows** aus. ![\[Das Navigationsmenü von Amazon Connect, „Weiterleitung“, „Flows“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png) 1. Öffnen Sie den Ablauf mit den Kundenkontakten, die Sie aufzeichnen möchten. 1. Fügen Sie dem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu, bevor der Kontakt mit einem Kundendienstmitarbeiter im Ablauf verknüpft wird. 1. Um den [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Block zu konfigurieren, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus: + Automatisierte Interaktions-Anrufaufzeichnung + **Ein** startet die Aufnahme von Kunden- und IVR-Audiodaten sofort. + **Aus** pausiert jede laufende IVR-Aufnahme. + Sprachaufzeichnung von Kundendienstmitarbeitern und Kunden + Wenn diese Option auf **Ein** eingestellt ist, können Sie zwischen „Kundendienstmitarbeiter und Kunde“, „Nur Kundendienstmitarbeiter“ oder „Nur Kunde“ wählen. Diese Einstellung wird erst wirksam, wenn der Kundendienstmitarbeiter dem Anruf beitritt. + Wenn diese Option auf **Aus** eingestellt ist, erfolgt keine Aufzeichnung, wenn der Kundendienstmitarbeiter dem Anruf beitritt. + Um Chat-Gespräche aufzuzeichnen, wählen Sie **Kundendienstmitarbeiter und Kunde** aus. **Wichtig** Sie müssen diese Schritte nur für Chat-Unterhaltungen ausführen, wenn die [erweiterte Kontaktüberwachung für Chat-Kontakte](monitor-conversations.md) nicht für Ihre Instance aktiviert ist. Andernfalls werden Chat-Transkripte automatisch aufgezeichnet, da bei der Einrichtung Ihrer Instance ein S3-Bucket erstellt wurde, in dem diese gespeichert werden. Um die Aufzeichnung von Chat-Transkripten zu beenden, entfernen Sie den S3-Bucket. 1. Klicken Sie auf **Speichern** und dann auf **Veröffentlichen**, um den aktualisierten Flow zu veröffentlichen. 1. [Weisen Sie den Managern Sicherheitsprofilberechtigungen zu](assign-permissions-to-review-recordings.md), damit sie Aufzeichnungen überprüfen können. 1. Verdeutlichen Sie den Managern, wie Sie in Amazon Connect auf frühere Aufzeichnungen zugreifen können. Siehe [Überprüfen aufgezeichneter Unterhaltungen](review-recorded-conversations.md). **So richten Sie das Aufzeichnungsverhalten für ausgehende Anrufe ein** 1. Erstellen Sie einen Flow des Typs „Ausgehender Whisper-Flow“. 1. Fügen Sie diesem Ablauf den Block [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) hinzu. 1. Richten Sie eine Warteschlange ein, die für ausgehende Anrufe verwendet werden soll. Wählen Sie im Feld **Ausgehender Whisper-Flow** den Flow aus, der [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) beinhaltet. **So richten Sie mithilfe von Amazon Lex Protokolle in Klarschrift ein, die wichtige Interaktionspunkte enthalten** 1. Melden Sie sich bei der Amazon-Connect-Konsole an. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Flows**. 1. Scrollen Sie auf der Seite nach unten, wählen Sie **Bot-Analysen und Transkripte in Amazon Connect aktivieren** und dann **Speichern** aus. 1. [Weisen Sie Managern auf der Amazon Connect Admin-Website Sicherheitsprofilberechtigungen](assign-permissions-to-review-recordings.md#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts) zu, sodass sie Details zur Interaktion mit DTMF-Menüs und Lex-Bots und/oder zusätzliche Informationen zu Flows einsehen können. # Zuweisen von Berechtigungen zur Überwachung von Live-Unterhaltungen im Amazon Connect Contact Control Panel (CCP) Damit Manager Live-Konversationen überwachen können, weisen Sie ihnen die Sicherheitsprofile **CallCenterManager**und die **Agenten-Sicherheitsprofile** zu. Damit Mitarbeitende Live-Unterhaltungen überwachen können, sollten Sie ein spezielles Sicherheitsprofil für diesen Zweck erstellen. **Zuweisen von Berechtigungen zur Überwachung einer Live-Unterhaltung für einen Manager** 1. Gehen Sie zu **Users (Benutzer)**, **User management (Benutzerverwaltung)** wählen Sie den Manager und klicken Sie dann auf **Edit (Bearbeiten)**. 1. Weisen Sie im Feld Sicherheitsprofile den Manager dem **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zu. Dieses Sicherheitsprofil enthält auch eine Einstellung, mit der das Symbol zum Herunterladen von Aufzeichnungen in den Ergebnissen der Seite **Contact Search** (Kontaktsuche) erscheint. 1. Weisen Sie den Manager dem Sicherheitsprofil **Kundendienstmitarbeiter** zu, damit er auf das Contact Control Panel (CCP) zugreifen kann. Verwenden Sie es anschließend zum Überwachen der Unterhaltung. 1. Wählen Sie **Save** (Speichern). **So erstellen Sie ein neues Sicherheitsprofil zur Überwachung von Live-Unterhaltungen** 1. Wählen Sie **Users (Benutzer)** und anschließend **Security profiles (Sicherheitsprofile)** aus. 1. Wählen Sie **Add new security profile (Neues Sicherheitsprofil hinzufügen)** aus. 1. Erweitern Sie **Analytik und Optimierung**, und wählen Sie dann **Zugriff auf Metriken** und **Kontaktüberwachung in Echtzeit** aus. **Access metrics** sind erforderlich, damit er auf den Echtzeit-Metrikbericht zugreifen und auswählen kann, welche Unterhaltungen überwacht werden sollen. 1. Erweitern Sie **Contact Control Panel** und wählen Sie dann **Access Contact Control Panel** und **Make outbound calls** aus. ![\[Der Bereich „Kontakt-Kontrollpanel“ auf der Seite mit den Sicherheitsprofilen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/monitor-conversations-agent-permissions2.png) Diese Berechtigungen sind erforderlich, damit er die Konversation über das Contact Control Panel überwachen kann. 1. Wählen Sie **Speichern**. Zeigen Sie Ihren Managern als Nächstes, wie Sie Unterhaltungen überwachen können. Fahren Sie fort mit [Anhören von Live-Unterhaltungen oder Lesen von Live-Chats im Amazon Connect](monitor-conversations-howto.md). # Anhören von Live-Unterhaltungen oder Lesen von Live-Chats im Amazon Connect Damit Sie Live-Unterhaltungen anhören oder Live-Chats lesen können, muss der Amazon Connect -Administrator das Feature [aktivieren](monitor-conversations.md), [Ihnen Berechtigungen zuweisen](monitor-conversations-permissions.md) und darauf achten, dass Sie einem Weiterleitungsprofil zugewiesen wurden, das den überwachten Kanal unterstützt. Danach können Sie diese Schritte ausführen. Informationen darüber, wie viele Personen einer Konversation zuhören oder einem Chat folgen können, finden Sie unter [Amazon Connect Spezifikationen der Funktionen](feature-limits.md). 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, dem das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das über die Berechtigung **zur Kontaktüberwachung in Echtzeit** verfügt. 1. Öffnen Sie das Contact Control Panel (CCP), indem Sie das Telefonsymbol in der rechten oberen Bildschirmecke auswählen. Sie müssen das CCP öffnen, um eine Verbindung mit der Unterhaltung herzustellen. 1. Um die Kundendienstmitarbeiternkonversation auszuwählen, die Sie überwachen möchten, wählen Sie in Amazon Connect **Analytik und Optimierung**, **Echtzeitmetriken**, **Kundendienstmitarbeiter** aus. Die folgende Abbildung zeigt die Seite mit **Echtzeit-Metriken**, wobei ein Pfeil auf die Option **Kundendienstmitarbeitern** zeigt. ![\[Öffnen Sie die Seite Real-time metrics (Echtzeitmetriken) und wählen Sie Kundendienstmitarbeiters (Kundendienstmitarbeiter) aus.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/real-time-metrics-agents.png) 1. So überwachen Sie Unterhaltungen: Neben den Namen der Kundendienstmitarbeiter, die eine Live-Unterhaltung führen, wird ein Augen-Symbol angezeigt. Wählen Sie das Symbol, um mit der Überwachung der Unterhaltung zu beginnen. Das folgende Bild zeigt das Augensymbol neben dem **Sprachkanal**. ![\[Die Seite mit Echtzeit-Metriken, die Spalte Kanäle, der Sprachkanal.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/monitor-call-icon.png) **Anmerkung** **Firefox-Benutzer**: Wenn Sie den Webbrowser Firefox zur Überwachung und zum Eingreifen verwenden, müssen Sie nach dem Start der Überwachung zur Registerkarte „CCP“ wechseln. Das CCP entspricht den Firefox-Richtlinien zur Verwendung von Mikrofonen und kann nur dann eine Verbindung zu Ihrem Mikrofon herstellen, wenn die Registerkarte „CCP“ im Vordergrund steht. Wenn Sie eine Unterhaltung überwachen, ändert sich der Status in Ihrem CCP in **Monitoring (Überwachung)**. 1. So überwachen Sie Chat-Unterhaltungen: Für jeden Kundendienstmitarbeiter wird die Anzahl Chat-Unterhaltungen angezeigt, die er derzeit führt. Klicken Sie auf die Zahl. Wählen Sie dann die Konversation aus, die Sie überwachen möchten. Wenn Sie eine Unterhaltung überwachen, ändert sich der Status in Ihrem CCP in **Monitoring (Überwachung)**. 1. Wählen Sie zum Beenden der Überwachung der Konversation im CCP **End call (Anruf beenden)** oder **End chat (Chat beenden)**. Sobald der Kundendienstmitarbeiter die Unterhaltung beendet, stoppt die Überwachung automatisch. # Einsteigen in Live-Sprach- und Chat-Unterhaltungen zwischen Kundendienstmitarbeitern des Contact Centers und Kunden **Tipp** **Neuer Benutzer?** Probieren Sie den [Workshop zur Erfahrung der Supervisoren in Amazon Connect](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-supervisor-experience) aus. Dieser Online-Kurs enthält einen Abschnitt zur Überwachung von Kontakten. Supervisoren und Manager können in Live-Sprach- und Chat-Unterhaltungen zwischen Kundendienstmitarbeitern und Kunden einsteigen. Um dies einzurichten, müssen Sie die **erweiterte Überwachungsfunktion** in der Amazon-Connect-Konsole aktivieren, Managern die entsprechenden Berechtigungen geben und ihnen zeigen, wie sie an Unterhaltungen teilnehmen können. **Möchten Sie wissen, wie viele Personen dieselbe Konversation gleichzeitig führen können?