Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Amazon Connect Contact Lens
**catatan**
**Didukung oleh Amazon Bedrock**: AWS mengimplementasikan deteksi [penyalahgunaan otomatis](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Karena Amazon Connect Contact Lens dibangun di Amazon Bedrock, pengguna dapat memanfaatkan sepenuhnya kontrol yang diterapkan di Amazon Bedrock untuk menegakkan keselamatan, keamanan, dan penggunaan kecerdasan buatan (AI) yang bertanggung jawab.
Amazon Connect Contact Lensmenyediakan analitik pusat kontak dan kemampuan manajemen kualitas yang memungkinkan Anda memantau, mengukur, dan terus meningkatkan kualitas kontak dan kinerja agen untuk pengalaman pelanggan secara keseluruhan yang lebih baik.
+ [Menganalisis percakapan menggunakan analisis percakapan](analyze-conversations.md). Anda dapat mengungkap tren dan meningkatkan layanan pelanggan dengan memahami sentimen, karakteristik percakapan, tema kontak yang muncul, pengalaman pengguna layanan mandiri, dan risiko kepatuhan agen.
Analisis percakapan membantu Anda melindungi privasi pelanggan dengan memungkinkan Anda menyunting [data sensitif secara otomatis](sensitive-data-redaction.md) dari transkrip percakapan, file audio, dan pesan email.
+ [Evaluasi kinerja](evaluations.md). Anda dapat meninjau percakapan bersama detail kontak, rekaman, transkrip, dan ringkasan, tanpa perlu beralih aplikasi. Anda dapat menentukan dan menilai kriteria kinerja agen (misalnya, kepatuhan skrip, pengumpulan data sensitif, dan salam pelanggan) dan secara otomatis mengisi formulir evaluasi terlebih dahulu.
+ [Siapkan dan tinjau rekaman layar agen](agent-screen-recording.md). Anda dapat meninjau tindakan agen yang menangani kontak pelanggan dengan meninjau rekaman layar. Ini membantu Anda memastikan kepatuhan terhadap standar kualitas, persyaratan kepatuhan, dan praktik terbaik. Ini juga membantu Anda mengidentifikasi peluang pelatihan dan kemacetan sehingga Anda dapat merampingkan alur kerja.
+ [Cari kontak yang sudah selesai dan sedang berlangsung](contact-search.md). Anda dapat mencari kontak sejauh dua tahun yang lalu.
+ [Pantau percakapan langsung & rekaman](monitoring-amazon-connect.md). Anda dapat memantau percakapan langsung (baik suara maupun obrolan) dan menerobos percakapan suara langsung. Ini sangat membantu bagi agen dalam pelatihan.
+ [Transfer](transfer-contacts-admin.md), [jadwalkan ulang](reschedule-contacts-admin.md), atau [akhiri](end-contacts-admin.md) kontak yang sedang berlangsung. Saat berada di halaman **Detail kontak**, Anda dapat mengelola kontak yang sedang berlangsung.
# Menganalisis percakapan menggunakan analisis percakapan di Amazon Connect Contact Lens
Dengan analisis Contact Lens percakapan, Anda dapat menganalisis percakapan antara pelanggan dan agen atau pelanggan dan AI percakapan, melalui suara, obrolan, dan email, menggunakan pemrosesan bahasa alami. Analisis percakapan melakukan analisis sentimen, mendeteksi masalah, dan memungkinkan Anda mengkategorikan kontak secara otomatis.
**Dukungan analitik ucapan**
+ **Analisis panggilan real-time**: Gunakan untuk mendeteksi dan menyelesaikan masalah pelanggan secara lebih proaktif saat panggilan sedang berlangsung. Misalnya, dapat [menganalisis dan mengingatkan](add-rules-for-alerts.md) Anda ketika pelanggan menjadi frustrasi karena agen tidak dapat menyelesaikan masalah yang rumit. Ini memungkinkan Anda untuk memberikan bantuan lebih segera.
+ **Analisis pasca-panggilan**: Gunakan untuk memahami tren percakapan pelanggan, interaksi layanan mandiri, dan kepatuhan agen. Ini membantu Anda mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan AI percakapan dan agen pelatih setelah panggilan.
**Dukungan analitik obrolan**
+ **Analitik obrolan** waktu nyata: Seperti halnya analitik panggilan waktu nyata, Anda dapat mendeteksi dan menyelesaikan masalah pelanggan secara lebih proaktif saat obrolan sedang berlangsung dan [menerima peringatan](add-rules-for-alerts-chat.md). Misalnya, manajer bisa mendapatkan peringatan email real-time ketika sentimen pelanggan untuk kontak obrolan berubah negatif, memungkinkan mereka untuk bergabung dengan kontak yang sedang berlangsung dan membantu menyelesaikan masalah pelanggan.
+ **Analisis pasca-obrolan**: Gunakan untuk memahami tren percakapan pelanggan dengan bot dan agen. Ini memberikan informasi khusus untuk interaksi obrolan, seperti waktu salam agen, dan waktu respons agen dan pelanggan. Waktu respons dan sentimen membantu Anda menyelidiki pengalaman pelanggan dengan bot versus agen, dan mengidentifikasi area untuk perbaikan.
+ Setiap pesan obrolan yang diproses dikenakan biaya dengan cara yang sama. Meskipun tidak semua pesan mungkin memiliki semua fitur yang diterapkan (misalnya, ringkasan diterapkan hanya untuk `text/plain` pesan), jika analisis Contact Lens percakapan diaktifkan pada kontak, pesan dihitung untuk penagihan. Untuk informasi selengkapnya tentang harga, lihat [Harga Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
**Dukungan analitik email**
+ **Analisis email**: Gunakan untuk menganalisis percakapan email antara pelanggan dan agen. Contact Lenssecara otomatis mengkategorikan kontak email, menyunting data sensitif dari transkrip email, dan menghasilkan ringkasan kontak. Ini membantu Anda memahami tren percakapan email dan memastikan kepatuhan di seluruh saluran email Anda.
+ Karena kontak email tidak sinkron, dengan satu peserta bertindak pada satu waktu, perbedaan real-time dan pasca-kontak yang berlaku untuk suara dan obrolan tidak berlaku untuk email. Analisis email dimulai segera setelah [Blok aliran di Amazon Connect: Mengatur perilaku perekaman, analitik, dan pemrosesan](set-recording-analytics-processing-behavior.md) digunakan ketika kontak email diterima atau dikirim.
Anda dapat melindungi privasi pelanggan Anda dengan menyunting data sensitif, seperti nama, alamat, dan informasi kartu kredit dari transkrip dan rekaman audio.
## Contoh halaman rincian Kontak untuk panggilan
Gambar berikut menunjukkan analisis percakapan untuk panggilan suara. Perhatikan bahwa itu termasuk metrik **waktu bicara**.
![\[Contoh halaman detail kontak dengan metrik waktu bicara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call1b.png)
1. **Tren sentimen pelanggan**: Grafik ini menunjukkan bagaimana sentimen pelanggan berubah saat kontak berlangsung. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Selidiki skor sentimen](sentiment-scores.md).
1. **Sentimen pelanggan**: Grafik ini menunjukkan distribusi sentimen pelanggan untuk seluruh panggilan. Ini dihitung dengan menghitung jumlah total putaran percakapan atau pesan obrolan di mana pelanggan memiliki sentimen Positif, Netral, dan Negatif.
1. **Waktu bicara**: Grafik ini menunjukkan distribusi waktu bicara dan non waktu bicara selama seluruh panggilan. Waktu bicara selanjutnya dibagi menjadi waktu bicara agen dan pelanggan.
Gambar berikut menunjukkan bagian berikutnya pada halaman **Detail kontak** untuk panggilan suara: analisis audio dan transkrip. Perhatikan bahwa informasi identitas pribadi (PII) telah [disunting](sensitive-data-redaction.md) dari transkrip.
![\[Analisis audio dan transkrip untuk kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-call2b.png)
## Contoh halaman detail Kontak untuk analitik obrolan waktu nyata
Gambar berikut menunjukkan analisis percakapan untuk obrolan waktu nyata. Perhatikan bahwa itu termasuk Sorotan utama dan sentimen pelanggan.
![\[Halaman detail kontak dengan analisis percakapan untuk obrolan waktu nyata.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-realtime-chat.png)
## Contoh halaman detail Kontak untuk analitik pasca-obrolan
Gambar berikut menunjukkan analitik pasca-obrolan. Perhatikan bahwa itu mencakup metrik respons obrolan, seperti **waktu salam Agen** (waktu dari agen bergabung dengan obrolan hingga saat mereka mengirim respons pertama), **waktu respons Pelanggan, dan waktu** **respons Agen**.
![\[Halaman detail kontak dengan ringkasan dan analisis percakapan untuk obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
Gambar berikut menunjukkan bagian berikutnya pada halaman **Detail kontak** untuk obrolan: analisis interaksi dan transkrip. Perhatikan bahwa Anda dapat menyelidiki interaksi pelanggan dengan bot versus agen.
![\[Halaman detail kontak, analisis interaksi dan transkrip untuk obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat2b.png)
## Contoh halaman rincian Kontak untuk analisis email
Gambar berikut menunjukkan analisis percakapan untuk kontak email. Analisis email mencakup kategorisasi, redaksi data sensitif, dan ringkasan kontak. Karena kontak email tidak sinkron, tidak ada analisis real-time atau skor sentimen.
![\[Contoh halaman detail kontak dengan analisis percakapan untuk kontak email.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-email.png)
# Aktifkan analisis percakapan di Amazon Connect Contact Lens
Anda dapat mengaktifkan analisis Contact Lens percakapan dalam beberapa langkah:
1. Aktifkan Contact Lens pada instans Amazon Connect Anda.
1. Tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur, dan konfigurasikan untuk mengaktifkan analisis percakapan untuk suara, obrolan, email, atau kombinasi saluran.
Gambar berikut menunjukkan blok yang dikonfigurasi untuk perekaman panggilan dan analisis ucapan. Opsi **perekaman panggilan** diatur ke **Agen dan pelanggan**. Di bagian **Analytics**, opsi dipilih untuk interaksi otomatis dan interaksi agen.
![\[Halaman properti untuk blok perilaku perekaman dan analitik yang ditetapkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/set-recording-and-analytics-behavior.png)
Prosedur dalam topik ini menjelaskan langkah-langkah untuk mengaktifkan analisis percakapan untuk panggilan, obrolan, atau email.
**Topics**
+ [Hal-hal penting untuk diketahui](#important-set-behaviorblock)
+ [Contact LensAktifkan instans Amazon Connect](#enable-cl)
+ [Aktifkan perekaman panggilan dan analitik ucapan](#enable-callrecording-speechanalytics)
+ [Aktifkan analitik obrolan](#enable-chatanalytics)
+ [Aktifkan analitik email](#enable-emailanalytics)
+ [Aktifkan redaksi](#enable-redaction)
+ [Tinjau redaksi untuk akurasi](#review-sensitive-data-redaction)
+ [Nonaktifkan analisis sentimen](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat)
+ [Aktifkan redaksi secara dinamis berdasarkan bahasa pelanggan](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)
+ [Rancang alur untuk sorotan utama](#call-summarization-agent)
+ [Bagaimana jika blok aliran gagal mengaktifkan analisis percakapan?](#troubleshoot-contactlens-enablement)
+ [Panggilan multi-pihak](#multiparty-calls-contactlens)
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ **Kumpulkan data setelah mentransfer kontak**: Jika Anda ingin terus menggunakan analitik percakapan untuk mengumpulkan data setelah mentransfer kontak ke agen atau antrian lain, Anda perlu menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok lain dengan **Aktifkan analitik** yang diaktifkan untuk alur. Ini karena transfer menghasilkan ID kontak kedua dan catatan kontak. Analisis percakapan perlu dijalankan pada catatan kontak itu juga.
**catatan**
Untuk [queue-to-queuetransfer](queue-to-queue-transfer.md), informasi konfigurasi untuk analisis percakapan disalin ke kontak yang ditransfer.
+ Saat Anda memilih bahasa yang didukung oleh analisis sentimen, DAN pilih **Aktifkan analitik Contact Lens ucapan, Aktifkan analitik** **obrolan**, atau **Aktifkan analitik email** di [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, analisis sentimen diaktifkan secara default. Anda dapat memilih untuk [menonaktifkan analisis sentimen](#disable-sentiment-analysis-voice-and-chat).
+ Di mana Anda menempatkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok dalam aliran memengaruhi pengalaman agen dengan sorotan utama. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Rancang alur untuk sorotan utama](#call-summarization-agent).
## Contact LensAktifkan instans Amazon Connect
Sebelum Anda dapat mengaktifkan analisis percakapan, Anda harus mengaktifkan Contact Lens instans Anda terlebih dahulu.
1. Buka konsol Amazon Connect di [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Pada halaman instance, pilih alias instance. Alias instance juga merupakan **nama instans** Anda, yang muncul di URL Amazon Connect Anda. Gambar berikut menunjukkan halaman **instance pusat kontak virtual Amazon Connect**, dengan kotak di sekitar alias instance.
![\[Halaman instans pusat kontak virtual Amazon Connect, alias instans.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Di konsol Amazon Connect, di panel navigasi, pilih **alat Analytics**, lalu pilih **Aktifkan Contact Lens**.
1. Pilih **Simpan**.
## Aktifkan perekaman panggilan dan analitik ucapan
Setelah Contact Lens diaktifkan untuk instance Anda, Anda dapat menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur Anda. Anda kemudian mengaktifkan analitik percakapan saat mengonfigurasi blok **Setel perekaman dan perilaku analitik**.
1. Dalam perancang aliran, tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke aliran Anda.
Untuk informasi tentang jenis aliran yang dapat Anda gunakan dengan blok ini dan tips lainnya, lihat[Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md).
1. Buka halaman **Setel rekaman dan properti perilaku analitik**. Di bawah **Rekaman panggilan**, pilih **Aktif**, **Agen, dan Pelanggan**.
Rekaman panggilan agen dan pelanggan diperlukan untuk menggunakan analisis percakapan untuk kontak suara.
1. Di bawah **Analytics**, pilih **Aktifkan analisis Contact Lens percakapan**, **Aktifkan analitik ucapan**.
Jika Anda tidak melihat opsi ini, Amazon Connect Contact Lens belum diaktifkan untuk instans Anda. Untuk instruksi untuk mengaktifkannya, lihat[Contact LensAktifkan instans Amazon Connect](#enable-cl).
1. Pilih salah satu cara berikut:
1. **Analisis pasca-panggilan**: Contact Lens menganalisis rekaman panggilan setelah percakapan dan After Contact Work (ACW) selesai. Opsi ini memberikan akurasi transkripsi terbaik.
1. **Analisis real-time**: Contact Lens memberikan wawasan real-time selama panggilan, dan analitik pasca-panggilan setelah percakapan berakhir dan After Contact Work (ACW) selesai.
Jika Anda memilih opsi ini, kami sarankan untuk menyiapkan peringatan berdasarkan kata kunci dan frasa yang dapat diucapkan pelanggan selama panggilan. Contact Lensmenganalisis percakapan real-time untuk mendeteksi kata kunci atau frasa yang ditentukan, dan memperingatkan pengawas. Dari sana, supervisor dapat mendengarkan panggilan langsung dan memberikan panduan kepada agen untuk membantu mereka menyelesaikan masalah lebih cepat.
Untuk informasi tentang mengatur peringatan, lihat[Waspada supervisor secara real-time untuk panggilan](add-rules-for-alerts.md).
Jika instans Anda dibuat sebelum Oktober 2018, konfigurasi tambahan diperlukan untuk mengakses analitik panggilan real-time. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Izin peran terkait layanan](connect-slr.md#slr-permissions).
1. Pilih dari [daftar bahasa yang tersedia](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Untuk petunjuk tentang menentukan bahasa secara dinamis, lihat. [Aktifkan redaksi secara dinamis berdasarkan bahasa pelanggan](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)
1. Secara opsional, aktifkan redaksi data sensitif. Untuk informasi lebih lanjut, lihat bagian selanjutnya, [Aktifkan redaksi](#enable-redaction).
1. Pilih **Simpan**.
1. Jika kontak akan ditransfer ke agen atau antrian lain, ulangi langkah-langkah ini untuk menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok lain dengan **Aktifkan Contact Lens untuk analisis percakapan** diaktifkan.
## Aktifkan analitik obrolan
1. Di [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, di bawah **Analytics**, pilih **Aktifkan analisis Contact Lens percakapan, dan Aktifkan analitik** **obrolan**.
**catatan**
Dengan memilih opsi ini, Anda akan menerima analitik real-time dan pasca-obrolan.
Jika Anda tidak melihat opsi ini, Amazon Connect Contact Lens belum diaktifkan untuk instans Anda. Untuk instruksi untuk mengaktifkannya, lihat[Contact LensAktifkan instans Amazon Connect](#enable-cl).
1. Pilih dari [daftar bahasa yang tersedia](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Untuk petunjuk tentang memilih bahasa dan redaksi secara dinamis, lihat. [Aktifkan redaksi secara dinamis berdasarkan bahasa pelanggan](#dynamically-enable-analytics-contact-flow)
1. Secara opsional, aktifkan redaksi data sensitif. Untuk informasi lebih lanjut, lihat bagian selanjutnya, [Aktifkan redaksi](#enable-redaction).
1. Pilih **Simpan**.
1. Jika kontak akan ditransfer ke agen atau antrian lain, ulangi langkah-langkah ini untuk menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok lain dengan **Aktifkan Contact Lens untuk analisis percakapan** diaktifkan.
## Aktifkan analitik email
Anda dapat mengaktifkan analisis Contact Lens percakapan untuk kontak email untuk secara otomatis mengkategorikan email, menyunting data sensitif, dan menghasilkan ringkasan kontak.
1. Di perancang alur, tambahkan [Atur perilaku perekaman, analitik, dan pemrosesan](set-recording-analytics-processing-behavior.md) blok ke alur email masuk Anda. Tempatkan blok sebelum kontak email dialihkan ke antrian atau agen.
1. Buka properti blok. Untuk **Tindakan**, pilih **Setel perilaku perekaman dan analitik**.
1. Untuk **Channel**, pilih **Email**.
1. Di bawah **Analytics**, pilih **Aktifkan analisis Contact Lens percakapan**, dan **Aktifkan analitik email**.
Jika Anda tidak melihat opsi ini, Amazon Connect Contact Lens belum diaktifkan untuk instans Anda. Untuk instruksi untuk mengaktifkannya, lihat[Contact LensAktifkan instans Amazon Connect](#enable-cl).
1. Pilih dari [daftar bahasa yang tersedia](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
1. Secara opsional, aktifkan redaksi data sensitif. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aktifkan redaksi](#enable-redaction).
1. Secara opsional, di bawah **kemampuan AI Generatif Lensa Kontak**, aktifkan **ringkasan Kontak untuk menghasilkan ringkasan** untuk kontak email.
1. Pilih **Simpan**.
1. Jika kontak email akan ditransfer ke agen atau antrian lain, ulangi langkah-langkah ini untuk menambahkan [Atur perilaku perekaman, analitik, dan pemrosesan](set-recording-analytics-processing-behavior.md) blok lain dengan **Aktifkan Contact Lens untuk analisis percakapan** diaktifkan.
## Aktifkan redaksi data sensitif
Saat Anda mengonfigurasi [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok untuk analitik percakapan, Anda juga memiliki opsi untuk mengaktifkan redaksi data sensitif dalam aliran. Saat redaksi diaktifkan, Anda dapat memilih dari opsi berikut:
+ Menyunting semua data informasi identitas pribadi (PII) (semua entitas PII didukung).
+ Pilih entitas PII mana yang akan disunting dari daftar entitas yang didukung.
**Jika Anda menerima pengaturan default, analitik Contact Lens percakapan menyunting semua informasi identitas pribadi (PII) yang diidentifikasi, dan menggantinya dengan [PII] dalam transkrip.** Pengaturan default ditampilkan pada gambar berikut karena opsi berikut dipilih: Menyunting **data sensitif, Menyunting Semua data** **PII, dan **Ganti dengan** PII** placeholder.
![\[Pengaturan default untuk redaksi data sensitif.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-enable-redaction-default.png)
### Pilih entitas PII untuk disunting
Di bawah bagian **Redaksi data**, Anda dapat memilih entitas PII tertentu untuk disunting. Gambar berikut menunjukkan bahwa **Nomor Kartu Kredit/Debit** akan dihapus.
![\[Bagian redaksi data, daftar entitas yang dapat Anda edit.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-select-entities-to-redact.png)
### Pilih penggantian redaksi data
Di bawah bagian **Penggantian redaksi data**, Anda dapat memilih topeng yang akan digunakan sebagai pengganti redaksi data. Misalnya, pada gambar berikut, opsi **Ganti dengan placeholder PII** menunjukkan bahwa **PII** akan mengganti data.
![\[Opsi untuk mengganti data dengan PII.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-dataredactionreplacement.png)
Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan redaksi, lihat[Gunakan redaksi data sensitif](sensitive-data-redaction.md).
## Tinjau redaksi data sensitif untuk akurasi
Fitur redaksi dirancang untuk mengidentifikasi dan menghapus data sensitif. Namun, karena sifat prediktif pembelajaran mesin, itu mungkin tidak mengidentifikasi dan menghapus semua contoh data sensitif dalam transkrip yang dihasilkan oleh Lensa Kontak. Kami menyarankan Anda meninjau output yang disunting untuk memastikannya memenuhi kebutuhan Anda.
**penting**
Fitur redaksi tidak memenuhi persyaratan untuk de-identifikasi berdasarkan undang-undang privasi medis seperti Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan AS tahun 1996 (HIPAA), jadi kami sarankan Anda terus memperlakukannya sebagai informasi kesehatan yang dilindungi setelah redaksi.
Untuk lokasi file dan contoh yang disunting, lihat[Lokasi berkas keluaran](example-contact-lens-output-locations.md).
## Nonaktifkan analisis sentimen
Saat Anda memilih bahasa yang didukung oleh analisis sentimen, DAN memilih **Aktifkan analitik ucapan atau Aktifkan analitik** **obrolan**, analisis sentimen diaktifkan secara default untuk semua agen dan pelanggan. Untuk daftar bahasa yang didukung oleh analisis sentimen, lihat[Fitur AI](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Gambar berikut menunjukkan opsi analisis sentimen diaktifkan pada blok **Setel perekaman dan perilaku analitik**.
![\[Opsi analisis Sentimen saat diaktifkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-enabled.png)
Gambar berikut menunjukkan bahasa yang tidak didukung oleh analisis sentimen. Sebaiknya buka bagian **Sentimen** untuk memverifikasi apakah itu diaktifkan atau dinonaktifkan.
![\[Opsi analisis Sentimen ketika dinonaktifkan karena bahasa tidak didukung.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-verify.png)
Untuk menonaktifkan analisis sentimen untuk semua agen dan pelanggan, batalkan pilihan **Aktifkan Analisis Sentimen**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Opsi analisis sentimen saat dinonaktifkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/sentiment-analysis-disabled.png)
## Aktifkan redaksi secara dinamis berdasarkan bahasa pelanggan
Anda dapat secara dinamis mengaktifkan redaksi file output berdasarkan bahasa pelanggan. Misalnya, untuk pelanggan yang menggunakan en-US, Anda mungkin hanya menginginkan file yang disunting sedangkan bagi mereka yang menggunakan en-GB, Anda mungkin menginginkan file keluaran asli dan yang telah disunting.
+ Redaksi: pilih salah satu dari yang berikut (peka huruf besar/kecil)
+ Tidak ada
+ RedactedOnly
+ RedactedAndOriginal
+ Bahasa: Pilih dari [daftar bahasa yang tersedia](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Anda dapat mengatur atribut ini dengan cara berikut:
+ User defined: gunakan blok **Atribut kontak Set**. Untuk petunjuk umum tentang menggunakan blok ini, lihat[Cara mereferensikan atribut kontak](how-to-reference-attributes.md). Tentukan **kunci Tujuan** dan **Nilai** untuk redaksi dan bahasa sesuai kebutuhan.
Gambar berikut menunjukkan contoh bagaimana Anda dapat mengonfigurasi blok **Atribut kontak Set** untuk menggunakan atribut kontak untuk redaksi. **Pilih opsi **Use text**, atur **Destination key** ke **redaction\$1option**, dan atur Value ke. **RedactedAndOriginal****
**catatan**
**Nilai** peka huruf besar/kecil.
![\[Blok atribut kontak set, opsi penggunaan teks, nilainya peka huruf besar/kecil.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction1.png)
Gambar berikut menunjukkan cara menggunakan atribut kontak untuk bahasa. Pilih opsi Gunakan teks, atur kunci Tujuan ke bahasa, atur **Nilai** ke **en-US**.
![\[Blok atribut kontak set, opsi penggunaan teks, nilainya peka huruf besar/kecil.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-contact-attributes-enable-redaction2.png)
+ [Gunakan fungsi Lambda](attribs-with-lambda.md). Ini mirip dengan cara Anda mengatur atribut kontak yang ditentukan pengguna. AWS Lambda Fungsi dapat mengembalikan hasilnya sebagai pasangan kunci-nilai, tergantung pada bahasa respons Lambda. Contoh berikut menunjukkan respons Lambda di JSON:
```
{
'redaction_option': 'RedactedOnly',
'language': 'en-US'
}
```
## Rancang alur untuk sorotan utama
Transkrip dapat dilihat oleh agen yang menggunakan Contact Control Panel (CCP) tergantung pada apakah analisis percakapan diaktifkan dalam aliran masuk, and/or aliran transfer. [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md)
Bagian ini menyediakan tiga kasus penggunaan untuk mengaktifkan analisis percakapan di [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, dan menjelaskan bagaimana mereka memengaruhi pengalaman agen dengan sorotan utama.
### Kasus penggunaan 1: Analisis percakapan diaktifkan hanya dalam alur masuk
+ Kontak memasuki aliran masuk, dan tidak ada transfer panggilan. Berikut ini adalah pengalaman agen:
Agen menerima transkrip lengkap selama After Contact Work (ACW). Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen dan pelanggan, dari saat agen menerima panggilan awal, hingga panggilan berakhir, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Panel kontrol kontak, transkrip percakapan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use1.png)
+ Kontak memasuki aliran masuk, dan ada transfer panggilan. Berikut ini adalah pengalaman agen:
+ Agen 1 menerima transkrip panggilan setelah mereka meninggalkan conference/warm transfer, selama ACW.
Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 1 dan pelanggan, dari saat agen menerima panggilan awal, hingga agen 1 meninggalkan bagian conference/warm transfer panggilan. Transkrip mencakup pesan prompt flow (transfer/queue flow), seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Prompt transfer aliran dalam transkrip.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2.png)
+ Agen 2 menerima transkrip panggilan pada saat menerima panggilan conference/warm transfer dari agen 1.
Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 1 dan pelanggan, dari saat agen 1 menerima panggilan awal hingga agen 1 meninggalkan bagian conference/warm transfer panggilan. Transkrip mencakup pesan prompt flow (transfer/queue flow), dan percakapan transfer hangat, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Transkrip, prompt transfer aliran dan transfer hangat antara dua agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
Karena analisis percakapan tidak diaktifkan dalam aliran transfer, agen 2 tidak melihat sisa transkrip ketika panggilan telah berakhir dan mereka memasuki ACW. Gambar ACW berikut untuk agen 2 menunjukkan transkrip kosong.
![\[Transkrip kosong.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2c.png)
### Kasus penggunaan 2: Analisis percakapan diaktifkan dalam aliran masuk dan aliran transfer (koneksi cepat)
+ Kontak memasuki aliran masuk, dan tidak ada transfer panggilan. Berikut ini adalah pengalaman agen:
+ Agen 1 menerima transkrip panggilan lengkap (tidak disunting) selama ACW.
Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 1 dan pelanggan dari saat agen menerima panggilan, hingga panggilan berakhir. Ini ditunjukkan pada gambar PKC berikut untuk agen 1.
![\[PKT untuk agen 1, transkrip panggilan lengkap.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3.png)
+ Kontak memasuki aliran masuk, dan ada transfer panggilan. Berikut ini adalah pengalaman agen:
+ Agen 1 menerima transkrip panggilan setelah mereka meninggalkan conference/warm transfer, selama ACW.
Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 1 dan pelanggan dari saat agen 1 menerima panggilan, hingga agen 1 meninggalkan bagian conference/warm transfer panggilan. Transkrip termasuk aliran (aliran transfer/antrian) pesan prompt.
Transkrip panggilan lengkap hingga transfer hangat ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Transkrip panggilan lengkap sampai agen 1 meninggalkan konferensi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use2b.png)
+ Agen 2 menerima transkrip panggilan pada saat menerima panggilan conference/warm transfer dari agen 1.
Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 1 dan pelanggan, dari saat agen 1 menerima panggilan, hingga agen 1 meninggalkan bagian conference/warm transfer panggilan. Transkrip mencakup pesan prompt flow (transfer/queue flow).
+ Karena analisis percakapan diaktifkan dalam aliran transfer, agen 2 menerima transkrip panggilan setelah panggilan selesai, selama ACW.
Transkrip hanya mencakup bagian yang tersisa dari panggilan antara agen 2 dan pelanggan, setelah agen 1 meninggalkan panggilan. Transkrip mencakup semua yang dikatakan oleh agen 2 dan pelanggan, dari saat mereka dikonferensi/hangat ditransfer, hingga panggilan telah berakhir. Contoh transkrip ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Transkrip panggilan antara agen 2 dan pelanggan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-summarization-use3b.png)
## Bagaimana jika blok aliran gagal mengaktifkan analisis percakapan?
Ada kemungkinan bahwa [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok dapat gagal untuk mengaktifkan analisis percakapan pada kontak. Jika analisis percakapan tidak diaktifkan untuk kontak, [periksa log alur](search-contact-flow-logs.md) untuk kesalahan tersebut.
## Panggilan multi-pihak dan analitik percakapan
Contact Lensanalisis percakapan mendukung panggilan dengan hingga 2 peserta. Misalnya, jika ada lebih dari dua pihak (agen dan pelanggan) yang melakukan panggilan, atau panggilan ditransfer ke pihak ketiga, kualitas transkripsi dan analitik, seperti sentimen, redaksi, kategori antara lain, dapat terdegradasi. Kami menyarankan Anda menonaktifkan analisis percakapan untuk panggilan multi-pihak atau pihak ketiga jika ada lebih dari dua pihak (agen dan pelanggan). Untuk melakukan ini, tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok lain ke alur dan nonaktifkan analisis percakapan. Untuk informasi selengkapnya tentang perilaku blok aliran, lihat[Kiat konfigurasi](set-recording-behavior.md#set-recording-behavior-tips).
# Tetapkan izin untuk menggunakan analisis Contact Lens percakapan di Amazon Connect
Untuk menjaga keamanan data pelanggan, Anda menetapkan izin profil keamanan untuk menentukan siapa yang dapat mengakses informasi yang dihasilkan oleh analisis Contact Lens percakapan.
Berikut ini adalah deskripsi izin profil keamanan yang diperlukan, serta beberapa izin yang bermanfaat untuk dimiliki tetapi tidak diperlukan. Beberapa di antaranya adalah izin Pencarian, yang diperlukan agar Anda dapat menemukan kontak yang ingin Anda analisis. Mereka tidak spesifik untuk analisis Contact Lens percakapan.
## Izin analitik percakapan
+ **Contact Lens- analisis percakapan**
+ Pada halaman **Detail kontak** Anda dapat melihat grafik yang merangkum analisis percakapan (sentimen pelanggan, waktu bicara untuk kontak suara), serta warna sentimen dan indikator untuk setiap percakapan mengaktifkan transkrip dan rekaman. Misalnya, gambar berikut menunjukkan bagaimana informasi ini ditampilkan di halaman **Detail kontak** untuk kontak suara.
**Contact Lens- analisis percakapan - Izin lihat** juga diperlukan untuk melihat indikator sentimen pada rekaman percakapan dan transkrip.
![\[Grafik pada halaman detail kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission.png)
![\[Grafik pada halaman detail kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-conversationalanalytics-permission-2.png)
+ **Rekaman panggilan (tidak disunting)**
Pada **detail Kontak** dan halaman **pencarian Kontak** untuk kontak, lihat rekaman audio yang belum disunting.
+ **Rekaman panggilan (disunting)**
Pada **detail Kontak** dan halaman **pencarian Kontak** untuk kontak, dengarkan rekaman panggilan di mana data sensitif telah disunting.
+ **Transkrip kontak (tidak disunting)**
Pada **detail Kontak** dan halaman **pencarian Kontak untuk kontak**, lihat obrolan yang belum disunting, percakapan email, dan transkrip suara yang tidak disunting yang dihasilkan oleh. Contact Lens
+ **Transkrip kontak (disunting)**
Pada **detail Kontak** dan halaman **pencarian Kontak** untuk kontak, lihat transkrip obrolan dan suara di mana data sensitif telah disunting.
**penting**
Jika Anda memiliki izin untuk:
Kedua **transkrip Kontak (tidak disunting) - Transkrip Akses** **dan Kontak (**disunting) - Akses
— ATAU —
Kedua **rekaman Panggilan (tidak disunting) - Rekaman Akses** **dan Panggilan (disunting)** - Akses
Perhatikan perilaku berikut:
Saat redaksi diaktifkan pada alur, konten yang disunting akan ditampilkan di halaman **Penelusuran **Kontak dan Detail** Kontak**.
Ketika redaksi dinonaktifkan pada alur atau kontak tidak dianalisis olehContact Lens, konten yang tidak disunting ditampilkan pada **detail Kontak dan halaman pencarian **Kontak****.
Anda tidak dapat mengakses versi percakapan yang disunting dan tidak disunting secara bersamaan.
## Izin pencarian
+ **Pencarian kontak**
Izin ini diperlukan agar Anda dapat mengakses halaman **pencarian Kontak**, di mana Anda dapat mencari kontak sehingga Anda dapat meninjau rekaman dan transkrip yang dianalisis. Selain itu, Anda dapat melakukan pencarian teks lengkap yang cepat pada transkrip panggilan, dan mencari berdasarkan skor sentimen dan waktu non-bicara.
+ **Lihat kontak saya**
Izin ini diperlukan jika Anda perlu mengakses halaman **pencarian Kontak**, hanya meninjau kontak yang Anda tangani, dan meninjau rekaman dan transkrip yang dianalisis.
**penting**
Jika izin **pencarian Kontak** dan **Lihat kontak saya** diberikan, maka pengguna akan memiliki akses ke semua kontak.
+ **Cari kontak berdasarkan karakteristik percakapan**
Izin ini tidak diperlukan oleh analitik Contact Lens percakapan tetapi sangat membantu karena menyediakan lebih banyak opsi pencarian.
Pada halaman **Pencarian Kontak**:
+ Untuk kontak suara, Anda dapat mengakses filter tambahan yang memungkinkan Anda mengembalikan hasil berdasarkan skor sentimen dan waktu non-bicara.
+ Untuk kontak obrolan, Anda dapat mengakses filter tambahan untuk mencari kontak berdasarkan waktu respons.
+ Untuk suara dan obrolan, Anda dapat mencari percakapan yang termasuk dalam kategori kontak tertentu.
Lihat informasi selengkapnya di [Cari skor sentimen/shift](search-conversations.md#sentiment-search), [Cari waktu non-bicara](search-conversations.md#nontalk-time-search), dan [Cari kategori kontak](search-conversations.md#contact-category-search).
Gambar berikut menunjukkan bagian **Filter** dari halaman **Pencarian Kontak**, dan menu dropdown **Filter**. Filter dengan **CL** di sebelahnya hanya tersedia untuk pengguna yang memiliki izin profil keamanan ini.
![\[Menu tarik-turun tambahkan filter, filter dengan CL di sebelahnya.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-3.png)
+ **Cari kontak berdasarkan kata kunci**
Izin ini tidak diperlukan oleh analitik Contact Lens percakapan tetapi sangat membantu karena menyediakan lebih banyak opsi pencarian.
+ Pada halaman **Pencarian Kontak**, Anda dapat mengakses filter tambahan yang memungkinkan Anda mencari kontak berdasarkan **Kata atau frasa**, seperti "*terima kasih atas bisnis Anda*.” Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cari kata atau frasa](search-conversations.md#keyword-search).
![\[Menu tarik-turun tambahkan filter, filter Kata atau frasa CL.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
# Metrik analisis percakapan di Amazon Connect
Metrik berikut berasal dari analisis Contact Lens percakapan. Metrik ini hanya tersedia jika [Contact Lensdiaktifkan untuk instans Anda](enable-analytics.md#enable-cl) dan [analitik percakapan](enable-analytics.md#enable-callrecording-speechanalytics) diaktifkan pada kontak.
Metrik ini ditampilkan pada laporan metrik Real-time dan Historis. Untuk petunjuk tentang cara menambahkan metrik ini ke laporan Anda, lihat[Cara membuat laporan metrik historis](create-historical-metrics-report.md#historical-reports-howto-create).
Lihat juga [dasbor analitik Contact Lens percakapan](contact-lens-conversational-analytics-dashboard.md) untuk visualisasi data tentang tren driver kontak dari waktu ke waktu.
## Persentase waktu bicara agen
Metrik ini mengukur waktu bicara oleh agen dalam percakapan suara sebagai persen dari total durasi percakapan.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME_AGENT`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Persentase waktu bicara agen
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana agen terlibat dalam percakapan (agen waktu bicara).
+ Bagilah jumlah dengan total durasi percakapan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Rata-rata waktu menyapa agen
Metrik ini memberikan rata-rata waktu respons pertama agen di obrolan, yang menunjukkan seberapa cepat mereka terlibat dengan pelanggan setelah bergabung dengan obrolan.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_GREETING_TIME_AGENT`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Waktu sapaan agen rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Metrik ini dihitung dengan membagi total waktu yang dibutuhkan agen untuk memulai respons pertama mereka dengan jumlah kontak obrolan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Interupsi agen rata-rata
Metrik ini mengukur frekuensi rata-rata interupsi agen selama interaksi pelanggan.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_INTERRUPTIONS_AGENT`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Gangguan agen rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Metrik ini dihitung dengan membagi jumlah total interupsi agen dengan jumlah total kontak.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Waktu interupsi agen rata-rata
Metrik ini mengukur rata-rata waktu interupsi agen total saat berbicara dengan kontak.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_INTERRUPTION_TIME_AGENT`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Waktu interupsi agen rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan interval interupsi dalam setiap percakapan.
+ Bagilah jumlah percakapan yang mengalami setidaknya satu gangguan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Waktu bicara agen rata-rata
Metrik ini mengukur rata-rata waktu yang dihabiskan untuk berbicara dalam percakapan oleh agen.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME_AGENT`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Waktu bicara agen rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan durasi semua interval selama agen berbicara.