** Siehe [Amazon Connect Spezifikationen der Funktionen](feature-limits.md). Die Anzahl der Unterhaltungen, die Sie in einer Instance führen können, ist unbegrenzt. Die Barge-Funktion ist in den Gebühren für Amazon Connect Sprachdienste enthalten. Preise finden Sie auf der Seite [Amazon Connect  – Preise](https://aws.amazon.com/connect/pricing/). ## Einrichten der Barge-Funktion für Sprache und Chat Wählen Sie in der Amazon-Connect-Konsole die folgenden Telefonieoptionen aus: + **Anrufe mit mehreren Beteiligten und erweiterte Überwachung für Sprache aktivieren**. Diese Option ermöglicht den Zugriff auf Anrufe mit mehreren Teilnehmern, detaillierte Kontaktaufzeichnungen, stille Überwachung und Barge-Funktionen. + **Chats mit mehreren Beteiligten und erweiterte Überwachung für Chats aktivieren**. Mit dieser Option können Benutzer mit den entsprechenden Sicherheitsprofilberechtigungen in Chats einsteigen. Die folgende Abbildung zeigt diese Optionen auf der Seite **Telefonie- und Chat-Optionen**. ![\[Seite mit Telefonieoptionen, verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png) **Anmerkung** Wenn Anrufe mit mehreren Teilnehmern bereits aktiviert sind, müssen Sie die *UpdateInstanceAttribute*API mit dem `ENHANCED_CONTACT_MONITORING` Attribut zum ersten Mal verwenden, um auch die erweiterte Überwachung zu aktivieren. Sie können das Feature auch aus- und dann wieder einschalten, um Ihre Einstellungen zu aktualisieren. Weitere Informationen finden Sie [ UpdateInstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html)im *Amazon Connect API-Referenzhandbuch*. Bei allen neuen Instances wird dieses Feature automatisch aktiviert. Bevor Sie **Verbesserte Kontaktüberwachungsfunktionen** aktivieren, stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version des [Contact Control Panels](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upgrade-to-latest-ccp.html) (CCP) oder des [Kundendienstmitarbeiter-Workspace](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/agent-user-guide.html) verwenden. Wenn Sie [StreamsJS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams) verwenden, um den CCP anzupassen oder einzubetten, führen Sie ein Upgrade auf Version 2.4.2 oder höher durch. Für Instances, die keine serviceverknüpfte Rolle haben, müssen Sie eine erstellen, um das Feature zu aktivieren. Weitere Informationen zur Aktivierung von serviceverknüpften Rollen finden Sie unter [Verwenden von serviceverknüpften Rollen für Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html). ## Zuweisen von Sicherheitsprofilberechtigungen Damit Manager Live-Konversationen führen können, weisen Sie ihnen die Sicherheitsprofile **CallCenterManager**und die Sicherheitsprofile **Agent** zu. Um bestimmten Supervisoren die Möglichkeit zu geben, sich in Live-Unterhaltungen einzuschalten, empfehlen wir Ihnen, ein spezielles Sicherheitsprofil für diesen Zweck zu erstellen. Folgende Sicherheitsprofilberechtigungen werden benötigt: + **Auf Metriken zugreifen**. Ermöglicht den Zugriff auf Echtzeit-Metrikberichte, in denen Sie auswählen können, welche Unterhaltungen Sie überwachen und in welche sie einsteigen möchten. + **Kontaktüberwachung in Echtzeit**: Ermöglicht es Ihnen, sowohl Sprach- als auch Chat-Unterhaltungen zu überwachen. + **Kontakt-Barge-in in Echtzeit**: Ermöglicht es Ihnen, sich sowohl in Sprach- als auch in Chat-Unterhaltungen einzuschalten. + **Auf Contact Control Panel zugreifen** ## Führen Sie Live-Anrufe mit Kontakten per Barge durch **Tipp** Die Anzahl der Supervisoren, die einen Anruf gleichzeitig überwachen können, finden Sie unter. [Amazon Connect Spezifikationen der Funktionen](feature-limits.md) 1. Melden Sie sich auf der Amazon Connect Admin-Website unter https://*instance name*.my.connect.aws/ an. Verwenden Sie ein Konto, dem das Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das über die **CallCenterManager**erforderlichen Sicherheitsprofilberechtigungen verfügt. 1. Öffnen Sie Ihr CCP. Es muss geöffnet sein, damit Sie in einen Anruf eingreifen können. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü der Amazon Connect Admin-Website die Optionen **Analytik und Optimierung**, **Echtzeitmetriken** und **Agenten** aus. 1. Wählen Sie das Augensymbol, das neben dem **Sprachkanal** des Kundendienstmitarbeiters angezeigt wird, den Sie überwachen möchten, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Sie können in eine Konversation einsteigen, die Sie bereits überwacht haben. ![\[Die Seite mit Echtzeit-Metriken, das Augensymbol neben einem Sprachkanal.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel.png) 1. Dadurch gelangen Sie zum geöffneten CCP, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Sie können den Anruf überwachen und zwischen den Status **Überwachen** und **Barge** wechseln. Das folgende Bild zeigt den Status **Überwachen**. ![\[Die Optionen „CCP“, „Monitor“ und „Barge“ werden umgeschaltet.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel-ccp.png) ## Einsteigen in Live-Chats mit Kontakten 1. Melden Sie sich auf der Amazon Connect Admin-Website unter https://*instance name*.my.connect.aws/ an. Verwenden Sie ein Konto, dem das Sicherheitsprofil zugewiesen wurde oder das über die **CallCenterManager**erforderlichen Sicherheitsprofilberechtigungen verfügt. 1. Öffnen Sie Ihr CCP. Es muss geöffnet sein, damit Sie in einen Chat eingreifen können. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü der Amazon Connect Admin-Website die Optionen **Analytik und Optimierung**, **Echtzeitmetriken** und **Agenten** aus. 1. Wählen Sie das Augensymbol neben dem **Chat**-Kanal des Kundendienstmitarbeiters, den Sie überwachen möchten, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Sie können in eine Konversation einsteigen, die Sie bereits überwacht haben. ![\[Seite mit Echtzeitmetriken, Augensymbol neben einem Chat-Kanal.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-chat-channel.png) 1. Dadurch gelangen Sie zum geöffneten CCP, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Sie können die Chat-Unterhaltung überwachen und zwischen den Status **Überwachen** und **Barge** wechseln. Die folgende Abbildung zeigt den Status **Überwachen**. ![\[Die Optionen „CCP“, „Monitor“ und „Barge“ werden umgeschaltet.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-ccp.png) Im Folgenden sehen Sie an einem Beispiel, wie das CCP aussieht, wenn ein Supervisor in einen Chat einsteigt. ![\[CCP, Barge-Nachricht des Supervisoren.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-message.png) # Überprüfen aufgezeichneter Unterhaltungen zwischen Kundendienstmitarbeitern und Kunden mithilfe von Amazon Connect Manager können Unterhaltungen zwischen Agenten und Kunden überprüfen. Um dies einzurichten, müssen Sie das [Aufzeichnungsverhalten einrichten](set-up-recordings.md), den Managern die entsprechenden Berechtigungen zuweisen und ihnen dann zeigen, wie auf die aufgezeichneten Unterhaltungen zugegriffen werden kann. **Wann wird eine Unterhaltung aufgezeichnet?** Ausführliche Informationen zum Verhalten bei der Anrufaufzeichnung finden Sie unter[Wann, was und wo für Kontaktaufzeichnungen](about-recording-behavior.md). **Tipp** Wenn die Anrufaufzeichnung aktiviert ist, wird die Aufzeichnung kurz nach dem Trennen des Kontakts im S3-Bucket platziert. Dann steht Ihnen die Aufzeichnung zur Verfügung, um sie anhand der in diesem Artikel genannten Schritte zu überprüfen. Alternativ können Sie über den [Kontaktdatensatz](sample-ctr.md) des Kunden auf die Aufzeichnung zugreifen. Die Aufzeichnung steht im Kontaktdatensatz jedoch erst zur Verfügung, nachdem der Kontakt den Status [Arbeit nach dem Gespräch (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw) verlassen hat. **Wie verwalte ich den Zugriff auf Aufzeichnungen?** Verwenden Sie die Sicherheitsprofilberechtigung **Anrufaufzeichnungen (unredigiert)**, um zu verwalten, wer sich die Aufzeichnungen anhören und auf URLs die entsprechenden, in S3 generierten Aufzeichnungen zugreifen kann. Weitere Informationen zu dieser Berechtigung finden Sie unter [Zuweisen von Berechtigungen](assign-permissions-to-review-recordings.md). ## Überprüfen von Aufzeichnungen und Transkripten vergangener Unterhaltungen von Kundendienstmitarbeitern In diesem Abschnitt werden die Schritte beschrieben, die ein Manager durchführt, um Aufzeichnungen und Transkripte früherer Unterhaltungen von Kundendienstmitarbeitern zu überprüfen. Bei Chat-Kontakten enthält dasselbe Protokoll die Interaktion des Kundendienstmitarbeiters und die automatisierte Interaktion (z. B. mit Chat-Bots). 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über Berechtigungen für den Zugriff auf [die Seite der Kontaktsuche](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) und auf [Aufzeichnungen](assign-permissions-to-review-recordings.md) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche**. 1. Filtern Sie die Liste der Kontakte nach Datum, Kundendienstmitarbeiternanmeldung, Telefonnummer oder anderen Kriterien. Wählen Sie **Search (Suchen)** aus. **Tipp** Wir empfehlen, den **Kontakt-ID-Filter** zu verwenden, um [nach Aufzeichnungen zu suchen](search-recordings.md). Dies ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Aufnahme für den Kontakt erhalten. Viele Aufzeichnungen haben denselben Namen wie die Kontakt-ID, aber nicht alle. 1. Für Unterhaltungen, die aufgezeichnet wurden, werden in der Spalte **Recording/Transcript (Aufzeichnung/Transkript)** Symbole angezeigt. Wenn Sie nicht über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, werden Ihnen diese Symbole nicht angezeigt. ![\[Die Sprachaufzeichnungssymbole werden auf der Suchergebnisseite für Kontakte wiedergegeben, heruntergeladen und gelöscht.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png) 1. Um sich eine Aufzeichnung einer Sprachunterhaltung anzuhören oder das Transkript eines Chats zu lesen, wählen Sie das Symbol **Abspielen**, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Das Symbol für die Sprachaufzeichnung wird auf der Seite mit den Suchergebnissen für Kontakte abgespielt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/play-recordings.png) 1. Wenn Sie das Play-Symbol für ein Transkript auswählen, wird es wie in der folgenden Abbildung gezeigt angezeigt. ![\[Ein Beispiel für ein Chat-Transkript.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/sample-chat-transcript.png) ### Eine Aufnahme pausieren, zurückspulen oder vorspulen Gehen Sie wie folgt vor, um eine Sprachaufnahme anzuhalten, vor- oder zurückzuspulen. 1. Wählen Sie in den Ergebnissen der **Kontaktsuche** nicht das **Play-Symbol**, sondern die Kontakt-ID aus, um den Kontaktdatensatz zu öffnen. ![\[Der Speicherort der Kontakt-ID, die Sie auswählen müssen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png) 1. Auf der Seite **Kontaktdatensatz** gibt es weitere Steuerelemente zum Navigieren in der Aufzeichnung, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Die Kontaktaufzeichnungsseite, zusätzliche Steuerelemente zum Anhören der Aufzeichnung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png) 1. Klicken oder tippen Sie auf die Uhrzeit, die Sie untersuchen möchten. 1. Passen Sie die Wiedergabegeschwindigkeit an. 1. Spielen, pausieren, rückwärts oder vorwärts springen in 10-Sekunden-Schritten. ### Beheben Sie Probleme beim Anhalten, Zurückspulen oder Schnellvorspulen Wenn Sie Aufzeichnungen auf der Seite **Kontaktsuche** nicht anhalten, zurückspulen oder vorspulen können, könnte das daran liegen, dass Ihr Netzwerk HTTP-Bereichsanfragen blockiert. Weitere Informationen finden Sie unter [HTTP-Bereichsanfragen]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) auf der MDN Web Docs-Website. Arbeiten Sie mit Ihrem Netzwerkadministrator zusammen, um HTTP-Bereichsanforderungen zu entsperren. ## Überprüfen von Aufzeichnungen und Transkripten automatisierter Sprachinteraktionen (mit IVR und Bots) IVR-Aufzeichnungen und -Protokolle ermöglichen es Ihnen, Ihre automatisierten Erlebnisse zu überwachen und zu verbessern, um den Bedürfnissen des Endkunden besser gerecht zu werden und aus Compliance-Gründen Audio- und Systemausführungsaufzeichnungen der Interaktion zu führen. So überprüfen Sie Aufzeichnungen und Protokolle automatisierter Interaktionen (IVR): 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über Berechtigungen für den Zugriff auf [die Seite der Kontaktsuche](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) und auf [Aufzeichnungen](assign-permissions-to-review-recordings.md) verfügt. Beachten Sie, dass Sie zum Anzeigen von Informationen über die Flow-Ausführung Berechtigungen zum Anzeigen von **Flows** und **Flow-Modulen** benötigen. 