+ Bagilah jumlah dengan jumlah total kontak.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Durasi percakapan rata-rata
Metrik ini mengukur durasi percakapan rata-rata kontak suara dengan agen.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_CONVERSATION_DURATION`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Durasi percakapan rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Metrik ini dihitung dengan total waktu dari awal percakapan hingga kata terakhir yang diucapkan oleh agen atau pelanggan.
+ Nilai ini kemudian dibagi dengan jumlah total kontak untuk memberikan representasi rata-rata dari waktu percakapan yang dihabiskan untuk panggilan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Rata-rata waktu bicara pelanggan
Metrik ini mengukur rata-rata waktu yang dihabiskan untuk berbicara dalam percakapan oleh pelanggan.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME_CUSTOMER`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Waktu bicara pelanggan rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan durasi semua interval selama pelanggan berbicara.
+ Bagilah jumlah dengan jumlah total kontak.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Rata-rata waktu non-bicara
Metrik ini memberikan rata-rata total waktu non-bicara dalam percakapan suara. Waktu non-bicara mengacu pada durasi gabungan waktu penahanan dan periode diam melebihi 3 detik, di mana baik agen maupun pelanggan tidak terlibat dalam percakapan.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_NON_TALK_TIME`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Rata-rata waktu non-bicara
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana kedua peserta tetap diam.
+ Bagilah jumlah dengan jumlah kontak.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Waktu bicara rata-rata
Metrik ini mengukur waktu rata-rata yang dihabiskan untuk berbicara selama kontak suara baik di pelanggan atau agen.
**Jenis metrik**: String (*hh*: mm: ss)
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_TALK_TIME`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Waktu bicara rata-rata
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana agen, pelanggan, atau keduanya terlibat dalam percakapan.
+ Bagilah jumlah dengan jumlah total kontak.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Persentase waktu bicara pelanggan
Metrik ini memberikan waktu bicara oleh pelanggan dalam percakapan suara sebagai persen dari total durasi percakapan.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME_CUSTOMER`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Persentase waktu bicara pelanggan
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana pelanggan terlibat dalam percakapan.
+ Bagilah jumlah dengan total durasi percakapan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Persentase waktu non-bicara
Metrik ini memberikan waktu non-bicara dalam percakapan suara sebagai persen dari total durasi percakapan.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_NON_TALK_TIME`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Persentase waktu non-bicara
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana peserta tetap diam (waktu non-bicara).
+ Bagilah jumlah dengan total durasi percakapan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
## Persentase waktu bicara
Metrik ini memberikan waktu bicara dalam percakapan suara sebagai persen dari total durasi percakapan.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis analisis percakapan
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `PERCENT_TALK_TIME`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Laporan metrik historis: Persentase waktu bicara
**Logika perhitungan**:
+ Jumlahkan semua interval di mana agen, pelanggan, atau keduanya terlibat dalam percakapan (waktu bicara).
+ Bagilah jumlah dengan total durasi percakapan.
**Catatan:**
+ Metrik ini hanya tersedia untuk kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
# Jenis Contact Lens notifikasi Amazon Connect
Contact Lensmenyediakan jenis pemberitahuan berikut:
+ Contact Lens Call/Chat Aturan Posting Cocokkan: EventBridge Peristiwa dikirimkan setiap kali Contact Lens aturan dicocokkan dan telah memicu tindakan EventBridge aturan.
Acara ini berisi informasi berguna tentang Contact Lens aturan yang dipicu termasuk kategori yang ditetapkan, dan rincian agen, kontak, dan antrian.
+ Contact Lens Call/Chat Aturan Real Time Cocokkan: Sebuah EventBridge peristiwa disampaikan setiap kali Contact Lens aturan dicocokkan dan telah dipicu secara real time.
Acara ini berisi informasi berguna tentang Contact Lens aturan yang dipicu termasuk kategori yang ditetapkan, dan rincian agen, kontak, dan antrian.
+ Contact LensPerubahan Status Analisis: Suatu EventBridge peristiwa disampaikan ketika Contact Lens tidak dapat menganalisis rekaman kontak. Acara ini berisi Kode Alasan Acara yang memberikan rincian tentang mengapa itu tidak dapat memproses rekaman.
Anda dapat menggunakan jenis notifikasi ini dalam berbagai skenario. Misalnya, gunakan Contact Lens analisis Peristiwa Perubahan Status untuk memberi sinyal kesalahan tak terduga dalam pemrosesan file kontak di mana detail EventBridge peristiwa selanjutnya dapat disimpan dalam CloudWatch log untuk peninjauan tambahan, memicu alur kerja tambahan, atau memperingatkan tim dukungan yang relevan untuk penyelidikan lebih lanjut.
Contact LensPeristiwa untuk analitik pidato dan obrolan memungkinkan banyak kasus penggunaan baru seperti permukaan dan visualisasi wawasan tambahan, misalnya:
+ Hasilkan peringatan tentang penurunan sentimen pelanggan waktu nyata di semua percakapan panggilan dan obrolan
+ Mengagregasi dan melaporkan masalah dan topik yang berulang
+ Mengukur dampak kampanye pemasaran terbaru dengan mendeteksi berapa banyak pelanggan yang mereferensikannya selama panggilan
+ Menyesuaikan standar kepatuhan agen untuk setiap Wilayah dan lini bisnis, dan mendaftarkan agen ke pelatihan tambahan jika diperlukan.
# Tambahkan kosakata khusus untuk Contact Lens menggunakan situs web admin Amazon Connect
Anda dapat meningkatkan akurasi pengenalan suara untuk nama produk, nama merek, dan terminologi khusus domain, dengan memperluas dan menyesuaikan kosakata mesin. speech-to-text Contact Lens
Topik ini menjelaskan cara menambahkan kosakata khusus menggunakan situs web Amazon Connect admin. Anda juga dapat menambahkannya menggunakan [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateVocabulary.html)dan [AssociateDefaultVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateDefaultVocabulary.html) APIs.
## Hal-hal yang perlu diketahui tentang kosakata khusus
+ Anda harus menetapkan kosakata sebagai **default** agar dapat diterapkan ke analisis untuk menghasilkan transkrip. Gambar berikut menunjukkan halaman **kosakata Kustom**. Pilih elipsis, dan kemudian pilih **Set sebagai default**.
![\[Halaman kosakata kustom, lokasi elips, ditetapkan sebagai opsi default.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-default.png)
+ Anda dapat memiliki satu kosakata per bahasa yang diterapkan pada analisis. Ini berarti hanya satu file per bahasa yang dapat berada dalam keadaan **Siap (default)**.
+ Anda dapat mengunggah dan mengaktifkan hingga 20 file kosakata. Anda dapat mengaktifkan semua 20 file secara bersamaan.
+ Transkripsi adalah peristiwa satu kali. Kosakata yang baru diunggah tidak diterapkan secara surut ke transkripsi yang ada.
+ File teks Anda harus dalam format LF. Jika Anda menggunakan format lain, seperti format CRLF, kosakata khusus Anda tidak diterima oleh Amazon Transcribe.
+ Contoh file kosakata dapat diunduh hanya ketika Anda memilih pengaturan bahasa Inggris.
+ *Untuk batasan ukuran file kosakata dan persyaratan lainnya, lihat [Kosakata khusus](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary.html) di Panduan Pengembang Amazon Transcribe.*
+ Kosakata khusus hanya berlaku untuk analitik ucapan. Mereka tidak berlaku untuk percakapan obrolan karena transkrip sudah ada.
## Izin yang diperlukan
Sebelum Anda dapat menambahkan kosakata khusus ke Amazon Connect, Anda memerlukan izin **Analytics dan Optimization**, **Contact Lens- kosakata khusus** yang ditetapkan ke profil keamanan Anda.
Secara default, dalam contoh baru Amazon Connect, **Admin** dan profil **CallCenterManager**keamanan memiliki izin ini.
Untuk informasi tentang cara menambahkan izin lainnya ke profil keamanan yang ada, lihat[Perbarui profil keamanan di Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Tambahkan kosakata khusus
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin yang diperlukan untuk menambahkan kosakata khusus.
1. Arahkan ke **Analytics dan optimasi**, **Kosakata khusus**.
1. Pilih **Tambahkan kosakata khusus**.
1. Pada halaman **Tambahkan kosakata khusus**, masukkan nama untuk kosakata, pilih bahasa Inggris, lalu pilih **Unduh file** sampel.
**catatan**
Contoh file kosakata dapat diunduh hanya ketika Anda memilih pengaturan bahasa Inggris. Jika tidak, pesan kesalahan ditampilkan, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Pesan kesalahan yang memproses file kosakata gagal.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-sample-error.png)
Gambar berikut menunjukkan seperti apa contoh file kosakata. Header berisi`Phrase`,`IPA`,`SoundsLike`,`DisplayAs`. Header diperlukan.
![\[Contoh file kosakata, header.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-header.png)
1. Informasi dalam file dipisahkan oleh satu [TAB] per entri. *Untuk detail tentang cara menambahkan kata dan akronim ke file kosakata Anda, lihat [Membuat kosakata khusus menggunakan tabel di Panduan Pengembang](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-vocabulary-create-table.html) Amazon Transcribe.*
Gambar berikut menunjukkan kata-kata dalam contoh file kosakata. Kata-kata di kolom Frasa diperlukan. Kata-kata dalam`IPA`,`SoundsLike`, dan `DisplayAs` kolom adalah opsional.
![\[Contoh file kosakata, kata-kata di kolom frasa diperlukan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-phrase-column.png)
Untuk memasukkan beberapa kata di kolom **Frase**, pisahkan setiap kata dengan tanda hubung (-); jangan gunakan spasi.
## Status kosakata
+ **Siap (default)**: Kosakata sedang diterapkan pada analisis untuk menghasilkan transkrip. Ini diterapkan pada analisis real-time dan pasca-panggilan.
+ **Siap**: Kosakata tidak diterapkan untuk analisis, tetapi ini adalah file yang valid dan tersedia. Untuk menerapkannya ke analisis, atur ke default.
+ **Pemrosesan**: Amazon Connect memvalidasi kosakata yang Anda unggah dan mencoba menerapkannya ke analisis untuk menghasilkan transkrip.
+ **Menghapus**: Anda memilih untuk **Hapus** kosakata, dan Amazon Connect menghapusnya sekarang.
Dibutuhkan sekitar 90 menit bagi Amazon Connect untuk menghapus kosakata.
**Jika Anda mencoba mengunggah kosakata yang tidak memvalidasi, itu menghasilkan status Gagal.** **Misalnya, jika Anda menambahkan beberapa frasa kata ke kolom Frase, dan memisahkannya dengan spasi alih-alih tanda hubung, itu akan gagal.**
## Unduh dan lihat kosakata khusus
Untuk melihat kosakata khusus yang telah diunggah, Anda mengunduh dan membuka file. Hanya file dalam keadaan **Siap** yang dapat diunduh dan dilihat.
1. Arahkan ke **Analytics dan optimasi**, **Kosakata khusus**.
1. Pilih **Lebih Banyak**, **Unduh**. Lokasi **Download** ditampilkan pada gambar berikut.
![\[Halaman kosakata khusus, daftar kosakata, menu dropdown lebih banyak, opsi unduhan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-custom-vocab-download.png)
1. Buka unduhan untuk melihat konten.
1. Anda dapat mengubah konten, lalu pilih **Simpan dan unggah**.
# Membuat Contact Lens aturan menggunakan situs web admin Amazon Connect
Contact Lensaturan memungkinkan Anda untuk secara otomatis mengkategorikan kontak, menerima peringatan, atau menghasilkan tugas berdasarkan kata kunci yang digunakan selama panggilan, obrolan, atau email, skor sentimen, atribut pelanggan, dan kriteria lainnya.
Topik ini menjelaskan cara membuat aturan menggunakan situs web Amazon Connect admin. Untuk membuat dan mengelola aturan secara terprogram, lihat [Tindakan aturan](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/rules-api.html) dan [bahasa Fungsi Aturan Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/connect-rules-language.html) di Panduan *Referensi API Amazon Connect*.
**Tip**
Untuk daftar spesifikasi fitur aturan (misalnya, berapa banyak aturan yang dapat Anda buat), lihat[Amazon Connect Spesifikasi fitur aturan](feature-limits.md#rules-feature-specs).
## Langkah 1: Tentukan kondisi aturan untuk analisis percakapan
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan**.
1. **Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis **pasca-panggilan, analisis **real-time**, analisis** **pasca-obrolan, atau analisis email**.**
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun saat.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. Pilih **Tambahkan syarat**.
Anda dapat menggabungkan kriteria dari serangkaian besar kondisi untuk membangun Contact Lens aturan yang sangat spesifik. Berikut ini adalah kondisi yang tersedia:
+ **Kata atau frasa**: Pilih dari [Pencocokan tepat, Pencocokan pola, atau Pencocokan semantik](exact-match-pattern-match-semantic-match.md) untuk memicu peringatan atau tugas saat kata kunci diucapkan.
+ **Natural Language - Semantic Match**: Berikan pernyataan bahasa alami (misalnya, pelanggan dipanggil untuk membatalkan akun mereka) agar sesuai dengan transkrip percakapan menggunakan AI generatif, dan mengambil tindakan (misalnya, memicu tugas, melakukan evaluasi, dll.) Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pertandingan semantik bertenaga AI generatif](natural-language-semantic-match.md)
+ **Setelah pekerjaan kontak (ACW)**: Buat aturan untuk mengukur efisiensi agen dalam menyelesaikan setelah pekerjaan kontak.
+ **Hirarki agen**: Buat aturan yang berjalan pada hierarki agen tertentu. Hirarki agen dapat mewakili lokasi geografis, departemen, produk, atau tim.
Untuk melihat daftar hierarki agen sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **hierarki Agen - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Agen**: Membangun aturan yang berjalan pada subset agen. Misalnya, buat aturan untuk memastikan agen yang baru dipekerjakan mematuhi standar perusahaan.
Untuk melihat nama agen sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **Pengguna - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Agen AI**: Identifikasi kontak tempat agen Connect AI tertentu melakukan layanan mandiri atau bantuan agen. Anda dapat memilih beberapa agen AI, atau memilih versi agen tertentu.
Untuk melihat nama agen AI sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **agen AI - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Agen AI - Eskalasi**: Identifikasi kontak saat agen Connect AI yang digunakan untuk layanan mandiri pelanggan meningkat menjadi manusia.
Untuk melihat nama agen AI sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **agen AI - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Durasi interaksi agen**: Buat aturan untuk mengidentifikasi kontak yang memiliki interaksi agen lebih lama atau lebih pendek dari yang diharapkan. Fitur ini hanya berlaku untuk panggilan.
+ **Atribut segmen kontak**: Anda dapat mengidentifikasi kontak dalam aturan menggunakan atribut segmen kontak kustom dengan nilai yang diisi dari sistem lain atau menggunakan logika kustom. Anda dapat [menentukan atribut](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) dan menetapkan nilainya dalam aliran. Atribut segmen khusus hanya ada pada ID kontak tertentu, dan bukan seluruh rantai kontak. Misalnya, Anda dapat membuat aturan yang mengidentifikasi bahwa kontak telah diautentikasi sebelumnya di IVR, sebelum terhubung dengan agen.
Untuk melihat daftar atribut segmen kontak untuk ditambahkan ke aturan, Anda memerlukan **atribut yang telah ditentukan sebelumnya - Lihat** izin.
+ **Alasan pemutusan sambungan**: Buat aturan yang memeriksa mengapa kontak terputus. Misalnya, jika agen terputus sebelum pelanggan, atau jika kontak ditransfer.
+ **Skor kenyaringan tertinggi**: Buat aturan yang memeriksa skor kenyaringan puncak (dalam desibel) selama percakapan untuk agen atau pelanggan. Kenyaringan yang lebih tinggi (misalnya, lebih dari 70Db) dapat dikaitkan dengan kegembiraan atau kemarahan, sementara ucapan di bawah skor kenyaringan tertentu (misalnya, 30Db atau lebih rendah) mungkin sulit dipahami.
+ **Hold time**: Buat aturan untuk mengidentifikasi kontak yang memiliki waktu penahanan yang tidak biasa untuk mengidentifikasi peluang menangani kontak dengan lebih efisien. Anda dapat menetapkan aturan menggunakan waktu penahanan terlama, total waktu penahanan, dan jumlah penahanan. Anda juga dapat memeriksa waktu penahanan sebagai persentase dari total waktu pelanggan terhubung dengan agen (waktu penahanan pelanggan dibagi dengan durasi interaksi agen dan waktu penahanan pelanggan).
+ **Metode inisiasi**: Buat aturan yang memeriksa apakah kontak masuk, keluar, ditransfer, dll.
+ **Atribut kontak**: Membangun aturan yang berjalan pada nilai [atribut kontak](what-is-a-contact-attribute.md) kustom. Misalnya, Anda dapat membuat aturan khusus untuk lini bisnis tertentu atau untuk pelanggan tertentu, seperti berdasarkan tingkat keanggotaan mereka, negara tempat tinggal mereka saat ini, atau jika mereka memiliki pesanan yang luar biasa.
Anda dapat menambahkan hingga lima atribut kontak ke aturan.
+ **Sentimen - Periode waktu**: Bangun aturan yang berjalan pada hasil analisis sentimen (positif, negatif, atau netral) selama jendela waktu tertinggal.
Misalnya, Anda dapat membangun aturan ketika sentimen pelanggan tetap negatif untuk jangka waktu tertentu. Jika peserta bergabung dengan kontak nanti, periode waktu yang ditetapkan di sini berlaku untuk saat peserta hadir.
Ketika aturan diterapkan pada kontak yang tidak memiliki data sentimen, sentimen netral digunakan.
+ **Sentimen - Seluruh kontak**: Bangun aturan yang berjalan berdasarkan nilai skor sentimen atas seluruh kontak. Misalnya, Anda dapat membangun aturan ketika sentimen pelanggan tetap rendah untuk seluruh kontak, Anda dapat membuat tugas bagi analis pengalaman pelanggan untuk meninjau transkrip panggilan dan tindak lanjut.
Ketika aturan diterapkan pada kontak yang tidak memiliki data sentimen, sentimen netral digunakan.
+ **Interupsi**: Buat aturan yang mendeteksi ketika agen telah mengganggu pelanggan lebih dari X kali. Fitur ini hanya berlaku untuk panggilan.
+ **Waktu non-bicara**: Buat aturan yang memeriksa tidak ada ucapan yang terdeteksi. Ini mungkin termasuk periode pelanggan ditunda. Anda dapat memeriksa total waktu non-bicara, periode waktu non-bicara terlama dalam percakapan, atau persentase waktu non-bicara selama percakapan. Waktu non-bicara yang tinggi, seperti persentase waktu non-bicara yang melebihi 50 persen dari percakapan, dapat menunjukkan peluang untuk meningkatkan proses atau peluang pelatihan agen. Fitur ini hanya berlaku untuk panggilan.
+ **Waktu respons**: Buat aturan untuk mengidentifikasi kontak di mana peserta memiliki waktu respons lebih lama atau lebih pendek dari yang diharapkan: Rata-rata atau Maksimum.
Misalnya, Anda dapat menetapkan aturan pada **waktu salam Agen, juga dikenal sebagai Waktu** **respons pertama**: setelah agen bergabung dengan obrolan, berapa lama sampai mereka mengirim pesan ucapan pertama. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi kapan agen membutuhkan waktu terlalu lama untuk terlibat dengan pelanggan.
+ **Potensi masalah pemutusan sambungan**: Buat aturan yang memeriksa masalah teknis apa pun (seperti konektivitas jaringan, masalah perangkat). Anda dapat menggunakan ini untuk mengecualikan kontak dari evaluasi kinerja agen otomatis, di mana ada masalah konektivitas di luar kendali agen.
+ **Antrian**: Buat aturan yang berjalan pada subset antrian atau periksa apakah kontak tidak antri. Seringkali organisasi menggunakan antrian untuk menunjukkan lini bisnis, topik, atau domain. Misalnya, Anda dapat membuat aturan khusus untuk antrian penjualan Anda, melacak dampak kampanye pemasaran baru-baru ini, atau, sebagai alternatif, aturan untuk antrian dukungan pelanggan Anda, melacak sentimen keseluruhan. Untuk interaksi swalayan, Anda dapat memeriksa apakah kontak tidak pernah antri, berpotensi menunjukkan layanan mandiri yang berhasil dengan agen AI.
Untuk melihat nama antrian sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan yang Anda perlukan **Antrian - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Profil perutean**: Identifikasi kontak yang ditangani oleh agen yang dipetakan ke profil perutean tertentu. Profil perutean dapat menunjukkan departemen agen atau kemahiran keterampilan. Misalnya, Anda dapat melakukan evaluasi otomatis agen dengan profil perutean Karyawan baru, dilatih tentang pemecahan masalah dasar menggunakan kriteria evaluasi yang berbeda versus agen multi-terampil tetap.
Untuk melihat profil perutean sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda perlu Profil **Perutean - Lihat izin di profil** keamanan Anda.
+ **Waktu bicara**: Bangun aturan menggunakan ambang waktu absolut yang dihabiskan untuk berbicara oleh agen atau pelanggan. Ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi di mana pelanggan tidak berbicara sama sekali, mengarahkan agen untuk memutuskan sambungan atau di mana agen menunjukkan perilaku penghindaran panggilan seperti tidak berbicara setelah mengangkat telepon.
+ **Durasi interaksi agen**: Buat aturan untuk mengidentifikasi kontak yang memiliki interaksi agen lebih lama atau lebih pendek dari yang diharapkan. Fitur ini hanya berlaku untuk panggilan.
Gambar berikut menunjukkan aturan sampel dengan beberapa kondisi untuk kontak suara.
![\[Aturan sampel dengan beberapa kondisi untuk kontak suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions.png)
Gambar berikut menunjukkan aturan sampel dengan beberapa kondisi untuk kontak obrolan. Aturan dipicu ketika waktu respons **pertama** lebih besar dari atau sama dengan 1 menit, dan agen tidak menyebutkan kata atau frasa ucapan yang tercantum dalam respons pertama mereka.
**Waktu respons pertama** = setelah agen bergabung dengan obrolan, berapa lama sampai mereka mengirim pesan pertama ke pelanggan.
![\[Contoh aturan dengan beberapa kondisi untuk kontak obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions-chat.png)
1. Pilih **Berikutnya**.
## Langkah 2: Tentukan tindakan aturan
1. Pilih **Tambahkan tindakan**. Anda dapat memilih tindakan berikut:
+ [Buat Tugas](contact-lens-rules-create-task.md): opsi ini tidak tersedia untuk obrolan waktu nyata
+ [Kirim notifikasi email](contact-lens-rules-email.md)
+ [Menghasilkan EventBridge acara](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[Menu tarik-turun add action, daftar tindakan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Tinjau dan lakukan pengeditan apa pun, lalu pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Secara otomatis mengkategorikan kontak dengan mencocokkan percakapan dengan pernyataan bahasa alami, atau kata dan frasa tertentu
Contact Lensanalisis percakapan memungkinkan Anda untuk secara otomatis mengkategorikan kontak untuk mengidentifikasi driver teratas, pengalaman pelanggan, dan perilaku agen untuk kontak Anda. Pada halaman **Detail kontak** untuk obrolan, kategori muncul di atas transkrip, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman detail Kontak, bagian Kategori.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-overview-chat2.png)
Berikut ini adalah beberapa hal penting yang dapat Anda lakukan ketika Anda mengkategorikan kontak:
+ Dengan kategorisasi kontak yang didukung AI generatif, Anda dapat memberikan kriteria untuk mengkategorikan kontak dalam bahasa alami (misalnya, apakah pelanggan mencoba melakukan pembayaran pada saldo mereka?).
+ Anda dapat memberikan kata atau frasa tertentu yang diucapkan oleh agen atau pelanggan agar sesuai dengan percakapan. Contact Lenskemudian secara otomatis memberi label kontak yang memenuhi kriteria kecocokan, dan memberikan poin yang relevan dari percakapan.
+ Anda dapat menentukan tindakan untuk menerima peringatan dan menghasilkan tugas pada kontak yang dikategorikan.
+ Anda dapat menentukan kriteria tambahan untuk mengkategorikan kontak, seperti skor sentimen pelanggan, antrian, atau atribut khusus apa pun yang telah Anda tambahkan ke kontak, seperti informasi loyalitas pelanggan.
## Kapan menggunakan kata atau frasa
Menggunakan kata atau frasa tertentu berguna ketika ada daftar kata atau frasa yang terdefinisi dengan baik yang ingin Anda deteksi, misalnya, memantau kepatuhan skrip agen atau menilai minat pelanggan terhadap suatu produk.
## Kapan menggunakan bahasa alami
Menggunakan pernyataan bahasa alami untuk mencocokkan dengan kontak berguna ketika ada terlalu banyak kemungkinan kata atau frasa atau ketika Anda ingin mencocokkan dengan kriteria khusus konteks, misalnya, “Pelanggan ingin membuat perubahan pada paket berlangganan mereka. “, “Agen menyelesaikan semua masalah pelanggan.”
## Tambahkan aturan untuk mengkategorikan kontak
Di bagian ini:
+ [Langkah 1: Tentukan kondisi](#add-category-rules-define-conditions)
+ [Langkah 2: Tentukan tindakan](#add-category-rules-define-actions)
### Langkah 1: Tentukan kondisi
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin **Aturan**.
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan**.
1. Tetapkan nama untuk aturan.
1. **Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis **pasca-panggilan, analisis real-time, analisis pasca-obrolan****, analisis** **obrolan** **waktu nyata, atau analisis email**.**
![\[Halaman aturan baru, daftar tarik-turun Kapan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. Pilih **Tambahkan kondisi**, lalu pilih jenis kecocokan:
+ **Kata atau Frasa - Pencocokan Tepat**: Menemukan kontak yang cocok dengan kata atau frasa yang tepat. Masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma.
+ **Pencocokan Pola Kata atau Frasa**: Menemukan kontak dengan mencari pola kata atau frasa. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, jika Anda mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit”, Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak dalam jarak satu kata dari “kartu.”
+ **Natural Language - Semantic Match**: Gunakan AI generatif untuk menemukan kontak yang cocok dengan pernyataan bahasa alami yang disediakan. Pernyataan itu harus dijawab dengan jawaban ya atau tidak. Bahasa alami - Pencocokan semantik digunakan ketika Anda ingin mencocokkan kontak dengan kriteria khusus konteks atau ketika ada terlalu banyak kemungkinan kata atau frasa untuk pencocokan. Berikut ini adalah beberapa contohnya:
+ “Pelanggan ingin membuat perubahan pada paket berlangganan mereka.”
+ “Pelanggan menunjukkan keinginan untuk menghentikan layanan mereka saat ini.”
+ “Agen menawarkan beberapa opsi pembayaran.”
+ “Agen meyakinkan pelanggan bahwa panggilan mereka penting dan meminta waktu tunggu tambahan.”
+ “Agen menyelesaikan semua masalah pelanggan.”
**catatan**
Bahasa Alami - Kondisi Pencocokan Semantik tidak dapat digunakan untuk analisis waktu nyata.
Untuk membuat aturan yang menggunakan AI generatif memerlukan izin tambahan: **Aturan - AI Generatif**.
**Kiat Pro:Gunakan** ****bahasa alami bertenaga AI generatif- Pencocokan semantik jika Anda sebelumnya menggunakan Kata atau Frasa - Pencocokan** Semantik.**
+ **Kata atau Frasa - Pencocokan Semantik**: Menemukan kata-kata yang mungkin sinonim. Misalnya, jika Anda memasukkan “kesal” itu dapat cocok dengan “tidak bahagia,” atau “hampir tidak dapat diterima” dapat cocok dengan “tidak dapat diterima,” dan “berhenti berlangganan” dapat cocok dengan “batalkan langganan.” Demikian pula, secara semantik dapat mencocokkan frasa. Misalnya, “terima kasih banyak telah membantu saya,” “terima kasih banyak dan ini sangat membantu,” dan “Saya sangat senang Anda dapat membantu saya.”
Ini menghilangkan kebutuhan untuk menentukan daftar kata kunci yang lengkap saat membuat kategori, dan memberi Anda kemampuan untuk membuat jaring yang lebih luas untuk mencari frasa serupa yang penting bagi Anda. Untuk hasil pencocokan semantik terbaik, berikan kata kunci atau frasa dengan arti yang sama dalam kartu pencocokan semantik. Saat ini, Anda dapat memberikan maksimal empat kata kunci dan frasa per kartu pencocokan semantik.
1. Menggunakan **Kata atau Frasa - Pencocokan Tepat** sebagai contoh, masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma, yang ingin Anda sorot dan pilih **Tambah**. Setiap kata atau frasa yang dipisahkan oleh koma mendapatkan garisnya sendiri di kartu.
![\[Halaman aturan baru, bagian Kata atau frasa - Pencocokan tepat.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script.png)
![\[Halaman aturan baru, bagian Kata atau frasa - Pencocokan tepat, tombol Tambah.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script2.png)
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN menelepon DAN Contoh DAN Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN membantu DAN Anda).
Atau, gunakan kondisi **Natural Language - Semantic Match** dan masukkan pernyataan bahasa alami di kotak teks, bahwa Generative AI harus dapat mengevaluasi sebagai Benar atau Salah.
![\[Halaman aturan baru, bahasa Alami - bagian pertandingan Semantik.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-natural-language-semantic.png)
1. Untuk menambahkan lebih banyak kata atau frasa, pilih **Tambahkan grup kata atau frasa**. Pada gambar berikut, kelompok kata atau frasa pertama adalah apa yang mungkin diucapkan agen, dan kelompok kedua adalah apa yang mungkin diucapkan pelanggan.
![\[A Kata atau frasa - Pencocokan yang tepat untuk agen, kata DAN, bagian Kata atau frasa untuk pelanggan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca frasa ini adalah: (Halo DAN terima kasih DAN Anda DAN untuk DAN menelepon DAN Contoh DAN Corp) ATAU (kami DAN menghargai DAN bisnis Anda) ATAU (bagaimana DAN mungkin DAN SAYA DAN membantu DAN Anda).
1. Kedua kartu tersebut terhubung dengan AND. Ini berarti, salah satu baris di kartu pertama perlu diucapkan DAN kemudian salah satu frasa di kartu kedua perlu diucapkan.
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca dua kartu kata atau frasa adalah (kartu 1) DAN (kartu 2).
1. Pilih **Tambahkan kondisi** untuk menerapkan aturan ke:
+ Antrian khusus
+ Ketika atribut kontak memiliki nilai tertentu
+ Ketika skor sentimen memiliki nilai tertentu
Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen mengerjakan antrian BasicQueue Penagihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen tersebut berlokasi di Seattle.
![\[Aturan dengan berbagai kondisi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
### Langkah 2: Tentukan tindakan
Selain mengkategorikan kontak, Anda dapat menentukan tindakan apa yang harus dilakukan Amazon Connect:
1. [Menghasilkan EventBridge acara](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
1. [Buat Tugas](contact-lens-rules-create-task.md)
1. [Buat Kasus](contact-lens-rules-create-case.md)
1. [Kirim notifikasi email](contact-lens-rules-email.md)
1. [Buat aturan yang mengirimkan evaluasi otomatis](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)
### Langkah 3: Tinjau dan simpan
1. Setelah selesai, pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Ketika aturan atau kategori gagal dievaluasi oleh Amazon Connect Contact Lens
Ketika Amazon Connect Contact Lens mengevaluasi aturan atau kategori selama analisis pasca-kontak untuk kontak suara atau obrolan, ada kemungkinan bahwa aturan atau kategori gagal untuk mengevaluasi.
Berikut ini adalah kemungkinan hasil kategori ketika aturan atau kategori dievaluasi selama analisis kontak:
1. **Berhasil dicocokkan dan diterapkan ke kontak**. Ketika kategori ditampilkan di halaman **Detail kontak**, ini menunjukkan bahwa mereka berhasil dicocokkan dan diterapkan ke kontak.
1. **Berhasil dievaluasi dan tetapi mereka tidak berlaku untuk kontak**. Jika kategori tidak ada di halaman **Detail kontak**, ini menunjukkan bahwa kategori tersebut tidak berlaku untuk kontak tetapi berhasil dievaluasi berdasarkan Contact Lens aturan.
1. **Analisis kontak selesai tetapi kategori tertentu tidak dievaluasi.** Ketika suatu kategori gagal dievaluasi, itu tidak berarti kategori tersebut tidak berlaku untuk kontak (berdasarkan kriterianya), melainkan Contact Lens menyelesaikan analisis kontak tanpa mengevaluasi kategori khusus ini.
Gambar berikut menunjukkan bahwa kategori gagal dilambangkan dengan batas putus-putus, latar belakang transparan, ikon kesalahan, dan awalan yang gagal. Saat Anda mengarahkan kursor ke kategori yang gagal, detail tentang mengapa kategori gagal dievaluasi akan ditampilkan.
![\[Kategori gagal pada halaman Detail kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/failed-categories1.png)
Kategori gagal ini hanya ada dari aturan dengan kondisi kecocokan semantik. Dua kemungkinan alasannya adalah:
1. **Kuota terlampaui**: Batas tindakan AI Gen Anda terlampaui untuk rentang waktu tersebut. Anda dapat meminta peningkatan kuota melalui AWS Support.
1. **Pedoman keselamatan yang gagal**: Pemrosesan kategori gagal karena tidak memenuhi keamanan dan pagar pembatas kualitas.
Sebaiknya tambahkan lebih banyak kondisi ke aturan pencocokan semantik Anda untuk mempersempit jumlah kontak yang mungkin berlaku. Ini akan membantu menghindari kuota melebihi kegagalan.
## Contact Lensanalisis pasca-kontak menghasilkan file S3 pelanggan
Kategori gagal muncul di file analisis di JobDetails bawah> Analisis yang Dilewati.
`SkippedAnalysis`Bagian ini menunjukkan analisis kontak yang ditandai sebagai 'Dilewati', meskipun analisis selesai untuk kontak itu. Ini berisi properti “Fitur” dan "ReasonCode”. `POST_CONTACT_SUMMARY`adalah salah satu fitur yang ada.
`CATEGORIZATION`ditambahkan sebagai fitur baru untuk analisis yang dilewati. Ada satu elemen kategorisasi unik dalam `SkippedAnalysis` array untuk setiap unik `ReasonCode` yang mengakibatkan kategorisasi gagal. `SkippedEntities`Properti baru diperkenalkan untuk setiap elemen unik, berisi daftar semua nama kategori (dan aturan terkait IDs) yang gagal karena kode alasan terkait.
Berikut ini adalah contoh kategori gagal dalam`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"
}
]
},
```
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Contoh file keluaran analitik Contact Lens percakapan untuk panggilan](contact-lens-example-output-files.md).
# Tambahkan peringatan waktu nyata Contact Lens untuk pengawas berdasarkan kata kunci dan frasa dalam panggilan
Setelah [mengaktifkan analitik real-time](enable-analytics.md) dalam alur, Anda dapat menambahkan aturan yang secara otomatis memberi tahu penyelia saat terjadi masalah pengalaman pelanggan.
Misalnya, Contact Lens dapat secara otomatis mengirim peringatan ketika kata kunci atau frasa tertentu disebutkan selama percakapan, atau ketika mendeteksi kriteria lain. Supervisor melihat peringatan di dasbor metrik waktu nyata. Dari sana, supervisor dapat mendengarkan panggilan langsung, dan memberikan panduan kepada agen melalui obrolan untuk membantu mereka menyelesaikan masalah lebih cepat.
Gambar berikut menunjukkan contoh apa yang akan dilihat supervisor pada laporan metrik waktu nyata ketika mereka mendapatkan peringatan. Dalam hal ini, Contact Lens telah mendeteksi situasi pelanggan yang marah.
![\[Halaman metrik real-time, peringatan untuk pelanggan yang marah.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-metrics-alert2.png)
Ketika supervisor mendengarkan panggilan langsung, Contact Lens berikan mereka transkrip real-time dan tren sentimen pelanggan yang membantu mereka memahami situasi dan menilai tindakan yang tepat. Transkrip juga menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk mengulanginya sendiri jika mereka ditransfer ke agen lain.
Gambar berikut menunjukkan contoh transkrip real-time.
![\[Contoh transkrip real-time.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-transcript.png)
## Tambahkan aturan untuk peringatan waktu nyata untuk panggilan
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin **Aturan**.
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan**.
1. Tetapkan nama untuk aturan.
1. Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis **waktu nyata**.
1. Pilih **Tambahkan kondisi**, lalu pilih jenis kecocokan:
+ **Pencocokan Tepat**: Hanya menemukan kata atau frasa yang tepat.
+ **Pencocokan Pola**: Menemukan kecocokan yang mungkin kurang dari 100 persen tepat. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, Anda mungkin mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan, tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit.” Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak berada dalam jarak satu kata dari kata “kartu.”
**Tip**
Semantic Match tidak tersedia untuk analisis real-time.
1. Masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma, yang ingin Anda sorot. Aturan waktu nyata hanya mendukung kata kunci atau frasa apa pun **yang disebutkan**.
![\[Aturan kata dan frasa.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. Pilih **Tambahkan**. Setiap kata atau frasa yang dipisahkan oleh koma mendapatkan barisnya sendiri.
![\[Aturan kata dan frasa dengan banyak frasa, masing-masing pada barisnya sendiri.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca kata-kata atau frasa ini adalah: (Bicara ATAU kepada ATAU manajer ATAU Anda) ATAU (ini ATAU TIDAK ATAU membantu) ATAU (berbicara ATAU kepada ATAU atasan ATAU Anda), dll.
1. Untuk menambahkan lebih banyak kata atau frasa, pilih **Tambahkan grup kata atau frasa**. Pada gambar berikut, kelompok kata atau frasa pertama adalah apa yang mungkin diucapkan agen. Kelompok kedua adalah apa yang mungkin diucapkan pelanggan.
![\[Aturan kata dan frasa dengan beberapa frasa untuk pelanggan dan agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Dalam kartu pertama ini, Contact Lens baca setiap baris sebagai OR. Misalnya: (Halo) ATAU (terima kasih ATAU Anda ATAU untuk ATAU menelepon ATAU Contoh ATAU Corp) ATAU (kami ATAU menghargai ATAU bisnis ATAU Anda).
1. Kedua kartu tersebut terhubung dengan AND. Ini berarti, salah satu baris di kartu pertama perlu diucapkan DAN kemudian salah satu frasa di kartu kedua perlu diucapkan.
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca dua kartu kata atau frasa adalah (kartu 1) DAN (kartu 2).
1. Pilih **Tambahkan kondisi** untuk menerapkan aturan ke:
+ Antrian khusus
+ Ketika atribut kontak memiliki nilai tertentu
+ Ketika skor sentimen memiliki nilai tertentu
Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen mengerjakan antrian BasicQueue Penagihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen tersebut berlokasi di Seattle.
![\[Aturan kata dan frasa dengan beberapa kondisi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. Setelah selesai, pilih **Selanjutnya**.
1. Dalam kotak **Tetapkan kategori kontak**, tambahkan nama untuk kategori tersebut. Misalnya, **Compliant atau **Not\$1Compliant****.
1. Pilih **Berikutnya**, lalu pilih **Simpan dan terbitkan**.
# Tambahkan peringatan waktu nyata Contact Lens untuk pengawas berdasarkan kata kunci dan frasa dalam obrolan
Setelah [mengaktifkan analitik real-time](enable-analytics.md) dalam alur, Anda dapat menambahkan aturan yang secara otomatis memberi tahu penyelia saat terjadi masalah pengalaman pelanggan.
Misalnya, Contact Lens dapat secara otomatis mengirim peringatan ketika kata kunci atau frasa tertentu disebutkan selama obrolan, atau ketika mendeteksi kriteria lain. Supervisor kemudian dapat melihat halaman **Detail kontak** untuk obrolan waktu nyata untuk melihat masalah tersebut. Dari sana, supervisor dapat bergabung dengan obrolan, dan memberikan panduan kepada agen melalui obrolan untuk membantu mereka menyelesaikan masalah lebih cepat.
Gambar berikut menunjukkan contoh apa yang akan dilihat supervisor di halaman **Detail kontak** ketika mereka mendapatkan peringatan untuk obrolan waktu nyata. Dalam hal ini, Contact Lens telah mendeteksi situasi pelanggan yang marah.
![\[Halaman detail kontak, peringatan untuk pelanggan obrolan real-time yang marah.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-alert-chat.png)
Ketika supervisor memantau obrolan, Contact Lens berikan mereka transkrip real-time dan tren sentimen pelanggan yang membantu mereka memahami situasi dan menilai tindakan yang tepat. Transkrip juga menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk mengulanginya sendiri jika mereka ditransfer ke agen lain.
## Tambahkan aturan untuk peringatan waktu nyata untuk obrolan
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin **Aturan**.
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan**.
1. Tetapkan nama untuk aturan.
1. Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis **waktu nyata**.
1. Pilih **Tambahkan kondisi**, lalu pilih jenis kecocokan. Gambar berikut menunjukkan aturan yang dikonfigurasi untuk kondisi **periode Sentimen - Waktu**.
![\[Ketentuan untuk aturan analisis obrolan waktu nyata.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule2.png)
Pilih dari salah satu pilihan berikut:
+ **Pencocokan Tepat**: Hanya menemukan kata atau frasa yang tepat.
+ **Pencocokan Pola**: Menemukan kecocokan yang mungkin kurang dari 100 persen tepat. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, Anda mungkin mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan, tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit.” Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak berada dalam jarak satu kata dari kata “kartu.”
**Tip**
Semantic Match tidak tersedia untuk analisis real-time.
1. Masukkan kata atau frasa, dipisahkan dengan koma, yang ingin Anda sorot. Aturan waktu nyata hanya mendukung kata kunci atau frasa apa pun **yang disebutkan**.
![\[Aturan kata dan frasa.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. Pilih **Tambahkan**. Setiap kata atau frasa yang dipisahkan oleh koma mendapatkan barisnya sendiri.
![\[Aturan kata dan frasa dengan banyak frasa, masing-masing pada barisnya sendiri.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca kata-kata atau frasa ini adalah: (Bicara ATAU kepada ATAU manajer ATAU Anda) ATAU (ini ATAU TIDAK ATAU membantu) ATAU (berbicara ATAU kepada ATAU atasan ATAU Anda), dll.
1. Untuk menambahkan lebih banyak kata atau frasa, pilih **Tambahkan grup kata atau frasa**. Pada gambar berikut, kelompok kata atau frasa pertama adalah apa yang mungkin disebutkan agen. Kelompok kedua adalah apa yang mungkin disebutkan pelanggan.
![\[Aturan kata dan frasa dengan beberapa frasa untuk pelanggan dan agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Dalam kartu pertama ini, Contact Lens baca setiap baris sebagai OR. Misalnya: (Halo) ATAU (terima kasih ATAU Anda ATAU untuk ATAU menelepon ATAU Contoh ATAU Corp) ATAU (kami ATAU menghargai ATAU bisnis ATAU Anda).
1. Kedua kartu tersebut terhubung dengan AND. Ini berarti, salah satu baris di kartu pertama perlu disebutkan DAN kemudian salah satu frasa di kartu kedua perlu disebutkan.
Logika yang Contact Lens digunakan untuk membaca dua kartu kata atau frasa adalah (kartu 1) DAN (kartu 2).
1. Pilih **Tambahkan kondisi** untuk menerapkan aturan ke:
+ Antrian khusus
+ Ketika atribut kontak memiliki nilai tertentu
+ Ketika skor sentimen memiliki nilai tertentu
Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen mengerjakan antrian BasicQueue Penagihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen tersebut berlokasi di Seattle.
![\[Aturan kata dan frasa dengan beberapa kondisi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. Setelah selesai, pilih **Selanjutnya**.
1. Dalam kotak **Tetapkan kategori kontak**, tambahkan nama untuk kategori tersebut. Misalnya, **Compliant atau **Not\$1Compliant****.
1. Pilih **Tambahkan tindakan** untuk menentukan tindakan apa yang harus dilakukan Amazon Connect saat kondisi terpenuhi. Anda dapat mengonfigurasi peringatan pengawas dengan menggunakan notifikasi email atau dengan mengembangkan integrasi khusus dengan. EventBridge
![\[Opsi Hasilkan EventBridge acara dan Kirim pemberitahuan email.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule3.png)
1. Jika Anda memilih **Kirim pemberitahuan email**, lihat [Buat aturan yang mengirim notifikasi email](contact-lens-rules-email.md) untuk detail selengkapnya tentang melengkapi halaman dan untuk informasi tentang batas email.
Jika Anda memilih **Menghasilkan EventBridge acara**, lihat [Buat aturan yang menghasilkan EventBridge acara](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) detail selengkapnya tentang menyelesaikan halaman dan untuk informasi tentang berlangganan jenis EventBridge acara.
# Buat aturan yang mengirim notifikasi email
Anda dapat membuat aturan yang mengirim pemberitahuan email ke orang-orang di organisasi Anda. Ini membantu Anda merespons dengan lebih bijaksana terhadap potensi masalah di pusat kontak Anda. Misalnya, Anda dapat membuat aturan untuk memberi tahu:
+ Seorang supervisor tim ketika ada eskalasi atau pembatalan akun.
+ Sekelompok orang di pusat kontak Anda sebagai akibat dari kata-kata tertentu yang disebutkan selama percakapan.
+ Orang yang ditunjuk di pusat kontak Anda ketika terjadi perselisihan selama panggilan.
+ Agen yang telah menangani kontak yang dianalisis atau dievaluasi dengan analitik percakapan Amazon Connect.
**penting**
Semua email dikirim dari`no-reply@amazonconnect.com`.
Pengguna SAFL tidak memiliki alamat email utama, mereka memiliki login nama pengguna. Login nama pengguna biasanya merupakan alamat email tetapi tidak harus demikian. Untuk pengguna ini label bidang **Alamat email** kosong di dalam Amazon Connect. Ketika pemberitahuan email dikirim untuk pengguna SAMP, mereka harus memiliki email sekunder yang dikonfigurasi untuk mendapatkannya. Jika email sekunder tidak dikonfigurasi, pengguna tidak akan menerima email tersebut.
**Untuk membuat aturan yang mengirimkan pemberitahuan email**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin yang diperlukan](permissions-for-rules.md) untuk membuat aturan.
1. Arahkan ke **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. **Pada halaman **Aturan**, pilih **Buat aturan**, lalu dari daftar tarik-turun, pilih **Analisis percakapan** atau formulir Evaluasi.**
![\[Halaman aturan, daftar dropdown buat aturan, opsi lensa kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-rule.png)
1. Pada halaman **Aturan baru**, tentukan kondisi untuk aturan tersebut. Untuk informasi lebih lanjut, lihat:
+ [Tentukan kondisi aturan untuk analitik percakapan](build-rules-for-contact-lens.md#rule-conditions)
+ [Tentukan kondisi aturan untuk formulir evaluasi](create-evaluation-rules.md#rule-conditions-eval).
1. Saat Anda menentukan tindakan untuk aturan, pilih **Kirim pemberitahuan email** untuk tindakan tersebut.
![\[Halaman aturan baru, daftar tarik-turun tindakan tambahkan, tindakan pemberitahuan kirim email.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-action.png)
1. Di bagian **Kirim pemberitahuan email**, pilih siapa yang akan menerima email dengan menggunakan salah satu opsi ini:
+ **Pilih penerima dengan login**: Rutekan email ke pengguna yang ditentukan.
**penting**
Pengguna SAMP harus memiliki email sekunder yang dikonfigurasi untuk mendapatkannya. Jika email sekunder tidak dikonfigurasi, pengguna tidak akan menerima email tersebut.
+ **Pilih penerima berdasarkan tag**. Rutekan email secara dinamis berdasarkan nilai tag agen.
+ **Pilih agen yang menangani kontak**. Rutekan email ke agen yang menangani kontak.
Pada gambar berikut, aturan mengirimkan email notifikasi ke agen yang menangani kontak.
![\[Bagian Kirim pemberitahuan email, Pilih agen yang menangani kontak opsi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-tag.png)
1. Di **Subjek**, tambahkan subjek email. Di **Tubuh**, tambahkan konten notifikasi email.
Gunakan **@ untuk menambahkan variabel dinamis** yang diisi selama eksekusi aturan. Untuk aturan analisis percakapan dan aturan formulir evaluasi, Anda dapat menambahkan **nama aturan, URL instans, kontak, agen,** dan informasi **antrian** untuk kontak yang cocok dengan aturan tersebut. Aturan formulir evaluasi juga memungkinkan Anda untuk memasukkan **ID evaluasi**.
![\[Tubuh email, daftar variabel yang tersedia.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/rules-send-email-dynamic-variables.png)
**catatan**
Jenis aturan lain mendukung variabel yang berbeda:
Aturan metrik real-time memungkinkan Anda memasukkan **nama aturan, URL instans,** dan daftar **agen, antrian, alur, atau profil perutean** yang melanggar ambang batas untuk memicu peringatan.
Aturan untuk kasus memungkinkan Anda menyisipkan **nama aturan, URL instance,** dan **ID kasus**.
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau pilihan Anda, lalu pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
## Batas email
+ Amazon Connect memiliki batas default 500 email per hari. Ketika batas itu terlampaui, instans Amazon Connect diblokir selama 24 jam dari mengirim lebih banyak email. Ini karena email tunduk pada batas bouncing dan keluhan. Untuk informasi selengkapnya, lihat bagian **Pantulan** dan **Keluhan** di [Memahami pengiriman email di Amazon SES](https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html).
+ Semua email dikirim`no-reply@amazonconnect.com`, yang tidak dapat Anda sesuaikan.
+ Pengguna SAFL tidak memiliki alamat email utama, mereka memiliki login nama pengguna. Login nama pengguna biasanya merupakan alamat email tetapi tidak harus demikian. Untuk pengguna ini label bidang **Alamat email** kosong di dalam Amazon Connect. Ketika pemberitahuan email dikirim untuk pengguna SAMP, mereka harus memiliki email sekunder yang dikonfigurasi untuk mendapatkannya. Jika email sekunder tidak dikonfigurasi, pengguna tidak akan menerima email tersebut.
Jika opsi default untuk mengirim email tidak memenuhi persyaratan Anda, silakan hubungi Manajer Akun Teknis Anda atau Dukungan untuk berdiskusi dengan tim layanan Amazon Connect.
# Buat aturan yang menghasilkan EventBridge acara
Dalam waktu nyata atau pasca-panggilan/obrolan, Anda bisa mendapatkan acara dan menggunakannya untuk memicu pemberitahuan atau peringatan berikutnya, atau laporan agregat di luar Amazon Connect. Ada banyak hal yang dapat Anda lakukan dengan data ini. Contoh:
+ Dapatkan peringatan waktu nyata di QuickSight dasbor.
+ Buat laporan agregat di luar Amazon Connect.
+ Bergabunglah dengan data dengan CRM Anda.
+ Hubungkan solusi notifikasi Anda EventBridge dan pastikan bahwa pada akhir hari, semua jenis acara tertentu masuk ke kotak masuk tertentu. Muatan memberi tahu Anda kontak, agen, dan antrian.
**catatan**
**Untuk aturan metrik waktu nyata, sumber daya yang memicu aturan akan dicantumkan di bawah sumber daya.** Misalnya, jika Anda membuat aturan yang memberi tahu Anda tentang metrik antrian seperti rata-rata. waktu jawaban antrian, daftar antrian yang melanggar ambang batas akan dicantumkan di bawah sumber daya.
**Untuk membuat aturan yang menghasilkan EventBridge acara**
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Hasilkan EventBridge acara** untuk tindakan.
![\[Halaman aturan baru, bagian ambil tindakan ini, daftar dropdown add action, dan Generate an EventBridge event action.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-events-example1.png)
1. Untuk **nama Action**, masukkan nama untuk muatan acara.
**catatan**
Nilai yang Anda tetapkan untuk **nama Tindakan** terlihat di EventBridge payload. Saat Anda menggabungkan peristiwa, nama tindakan memberikan dimensi tambahan yang dapat Anda gunakan untuk memprosesnya. Misalnya, Anda memiliki 200 nama kategori, tetapi hanya 50 yang memiliki nama tindakan tertentu, seperti NOTIFY\$1CUSTOMER\$1RETENTION.
![\[Bagian ambil tindakan ini, bagian kategori kontak tetapkan, bagian Hasilkan EventBridge acara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-eb-action.png)
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
1. Untuk memanfaatkan EventBridge data, berlangganan jenis EventBridge acara. Lihat prosedur selanjutnya.
## Berlangganan jenis EventBridge acara
Untuk berlangganan jenis EventBridge acara, buat EventBridge aturan khusus yang cocok dengan yang berikut ini:
+ “source” = “aws.connect”
+ “detail-type” = "Aturan Contact Lens Post Call Cocokkan” atau salah satu dari berikut ini:
+ **Contact LensAturan Realtime Cocokkan**
+ **Contact LensAturan Obrolan Realtime Cocokkan**
+ **Contact LensAturan Obrolan Posting Cocokkan**
+ **Contact LensAturan Evaluasi Cocokkan**
+ **Aturan Metrik Cocokkan**
Gambar berikut menunjukkan pengaturan ini di bagian Pola acara pada halaman aturan baru.
![\[Bagian pola acara dari halaman EventBridge aturan baru.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-eb-rules-events.png)
### Contoh EventBridge muatan
Berikut ini adalah contoh dari apa EventBridge payload terlihat seperti ketika **Contact LensPost Call Rules Cocokkan**.
```
{
"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",
}
}
```
Berikut ini adalah contoh seperti apa payload ketika **Aturan Contact Lens Realtime Cocokkan**.
```
{
"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",
}
}
```
# Buat aturan yang menghasilkan tugas
Aturan Amazon Connect memungkinkan Anda menghasilkan tugas. Ini membantu Anda membuat tindakan yang dapat dilacak dengan pemilik dan memberi Anda visibilitas tentang penyelesaian tugas dan produktivitas di luar kotak.
Berikut adalah beberapa contoh:
+ Tinjau kontak saat pelanggan curang. Misalnya, Anda dapat membuat tugas tindak lanjut ketika pelanggan mengucapkan kata atau frasa yang membuatnya tampak berpotensi curang.
+ Tindak lanjuti ketika pelanggan menyebutkan topik tertentu yang ingin Anda jual nanti atau berikan dukungan tambahan dengan menghubungi.
+ Mengevaluasi kinerja agen dalam skenario tertentu, misalnya sentimen pelanggan sangat rendah selama percakapan dan pelanggan menyatakan frustrasi.
+ Mengambil tindakan operasional, seperti menugaskan agen tambahan ke antrian di mana rata-rata. waktu jawaban antrian dalam satu jam terakhir telah melampaui ambang batas yang dapat diterima.
**Untuk membuat aturan yang menciptakan tugas**
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Buat Tugas** untuk tindakan.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tambahkan tindakan, opsi buat tugas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-task-example1.png)
1. Selesaikan bidang tugas sebagai berikut:
![\[Halaman aturan baru, bagian kategori kontak tetapkan, bagian Buat tugas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-example2.png)
1. **Nama kategori**: Nama kategori muncul di catatan kontak. Panjang maks: 200 karakter.
1. **Nama**: Nama tersebut muncul di Contact Control Panel (CCP) agen. Panjang maks: 512 karakter.
1. **Deskripsi**: Deskripsi muncul di Contact Control Panel (CCP) agen. Panjang maks: 4096 karakter.
**catatan**
Dalam Nama dan Deskripsi, gunakan **@ untuk menambahkan variabel dinamis** yang diisi selama eksekusi aturan. Untuk aturan analisis percakapan dan aturan formulir evaluasi, Anda dapat menambahkan **nama aturan, URL instans, kontak, agen,** dan informasi **antrian** untuk kontak yang cocok dengan aturan tersebut. Aturan formulir evaluasi juga memungkinkan Anda untuk memasukkan **ID evaluasi**.
![\[Tindakan tugas dengan variabel dinamis.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/rules-create-task-dynamic-variables.png)
Jenis aturan lain mendukung variabel yang berbeda::
Aturan metrik real-time memungkinkan Anda memasukkan **nama aturan, URL instans, dan daftar agen, antrian, alur, atau profil perutean** yang melanggar ambang batas untuk memicu peringatan.
Aturan untuk kasus memungkinkan Anda menyisipkan **nama aturan, URL instance,** dan **ID kasus**.
1. **Nama referensi tugas**: Ini adalah referensi default yang secara otomatis muncul di CCP agen.
+ Untuk aturan waktu nyata, referensi tugas menautkan ke halaman detail Real-time.
+ Untuk aturan pasca-panggilan/obrolan, referensi tugas menautkan ke halaman Detail **kontak**.
1. **Nama Referensi Tambahan**: Panjang maks: 4096 karakter. Anda dapat menambahkan hingga 25 referensi.
1. **Pilih alur**: Pilih alur yang dirancang untuk merutekan tugas ke pemilik tugas yang sesuai. Alur harus disimpan dan dipublikasikan agar muncul di daftar opsi Anda di dropdown.
1. Gambar berikut menunjukkan contoh bagaimana informasi ini muncul di PKC agen.
![\[Tugas di Panel Kontrol Kontak agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-ccp.png)
Dalam contoh ini, agen melihat nilai berikut untuk **Nama**, **Deskripsi**, dan **nama referensi Tugas**:
1. **Nama** = **Action-Required-Contact Lens- ba2cf8fe....**
1. **Keterangan** = **Test**
1. **Nama referensi tugas** = TaskRef dan URL ke halaman detail Real-time
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan** tugas.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
## Rekaman kontak suara dan tugas ditautkan
Saat aturan membuat tugas, catatan kontak dibuat secara otomatis untuk tugas tersebut. Ini terkait dengan catatan kontak panggilan suara atau obrolan yang memenuhi kriteria aturan untuk membuat tugas.
Misalnya, panggilan masuk ke pusat kontak Anda dan menghasilkan CTR1:
![\[Informasi tentang catatan kontak awal saat panggilan masuk.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
Mesin Rules menghasilkan tugas. Dalam catatan kontak untuk tugas, rekaman kontak suara muncul sebagai **ID kontak sebelumnya**. Selain itu, catatan kontak tugas mewarisi atribut kontak dari rekaman kontak suara, seperti yang diilustrasikan pada gambar berikut:
![\[Catatan kontak 2 untuk tugas tersebut.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
## Tentang nilai dinamis untuk ContactId, AgentId, QueueId, RuleName
Nilai dinamis dalam tanda kurung [] disebut [atribut kontak](what-is-a-contact-attribute.md). Atribut kontak memungkinkan Anda untuk menyimpan informasi sementara tentang kontak sehingga Anda dapat menggunakannya dalam alur.
Saat Anda menambahkan atribut kontak dalam tanda kurung [] — seperti ContactId,, AgentId QueueId, atau RuleName — nilainya diteruskan dari satu catatan kontak ke catatan kontak lainnya. Anda dapat menggunakan atribut kontak dalam alur Anda ke cabang dan merutekan kontak yang sesuai.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Gunakan atribut kontak](connect-contact-attributes.md).
# Buat aturan Contact Lens yang mengakhiri tugas terkait dari sebuah kasus
**Untuk membuat aturan yang mengakhiri tugas terkait**
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Kasus baru diperbarui** sebagai sumber acara.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tindakan tambahkan, opsi kasing ditambahkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Akhiri tugas** untuk tindakan.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tambahkan tindakan, opsi tugas akhir.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-2.png)
![\[Opsi tugas akhir.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-3.png)
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Buat aturan Contact Lens yang menciptakan kasus
**Untuk membuat aturan yang membuat kasus**
1. Saat Anda membuat aturan, pilih Analisis **pasca-panggilan tersedia, analisis** **pasca-obrolan tersedia**, atau **Analisis email tersedia** sebagai sumber acara.
![\[Halaman kondisi yang ditentukan, pilih Analisis pasca-panggilan tersedia, analisis pasca-obrolan tersedia, atau analisis Email tersedia sebagai sumber peristiwa.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-1.png)
1. Pilih **Berikutnya**
1. Pada halaman tindakan, pilih **Buat kasus** untuk tindakan.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tambahkan tindakan, opsi buat kasus.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-2.png)
1. Dalam **Create case** card, pilih **template Case**.
![\[Dalam Create case card, pilih template Case.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-3.png)
1. Isi bidang yang **diperlukan dan tambahkan bidang** **kasus opsional** untuk mengisi data kasus.
**catatan**
Profil pelanggan harus dikaitkan dengan kontak agar tindakan ini berfungsi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aktifkan Kasus](enable-cases.md).
![\[Isi bidang yang diperlukan dan tambahkan bidang kasus opsional untuk mengisi data kasus.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-4.png)
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Buat aturan Contact Lens yang memperbarui kasus
**Untuk membuat aturan yang memperbarui kasus**
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Kasus diperbarui** sebagai sumber acara dan pilih **Berikutnya**.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tambahkan tindakan, opsi kasing diperbarui.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. Saat Anda membuat aturan, pilih **Perbarui kasus** untuk tindakan tersebut.
![\[Halaman aturan baru, menu tarik-turun tambahkan tindakan, opsi kasus pembaruan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-2.png)
1. Pilih bidang kasus apa pun yang ingin Anda perbarui dari dropdown dan tentukan nilai barunya.
![\[Pilih bidang kasus apa pun yang ingin Anda perbarui dari dropdown dan tentukan nilai barunya.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-3.png)
![\[Pilih bidang kasus apa pun yang ingin Anda perbarui dari dropdown dan tentukan nilai barunya.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-4.png)
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Buat aturan Contact Lens yang mengirimkan evaluasi otomatis
Contact Lensmemungkinkan Anda untuk secara otomatis mengisi dan mengirimkan evaluasi dengan menggunakan wawasan dan metrik dari analisis percakapan.
## Langkah 1: Konfigurasikan otomatisasi pada formulir evaluasi
Sebelum Anda dapat membuat aturan yang mengirimkan evaluasi otomatis, Anda perlu mengonfigurasi otomatisasi pada formulir evaluasi. Untuk instruksi terperinci, lihat [Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](create-evaluation-forms.md#step-automate) di[Buat formulir evaluasi](create-evaluation-forms.md).
Berikut ini adalah ikhtisar langkah-langkahnya:
1. Atur otomatisasi pada setiap pertanyaan dalam formulir evaluasi.
1. **Aktifkan Aktifkan pengajuan evaluasi otomatis** sebelum mengaktifkan formulir evaluasi.
1. Saat Anda mengaktifkan formulir evaluasi dengan otomatisasi yang dikonfigurasi, prompt ditampilkan bagi Anda untuk membuat aturan, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Sebuah prompt untuk membuat aturan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/create-a-rule-to-submit-automated-evaluations-1.png)
1. Pilih **Buat aturan**.
1. Pada halaman **Aturan**, tentukan aturan yang menentukan kontak mana yang secara otomatis dievaluasi menggunakan formulir evaluasi yang dipilih. Prosedur berikut memberikan instruksi.
## Langkah 2: Tentukan aturan yang menentukan kontak mana yang dievaluasi secara otomatis
Anda dapat memicu evaluasi otomatis dengan dua jenis aturan:
+ Aturan **analisis percakapan** yang secara otomatis mengevaluasi kontak setelah Contact Lens menyelesaikan analisisnya.
+ **Evaluasi membentuk** aturan yang dapat digunakan untuk memicu formulir evaluasi spesifik situasi sebagai hasil dari formulir evaluasi generik. Misalnya, jika jawaban atas pertanyaan evaluasi *Apakah pelanggan tertarik untuk membeli suatu produk* adalah *Ya*, maka Anda dapat memicu formulir evaluasi lain yang mengukur *kinerja penjualan Agen*.
### Memicu evaluasi otomatis dengan aturan analitik percakapan
Ini adalah jenis aturan default yang dipilih saat Anda membuat aturan untuk mengirimkan evaluasi otomatis selama aktivasi formulir. Anda juga dapat membuat aturan seperti itu dengan memilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan** di halaman **Aturan**.
1. **Pilih Analisis Contact Lens pasca-panggilan tersedia atau Analisis Contact Lens** **pasca-obrolan tersedia** sebagai sumber acara. Kedua opsi ini disorot pada gambar berikut.
![\[Opsi analisis pasca-panggilan dan analisis pasca-obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/defined-conditions-evaluations.png)
1. Tentukan kondisi untuk kontak identitas untuk dievaluasi secara otomatis, lalu pilih **Berikutnya**.
Contoh kondisi yang dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi kumpulan agen atau kontak tertentu di mana formulir evaluasi berlaku adalah:
+ Agen
+ Hirarki agen
+ Agen AI
+ Antrean
+ Metode inisiasi
Selain itu, Anda dapat mengecualikan kontak yang mungkin telah berakhir sebelum waktunya karena konektivitas atau masalah lain menggunakan kondisi seperti:
+ Durasi interaksi (misalnya, lebih dari 30 detik)
+ Waktu bicara (misalnya, pelanggan berbicara selama lebih dari 10 detik)
+ Potensi masalah pemutusan saat masalah tidak ada atau tidak ada konektivitas atau masalah perangkat yang diketahui selama percakapan
1. Pada halaman **Tentukan tindakan**, berikan nama kategori untuk mengidentifikasi aturan.
1. Pilih **Tambah tindakan**, pilih **Kirim evaluasi otomatis**, dan pilih formulir yang ingin Anda gunakan untuk mengirimkan evaluasi secara otomatis. (Tindakan ini sudah dipilih pada halaman jika Anda membuat aturan saat Anda mengaktifkan formulir.)
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan dan Publikasikan**.
Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
**penting**
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
### Memicu evaluasi otomatis dengan aturan formulir evaluasi
1. Pergi ke halaman **Aturan**. Pilih **Buat aturan**, **Formulir evaluasi**.
1. Di bawah **Kapan**, pilih sumber acara **sebagai Hasil Contact Lens evaluasi tersedia**.
1. Pilih **Tambahkan kondisi** untuk memicu evaluasi khusus situasi. Contoh:
+ Jawaban spesifik pada evaluasi lain, ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Jawaban spesifik pada evaluasi lain.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/add-condition-1.png)
+ Skor formulir evaluasi lain, ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Skor formulir evaluasi lain.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/add-condition-2.png)
1. Pilih **Tambah tindakan**, pilih **Kirim evaluasi otomatis**, dan pilih formulir yang ingin Anda gunakan untuk mengirimkan evaluasi secara otomatis.
1. Pilih **Berikutnya**. Tinjau dan kemudian pilih **Simpan dan Publikasikan**.
## Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
1. **Dapatkah evaluasi otomatis mengesampingkan evaluasi yang telah dikirimkan secara manual?**
Tidak, evaluasi otomatis tidak dapat mengesampingkan evaluasi yang dikirimkan secara manual. Jika evaluasi sudah ada, maka evaluasi otomatis akan gagal untuk kontak tersebut dan administrator akun dapat melihat pemberitahuan kegagalan tersebut di dalamnya CloudWatch.
1. **Bagaimana cara mengidentifikasi evaluasi otomatis?**
Jika evaluasi dikirimkan secara otomatis, itu ditandai sebagai “diserahkan oleh Contact Lens otomatisasi” pada halaman **Detail kontak**. Jika evaluasi otomatis diedit dan dikirimkan kembali oleh evaluator, “diserahkan oleh” berisi nama evaluator.
1. **Dapatkah saya mengevaluasi kontak secara otomatis menggunakan beberapa formulir evaluasi?**
Ya, Anda dapat secara otomatis mengirimkan evaluasi pada kontak menggunakan beberapa formulir evaluasi. Anda perlu membuat beberapa aturan untuk mengirimkan evaluasi otomatis menggunakan formulir evaluasi yang berbeda.
# Gunakan kondisi Kata atau frasa dalam Contact Lens aturan
Dalam aturan **analisis Contact Lens percakapan**, Anda memiliki opsi untuk menentukan kondisi Kata atau frasa. Anda dapat memilih Exact Match, Semantic Match, atau Pattern Match untuk kata atau frasa. Topik ini menjelaskan setiap jenis kecocokan.
**catatan**
Ketiga jenis kecocokan tidak peka huruf besar/kecil, misalnya, jika Anda telah menentukan kata sebagai “penagihan”, itu juga akan cocok dengan transkrip yang berisi kata “Penagihan”.
## Cara menggunakan pencocokan tepat
**Exact Match** adalah pencocokan kata yang tepat, yang bisa berupa tunggal atau jamak.
Anda dapat menambahkan kata kunci atau frasa dengan menggunakan salah satu metode berikut:
+ Memilih **Masukkan kata kunci atau frasa** dan masukkan nilai secara manual di kotak teks. Beberapa nilai dapat dipisahkan dengan koma.
![\[Masukkan opsi kata kunci atau frasa di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png)
+ Memilih **Impor dari kumpulan kata** untuk mengimpor kata dan frasa yang telah ditentukan sebelumnya dari koleksi kata.
![\[Impor dari opsi pengumpulan kata di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png)
Koleksi kata dapat dikategorikan menjadi dua jenis: koleksi kata pengguna dan koleksi kata sistem. Koleksi kata sistem ditentukan sebelumnya oleh Amazon Connect, yang tidak dapat diedit oleh pengguna. Koleksi kata pengguna dapat dibuat, dibaca, diperbarui, dan dihapus (CRUD) oleh pengguna. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola koleksi kata saat Anda membuat aturan analisis percakapan di Contact Lens](manage-word-collections.md).
## Cara menggunakan pencocokan pola
Jika Anda ingin mencocokkan kata-kata terkait, tambahkan tanda bintang (\$1) ke kriteria. Misalnya, jika Anda ingin mencocokkan pada semua variasi “tetangga” (tetangga, lingkungan) Anda akan mengetik **tetangga.**
Dengan **Pattern Match** Anda dapat menentukan yang berikut:
+ **Daftar nilai**: Ini berguna saat Anda ingin membangun ekspresi dengan nilai yang dapat dipertukarkan. Misalnya, ekspresinya mungkin:
*Saya menelepon tentang pemadaman listrik di ["Beijing” atau “London” atau “New York” atau “Paris” atau “Tokyo"]*
Kemudian dalam daftar nilai Anda, Anda akan menambahkan kota: Beijing, London, New York, Paris, Tokyo.
Keuntungan menggunakan nilai adalah Anda dapat membuat satu ekspresi, bukan beberapa. Ini mengurangi jumlah kartu yang perlu Anda buat.
+ **Nomor**: Opsi ini paling sering digunakan dalam skrip kepatuhan, atau jika Anda mencari konteks ketika Anda tahu di suatu tempat di antaranya ada angka (dalam digit [0-9]). Dengan cara ini Anda dapat menempatkan semua kriteria Anda ke dalam satu ekspresi, bukan dua. Misalnya, skrip kepatuhan agen mungkin mengatakan:
*Saya telah berkecimpung di industri ini selama [num] tahun dan ingin mendiskusikan topik ini dengan Anda.*
Atau pelanggan mungkin mengatakan:
*Saya telah menjadi anggota selama [num] tahun.*
**catatan**
Saat mengekstrak angka dari obrolan atau transkrip audio, hanya digit numerik (0-9) yang dikenali.
Untuk kontak suara, bahasa tertentu mungkin tidak mengubah nomor lisan menjadi format digital selama [transkripsi angka](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html). Ini berarti pencocokan pola angka mungkin tidak berfungsi dalam kasus ini. Untuk daftar bahasa yang mendukung transkripsi nomor, lihat Bahasa yang [didukung dan fitur khusus bahasa](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html) di Panduan Pengembang *Amazon* Transcribe.
+ **Definisi kedekatan**: Menemukan kecocokan yang mungkin kurang dari 100 persen tepat. Anda juga dapat menentukan jarak antar kata. Misalnya, jika Anda mencari kontak di mana kata “kredit” disebutkan tetapi Anda tidak ingin melihat penyebutan kata “kartu kredit”, Anda dapat menentukan kategori pencocokan pola untuk mencari kata “kredit” yang tidak dalam jarak satu kata dari “kartu.”
Misalnya, definisi kedekatan mungkin:
*kredit [tidak dalam 1 kata dari] kartu*
**Tip**
Untuk daftar bahasa yang didukung oleh kecocokan pola, lihat[Fitur AI](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
## Cara menggunakan pertandingan semantik
Pencocokan semantik hanya didukung untuk analisis pasca-panggilan/obrolan.
+ “Niat” adalah contoh ucapan. Itu bisa berupa frasa atau kalimat.
+ Anda dapat memasukkan hingga empat maksud dalam satu kartu (grup).
+ Sebaiknya gunakan maksud semantik serupa dalam satu kartu untuk mendapatkan hasil terbaik. Misalnya, ada kategori untuk “kesopanan.” Ini mencakup dua maksud: “salam” dan “selamat tinggal”. Kami merekomendasikan untuk memisahkan maksud ini menjadi dua kartu:
+ Kartu 1: “Bagaimana kabarmu hari ini” dan “Bagaimana semuanya berjalan”. Mereka adalah salam semantik yang mirip.
+ Kartu 2: “Terima kasih telah menghubungi kami” dan “Terima kasih telah menjadi pelanggan kami.” Mereka secara semantik mirip perpisahan.
Memisahkan intent menjadi dua kartu memberikan akurasi lebih dari menempatkan semuanya ke dalam satu kartu.
# Gunakan Generative AI untuk mencocokkan kontak secara semantik dengan pernyataan bahasa alami
Dalam aturan **analisis Contact Lens percakapan**, Anda memiliki opsi untuk menentukan **bahasa alami - kondisi pencocokan semantik** yang menggunakan AI generatif untuk menemukan kontak yang cocok dengan pernyataan bahasa alami. **Bahasa alami - Pencocokan semantik digunakan ketika Anda ingin mencocokkan kontak dengan kriteria khusus konteks (misalnya, masalah pelanggan diselesaikan selama panggilan) atau ketika ada terlalu banyak kemungkinan kata atau frasa untuk menggunakan kondisi Kata atau frasa.**
Kiat Pro: Gunakan bahasa alami bertenaga AI generatif- Pencocokan semantik jika sebelumnya Anda menggunakan Kata atau Frasa - Pencocokan Semantik.
## Cara menggunakan Bahasa alami - pertandingan semantik
****
1. Masuk ke Amazon Connect dengan pengguna yang memiliki izin **Aturan dan Aturan** **- Izin AI generatif**.
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, lalu **Aturan**.
1. Kemudian pilih **Buat Aturan** dan pilih **Analisis percakapan**.
![\[Impor dari opsi pengumpulan kata di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/create-natural-semantic-match-rule.png)
1. Pilih “Analisis Contact Lens pasca-panggilan tersedia” atau “Analisis Contact Lens pasca-obrolan tersedia”.
1. Pilih **Tambahkan kondisi** dan kemudian pilih **Bahasa alami - kecocokan semantik**.
![\[Impor dari opsi pengumpulan kata di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/choose-natural-semantic-match.png)
1. Masukkan pernyataan bahasa alami yang dapat dievaluasi oleh Generative AI sebagai benar atau salah dengan mencocokkan dengan transkrip percakapan.
![\[Impor dari opsi pengumpulan kata di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/enter-natural-language-statement.png)
1. Tambahkan kondisi tambahan apa pun, misalnya, antrian, atribut kontak khusus, dll.
1. Pilih **Berikutnya** dan berikan nama kategori (tanpa spasi) yang akan digunakan untuk memberi label kontak dengan pernyataan bahasa alami, misalnya, **CustomerAddressChange**.
1. Anda dapat menentukan tindakan tambahan, seperti [membuat tugas](contact-lens-rules-create-task.md), [mengirim pemberitahuan email](contact-lens-rules-email.md), [mengirimkan evaluasi secara otomatis](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md), antara lain.
1. Pilih **Berikutnya** untuk meninjau aturan sebelum Anda **Menyimpan dan Menerbitkan** aturan. Jika Anda belum siap untuk mempublikasikan aturan, Anda juga dapat **Menyimpan sebagai draf**.
## Pedoman untuk menggunakan semantic-match
Daftar berikut merinci cara terbaik menggunakan semantic-match:
+ Pernyataan itu harus menjadi sesuatu yang dapat dievaluasi sebagai benar atau salah.
+ Bahasa alami - kecocokan semantik hanya menggunakan transkrip percakapan. Jika Anda ingin menggunakan atribut kontak lain (misalnya, antrian) dalam kriteria kecocokan Anda, maka atribut tersebut harus ditentukan sebagai kondisi terpisah dalam aturan.
+ Jika memungkinkan, gunakan istilah 'agen' alih-alih istilah seperti 'rekan', 'karyawan', 'perwakilan', 'advokat', atau 'rekan'. Demikian pula gunakan istilah 'pelanggan', bukan istilah seperti 'anggota', 'penelepon', 'tamu', atau 'pelanggan'.
+ Hanya gunakan tanda kutip ganda jika Anda ingin memeriksa kata-kata yang tepat yang diucapkan oleh agen atau pelanggan. Misalnya, Jika instruksinya adalah untuk memeriksa agen yang mengatakan “Semoga hari yang menyenangkan”, maka AI generatif tidak akan mendeteksi “Selamat sore”. Sebaliknya pernyataan bahasa alami harus mengatakan “Agen berharap pelanggan hari yang menyenangkan”.
**Contoh pernyataan yang akan digunakan dengan semantic-match**
+ Pelanggan ingin membuat perubahan pada paket berlangganan mereka.