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Analyse und Optimierung, Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach dem Kontakt, den Sie überprüfen möchten. Verwenden Sie beispielsweise die Suche nach Kontaktwarteschlangen, dem Namen des ursprünglichen Flows für den Kontakt oder [benutzerdefinierten Kontaktattributen](search-custom-attributes.md). 1. Wählen Sie die Kontakt-ID aus, um die Seite **Kontaktdaten** aufzurufen. 1. Wählen Sie im Abschnitt **Aufzeichnung und Transkript** die Option **Automatisierte Interaktion (IVR)** aus, die einen Audioplayer enthält, mit dem Sie die IVR-Aufnahme abspielen können (siehe Abbildung unten). In diesem Abschnitt können Sie auch die abgespielten IVR-Prompts, die Kundenantworten auf diese Prompts sowie die Transkripte der Amazon-Lex-Interaktionen sehen. ![\[Der Speicherort der Kontakt-ID, die Sie auswählen müssen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr.png) 1. Wenn Sie nur die Details der Kundeninteraktion anzeigen möchten (ohne zusätzliche Details darüber, welcher Flow ausgeführt wurde), können Sie das Optionsfeld **Flow-Details anzeigen** deaktivieren. Siehe Abbildung unten: ![\[Der Speicherort der Kontakt-ID, die Sie auswählen müssen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr-no-detail.png) **Verfügbare Flow-Blöcke in den automatisierten Interaktionsprotokollen und -transkripten** Sie können die folgenden Flow-Blöcke auf der Amazon-Connect-Benutzeroberfläche auf der Seite „Kontaktdaten“ einsehen: + [Kundeneingabe abrufen](get-customer-input.md) + [Store customer input (Kundeneingabe speichern)](store-customer-input.md) + [Play prompt](play.md) (Telefonansage wiedergeben) + [Loop prompts (Telefonansagen in Schleife schalten)](loop-prompts.md) + [Lambda-Funktionen](invoke-lambda-function-block.md) # Zuweisen von Berechtigungen, um frühere Unterhaltungen mit dem Contact Center in Amazon Connect zu überprüfen Um auf Aufzeichnungen und Transkripte auf der Amazon Connect Admin-Website zugreifen zu können, benötigen Sie Sicherheitsprofilberechtigungen, um auf der **Kontaktsuchseite** nach Kontakten suchen und diese anzeigen zu können. Sie benötigen außerdem Berechtigungen für den Zugriff auf: + Aufzeichnungen und Transkripte von Interaktionen von Kundendienstmitarbeitern + Aufzeichnungen automatisierter Interaktionen (IVR) + Transkripte automatisierter Interaktionen (IVR) In diesem Thema werden die erforderlichen Sicherheitsprofilberechtigungen erklärt. **Topics** + [Berechtigungen zum Suchen und Anzeigen von Kontakten](#assign-permissions-to-search-and-view-contacts) + [Berechtigungen für den Zugriff auf Aufzeichnungen und Transkripte von Interaktionen von Kundendienstmitarbeitern](#assign-permissions-to-access-recordings-transcripts) + [Berechtigungen zum Anzeigen von Aufzeichnungen und Transkripten automatisierter Interaktionen (IVR)](#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts) ## Berechtigungen zum Suchen und Anzeigen von Kontakten Auf Kontakte und die zugrunde liegenden Aufzeichnungen und Transkripte kann über die Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** zugegriffen werden. Zum Anzeigen von Kontakten auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** ist mindestens eine der folgenden Berechtigungen erforderlich: + **Kontaktsuche – Anzeigen**: Ermöglicht Benutzern den Zugriff auf alle Kontakte auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** + **Meine Kontakte ansehen – Anzeigen**: Kundendienstmitarbeiter können auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** nur die Kontakte sehen, die sie bearbeitet haben Sie können auch die Berechtigung **Beschränken des Kontaktzugriffs** aktivieren, um den Zugriff auf Kontakte auf der Grundlage der Benutzerhierarchie einzuschränken. Beispiel: + Agenten, denen AgentGroup -1 zugewiesen ist, können nur Kontaktdatensätze für Kontakte anzeigen, die von Agenten in dieser Hierarchiegruppe und allen Gruppen darunter verwaltet werden. + Agenten, denen AgentGroup -2 zugewiesen ist, können nur auf Kontaktdatensätze für Kontakte zugreifen, die von ihrer Gruppe und allen Gruppen darunter verwaltet werden. + Manager und andere Personen, die zu Gruppen auf höherer Ebene gehören, können Kontaktdatensätze für Kontakte einsehen, die von allen Gruppen unter ihnen verwaltet werden, z. B. AgentGroup -1 und 2. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). ## Berechtigungen für den Zugriff auf Aufzeichnungen und Transkripte von Interaktionen von Kundendienstmitarbeitern Gehen Sie wie folgt vor, um Berechtigungen für den Zugriff auf Interaktionen von Kundendienstmitarbeitern für Sprach-, Chat- und E-Mail-Kanäle zuzuweisen. **Anmerkung** Bei Chat-Interaktionen enthält dasselbe Protokoll die Interaktion des Kundendienstmitarbeiters und die automatisierte Interaktion (z. B. mit Chat-Bots). 1. Weisen Sie das **CallCenterManager**Sicherheitsprofil so zu, dass sich ein Benutzer Anrufaufzeichnungen anhören oder Chatprotokolle überprüfen kann. Dieses Sicherheitsprofil enthält auch eine Einstellung, mit der das Symbol zum Herunterladen von Aufzeichnungen in den Ergebnissen der Seite **Kontaktsuche** erscheint. Die folgende Abbildung zeigt die Symbole zum Abspielen, Herunterladen und Löschen von Aufzeichnungen, die Benutzern mit diesen Berechtigungen angezeigt werden. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, auf der die Optionen zur Überprüfung aufgezeichneter Unterhaltungen angezeigt werden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-permissions-listen-download-delete.png) – ODER – 1. Weisen Sie die folgenden individuellen Berechtigungen zu: + **Anrufaufzeichnungen (redigiert) – Zugriff**: Wenn Ihre Organisation Amazon Connect Contact Lens verwendet, können Sie diese Berechtigung zuweisen, sodass Kundendienstmitarbeiter nur auf die Anrufaufzeichnungen zugreifen können, in denen sensible Daten geschwärzt wurden. + **Kontakttranskripte (redigiert) – Zugriff**: Wenn Ihre Organisation Amazon Connect Contact Lens verwendet, können Sie diese Berechtigung zuweisen, sodass Kundendienstmitarbeiter nur auf die Kontakttranskripte zugreifen können, in denen sensible Daten geschwärzt wurden. Die Redigierungsfunktion wird als Teil von Contact Lens bereitgestellt. Weitere Informationen finden Sie unter [Schwärzen sensibler Daten mit Contact Lens zum Schutz der Privatsphäre von Kunden](sensitive-data-redaction.md). + **Manager-Monitor**: Mit dieser Berechtigung können Benutzer Live-Unterhaltungen überwachen und Aufzeichnungen anhören. **Tipp** Weisen Sie den Manager dem Sicherheitsprofil **Kundendienstmitarbeiter** zu, damit er auf das Contact Control Panel (CCP) zugreifen kann. Dadurch kann er die Konversation mit dem CCP überwachen. + **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) — Zugriff**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um zu verwalten, wer über entsprechende URLs , in S3 generierte Aufzeichnungen auf den Seiten **Kontaktsuche** **und Kontaktdaten** auf Aufzeichnungen zugreifen kann. Von dort aus können diese Benutzer Aufzeichnungen löschen. Beachten Sie Folgendes: + Wenn Benutzer nicht über die Berechtigung **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) – Zugriff** verfügen oder nicht bei Amazon Connect angemeldet sind, können sie sich die Anrufaufzeichnung nicht anhören oder auf die URL in S3 zugreifen, auch wenn sie wissen, wie die URL aufgebaut ist. + Die Berechtigung **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) – Download-Schaltfläche aktivieren** steuert nur, ob die Download-Schaltfläche auf der Benutzeroberfläche angezeigt wird. Der Zugriff auf die Aufzeichnung wird nicht gesteuert. + **Kontakttranskripte (unredigiert) – Zugriff**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um zu verwalten, wer unredigierte Chat- und E-Mail-Konversationen sowie unredigierte Sprachprotokolle, die von Contact Lens auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** erstellt wurden, anzeigen kann. Beachten Sie Folgendes: + Wenn Benutzer nicht über die Berechtigung **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) – Zugriff** verfügen oder nicht bei Amazon Connect angemeldet sind. + Die Berechtigung **Anrufaufzeichnungen (unredigiert) – Download-Schaltfläche aktivieren** steuert nur, ob die Download-Schaltfläche auf der Benutzeroberfläche angezeigt wird. Der Zugriff auf die Aufzeichnung wird nicht gesteuert. + **Aufgezeichnete Unterhaltungen löschen**: Um einem Benutzer das Löschen von Aufzeichnungen auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** zu ermöglichen, wählen Sie die Berechtigung **Löschen**. + **Sprachaufzeichnungen automatisierter Interaktionen (IVR) (unredigiert)**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um Zugriff für die Verwaltung und Anzeige von IVR-Aufzeichnungen auf der Seite **Kontaktdaten** zu gewähren. + **Sprachtranskripte automatisierter Interaktionen (IVR) (unredigiert)**: Verwenden Sie diese Berechtigung, um Zugriff auf die Transkripte für die oben genannten IVR-Aufzeichnungen zu gewähren. ## Berechtigungen zum Anzeigen von Aufzeichnungen und Transkripten automatisierter Interaktionen (IVR) Fügen Sie die folgenden Berechtigungen hinzu: + **Sprachaufzeichnungen automatisierter Interaktionen (IVR) (unredigiert) – Zugriff**: Ermöglicht dem Benutzer den Zugriff auf die Aufzeichnung eines Kontakts während automatisierter Interaktionen (mit IVR, Amazon Lex oder anderen Bots). + **Sprachaufzeichnungen automatisierter Interaktionen (IVR) (unredigiert) – Download-Schaltfläche aktivieren**: Steuert, ob die Download-Schaltfläche neben der IVR-Aufzeichnung auf der Seite **Kontaktdaten** in Amazon Connect angezeigt wird. ### Zugriff auf Protokolle und Transkripte automatisierter Interaktionen (IVR) Fügen Sie die folgenden Berechtigungen hinzu: + **Sprachtranskripte automatisierter Interaktionen (IVR) (unredigiert) – Zugriff**: Ermöglicht einem Benutzer den Zugriff auf die Interaktion zwischen Kunde, IVR und beliebigen Bots. Sie können die Tastatureingaben des Kunden als Reaktion auf IVR-Prompts anzeigen und das Transkript für die Interaktion mit Amazon Lex einsehen. Das Transkript verschleiert Kundeneingaben, die für den Flow-Block [Kundeneingabe speichern](store-customer-input.md) eingegeben werden. Das Transkript verschleiert außerdem in Amazon Lex alle [Slots, die als zu verschleiernd konfiguriert sind](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/monitoring-obfuscate.html) laut *Entwicklerhandbuch zu Amazon Lex*. Benutzer mit Zugriff auf die IVR-Aufzeichnung können sich bei Interaktionen mit Amazon Lex weiterhin die Spracheingaben des Kunden anhören. + **Flow – Ansicht** und **Flow-Module – Ansicht**: Erteilen Sie Benutzern diese beiden Berechtigungen, sodass sie die Flow-Ausführungsdetails für Sprachkontakte auf der Seite **Kontaktdaten** einsehen können, beispielsweise, welcher Flow ausgeführt wurde und was das Ergebnis war. **Anmerkung** Diese Berechtigungen gewähren Benutzern auch Zugriff auf die Seiten mit den Flows- und Flow-Modulen auf der Amazon Connect Admin-Website. ## Eine Aufnahme pausieren, zurückspulen oder vorspulen Gehen Sie wie folgt vor, um eine Sprachaufnahme anzuhalten, vor- oder zurückzuspulen. 