+ Pelanggan menyampaikan rasa terima kasih atas dukungan agen.
+ Pelanggan menunjukkan keinginan untuk menghentikan layanan mereka saat ini.
+ Pelanggan meminta interaksi selanjutnya.
+ Pelanggan meminta agen untuk mengulangi informasi, menunjukkan kurangnya pemahaman.
+ Pelanggan meminta untuk berbicara dengan manajer agen.
+ Agen meminta pelanggan untuk informasi tambahan atau validasi sebelum memberikan jawaban yang pasti.
+ Agen menawarkan beberapa opsi pembayaran
+ Agen meyakinkan pelanggan bahwa panggilan mereka penting dan meminta waktu tunggu tambahan.
+ Agen menyelesaikan semua masalah pelanggan.
# Mengelola koleksi kata saat Anda membuat aturan analisis percakapan di Contact Lens
*Kumpulan kata* adalah sekumpulan kata dan frasa yang telah dibuat sebelumnya yang dapat Anda gunakan untuk menentukan kondisi pencocokan yang tepat saat Anda membuat aturan analisis percakapan. Saat Anda menambahkan kondisi pencocokan yang tepat ke aturan, Anda dapat memilih daftar kata dan frasa dari menu tarik-turun.
## Izin yang diperlukan
Contact LensAturan - Koleksi Word menggunakan set izin profil keamanan yang sama dengan Contact Lens Aturan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Izin profil keamanan untuk aturan Contact Lens](permissions-for-rules.md).
## Cara mengakses halaman manajemen koleksi kata
1. Saat Anda membuat atau memperbarui aturan analisis percakapan, pilih ikon roda gigi di kanan atas kartu kondisi **pencocokan persis**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Masukkan opsi kata kunci atau frasa di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-1.png)
1. Pada halaman manajemen **koleksi Word**, Anda dapat melihat koleksi kata yang ada dan membuat koleksi kata baru.
![\[Masukkan opsi kata kunci atau frasa di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-2.png)
## Cara membuat koleksi kata pengguna
****
1. Pada halaman manajemen **koleksi Word**, pilih **Buat koleksi kata**.
![\[Masukkan opsi kata kunci atau frasa di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-1.png)
1. Masukkan nama kumpulan kata, tambahkan kata dan frasa, lalu pilih **Simpan**.
![\[Masukkan opsi kata kunci atau frasa di UI.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-2.png)
## Batas pengumpulan kata
+ Amazon Connect memiliki batas default 100 koleksi kata pengguna per instance.
+ Setiap kumpulan kata dapat memiliki maksimal 100 kata atau frasa.
+ Setiap kata atau frasa dibatasi tidak lebih dari 512 karakter.
+ Anda hanya dapat mengelola koleksi kata pengguna. Anda tidak dapat mengelola atau mengedit koleksi kata sistem.
# Masukkan skrip dalam Contact Lens aturan untuk diikuti agen
Masukkan skrip dalam Contact Lens aturan saat Anda membutuhkan agen untuk menggunakan kata-kata yang tepat dalam panggilan pelanggan.
Untuk memasukkan skrip dalam aturan, masukkan frasa. Misalnya, jika Anda ingin menyoroti ketika agen mengucapkan *Terima kasih telah menjadi anggota. Kami menghargai bisnis Anda*, masukkan dua frasa:
+ Terima kasih telah menjadi anggota.
+ Kami menghargai bisnis Anda.
Untuk menerapkan aturan ke lini bisnis tertentu, tambahkan kondisi antrian yang berlaku, atau atribut kontak. Misalnya, gambar berikut menunjukkan aturan yang berlaku ketika agen mengerjakan antrian BasicQueue Penagihan dan Pembayaran, pelanggan untuk asuransi mobil, dan agen tersebut berlokasi di Seattle.
![\[Halaman aturan baru, Kata atau frasa - bagian Pencocokan tepat, beberapa kondisi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
# Izin profil keamanan untuk aturan Contact Lens
Untuk melihat, mengedit, atau menambahkan aturan untuk kategorisasi otomatis, Anda harus ditetapkan ke profil keamanan yang memiliki izin **Analytics and Optimization: Rules**.
Untuk melihat, mengedit, atau menambahkan aturan yang menggunakan AI generatif (menggunakan **bahasa Alami - kondisi pencocokan semantik**), profil keamanan Anda juga harus diberi izin **Analytics and Optimization: Rules - Generative** AI.
Untuk melihat nama agen sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **Pengguna dan izin: Pengguna - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
Untuk melihat nama antrian sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda perlu **Perutean: Antrian - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan izin untuk menggunakan analisis Contact Lens percakapan di Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md).
# Rancang alur untuk menggunakan atribut kontak dalam aturan di Contact Lens
Anda dapat memiliki hingga 5 atribut kontak dalam aturan.
Atribut kontak diambil pada awal sesi analisis kontak real-time dan apa pun yang diambil pada saat itu digunakan untuk evaluasi aturan selama seluruh sesi. Setiap pembaruan atribut kontak setelah sesi dimulai tidak diambil.
Anda dapat mendesain alur untuk menggunakan atribut kontak yang Anda tentukan dalam aturan, lalu merutekan tugas yang sesuai. Misalnya, panggilan atau obrolan tiba di pusat kontak Anda. Saat Contact Lens menganalisis panggilan atau obrolan, itu mendapat hit pada aturan **Kepatuhan**. Catatan kontak yang dibuat untuk panggilan, misalnya, menyertakan informasi yang mirip dengan gambar berikut. Ini menunjukkan **Kategori** = **Kepatuhan**, dan memiliki dua atribut kontak khusus: **CustomerType**= **VIP**, **AgentLocation**= **NYC**.
![\[Catatan kontak saat aturan Kepatuhan dipicu.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
Mesin Rules menghasilkan tugas. Rekaman kontak untuk tugas mewarisi atribut kontak dari rekaman kontak suara, seperti yang diilustrasikan pada gambar berikut.
![\[Catatan kontak untuk tugas, atribut kontak kustom.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
Rekaman kontak suara muncul sebagai **ID kontak Sebelumnya**.
Alur yang Anda tentukan dalam aturan harus dirancang untuk menggunakan atribut kontak dan merutekan tugas ke pemilik yang sesuai. Misalnya, Anda mungkin ingin merutekan tugas di mana **CustomerType = VIP** ke agen tertentu.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Gunakan atribut kontak](connect-contact-attributes.md).
# Aturan diterapkan ke kontak baru saat Contact Lens menganalisis percakapan
Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan ke kontak baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Aturan diterapkan saat analitik percakapan Amazon Connect menganalisis percakapan.
Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk percakapan sebelumnya dan tersimpan.
# Pemberitahuan kesalahan: Contact Lens Kapan tidak dapat menganalisis kontak
Ada kemungkinan bahwa tidak Contact Lens dapat menganalisis file kontak, meskipun analisis diaktifkan pada alur. Ketika ini terjadi, Contact Lens kirim pemberitahuan kesalahan menggunakan EventBridge acara Amazon.
Peristiwa dipancarkan atas dasar [upaya terbaik](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html).
## Berlangganan EventBridge notifikasi
Untuk berlangganan notifikasi ini, buat EventBridge aturan khusus yang cocok dengan yang berikut ini:
+ “source” = “aws.connect”
+ “detail-type” = "Contact LensAnalisis Perubahan Status”
Anda juga dapat menambahkan ke pola yang akan diberi tahu ketika kode peristiwa tertentu terjadi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pola Peristiwa](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) di *Panduan EventBridge Pengguna Amazon*.
Format notifikasi terlihat seperti contoh berikut:
```
{
"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"
}
}
```
## Kode acara
Tabel berikut mencantumkan kode peristiwa yang mungkin terjadi ketika tidak Contact Lens dapat menganalisis kontak.
| Kode alasan acara | Deskripsi |
| --- | --- |
| INVALID\$1ANALYSIS\$1CONFIGURATION | Contact Lensmenerima nilai yang tidak valid saat alur dimulai, seperti kode bahasa yang tidak didukung atau tidak valid, atau nilai yang tidak didukung untuk perilaku redaksi. |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lenstidak bisa mendapatkan file rekaman. Ini mungkin karena file tidak ada di bucket S3, atau ada masalah dengan izin. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1SMALL | File rekaman terlalu kecil untuk analisis (kurang dari 105 ms). Jika file tidak memiliki format yang diharapkan, terjadi INVALID kesalahan. JSON kosong juga merupakan objek yang tidak terduga. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1LARGE | File rekaman melebihi batas durasi untuk analisis. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/contact-lens-error-notifications.html) |
| RECORDING\$1FILE\$1INVALID | File rekaman tidak valid. |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Terjadi kesalahan saat Contact Lens mencoba membaca file rekaman. |
| RECORDING\$1FILE\$1EMPTY | File rekaman kosong. |
| RECORDING\$1SAMPLE\$1RATE\$1NOT\$1SUPPORTED | Laju sampel file audio tidak didukung. Contact Lenssaat ini mendukung file audio dengan laju sampel 8kHz. Itu adalah laju sampel untuk rekaman Amazon Connect. |
# Pemberitahuan kesalahan saat aturan Amazon Connect gagal dijalankan
Penting untuk mengetahui kapan tindakan aturan tertentu telah gagal dalam lingkungan produksi, dan apa yang menyebabkan kegagalan tersebut. Maka Anda dapat secara proaktif mengurangi kegagalan tersebut di masa depan.
Untuk mendapatkan wawasan real-time tentang tindakan yang gagal dijalankan, Anda mengintegrasikan Aturan Amazon Connect dengan EventBridge peristiwa Amazon. Ini memungkinkan Anda diberi tahu ketika, misalnya, tindakan “Buat tugas” gagal dijalankan karena jumlah maksimum **tugas aktif Bersamaan per instance** mencapai kuota layanan. Ketika ini terjadi, Amazon Connect mengirimkan pemberitahuan kesalahan menggunakan EventBridge acara Amazon.
Peristiwa dipancarkan atas dasar [upaya terbaik](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html).
## Berlangganan EventBridge notifikasi
Untuk berlangganan notifikasi ini, buat EventBridge aturan khusus yang cocok dengan yang berikut ini:
+ “source” = “aws.connect”
+ “detail-type” = "Contact LensAturan Eksekusi Tindakan Gagal”
Anda juga dapat menambahkan ke pola yang akan diberi tahu ketika kode peristiwa tertentu terjadi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pola Peristiwa](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html) di *Panduan EventBridge Pengguna Amazon*.
Format notifikasi terlihat seperti contoh berikut:
```
{
"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}"
}
}
```
## Jenis tindakan yang didukung
+ `CREATE_TASK`
+ `GENERATE_EVENTBRIDGE_EVENT`
+ `SEND_NOTIFICATION`
Untuk informasi tentang `ASSIGN_CONTACT_CATEGORY`, lihat [Pemberitahuan kesalahan: Contact Lens Kapan tidak dapat menganalisis kontak Pemecahan Masalah](contact-lens-error-notifications.md).
## Peristiwa pemicu yang didukung
+ `REAL_TIME_CALL`
+ `REAL_TIME_CHAT`
+ `POST_CALL`
+ `POST_CHAT`
+ `THIRD_PARTY`
## Kode alasan untuk tindakan yang gagal
Ketika tindakan gagal, layanan pemberitahuan kesalahan mengumpulkan kode alasan dari tindakan yang didukung. Untuk informasi selengkapnya tentang kode alasan kegagalan Tugas dan EventBridge tindakan, lihat topik berikut:
+ Untuk alasan kode kegagalan tindakan Tugas, lihat [Kesalahan](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartTaskContact.html#API_StartTaskContact_Errors) dalam topik **StartTaskContact**API di *Panduan Referensi API Amazon Connect*.
+ Untuk alasan kode kegagalan EventBridge tindakan, lihat [Kesalahan](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html#API_PutEvents_Errors) dalam topik **PutEvents**API di *Panduan Referensi Amazon EventBridge API*.
# Tentukan variabel untuk parameter tertentu saat membuat atau mengelola aturan menggunakan Amazon Connect APIs
Saat Anda membuat atau mengelola aturan secara terprogram menggunakan Amazon Connect APIs (seperti [CreateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateRule.html)atau [UpdateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateRule.html)), Anda dapat menentukan variabel untuk parameter tertentu. Variabel diselesaikan saat runtime ketika tindakan dipicu, berdasarkan nilai [EventSourceName](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RuleTriggerEventSource.html)parameter.
Misalnya, katakanlah Anda sedang menyiapkan tindakan tugas dan Anda ingin menambahkan lebih banyak konteks. Berikut ini adalah contoh bagaimana Anda dapat menggunakan injeksi variabel untuk menyertakan ID kontak dan ID agen di `Description` bidang tugas:
+ Pelanggan tidak senang dengan panggilan telepon. Sebuah kata umpatan terdeteksi selama percakapan dengan agen `$.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId` dalam kontak `$.ContactLens.PostCall.ContactId`
Ketika tindakan dipicu, string akan memutuskan untuk “Pelanggan tidak senang dengan panggilan telepon. Sebuah kata umpatan terdeteksi selama percakapan dengan agen 12345678-1234-1234-1234- di kontak 87654321-1234-1234-1234-” EXAMPLEID012 EXAMPLEID345
Tabel berikut mencantumkan setiap sumber peristiwa, dan yang JSONPath akan digunakan untuk bidang yang mendukung injeksi variabel.
| EventSourceName | JSONPath Referensi |
| --- | --- |
| OnPostCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostCall.ContactId \$1. ContactLens. PostCall.Agen. AgentId \$1. ContactLens. PostCall.Antrian. QueueId |
| OnRealTimeCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.RealTimeCall.ContactId \$1. ContactLens. RealTimeCall.Agen. AgentId \$1. ContactLens. RealTimeCall.Antrian. QueueId |
| OnPostChatAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostChat.ContactId \$1. ContactLens. PostChat.Agen. AgentId \$1. ContactLens. PostChat.Antrian. QueueId |
| OnSalesforceCaseCreate | \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate. CaseNumber \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Nama \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Email \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Telepon \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Perusahaan \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Tipe \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Alasan \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Asal \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Subjek \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Prioritas \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate. CreatedDate \$1. ThirdParty.Salesforce. CaseCreate.Deskripsi |
| OnZendeskTicketCreate | \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate.Id \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate.Prioritas \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketCreate. CreatedAt |
| OnZendeskTicketStatusUpdate | \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate.Id \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate.Prioritas \$1. ThirdParty.Zendesk. TicketStatusUpdate. CreatedAt |
# Cari percakapan yang dianalisis oleh Contact Lens
Anda dapat mencari rekaman yang dianalisis dan ditranskripsi berdasarkan:
+ Pembicara (agen atau pelanggan)
+ Kata kunci
+ Skor sentimen
+ Waktu non-bicara (hanya untuk panggilan)
+ Waktu respons (hanya untuk obrolan)
Selain itu, Anda dapat mencari percakapan yang berada dalam kategori kontak tertentu (yaitu, percakapan telah dikategorikan berdasarkan kata kunci dan frasa yang diucapkan).
Kriteria ini dijelaskan di bagian berikut.
**penting**
Ketika Contact Lens diaktifkan pada kontak, setelah panggilan atau obrolan berakhir **dan** agen menyelesaikan After Contact Work (ACW), Contact Lens menganalisis (dan untuk panggilan, menyalin) rekaman percakapan agen-pelanggan. Agen harus memilih **Tutup kontak** terlebih dahulu.
Transkrip obrolan diindeks untuk pencarian saat Contact Lens diaktifkan; transkrip tersebut tidak diindeks untuk pencarian jika tidak diaktifkan. Contact Lens
## Izin yang diperlukan untuk mencari percakapan
Sebelum Anda dapat mencari percakapan, Anda memerlukan izin berikut di profil keamanan Anda. Mereka memungkinkan Anda untuk melakukan jenis pencarian yang Anda inginkan.
+ Aktifkan salah satu izin berikut untuk mengakses halaman **Pencarian Kontak**:
+ **Pencarian kontak**. Memungkinkan Anda mencari semua kontak.
+ **Lihat kontak saya**: Memungkinkan Anda mencari hanya kontak yang Anda tangani sebagai agen.
+ **Cari kontak berdasarkan karakteristik percakapan**. Ini termasuk waktu non-bicara, skor sentimen, dan kategori kontak.
+ **Cari kontak berdasarkan kata kunci**
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan izin](permissions-for-contact-lens.md).
## Cari kata atau frasa
Untuk pencarian kata kunci, Contact Lens gunakan `standard` penganalisis di Amazon OpenSearch Service. Penganalisis ini tidak peka huruf besar/kecil. Misalnya, jika Anda memasukkan *terima kasih atas bisnis Anda 2 Penerbangan DIBATALKAN*, pencarian mencari:
[terima kasih, Anda, untuk, bisnis Anda, 2, dibatalkan, penerbangan]
Jika Anda memasukkan *“terima kasih atas bisnis Anda”, dua, “Penerbangan DIBATALKAN”*, pencarian mencari:
[terima kasih atas bisnis Anda, dua, penerbangan yang dibatalkan]
**Untuk mencari percakapan untuk kata atau frasa**
1. Di Amazon Connect, masuk dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin **Cari kontak dengan kata kunci**.
1. Pilih **Analytics dan optimasi**, **Hubungi pencarian**.
1. Di bagian **Filter**, tentukan periode waktu yang ingin Anda cari, dan tentukan salurannya.
**Tip**
Saat mencari berdasarkan tanggal, Anda dapat mencari hingga 8 minggu sekaligus.
1. Pilih **Klik di sini untuk menambahkan filter**, dan di menu tarik-turun, pilih **Kata atau frasa**.
![\[Halaman pencarian kontak, bagian filter, tarik-turun tambahkan filter, opsi Kata atau frasa.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-words-phrases.png)
1. Di bagian **Digunakan oleh**, pilih bagian percakapan mana yang ingin Anda cari. Perhatikan hal-hal berikut:
+ **Sistem** berlaku untuk obrolan, di mana peserta dapat berupa bot Lex atau prompt.
+ Untuk mencari kata atau frasa yang digunakan oleh semua peserta, pilih **Agen**, **Pelanggan**, **Sistem**.
+ Jika tidak ada kotak yang dipilih, itu berarti mencari kata atau frasa yang digunakan oleh salah satu peserta.
1. Di bagian **Logika**, pilih dari opsi berikut:
+ Pilih **Cocokkan apa saja** untuk mengembalikan kontak yang memiliki salah satu kata yang ada dalam transkrip.
Misalnya, kueri berikut berarti cocok (halo ATAU pembatalan ATAU “contoh maskapai penerbangan”). Dan, karena tidak **Digunakan oleh** kotak yang dipilih, itu berarti “temukan kontak di mana kata-kata ini digunakan oleh salah satu peserta.”
![\[Kotak dialog Kata atau frasa, Cocokkan opsi apa saja.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/match-any.png)
+ Pilih **Cocokkan semua** untuk mengembalikan kontak yang memiliki semua kata yang ada dalam transkrip.
Misalnya, kueri berikut berarti cocok (“terima kasih atas bisnis Anda” DAN pembatalan DAN “contoh maskapai penerbangan”). Dan, karena semua kotak peserta dipilih, itu berarti “temukan kontak di mana semua kata dan frasa ini digunakan oleh semua peserta.”
![\[Kotak dialog Kata atau frasa, opsi Cocokkan semua.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/match-all.png)
1. Di bagian **Kata atau frasa**, masukkan kata yang akan dicari, dipisahkan dengan koma. Jika Anda memasukkan frasa, mengelilinginya dengan tanda kutip.
Anda dapat memasukkan hingga 128 karakter.
## Cari skor sentimen atau evaluasi pergeseran sentimen
DenganContact Lens, Anda dapat mencari percakapan untuk skor sentimen atau pergeseran sentimen pada skala -5 (paling negatif) ke \$15 (paling positif). Ini memungkinkan Anda mengidentifikasi pola dan faktor mengapa panggilan berjalan dengan baik atau buruk.
![\[Halaman pencarian kontak, filter skor sentimen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-score-shift.png)
Misalnya, Anda ingin mengidentifikasi dan menyelidiki semua kontak di mana sentimen pelanggan berakhir negatif. Anda dapat mencari semua kontak di mana skor sentimen **<=** (kurang dari atau sama dengan) -1.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Selidiki skor sentimen](sentiment-scores.md).
**Untuk mencari skor sentimen atau mengevaluasi pergeseran sentimen**
1. Di Amazon Connect, masuk dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang diaktifkan untuk izin **Cari kontak berdasarkan karakteristik percakapan**.
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, tentukan apakah Anda menginginkan skor sentimen untuk kata atau frasa yang diucapkan oleh pelanggan atau agen.
1. Dalam **Jenis analisis skor**, tentukan jenis skor apa yang akan dikembalikan:
+ **Skor sentimen**: Ini mengembalikan skor rata-rata untuk pelanggan atau bagian agen dari percakapan.
Selain mencari skor sentimen saat agen atau pelanggan berada di kontak, Anda dapat memfilter pencarian berdasarkan saat pelanggan:
+ **Dengan agen di obrolan**
+ **Tanpa agen di obrolan**: Ini adalah waktu pelanggan mengobrol dengan bot, prompt, dan waktu dalam antrian.
![\[Filter skor sentimen, dropdown peserta, pelanggan tanpa agen pada opsi obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-participant.png)
+ **Pergeseran sentimen**: Identifikasi di mana sentimen pelanggan atau agen berubah selama kontak.
Misalnya, gambar berikut menunjukkan contoh pencarian kontak di mana skor sentimen pelanggan dimulai kurang dari atau sama dengan -1 dan berakhir lebih besar dari atau sama dengan \$11. Selain itu, pelanggan sedang mengobrol dengan agen yang hadir.
![\[Filter skor sentimen, opsi pergeseran sentimen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-sentiment-score.png)
## Cari waktu non-bicara
Untuk membantu mengidentifikasi panggilan mana yang harus diselidiki, Anda dapat mencari waktu non-bicara. Misalnya, Anda mungkin ingin menemukan semua panggilan di mana waktu non-bicara lebih besar dari 20%, dan kemudian menyelidikinya.
Waktu non-bicara termasuk waktu tunggu dan keheningan di mana kedua peserta tidak berbicara lebih dari tiga detik. Durasi ini tidak dapat disesuaikan.
Gunakan panah tarik-turun untuk menentukan apakah akan mencari percakapan selama durasi atau persentase waktu non-bicara. Opsi ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Untuk informasi tentang cara menggunakan metrik ini, lihat[Selidiki waktu non-bicara](non-talk-time.md).
![\[Filter waktu non-bicara, opsi durasi dan persentase.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/non-talk-time.png)
## Cari berdasarkan waktu respons untuk percakapan obrolan
Anda dapat mencari berdasarkan:
+ Waktu respons rata-rata agen atau pelanggan selama obrolan
+ Waktu respons maksimum agen atau pelanggan selama obrolan
Anda menentukan apakah durasinya kurang atau lebih besar dari atau sama dengan waktu tertentu. Untuk informasi tentang cara menggunakan metrik ini, lihat[Selidiki waktu respons selama obrolan di Contact Lens](response-time.md).
Untuk waktu respons minimum dan maksimum yang didukung, lihat[Amazon Connect Spesifikasi fitur aturan](feature-limits.md#rules-feature-specs).
Gambar berikut menunjukkan pencarian kontak di mana waktu respons rata-rata agen lebih besar dari atau sama dengan 1 menit.
![\[Filter waktu respons.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/response-time.png)
## Cari kategori kontak
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, pilih **Tambahkan filter**, **kategori Kontak**.
1. Di kotak **kategori Kontak**, gunakan kotak tarik-turun untuk mencantumkan semua kategori saat ini yang tersedia untuk Anda cari. Atau, jika Anda mulai mengetik, input digunakan untuk mencocokkan kategori yang ada dan untuk memfilter yang tidak cocok.
+ **Cocokkan apa saja**: Mencari kontak yang cocok dengan salah satu kategori yang dipilih.
+ **Cocokkan semua**: Mencari kontak yang cocok dengan semua kategori yang dipilih.
+ **Cocokkan tidak ada**: Mencari kontak yang tidak cocok dengan kategori yang dipilih. Perhatikan bahwa ini hanya akan mengembalikan kontak yang dianalisis oleh analisis Contact Lens percakapan.
Gambar berikut menunjukkan menu dropdown dengan semua kategori saat ini terdaftar.
![\[Filter kategori kontak, opsi cocokkan semua, kategori kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category2.png)
# Tinjau percakapan yang dianalisis menggunakan Contact Lens
Dengan menggunakanAmazon Connect Contact Lens, Anda dapat meninjau transkrip dan mengidentifikasi bagian mana dari kontak yang menarik. Anda tidak perlu mendengarkan seluruh panggilan atau membaca seluruh transkrip obrolan untuk mengetahui apa yang menarik tentangnya. Anda dapat fokus pada bagian tertentu dari audio atau transkrip. Keduanya disorot untuk Anda di mana pun ada tempat menarik.
Misalnya, Anda dapat memindai transkrip kontak dan melihat emoji sentimen merah untuk giliran pelanggan, yang menunjukkan pelanggan mengekspresikan sentimen negatif. Anda dapat memilih stempel waktu dan melompat ke bagian rekaman audio atau interaksi obrolan.
Gambar berikut menunjukkan contoh kontak suara.
![\[Analisis kontak suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit.png)
Gambar berikut menunjukkan contoh kontak obrolan. **Pesan Sistem** berlaku untuk obrolan, di mana peserta dapat berupa bot Lex atau prompt.
![\[Analisis kontak obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-hit-chat.png)
**Untuk meninjau percakapan yang dianalisis**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki **pencarian Kontak** dan **Contact Lens- izin analitik percakapan** di profil keamanan.
1. Di Amazon Connect, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Gunakan filter pada halaman untuk mempersempit pencarian Anda untuk kontak. Untuk tanggal, Anda dapat mencari hingga 14 hari sekaligus. Untuk informasi selengkapnya tentang mencari kontak, lihat[Cari kontak yang sudah selesai dan sedang berlangsung](contact-search.md).
1. Pilih ID kontak untuk melihat detail kontak kontak kontak.
1. Di bagian **Perekaman** dan **Transkrip** pada halaman **Detail Kontak**, tinjau apa yang diucapkan atau ditulis, kapan, dan sentimen mereka.
1. Untuk panggilan, jika diinginkan, pilih prompt putar untuk mendengarkan rekaman. Atau, klik pada bagian rekaman yang relevan untuk mendengarkan bagian yang Anda minati.
1. Untuk obrolan, jika diinginkan, gunakan grafik untuk menavigasi ke bagian transkrip yang Anda minati.
# Menavigasi transkrip dan audio di Amazon Connect Contact Lens
Supervisor sering diminta untuk meninjau kontak untuk banyak agen, untuk tujuan jaminan kualitas. turn-by-turnTranskrip dan data sentimen membantu Anda dengan cepat mengidentifikasi dan menavigasi ke bagian rekaman yang menarik bagi Anda.
Gambar catatan kontak berikut menunjukkan fitur yang memungkinkan Anda menavigasi transkrip dan audio dengan cepat untuk menemukan area yang membutuhkan perhatian Anda. Sementara gambar menunjukkan kontak suara, fitur yang sama berlaku untuk kontak obrolan.
![\[Analisis kontak suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-navigate-transcripts2.png)
1. Gunakan [Tampilkan sorotan utama](#contact-lens-contact-summarization) untuk meninjau hanya masalah, hasil, item and/or tindakan.
1. Gunakan [Autoscroll](#autoscroll) untuk kontak suara, untuk melompati audio atau transkrip. Keduanya selalu sinkron.
1. Pindai [emoji sentimen](#sentiment-emojis) untuk mengidentifikasi bagian transkrip yang ingin Anda baca atau dengarkan dengan cepat.
1. Pilih stempel waktu untuk melompat ke bagian rekaman audio atau transkrip tersebut. Stempel waktu dihitung dari awal interaksi pelanggan dalam kontak.
## Tampilkan sorotan utama
Mungkin memakan waktu untuk meninjau transkrip kontak yang panjangnya ratusan baris. Untuk membuat proses ini lebih cepat dan lebih efisien, Contact Lens berikan opsi bagi Anda untuk melihat sorotan utama. Sorotan hanya menunjukkan garis-garis yang Contact Lens telah mengidentifikasi masalah, hasil, atau item tindakan dalam transkrip.
+ **Masalah** mewakili driver panggilan. Misalnya, “Saya berpikir untuk meningkatkan ke paket berlangganan online Anda.”
+ **Hasil** mewakili kemungkinan kesimpulan atau hasil dari kontak. Misalnya, “Berdasarkan rencana Anda saat ini, saya akan merekomendasikan rencana penting online yang kami miliki.”
+ **Item tindakan** mewakili item tindakan yang diambil agen. Misalnya, “Harap awasi email dengan penawaran harga. Aku akan mengirimkannya kepadamu segera.”
Setiap kontak tidak memiliki lebih dari satu masalah, satu hasil, dan satu item tindakan. Tidak semua kontak akan memiliki ketiganya.
**catatan**
Jika Contact Lens menampilkan pesan **Tidak ada sorotan utama untuk transkrip ini**, itu berarti tidak ada masalah, hasil, atau item tindakan yang diidentifikasi.
Anda tidak perlu mengonfigurasi sorotan utama. Ia bekerja out-of-the-box tanpa pelatihan model pembelajaran mesin.
## Aktifkan autoscroll untuk menyinkronkan transkrip dan audio
Untuk kontak suara, gunakan **Autoscroll** untuk melompati audio atau transkrip, dan keduanya selalu sinkron. Contoh:
+ Saat Anda mendengarkan percakapan, transkrip bergerak bersamanya, menunjukkan emoji sentimen dan masalah yang terdeteksi.
+ Anda dapat menggulir transkrip, dan memilih stempel waktu untuk giliran untuk mendengarkan titik tertentu dalam rekaman.
Karena audio dan transkrip selaras, transkrip dapat membantu Anda memahami apa yang dikatakan agen dan pelanggan. Ini sangat berguna ketika:
+ Audionya buruk, mungkin karena masalah koneksi. Transkrip dapat membantu Anda memahami apa yang dikatakan.
+ Ada dialek atau varian bahasa. Model kami dilatih dengan aksen yang berbeda sehingga transkrip dapat membantu Anda memahami apa yang dikatakan.
## Pindai emoji sentimen
Emoji sentimen membantu Anda memindai transkrip dengan cepat sehingga Anda dapat mendengarkan bagian percakapan itu.
Misalnya, di mana Anda melihat emoji merah untuk pelanggan berubah dan kemudian emoji hijau, Anda dapat memilih stempel waktu untuk melompat ke titik percakapan tertentu untuk memeriksa bagaimana agen itu membantu pelanggan.
## Ketuk atau klik tag kategori untuk menavigasi transkrip
Saat Anda mengetuk atau mengklik tag kategori, Contact Lens navigasi otomatis ke yang sesuai point-of-interests dalam transkrip. Ada juga penanda kategori dalam visualisasi interaksi untuk menunjukkan bagian mana dari file rekaman yang memiliki ucapan yang terkait dengan kategori tersebut.
Gambar berikut menunjukkan bagian dari halaman **Detail kontak** untuk obrolan.
![\[Transkrip obrolan, kategori, bagian transkrip yang relevan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-tag-navigation.png)
# Lihat ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif di Amazon Connect
**catatan**
**Didukung oleh Amazon Bedrock**: AWS mengimplementasikan deteksi [penyalahgunaan otomatis](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html). Karena ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif dibangun di Amazon Bedrock, pengguna dapat memanfaatkan sepenuhnya kontrol yang diterapkan di Amazon Bedrock untuk menegakkan keselamatan, keamanan, dan penggunaan kecerdasan buatan (AI) yang bertanggung jawab.
Anda dapat menghemat waktu berharga dengan ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif yang memberikan informasi penting dari percakapan pelanggan dalam format yang terstruktur, ringkas, dan mudah dibaca. Anda dapat dengan cepat meninjau ringkasan dan memahami konteksnya alih-alih membaca transkrip dan memantau panggilan.
Anda dapat mengakses ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif dengan berbagai cara:
+ **Agen** dapat mengakses ringkasan pasca-kontak untuk kontak suara dan email di Control Panel Kontak (CCP). Mereka dapat menggunakan ringkasan untuk menyelesaikan After Contact Work (ACW) dengan cepat. Untuk mempelajari pengalaman agen, lihat[Lihat ringkasan pasca-kontak di PKT](#summaries-on-agentws).
+ **Manajer dan supervisor** dapat mengakses ringkasan untuk kontak suara, obrolan, dan email di situs web Amazon Connect admin, pada **detail Kontak, dan halaman** pencarian **Kontak**. Mereka dapat menggunakan ringkasan untuk dengan cepat memahami masalah dan hasil untuk kontak yang mereka ulas. Untuk mempelajari pengalaman manajer, lihat[Lihat ringkasan pasca-kontak di situs web admin Amazon Connect](#summaries-on-website).
+ **Pengembang** dapat langsung mencerna ringkasan dari sistem pihak ketiga [APIs](contact-lens-api.md)ke dalam. Mereka juga dapat [berintegrasi dengan Amazon Kinesis Data](contact-analysis-segment-streams.md) Streams untuk streaming. Opsi terakhir ini berguna ketika Anda memiliki beban yang lebih tinggi dan Anda ingin menghindari TPS dibatasi.
**Topics**
+ [Aktifkan ringkasan pasca-kontak](#gen-ai-getstarted)
+ [Aktifkan ringkasan kontak untuk email](#enable-email-summaries)
+ [Lihat ringkasan pasca-kontak di PKT](#summaries-on-agentws)
+ [Lihat ringkasan pasca-kontak di situs web admin Amazon Connect](#summaries-on-website)
+ [Mengapa ringkasan tidak dihasilkan](#summary-not-generated)
## Aktifkan ringkasan pasca-kontak
**Untuk mengaktifkan ringkasan pasca-kontak pada PKC agen untuk kontak suara**
1. Tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur Anda.
1. Konfigurasikan halaman **Properties** dari blok:
1. Setel **rekaman Panggilan** ke **Aktif**. Pilih **Agen dan pelanggan**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman properti blok Setel perekaman dan perilaku analitik yang dikonfigurasi untuk perekaman panggilan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/call-recording-summaries.png)
1. Setel **Analytics** ke **On**.
1. Pilih **Aktifkan analitik ucapan**.
1. Pilih **analitik Real-time dan pasca-panggilan**.
1. Di bawah **kemampuan Contact Lens Generative AI**, pilih Ringkasan **pasca-kontak**.
Gambar berikut menunjukkan bagian **Analytics** dari halaman **Properti** yang dikonfigurasi untuk mengaktifkan ringkasan pasca-kontak pada CCP agen:
![\[Halaman properti blok Setel perekaman dan perilaku analitik.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/set-block-post-contact-summaries-ccp.png)
1. Tetapkan izin berikut ke profil keamanan agen:
+ **Panel Kontrol Kontak (CCP) - Contact Lens data - Akses**
+ **Analisis dan Optimasi - Contact Lens —ringkasan pasca-kontak - Lihat**
+ **Analisis dan Optimasi - Percakapan yang direkam (disunting)**, **Lihat Percakapan yang direkam (tidak disunting)**, **Semua** atau **Akses** (hak istimewa paling sedikit adalah **Akses** yang direkomendasikan)
+ **Analisis dan Optimasi - Lihat kontak saya** atau **Pencarian Kontak**
**Untuk mengaktifkan ringkasan pasca-kontak di situs web admin Amazon Connect**
1. Konfigurasikan halaman **Properties** [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) sebagai berikut:
1. Setel **Analytics** ke **On**.
1. Pilih **Aktifkan analitik ucapan**, **Aktifkan analitik obrolan**, atau keduanya.
Jika Anda memilih analitik ucapan, maka pilih salah satu:
+ **Analisis pasca-panggilan**
+ **Analisis real-time dan pasca-panggilan**: Pilih opsi ini jika pengguna ingin melihat ringkasan pasca-kontak untuk kontak yang sedang berlangsung (yaitu, agen masih dalam ACW tetapi panggilan telah berakhir).
1. Redaksi granular tidak didukung untuk ringkasan pasca-kontak. Ketika redaksi granular dipilih, ringkasan pasca-kontak menyunting semua PII yang diidentifikasi dalam teks dan menggantinya dengan tag [PII].
1. Di bawah **kemampuan Contact Lens Generative AI**, pilih Ringkasan **pasca-kontak**.
1. Tetapkan izin berikut ke profil keamanan pengguna:
+ **Analisis dan Optimasi - Kontak Pencarian** ATAU **Lihat kontak saya**
+ **Analisis dan Optimasi - Contact Lens —ringkasan pasca-kontak - Lihat**
+ **Analisis dan Optimasi - Percakapan yang direkam (disunting)**, **Lihat Percakapan yang direkam (tidak disunting)**, **Semua** atau **Akses** (hak istimewa paling sedikit adalah **Akses** yang direkomendasikan)
## Aktifkan ringkasan kontak untuk email
**Untuk mengaktifkan ringkasan kontak untuk kontak email**
1. Tambahkan [Atur perilaku perekaman, analitik, dan pemrosesan](set-recording-analytics-processing-behavior.md) blok ke alur email masuk Anda.
1. Konfigurasikan halaman **Properties** dari blok:
1. Untuk **Channel**, pilih **Email**.
1. Setel **Analytics** ke **On**.
1. Pilih **Aktifkan analitik email**.
1. Di bawah **kemampuan Contact Lens Generative AI**, pilih **Ringkasan kontak**.
1. Pilih **Simpan**.
## Lihat ringkasan pasca-kontak di PKT
Untuk membantu agen melakukan pekerjaan Setelah kontak (ACW), Amazon Connect menampilkan ringkasan pasca-kontak bertenaga AI generatif di CCP mereka untuk kontak suara. Gambar berikut menunjukkan contoh ringkasan.
![\[Panel Kontrol Kontak menampilkan ringkasan pasca-kontak bertenaga AI generatif selama After Contact Work (ACW).\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-ccp1.png)
1. Agennya ada di ACW. Mereka dapat menelusuri transkrip sementara spanduk “Menghasilkan ringkasan” ditampilkan di bagian atas halaman.
1. Saat agen menjelajah, muncul pesan bahwa ringkasan tersedia. Jika agen mengklik spanduk, PKC akan menggulir ke bagian atas halaman saat ringkasan ditampilkan.
1. Spanduk menghilang setelah agen mengkliknya.
**catatan**
Ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif mendukung kontak suara, obrolan, dan email di PKT.