1. Wählen Sie in den Ergebnissen der **Kontaktsuche** nicht das **Play-Symbol**, sondern die Kontakt-ID aus, um den Kontaktdatensatz zu öffnen. ![\[Der Speicherort der Kontakt-ID, die Sie auswählen müssen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png) 1. Auf der Seite **Kontaktdatensatz** gibt es weitere Steuerelemente zum Navigieren in der Aufzeichnung, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Die Kontaktaufzeichnungsseite, zusätzliche Steuerelemente zum Anhören der Aufzeichnung.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png) 1. Klicken oder tippen Sie auf die Uhrzeit, die Sie untersuchen möchten. 1. Passen Sie die Wiedergabegeschwindigkeit an. 1. Spielen, pausieren, rückwärts oder vorwärts springen in 10-Sekunden-Schritten. ## Beheben Sie Probleme beim Anhalten, Zurückspulen oder Schnellvorspulen Wenn Sie Aufzeichnungen auf der Seite **Kontaktsuche** nicht anhalten, zurückspulen oder vorspulen können, könnte das daran liegen, dass Ihr Netzwerk HTTP-Bereichsanfragen blockiert. Weitere Informationen finden Sie unter [HTTP-Bereichsanfragen]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) auf der MDN Web Docs-Website. Arbeiten Sie mit Ihrem Netzwerkadministrator zusammen, um HTTP-Bereichsanforderungen zu entsperren. # Herunterladen von Aufzeichnungen und Transkripten früherer Unterhaltungen in Amazon Connect Dies sind die Schritte, die ein Manager durchführt, um Aufzeichnungen/Transkripte von früheren Unterhaltungen herunterzuladen. + Wenn der Kontakt Sie per Telefonanruf (Sprachkanal) erreicht hat, können Sie eine WAV-Datei herunterladen. + Wenn der Kontakt Sie per Chat (Chat-Kanal) erreicht hat, können Sie eine JSON-Datei herunterladen. **Tipp** Um Amazon Connect die Erstellung von Transkripten von Telefonaten zu ermöglichen, siehe das Feature „Contact Lens“. ## Herunterladen einer Sprachaufzeichnung als WAV-Datei 1. Melden Sie sich auf der Amazon Connect Admin-Website mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Aufzeichnungen](assign-permissions-to-review-recordings.md) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche**. 1. Filtern Sie die Liste der Kontakte nach Datum, Kundendienstmitarbeiternanmeldung, Telefonnummer oder anderen Kriterien. Wählen Sie **Search (Suchen)** aus. 1. Für Unterhaltungen, die aufgezeichnet wurden, werden in der Spalte **Recording/Transcript (Aufzeichnung/Transkript)** Symbole angezeigt. Wenn Sie nicht über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, werden Ihnen diese Symbole nicht angezeigt. Das folgende Bild zeigt, wie die Symbole für eine Sprachaufnahme aussehen. Beachten Sie das Play-Symbol, das darauf hinweist, dass es sich um eine Sprachaufnahme handelt. ![\[Die Seite Kontaktsuche, das Play-Symbol, das Download-Symbol und das Löschsymbol für eine Sprachaufnahme.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png) 1. Wählen Sie das Symbol **Download**, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Seite Kontaktsuche, das Download-Symbol für eine Sprachaufnahme.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/download-recordings.png) 1. Eine Sprachaufnahme wird automatisch in Ihrem **Download**-Ordner als .wav-Datei gespeichert. Die folgende Abbildung zeigt eine Liste von WAV-Dateien in einem Download-Ordner. Der Name der .wav-Datei ist die Kontakt-ID. ![\[Eine Liste von WAV-Dateiaufzeichnungen im Download-Ordner.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/downloaded-wav-files.png) **Tipp** In der Aufzeichnung hören Sie möglicherweise nur den Kundendienstmitarbeiter, nur den Kunden oder sowohl den Kundendienstmitarbeiter als auch den Kunden. Dies hängt davon ab, wie der [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md) Block konfiguriert ist. ## Herunterladen eines Chat-Transkripts als JSON-Datei 1. Die folgende Abbildung zeigt, wie die Symbole für ein Chat-Protokoll aussehen. ![\[Die Seite Kontaktsuche, das Transkriptsymbol, das Download-Symbol und das Löschsymbol.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/download-transcript.png) Ein Chat-Protokoll wird im Download-Ordner als JSON-Datei gespeichert. Die folgende Abbildung zeigt eine JSON-Datei im Download-Ordner. Der Name der .json-Datei ist die Kontakt-ID. ![\[Ein JSON-Datei-Transkript im Download-Ordner.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/downloaded-json-file.png) 1. Um ein heruntergeladenes Chat-Protokoll anzusehen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die JSON-Datei und öffnen Sie sie dann mit einer anderen App, mit der Sie den Inhalt in einem lesbaren Format anzeigen können. Das folgende Image zeigt ein Beispiel für ein heruntergeladenes Transkript, das mit Firefox geöffnet wurde. Das Bild zeigt die Mitte des Transkripts, wo der Kundendienstmitarbeiter und der Kunde chatten. ![\[Ein mit Firefox geöffnetes JSON-Datei-Transkript.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/download-transcript-firefox.png) ## Ereignisse in einem Chat-Transkript Wenn Sie über einen Prozess verfügen, der Ereignisse in S3-Transkripten verarbeitet, beachten Sie, dass Chat-Transkripte die folgenden Inhaltstypen für Ereignisse enthalten, sofern das Ereignis während der Chat-Sitzung aufgetreten ist: + `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.left` + `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined` + `application/vnd.amazonaws.connect.event.chat.ended` + `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.succeeded` + `application/vnd.amazonaws.connect.event.transfer.failed` + `application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.invited` # Suchen nach Aufzeichnungen von Unterhaltungen anhand der Kontakt-ID eines Kunden in Amazon Connect Um eine Aufzeichnung eines bestimmten Kontakts zu finden, benötigen Sie nur die Kontakt-ID. Sie müssen den Datumsbereich, den Agenten oder andere Informationen über den Kontakt nicht kennen. **Tipp** Wir empfehlen, für die Suche nach Aufzeichnungen die entsprechende Kontakt-ID zu verwenden. Auch wenn viele Anrufaufzeichnungen für einen bestimmten Kontakt mit dem Kontakt-ID-Präfix selbst benannt werden IDs können (z. B. 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), kann nicht garantiert werden, dass der Kontakt IDs und der Name der Kontaktaufzeichnungsdatei immer übereinstimmen. Wenn Sie die **Kontakt-ID** für Ihre Suche auf der Seite **Kontaktsuche** verwenden, können Sie die richtige Aufzeichnung finden, indem Sie auf die Audiodatei im Datensatz des Kontakts verweisen. **So suchen Sie nach Aufzeichnungen** 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Aufzeichnungen](assign-permissions-to-review-recordings.md) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche**. 1. Geben Sie im Feld **Kontakt-ID** die Kontakt-ID ein, und wählen Sie dann **Suchen**. 1. Für Unterhaltungen, die aufgezeichnet wurden, werden in der Spalte **Aufzeichnung/Transkript** Symbole angezeigt. Das folgende Image zeigt die Symbole zum Abspielen, Herunterladen und Löschen. Wenn Sie nicht über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, werden Ihnen diese Symbole nicht angezeigt. ![\[Die Seite Kontaktsuche, die Symbole zum Abspielen, Herunterladen und Löschen von Aufzeichnungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png) Weitere Informationen zur Suche finden Sie unter [Suchen nach abgeschlossenen und in Bearbeitung befindlichen Kontakten in Amazon Connect](contact-search.md). # Fehlerbehebung bei der Fähigkeit zur Überwachung von Agentengesprächen in Amazon Connect In der folgenden Tabelle wird erklärt, wie Sie Fehlermeldungen (Ausnahmemeldungen) beheben, die möglicherweise angezeigt werden, wenn Amazon Connect Sie Live-Konversationen von Agenten mit Kontakten überwachen. | Fehlermeldung | Auflösung | Ausnahmetyp | Ausnahmecode | | --- | --- | --- | --- | | **Sie haben keinen Zugriff auf den Kundendienstmitarbeiter. Weitere Informationen erhalten Sie von Ihrem Administrator.** | Sie müssen die mit einem Service verknüpfte Rolle für die Instance aktivieren. Weitere Information zum Aktivieren der Rolle finden Sie unter [Verwenden von serviceverknüpften Rollen und Rollenberechtigungen für Amazon Connect](connect-slr.md). | AccessDeniedException | 403 | | **Einer oder mehrere Eingabeparameter sind ungültig** | Ein Entwickler muss sicherstellen, dass die Eingabeparameter für die `MonitorContact` Aktion gültig sind. Siehe [MonitorContact Anforderungssyntax](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 | | **Die Überwachung ist fehlgeschlagen. Bitte aktivieren Sie die Anrufaufzeichnung** | Stellen Sie im Flow sicher, dass der [Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md)-Block so konfiguriert ist, dass er die Anrufaufzeichnung sowohl für den Kundendienstmitarbeitern als auch für den Kunden ermöglicht. | InvalidRequestException | 400 | | **Die Telefonnummer des Benutzers ist ungültig** | Vergewissern Sie sich, dass die mit dem Festnetztelefon des Kundendienstmitarbeitern verknüpfte Telefonnummer die folgenden Anforderungen erfüllt: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/ts-monitoring-conversations.html) | InvalidRequestException | 400 | | **Der Kontakt oder Kundendienstmitarbeiter befindet sich nicht in einem Zustand, der überwacht werden kann** | Der Kontakt befindet sich nicht in einem aktiven Zustand. Der Mitarbeiter oder Kunde hat möglicherweise die Verbindung zum Anruf oder Chat unterbrochen, bevor die Überwachungsanfrage bearbeitet werden konnte. Wählen Sie einen anderen Kontakt zur Überwachung aus. | InvalidRequestException | 400 | | **Die Überwachung ist fehlgeschlagen. Bitte aktivieren Sie die Konferenzfunktion für mehrere Teilnehmer** | Für die Amazon Connect Instanz müssen die Funktion für Anrufe mit mehreren Teilnehmern und die erweiterte Überwachung aktiviert sein. Wählen Sie in Ihren Instance-Einstellungen die Option **Mehrparteienanrufe aktivieren und erweiterte Überwachung** aus. Detaillierte Anweisungen finden Sie unter [Aktualisieren von Einstellungen für Ihre Amazon-Connect-Instance](update-instance-settings.md). | InvalidRequestException | 400 | | **In dem Kontakt wurde kein Kundendienstmitarbeiter-Teilnehmer gefunden** | Für den Anruf oder Chat gibt es keinen aktiven Kundendienstmitarbeitern, der mit dem Anruf oder Chat verbunden ist und an dem Kontakt arbeitet. Wählen Sie einen anderen Kontakt zur Überwachung aus. | InvalidRequestException | 400 | | **MonitorContact wird für `TASK` Kontakte nicht unterstützt** | Die Überwachungsfunktion wird nur für Sprach- und Chat-Kontakte unterstützt. Wählen Sie einen Sprach- oder Chat-Kontakt zur Überwachung aus. | InvalidRequestException | 400 | | **AllowedMonitorCapabilities muss angegeben werden und mindestens `SILENT_MONITOR` einen Wert haben** | Wenn für Ihre Amazon Connect Instanz die Funktion Mehrparteienanrufe und erweiterte Überwachung aktiviert sind, muss der Entwickler sicherstellen, dass der `AllowedMonitorCapabilities` Eingabeparameter mindestens mit dem eingestellten `SILENT_MONITOR` Wert übergeben wird. Siehe [MonitorContact Anforderungssyntax](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 | | **Eine oder mehrere der Anforderungsressourcen wurden nicht gefunden** | Ein Entwickler muss sicherstellen, dass die Ressourcen in der `MonitorContact` übergebenen Eingabeanforderung in der Amazon Connect Instanz vorhanden sind. | ResourceNotFoundException | 404 | | Internal Service Exception | Die Anforderungsverarbeitung ist fehlgeschlagen, da ein unbekannter Fehler, eine Ausnahme oder ein Fehler aufgetreten ist. Warten Sie einen Moment und versuchen Sie dann erneut, den Kontakt zu überwachen. | InternalServiceException | 500 | | **Das Dienstkontingent wurde überschritten** | Es gibt bestimmte Beschränkungen dafür, wie viele Kontakte ein Supervisor gleichzeitig überwachen kann oder wie viele Supervisoren einen Kontakt überwachen können. Überprüfe die Limits für die Sprach- und Chat-Kontakte auf der [Amazon Connect Spezifikationen der Funktionen](feature-limits.md)-Seite. | ServiceQuotaExceededException | 402 | | **Eine weitere Anfrage mit demselben ClientToken ist in Bearbeitung** | In der [MonitorContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html)Aktion `ClientToken` ist a eine eindeutige Kennung, bei der Groß- und Kleinschreibung berücksichtigt wird, die Entwickler angeben, um die Idempotenz der Anfrage sicherzustellen. Wenn nicht angegeben, füllt das AWS SDK dieses Feld aus. Weitere Informationen zu Idempotenz finden Sie unter Sichere [Wiederholungsversuche mit Idempotenz](https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/). APIs | IdempotencyException | 409 | | Zugriff verweigert | Sie verfügen nicht über die entsprechenden Berechtigungen in Ihrem Sicherheitsprofil, um diese Aktion auszuführen. Eine Liste der Sicherheitsprofilberechtigungen, die für die Überwachung von Unterhaltungen erforderlich sind, finden Sie unter[Zuweisen von Berechtigungen zur Überwachung von Live-Unterhaltungen im Amazon Connect Contact Control Panel (CCP)](monitor-conversations-permissions.md). | AccessDeniedException | 403 | | **Zu viele Anfragen** | Die API-TPS-Kontingente wurden überschritten. Reichen Sie eine Anfrage für eine Erhöhung des TPS-Kontingents ein. Anweisungen finden Sie unter [Anfordern einer Kontingenterhöhung](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html). | ThrottlingException | 429 | # Verwalten von Kontakten auf der Seite „Kontaktdaten“ in Amazon Connect Auf der Seite **Kontaktdetails** eines Kontakts, der gerade bearbeitet wird, können Sie einen Kontakt verwalten, indem Sie den Kontakt übertragen, verschieben oder beenden. Sie können diese Aktionen auch programmgesteuert mithilfe der Operationen [TransferContact[UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html)](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html), und [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)ausführen. In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie Kontakte über die Admin-Website von Amazon Connect weiterleiten, verschieben und beenden können. **Topics** + [Übertragen von in Bearbeitung befindlichen Kontakten](transfer-contacts-admin.md) + [Verschieben von Kontakten](reschedule-contacts-admin.md) + [Beenden von Kontakten](end-contacts-admin.md) # Übertragen von in Bearbeitung befindlichen Kontakten an einen Schnellverbindungs-Kundendienstmitarbeiter oder an eine Warteschlange in Amazon Connect Auf der Seite **Kontaktdaten** von in Bearbeitung befindlichen Kontakten können Sie diese an Schnellverbindungs-Kundendienstmitarbeiter oder -Warteschleifen weiterleiten. Diese Funktion unterstützt Aufgaben-, E-Mail- oder Chat-Kontakte. Um Kontakte programmgesteuert zu übertragen, verwenden Sie die. [TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html) ## Erforderliche Berechtigungen 1. Aktivieren Sie zum Anzeigen von Kontakten auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** eine der folgenden Berechtigungen: 1. **Kontaktsuche – Anzeigen**: Ermöglicht es Benutzern, alle Kontakte zu sehen 1. **Meine Kontakte ansehen – Anzeigen**: Ermöglicht Kundendienstmitarbeitern das Aufrufen derjenigen Kontakte, die sie betreut haben 1. **Kontaktzugriff einschränken** (optional): Ermöglicht das Einschränken des Zugriffs von Benutzern auf Kontakte auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** innerhalb ihrer eigenen Hierarchiegruppe oder aller untergeordneten Hierarchiegruppen. Weitere Informationen zu diesen Berechtigungen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). 1. **Kontakt übertragen**: Ermöglicht es Benutzern, Kontakte auf den Seiten von **Analyse und Optimierung** weiterzuleiten. Die folgende Abbildung zeigt die Berechtigung **Kontaktaktionen – Kontakt übertragen**. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Kontakt erfolgreich weitergeleitet\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-permissions.png) ## So übertragen Sie einen Aufgaben-, E-Mail- oder Chat-Kontakt 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach einem in Bearbeitung befindlichen Aufgaben- oder E-Mail-Kontakt, der übertragen werden soll: 1. Wählen Sie den Filter **Kontaktstatus** aus und setzen Sie ihn auf **In Bearbeitung**, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Kontaktsuche“, der Aufgabenfilter, der Kontaktstatusfilter\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-filters.png) 1. Legen Sie den Filter **Kanal** auf **Aufgaben**, **E-Mail** oder **Chat** fest, um nur Aufgaben-, E-Mail- oder Chat-Kontakte anzuzeigen. 1. Wählen Sie den Aufgaben-, E-Mail- oder Chat-Kontakt aus, um sich dessen Daten anzusehen. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** für den Aufgaben-, E-Mail- oder Chat-Kontakt die Optionen **Aktionen**, **Übertragen** aus. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Kontakt erfolgreich weitergeleitet\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-action.png) 1. Wählen Sie einen/eine Kundendienstmitarbeiter:in oder eine Warteschlange in einer Liste Ihrer Schnellverbindungen und dann **Übertragen** aus. 1. Wenn der Kontakt erfolgreich weitergeleitet wurde, wird die Seite automatisch mit dem Link **Nächster Kontakt** zu dem Kontakt aktualisiert, der als Ergebnis der Weiterleitung erstellt wurde. Die folgende Abbildung zeigt die Position des Links **Nächster Kontakt**. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Kontakt erfolgreich weitergeleitet\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transferred.png) # Verschieben von Kontakten auf der Seite „Kontaktdaten“ in Amazon Connect Auf der Seite **Kontaktdaten** eines in Bearbeitung befindlichen Kontakts können Sie einen Kontakt, der bereits geplant ist, verschieben. Diese Funktion wird derzeit nur für Aufgabenkontakte unterstützt. Um Kontakte programmgesteuert zu verschieben, verwenden Sie den. [UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html) ## Erforderliche Berechtigungen 1. Aktivieren Sie zum Anzeigen von Kontakten auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** eine der folgenden Berechtigungen: 1. **Kontaktsuche – Anzeigen**: Ermöglicht es Benutzern, alle Kontakte zu sehen 1. **Meine Kontakte ansehen – Anzeigen**: Ermöglicht Kundendienstmitarbeitern das Aufrufen derjenigen Kontakte, die sie betreut haben 1. **Kontaktzugriff einschränken** (optional): Ermöglicht das Einschränken des Zugriffs von Benutzern auf Kontakte auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** innerhalb ihrer eigenen Hierarchiegruppe oder aller untergeordneten Hierarchiegruppen. Weitere Informationen zu diesen Berechtigungen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). 1. **Kontakt verschieben**: Ermöglicht es Benutzern, Kontakte auf den Seiten von **Analyse und Optimierung** zu verschieben. Die folgende Abbildung zeigt die Berechtigung **Kontaktaktionen – Kontakt verschieben**. ![\[Seite mit Sicherheitsprofilberechtigungen, Berechtigung „Kontakt verschieben“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-permissions.png) ## So verschieben Sie einen Kontakt 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Suchen Sie nach einem in Bearbeitung befindlichen Kontakt, der verschoben werden soll: 1. Wählen Sie den Filter **Kontaktstatus** aus und ändern Sie den ausgewählten Wert auf **In Bearbeitung**. 1. Wählen Sie den Filter **Zeitraum** aus. Stellen Sie **Zeitstempeltyp** auf **Geplant**, um nur geplante Kontakte anzeigen zu lassen. Filtern Sie nach dem Zeitraum. Die folgende Abbildung zeigt diese Filter. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, Filterung nach Zeitstempel „Geplant“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-choose.png) 1. Wählen Sie den geplanten Kontakt aus, um sich dessen Daten anzusehen. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** des Aufgabenkontakts die Optionen **Aktionen**, **Verschieben** aus, wie auf der folgenden Abbildung zu sehen. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, die Option „Verschieben“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-action.png) 1. Wählen Sie die Uhrzeit und den Zeitraum aus, um den Kontakt zu verschieben. Der geplante Zeitpunkt muss innerhalb eines Zeitraums sechs Tagen nach der Initiierung der Aufgabe liegen. 1. Wenn der Kontakt erfolgreich verschoben wurde, wird die Seite automatisch mit dem neuen Zeitplan für die Aufgabe aktualisiert. # Beenden von Kontakten auf der Seite „Kontaktdaten“ in Amazon Connect Auf der Seite **Kontaktdaten** eines in Bearbeitung befindlichen Kontakts können Sie einen Kontakt beenden. Das Beenden eines Kontakts führt dazu, dass der Kontakt getrennt wird. Wenn der Kontakt bereits mit einem/einer Kundendienstmitarbeiter:in verbunden war, wird beim Beenden des Kontakts die Kontaktnachbearbeitung gestartet. Um Kontakte programmgesteuert zu beenden, verwenden Sie den. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) ## Wissenswertes + Wenn Sie einen Aufgabenkontakt beenden, nachdem die Kontaktnachbearbeitung gestartet wurde, wird der Kontakt beendet. Sprach- und Chat-Kontakte, die sich in der Kontaktnachbearbeitung befinden, können nicht beendet werden, indem auf der Seite **Kontaktdaten** die Aktion **Kontakt beenden** ausgeführt wird. + Sie können Sprachkontakte nicht beenden, wenn sie mit den folgenden Methoden initiiert wurden: + DISCONNECT + TRANSFER + QUEUE\$1TRANSFER + Chat- und Aufgabenkontakte können Sie unabhängig davon beenden, wie sie initiiert wurden. ## Erforderliche Berechtigungen 1. Aktivieren Sie zum Anzeigen von Kontakten auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** eine der folgenden Berechtigungen: 1. **Kontaktsuche – Anzeigen**: Ermöglicht es Benutzern, alle Kontakte zu sehen 1. **Meine Kontakte ansehen – Anzeigen**: Ermöglicht Kundendienstmitarbeitern das Aufrufen derjenigen Kontakte, die sie betreut haben 1. **Kontaktzugriff einschränken** (optional): Ermöglicht das Einschränken des Zugriffs von Benutzern auf Kontakte auf den Seiten **Kontaktsuche** und **Kontaktdaten** innerhalb ihrer eigenen Hierarchiegruppe oder aller untergeordneten Hierarchiegruppen. Weitere Informationen zu diesen Berechtigungen finden Sie unter [Verwalten, wer nach Kontakten suchen und auf detaillierte Informationen zugreifen kann](contact-search.md#required-permissions-search-contacts). 