## Lihat ringkasan pasca-kontak di situs web admin Amazon Connect
Untuk membantu manajer dan pengguna lain meninjau kontak, mereka dapat melihat ringkasan pasca-kontak di situs web admin. Amazon Connect **Gambar berikut menunjukkan contoh ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif di halaman Detail kontak.**
![\[Halaman detail Kontak yang menampilkan ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif dengan informasi terstruktur tentang percakapan pelanggan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/genai-summary2.png)
**Gambar berikut menunjukkan contoh ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif di halaman pencarian Kontak.**
![\[Halaman pencarian Kontak menampilkan ringkasan pasca-kontak yang didukung AI generatif untuk beberapa interaksi pelanggan dalam format tampilan daftar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/genai-summary-contactsearch2.png)
Setiap kontak tidak memiliki lebih dari satu ringkasan yang dihasilkan. Tidak semua kontak akan memiliki ringkasan yang dihasilkan; untuk informasi lebih lanjut, lihat[Mengapa ringkasan tidak dihasilkan](#summary-not-generated).
## Mengapa ringkasan tidak dihasilkan
Jika ringkasan tidak dibuat, pesan kesalahan akan ditampilkan pada **detail Kontak** dan halaman **pencarian Kontak**. Selain itu, ReasonCode untuk kesalahan muncul di `ContactSummary` objek dalam file Contact Lens output, mirip dengan contoh berikut:
```
"JobDetails": {
"SkippedAnalysis": [
{
"Feature": "POST_CONTACT_SUMMARY",
"ReasonCode": "INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT"
}
]
},
```
Berikut ini adalah daftar pesan kesalahan yang mungkin ditampilkan pada detail Kontak atau halaman pencarian jika ringkasan tidak dibuat. Juga tercantum adalah kode alasan terkait yang muncul di file Contact Lens output.
+ **Ringkasan tidak dapat dihasilkan karena melebihi kuota ringkasan bersamaan**. ReasonCode:`QUOTA_EXCEEDED`.
Jika Anda menerima pesan ini, kami sarankan Anda [mengirimkan tiket untuk meningkatkan kuota](https://console.aws.amazon.com/support/home#/case/create?issueType=service-limit-increase&limitType=service-code-connect) [pekerjaan ringkasan pasca-kontak Bersamaan](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
+ **Ringkasan tidak dapat dibuat karena tidak cukup percakapan yang memenuhi syarat**. ReasonCode:`INSUFFICIENT_CONVERSATION_CONTENT`.
Untuk suara, harus ada 1 ucapan dari setiap peserta. Untuk obrolan, harus ada 1 pesan tipe yang didukung dari setiap peserta. Jenis pesan yang didukung adalah `text/plain` dan`text/markdown`. Pesan dari jenis lain, seperti`application/json`, tidak digunakan untuk ringkasan.
+ **Alur Kontak memiliki Contact Lens konfigurasi yang tidak valid untuk PostContact Ringkasan, seperti kode bahasa yang tidak didukung atau tidak valid**. ReasonCode:`INVALID_ANALYSIS_CONFIGURATION`.
Kesalahan ini dikembalikan jika ringkasan yang diaktifkan tidak kompatibel dengan Contact Lens pengaturan lain, terutama jika diaktifkan untuk lokal yang tidak didukung.
+ **Ringkasan tidak dapat diberikan karena gagal memenuhi keamanan dan pagar pembatas kualitas**. ReasonCode:`FAILED_SAFETY_GUIDELINES`.
Kesalahan ini dapat terjadi di Amazon Connect untuk pekerjaan ringkasan pasca-kontak bersamaan. Amazon Connect meneruskan data kontak ke Amazon Bedrock untuk pembuatan ringkasan. Jika data kontak berisi Informasi Identifikasi Pribadi (PII) yang tidak disunting, pedoman keselamatan Amazon Bedrock akan dipicu. Akibatnya, Amazon Bedrock menolak untuk membuat ringkasan untuk melindungi informasi sensitif, yang menyebabkan kesalahan di Amazon Connect.
+ Kesalahan sistem internal. ReasonCode: `INTERNAL_ERROR`
# Lihat sorotan utama percakapan pelanggan di Contact Control Panel (CCP)
Mungkin memakan waktu untuk meninjau transkrip kontak yang panjangnya ratusan baris. Untuk membuat proses ini lebih cepat dan lebih efisien, Contact Lens secara otomatis mengidentifikasi dan memberi label bagian-bagian penting dari percakapan pelanggan, kemudian menampilkan sorotan percakapan. Manajer dapat melihat sorotan tersebut di halaman **Detail kontak**. Agen dapat melihat sorotan di Contact Control Panel (CCP).
**Tip**
Untuk daftar bahasa yang didukung, lihat kolom *Sorotan kunci* dalam topik [bahasa yang Amazon Connect Contact Lens didukung](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
Setelah Anda mengaktifkanContact Lens, itu mengidentifikasi bagian-bagian penting dari percakapan pelanggan, menetapkan label (seperti masalah, hasil, atau item tindakan) ke bagian-bagian tersebut, dan menampilkan sorotan percakapan pelanggan. Anda dapat memperluas sorotan untuk melihat transkrip lengkap kontak.
Contoh berikut menunjukkan sorotan utama pada halaman **Detail kontak**.
![\[Sorotan utama pada halaman Detail kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-key-highlights.png)
1. Aktifkan dan nonaktifkan **Tampilkan sorotan utama** sesuai kebutuhan.
1. **Masalah** mewakili driver kontak. Misalnya, “Saya berpikir untuk meningkatkan ke paket berlangganan online Anda.”
1. **Item tindakan** mewakili item tindakan yang diambil agen. Misalnya, “Harap awasi email dengan penawaran harga. Aku akan mengirimkannya kepadamu segera.”
1. **Hasil** mewakili kemungkinan kesimpulan atau hasil dari kontak. Misalnya, “Berdasarkan rencana Anda saat ini, saya akan merekomendasikan rencana penting online kami.”
Kontak hanya memiliki satu masalah, satu hasil, dan satu item tindakan. Mungkin saja beberapa kontak tidak memiliki ketiganya.
**catatan**
Anda melihat pesan ini **Tidak ada sorotan utama untuk transkrip ini** ketika tidak Contact Lens dapat mengidentifikasi masalah, hasil, atau item tindakan.
Untuk mempelajari pengalaman agen — bagian mana dari transkrip yang ditampilkan di Contact Control Panel (CCP), dan kapan — lihat. [Rancang alur untuk sorotan utama](enable-analytics.md#call-summarization-agent)
# Gunakan deteksi tema di Amazon Connect Contact Lens untuk menemukan masalah dengan kontak
Gunakan deteksi tema untuk menemukan tema kontak yang sebelumnya tidak dikenal atau muncul dari ribuan interaksi pelanggan. Misalnya, Anda dapat menemukan alasan umum untuk penjangkauan pelanggan seperti “membatalkan reservasi” atau “pesanan tertunda.” Anda kemudian dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mempercepat penyelesaian masalah, dan meningkatkan opsi IVR, artikel basis pengetahuan, dan pelatihan agen.
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ Deteksi tema tersedia dalam bahasa berikut yang didukung olehAmazon Connect Contact Lens:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/use-theme-detection.html)
+ Deteksi tema didukung pada kontak yang dibuat pada atau setelah 30 Januari 2023.
+ Tombol **Buat laporan tema** diaktifkan hanya jika pencarian tersimpan berisi setidaknya 300 kontak dengan masalah yang terdeteksi olehContact Lens.
+ Laporan deteksi tema dihasilkan untuk 3.000 kontak terbaru.
+ Laporan deteksi tema tersedia selama 30 hari setelah dibuat. Setelah 30 hari, laporan dihapus dari database dan tidak dapat diambil.
+ Laporan tema 20 terbaru untuk pencarian tersimpan tersedia di menu tarik-turun **Lihat laporan tema**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman pencarian kontak, menu tarik-turun laporan tema tampilan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-view-theme-reports.png)
## Cara menghasilkan laporan tema
1. Masuk ke Amazon Connect menggunakan akun yang memiliki izin profil keamanan berikut:
+ **Pencarian kontak - Akses**
+ **Contact Lens- Deteksi tema - Buat**
+ **Contact Lens- Deteksi tema - Lihat**
1. Di Amazon Connect, di menu navigasi kiri, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, terapkan filter untuk memilih grup kontak yang telah dianalisis olehContact Lens.
**penting**
Kueri penelusuran Anda harus mengembalikan setidaknya 300 kontak dengan masalah yang terdeteksi olehContact Lens. Jika tidak, tombol **Buat laporan tema** tidak diaktifkan.
1. Pilih **Simpan pencarian** untuk menyimpan hasil Anda. Tetapkan nama untuk pencarian Anda.
1. Pilih **Buat laporan tema**.
Contact Lensmenerapkan pembelajaran mesin untuk mengelompokkan kontak secara otomatis dengan masalah serupa. Saat laporan dibuat, spanduk menampilkan tautan ke laporan tema. Contoh spanduk ditampilkan pada gambar berikut.
![\[Halaman pencarian kontak, spanduk deteksi tema.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-banner.png)
1. Klik atau ketuk tautan untuk laporan tema.
Laporan tema ditampilkan. Ini termasuk label tema dan daftar kontak, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Laporan tema dengan beberapa label tema.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-theme-detection-drilldown.png)
1. Klik atau ketuk label tema untuk melihat kontak terkait, mendengarkan rekaman tertentu, dan membaca transkrip untuk analisis lebih dalam.
# Selidiki skor sentimen selama percakapan kontak menggunakan Contact Lens
## Apa itu skor sentimen?
Skor sentimen adalah analisis teks, dan peringkat apakah itu mencakup sebagian besar bahasa positif, negatif, atau netral. Supervisor dapat menggunakan skor sentimen untuk mencari percakapan dan mengidentifikasi kontak yang terkait dengan berbagai tingkat pengalaman pelanggan, positif atau negatif. Ini membantu mereka mengidentifikasi kontak mana yang harus diselidiki.
Anda dapat melihat skor sentimen untuk seluruh percakapan, serta tren sentimen di seluruh kontak.
## Bagaimana menyelidiki skor sentimen
Saat bekerja untuk meningkatkan pusat kontak Anda, Anda mungkin ingin fokus pada hal-hal berikut:
+ Kontak yang dimulai dengan skor sentimen positif tetapi diakhiri dengan skor negatif.
Jika Anda ingin fokus pada serangkaian kontak terbatas untuk sampel jaminan kualitas, misalnya, Anda dapat melihat kontak di mana Anda tahu pelanggan memiliki sentimen positif di awal tetapi berakhir dengan sentimen negatif. Itu menunjukkan kepada Anda bahwa mereka meninggalkan percakapan tidak senang tentang sesuatu.
+ Kontak yang dimulai dengan skor sentimen negatif tetapi berakhir positif.
Menganalisis kontak ini akan membantu Anda mengidentifikasi pengalaman apa yang dapat Anda buat ulang di pusat kontak Anda. Anda dapat berbagi teknik yang sukses dengan agen lain.
Cara tambahan untuk melihat perkembangan sentimen adalah dengan memeriksa garis tren sentimen. Anda dapat melihat variasi dalam sentimen pelanggan saat kontak berlangsung. Misalnya, gambar berikut menunjukkan percakapan dengan skor sentimen yang sangat rendah di awal percakapan, naik, dan kemudian kembali ke bawah di akhir.
![\[Tren sentimen pelanggan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-sentiment-trend.png)
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cari skor sentimen atau evaluasi pergeseran sentimen](search-conversations.md#sentiment-search).
## Bagaimana skor sentimen ditentukan
Amazon Connect Contact Lensmenganalisis sentimen setiap pembicara berubah dalam percakapan sebagai positif, negatif, atau netral. Kemudian mempertimbangkan dua faktor untuk setiap giliran peserta untuk menetapkan skor yang berkisar dari -5 hingga \$15 untuk setiap periode panggilan:
+ Frekuensi. Berapa kali sentimen positif, negatif atau netral.
+ Garis-garis sentimen. Bergantian berturut-turut dengan sentimen yang sama.
Skor sentimen keseluruhan adalah rata-rata skor yang diberikan selama setiap bagian panggilan.
# Selidiki waktu non-bicara selama panggilan menggunakan Amazon Connect Contact Lens
## Apa itu waktu non-bicara?
Amazon Connect Contact Lensjuga mengidentifikasi jumlah *waktu non-bicara *******dalam panggilan. Waktu non-bicara sama dengan waktu tunggu, ditambah keheningan di mana kedua peserta tidak berbicara selama lebih dari 3 detik. Durasi ini tidak dapat disesuaikan.
Gambar berikut menunjukkan lokasi data waktu non-bicara di halaman **Detail kontak**.
![\[Halaman detail kontak, bagian waktu bicara, data waktu non-bicara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-nontalk-time-overview.png)
## Cara menyelidiki waktu non-bicara
Waktu non-bicara dapat membantu Anda mengidentifikasi panggilan yang berjalan buruk. Ini mungkin karena:
+ Pelanggan mengajukan pertanyaan yang baru untuk pusat kontak Anda.
+ Butuh waktu lama bagi agen untuk melakukan sesuatu tetapi mereka terlatih dengan baik. Ini menunjukkan mungkin ada masalah dengan alat yang digunakan agen. Misalnya, alat tidak cukup responsif atau tidak mudah digunakan.
+ Agen tidak memiliki jawaban yang siap, tetapi mereka cukup baru. Ini menunjukkan bahwa mereka membutuhkan lebih banyak pelatihan.
Anda dapat memutuskan apakah akan fokus pada kontak ini untuk meningkatkan pusat kontak Anda. Misalnya, Anda dapat pergi ke bagian audio itu, dan kemudian melihat transkrip untuk melihat apa yang sedang terjadi.
Dalam contoh berikut, waktu non-bicara terjadi ketika agen sedang mencari ID perjalanan penelepon. Ini bisa menunjukkan ada masalah dengan alat agen. Atau jika agennya baru, mereka membutuhkan lebih banyak pelatihan.
![\[Rekaman audio kontak dan transkrip, lokasi waktu non-bicara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-non-talk-time-transcript.png)
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cari waktu non-bicara](search-conversations.md#nontalk-time-search).
# Selidiki waktu respons selama obrolan di Contact Lens
Gunakan metrik waktu respons untuk memahami respons agen atau pelanggan selama kontak obrolan.
Contact Lensmenghitung metrik berikut:
+ **Waktu salam agen**. Ini adalah waktu respons pertama untuk agen, yaitu seberapa cepat agen terlibat dengan pelanggan setelah agen bergabung dengan obrolan. Waktu respons pertama yang panjang dapat menjelaskan, misalnya, jika pelanggan memiliki sentimen negatif di awal percakapan.
+ **Waktu respons agen rata-rata dan waktu respons** **pelanggan Rata-rata**. Waktu respons agen membantu Anda memeriksa kinerja agen terhadap garis dasar organisasi Anda.
+ **Waktu respons agen maks dan waktu** **respons pelanggan Max**.
Waktu respons maksimal pelanggan dapat menjelaskan waktu respons agen. Misalnya, jika pelanggan tidak membalas selama lima menit dan kemudian mengirim pesan, mungkin agen membutuhkan waktu lebih lama dari biasanya untuk merespons karena mereka menangani obrolan lain pada saat yang sama.
Kami merekomendasikan untuk memeriksa metrik waktu respons bersama dengan grafik interaksi yang menunjukkan kesenjangan dalam percakapan dan sentimen peserta.
Anda dapat mengklik atau mengetuk nilai waktu respons terpanjang pada grafik untuk diarahkan ke pesan terkait dalam transkrip.
Gambar berikut dari **halaman Detail kontak** menunjukkan metrik untuk percakapan obrolan. Perhatikan bahwa **waktu salam Agen** = setelah agen bergabung dengan obrolan, berapa lama sampai mereka mengirim tanggapan pertama.
![\[Halaman detail kontak, metrik obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-contactdetails-chat1b.png)
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cari berdasarkan waktu respons untuk percakapan obrolan](search-conversations.md#response-time-search).
# Selidiki kenyaringan agen dan pelanggan dalam panggilan menggunakan Contact Lens
Skor kenyaringan mengukur seberapa keras pelanggan atau agen berbicara selama panggilan. Contact Lensmenampilkan analisis percakapan yang memungkinkan Anda mengidentifikasi di mana pelanggan atau agen mungkin berbicara keras dan memiliki sentimen negatif.
## Cara menggunakan skor kenyaringan
Kami merekomendasikan menggunakan skor kenyaringan bersama dengan sentimen. Cari area percakapan di mana skor kenyaringan tinggi dan sentimen rendah. Kemudian baca bagian transkrip itu atau dengarkan bagian panggilan itu.
Misalnya, berikut ini adalah gambar rekaman dan analisis transkrip. Bilah vertikal berduri menunjukkan di mana pelanggan berbicara dengan keras. Bar merah horizontal menunjukkan sentimen mereka negatif.
![\[Halaman detail kontak, skor kenyaringan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-amplitude.png)
# Gunakan redaksi data sensitif untuk melindungi privasi pelanggan Contact Lens
Untuk membantu melindungi privasi pelanggan, analisis Contact Lens percakapan memungkinkan Anda menyunting data sensitif secara otomatis dari transkrip percakapan, file audio, dan transkrip email. Ini menyunting data sensitif, seperti nama, alamat, dan informasi kartu kredit menggunakan Natural Language Understanding.
Saat Anda mengaktifkan analisis percakapan di blok **Setel perekaman dan perilaku analitik**, Anda kemudian memiliki opsi untuk mengaktifkan redaksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aktifkan redaksi data sensitif](enable-analytics.md#enable-redaction).
Untuk kontak suara, redaksi data sensitif diterapkan setelah panggilan terputus. Untuk kontak email, redaksi diterapkan setelah kontak email berakhir.
**penting**
Fitur redaksi dirancang untuk mengidentifikasi dan menghapus data sensitif. Namun, karena sifat prediktif pembelajaran mesin, itu mungkin tidak mengidentifikasi dan menghapus semua contoh data sensitif dalam transkrip yang dihasilkan oleh Lensa Kontak. Kami menyarankan Anda meninjau output yang disunting untuk memastikannya memenuhi kebutuhan Anda.
Fitur redaksi tidak memenuhi persyaratan untuk de-identifikasi berdasarkan undang-undang privasi medis seperti Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan AS tahun 1996 (HIPAA), jadi kami sarankan Anda terus memperlakukannya sebagai informasi kesehatan yang dilindungi setelah redaksi.
Untuk daftar bahasa yang didukung oleh Contact Lens redaksi, lihat[Bahasa yang didukung oleh fitur Amazon Connect](supported-languages.md).
## Tentang file yang disunting
File suara yang diedit disimpan di bucket Voice Amazon S3 Anda, misalnya: connect- /Analysis. *instanceARN*
File obrolan yang diedit disimpan di keranjang Amazon S3 obrolan Anda, misalnya: sambungkan- /Analisis/Obrolan *instanceARN*
File email yang disunting disimpan di bucket Amazon S3 email Anda, misalnya: sambungkan- /Analisis/Email *instanceARN*
Anda dapat mengakses semua file (disunting, tidak disunting, mentah, dll.) Melalui AWS konsol, dengan menggunakan konsol Amazon S3.
Berikut ini adalah daftar apa yang dapat Anda akses dengan menggunakan situs web Amazon Connect admin (seperti pada halaman **Detail Kontak**), dengan asumsi Anda memiliki [izin profil keamanan](permissions-for-contact-lens.md) yang sesuai:
+ Akses file suara, obrolan, dan email yang telah disunting.
+ Unduh rekaman suara yang disunting.
**catatan**
Saat ini, Anda tidak dapat mengunduh file obrolan dan transkrip suara yang telah disunting.
Saat redaksi diaktifkan, Contact Lens buat file-file berikut:
+ File yang disunting. File ini dihasilkan secara default saat Redaction diaktifkan. Ini adalah skema keluaran, dengan data sensitif disunting. Untuk file contoh, lihat[Contoh file yang disunting untuk panggilan yang dianalisis oleh analitik Contact Lens percakapan](contact-lens-example-output-files.md#example-redacted-file).
+ File asli (mentah), dianalisis. File ini dibuat hanya jika Anda memilih **Dapatkan transkrip disunting dan asli dengan audio yang disunting di blok**. [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) Untuk file contoh, lihat[Contoh file asli untuk panggilan yang dianalisis oleh Contact Lens analitik percakapan](contact-lens-example-output-files.md#example-original-output-file).
**penting**
Untuk kontak suara, file asli yang dianalisis adalah satu-satunya tempat di mana percakapan lengkap disimpan. Jika Anda menghapusnya, tidak akan ada catatan data sensitif yang telah dihapus.
+ File audio yang disunting (wav) untuk kontak suara. Data sensitif dalam file audio disunting sebagai keheningan. Waktu diam ini tidak ditandai di situs web Amazon Connect admin atau di tempat lain sebagai waktu non-bicara.
Gunakan kebijakan penyimpanan file Anda untuk menentukan berapa lama menyimpan file ini.
# Gunakan Contact Lens APIs untuk analitik obrolan
Contact Lenstermasuk dua APIs yang mendukung analisis percakapan. Gunakan ini APIs untuk membangun solusi yang membuat pusat kontak Anda lebih efisien.
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html): Gunakan untuk kontak suara.
+ [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html): Gunakan untuk kontak obrolan.
Analisis percakapan ini APIs adalah polling APIs, dengan request/response pertukaran standar, di mana Anda tidak perlu berintegrasi dengan layanan lain. Namun, ada [batasan tarif](amazon-connect-service-limits.md#connect-contactlens-api-quotas). Jika diperlukan, Anda dapat menghilangkan batasan ini dengan menggunakan [API streaming](contact-analysis-segment-streams.md). Ini membutuhkan integrasi dengan Amazon Kinesis Data Streams.
Berikut ini adalah dua kasus penggunaan untuk API analitik panggilan dan obrolan.
## Transfer kontak yang lebih baik
Ketika kontak ditransfer dari satu agen ke agen lain, Anda dapat mentransfer transkrip percakapan ke agen baru. Agen baru kemudian memiliki konteks mengapa pelanggan menghubungi pusat kontak Anda, dan pelanggan tidak perlu mengulangi informasi yang sudah mereka berikan. Gunakan [ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html)API untuk kontak suara dan API [ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html) untuk obrolan agar seluruh transkrip percakapan sampai titik tertentu, dan bagikan dengan agen baru.
## Sorot bagian-bagian penting dari percakapan sebagai label, masalah, item tindakan, dan hasil
Dengan sorotan utama agen dapat dengan cepat membuat catatan setelah kontak berakhir, dan supervisor dapat dengan cepat mengidentifikasi kontak untuk kualitas dan manajemen kinerja agen. Hal ini membuat agen dan supervisor lebih produktif dalam pekerjaan mereka.
# Akses Contact Lens analitik untuk kontak suara dan obrolan menggunakan Amazon Kinesis Data Streams
Aliran segmen analisis kontak memungkinkan Anda mengakses Contact Lens analitik untuk kontak suara dan obrolan. Streaming mengatasi batasan penskalaan analitik [panggilan dan obrolan](contact-lens-api.md) yang ada. APIs Untuk kontak suara, ini juga menyediakan akses ke segmen data yang disebut `Utterance` yang memungkinkan Anda mengakses sebagian transkrip. Ini memungkinkan Anda memenuhi persyaratan latensi sangat rendah untuk membantu agen dalam panggilan langsung.
Bagian ini menjelaskan cara mengintegrasikan dengan Amazon Kinesis Data Streams untuk streaming.
Melalui streaming, Anda dapat menerima jenis acara berikut:
+ Acara MULAI diterbitkan pada awal sesi analisis kontak.
+ Acara SEGMENTS diterbitkan selama sesi analisis kontak. Peristiwa ini berisi daftar segmen dengan informasi yang dianalisis.
+ Acara SELESAI atau GAGAL diterbitkan pada akhir sesi analisis kontak.
**Topics**
+ [Aktifkan aliran segmen analisis kontak](enable-contact-analysis-segment-streams.md)
+ [Suara: Model data untuk aliran segmen analitik percakapan](real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [Obrolan: Model data untuk aliran segmen analitik percakapan](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md)
+ [Suara: Contoh aliran segmen analitik percakapan](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
+ [Obrolan: Contoh aliran segmen analitik percakapan](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md)
# Aktifkan aliran segmen analisis kontak untuk menganalisis percakapan Contact Lens
Aliran segmen analisis kontak tidak diaktifkan secara default. Topik ini menjelaskan cara mengaktifkannya.
## Langkah 1: Buat aliran Kinesis
Buat aliran data di akun dan Wilayah yang sama tempat instans Amazon Connect berada. Untuk petunjuknya, lihat [Langkah 1: Membuat Aliran Data](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/tutorial-stock-data-kplkcl-create-stream.html) di Panduan Pengembang *Amazon Kinesis Data Streams*.
**Tip**
Sebaiknya buat aliran terpisah untuk setiap jenis data. Meskipun dimungkinkan untuk menggunakan aliran yang sama untuk aliran segmen analisis kontak, peristiwa agen, dan catatan kontak, jauh lebih mudah untuk mengelola dan mendapatkan data dari aliran saat Anda menggunakan aliran terpisah untuk masing-masing aliran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Panduan Developer Amazon Kinesis Data Streams](https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/introduction.html).
## Langkah 2: Siapkan enkripsi sisi server untuk aliran Kinesis (opsional tetapi disarankan)
Ada beberapa cara Anda dapat melakukan ini.
+ Opsi 1: Gunakan Kinesis Kunci yang dikelola AWS ()`aws/kinesis`. Ini berfungsi tanpa pengaturan tambahan dari Anda.
+ Opsi 2: Gunakan kunci terkelola pelanggan yang sama untuk rekaman panggilan, transkrip obrolan, atau laporan yang diekspor di instans Amazon Connect Anda.
Aktifkan enkripsi, dan gunakan kunci yang dikelola pelanggan untuk rekaman panggilan, transkrip obrolan, atau laporan yang diekspor di instans Amazon Connect Anda. Kemudian pilih kunci KMS yang sama untuk aliran data Kinesis Anda. Kunci ini sudah memiliki izin (hibah) yang diperlukan untuk digunakan.
+ Opsi 3: Gunakan kunci yang dikelola pelanggan yang berbeda.
Gunakan kunci terkelola pelanggan yang sudah ada atau buat yang baru dan tambahkan izin yang diperlukan untuk peran Amazon Connect untuk menggunakan kunci tersebut. Untuk menambahkan izin menggunakan AWS KMS hibah, lihat contoh berikut:
```
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
```
Di `grantee-principal` mana ARN dari peran terkait layanan yang terkait dengan instans Amazon Connect Anda. **Untuk menemukan ARN peran terkait layanan, di konsol Amazon Connect, buka **Gambaran Umum**, **Pengaturan distribusi**, peran terkait layanan.**
## Langkah 3: Kaitkan aliran Kinesis
Gunakan Amazon Connect [AssociateInstanceStorageConfig](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_AssociateInstanceStorageConfig.html)API untuk mengaitkan jenis sumber daya berikut:
+ Untuk kontak suara, gunakan `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS`
+ Untuk kontak obrolan, gunakan `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_CHAT_SEGMENTS`
**catatan**
`REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS`tidak digunakan lagi, tetapi masih didukung dan hanya berlaku untuk kontak suara. Gunakan `REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS` untuk kontak suara yang bergerak maju.
Jika sebelumnya Anda telah mengaitkan aliran dengan`REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_SEGMENTS`, tidak ada tindakan yang diperlukan untuk memperbarui aliran ke`REAL_TIME_CONTACT_ANALYSIS_VOICE_SEGMENTS`.
Tentukan aliran Kinesis di mana segmen analisis kontak real-time akan dipublikasikan. Anda akan memerlukan ID instance dan ARN aliran Kinesis. Kode berikut menunjukkan contoh:
```
// 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
Contoh berikut adalah untuk kontak obrolan.
**Tip**
Jika Anda tidak menyertakan AWS Region (`--region`), ia menggunakan Region default berdasarkan profil CLI.
Nilai `--storage-config` parameter tidak boleh termasuk dalam kutipan tunggal ('). Kalau tidak, itu menimbulkan kesalahan.
```
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
Contoh berikut adalah untuk kontak suara.
```
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'));
```
## Langkah 4: Contact Lens Aktifkan instans Amazon Connect Anda
Untuk petunjuk, lihat [Aktifkan analisis percakapan di Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md).
## Langkah 5 (Opsional): Tinjau aliran segmen sampel
Kami menyarankan Anda meninjau aliran segmen sampel [suara](sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) atau [obrolan](chat-sample-real-time-contact-analysis-segment-stream.md) untuk membiasakan diri dengan tampilannya.
# Model data untuk aliran segmen analitik percakapan untuk menganalisis kontak suara di Contact Lens
Aliran segmen analisis kontak waktu nyata dihasilkan di JSON. Gumpalan JSON peristiwa dipublikasikan ke aliran terkait untuk setiap kontak yang mengaktifkan analisis percakapan real-time. Jenis peristiwa berikut dapat dipublikasikan untuk sesi analisis percakapan untuk kontak suara:
+ ACARA YANG DIMULAI—Setiap sesi analisis percakapan menerbitkan satu acara STARTED di awal sesi.
+ Acara SEGMENT—Setiap sesi analisis percakapan dapat mempublikasikan nol atau lebih peristiwa SEGMENTS selama sesi berlangsung. Peristiwa ini berisi daftar segmen dengan informasi yang dianalisis. Untuk kontak suara, daftar segmen dapat mencakup segmen "`Utterance`“," `Transcript` “," `Categories` “, atau`PostContactSummary`"”.
+ Acara SELESAI atau GAGAL — Setiap sesi analisis percakapan menerbitkan satu peristiwa SELESAI atau GAGAL di akhir sesi.
## Properti umum termasuk dalam semua acara untuk kontak suara
Setiap acara mencakup properti berikut:
**Versi**
Versi skema acara.
Tipe: String
**Channel**
Jenis saluran untuk kontak ini.
Tipe: String
Nilai valid: `VOICE`, `CHAT`, `TASK`
Untuk informasi selengkapnya tentang saluran, lihat[Saluran dan konkurensi untuk merutekan kontak di Amazon Connect](channels-and-concurrency.md).
**AccountId**
Pengidentifikasi akun tempat kontak ini berlangsung.
Tipe: String
**ContactId**
Pengidentifikasi kontak yang sedang dianalisis.
Tipe: String
**InstanceId**
Pengidentifikasi contoh di mana kontak ini berlangsung.
Tipe: String
**LanguageCode**
Kode bahasa yang terkait dengan kontak ini.
Tipe: String
Nilai yang valid: kode bahasa untuk salah satu [bahasa yang didukung untuk analitik panggilan Contact Lens real-time](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
**EventType**
Jenis acara yang diterbitkan.
Tipe: String
Nilai valid: `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED`
## Acara DIMULAI
`STARTED`peristiwa hanya mencakup properti umum:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: DIMULAI
## Acara SEGMENTS
`SEGMENTS`acara meliputi properti berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: SEGMEN
+ Segmen: Selain properti umum, `SEGMENTS` peristiwa mencakup daftar segmen dengan informasi yang dianalisis.
Jenis: Array objek [Segmen](#segment)
+ PostContactSummary: Informasi tentang ringkasan pasca-kontak untuk segmen kontak suara.
Jenis: [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html)objek
Wajib: Tidak
**Segment**
Segmen yang dianalisis untuk sesi analisis waktu nyata.
Setiap segmen adalah objek dengan properti opsional berikut. Hanya satu dari properti ini yang ada, tergantung pada jenis segmen:
+ Ucapan
+ Transkrip
+ Kategori
+ PostContactSummary
**Ucapan**
Ucapan yang dianalisis.
Wajib: Tidak
+ **Id**
Pengidentifikasi ucapan.
Tipe: String
+ ** TranscriptId**
Pengidentifikasi transkrip yang terkait dengan ucapan ini.
Tipe: String
+ **ParticipantId**
Pengidentifikasi peserta.
Tipe: String
+ ** ParticipantRole**
Peran peserta. Misalnya, apakah itu pelanggan, agen, atau sistem.
Tipe: String
+ ** PartialContent**
Isi ucapannya.
Tipe: String
+ ** BeginOffsetMillis**
Offset awal dalam kontak untuk transkrip ini.
Jenis: Integer
+ ** EndOffsetMillis**
Offset akhir dalam kontak untuk transkrip ini.
Jenis: Integer
**Transkrip**
Transkrip yang dianalisis.
Jenis: [Objek transkrip](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Transcript.html)
Wajib: Tidak
**Kategori**
Aturan kategori yang cocok.
Jenis: [Kategori](https://docs.aws.amazon.com/contact-lens/latest/APIReference/API_Categories.html) objek
Wajib: Tidak
**PostContactSummary**
Informasi tentang ringkasan pasca-kontak untuk segmen kontak suara.
Tipe: Objek [PostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_PostContactSummary.html)
Wajib: Tidak
## Acara selesai
`COMPLETED`peristiwa hanya mencakup properti umum berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: SELESAI
## Acara GAGAL
`FAILED`peristiwa hanya mencakup properti umum berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ LanguageCode
+ EventType: GAGAL
# Model data untuk aliran segmen analitik percakapan untuk menganalisis obrolan di Contact Lens
Aliran segmen analisis percakapan untuk kontak obrolan dihasilkan di JSON. Gumpalan JSON peristiwa dipublikasikan ke aliran terkait untuk setiap kontak yang mengaktifkan analisis percakapan real-time. Jenis peristiwa berikut dapat dipublikasikan untuk sesi analisis percakapan untuk kontak obrolan:
+ ACARA YANG DIMULAI—Setiap sesi analisis percakapan menerbitkan satu acara STARTED di awal sesi.
+ Acara SEGMENT—Setiap sesi analisis percakapan dapat mempublikasikan nol atau lebih peristiwa SEGMENTS selama sesi berlangsung. Peristiwa ini berisi daftar segmen dengan informasi yang dianalisis. Untuk kontak obrolan, daftar segmen dapat mencakup segmen “`Attachments``Transcript`,” "`Categories`,” “`Events`,””`Issues`, “,” atau `PostContactSummary` "”.
+ Acara SELESAI atau GAGAL — Setiap sesi analisis percakapan menerbitkan satu peristiwa SELESAI atau GAGAL di akhir sesi.
## Properti umum termasuk dalam semua acara untuk kontak obrolan
Setiap acara mencakup properti berikut:
**Versi**
Versi skema acara. Untuk kontak obrolan, ini adalah 2.0.0.
Tipe: String
**Channel**
Jenis saluran untuk kontak ini.
Tipe: String
Nilai valid: `VOICE`, `CHAT`, `TASK`
Untuk informasi selengkapnya tentang saluran, lihat[Saluran dan konkurensi untuk merutekan kontak di Amazon Connect](channels-and-concurrency.md).
**AccountId**
Pengidentifikasi akun tempat kontak ini berlangsung.
Tipe: String
**InstanceId**
Pengidentifikasi contoh di mana kontak ini berlangsung.
Tipe: String
**ContactId**
Pengidentifikasi kontak yang sedang dianalisis.
Tipe: String
**StreamingEventType**
Jenis acara yang diterbitkan.
Tipe: String
Nilai valid: `STARTED`, `SEGMENTS`, `COMPLETED`, `FAILED`
**StreamingSettings**
Contact LensPengaturan untuk kontak ini
Tipe: Objek [StreamingSettings](#streamingsettingsobject)
## StreamingSettings objek
**LanguageCode**
Kode bahasa yang terkait dengan kontak ini.
Tipe: String
Nilai yang valid: kode bahasa untuk salah satu [bahasa yang didukung untuk analitik panggilan Contact Lens real-time](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens).
**Output**
Jenis Contact Lens output diaktifkan untuk kontak ini.
Tipe: String
Nilai valid: `Raw`, `Redacted`, `RedactedAndRaw`
**RedactionTypes**
Jenis redaksi diaktifkan untuk kontak ini.
Jenis: Array dari String
Nilai yang valid: `PII`
**RedactionTypesMetadata**
Metadata redaksi untuk setiap jenis redaksi.
Jenis: RedactionType string ke [RedactionMetadata](#redactionmetadata)objek
Nilai yang valid: `PII`
## RedactionMetadata objek
Memberikan informasi tentang pengaturan redaksi.
**RedactionMaskMode**
Pengaturan penggantian redaksi data
Tipe: String
Nilai valid: `PII`, `EntityType`
## Acara DIMULAI
`STARTED`peristiwa hanya mencakup properti umum:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ ContactId
+ StreamingEventType: DIMULAI
+ StreamingSettings
## Acara SEGMENTS
`SEGMENTS`acara meliputi properti berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ OutputType
+ Jenis Contact Lens output dari segmen saat ini
+ Tipe: String
+ Nilai valid: `Raw`, `Redacted`
+ ContactId
+ StreamingEventType: SEGMEN
+ StreamingSettings
+ Segmen
+ Daftar segmen dengan informasi yang dianalisis.
+ Jenis: Array objek [Segmen](#chat-segment)
**Segment**
Segmen yang dianalisis untuk sesi analisis waktu nyata.
Setiap segmen adalah objek dengan properti opsional berikut. Hanya satu dari properti ini yang ada, tergantung pada jenis segmen:
+ [Lampiran](#chat-attachments)
+ [Kategori](#chat-category)
+ [Peristiwa](#chat-event)
+ [Masalah](#chat-issues)
+ [Transkrip](#chat-transcript)
+ [PostContactSummary](#chat-postcontactsummary)
**Lampiran**
Lampiran yang dianalisis.
Wajib: Tidak
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentAttachments.html)
**Kategori**
Aturan kategori yang cocok.
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentCategories](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentCategories.html)
Wajib: Tidak
**Peristiwa**
Jenis segmen yang menjelaskan peristiwa kontak.
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentEvent](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentEvent.html)
Wajib: Tidak
**Masalah**
Jenis segmen yang berisi daftar masalah yang terdeteksi.
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentIssues](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentIssues.html)
Wajib: Tidak
**Transkrip**
Segmen transkrip yang dianalisis.
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentTranscript.html)
Wajib: Tidak
**PostContactSummary**
Informasi tentang ringkasan pasca-kontak untuk segmen kontak real-time untuk obrolan.
Tipe: Objek [RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealTimeContactAnalysisSegmentPostContactSummary.html)
Wajib: Tidak
## Acara selesai
`COMPLETED`peristiwa hanya mencakup properti umum berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: SELESAI
+ StreamingSettings
## Acara GAGAL
`FAILED`peristiwa hanya mencakup properti umum berikut:
+ Versi
+ Channel
+ AccountId
+ InstanceId
+ ContactId
+ StreamingEventType: GAGAL
+ StreamingSettings
# Contoh aliran segmen analisis percakapan untuk menganalisis panggilan menggunakan Contact Lens
Topik ini menyediakan contoh aliran segmen untuk peristiwa STARTED, SEGMENTS, COMPLETED, dan FAILED yang dapat terjadi selama kontak suara.