1. **Kontakt beenden**: Ermöglicht es Benutzern, Kontakte auf den Seiten von **Analyse und Optimierung** zu beenden. Die folgende Abbildung zeigt die Berechtigung **Kontaktaktionen – Kontakt beenden**. ![\[Die Berechtigung „Kontakt beenden“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-permissions.png) ## So beenden Sie einen in Bearbeitung befindlichen Kontakt 1. Melden Sie sich bei Amazon Connect mit einem Benutzerkonto an, das über [Berechtigungen für den Zugriff auf Kontaktdatensätze](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) verfügt. 1. Wählen Sie in Amazon Connect **Analyse und Optimierung**, **Kontaktsuche** aus. 1. Wählen Sie den Filter **Kontaktstatus** aus und ändern Sie den ausgewählten Wert auf **In Bearbeitung**. 1. Wählen Sie einen in Bearbeitung befindlichen Kontakt aus, um dessen Daten aufzurufen. 1. Wählen Sie auf der Seite **Kontaktdaten** die Optionen **Aktionen**, **Beenden** aus. ![\[Die Seite „Kontaktdaten“, die Option „Beenden“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-action.png) 1. Bestätigen Sie die Aktion zum Beenden des Kontakts, indem Sie **Beenden** auswählen. 1. Wenn der Kontakt erfolgreich beendet wurde, wird die Seite automatisch aktualisiert. # Integrieren von Amazon Connect Contact Lens in externe Sprachsysteme Die Migration eines Contact Centers von einem externen System zur Cloud kann herausfordernd sein. Der Prozess umfasst das Verschieben vieler verschiedener Komponenten wie Telefonie, IVR, ACD, Anrufaufzeichnung, Anrufanalyse und mehr. Durch die Integration Ihres externen Systems zu Analysezwecken in Contact Lens können Sie Ihre Migration zu Amazon Connect jedoch beschleunigen. So kann Ihr Unternehmen von diesem ersten Schritt profitieren: + Die Integration von Contact Lens verbessert Ihre bestehenden Aufzeichnungs- und Analysefunktionen externer Contact Center. + Sie bietet die Möglichkeit, die Administratoren, Manager und Kundendienstmitarbeiter Ihres Contact Centers in Amazon Connect zu schulen. + Contact Lens hilft, wichtige Trends, Probleme und Themen in Bezug auf Kundeninteraktionen zu erkennen, die bei verschiedenen Sprachsystemen wie externen Contact Centers oder kundenorientierten Sprachlösungen (z. B. telefonische Beratung, Finanzberatung oder Kundenbetreuung im Bankwesen) auftreten. Das folgende Diagramm veranschaulicht den Audiofluss eines Sprachanrufs zwischen Ihrem externen Sprachsystem und Contact Lens. Sie verwenden den Connector von Contact Lens, um ein Replikat des Contact-Center-Audios an Contact Lens zu senden. Der Flow für den externen Anruf funktioniert für Ihre Kundendienstmitarbeiter weiter wie gewohnt, während Contact Lens mithilfe des Audios des replizierten Anrufs Analysen in Echtzeit sowie Analysen nach dem Anruf bereitstellt. ![\[Ein konzeptionelles Diagramm, das den Audiofluss eines Sprachanrufs zwischen Ihrem externen Sprachsystem und Contact Lens veranschaulicht\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-diagram.png) 1. Ein über PSTN gesendeter Anruf geht in Ihrem externen Sprachsystem ein. 1. Eine schreibgeschützte Kopie des Anruf-Audios wird in Amazon Connect weitergeleitet. 1. Ein Flow wird für den Anruf gestartet. Der Connector von Contact Lens leitet den Anruf an Amazon Connect Contact Lens weiter. ## Voraussetzungen Vergewissern Sie sich, dass Ihre Amazon-Connect-Einrichtung sowie Ihre externen Systeme die folgenden Anforderungen erfüllen, ehe Sie mit der Einrichtung der Integration von Contact Lens beginnen: + Stellen Sie sicher, dass Ihre Amazon Connect Connect-Instance in einer [unterstützten AWS Region](regions.md#contactlens_region) erstellt wurde. Stellen Sie sicher, dass Ihr externes Sprachsystem eine Verbindung mit der Region herstellen kann. + Vergewissern Sie sich, dass das externe Gerät, das die SIPREC-Sitzung initiiert, und das für den Anruf verwendete Sprachsystem unterstützt werden. Eine Liste der unterstützten Systeme finden Sie unter `ContactCenterSystemTypes` und `SessionBorderControllerTypes` [PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/chime-sdk/latest/APIReference/API_voice-chime_PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration.html)in der Amazon Chime Chime-API. In der Regel wird die SIPREC-Sitzung über einen Session Border Controller (SBC) realisiert und das Sprachsystem ist Ihr Contact Center. + Stellen Sie sicher, dass Sie SIPREC-Unterstützung haben oder SIPREC zu dem Quellsystem hinzufügen können, das das Audio des Replikat-Anrufs von SIPREC an Contact Lens sendet. ## Schritte für die Einrichtung Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der Schritte, die für die Einrichtung der Integration von Contact Lens in Ihr externes Sprachsystem erforderlich sind. Die verlinkten Themen enthalten weitere Informationen. + [Erstellen Sie eine Amazon-Connect-Instance](amazon-connect-instances.md), sofern Sie noch keine haben. + Für die Integration in Contact Lens müssen Sie keine Telefonnummer in Amazon Connect anfordern. + [Fügen Sie Kundendienstmitarbeiter hinzu](user-management.md) und [richten Sie Kundendienstmitarbeiter-Hierarchien ein](agent-hierarchy.md). Auf diese Weise können Sie die von Contact Lens generierten Analysen bestimmten Kundendienstmitarbeitern zuordnen. **Anmerkung** Wenn für einen Anruf kein Kundendienstmitarbeiter identifiziert wird, wird der Replikatanruf in Contact Lens beendet. Es werden keine Aufzeichnungen und Konversationsanalysen erstellt. Weitere Informationen finden Sie unter [Bereitstellen von Anrufmetadaten für die Integration von Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md). + [Beantragen Sie eine Erhöhung der Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) für die folgenden Kontingente in Ihrem Amazon-Connect-Konto: + **Connectors von Contact Lens pro Konto** + **Maximale Anzahl aktiver Aufzeichnungssitzungen von externen Sprachsystemen pro Instance** **Wichtig** Nachdem Ihre Servicekontingente beantragt und genehmigt wurden, wird die Contact Lens Integration in der Amazon Connect Connect-Konsole und auf der Amazon Connect Admin-Website sichtbar sein. + [Erstellen Sie einen Connector von Contact Lens](create-contact-lens-connector.md) in der Amazon-Connect-Konsole. + [Konfigurieren Sie Ihren SBC](configure-external-voice-system.md) so, dass er SIPREC-Audio zusammen mit den Anrufmetadaten an diesen Connector-Host sendet. + [Aktivieren Sie den Contact Lens Connector auf der Amazon Connect Admin-Website](enable-contactlens-integration.md). Dazu weisen Sie Administratoren und anderen Benutzern, die auf die Connectors von Contact Lens zugreifen müssen, die folgenden Sicherheitsprofilberechtigungen zu: + **Analytik und Optimierung – Connectors von Contact Lens – Anzeigen** und **Bearbeiten**. Mit der Berechtigung zum **Anzeigen** können Sie die Liste der verfügbaren Connectors von Contact Lens einsehen. Mit der Berechtigung zum **Bearbeiten** können Sie Flows einem Connector von Contact Lens zuordnen. + **Kanäle und Flows – Flows – Anzeigen**: Mit dieser Berechtigung können Sie die verfügbaren Flows anzeigen, die Sie einem Connector von Contact Lens zuordnen können. Nur Benutzer mit diesen Berechtigungen können auf der Amazon Connect Admin-Website auf den Contact Lens Connector zugreifen. + Erstellen Sie einen Flow, um festzulegen, wie das Anrufaudio verarbeitet werden soll, einschließlich Aufzeichnung, Live-Analyse oder Analyse nach dem Anruf, und [verknüpfen Sie den Flow mit dem Connector von Contact Lens](associate-contactlens-integration.md). + Sie können optional auch eine Lambda-Funktion erstellen, die beim Auslösen des Amazon-Connect-Flows aufgerufen wird. Verwenden Sie die Lambda-Funktion, um die SIPREC-Anforderung und zusätzliche Anrufmetadaten zu analysieren, und ergreifen Sie Maßnahmen. Weitere Informationen finden Sie unter [Anrufmetadaten für Integrationen von Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md). # Erstellen eines Connectors von Contact Lens für die Integration in Ihr externes Sprachsystem In diesem Thema wird erläutert, wie Sie einen Connector von Contact Lens für die Integration in Ihr externes Sprachsystem erstellen. Führen Sie folgende Schritte aus: 1. Öffnen Sie die Amazon Connect Connect-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/). 1. Wählen Sie auf der Seite „Instances“ den Instance-Alias aus. Der Instance-Alias ist auch Ihr **Instance-Name**, der in Ihrer Amazon-Connect-URL erscheint. In der folgenden Abbildung sehen Sie die Seite **Instances des virtuellen Contact Centers für Amazon Connect** mit einem Rahmen um den Instance-Alias. ![\[Die Seite „Instances des virtuellen Contact Centers für Amazon Connect“, „Instance Alias“.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/instance.png) 1. Wählen Sie in der Amazon-Connect-Konsole im Navigationsbereich **Externe Sprachsysteme**, **Contact Lens-Integrationen** und dann **Connector für Contact Lens erstellen** aus, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Die Seite „Integrationen von Contact Lens„ und die Schaltfläche „Connector für Contact Lens erstellen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-connector.png) 1. Geben Sie auf der Seite **Connector von Contact Lens** einen Anzeigenamen für den Connector ein. 1. Verwenden Sie unter **Quelltyp des Connectors** das Dropdown-Menü, um aus einer Liste verfügbarer Connector-Quelltypen auszuwählen. In der Regel ist dies ein externer Session Boarder Controller (SBC), der die SIPREC-Sitzung initiiert. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Dropdown-Liste mit Quelltypen. ![\[Die Seite „Connector von Contact Lens“ und die Dropdown-Liste „Quelltyp des Connectors“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-source-types.png) 1. Wählen Sie unter **Sprachsystemtyp** in der Dropdown-Liste das für den Anruf verwendete Sprachsystem aus. In der Regel ist dies das System Ihres externen Contact Centers. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Dropdown-Liste mit Sprachsystemtypen. ![\[Die Seite „Connector von Contact Lens“ und die Dropdown-Liste „Sprachsystemtyp“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-voice-system-types.png) 1. Aktivieren Sie die **Verschlüsselung** und **Protokollierung** der SIP- und Medienmetriknachrichten. + Amazon Chime SDK Voice Connector verwendet TLS-Serverzertifikate, die von Amazon Trust Services ausgestellt wurden. Die meisten modernen Betriebssysteme vertrauen standardmäßig Amazon Trust Services. Wenn dies bei Ihrer SIP-Infrastruktur nicht der Fall ist und Sie die Verschlüsselung aktivieren, müssen Sie möglicherweise die Root-CA-Zertifikate von Starfield und Amazon Trust Services, mit Ausnahme der EU-Roots, zu Ihren Trust Stores hinzufügen. Sie finden diese Zertifikate [hier.](https://www.amazontrust.com/repository/) + Die Protokollierung ist zwar optional, wir empfehlen jedoch, sie zu aktivieren, da sie die Fehlerbehebung unterstützt. 1. Im Abschnitt **Quell-IP-Adressen** können Sie einen Bereich von Quell-IP-Adressen konfigurieren, die Sprache an diesen Connector senden dürfen. 1. Wir empfehlen Ihnen, im Abschnitt **Anmeldeinformationen – optional** Anmeldeinformationen zu erstellen. Diese können bei der Authentifizierung der SIPREC-Sitzungen helfen. **Anmerkung** Wenn Sie dies tun, müssen Sie bei der Konfiguration Ihres externen Systems dieselben Anmeldeinformationen angeben. 1. Optional können Sie auch Tags hinzufügen, um zu identifizieren, zu organisieren, zu suchen, zu filtern und zu steuern, wer auf diesen Connector zugreifen kann. Weitere Informationen finden Sie unter [Hinzufügen von Tags zu Ressourcen in Amazon Connect](tagging.md). 1. Wählen Sie **Connector für Contact Lens erstellen** aus, um den Connector zu erstellen. Nachdem der Connector erstellt wurde, wird eine Erfolgsmeldung angezeigt. 1. Auf der Seite **Integrationen von Contact Lens** sehen Sie den kurzen Hostnamen. Dies ist der Host, an den Ihr externes Sprachsystem den SIPREC-Sprachverkehr sendet. Wenn Sie Ihr externes Sprachsystem konfigurieren, verwenden Sie den vollqualifizierten Domainnamen des Hosts, nicht diesen kurzen Hostnamen. ![\[Die Seite „Integrationen von Contact Lens„ und der kurze Hostname des Connectors\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-shorthostname.png) 1. Sie haben das Erstellen der Connectors von Contact Lens abgeschlossen. Fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort: [Konfigurieren Ihres externen Sprachsystems für die Integration in Contact Lens](configure-external-voice-system.md). # Konfigurieren Ihres externen Sprachsystems für die Integration in Contact Lens Nachdem Sie einen [Connector von Contact Lens erstellt haben](create-contact-lens-connector.md), müssen Sie Ihr externes Sprachsystem so konfigurieren, dass es auf den Connector verweist. Führen Sie folgende Schritte aus: 1. Wählen Sie im Navigationsbereich der Amazon-Connect-Konsole die Optionen **Externe Sprachsysteme** und **Integrationen von Contact Lens** aus. Sie sehen den Namen der verfügbaren Connectors von Contact Lens. Wählen Sie den gewünschten Connector aus. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen Contact Lens Connector mit dem Namen **MyTestConnector**. ![\[Die Contact Lens Integrationsseite, ein Beispiel-Connector mit dem Namen MyTestConnector.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-name.png) 1. Beachten Sie den vollqualifizierten Hostnamen auf der Seite mit den Konnektordetails. Dies ist der Name des Hosts in Amazon Connect, der das SIPREC-Audio empfängt. Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für einen vollqualifizierten Hostnamen. ![\[Die MyTestConnector Detailseite, der vollqualifizierte Name des Hosts, der das SIPREC-Audio empfangen wird.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-detailspage.png) 1. Informationen zur Konfiguration Ihres externen Quellsystems finden Sie auf der Seite [Amazon Chime SDK – Ressourcen](https://aws.amazon.com/chime/chime-sdk/resources/?whats-new-chime-sdk.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-chime-sdk.sort-order=desc). Wählen Sie dort **Konfigurationsanleitungen** aus. Scrollen Sie auf der Seite nach unten zu **SIPREC/NBR-Konfigurationsleitfäden**, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Konfigurationsleitfäden auf der Ressourcenseite für das Amazon Chime SDK.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/configuration-guides.png) **Anmerkung** Wenn Sie Anmeldeinformationen für den Connector erstellt haben, müssen Sie dieselben Anmeldeinformationen für Ihr externes System verwenden. 1. Nachdem Sie Ihr externes Quellsystem konfiguriert haben, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort: [Aktivieren der Integration von Contact Lens](enable-contactlens-integration.md). # Modellieren von Kontaktweiterleitungen und Konferenzen in Amazon Connect Dieses Thema richtet sich an Entwickler, die ihr externes Sprachsystem in Amazon Connect Contact Lens integriert haben. Ihr externes Sprachsystem unterstützt möglicherweise Kontaktweiterleitungen (mit und ohne Rücksprache) und Konferenzen mit mehreren Kundendienstmitarbeitern innerhalb eines Anrufs. Sie können Amazon Connect diese Fälle melden, indem Sie [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)und aufrufen [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) APIs. Diese APIs erzeugen eine Kontaktkette, die den nativen Amazon Connect Connect-Sprachkontakten ähnelt. Jeder Abschnitt des Anrufs erhält eine eigene Aufzeichnung, einen eigenen Kontaktdatensatz und eine eigene Analyse, genau wie bei nativen Sprachkontakten von Amazon Connect. Jede Interaktion zwischen dem Kundendienstmitarbeiter und dem Kunden wird durch ein unabhängiges Kontaktsegment modelliert. + Um das Hinzufügen eines Agenten zu einem laufenden Anruf zu modellieren, erstellen Sie mithilfe der [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API mit Initiierungsmethode ein neues Kontaktsegment`TRANSFER`. Weiterleitungskontakte werden über ihre `previousContactId` mit dem vorherigen Kontakt verknüpft. + Wenn aktiviert, werden Anrufaufzeichnungen für jedes Kontaktsegment unabhängig generiert und nach Abschluss dieses Segments bereitgestellt. + Echtzeitanalysen und Analysen nach dem Anruf von Contact Lens werden für jedes Kontaktsegment unabhängig generiert. + Für jedes unabhängige Kontaktsegment wird ein Kontaktdatensatz generiert. + Um einen Agenten zu modellieren, der einen Anruf verlässt, können Sie ein Kontaktsegment beenden, indem Sie die [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API aufrufen. ## Workflow für eine Weiterleitung mit Rücksprache Bei einer Weiterleitung mit Rücksprache wird der Kunde in die Warteschleife gelegt und der Kundendienstmitarbeiter stellt einer anderen Person den Anrufer vor. Implementieren Sie den folgenden Workflow APIs, um eine Warm-Übertragung mithilfe des Kontakts zu modellieren: 1. Ein Anruf in Ihrem externen Sprachsystem erstellt ein erstes Kontaktsegment. 1. Rufen Sie die [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API auf, wenn der neue Agent dem Anruf beitritt. Verwenden Sie die `contactId` des ersten Kontaktsegments als `PreviousContactId`-Parameter. Geben Sie die ID des neuen Kundendienstmitarbeiters im `UserInfo`-Parameter an. 1. Der zuerst zuständige Kundendienstmitarbeiter soll den neuen Kundendienstmitarbeiter in das Telefonat einbinden und seine Anrufverbindung dann trennen. 1. Wenn der erste Agent die Verbindung zum Anruf trennt, rufen Sie die API auf. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) 1. Wenn der Anruf in Ihrem externen Sprachsystem endet (bei SIP BYE), endet die Kontaktkette. ## Workflow für die Weiterleitung ohne Rücksprache Bei Weiterleitungen ohne Rücksprache wird der Kunde direkt und ohne Vorstellung und Austausch von Kontext von einem Kundendienstmitarbeiter an einen anderen weitergeleitet. Um einen Cold-Transfer mithilfe des Kontakts zu modellieren APIs, implementieren Sie den folgenden Workflow: 1. Ein Anruf in Ihrem externen Sprachsystem erstellt ein erstes Kontaktsegment. 1. Wenn der erste Agent die Verbindung zum Anruf trennt, rufen Sie die [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API auf. 1. Wenn der neue Agent dem Anruf beitritt, rufen Sie die API auf. [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) Verwenden Sie die `contactId` des ersten Kontaktsegments als `PreviousContactId`-Parameter. Geben Sie die ID des neuen Kundendienstmitarbeiters im `UserInfo`-Parameter an. 1. Wenn der Anruf in Ihrem externen Sprachsystem endet (bei SIP BYE), endet die Kontaktkette. ## Beschränkungen für Kontaktsegmente Sie können bis zu zwei gleichzeitige Kontaktsegmente und insgesamt 10 Kontaktsegmente in einer Kette haben. # Aktivieren der Integration von Amazon Connect Contact Lens Nachdem Sie einen Connector von Contact Lens erstellt haben, müssen Sie die Integration aktivieren, indem Sie Benutzern Sicherheitsprofilberechtigungen zuweisen, damit sie darauf auf der Administrator-Website von Amazon Connect zugreifen können. 1. Melden Sie sich mit einem Admin-Konto auf der Amazon Connect Admin-Website unter https://*Instanzname* .my.connect.aws/ an. 1. Wählen Sie auf der Navigationsleiste **Sicherheitsprofile** aus. Wählen Sie auf der Seite **Sicherheitsprofile verwalten** die Optionen **Administrator** und **Bearbeiten** aus. 1. **Wählen Sie auf der Seite **Sicherheitsprofil bearbeiten** die Option **Kanäle und Flows — **AnalyticsConnectors**— Berechtigungen **anzeigen** und** **bearbeiten** aus und wählen Sie dann Speichern aus.** **Wichtig** Wenn Sie die Connectors von Contact Lens unter **Kanäle und Abläufe** nicht sehen, fordern Sie eine Erhöhung der Service Quotas für die folgenden Kontingente in Ihrem Amazon-Connect-Konto an: Connectors von Contact Lens pro Konto Maximale Anzahl aktiver Aufzeichnungssitzungen von externen Sprachsystemen pro Instance 1. Weisen Sie diese Berechtigung den Sicherheitsprofilen von Benutzern zu, die auf die Connectors von Contact Lens zugreifen möchten. **Anmerkung** Sie können den letzten Connector von Contact Lens in Ihrer Amazon-Connect-Instance nur löschen, wenn den Benutzern dieser Instance der Zugriff auf den Connector von Contact Lens entzogen wird. Wenn Sie versuchen, den letzten Connector von Contact Lens zu löschen, ohne zuvor den Benutzern dieser Instance den Zugriff auf den Connector von Contact Lens zu entziehen, wird folgende Fehlermeldung angezeigt: **error – Failed to delete connector \$1connector-name\$1 with error: An analytics connector permissions is being used in a security profile**. 1. Nachdem Sie die Berechtigung beantragt haben, können Benutzer, die über diese Berechtigung verfügen, die Option **Contact LensConnectors** im linken Navigationsmenü der Amazon Connect Admin-Website sehen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Das linke Menü auf der Amazon Connect Admin-Website, die Contact Lens Option.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-menuitem.png) 1. Sie haben die Aktivierung des Connectors von Contact Lens abgeschlossen. Fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort: [Zuordnen eines Connectors von Contact Lens zu einem Flow](associate-contactlens-integration.md). # Zuordnen eines Connectors von Contact Lens zu einem Flow Nachdem Sie Ihren externen SBC so [konfiguriert](configure-external-voice-system.md) haben, dass er auf den Integrationshost von Contact Lens verweist, müssen Sie konfigurieren, wie das Audio verarbeitet wird, wenn es Amazon Connect Contact Lens erreicht. Dazu definieren Sie die Audioverarbeitungsschritte in einem Flow von Amazon Connect. Dieser legt fest, welche Schritte das Anruf-Audio durchläuft, einschließlich des Aufrufs von Konversationsanalysen von Contact Lens. Gehen Sie wie folgt vor, um einen Flow zu erstellen, der Contact Lens aktiviert, und verknüpfen Sie ihn anschließend mit dem Connector von Contact Lens. Dieser Flow wird aufgerufen, wenn der Connector von Contact Lens Anruf-Audio empfängt. 