## Contoh acara DIMULAI
+ EventType: DIMULAI
+ Diterbitkan di awal sesi analisis percakapan.
```
{
"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"
}
```
## Contoh acara SEGMENTS
+ EventType: SEGMEN
+ Diterbitkan selama sesi analisis percakapan. Acara ini berisi daftar segmen dengan informasi yang dianalisis. Daftar segmen dapat mencakup segmen “`Utterance`,” `Categories` "”`Transcript`, “” atau `PostContactSummary` “”.
```
{
"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"
}
}
]
}
```
## Contoh acara SELESAI
+ EventType: SELESAI
+ Diterbitkan di akhir sesi analisis percakapan jika analisis berhasil diselesaikan.
```
{
"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"
}
```
## Contoh acara GAGAL
+ EventType: GAGAL
+ Diterbitkan di akhir sesi analisis percakapan jika analisis gagal.
```
{
"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"
}
```
# Contoh aliran analitik percakapan untuk menganalisis obrolan Contact Lens
Topik ini menyediakan contoh aliran segmen untuk peristiwa MULAI, SEGMEN, SELESAI, dan GAGAL yang terjadi selama kontak obrolan.
## Contoh acara DIMULAI
+ EventType: DIMULAI
+ Diterbitkan di awal sesi analisis percakapan.
```
{
"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"
}
}
}
}
```
## Contoh acara SEGMENTS
+ EventType: [SEGMEN](chat-real-time-contact-analysis-segment-streams-data-model.md#chat-segment-streams-data-model-segments-event)
+ Diterbitkan selama sesi analisis percakapan. Acara ini berisi daftar [RealtimeContactAnalysisSegment](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RealtimeContactAnalysisSegment.html)objek dengan informasi yang dianalisis. Daftar segmen dapat mencakup`"Transcript"`,,`"Categories"`,`"Issue"`, `"Event"``"Attachment"`, atau “PostContactSummary” segmen.
```
{
"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"
}
}]
}
```
## Contoh acara SELESAI
+ EventType: SELESAI
+ Diterbitkan di akhir sesi analisis percakapan jika analisis berhasil diselesaikan.
```
{
"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"
}
}
}
}
```
## Contoh acara GAGAL
+ EventType: GAGAL
+ Diterbitkan di akhir sesi analisis percakapan jika analisis gagal.
```
{
"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"
}
}
}
}
```
# Lokasi file keluaran untuk file yang dianalisis dengan Contact Lens analitik percakapan
Berikut ini adalah contoh tampilan jalur untuk file keluaran analitik Contact Lens percakapan saat disimpan di bucket Amazon S3 untuk instance Anda.
+ File transkrip dianalisis asli (JSON)
+ **/connect-instance- ember/analisis/suara /2020/02/04/ \$1analisis\$12020-02-04T 21:14:16 z.json** *contact's\$1ID*
+ **/connect-instance- ember/ Analisis/Obrolan /2020/02/04/ \$1analisis\$12020-02-04T 21:14:16 z.JSON** *contact's\$1ID*
+ **/connect-instance- ember/ Analisis/Email /2026/03/10/ \$1analisis\$120260310T 22:35 \$1utc.json** *contact's\$1ID*
+ File transkrip dianalisis yang disunting di (JSON)
+ **/connect-instance- ember/ /2020/02/04/ \$1 analisis\$1disunting \$12020-02-04T 21:14:16 z.JSON **Analysis/Voice/Redacted***contact's\$1ID***
+ **/connect-instance- ember/ /2020/02/04/ \$1 analisis\$1disunting \$12020-02-04T 21:14:16 z.JSON **Analysis/Chat/Redacted***contact's\$1ID***
+ **/connect-instance- ember/ /2026/03/10/ \$1 analisis\$1disunting \$120260310T 22:35 **Analysis/Email/Redacted**\$1utc.json *contact's\$1ID***
+ File audio yang disunting
+ **/connect-instance- ember/ /2020/02/04/ \$1 call\$1recording\$1redacted \$12020-02-04T 21:14:16 **Analysis/Voice/Redacted**Z. *contact's\$1ID*** **wav**
**penting**
Untuk menghapus rekaman, Anda harus menghapus file untuk rekaman yang disunting dan yang tidak disunting.
# Contoh file keluaran analitik Contact Lens percakapan untuk panggilan
Bagian berikut memberikan contoh output yang dihasilkan saat analitik Contact Lens percakapan mendeteksi masalah, mencocokkan kategori, menunjukkan kenyaringan, menyunting data sensitif, dan analisis yang dilewati.
Perluas setiap bagian untuk mempelajari lebih lanjut.
## Contoh file asli untuk panggilan yang dianalisis oleh Contact Lens analitik percakapan
Contoh berikut menunjukkan skema untuk panggilan yang analitik Contact Lens percakapan telah dianalisis. Contoh menunjukkan kenyaringan, deteksi masalah, driver panggilan, dan informasi yang akan dihapus.
Perhatikan hal berikut tentang file yang dianalisis:
+ Itu tidak menunjukkan data sensitif mana yang disunting. Semua data disebut sebagai PII (informasi identitas pribadi).
+ Setiap giliran mencakup `Redaction` bagian hanya jika itu termasuk PII.
+ Jika ada `Redaction` bagian, itu termasuk offset dalam milidetik. Dalam file.wav, bagian yang disunting akan diam. Jika diinginkan, Anda dapat menggunakan offset untuk mengganti keheningan dengan sesuatu yang lain, seperti bunyi bip.
+ Jika dua atau lebih redaksi PII ada secara bergantian, offset pertama berlaku untuk PII pertama, offset kedua berlaku untuk PII kedua, dan seterusnya.
```
{
"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
]
}
]
}
}
```
## Contoh file yang disunting untuk panggilan yang dianalisis oleh analitik Contact Lens percakapan
Bagian ini menunjukkan contoh file yang disunting untuk panggilan setelah dianalisis oleh analitik Contact Lens percakapan. Ini adalah kembaran dari file yang dianalisis asli. Satu-satunya perbedaan adalah bahwa data sensitif disunting. Dalam contoh ini, tiga entitas dipilih untuk redaksi: "`CREDIT_DEBIT_NUMBER`“," `NAME` “,"`USERNAME`”.
Dalam contoh ini, `RedactionMaskMode` diatur ke PII. Ketika suatu entitas disunting, Contact Lens menggantikannya dengan. `[PII]` Jika disetel ke`ENTITY_TYPE`, Contact Lens akan menggantikan data dengan nama entitas, misalnya,`[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
]
}
]
}
```
# Contoh file Contact Lens keluaran untuk obrolan yang dianalisis oleh Contact Lens analitik percakapan
Bagian ini menunjukkan contoh skema untuk percakapan obrolan yang telah dianalisis oleh analitik Contact Lens percakapan. Contoh menunjukkan sentimen yang disimpulkan, kategori yang cocok, ringkasan kontak, dan waktu respons.
File asli yang dianalisis berisi transkrip obrolan lengkap. Konten yang sama yang ada di bidang **Transkrip** obrolan di halaman **Detail kontak** ada di `Transcript` bidang dalam file Contact Lens analisis asli. Selain itu, file yang dianalisis mungkin berisi lebih banyak bidang, seperti `Redaction` bagian untuk menunjukkan bahwa ada data yang disunting dalam file analisis yang disunting.
**catatan**
Beberapa `ConversationCharacteristics` termasuk `DetailsByParticipantRole` peta, dengan peran peserta sebagai kunci. Namun, tidak semua peran dari `Participants` daftar (seperti `CUSTOMER` atau`AGENT`) dijamin memiliki kunci yang sesuai di `DetailsByParticipantRole` objek. Kehadiran kunci untuk peserta tergantung pada apakah ada data yang memenuhi syarat untuk Contact Lens analisis.
## Kategori
`PointsOfInterest`berbeda antara kategori pasca-obrolan dan pasca-panggilan:
+ Pasca-panggilan `PointsOfInterest` memiliki offset milidetik.
+ Post-chat `PointsOfInterest` memiliki array`TranscriptItems`; setiap item memiliki `id` dan`CharacterOffset`.
Ada array`PointsOfInterest`. Setiap array memiliki array`TranscriptItems`: masing-masing `PointOfInterest` untuk kecocokan Kategori, tetapi setiap kecocokan dapat menjangkau beberapa item transkrip.
Untuk panggilan dan obrolan, `PointsOfInterest` array bisa kosong. Ini berarti bahwa kategori tersebut cocok untuk seluruh kontak. Misalnya, jika Anda membuat aturan untuk mencocokkan kategori ketika `Hello` tidak disebutkan dalam kontak, tidak akan ada bagian dari transkrip untuk menentukan kondisi ini.
**catatan**
Saat ini, kategori disimpulkan untuk`text/plain`, pesan `text/markdown` obrolan saja.
## Sorotan utama
**Sorotan utama** terletak di `ConversationCharacteristics.ContactSummary.SummaryItemsDetected` array. Tidak lebih dari satu item dapat berada dalam array itu, menekankan bahwa hanya satu set`Issue`,`Outcome`, dan `Action` item yang dapat ditemukan.
Setiap objek dalam array memiliki bidang berikut:`IssuesDetected`,`OutcomesDetected`,`ActionItemsDetected`.
Masing-masing bidang memiliki array `TranscriptItems` yang memiliki `Id` dan`CharacterOffsets`. Mereka menjelaskan `TranscriptItems` dan bagian-bagian tertentu yang diidentifikasi berisi ringkasan kontak: masalah, hasil, atau item tindakan.
**catatan**
Saat ini, sorotan utama disimpulkan hanya untuk pesan `text/plain` obrolan.
## Sentimen
### Sentimen keseluruhan
Skor sentimen `DetailsByParticipantRole` lapangan untuk peserta kontak mirip dengan file analisis pidato Contact Lens untuk.
`DetailsByInteraction`bidang memiliki skor `CUSTOMER` sentimen untuk bagian interaksi obrolan `WithAgent` dan`WithoutAgent`. Jika tidak ada pesan pelanggan di bagian interaksi tersebut, bidang masing-masing tidak akan ada.
**catatan**
Saat ini, sentimen yang disimpulkan adalah untuk`text/plain`, pesan `text/markdown` obrolan saja.
### Pergeseran sentimen
`DetailsByParticipantRole`Bidang berisi objek yang menggambarkan pergeseran sentimen untuk peserta kontak (yaitu,`AGENT`,`CUSTOMER`): `BeginScore` dan`EndScore`.
`DetailsByInteraction`Bidang ini memiliki pergeseran `CUSTOMER` sentimen untuk bagian dari interaksi obrolan `WithAgent` dan`WithoutAgent`. Jika tidak ada pesan pelanggan di bagian interaksi tersebut, bidang masing-masing tidak akan ada.
Pergeseran sentimen memberikan informasi tentang bagaimana sentimen peserta berubah selama interaksi obrolan.
## Waktu respon
`AgentGreetingTimeMillis`mengukur waktu antara saat `AGENT` bergabung dengan obrolan dan saat ketika mereka mengakhiri pesan pertama mereka kepada pelanggan.
`DetailsByParticipantRole`memiliki karakteristik sebagai berikut untuk masing-masing peserta:
+ `Average`: Berapa waktu respons rata-rata untuk peserta.
+ `Maximum`: Berapa waktu respons terpanjang untuk peserta. Jika ada beberapa item transkrip dengan waktu respons maksimum yang sama, yang mana.
Untuk menghitung `Average` dan waktu `Maximum` respons untuk peserta tertentu, mereka perlu menanggapi pesan dari peserta lain (`AGENT`perlu menanggapi`CUSTOMER`, atau sebaliknya).
Misalnya, jika hanya ada satu pesan dari `CUSTOMER` dan kemudian hanya satu pesan dari `AGENT` sebelum obrolan berakhir, Contact Lens akan menghitung waktu respons untuk`AGENT`, tetapi tidak untuk`CUSTOMER`.
**catatan**
Saat ini, waktu respons disimpulkan adalah untuk` text/plain`, pesan `text/markdown` obrolan saja.
## Redaksi
Perhatikan hal berikut tentang file analisis asli untuk obrolan:
+ Item transkrip mencakup `Redaction` bagian hanya jika ada data yang akan disunting. Bagian ini berisi offset karakter untuk data yang disunting dalam file analisis yang disunting.
+ Jika dua atau lebih potongan pesan disunting, offset pertama berlaku untuk bagian yang disunting pertama, offset kedua berlaku untuk bagian yang disunting kedua, dan seterusnya.
`DisplayNames`untuk `AGENT` dan `CUSTOMER` disunting karena mengandung PII. Ini juga berlaku untuk`AttachmentName`.
`CharacterOffsets`mempertimbangkan perubahan redaksi `Content` panjang dalam file analisis yang disunting. `CharacterOffsets`menggambarkan konten yang disunting, bukan konten asli.
## Contoh file obrolan asli
```
{
"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": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc"
},
{
"Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e"
},
{
"Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 3.3333333333333335,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c"
},
{
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -2.5,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090"
}
]
},
{
"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": 3.75,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0"
}
]
}
],
"OverallSentiment": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": 0
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": 1.1538461538461537,
"CUSTOMER": 0
}
},
"SentimentShift": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": {
"BeginScore": -3,
"EndScore": 3.75
}
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": {
"BeginScore": 0,
"EndScore": 2.5
},
"CUSTOMER": {
"BeginScore": -3.75,
"EndScore": 3.75
},
"SYSTEM": {
"BeginScore": 2.5,
"EndScore": 0
}
}
}
}
},
"CustomerMetadata": {
"ContactId": "b49644f6-672f-445c-b209-f76b36482830",
"InputS3Uri": "path to the json file in s3",
"InstanceId": "f23fc323-3d6d-48aa-95dc-EXAMPLE012"
},
"JobStatus": "COMPLETED",
"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. This is an example of what the Amazon Connect virtual contact center can enable you to do.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "78aa8229-714a-4c87-916b-ce7d8d567ab2",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:55.131Z",
"Content": "The time in queue is less than 5 minutes.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "1276382b-facb-49c5-8d34-62e3b0f50002",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:56.618Z",
"Content": "You are now being placed in queue to chat with an agent.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "88c2363e-8206-4781-a353-c15e1ccacc12",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:00.951Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "c05cca74-d50b-4aa5-b46c-fdb5ae8c814c",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:03.462Z",
"Content": "Hello, thanks for reaching Example Corp. 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? Isn't that your whole business?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"Id": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:38.961Z",
"Content": "I apologize for the experience you had Mr. Doe, 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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "John",
"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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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 Doe?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "John",
"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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "John",
"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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "John",
"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 John?",
"ContentType": "text/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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/markdown",
"DisplayName": "John",
"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/markdown",
"DisplayName": "Jane",
"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": "John",
"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"
}
```
## Contoh file obrolan yang disunting
```
{
"AccountId": "123456789012",
"Categories": {
"MatchedCategories": [
"agent-intro"
],
"MatchedDetails": {
"agent-intro": {
"PointsOfInterest": [
{
"TranscriptItems": [
{
"CharacterOffsets": {
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 71
},
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a"
}
]
}
]
}
}
},
"Channel": "CHAT",
"ChatTranscriptVersion": "2019-08-26",
"ContentMetadata": {
"Output": "Redacted",
"RedactionTypes": [
"PII"
],
"RedactionTypesMetadata": {
"PII": {
"RedactionMaskMode": "PII"
}
}
},
"ConversationCharacteristics": {
"ContactSummary": {
"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"
}
]
}
]
}
]
"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."
}
}
],
},
"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": "2b8ba020-53ee-4053-b5b7-35364ac1c7df"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "28d0a1ce-64d1-4625-bbef-4cfeb97b6742"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ef9b8622-32d5-4cfd-9ccc-a242502267bc"
},
{
"Id": "03a9de67-f9e1-4884-a1a3-ecea78a4ce9e"
},
{
"Id": "cfee5ece-a671-4a11-9ec2-89aba4b7d688"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "72cc8c8d-2199-422a-b363-01d6d3fdc851"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "61bb2591-fe87-44e4-bba0-a3619c4cef1f"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "1761f27e-0989-4b6d-a046-fc03d2c6bc9c"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "AGENT",
"ProgressiveScore": 3.3333333333333335,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8cdff161-dc25-44e6-986f-fc0e08ee0a7d"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -1.6666666666666667,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "bcc51949-3a79-4398-be1b-a27345a8a8ad"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEGATIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "7d5c07d7-3d26-4b34-ae91-39aeaeef685c"
},
{
"Id": "e0efbd17-9139-439b-8c80-ebf2b9b703b9"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "8fbb8dd4-9fd4-4991-83dc-5f06eeead9aa"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": -2.5,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "3b856fd9-0eeb-4fb2-93ed-95ec4aeae3a6"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 0,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "ecb8c498-96d7-448b-8360-366eeddb4090"
}
]
},
{
"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": 3.75,
"Sentiment": "POSITIVE",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "5a27cc39-9b73-4ebe-9275-5e6723788a1b"
}
]
},
{
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"ProgressiveScore": 3.75,
"Sentiment": "NEUTRAL",
"TranscriptItems": [
{
"Id": "540368c7-ec19-4fc0-8c86-0a5ee62d31a0"
}
]
}
],
"OverallSentiment": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": 0
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": 1.1538461538461537,
"CUSTOMER": 0
}
},
"SentimentShift": {
"DetailsByInteraction": {
"DetailsByParticipantRole": {
"CUSTOMER": {
"WithAgent": {
"BeginScore": -3,
"EndScore": 3.75
}
}
}
},
"DetailsByParticipantRole": {
"AGENT": {
"BeginScore": 0,
"EndScore": 2.5
},
"CUSTOMER": {
"BeginScore": -3.75,
"EndScore": 3.75
}
}
}
}
},
"CustomerMetadata": {
"ContactId": "b49644f6-672f-445c-b209-f76b36482830",
"InputS3Uri": "path to the json file in s3",
"InstanceId": "f23fc323-3d6d-48aa-EXAMPLE012"
},
"JobStatus": "COMPLETED",
"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": "[PII]",
"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. This is an example of what the Amazon Connect virtual contact center can enable you to do.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "78aa8229-714a-4c87-916b-ce7d8d567ab2",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:55.131Z",
"Content": "The time in queue is less than 5 minutes.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "1276382b-facb-49c5-8d34-62e3b0f50002",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:31:56.618Z",
"Content": "You are now being placed in queue to chat with an agent.",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "SYSTEM_MESSAGE",
"Id": "88c2363e-8206-4781-a353-c15e1ccacc12",
"ParticipantId": "2b2288b4-ff6e-4996-8d8e-260fd5a8ac02",
"ParticipantRole": "SYSTEM",
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:00.951Z",
"ContentType": "application/vnd.amazonaws.connect.event.participant.joined",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "c05cca74-d50b-4aa5-b46c-fdb5ae8c814c",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Type": "EVENT"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:32:03.462Z",
"Content": "Hello, thanks for reaching Example Corp. This is [PII]. How may I help you?",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "e4949dd1-aaa1-4fbd-84e7-65c95b2d3d9a",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 46,
"EndOffsetChar": 51
}
]
},
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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 [PII] and last name [PII].",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"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, [PII]",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "f9cd41b6-3f68-4e83-a47d-664395f324c0",
"ParticipantId": "f36a545d-67b2-4fd4-89fb-896136b609a7",
"ParticipantRole": "AGENT",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 77,
"EndOffsetChar": 82
}
]
},
"Type": "MESSAGE"
},
{
"AbsoluteTime": "2022-10-27T03:33:05.455Z",
"Content": "[PII], and the zip code [PII].",
"ContentType": "text/plain",
"DisplayName": "[PII]",
"Id": "d334058f-e3de-4cf1-a361-32e4e61f1839",
"ParticipantId": "e9b36a6d-12aa-4c21-9745-1881648ecfc8",
"ParticipantRole": "CUSTOMER",
"Redaction": {
"CharacterOffsets": [
{
"BeginOffsetChar": 0,
"EndOffsetChar": 5
},
{
"BeginOffsetChar": 27,
"EndOffsetChar": 32
}
]
},
"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/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"
}
```
# Contoh file keluaran Lensa Kontak untuk email yang dianalisis oleh analisis percakapan Lensa Kontak
Bagian ini menunjukkan skema contoh untuk kontak email yang telah dianalisis oleh analisis percakapan Lensa Kontak. Contoh menunjukkan kategori yang cocok dan ringkasan rantai kontak.
Perhatikan hal berikut tentang file keluaran analitik email:
+ Bidang `Channel` diatur ke `EMAIL`.
+ `Version`Bidang menggunakan `EMAIL` awalan (misalnya,`EMAIL-2026-01-01`).
+ File keluaran email tidak termasuk skor sentimen, pergeseran sentimen, kenyaringan, atau data waktu non-bicara.
+ `Categories`Bagian ini mencakup `EventSource` bidang yang disetel ke`OnEmailAnalysisAvailable`.
+ Ringkasan kontak digunakan `ContactChainSummary` sebagai gantinya`PostContactSummary`, karena analitik email merangkum utas email lengkap (rantai kontak).
+ `CustomerMetadata.InputFiles`Bagian ini mereferensikan pesan email dan file teks biasa yang disimpan di Amazon S3.
## Contoh file keluaran analitik email
Contoh berikut menunjukkan output untuk kontak email dengan kategorisasi, redaksi, dan ringkasan rantai kontak diaktifkan.
```
{
"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": {}
}
```
# Memecahkan masalah di Amazon Connect Contact Lens
## Mengapa saya tidak melihat atau mendengar konten yang tidak disunting?
Jika organisasi Anda menggunakan fitur Contact Lens redaksi, secara default hanya konten yang disunting yang muncul di situs web Amazon Connect admin.
Anda harus memiliki izin untuk melihat konten yang belum disunting. Lihat informasi yang lebih lengkap di [Tetapkan izin untuk menggunakan analisis Contact Lens percakapan di Amazon Connect](permissions-for-contact-lens.md).
# Mengevaluasi kinerja interaksi agen dan layanan mandiri di Amazon Connect
**Tip**
**Pengguna baru?** Lihat [Workshop Formulir Evaluasi Agen Amazon Connect](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-evaluation-forms/en-US). Kursus online ini memandu Anda melalui pembuatan contoh kerja dari formulir evaluasi.
**Administrator TI****: Untuk mengaktifkan kemampuan evaluasi Amazon Connect, buka Amazon Connect konsol, pilih alias instans Anda, pilih **Penyimpanan data**, **Evaluasi konten**, Edit.** Anda akan diminta untuk membuat atau memilih bucket S3. Setelah bucket dibuat, Anda dapat menyimpan evaluasi dan mengekspornya.
Evaluasi kinerja Amazon Connect memungkinkan Anda menentukan kriteria evaluasi kinerja khusus untuk menilai, memantau, dan meningkatkan cara agen dan sistem otomatis (bot, agen AI) berinteraksi dengan pelanggan dan menyelesaikan masalah. Anda kemudian dapat memantau kinerja dengan meninjau wawasan agregat di dasbor, dan menelusuri kontak individual di mana Anda dapat melihat evaluasi bersama rekaman, transkrip, ringkasan percakapan, dan analitik dalam satu tampilan. Dengan pembinaan terintegrasi, Anda dapat memberikan umpan balik kepada agen yang menyoroti kekuatan dan peluang mereka untuk meningkatkan.
Anda dapat melakukan evaluasi manual untuk semua jenis kontak (suara, obrolan, email, dan tugas). Anda dapat melakukan interaksi otomatis untuk kontak suara dan obrolan yang dianalisis oleh analitik percakapan Amazon Connect. Anda dapat melakukan evaluasi otomatis dari interaksi agen dan interaksi otomatis (ditangani oleh bot atau agen AI). Untuk detail selengkapnya tentang evaluasi otomatis, lihat[Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](create-evaluation-forms.md#step-automate).
Untuk melakukan evaluasi manual, Anda dapat mencari kontak, memilih formulir evaluasi yang sesuai, meninjau audio kontak, perekaman layar atau transkrip, dan kemudian mengevaluasi bagaimana manusia, agen AI, atau bot berinteraksi dengan pelanggan. Anda kemudian dapat menggunakan wawasan tersebut untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memberikan umpan balik pelatihan agen dan mengoptimalkan bot, agen AI, dan alur kerja swalayan.
**Untuk mengevaluasi kinerja**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk melakukan evaluasi](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Akses kontak yang ingin Anda evaluasi. Ada beberapa cara Anda dapat melakukan ini. Misalnya, seseorang mungkin telah membagikan URL kontak dengan Anda, atau memberi Anda tugas yang memiliki URL. Atau, Anda mungkin memiliki ID kontak, yang memungkinkan Anda mencari catatan kontak dengan melakukan hal berikut: pada panel navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**, lalu cari kontak yang ingin Anda evaluasi.
1. Pada halaman **Detail kontak**, pilih **Evaluasi** atau ikon **<**.
![\[Halaman detail Kontak, tombol Evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-evaluatebutton.png)
1. Panel **Evaluasi** mencantumkan evaluasi apa pun yang sedang berlangsung atau diselesaikan untuk kontak.
![\[Panel evaluasi, status dua evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-startevaluation.png)
1. Untuk memulai evaluasi, pilih formulir evaluasi dari menu tarik-turun, lalu pilih **Mulai** evaluasi. Jika Anda belum menyiapkan formulir evaluasi, maka Anda harus melakukannya terlebih dahulu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Buat formulir evaluasi](create-evaluation-forms.md).
1. Untuk menavigasi formulir evaluasi yang sangat panjang, gunakan panah di sebelah setiap bagian untuk menciutkan atau memperluasnya.
![\[Panel evaluasi, panah untuk menciutkan atau memperluas bagian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-exampleevaluation.png)
1. Pilih **Simpan** untuk menyimpan formulir yang sedang berlangsung. Status formulir menjadi **Draf**. Anda dapat kembali ke sana kapan saja untuk melanjutkan, atau Anda dapat menghapusnya dan memulai dari awal.
![\[Panel evaluasi, status evaluasi diatur ke draf.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft.png)
1. Setelah selesai, pilih **Kirim**. Jika Anda telah melewatkan pertanyaan opsional dalam formulir, Anda akan melihat peringatan yang meminta Anda untuk mengonfirmasi bahwa Anda ingin mengirimkan evaluasi. Pilih **Ya**. Evaluasi sekarang sudah **selesai**.
![\[Lewati pertanyaan opsional dan kirimkan evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-draft-submit.png)
# Tetapkan izin profil keamanan untuk evaluasi kinerja dan pelatihan
Untuk memungkinkan pengguna membuat, mengotomatisasi, dan mengakses formulir evaluasi, tetapkan izin profil keamanan **Analytics dan optimasi** berikut:
+ **Formulir evaluasi - melakukan evaluasi kontak**: Memungkinkan pengguna, seperti anggota tim Jaminan Kualitas, untuk menggunakan formulir evaluasi untuk meninjau kontak. Untuk contoh gambar, lihat[Mengevaluasi kinerja interaksi agen dan layanan mandiri di Amazon Connect](evaluations.md).
Izin ini memungkinkan pengguna untuk [mencari](search-evaluations.md) evaluasi berdasarkan formulir evaluasi, skor, tanggal/rentang terakhir yang diperbarui, evaluator, dan status. Ini juga memungkinkan mereka untuk melihat jejak audit formulir evaluasi.
+ Izin **tampilan** memungkinkan pengguna untuk melihat evaluasi yang dikirimkan. Anda dapat memberikan izin ini kepada pengguna yang melakukan evaluasi (seperti manajer) dan pengguna (seperti agen) yang perlu melihat evaluasi.
+ **Membuat** izin memungkinkan pengguna untuk membuat evaluasi baru, melihat dan mengedit draf evaluasi.
+ Izin **edit** memungkinkan pengguna untuk mengedit evaluasi yang dikirimkan.
+ **Hapus** izin memungkinkan pengguna untuk menghapus draf dan evaluasi yang dikirimkan.
+ **Formulir evaluasi - mengelola definisi formulir**: Memungkinkan admin dan manajer untuk [membuat](create-evaluation-forms.md) dan [mengelola](evaluationform-audit-trail.md) formulir evaluasi.
+ **Aturan**: Izin untuk membuat, melihat, mengedit, dan menghapus aturan diperlukan untuk [secara otomatis mengkategorikan kontak](rules.md) berdasarkan perilaku agen tertentu dan hasil pelanggan. Kategori kontak ini dapat digunakan untuk [mengonfigurasi otomatisasi](create-evaluation-forms.md#step-automate) pada formulir evaluasi. Selain itu, izin aturan diperlukan untuk [membuat aturan untuk mengirimkan evaluasi otomatis](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md).
+ **Formulir evaluasi - tanyakan asisten AI**: Menyediakan akses ke tombol **Ask AI** saat melakukan evaluasi. Tombol **Ask AI** memungkinkan pengguna untuk mendapatkan [rekomendasi generatif yang didukung AI](generative-ai-performance-evaluations.md) untuk jawaban atas pertanyaan dalam formulir evaluasi.
+ **Formulir evaluasi - mengelola sesi kalibrasi**: Memungkinkan admin membuat dan mengelola sesi kalibrasi untuk mendorong konsistensi dan akurasi dalam cara manajer mengevaluasi kinerja agen.
+ **Kontak sampel**: Memungkinkan manajer untuk secara acak sampel kontak agen untuk evaluasi. Misalnya, seorang manajer dapat memilih semua agen dalam hierarki, dan mendapatkan 5 kontak acak per agen dari minggu terakhir untuk evaluasi.
Untuk memungkinkan pengguna mengelola atau mengakses sesi pelatihan, tetapkan izin profil keamanan **Analytics dan optimasi** berikut:
+ **Pelatihan - sesi pelatihan saya: Akses sesi** pelatihan di mana Anda ditugaskan sebagai pelatih atau peserta.
+ **Lihat**: Lihat sesi pelatihan di mana Anda adalah pelatih atau peserta. Jika Anda adalah peserta, Anda dapat mengakui sesi pelatihan dengan izin ini.
+ **Buat**: Buat sesi pelatihan baru dengan diri Anda sebagai pelatih.
+ **Sunting**: Edit sesi pelatihan di mana Anda menjadi pelatih.
+ **Hapus**: Hapus sesi pelatihan di mana Anda menjadi pelatih.
+ **Pelatihan - kelola sesi pelatihan: Akses sesi pelatihan** yang dilakukan oleh Anda sendiri atau orang lain. Izin ini untuk admin atau manajer kualitas.
+ **Lihat**: Lihat sesi pelatihan apa pun.
+ **Buat**: Buat sesi pelatihan baru. Anda dapat memilih diri Anda sebagai pelatih atau menetapkan pengguna lain sebagai pelatih.
+ **Sunting**: Edit sesi pelatihan apa pun.
+ **Hapus**: Hapus sesi pelatihan apa pun.
Profil keamanan **Admin** memiliki izin ini secara default.
Untuk informasi tentang cara menambahkan izin lainnya ke profil keamanan yang ada, lihat[Perbarui profil keamanan di Amazon Connect](update-security-profiles.md).
# Lihat jejak audit evaluasi di Amazon Connect
Evaluasi dapat diubah dan diserahkan beberapa kali. Ketika evaluator mengajukan perubahan pada evaluasi yang ada, manajer dapat melihat jejak audit yang mencatat:
+ Siapa yang mengajukan evaluasi asli
+ Siapa yang mengajukan kembali evaluasi
+ Perubahan apa yang mereka buat (misalnya, mengubah jawaban atau catatan jawaban dalam evaluasi)
Manajer pusat kontak dapat menggunakan informasi ini untuk melakukan audit internal dan mengungkap peluang untuk meningkatkan konsistensi di seluruh evaluator.
**Untuk melihat jejak audit evaluasi**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki **Analytics dan optimasi** - **[Formulir evaluasi - melakukan izin evaluasi](evaluation-and-coaching-permissions.md)** pada profil keamanan mereka.
1. Akses kontak dengan evaluasi yang telah diedit setelah dikirimkan.
1. Pilih evaluasi yang ingin Anda selidiki. Gambar berikut menunjukkan halaman **Evaluasi** dengan tautan ke evaluasi yang lengkap.
![\[Tautan ke evaluasi lengkap yang dapat Anda pilih untuk melihat jejak audit.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-example.png)
1. Bagian **Ikhtisar** evaluasi berisi **Riwayat perubahan**. Ini menunjukkan berapa kali evaluasi telah diajukan. Pilih tautan seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Properti Ubah riwayat.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit-change-history.png)
1. Anda dapat melihat jejak audit dari kiriman berikutnya setelah pengajuan awal. Pilih panah di sebelah kiriman ulang untuk melihat detail pengeditan. Gambar berikut menunjukkan contoh jejak audit yang dibuat untuk evaluasi setelah diserahkan.
![\[Jejak audit evaluasi yang diubah setelah diajukan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluation-audit.png)
# Buat formulir evaluasi di Amazon Connect
Di Amazon Connect, Anda dapat membuat [berbagai formulir evaluasi](feature-limits.md#evaluationforms-feature-specs). Misalnya, Anda mungkin memerlukan formulir evaluasi yang berbeda untuk setiap unit bisnis, dan untuk antrian yang berbeda. Anda juga dapat membuat formulir evaluasi yang berbeda untuk mengevaluasi interaksi agen dan interaksi swalayan dengan bot Lex atau agen AI.
Setiap formulir dapat berisi beberapa bagian dan pertanyaan.
+ Anda dapat menetapkan [bobot](about-scoring-and-weights.md) untuk setiap pertanyaan dan bagian untuk menunjukkan seberapa besar skor mereka memengaruhi skor keseluruhan formulir evaluasi.
+ Anda dapat mengonfigurasi otomatisasi pada setiap pertanyaan sehingga jawaban atas pertanyaan tersebut diisi secara otomatis menggunakan wawasan dan metrik dari analisis Contact Lens percakapan.
Topik ini menjelaskan cara membuat formulir dan mengonfigurasi otomatisasi menggunakan situs web Amazon Connect admin. Untuk membuat dan mengelola formulir secara terprogram, lihat [Tindakan evaluasi](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/evaluation-api.html) di Referensi *API Amazon Connect*.
**Topics**
+ [Langkah 1: Buat formulir evaluasi dengan judul](#step-title)
+ [Langkah 2: Tambahkan bagian dan pertanyaan](#step-sections)
+ [Langkah 3: Tambahkan jawaban](#step-answers)
+ [Langkah 4: Aktifkan pertanyaan secara kondisional](#step-conditionally-enable-questions)
+ [Langkah 5: Tetapkan skor dan rentang untuk jawaban](#step-assignscores)
+ [Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](#step-automate)
+ [Langkah 7: Pratinjau formulir evaluasi](#step-preview)
+ [Langkah 8: Tetapkan bobot untuk skor akhir](#step-weights)
+ [Langkah 9: Aktifkan formulir evaluasi](#step-activateform)
## Langkah 1: Buat formulir evaluasi dengan judul
Langkah-langkah berikut menjelaskan cara membuat atau menduplikasi formulir evaluasi dan menetapkan judul.
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin profil keamanan berikut: **Analytics dan Optimization** - **Formulir evaluasi - mengelola definisi formulir** - **Buat**.
1. Pilih **Analytics dan optimasi**, lalu pilih **Formulir evaluasi**.
1. Pada halaman **Formulir evaluasi**, pilih **Buat formulir baru**.
— atau —
Pilih formulir yang ada dan pilih **Duplikat.**
1. Masukkan judul untuk formulir, seperti *evaluasi Penjualan*, atau ubah judul yang ada. Tambahkan tag apa pun ke formulir untuk mengontrol akses ke formulir (lihat [Mengatur tag-based-access kontrol pada evaluasi kinerja](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/tag-based-access-control-performance-evaluations.html)) Setelah selesai, pilih **Ok**.
![\[Halaman formulir evaluasi, bagian judul formulir yang ditetapkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
Tab berikut muncul di bagian atas halaman formulir evaluasi:
+ **Bagian dan pertanyaan**. Tambahkan bagian, pertanyaan, dan jawaban ke formulir.
+ **Mencetak gol.** Aktifkan penilaian pada formulir. Anda juga dapat menerapkan penilaian ke bagian atau pertanyaan.
1. Pilih **Simpan** kapan saja saat membuat formulir Anda. Ini memungkinkan Anda untuk menavigasi jauh dari halaman dan kembali ke formulir nanti.
1. Lanjutkan ke langkah berikutnya untuk menambahkan bagian dan pertanyaan.
## Langkah 2: Tambahkan bagian dan pertanyaan
1. Saat berada di tab **Bagian dan pertanyaan**, tambahkan judul ke bagian 1, misalnya, *Salam*.
![\[Halaman formulir evaluasi, bagian dan tab antrian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingtitle.png)
1. Pilih **Tambahkan pertanyaan** untuk menambahkan pertanyaan.
1. Di kotak **Judul Pertanyaan**, masukkan pertanyaan yang akan muncul di formulir evaluasi. Misalnya, *Apakah agen menyatakan nama mereka dan mengatakan mereka ada di sini untuk membantu?*
![\[Halaman formulir evaluasi, kotak judul pertanyaan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1.png)
1. Dalam kotak **Instruksi untuk evaluator**, tambahkan informasi untuk membantu evaluator atau AI generatif untuk menjawab pertanyaan.
Misalnya, untuk pertanyaan *Apakah agen mencoba memvalidasi identitas pelanggan?* Anda dapat memberikan instruksi tambahan seperti, *Agen diharuskan untuk selalu menanyakan ID keanggotaan dan kode pos kepada pelanggan sebelum menjawab pertanyaan pelanggan*.
1. Di kotak **Jenis pertanyaan**, pilih salah satu opsi berikut untuk muncul di formulir:
+ **Pilihan tunggal**: Evaluator dapat memilih dari daftar opsi, seperti **Ya**, **Tidak**, atau **Baik**, **Adil**, **Miskin**.
+ **Pilihan ganda**: Evaluator dapat memilih beberapa jawaban dari daftar opsi, seperti daftar produk yang ingin dibeli pelanggan, atau perilaku agen yang tidak patuh.
+ **Bidang teks**: Evaluator dapat memasukkan teks formulir bebas.
+ **Nomor**: Evaluator dapat memasukkan angka dari rentang yang Anda tentukan, seperti 1-10.
+ **Tanggal**: Evaluator dapat memilih tanggal sebagai jawaban.
1. Lanjutkan ke langkah berikutnya untuk menambahkan jawaban.
## Langkah 3: Tambahkan jawaban
1. Pada tab **Jawaban**, tambahkan opsi jawaban yang ingin Anda tampilkan ke evaluator, seperti **Ya**, **Tidak**.
1. Untuk menambahkan lebih banyak jawaban, pilih **opsi Tambah**.
Gambar berikut menunjukkan contoh jawaban untuk pertanyaan **pilihan Tunggal**.