1. Erstellen Sie auf der Amazon Connect Admin-Website einen Flow, der den verwendet[Aufzeichnungs- und Analyseverhalten festlegen](set-recording-behavior.md). Konfigurieren Sie den Block so, dass Folgendes aktiviert wird: **Sprachaufzeichnung für Kundendienstmitarbeiter und Kunden**, **Contact Lens-Sprachanalyse** und **Automatisierte Aufzeichnung von Interaktionsanrufen**. Beenden Sie den Flow mit dem [Beenden/Fortsetzen](end-flow-resume.md)-Block. Diese Konfiguration wird in der folgenden Abbildung dargestellt. Eine Liste der Blöcke, die Sie in einer Integration von Contact Lens verwenden können, finden Sie unter [Unterstützte Flow-Blöcke für die Integration von Contact Lens](contactlens-integration-supportedflowblocks.md). ![\[Die Seite „Eigenschaften“ des Blocks „Aufzeichnungsverhalten und Analysen festlegen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-setblock.png) Detaillierte Anweisungen finden Sie unter [Aktivieren von Konversationsanalysen](enable-analytics.md). 1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Kanäle** und **Contact Lens Connectors** aus. Wählen Sie den Integrationskonnektor von Contact Lens aus, den Sie dem Flow zuordnen möchten. Beginnen Sie im Feld **Flow-Name** mit der Eingabe des Namens Ihres Flows, um eine Liste anzuzeigen, und wählen Sie dann den Flow aus. ![\[Die Seite „Connectors“ und eine Liste der verfügbaren Flows\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-flow.png) # Bereitstellen von Anrufmetadaten für die Integration von Contact Lens In Amazon Connect stellt jede Interaktion mit einem Kunden einen Kontakt dar. Bei jeder Sprachsitzung, die über den Connector von Contact Lens zustande kommt, wird ein Amazon-Connect-Kontakt erstellt. Der Connector erstellt unter Verwendung der Felder aus den Anrufmetadaten einen Amazon-Connect-Kontakt. Zu den Anrufmetadaten gehören die Benutzer-ID des Kundendienstmitarbeiters und die Warteschlangen-ID des Kundendienstmitarbeiters für den gestreamten Anruf in den Anruf-Metadaten. Sie können die Benutzer-ID des Kundendienstmitarbeiters und andere Anrufmetadaten für den Connector von Contact Lens bereitstellen, indem Sie unterstützte SIPREC-Metadatenparameter innerhalb des SIP INVITE der Audio-Stream-Sitzung verwenden. Der Connector analysiert die folgenden Anrufmetadaten-Felder und fügt dem Amazon-Connect-Kontakt diese Informationen hinzu. | Anrufstatus-Feld | SIPREC-Metadaten | Wert | Wenn nicht angegeben | | --- | --- | --- | --- | | Benutzer-ID des Kundendienstmitarbeiters | AmznConnectAgentUserId | Benutzer-ID des Kundendienstmitarbeiters von Amazon Connect | Erforderlich | | Warteschlangen-ID | AmznConnectQueueId | Warteschlangen-ID von Amazon Connect | Optional. Wenn nicht angegeben, wird die Standardwarteschlange der Amazon-Connect-Instance verwendet. | | Teilnehmerreihenfolge | AmznConnectParticipantOrder | Zulässige Werte: asc, desc | Optional. Wenn nicht angegeben, wird eine aufsteigende Reihenfolge verwendet. Amazon Connect verwendet Label für die Sortierung von SIPREC-Streams. Der erste Stream in der Reihenfolge der Labels ist der Kundendienstmitarbeiter und der zweite ist der Anrufer. | Ein Kontakt muss über eine Kundendienstmitarbeiter-Benutzer-ID von Amazon Connect verfügen. Contact Lens beginnt erst dann mit der Erfassung des gestreamten Audios und der Generierung von Anrufaufzeichnungen und Anrufanalysen, wenn die agentId bereitgestellt wurde. Wenn die agentid fehlt, wird die Connector-Sitzung von Amazon Connect Contact Lens beendet. Wenn Ihre SIPREC-Metadaten nicht automatisch vom Connector von Amazon Connect Contact Lens analysiert wurden und die Kundendienstmitarbeiter-Benutzer-ID nicht festgelegt ist, können Sie eine Flow-Lambda-Funktion erstellen und mithilfe der folgenden Felder auf alle SIP- und SIPREC-Metadaten zugreifen: | Attribut | Description | JSONPath Referenz | | --- | --- | --- | | SIPREC-Metadaten | SIPREC-Metadaten aus dem SIP-Ereignis | \$1.Media.Sip. SiprecMetadata | | SIP-Header | SIP-Header aus dem SIP-Ereignis. \$1SIP header name\$1 steht für den Namen des SIP-Headers, der im SIP-Ereignis angegeben ist. Zum Beispiel „An“, „Von“ und Sonstiges. | \$1.Media.Sip.Headers.\$1SIP header name\$1 | Weitere Informationen finden Sie unter [Telefonie-Anrufmetadatenattribute (Anrufattribute)](connect-attrib-list.md#telephony-call-metadata-attributes). ## So werden Ereignismetadaten verwendet Amazon Connect veröffentlicht SIP-, Streaming- und Kontaktereignisse. Zu diesen Ereignissen gehören die Metadaten, die aus dem SIPREC SIP INVITE der Anrufe erfasst wurden. Zu den Metadaten gehören SIPREC-Metadaten, SIP-Header, fromNumber, toNumber und mehr. Im Folgenden finden Sie einige Aktionen, die Sie mit diesen Ereignismetadaten ausführen können: 1. Sie können die Metadaten in diesen Ereignissen verarbeiten, um Ihre eigene eindeutige Kennung für die Anrufe zu ermitteln und die Anrufe mit Ihrem eigenen System zu korrelieren. 1. Anschließend können Sie mithilfe des [Set contact attributes (Kontaktattribute festlegen)](set-contact-attributes.md)-Blocks Ihre eindeutige Kennung für den Anruf zu den Kontaktattributen des Anrufs hinzufügen. 1. Sie können auf der Amazon Connect Admin-Website nach benutzerdefinierten Kontaktattributen suchen, um den Kontakt für den Drittanbieter-Anruf in den beiden Amazon Connect Connect-Instanzen zu finden. Informationen zum Erstellen von Flow-Lambda-Funktionen von Amazon Connect finden Sie unter [Gewähren Sie Amazon Connect Zugriff auf Ihre AWS Lambda Funktionen](connect-lambda-functions.md). Eine Liste aller unterstützten Kontaktattribute, auf die Sie in Ihrem Flow-Lambda zugreifen können, finden Sie unter [Liste der verfügbaren Kontaktattribute in Amazon Connect und deren JSONPath Referenzen](connect-attrib-list.md). # Unterstützte Flow-Blöcke für die Integration von Contact Lens In den folgenden Tabellen sind die Flow-Blöcke aufgeführt, mit denen Sie angeben können, wie Amazon Connect die Audio-Stream-Sitzungen verarbeitet. **Blöcke für das Festlegen** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | Arbeitswarteschlange festlegen | Keine Auswirkung | Legt die Arbeitswarteschlange fest | | Kontaktattribute festlegen | Unterstützt | Speichert Schlüssel-Wert-Paare als Kontaktattribute. Sie legen einen Wert fest, auf den später in einem Flow verwiesen wird. | | Warteschlangenmetriken abrufen | Keine Auswirkung | Ruft Warteschlangen-Metriken ab | | Priorität/Alter der Weiterleitung ändern | Keine Auswirkung | Ändert die Weiterleitungspriorität des Kontakts | | Warteablauf festlegen | Keine Auswirkung | Gibt den aufzurufenden Flow an, wenn ein Kunde oder Kundendienstmitarbeiter in die Warteschleife verschoben wird. | | Whisper-Ablauf festlegen | Keine Auswirkung | Gibt den aufzurufenden Flow an, wenn ein Kunde oder ein Kundendienstmitarbeiter einer Sprach- oder Chat-Konversation beitritt | | Rückrufnummer festlegen | Keine Auswirkung | Geben Sie das Attribut an, um die Rückrufnummer festzulegen. | | Stimme festlegen | Keine Auswirkung | Legt die text-to-speech (TTS-) Sprache und Stimme fest, die für den Kontaktablauf verwendet werden sollen. | | Kundenwarteschlange festlegen | Keine Auswirkung | Legt die Kundenwarteschlange für den Flow der Kundenwarteschlange fest | | Trennungsablauf festlegen | Keine Auswirkung | Legt den Flow für die Trennung für den Flow der Trennungswarteschlange fest | | „EreignisFlow festlegen“ | Keine Auswirkung | Gibt an, welcher Flow während eines Kontaktereignisses ausgeführt werden soll. | | Festlegen von Weiterleitungskriterien | Keine Auswirkung | Legt die Weiterleitungskriterien für den Kontakt fest | **Analyse-Blöcke** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | Aufzeichnungsverhalten und Analysen festlegen | Unterstützt | Legt Optionen für die Aufzeichnung fest und aktiviert Features in Contact Lens | | Protokollierungsverhalten festlegen | Unterstützt | Aktivieren oder Deaktivieren von Flow-Protokollen | **Logik-Blöcke** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | Distribute by percentage (Nach Prozentsatz verteilen) | Unterstützt | Leitet Kontakte zufällig basierend auf einem Prozentsatz weiter | | Loop | Unterstützt | Führt eine Looping-Verzweigung eine bestimmte Anzahl von Malen aus | **Verzweigen-Blöcke** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | ​Warteschlangenstatus prüfen | Keine Auswirkung | Prüft den ​Warteschlangenstatus | | Personalbesetzung prüfen | Keine Auswirkung | Überprüft die Personalbesetzung in Warteschlangen | | Check hours of operation (Betriebsstunden prüfen) | Unterstützt | Verzweigungen aufgrund bestimmter Betriebszeiten. | | Kontaktattribute prüfen | Unterstützt | Verzweigt aufgrund eines Vergleichs mit einem Wert eines Kontaktattributs. | **Integrieren-Blöcke** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | Aufgabe erstellen | Unterstützt | Erstellt eine neue Aufgabe manuell oder mithilfe einer Aufgabenvorlage. | | „Kundenprofile“ | Unterstützt | Ermöglicht es Ihnen, ein Kundenprofil abzurufen, zu erstellen und zu aktualisieren. | | AWS Lambda aufrufen | Unterstützt | Ruft AWS Lambda auf und gibt optional Schlüssel-Wert-Paare zurück | | „Modul aufrufen“ | Unterstützt | Ruft ein veröffentlichtes Modul auf, mit dem Sie wiederverwendbare Abschnitte eines Kontakt-Flows erstellen können. | **Beendigungs-/Weiterleitungsblöcke** | Flow-Block | Auswirkung | Description | | --- | --- | --- | | Trennen/Auflegen | Unterstützt | Trennt die Kontaktverbindung und beendet die Audiostream-Sitzung | | Flow beenden | Unterstützt | Beendet den aktuellen Flow, ohne den Kontakt zu trennen. | # Einrichten einer regionsübergreifenden Redundanz für die Integration von Contact Lens Mit der regionsübergreifenden Redundanz können Sie Ihr externes Sprachsystem so skalieren, dass eine maximale Zuverlässigkeit, Leistung und Effizienz erzielt wird. Sie können eine regionsübergreifende Redundanz mit einer Replikat-Instance von Amazon Connect unterstützen. ## Konfigurieren einer aktiven/passiven Redundanz Sie können eine Amazon-Connect-Instance in einer Region erstellen, beispielsweise in der Region USA Ost (Nord-Virginia), und eine Replikat-Instance in einer anderen, beispielsweise in der Region USA West (Oregon). Anschließend können Sie Ihr externes Sprachsystem so konfigurieren, dass SIPREC SIP INVITE an die primäre Region gesendet wird. Wenn die Amazon-Connect-Instance in der primären Region ausfällt, können Sie Ihr externes Sprachsystem aktualisieren, damit ein Failover auf die replizierte Amazon-Connect-Instance in der passiven Region durchgeführt wird. ## Konfigurieren einer aktiven/aktiven Redundanz Sie können die Aktiv/Aktiv-Strategie implementieren, indem Sie Audio gleichzeitig an beide Amazon-Connect-Instances streamen. Um diese Strategie zu implementieren, konfigurieren Sie Ihr externes Sprachsystem so, dass Audio gleichzeitig in die beiden separaten Regionen gestreamt wird. In jeder Region führt die Integration von Contact Lens Folgendes durch: 1. Sie erstellt ihren eigenen Amazon-Connect-Kontakt. 1. Sie erfasst den Audiostream, um Anrufaufzeichnungen zu erstellen. 1. Sie führt eine Analyse von Contact Lens durch. Bei diesem Ansatz müssen Sie alle Contact-Center-Konfigurationen von Amazon Connect manuell replizieren. Sie können jedoch Amazon Connect Global Resiliency verwenden. Dadurch werden alle Einstellungen der Amazon-Connect-Instance automatisch regionsübergreifend repliziert. Weitere Informationen finden Sie unter [Einrichten von Amazon Connect – Globale Ausfallsicherheit](setup-connect-global-resiliency.md).