![\[Tab Jawaban, perintah “Tambahkan opsi”.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-greetingquestion1-answer.png)
Gambar berikut menunjukkan rentang jawaban untuk pertanyaan **Angka**.
![\[Tab Jawaban, nilai Min dan kotak nilai Max.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring4.png)
1. Anda juga dapat menandai pertanyaan sebagai opsional. Hal ini memungkinkan manajer untuk melewatkan pertanyaan (atau menandainya sebagai **Tidak berlaku**) saat melakukan evaluasi.
![\[Opsi untuk menandai pertanyaan “tidak berlaku”.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring-not-applicable.png)
## Langkah 4: Aktifkan pertanyaan secara kondisional
Formulir evaluasi dapat memiliki pertanyaan yang diaktifkan atau dinonaktifkan secara kondisional, berdasarkan jawaban atas pertanyaan lain. Misalnya, Anda dapat mengonfigurasi pertanyaan tindak lanjut untuk muncul dalam formulir hanya jika diperlukan.
1. Pilih pertanyaan yang membutuhkan pertanyaan lanjutan. Jenis pertanyaan harus **Pilihan tunggal atau Pilihan** **ganda**, dan itu harus bukan pertanyaan opsional (jangan pilih kotak centang **pertanyaan Opsional**).
Misalnya, pada gambar berikut, pertanyaan 1.1 *adalah Apa alasan panggilan tersebut?* dan kotak centang **Pertanyaan opsional** tidak dipilih.
![\[Jenis Pertanyaan adalah Pilihan tunggal dan kotak centang pertanyaan Opsional tidak dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions1.png)
1. Tambahkan pertanyaan tindak lanjut dan sekarang pilih kotak centang **Pertanyaan opsional**.
Pada gambar berikut, pertanyaan lanjutan adalah pertanyaan 1.2 *Apakah agen memeriksa apakah pelanggan mencoba pendaftaran akun baru* secara online? dan kotak centang **Pertanyaan opsional** dipilih.
![\[Pertanyaan tindak lanjut, dan kotak centang pertanyaan opsional dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions2.png)
1. Pilih tab **Pertanyaan Aktifkan secara kondisional** dan kemudian nyalakan Pertanyaan **bersyarat**. Toggle ditampilkan pada gambar berikut.
![\[Tab Conditional enable question, tombol Conditional question toggle.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions3.png)
1. Konfigurasikan pertanyaan tindak lanjut untuk diaktifkan hanya jika jawaban atas pertanyaan 1.1. *Apa alasan panggilan itu?* adalah **pendaftaran akun baru**. Opsi ini ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Pertanyaan bersyarat adalah salah satu yang lain.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/conditionalquestions4.png)
Dengan konfigurasi ini, pertanyaan tindak lanjut *Apakah agen memeriksa apakah pelanggan mencoba pendaftaran akun baru* secara online? ditambahkan secara dinamis ke formulir hanya jika jawaban untuk *Apa alasan panggilan tersebut?* adalah **pendaftaran akun baru**. Dalam semua kasus lain pertanyaan ini tidak ada dalam bentuk dan tidak perlu dijawab.
1. Untuk memverifikasi bahwa konfigurasi ini berfungsi seperti yang diharapkan, gunakan tindakan **Pratinjau**.
Berikut adalah beberapa hal yang perlu diingat saat membuat pertanyaan bersyarat:
+ Ketika sebuah pertanyaan diaktifkan secara kondisional, itu secara default dinonaktifkan.
+ Ketika sebuah pertanyaan dinonaktifkan secara kondisional, itu secara default diaktifkan.
+ Anda hanya dapat menggunakan **Pilihan tunggal atau Pertanyaan pilihan** **ganda** untuk mengaktifkan atau menonaktifkan pertanyaan lain secara kondisional. Pertanyaannya tidak bisa opsional.
+ Anda dapat memilih satu atau lebih opsi jawaban untuk memicu kondisi pertanyaan bersyarat.
**catatan**
Jika otomatisasi bertenaga AI Gen diaktifkan pada pertanyaan yang diaktifkan secara kondisional, maka penggunaan Gen AI pada pertanyaan itu diperhitungkan dalam batas penggunaan pertanyaan yang dapat dievaluasi pada kontak menggunakan Gen AI. Itu dihitung bahkan jika pertanyaan itu dinonaktifkan secara kondisional.
Untuk batas default **Jumlah pertanyaan evaluasi yang dapat dijawab secara otomatis pada kontak menggunakan AI generatif**, lihat[Contact Lens service quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
## Langkah 5: Tetapkan skor dan rentang untuk jawaban
1. Pergi ke bagian atas formulir. Pilih tab **Skor**, lalu pilih kotak centang **Aktifkan penilaian.**
![\[Halaman formulir evaluasi, tab penilaian, kotak centang Aktifkan penilaian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-enablescoring.png)
Ini memungkinkan penilaian untuk seluruh formulir. Ini juga memungkinkan Anda untuk menambahkan rentang jawaban untuk jenis pertanyaan **Angka**.
1. Kembali ke tab **Bagian dan pertanyaan**. Sekarang Anda memiliki opsi untuk menetapkan skor ke **Pilihan tunggal**, dan menambahkan rentang untuk jenis pertanyaan **Angka**.
![\[Tab Bagian dan pertanyaan, tab penilaian khusus untuk pertanyaan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring-feature.png)
1. Saat Anda membuat pertanyaan Jenis **angka**, pada tab **Skor**, pilih **Tambahkan rentang** untuk memasukkan rentang nilai. Tunjukkan skor terburuk hingga terbaik untuk jawabannya.
Gambar berikut menunjukkan contoh rentang dan penilaian untuk jenis pertanyaan **Angka**.
![\[Tab Skor khusus untuk pertanyaan, jawabannya berkisar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-questionscoring5.png)
+ Jika agen menginterupsi pelanggan 0 kali, mereka mendapatkan skor 10 (terbaik).
+ Jika agen mengganggu pelanggan 1-4 kali, mereka mendapatkan skor 5.
+ Jika agen mengganggu pelanggan 5-10 kali, mereka mendapatkan skor 1 (terburuk).
**catatan**
Anda dapat mengonfigurasi skor **0 (Otomatis gagal)** untuk opsi jawaban. Anda dapat memilih untuk menerapkan **Otomatis gagal** ke bagian, ayat, atau seluruh formulir. Ini berarti bahwa memilih jawaban pada evaluasi akan menetapkan skor nol ke bagian yang sesuai, ayat, atau seluruh formulir. Opsi **gagal otomatis** ditampilkan pada gambar berikut.
![\[Opsi gagal otomatis.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automaticfail.png)
1. Setelah Anda menetapkan skor untuk semua jawaban, pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda selesai menetapkan skor, lanjutkan ke langkah berikutnya untuk mengotomatiskan pertanyaan pertanyaan tertentu, atau terus [pratinjau formulir evaluasi](#step-preview).
## Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis
Amazon Connect memungkinkan Anda menjawab pertanyaan secara otomatis dalam formulir evaluasi (misalnya, apakah agen mematuhi skrip ucapan?) menggunakan wawasan dan metrik dari analisis percakapan. Otomatisasi dapat digunakan untuk:
+ **Membantu evaluator dengan evaluasi kinerja**: Evaluator diberikan jawaban otomatis atas pertanyaan pada formulir evaluasi saat melakukan evaluasi. Evaluator dapat mengganti jawaban otomatis sebelum pengiriman.
+ **Secara otomatis mengisi dan mengirimkan evaluasi**: Administrator dapat mengonfigurasi formulir evaluasi untuk mengotomatiskan tanggapan terhadap semua pertanyaan dalam formulir evaluasi dan secara otomatis mengirimkan evaluasi hingga 100% interaksi pelanggan. Evaluator dapat mengedit dan mengirimkan kembali evaluasi (jika diperlukan).
Cara otomatisasi bervariasi tergantung apakah Anda mengevaluasi interaksi agen atau interaksi otomatis (misalnya, layanan mandiri saat berinteraksi dengan bot Lex atau agen AI). Anda dapat memilih antara agen dan interaksi otomatis dengan memilih **Pengaturan tambahan**, di bawah **Jenis interaksi Kontak**.
Baik untuk membantu evaluator, dan untuk pengajuan evaluasi otomatis, Anda harus terlebih dahulu mengatur otomatisasi pada pertanyaan individu dalam formulir evaluasi. Amazon Connect menyediakan tiga cara untuk mengotomatisasi evaluasi:
+ **Kategori kontak**: Pertanyaan *pilihan tunggal* (misalnya, apakah agen menyapa pelanggan dengan benar (Ya/Tidak)?) , dan *Beberapa pertanyaan pilihan* (misalnya, bagian mana dari skrip ucapan yang dinyatakan agen dengan benar?) dapat dijawab secara otomatis menggunakan kategori kontak yang ditentukan dengan aturan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat Contact Lens aturan menggunakan situs web admin Amazon Connect](build-rules-for-contact-lens.md).
+ **AI Generatif**: Pertanyaan *bidang *Pilihan tunggal* dan Teks* dapat dijawab secara otomatis menggunakan AI generatif.
**catatan**
Saat ini AI generatif terintegrasi tidak dapat digunakan untuk mengotomatiskan evaluasi interaksi swalayan (otomatis) dengan bot Lex dan agen AI.
+ **Metrik**: Pertanyaan *numerik* (misalnya, apa yang paling lama ditunda pelanggan?) dapat dijawab secara otomatis menggunakan metrik seperti waktu tahan terlama, skor sentimen, dll.
Berikut ini adalah contoh dari setiap jenis otomatisasi untuk setiap jenis pertanyaan.
**Contoh otomatisasi untuk pertanyaan pilihan Tunggal menggunakan Contact Lens kategori**
+ Gambar berikut menunjukkan bahwa jawaban atas pertanyaan evaluasi adalah ya ketika Contact Lens telah mengkategorikan kontak dengan label **ProperGreeting**. Untuk memberi label kontak sebagai **ProperGreeting**, Anda harus terlebih dahulu menyiapkan aturan yang mendeteksi kata atau frasa yang diharapkan sebagai bagian dari salam yang tepat, misalnya, agen menyebutkan “Terima kasih telah menelepon” dalam 30 detik pertama interaksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Secara otomatis mengkategorikan kontak](rules.md).
![\[Bagian pertanyaan, tab otomatisasi dengan Contact Lens kategori.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1.png)
Untuk informasi tentang menyiapkan kategori kontak, lihat[Secara otomatis mengkategorikan kontak](rules.md).
**Contoh otomatisasi untuk pertanyaan pilihan tunggal *opsional* menggunakan kategori kontak**
+ Gambar berikut menunjukkan contoh otomatisasi pertanyaan pilihan tunggal opsional. Pemeriksaan pertama adalah apakah pertanyaan itu berlaku atau tidak. Aturan dibuat untuk memeriksa apakah kontak tersebut tentang membuka akun baru. Jika demikian, kontak dikategorikan sebagai **CallReasonNewAccountOpening**. Jika panggilan bukan tentang membuka akun baru, pertanyaannya ditandai sebagai **Tidak Berlaku**.
Kondisi selanjutnya hanya berjalan jika pertanyaannya berlaku. Jawabannya ditandai sebagai **Ya** atau **Tidak** berdasarkan kategori kontak **NewAccountDisclosures**. Kategori ini memeriksa apakah agen memberikan pengungkapan kepada pelanggan tentang membuka akun baru.
![\[Bagian pertanyaan, tab otomatisasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1a.png)
Untuk informasi tentang menyiapkan kategori kontak, lihat[Secara otomatis mengkategorikan kontak](rules.md).
**Contoh otomatisasi untuk pertanyaan *pilihan tunggal opsional* menggunakan Generative AI**
+ Gambar berikut menunjukkan contoh otomatisasi menggunakan Generative AI. Generative AI akan secara otomatis menjawab pertanyaan evaluasi dengan menafsirkan judul pertanyaan dan kriteria evaluasi yang ditentukan dalam instruksi pertanyaan evaluasi, dan menggunakannya untuk menganalisis transkrip percakapan. Menggunakan kalimat lengkap untuk mengutarakan pertanyaan evaluasi dan dengan jelas menentukan kriteria evaluasi dalam instruksi meningkatkan akurasi AI generatif. Untuk informasi, lihat [Evaluasi kinerja agen di Amazon Connect menggunakan AI generatif](generative-ai-performance-evaluations.md).
![\[Bagian pertanyaan, Contact Lens opsi AI generatif.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation-genai.png)
**Contoh otomatisasi untuk pertanyaan pilihan ganda menggunakan Contact Lens kategori**
+ Beberapa pertanyaan seleksi dapat digunakan untuk menangkap alasan jawaban untuk satu pertanyaan pilihan. Ini juga dapat digunakan untuk memicu pertanyaan bersyarat, dengan memeriksa skenario pelanggan, seperti alasan panggilan. Contoh berikut menunjukkan bagaimana Anda dapat memanfaatkan aturan yang menangkap alasan panggilan pelanggan untuk secara otomatis mengisi jawaban atas pertanyaan pilihan ganda. Tidak seperti pertanyaan pilihan tunggal, semua kondisi dijalankan secara berurutan untuk menjawab pertanyaan pilihan ganda. Dalam contoh di bawah ini, jika kategori **StatusCheck**dan keduanya ** ChangeExistingRequest**ada pada kontak, maka jawabannya adalah “Memeriksa status permintaan layanan yang ada” dan “Mengubah permintaan layanan”.
![\[Bagian pertanyaan, tab otomatisasi dengan Contact Lens kategori.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation1b.png)
Untuk informasi tentang menyiapkan kategori kontak, lihat[Secara otomatis mengkategorikan kontak](rules.md).
**Contoh otomatisasi untuk pertanyaan Numerik**
+ Jika durasi interaksi agen kurang dari 30 detik, skor pertanyaan sebagai 10.
![\[Bagian pertanyaan, tab penilaian, pertanyaan numerik.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation2.png)
+ Pada tab **Otomasi**, pilih metrik yang digunakan untuk mengevaluasi pertanyaan secara otomatis.
![\[Bagian pertanyaan, tab otomatisasi, metrik untuk mengevaluasi pertanyaan secara otomatis.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation3.png)
+ Anda dapat mengotomatiskan respons terhadap pertanyaan numerik menggunakan Contact Lens metrik (seperti skor sentimen pelanggan, persentase waktu non-bicara, dan jumlah interupsi) dan metrik kontak (seperti durasi penahanan terpanjang, jumlah penahanan, dan durasi interaksi agen).
Setelah formulir evaluasi diaktifkan dengan otomatisasi yang dikonfigurasi pada beberapa pertanyaan, maka Anda akan menerima tanggapan otomatis untuk pertanyaan-pertanyaan tersebut ketika Anda memulai evaluasi dari dalam situs web Amazon Connect admin.
**Untuk mengisi dan mengirimkan evaluasi secara otomatis**
1. Siapkan otomatisasi pada setiap pertanyaan dalam formulir evaluasi seperti yang dijelaskan sebelumnya.
1. **Aktifkan Aktifkan pengajuan evaluasi yang sepenuhnya otomatis** sebelum mengaktifkan formulir evaluasi. Toggle ini ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-automation4.png)
1. Aktifkan formulir evaluasi.
1. Setelah aktivasi Anda akan diminta untuk membuat aturan Contact Lens yang mengirimkan evaluasi otomatis. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Buat aturan Contact Lens yang mengirimkan evaluasi otomatis](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md). Aturan ini memungkinkan Anda menentukan kontak mana yang harus dievaluasi secara otomatis menggunakan formulir evaluasi.
## Langkah 7: Pratinjau formulir evaluasi
Tombol **Pratinjau** aktif hanya setelah Anda menetapkan skor untuk jawaban untuk semua pertanyaan.
![\[Halaman formulir evaluasi, tombol pratinjau.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewbutton.png)
Gambar berikut menunjukkan pratinjau formulir. Gunakan panah untuk menciutkan bagian dan membuat formulir lebih mudah untuk dipratinjau. Anda dapat mengedit formulir saat melihat pratinjau, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Pratinjau formulir evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-previewmode.png)
## Langkah 8: Tetapkan bobot untuk skor akhir
Saat penilaian diaktifkan untuk formulir evaluasi, Anda dapat menetapkan *bobot* ke bagian atau pertanyaan. Bobot menaikkan atau menurunkan dampak bagian atau pertanyaan pada skor akhir evaluasi.
![\[Halaman formulir evaluasi, tab penilaian, bagian bobot skor, opsi pertanyaan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoring.png)
### Mode distribusi berat
Dengan **mode distribusi Berat**, Anda memilih apakah akan menetapkan berat berdasarkan bagian atau pertanyaan:
+ **Berat demi bagian**: Anda dapat mendistribusikan bobot setiap pertanyaan secara merata di bagian tersebut.
+ **Berat berdasarkan pertanyaan**: Anda dapat menurunkan atau menaikkan bobot pertanyaan spesifik.
Ketika Anda mengubah bobot bagian atau pertanyaan, bobot lainnya secara otomatis disesuaikan sehingga totalnya selalu 100 persen.
Misalnya, pada gambar berikut, pertanyaan 2.1 diatur secara manual menjadi 50 persen. Bobot yang ditampilkan dalam huruf miring disesuaikan secara otomatis. Selain itu, Anda dapat mengaktifkan **Kecualikan pertanyaan opsional dari penilaian**, yang memberikan semua pertanyaan opsional bobot nol dan mendistribusikan kembali bobot di antara pertanyaan yang tersisa.
![\[Skor bobot untuk sebuah pertanyaan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## Langkah 9: Aktifkan formulir evaluasi
Pilih **Aktifkan** untuk membuat formulir tersedia bagi evaluator. Evaluator tidak lagi dapat memilih versi formulir sebelumnya dari daftar dropdown saat memulai evaluasi baru. Untuk setiap evaluasi yang diselesaikan menggunakan versi sebelumnya, Anda masih dapat melihat versi formulir yang menjadi dasar evaluasi.
Jika Anda masih mengerjakan pengaturan formulir evaluasi dan ingin menyimpan pekerjaan Anda kapan saja, Anda dapat memilih **Simpan, Simpan** **draf**.
Jika Anda ingin memeriksa apakah formulir telah diatur dengan benar, tetapi tidak mengaktifkannya, pilih **Simpan, Simpan****, dan validasi**.
# Mengatur tag-based-access kontrol pada evaluasi kinerja
Amazon Connect memungkinkan bisnis membatasi akses ke formulir evaluasi kinerja tertentu, mencegah akses tidak sah ke templat formulir evaluasi dan evaluasi lengkap. Bisnis dapat memberikan akses kepada manajer untuk memodifikasi atau hanya menggunakan templat formulir evaluasi yang relevan dengan lini atau fungsi bisnis mereka, meningkatkan keamanan dan memudahkan manajer untuk memilih formulir yang tepat saat menyelesaikan evaluasi. Selain itu, baik manajer maupun agen dapat dibatasi untuk melihat evaluasi selesai tertentu. Misalnya, Anda dapat membatasi agen untuk melihat evaluasi pengujian yang diisi dengan templat formulir yang belum diselesaikan.
Anda dapat memulai dengan menandai formulir evaluasi, misalnya “Departemen: Pelanggan baru”. Saat Anda menandai formulir evaluasi, semua evaluasi berikutnya yang diisi dengan formulir evaluasi juga membawa tag yang sama. Anda kemudian dapat mengaktifkan kontrol akses berbasis tag ke formulir evaluasi dan evaluasi dalam profil keamanan pengguna yang ingin Anda batasi akses ke formulir evaluasi dan evaluasi tertentu. Setelah tag-based-access kontrol pada formulir evaluasi diaktifkan, pengguna hanya dapat memodifikasi formulir evaluasi tertentu di halaman **formulir Evaluasi**. Pada Pencarian Kontak, pengguna hanya akan dapat mencari formulir evaluasi yang dapat mereka akses, dan menggunakan formulir evaluasi untuk memulai evaluasi. Demikian pula dalam **Dasbor** Amazon Connect, pengguna hanya akan dapat melihat skor agregat untuk formulir evaluasi yang dapat mereka akses. **Kontrol akses berbasis tag pada evaluasi membatasi pengguna untuk hanya dapat melihat evaluasi spesifik pada halaman Detail Kontak.** Misalnya, jika evaluasi tertentu hanya dapat dilihat oleh persona tertentu, seperti investigasi penipuan, maka Anda dapat membatasi agen untuk melihat evaluasi tersebut di halaman Detail Kontak.
**Catatan Penting**
Setelah Anda mengaktifkan kontrol akses berbasis tag pada evaluasi, pengguna akan kehilangan akses ke evaluasi apa pun sebelum menandai formulir evaluasi. Jika Anda sudah menggunakan evaluasi kinerja, kami sarankan untuk menandai formulir evaluasi terlebih dahulu dan mengumpulkan evaluasi selama beberapa bulan, sebelum mengaktifkan akses berbasis tag ke evaluasi.
Disarankan untuk menggunakan satu tag pada formulir evaluasi (misalnya “Departemen: Pelanggan baru”) saat mengonfigurasi akses berbasis tag. Meskipun menetapkan dan mengizinkan akses pada beberapa tag dimungkinkan, itu menciptakan kompleksitas. Ini dibahas secara lebih rinci di bawah ini.
## Formulir evaluasi penandaan
Anda dapat menandai formulir evaluasi saat membuat formulir evaluasi baru, atau dengan memperbarui formulir evaluasi yang ada. Tag yang dapat Anda tambahkan ke formulir evaluasi akan bergantung pada tag-based-access kontrol yang diberikan pada profil keamanan Anda:
+ Jika profil keamanan Anda tidak memiliki kontrol akses berbasis tag yang dikonfigurasi untuk formulir evaluasi, Anda dapat membuat atau memperbarui formulir dengan tag apa pun.
+ Jika Anda memiliki satu profil keamanan dengan tag-based-access kontrol diaktifkan pada formulir evaluasi, maka tag formulir evaluasi dari profil keamanan Anda akan ditambahkan secara otomatis saat membuat formulir evaluasi melalui Amazon Connect UI. Anda tidak akan dapat memperbarui tag pada formulir evaluasi dalam skenario ini.
+ Jika Anda memiliki beberapa profil keamanan, Anda harus menambahkan semua tag dari salah satu profil keamanan Anda ke formulir evaluasi saat membuat atau memperbarui formulir evaluasi. Misalnya, jika salah satu profil keamanan Anda memberi Anda akses ke “Departemen: Penjualan” dan yang lain memberi Anda akses ke “Departemen: Retensi”, maka Anda harus menambahkan tag “Departemen: Penjualan” atau “Departemen: Retensi” pada formulir evaluasi. Saat membuat formulir evaluasi, tag dari salah satu profil keamanan Anda akan ditambahkan secara otomatis.
Di bawah ini adalah langkah-langkah untuk menambahkan tag ke formulir evaluasi.
**Saat membuat formulir evaluasi**
+ Anda akan diminta untuk menambahkan tag ke formulir evaluasi saat Anda membuatnya (lihat[Buat formulir evaluasi](create-evaluation-forms.md)).
![\[Halaman formulir evaluasi, bagian judul formulir set dengan bidang tag.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-title.png)
**Saat mengedit formulir evaluasi**
1. Buka formulir evaluasi dengan profil keamanan yang memiliki izin **Formulir evaluasi - kelola definisi formulir** - **Edit**.
1. Klik pada ikon edit di sebelah Tag.
![\[Ikon edit tag dalam formulir evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-edit-form-tags.png)
1. Perbarui tag.
![\[Dialog tag pembaruan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-update-form-tags.png)
**catatan**
Perubahan tag diterapkan segera ke semua versi formulir. Memperbarui tag tidak mengharuskan Anda untuk menyimpan atau mengaktifkan formulir.
## Tandai pewarisan dari formulir evaluasi hingga evaluasi
Saat membuat evaluasi dari Amazon Connect UI, tag dari formulir evaluasi disalin ke evaluasi saat pembuatan. Misalnya, jika formulir evaluasi ditandai sebagai “Departemen: Penjualan” maka evaluasi yang dibuat dengan evaluasi ini juga akan membawa tag yang sama. Jika formulir evaluasi berisi beberapa tag (Departemen: Penjualan, Produk: Pencuci Piring) maka itu juga akan dibawa ke evaluasi asalkan Anda memiliki akses untuk membuat evaluasi dengan tag tersebut (dibahas lebih rinci di bagian berikutnya).
**catatan**
Tag disalin hanya untuk evaluasi baru. Jika Anda memiliki evaluasi yang ada, maka menambahkan atau memperbarui tag pada formulir evaluasi tidak akan mengubah evaluasi pada evaluasi yang diselesaikan secara historis.
## Siapkan akses berbasis tag ke formulir evaluasi dan evaluasi
1. Masuk ke **Amazon Connect** dengan profil pengguna yang memiliki akses ke **Profil Keamanan - Lihat** dan **Edit** izin.
1. Buka halaman **Pengguna> Profil Keamanan** dalam profil keamanan, dan pilih profil keamanan yang ingin Anda ubah.
1. Klik **Tampilkan opsi lanjutan**.
1. Pilih **Izinkan: Kontrol akses berbasis tag**.
1. Di bawah sumber daya, pilih **Formulir evaluasi** dan **Evaluasi Kontak**.
1. Masukkan tag yang ingin Anda batasi profil keamanan pengguna.
![\[Layar pengaturan kontrol akses berbasis tag.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-tags-tbac-setup.png)
Jika Anda memiliki evaluasi yang ada, maka mengaktifkan akses berbasis tag ke evaluasi kontak akan mengakibatkan individu yang sudah memiliki akses ke evaluasi kehilangan akses ke evaluasi historis. Untuk mempertahankan akses ke evaluasi historis, Anda dapat:
+ Mulailah dengan menandai formulir. Ini akan menghasilkan evaluasi apa pun yang dilakukan kemudian membawa tag yang sama. Setelah Anda mengumpulkan evaluasi beberapa bulan, Anda dapat mengaktifkan. tag-based-access
+ Administrator teknis Anda dapat menggunakan [TagResource](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TagResource.html)API untuk menandai evaluasi historis apa pun.
+ Aktifkan akses berbasis tag pada **formulir evaluasi** tetapi bukan **evaluasi kontak**. Ini mungkin diinginkan dalam situasi di mana sudah ada keamanan yang membatasi akses ke kontak mana yang dapat diakses. Misalnya, supervisor mungkin sudah dibatasi untuk mengakses kontak dalam hierarki mereka sendiri, dan Anda mungkin ingin memberikan supervisor Anda akses ke semua evaluasi pada kontak tersebut.
Jika Anda telah mengaktifkan kontrol akses berbasis tag pada **Evaluasi Kontak**, disarankan untuk memiliki konsistensi dengan tag-based-access pada Formulir **Evaluasi**. Juga disarankan agar profil keamanan pengguna memiliki akses ke semua tag pada formulir yang perlu mereka gunakan. Misalnya, jika pengguna menggunakan formulir dengan tag “Departemen: Pelanggan baru”, “Produk: Asuransi Otomatis”, profil keamanan pengguna harus mengaktifkan kontrol akses untuk kedua tag ini di **Formulir Evaluasi dan Evaluasi** **Kontak**. Jika mereka hanya memiliki satu tag, maka membuat evaluasi secara manual di UI akan gagal.
## Membatasi akses ke formulir evaluasi otomatis yang sedang diuji
Tag-based-access-control dapat digunakan untuk menjalankan tes evaluasi otomatis dalam produksi, tanpa mengungkapkan hasil evaluasi kepada agen dan supervisor. Ini berguna jika Anda sudah menggunakan formulir evaluasi dalam produksi. Contoh pengaturan adalah sebagai berikut:
+ Pada halaman **formulir Evaluasi**, beri tag formulir evaluasi yang live dan harus terlihat oleh agen dan supervisor sebagai “Live: Yes”
+ Pada **Pengguna > Profil Keamanan**, Anda dapat mengaktifkan kontrol akses berbasis tag pada **Formulir dan Evaluasi **Evaluasi****, membatasi akses agen dan supervisor ke formulir dengan tag “Live:Yes”
**catatan**
Sebelum mengaktifkan tag-based-access-control, Anda mungkin ingin riwayat yang cukup untuk terakumulasi, misalnya 2 bulan evaluasi, karena ini akan mengakibatkan hilangnya evaluasi historis
+ Formulir evaluasi otomatis yang masih dalam pengujian dapat ditandai sebagai “Live: No”, mencegahnya terlihat oleh agen dan supervisor
+ Manajer kualitas yang bertanggung jawab untuk membuat formulir evaluasi dapat diberikan akses ke formulir evaluasi tanpa batasan berbasis tag. Atau, Anda dapat menetapkan dua profil keamanan untuk manajer kualitas:
+ Yang pertama akan memberi mereka akses ke **Formulir Evaluasi** dan **Evaluasi** dengan tag “Live: No”
+ Yang kedua akan memberi mereka akses ke **Formulir Evaluasi** dan **Evaluasi** dengan tag “Live: Yes”
+ Setelah Anda siap untuk ditayangkan dengan evaluasi otomatis, Anda dapat menduplikasi formulir, dan mengubah tag menjadi “Langsung: Ya”. Bentuk asli saat sedang diuji harus terus membawa tag “Live: No”. Ini memastikan bahwa supervisor dan agen tidak dapat melihat skor evaluasi agregat historis di **Dasbor** saat formulir sedang diuji.
## Kontrol Akses Berbasis Tag saat menyiapkan aturan untuk mengirimkan evaluasi otomatis
Anda hanya dapat membuat aturan untuk mengirimkan evaluasi otomatis menggunakan formulir yang dapat Anda akses. Misalnya, ada formulir evaluasi otomatis **Kartu Skor Penjualan Asuransi Otomatis** dengan tag “Departemen: Pelanggan baru”, “Produk: Asuransi Mobil”, dan profil keamanan Anda memberi Anda akses ke tag “Departemen: Pelanggan baru” untuk formulir evaluasi. Kemudian Anda akan dapat mengatur aturan untuk mengirimkan evaluasi secara otomatis menggunakan formulir **Auto Insurance Sales** Scorecard.
## Kontrol Akses Berbasis Tag saat menyiapkan Sesi Kalibrasi
Sebagai administrator sesi kalibrasi, Anda hanya dapat membuat sesi kalibrasi dengan formulir evaluasi yang dapat Anda akses.
# Lihat jejak audit formulir evaluasi di Amazon Connect
1. Pilih formulir evaluasi yang ingin Anda teliti.
![\[Halaman formulir evaluasi, kotak di sebelah kiri formulir evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-select.png)
1. Di bagian bawah halaman, di bawah **Contoh Evaluasi**, gunakan menu tarik-turun untuk melihat versi sebelumnya, siapa yang mengaksesnya, dan kapan. Gambar berikut menunjukkan contoh jejak audit.
![\[Contoh jejak audit untuk evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-version.png)
1. Secara opsional, pilih salah satu formulir untuk membukanya.
## Apa arti Aktif, Draft, dan Terkunci?
Formulir ada di salah satu negara bagian berikut:
+ **Aktif**. Versi formulir yang diterbitkan yang tersedia untuk evaluator.
+ **Draf**. Versi formulir yang tidak aktif dan terkunci. Draf dibuka hanya saat Anda mengerjakannya.
+ **Terkunci**. Formulir evaluasi dikunci saat Anda mengaktifkan atau mempublikasikannya. Bahkan setelah Anda menonaktifkan formulir, itu tetap terkunci, dan menjadi versi historis formulir. Namun, Anda dapat mengaktifkan versi historis untuk menyimpannya sebagai versi baru.
# Evaluasi kinerja agen di Amazon Connect menggunakan AI generatif
**catatan**
**Didukung oleh Amazon Bedrock**: AWS mengimplementasikan deteksi penyalahgunaan otomatis. Karena fitur AI generatif dibangun di Contact Lens Amazon Bedrock, pengguna dapat memanfaatkan sepenuhnya kontrol yang diterapkan di Amazon Bedrock untuk menegakkan keselamatan, keamanan, dan penggunaan kecerdasan buatan (AI) yang bertanggung jawab.
Manajer dapat menentukan kriteria evaluasi mereka dalam bahasa alami, dan menggunakan AI generatif untuk mengotomatiskan evaluasi hingga 100% interaksi pelanggan. AI generatif dapat memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan evaluasi perilaku agen tambahan (misalnya, apakah agen dapat menyelesaikan masalah pelanggan?) , memungkinkan manajer untuk secara komprehensif memantau dan meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan, kepatuhan agen terhadap standar kualitas dan pengumpulan data sensitif, sekaligus mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mengevaluasi kinerja agen. Seiring dengan jawaban, Anda juga diberikan konteks dan pembenaran, dan referensi ke poin-poin tertentu dalam transkrip yang dapat Anda gunakan untuk memberikan pelatihan agen.
Anda dapat menggunakan AI generatif untuk membantu manajer mengisi evaluasi atau menggunakannya untuk mengisi dan mengirimkan evaluasi secara otomatis. Untuk informasi selengkapnya tentang menyiapkan evaluasi otomatis, lihat[Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](create-evaluation-forms.md#step-automate).
Pertanyaan evaluasi dijawab menggunakan AI generatif dengan menafsirkan judul pertanyaan dan kriteria evaluasi yang ditentukan dalam instruksi kepada evaluator yang terkait dengan setiap pertanyaan, dan menggunakannya untuk menganalisis transkrip percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Langkah 2: Tambahkan bagian dan pertanyaan](create-evaluation-forms.md#step-sections).
## Proses untuk mengotomatiskan evaluasi menggunakan AI generatif
Berikut ini adalah ikhtisar proses otomatisasi:
1. Dapatkan pemahaman tingkat tinggi tentang pertanyaan evaluasi mana yang harus dijawab dengan AI generatif dengan membaca. [Pedoman untuk meningkatkan akurasi AI generatif](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)
1. Tetapkan izin untuk memilih pengguna dalam tim manajemen kualitas Anda untuk menggunakan asisten Ask AI. Pengguna ini akan mulai melihat tombol Ask AI di sebelah setiap pertanyaan, saat melakukan evaluasi dan dapat menggunakannya untuk mendapatkan rekomendasi jawaban. Pengguna ini dapat memberikan umpan balik tentang pertanyaan mana yang menerima jawaban akurat menggunakan AI generatif. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan izin profil keamanan untuk evaluasi kinerja dan pelatihan](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Untuk meningkatkan akurasi, Anda dapat memberikan kriteria evaluasi tambahan dalam [instruksi kepada evaluator](create-evaluation-forms.md#step-sections). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pedoman untuk meningkatkan akurasi AI generatif](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy).
1. Setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang pertanyaan mana yang dapat dijawab secara akurat dengan AI generatif, Anda dapat melakukan peluncuran yang lebih luas dengan melakukan pra-konfigurasi pada formulir evaluasi, apakah sebuah pertanyaan akan menerima jawaban otomatis menggunakan AI generatif.
1. Setelah Anda memiliki otomatisasi pengaturan, setiap pengguna yang melakukan evaluasi menggunakan formulir evaluasi akan mendapatkan jawaban AI generatif otomatis untuk pertanyaan yang telah dikonfigurasi sebelumnya (tanpa memerlukan izin tambahan). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](create-evaluation-forms.md#step-automate).
1. Anda dapat mengatur otomatisasi sedemikian rupa sehingga evaluator terlebih dahulu meninjau jawaban AI generatif sebelum pengiriman atau Anda dapat secara otomatis mengisi dan mengirimkan evaluasi.
## Gunakan Ask AI untuk mendapatkan rekomendasi jawaban AI generatif
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk melakukan evaluasi](evaluation-and-coaching-permissions.md) dan [bertanya kepada asisten AI](evaluation-and-coaching-permissions.md).
1. Pilih tombol **Ask AI** di bawah pertanyaan untuk menerima rekomendasi generatif yang didukung AI untuk jawabannya, bersama dengan konteks dan justifikasi (titik referensi dari transkrip yang digunakan untuk memberikan jawaban).
1. Jawabannya akan dipilih secara otomatis berdasarkan rekomendasi AI generatif, tetapi dapat diubah oleh pengguna.
1. Anda bisa mendapatkan rekomendasi generatif yang didukung AI dengan memilih **Ask AI** hingga 10 pertanyaan per kontak. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Contact Lens service quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas).
1. Anda dapat memilih waktu yang terkait dengan referensi transkrip untuk diarahkan ke titik dalam percakapan
![\[Rekomendasi bertenaga AI generatif saat mengevaluasi kinerja agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/get-generative-ai-powered-recommendations-performance.png)
## Berikan kriteria tambahan untuk menjawab pertanyaan formulir evaluasi menggunakan AI generatif
Saat mengonfigurasi formulir evaluasi, Anda dapat memberikan kriteria untuk menjawab pertanyaan dalam **instruksi kepada evaluator** yang terkait dengan setiap pertanyaan formulir evaluasi. Selain mendorong konsistensi dalam evaluasi oleh evaluator, instruksi ini juga digunakan untuk memberikan evaluasi yang didukung AI generatif.
![\[Kartu skor pembukaan akun baru.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/provide-criteria-for-answering-evaluation-form-questions.png)
## Siapkan evaluasi otomatis menggunakan AI generatif pada formulir evaluasi
Anda dapat melakukan pra-konfigurasi pada formulir evaluasi apakah pertanyaan akan dijawab secara otomatis menggunakan AI generatif. Kemudian, jika Anda memulai evaluasi menggunakan formulir evaluasi di Amazon Connect UI, jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini akan diisi secara otomatis menggunakan AI generatif (tanpa mengharuskan Anda mengklik Ask AI). Anda juga dapat menggunakan AI generatif untuk mengisi dan mengirimkan evaluasi secara otomatis. Untuk evaluasi yang dikirimkan secara otomatis, Anda dapat menggunakan AI generatif untuk menjawab hingga 10 pertanyaan per kontak (lihat[Contact Lens service quotas](amazon-connect-service-limits.md#contactlens-quotas)). Perhatikan bahwa batas ini tidak berlaku untuk otomatisasi menggunakan kategori atau metrik kontak (misalnya, durasi penahanan terlama, dll.).
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang menyiapkan evaluasi otomatis menggunakan AI generatif, lihat. [Pedoman untuk meningkatkan akurasi AI generatif](#guidelines-to-improve-generative-ai-accuracy)
## Menyiapkan evaluasi generatif yang didukung AI dalam bahasa non-Inggris
Secara default, jika Anda tidak mengatur bahasa formulir evaluasi, model AI generatif secara otomatis mendeteksi bahasa pertanyaan formulir evaluasi Anda dan mencoba memberikan jawaban dalam bahasa yang sama, jika model AI memahami bahasa itu. Secara default, pembenaran jawaban AI generatif biasanya diberikan dalam bahasa Inggris.
**Untuk secara konsisten menerima jawaban yang dihasilkan AI dan pembenaran jawaban dalam bahasa pilihan Anda, Anda dapat mengatur bahasa formulir evaluasi, memilih dari bahasa **Inggris**, **Spanyol**, **Portugis**, **Prancis**, **Jerman, dan Italia**.** Dengan secara eksplisit mengatur bahasa evaluasi, Anda juga dapat melakukan evaluasi lintas bahasa, di mana AI generatif mengisi formulir evaluasi dalam bahasa Inggris, bahkan ketika transkrip percakapan dalam bahasa lain, katakanlah bahasa Spanyol. Hal ini memungkinkan pusat kontak multibahasa untuk menggunakan kerangka evaluasi standar di seluruh bahasa.
Untuk mengatur bahasa formulir evaluasi:
1. Pilih tab **Pengaturan tambahan** saat membuat atau memperbarui formulir evaluasi.
1. Pilih **bahasa Formulir** dari dropdown.
1. Pastikan pertanyaan, instruksi, dan pilihan jawaban formulir Anda dalam bahasa yang sama dengan **bahasa Formulir** yang dipilih, untuk kinerja AI yang optimal.
![\[Halaman formulir evaluasi, tab Pengaturan tambahan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-languageexample1.png)
## Pedoman untuk meningkatkan akurasi AI generatif
**Memilih pertanyaan untuk mendapatkan rekomendasi AI generatif**
1. Gunakan AI generatif untuk menanggapi pertanyaan yang dapat dijawab menggunakan informasi dari transkrip percakapan, tanpa perlu memvalidasi informasi melalui aplikasi pihak ketiga seperti sistem CRM.
1. Menggunakan AI generatif untuk menjawab pertanyaan yang membutuhkan respons numerik, seperti “Berapa lama agen berinteraksi dengan pelanggan?” tidak dianjurkan. Sebagai gantinya, pertimbangkan untuk [menyiapkan otomatisasi](create-evaluation-forms.md#step-automate) untuk pertanyaan formulir evaluasi tersebut menggunakan Contact Lens atau metrik kontak.
1. Hindari menggunakan AI generatif untuk menjawab pertanyaan yang sangat subjektif, misalnya, “Apakah agen penuh perhatian selama panggilan?”
**Meningkatkan frase pertanyaan dan instruksi terkait**
1. Gunakan kalimat lengkap untuk pertanyaan kata, misalnya, mengganti *validasi ID* dengan “Apakah agen mencoba memvalidasi identitas pelanggan?” memungkinkan AI generatif untuk lebih memahami pertanyaan.
1. Disarankan agar Anda memberikan kriteria terperinci untuk menjawab pertanyaan dalam **instruksi kepada evaluator,** terutama jika tidak mungkin untuk menjawab pertanyaan berdasarkan teks pertanyaan saja. Misalnya, untuk pertanyaan “Apakah agen mencoba memvalidasi identitas pelanggan?” Anda mungkin ingin memberikan instruksi tambahan seperti, *Agen diharuskan untuk selalu menanyakan ID keanggotaan dan kode pos kepada pelanggan sebelum menjawab pertanyaan pelanggan*.
1. Jika menjawab pertanyaan membutuhkan pengetahuan tentang beberapa istilah khusus bisnis, maka tentukan istilah-istilah tersebut dalam instruksi. Misalnya, jika agen perlu menentukan nama departemen dalam salam, maka cantumkan nama departemen yang diperlukan yang perlu dinyatakan agen sebagai bagian dari **instruksi kepada evaluator** yang terkait dengan pertanyaan tersebut.
1. Jika memungkinkan, gunakan istilah 'agen' alih-alih istilah seperti 'rekan', 'karyawan', 'perwakilan', 'advokat', atau 'rekan'. Demikian pula gunakan istilah 'pelanggan', bukan istilah seperti 'anggota', 'penelepon', 'tamu', atau 'pelanggan'.
1. Hanya gunakan tanda kutip ganda dalam instruksi Anda jika Anda ingin memeriksa kata-kata yang tepat yang diucapkan oleh agen atau pelanggan. Misalnya, Jika instruksinya adalah untuk memeriksa agen yang mengatakan`"Have a nice day"`, maka AI generatif tidak *akan mendeteksi Selamat sore*. Sebaliknya instruksi harus mengatakan:`The agent wished the customer a nice day`.
# Evaluasi kinerja interaksi swalayan di Amazon Connect
Amazon Connect memberi Anda kemampuan untuk mengevaluasi kualitas interaksi layanan mandiri secara otomatis dan mendapatkan wawasan gabungan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Manajer dapat menentukan kriteria khusus untuk menilai kualitas interaksi layanan mandiri, yang dapat diisi secara manual atau otomatis menggunakan wawasan dari analisis percakapan, dan data Amazon Connect lainnya. Misalnya, Anda dapat secara otomatis menilai apakah agen AI berulang kali gagal memahami pelanggan, mengakibatkan sentimen pelanggan yang buruk dan transfer ke agen manusia. Manajer dapat meninjau wawasan ini secara agregat dan pada kontak individu, di samping rekaman dan transkrip interaksi swalayan, untuk mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan kinerja bot atau agen AI.
**catatan**
Evaluasi kinerja interaksi swalayan hanya tersedia sebagai bagian dari Amazon Connect (dengan AI tak terbatas). Untuk informasi selengkapnya, lihat [harga Amazon Connect](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
Untuk mengevaluasi interaksi swalayan secara otomatis, Anda harus terlebih dahulu[Aktifkan analisis percakapan di Amazon Connect Contact Lens](enable-analytics.md). Evaluasi kinerja dapat mengevaluasi seluruh interaksi swalayan, terlepas dari apakah itu ditangani oleh nada sentuh, bot Lex, agen AI Amazon Connect, atau bot khusus dalam Amazon Connect. Langkah-langkah untuk mengatur evaluasi otomatis interaksi swalayan adalah sebagai berikut:
+ [Langkah 1: Buat formulir evaluasi draf](#step-create-draft-form-self-service)
+ [Langkah 2: Mengatur otomatisasi](#step-setup-automation-self-service)
+ [Langkah 3: Siapkan aturan untuk secara otomatis mengirimkan evaluasi interaksi swalayan](#step-setup-rule-self-service)
## Langkah 1: Buat formulir evaluasi draf
Anda dapat menentukan kriteria khusus untuk mengevaluasi interaksi swalayan. Kriteria ini dapat mengukur resolusi layanan mandiri, pengalaman pelanggan, atau perilaku bot/AI agen.
Contoh formulir evaluasi adalah sebagai berikut:
Bagian 1: Kesuksesan swalayan
+ **1.1** Apakah kontak ditangani selama swalayan, tanpa mentransfer ke agen manusia? (Pilihan tunggal)
+ **1.2** Apakah pelanggan dapat melayani diri sendiri setidaknya satu dari kebutuhan mereka? (Pilihan tunggal)
Bagian 2: Pengalaman pelanggan
+ **2.1** Berapa skor sentimen pelanggan secara keseluruhan selama layanan mandiri? (Jumlah)
+ **2.2** Apakah pelanggan mengungkapkan frustrasi selama swalayan? (Pilihan tunggal)
Bagian 3: Perilaku agen AI
+ **3.1** Apakah agen AI gagal memahami pelanggan dan meminta mereka untuk mengulanginya sendiri? (Pilihan tunggal)
+ **3.2** Apakah agen AI kasar atau agresif terhadap pelanggan kapan saja? (Pilihan tunggal)
Untuk detail tambahan, lihat [Buat formulir evaluasi di Amazon Connect](create-evaluation-forms.md).
## Langkah 2: Mengatur otomatisasi
Anda dapat mengotomatiskan evaluasi interaksi layanan mandiri menggunakan aturan Amazon Connect (termasuk aturan pencocokan semantik bertenaga AI generatif) dan menggunakan metrik terintegrasi seperti sentimen pelanggan. Perhatikan bahwa saat ini, Anda tidak dapat menggunakan AI generatif terintegrasi dalam formulir evaluasi untuk mengevaluasi interaksi swalayan secara otomatis.
### Otomatisasi menggunakan aturan
Mulailah dengan menyiapkan aturan:
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Analisis percakapan**.
1. **Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk memilih analisis **pasca-panggilan atau analisis pasca-obrolan**.**
Contoh aturan yang dapat Anda buat:
Penahanan swalayan
+ Tambahkan kondisi baru yang memeriksa bahwa antrian tidak ditetapkan dan kontak ditangani selama interaksi otomatis.
+ Anda juga dapat menggunakan maksud bahasa alami untuk mengonfirmasi bahwa pelanggan tidak meminta agen manusia selama interaksi otomatis dengan bot Lex atau agen AI.
Amazon Connect memahami kata kunci berikut dalam aturan pencocokan semantik:
+ **Sistem:** Menunjukkan bot atau agen AI
+ **Agen:** Mengacu pada agen manusia
+ **Pelanggan:** Orang yang berinteraksi dengan pusat kontak
+ **Interaksi otomatis:** Bagian dari interaksi pelanggan di mana agen manusia tidak hadir dalam percakapan, termasuk interaksi swalayan dengan bot atau agen AI, dan waktu tunggu dalam antrian
+ **Interaksi agen manusia:** Interaksi pelanggan dengan agen manusia
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)
+ Jika Anda menggunakan agen AI Amazon Connect, Anda juga dapat memeriksa apakah agen AI untuk layanan mandiri meningkat ke manusia atau tidak.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)
Kesuksesan swalayan setidaknya untuk satu niat
Buat aturan menggunakan **bahasa alami - kondisi pencocokan semantik**:
“Selama interaksi otomatis, sistem berhasil memenuhi setidaknya satu permintaan pelanggan, seperti memberikan informasi atau menyelesaikan permintaan layanan lain.”
Agen bot/AI gagal memahami pelanggan
Buat aturan menggunakan **bahasa alami - kondisi pencocokan semantik**:
“Sistem gagal memahami pelanggan dan meminta pelanggan untuk mengulanginya sendiri.”
Pelanggan menyatakan frustrasi
Buat aturan menggunakan **bahasa alami - kondisi pencocokan semantik**:
“Pelanggan menyatakan frustrasi selama interaksi otomatis.”
Setelah Anda membuat aturan, Anda dapat menggunakannya untuk menjawab pertanyaan pilihan tunggal atau beberapa pilihan dalam formulir evaluasi Anda. Misalnya, jika Anda membuat aturan untuk memeriksa penahanan swalayan, maka Anda dapat menggunakannya untuk menjawab pertanyaan apakah kontak ditangani selama swalayan.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)
### Otomatisasi menggunakan metrik
Anda dapat menggunakan metrik kontak untuk secara otomatis menjawab pertanyaan tentang pengalaman swalayan. Misalnya, Anda dapat memeriksa sentimen pelanggan selama interaksi otomatis. Untuk menggunakan metrik, pastikan bahwa Jenis Pertanyaan dipilih sebagai Angka.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)
Setelah menyiapkan otomatisasi pada setiap pertanyaan, Anda mengaktifkan **Aktifkan pengiriman evaluasi otomatis** dan aktifkan formulir. Anda kemudian akan dipandu untuk membuat aturan untuk secara otomatis mengirimkan formulir evaluasi.
Untuk detail tambahan, lihat [Langkah 6: Aktifkan evaluasi otomatis](create-evaluation-forms.md#step-automate).
## Langkah 3: Siapkan aturan untuk secara otomatis mengirimkan evaluasi interaksi swalayan
Anda dapat menggunakan kondisi berikut untuk mengidentifikasi interaksi swalayan tertentu.
Agen AI
Untuk memicu evaluasi interaksi swalayan, Anda dapat mengidentifikasi apakah agen AI tertentu aktif pada kontak. Anda juga dapat memeriksa versi agen AI tertentu.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)
Atribut kontak khusus dan atribut segmen kontak
Anda juga dapat menggunakan **atribut kontak kustom dan atribut** **segmen kontak** yang ditetapkan dalam alur untuk mengidentifikasi alur kerja, bot, maksud pelanggan, atau hasil tertentu. Misalnya, Anda dapat mengatur atribut kontak dalam aliran, `pizzaOrderBot = true` jika bot Lex yang disebut “Pizza Order Bot” dipanggil selama percakapan.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)
Setelah Anda menetapkan kondisi:
1. Pada halaman **Tentukan tindakan**, berikan nama kategori untuk mengidentifikasi aturan.
1. Pilih **Tambah tindakan**, pilih **Kirim evaluasi otomatis**, dan pilih formulir yang ingin Anda gunakan untuk mengirimkan evaluasi secara otomatis. (Tindakan ini sudah dipilih pada halaman jika Anda membuat aturan saat Anda mengaktifkan formulir.)
Lihat informasi yang lebih lengkap di [Buat aturan Contact Lens yang mengirimkan evaluasi otomatis](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md).
# Gunakan penilaian dan bobot pada formulir evaluasi agen di Amazon Connect
Dengan menggunakan *bobot*, Anda dapat menambah atau mengurangi dampak pertanyaan atau skor bagian pada skor evaluasi keseluruhan.
Saat penilaian diaktifkan untuk formulir evaluasi, Anda dapat menetapkan *bobot* ke bagian atau pertanyaan. Bobot menaikkan atau menurunkan dampak bagian atau pertanyaan pada skor akhir evaluasi.
## Skor contoh
Katakanlah Anda menetapkan skor untuk pertanyaan yang sangat penting bagi bisnis Anda. Jika jawabannya adalah Ya, agen mendapat 10 poin. Untuk No mereka mendapatkan 0 poin. Ini ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman formulir evaluasi, tab penilaian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample1.png)
Jawaban atas pertanyaan pertama lebih penting bagi bisnis Anda daripada jawaban untuk *Apakah agen menutup dengan “Apakah ada hal lain yang dapat saya bantu hari ini?”* , yang juga bernilai 0-10 poin, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman formulir evaluasi, tab penilaian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample2.png)
Untuk membedakan skor pertanyaan, Anda menunjukkan bahwa bobot satu pertanyaan lebih dari yang lain.
Gambar berikut menunjukkan bahwa jawaban untuk *Apakah agen melafalkan skrip kepatuhan untuk obat* adalah 50% dari skor agen. Sedangkan jawaban untuk *Apakah agen menutup dengan “Apakah ada hal lain yang dapat saya bantu hari ini”* beratnya hanya 5% dari skor.
![\[Halaman formulir evaluasi, tab penilaian, bagian bobot skor.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-scoringexample3.png)
Berat total harus selalu sama 100%.
## Mode distribusi berat
Dengan **mode distribusi Berat**, Anda memilih apakah akan menetapkan berat berdasarkan bagian atau pertanyaan:
+ **Berat demi bagian**: Anda dapat mendistribusikan bobot setiap pertanyaan secara merata di bagian tersebut.
+ **Berat berdasarkan pertanyaan**: Anda dapat menurunkan atau menaikkan bobot pertanyaan spesifik.
Ketika Anda mengubah bobot bagian atau pertanyaan, bobot lainnya secara otomatis disesuaikan sehingga totalnya selalu 100 persen.
Misalnya, pada gambar berikut, tiga pertanyaan diatur secara manual menjadi 10 persen. Bobot yang ditampilkan dalam huruf miring disesuaikan secara otomatis.
![\[Skor bobot untuk sebuah pertanyaan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightdistribution3.png)
## Bobot pertanyaan opsional
Jika pertanyaan bersifat opsional atau hanya berlaku dalam skenario tertentu, pilih **Aktifkan “Tidak Berlaku”** sebagai opsi jawaban atas pertanyaan tersebut. Gambar berikut menunjukkan pengaturan ini pada tab **Jawaban**.
![\[Tab Jawaban, opsi Aktifkan “Tidak Berlaku”.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-weightsoptional.png)
Setelah evaluasi selesai, Amazon Connect menghitung skor evaluasi:
+ Pertanyaan yang dijawab sebagai **Tidak Berlaku** tidak dihitung dalam skor akhir formulir.
+ Bobot mereka didistribusikan kembali secara proporsional di antara pertanyaan yang tersisa sehingga jumlah total bobot di semua pertanyaan tetap 100%.
Misalnya, perhatikan tabel berikut. Ini mewakili formulir dengan empat pertanyaan (Q1, Q2, Q3, dan Q4) yang memiliki bobot masing-masing 40%, 20%, 20%, dan 20%. Setiap pertanyaan memiliki tiga pilihan jawaban (A1, A2, dan A3) dengan skor 10, 5, dan 0. Evaluasi dengan jawaban Q1: A1, Q2: A2, Q3: A2, Q4: A3 akan dinilai seperti yang ditunjukkan pada tabel.
| Pertanyaan | Berat pertanyaan | Jawaban | Skor jawaban | Skor jawaban tertimbang |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 40% | A1 | 10 | 40% |
| Q2 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q3 | 20% | A2 | 5 | 10% |
| Q4 | 20% | A3 | 0 | 0% |
Skor evaluasi formulir = 40% \$1 10% \$1 10% \$1 0% = 60%.
Namun, jika jawaban pertanyaan Q4 diubah menjadi **Tidak Berlaku**, maka evaluasi dinilai sebagai berikut:
| Pertanyaan | Berat pertanyaan | Jawaban | Berat pertanyaan tambahan | Berat pertanyaan yang didistribusikan kembali | Skor jawaban | Skor jawaban tertimbang |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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% | Tidak Berlaku | - | - | - | - |
Inilah yang terjadi:
+ Pertanyaan Q4 secara efektif dihapus dari perhitungan. Bobotnya (20%) didistribusikan di antara 3 pertanyaan yang tersisa sebanding dengan bobotnya.
+ Pertanyaan Q1 memiliki dua kali lipat bobot pertanyaan Q2 dan Q3, sehingga menerima dua kali lipat jumlah bobot tambahan.
+ Skor evaluasi formulir = 50% \$1 12,5% \$1 12,5% = 75%.
# Beri tahu supervisor dan agen tentang evaluasi kinerja
Anda dapat membuat aturan yang secara otomatis mengirim email atau tugas ke supervisor dan agen berdasarkan hasil evaluasi.
+ Pemberitahuan supervisor dapat mendorong pembinaan tepat waktu berdasarkan evaluasi kinerja. Misalnya, Anda dapat memberi tahu penyelia jika agen menerima skor evaluasi di bawah ambang batas tertentu.
+ Pemberitahuan agen dapat digunakan untuk meminta agen untuk meninjau dan mengakui evaluasi mereka.
**Topics**
+ [Langkah 1: Tentukan kondisi aturan untuk formulir evaluasi](#rule-conditions-eval)
+ [Langkah 2: Tentukan tindakan aturan](#rule-actions-eval)
+ [Contoh aturan dengan beberapa kondisi](#rule-example-eval)
## Langkah 1: Tentukan kondisi aturan untuk formulir evaluasi
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Aturan**.
1. Pilih **Buat aturan**, **Formulir evaluasi**.
1. Di bawah **Kapan**, gunakan daftar dropdown untuk **memilih Hasil Contact Lens evaluasi tersedia**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Opsi Ketika hasil evaluasi tersedia.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition.png)
1. Pilih **Tambahkan syarat**.
![\[Daftar kondisi kapan hasil evaluasi tersedia.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-rule-condition-all.png)
Anda dapat menggabungkan kriteria dari serangkaian kondisi untuk membangun Contact Lens aturan yang sangat spesifik. Berikut ini adalah beberapa kondisi yang tersedia:
+ **Evaluasi - Skor formulir**: Bangun aturan yang berjalan ketika skor untuk formulir evaluasi tertentu terpenuhi.
+ **Evaluasi - Skor bagian**: Buat aturan yang berjalan saat skor untuk bagian tertentu terpenuhi.
+ **Evaluasi - Jawaban pertanyaan**: Bangun aturan yang berjalan ketika skor untuk pertanyaan dan jawaban tertentu terpenuhi.
+ **Evaluasi - Hasil tersedia**: Buat aturan yang berjalan pada kiriman evaluasi apa pun.
+ **Hirarki agen**: Buat aturan yang berjalan pada hierarki agen tertentu. Hirarki agen dapat mewakili lokasi geografis, departemen, produk, atau tim.
Untuk melihat daftar hierarki agen sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **hierarki Agen - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Agen**: Membangun aturan yang berjalan pada subset agen. Misalnya, terima pemberitahuan tentang agen milik tim Anda.
Untuk melihat nama agen sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda memerlukan **Pengguna - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Antrian**: Buat aturan yang berjalan pada subset antrian. Seringkali organisasi menggunakan antrian untuk menunjukkan lini bisnis, topik, atau domain. Misalnya, Anda dapat membuat aturan khusus untuk evaluasi agen yang ditugaskan untuk antrian penjualan.
Untuk melihat nama antrian sehingga Anda dapat menambahkannya ke aturan, Anda perlu **Antrian - Lihat** izin di profil keamanan Anda.
+ **Atribut kontak**: Membangun aturan yang berjalan pada nilai [atribut kontak](what-is-a-contact-attribute.md) kustom. Misalnya, Anda dapat membuat aturan untuk evaluasi agen untuk lini bisnis tertentu atau untuk pelanggan tertentu, seperti berdasarkan tingkat keanggotaan mereka, negara tempat tinggal mereka saat ini, atau jika mereka memiliki pesanan yang luar biasa.
+ **Atribut segmen kontak**: Anda dapat mengidentifikasi kontak dalam aturan menggunakan atribut segmen kontak kustom dengan nilai yang diisi dari sistem lain atau menggunakan logika kustom. Anda dapat [menentukan atribut](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) dan menetapkan nilainya dalam aliran. Atribut segmen khusus hanya ada pada ID kontak tertentu, dan bukan seluruh rantai kontak. Misalnya, Anda dapat membuat aturan yang mengidentifikasi bahwa pelanggan menutup akun mereka selama percakapan.
Untuk melihat daftar atribut segmen kontak untuk ditambahkan ke aturan, Anda memerlukan **atribut yang telah ditentukan sebelumnya - Lihat** izin.
1. Pilih **Berikutnya**.
## Langkah 2: Tentukan tindakan aturan
1. Pilih **Tambahkan tindakan**. Anda dapat memilih tindakan berikut:
+ [Buat Tugas](contact-lens-rules-create-task.md)
+ [Kirim notifikasi email](contact-lens-rules-email.md)
+ [Menghasilkan EventBridge acara](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[Menu tarik-turun add action, daftar tindakan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Tinjau dan lakukan pengeditan apa pun, lalu pilih **Simpan**.
1. Setelah Anda menambahkan aturan, aturan tersebut diterapkan pada kiriman evaluasi baru yang terjadi setelah aturan ditambahkan. Anda tidak dapat menerapkan aturan untuk evaluasi masa lalu yang disimpan.
## Contoh aturan dengan beberapa kondisi
Gambar berikut menunjukkan aturan sampel dengan enam kondisi. Jika salah satu dari kondisi ini terpenuhi, tindakan dipicu.
![\[Aturan dengan enam kondisi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-multiple-conditions.png)
1. **Evaluasi - Skor formulir**: Apakah Formulir Kepatuhan memiliki skor lebih besar dari atau sama dengan 50%?
1. **Evaluasi - Skor bagian**: Dalam Formulir Kepatuhan, apakah bagian Salam memiliki skor lebih besar dari atau sama dengan 70%?
1. **Evaluasi - Skor pertanyaan**: Apakah pertanyaan Formulir Kepatuhan *Apakah agen menyapa pelanggan dengan benar* sama **Ya?**
1. **Evaluasi - Hasil tersedia**: Apakah ada hasil yang dihasilkan untuk Formulir Kepatuhan?
1. **Antrian**: Apakah ini untuk? **BasicQueue**
1. **Atribut kontak**: Apakah VIP CustomerType sama?
# Berikan pelatihan agen di Amazon Connect
Amazon Connect menyediakan alat pelatihan terintegrasi yang membantu supervisor memberikan umpan balik terstruktur dan berbasis data kepada agen berdasarkan evaluasi kinerja. Untuk one-on-one sesi mendatang dengan agen, supervisor dapat membagikan umpan balik pelatihan terperinci dengan contoh konkret, dan menetapkan sasaran kinerja secara langsung di Amazon Connect. Tim manajemen kualitas juga dapat menetapkan pembinaan kepada supervisor dengan tanggal jatuh tempo ketika mereka mengidentifikasi peluang peningkatan, seperti menunjukkan empati yang lebih besar terhadap masalah pelanggan. Setelah pelatihan selesai, agen dapat mengakui umpan balik di Amazon Connect, memastikan bahwa mereka memahami langkah selanjutnya untuk perbaikan. Umpan balik pelatihan masa lalu dapat diakses secara terpusat, sehingga memudahkan agen, supervisor, dan manajer kualitas untuk melacak kemajuan agen dari waktu ke waktu.
**catatan**
Fitur ini tersedia sebagai bagian dari evaluasi kinerja Amazon Connect.
## Tetapkan izin untuk pembinaan
Izin dapat dikonfigurasi sebagai berikut:
1. **Admin dan manajer kualitas**: Berikan **pelatihan - kelola izin sesi pelatihan**. Izin ini memberi mereka akses ke semua sesi pelatihan di instans Amazon Connect Anda. Dengan izin ini, mereka dapat menugaskan pembinaan agen kepada penyelia agen.
1. **Supervisor**: Berikan **izin pelatihan — sesi pelatihan saya** (Lihat, Buat, Hapus, Edit). Izin ini memungkinkan mereka untuk membuat dan mengelola pelatihan agen dengan diri mereka sendiri sebagai pelatih.
1. **Agen**: Berikan **pelatihan - sesi pelatihan saya - Lihat izin**. Izin ini memungkinkan agen untuk melihat dan mengakui pelatihan di mana mereka adalah peserta.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan izin profil keamanan untuk evaluasi kinerja dan pelatihan](evaluation-and-coaching-permissions.md).
## Memberikan pembinaan kepada agen
1. Masuk ke Amazon Connect dengan profil keamanan yang dapat [mencari kontak](contact-search.md) dan melakukan pelatihan.
1. Pilih **Analytics and Optimization** > **Pencarian kontak** dari bilah navigasi di sebelah kiri.
1. Dari **Pencarian Kontak**, temukan kontak yang telah dievaluasi untuk agen yang ingin Anda latih. Misalnya, Anda dapat menemukan kontak di mana skor evaluasi kurang dari 70%:
![\[Halaman Pencarian Kontak dengan filter skor evaluasi diterapkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-evaluation-score-filter.png)
1. Buka kontak yang telah dievaluasi, dan lihat evaluasi di panel kanan.
1. Buka evaluasi dan klik **Pelatih pada evaluasi ini**.
![\[Pelatih pada tombol evaluasi ini pada evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/coaching-coach-on-this-evaluation-button.png)
1. Anda dapat menambahkan seluruh evaluasi, and/or pertanyaan bagian tertentu ke sesi pelatihan:
![\[Menambahkan item evaluasi ke sesi pelatihan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-evaluation-items.png)
1. Anda dapat menautkan evaluasi, and/or pertanyaan bagiannya ke sesi pelatihan yang ada, atau membuat sesi baru. Item dapat dihubungkan sebagai kekuatan atau peluang pertumbuhan.
![\[Dialog untuk menambahkan pertanyaan ke sesi pelatihan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/coaching-add-question-to-coaching-dialog.png)
1. Setelah Anda menambahkan evaluasi atau item-itemnya untuk pembinaan, tautan akan diberikan untuk melihat sesi pelatihan.
1. Anda dapat menghubungkan hingga 10 evaluasi atau item evaluasi ke satu sesi pelatihan sebagai contoh kekuatan agen atau peluang pertumbuhan. Untuk menautkan evaluasi tambahan, ulangi langkah 2 hingga 7
1. Anda dapat mengedit sesi pelatihan dengan menentukan tanggal, waktu, dan lokasi, memberikan umpan balik terperinci, dan menetapkan tujuan peningkatan pada topik pembinaan.
![\[Halaman sesi pelatihan edit dengan bidang untuk tanggal, waktu, lokasi, umpan balik, dan tujuan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/coaching-edit-coaching-session.png)
**catatan**
**Tanggal jatuh tempo sesi** adalah wajib.
1. Klik **Kirim** untuk menyimpan sesi pelatihan sebagai draf.
1. Saat sesi pelatihan sudah siap, klik **Bagikan** untuk membuat sesi pelatihan terlihat oleh agen. Jika agen memiliki email yang dikonfigurasi dalam Amazon Connect (atau memiliki email sekunder untuk instance SAFL), mereka akan menerima pemberitahuan email dengan tautan untuk melihat sesi pelatihan.
1. Pada saat pembinaan, Anda dapat mengakses sesi pelatihan di sesi **Analytics dan Optimization** > **Coaching**. Halaman ini menampilkan semua sesi pelatihan masa lalu dan yang akan datang.
1. Setelah sesi pelatihan selesai, klik **Tandai sebagai Selesai** dan secara opsional tambahkan catatan.
1. Agen dapat mengakui pembinaan bersama dengan catatan pelatihan mereka sendiri.
## Cari sesi pelatihan
Anda dapat melihat semua sesi pelatihan sebelumnya dan yang akan datang dari halaman sesi **Analytics and Optimization** > **Coaching**.
Halaman ini menyediakan kemampuan pencarian lanjutan. Anda dapat mencari sesi pelatihan:
+ Dilakukan oleh pelatih tertentu
+ Dimana agen tertentu adalah peserta
+ Dibuat oleh manajer kualitas tertentu
+ Pada topik tertentu
+ Itu sudah lewat tanggal jatuh tempo tetapi tidak selesai
+ Itu menunggu penyelesaian (status bersama atau draf)
+ Itu selesai, tetapi belum diakui oleh peserta
+ Dan banyak lagi
![\[Halaman pencarian sesi pelatihan dengan opsi filter.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/coaching-search-filters.png)
# Mengakui evaluasi kinerja di Amazon Connect
Ketika evaluasi kinerja agen dikirimkan, Anda dapat secara otomatis memberi tahu agen untuk meninjau evaluasi mereka. Misalnya, Anda dapat mengatur [aturan untuk mengirim email](contact-lens-rules-email.md) ke agen ketika evaluasi tersedia. Anda juga dapat memandu agen melalui evaluasi mereka selama pelatihan.
Setelah agen meninjau evaluasi kinerja, mereka dapat mengakui ulasan mereka terhadap evaluasi dan menulis catatan opsional di situs web Amazon Connect admin. Pengakuan ini memungkinkan manajer untuk melacak apakah agen meninjau umpan balik yang diberikan pada evaluasi kinerja mereka.
Topik ini menjelaskan langkah-langkah bagi agen untuk melihat dan mengakui evaluasi.
**Untuk mengakui evaluasi**
1. Setelah Anda menerima evaluasi kinerja untuk kontak, gunakan akun agen Anda untuk masuk ke situs web Amazon Connect admin di https://*instance name*.my.connect.aws/.
1. Akses evaluasi kontak yang ingin Anda akui. Ada beberapa cara Anda dapat melakukan ini:
+ Seseorang mungkin telah membagikan URL kontak dengan Anda.
- ATAU -
+ Anda mungkin telah diberi tugas atau menerima pemberitahuan email yang berisi URL untuk kontak yang menerima evaluasi.
- ATAU -
+ Anda mungkin memiliki ID kontak dan nama formulir evaluasi. Anda dapat menggunakan informasi ini untuk mencari kontak yang menerima evaluasi menggunakan langkah-langkah berikut.
1. Pada panel navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Cari kontak yang dievaluasi, tetapi belum diakui. Gambar berikut menunjukkan filter untuk mencari **Diakui** = **No**.
![\[Bagian Filter pada halaman pencarian Kontak, diatur ke Diakui = Tidak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack1.png)
1. Pada halaman **Detail kontak**, pilih **Evaluasi** atau perluas panel evaluasi dengan memilih ikon **<**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Tombol Evaluasi, dan ikon untuk memperluas panel evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack2.png)
1. Panel **Evaluasi** mencantumkan evaluasi apa pun yang sedang berlangsung atau diselesaikan untuk kontak. Untuk mengakui evaluasi, pilih evaluasi dari daftar **evaluasi Selesai**. Gambar berikut menunjukkan satu evaluasi yang telah selesai: **Kartu skor layanan pelanggan**.
![\[Panel Evaluasi, evaluasi yang lengkap.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack3.png)
1. Pilih evaluasi yang ingin Anda tinjau. Di bagian bawah evaluasi, pilih **Akui**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
**catatan**
Hanya agen yang dievaluasi yang dapat mengakui evaluasi.
![\[Panel Evaluasi, evaluasi yang lengkap.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack4.png)
1. Dalam kotak dialog **Akui hasil evaluasi**, berikan komentar opsional. Misalnya, *Manajer berjalan melalui evaluasi selama pelatihan pada 5 Maret 2025*.
Setelah selesai, pilih **Konfirmasi**.
![\[Bagian Akui hasil evaluasi, tombol Konfirmasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack5.png)
1. Pesan ditampilkan bahwa pengakuan evaluasi **Selesai**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Pesan bahwa evaluasi berhasil diakui.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack6.png)
1. Anda hanya dapat mengakui evaluasi setelah diserahkan. Jika evaluasi diajukan kembali, itu lagi memenuhi syarat untuk pengakuan.
1. Untuk melihat catatan pengakuan, pilih evaluasi yang diakui, lalu pilih tautan **tampilan** catatan.
![\[Catatan Pengakuan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-ack7.png)
# Pengambilan sampel acak kontak untuk evaluasi di Amazon Connect
Amazon Connect memberi manajer sampel acak kontak agen mereka untuk evaluasi, menghilangkan bias manajer, dan merampingkan proses evaluasi. Pada Pencarian Kontak, manajer dapat menentukan jumlah kontak yang perlu mereka evaluasi untuk setiap agen, sesuai perjanjian serikat pekerja, peraturan, atau pedoman internal. Mereka kemudian menerima jumlah kontak yang diperlukan, dipilih secara acak dari jangka waktu yang ditentukan, misalnya, 3 kontak per agen dari minggu terakhir. Selain itu, manajer dapat menerapkan filter tambahan dalam Pencarian Kontak untuk memastikan bahwa kontak yang disediakan sesuai untuk evaluasi. Misalnya, kontak harus lebih dari 180 detik, memiliki rekaman audio atau layar terkait, transkrip dan belum dievaluasi. Setelah sampel dihasilkan, Anda dapat memilih formulir evaluasi dan membuat draf evaluasi secara massal untuk setiap kontak dalam sampel. Evaluasi yang dibuat dengan cara ini akan menunjukkan bahwa kontak dipilih melalui pengambilan sampel acak, dan memberikan auditabilitas untuk memastikan bahwa kriteria filter tidak menimbulkan bias dalam pemilihan.
**Pengambilan sampel acak kontak untuk evaluasi**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan pengguna, yang memiliki serangkaian izin berikut di profil keamanannya:
1. Pencarian Kontak - Lihat
1. Kontak sampel
1. Formulir evaluasi - melakukan evaluasi
1. Pilih jangka waktu kontak untuk evaluasi, seperti trailing week. Perhatikan bahwa Anda dapat mengambil sampel kontak dari periode maksimum 5 minggu.
![\[Pilih jangka waktu\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-time-range.png)
1. Pilih hierarki agen atau agen yang perlu Anda evaluasi.
![\[Filter pencarian - Agen\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter.png)
![\[Tambahkan filter - Agen\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-agent-filter-select.png)
1. Terapkan filter tambahan apa pun untuk memilih hanya kontak yang cocok untuk evaluasi.
+ **Analisis percakapan**: Memastikan bahwa kontak dianalisis oleh analitik percakapan dan memiliki transkrip
+ **Perekaman**: Filter kontak dengan rekaman audio (suara) atau perekaman layar (video)
+ **Durasi Interaksi**: Anda dapat memilih kontak dengan interaksi agen-pelanggan minimum dan maksimum
+ **Status Evaluasi**: Hanya pilih kontak yang belum dievaluasi
![\[Tambahkan filter tambahan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-search-filters.png)
1. Tentukan kriteria pengambilan sampel, seperti 5 kontak per agen dan klik **terapkan** untuk menghasilkan sampel.
![\[Kriteria pengambilan sampel\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-criteria.png)
1. Anda dapat menyimpan serangkaian filter dan kriteria pengambilan sampel dalam pencarian tersimpan.
![\[Simpan filter dan kriteria pengambilan sampel\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search.png)![\[Simpan filter dan kriteria pengambilan sampel\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-name.png)![\[Simpan filter dan kriteria pengambilan sampel\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-save-search-banner.png)
1. Setelah sampel dihasilkan, Anda dapat membuat evaluasi draf secara massal di semua kontak.
+ Pilih **Buat Draf Evaluasi**
+ Pilih **Formulir Evaluasi**
![\[Buat draf evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-empty.png)
![\[Pilih formulir evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-create-draft-eval-form-select.png)
Ini mengaitkan draf evaluasi dengan nama sampel.
**catatan**
Langkah ini diperlukan jika Anda perlu mengambil sampel kontak di masa depan.
![\[Membuat draf evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-in-progress-banner.png)
![\[Draf evaluasi berhasil dibuat\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-success-banner.png)
## Mengambil dan melihat sampel kontak untuk evaluasi
Untuk mengambil sampel kontak di masa mendatang, buka Pencarian Kontak dan terapkan filter Evaluasi — sampel kontak. Perhatikan bahwa sampel kontak khusus untuk pengguna yang menghasilkan sampel.
![\[Buat draf evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-contact-samples-filter.png)
## Kriteria pengambilan sampel audit
Jika Anda membuka evaluasi, itu akan menunjukkan apakah pengambilan sampel kontak digunakan untuk membuat evaluasi. Anda dapat mengklik **Ya** untuk mengaudit kriteria filter yang digunakan untuk menghasilkan sampel kontak, memastikan bahwa filter tidak menimbulkan bias apa pun (misalnya, sentimen pelanggan negatif) selama proses pemilihan kontak.
![\[Buat draf evaluasi - detail kontak\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-evals-list.png)
![\[Buat draf evaluasi - ikhtisar evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval.png)
![\[Buat draf evaluasi - detail sampel kontak\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-randomsampling-sampled-eval-details.png)
# Minta ulasan evaluasi kinerja (banding) di Amazon Connect
Ketika evaluasi kinerja agen dikirimkan, Anda dapat secara otomatis memberi tahu agen untuk meninjau evaluasi mereka. Misalnya, Anda dapat mengatur [aturan untuk mengirim email](contact-lens-rules-email.md) ke agen ketika evaluasi tersedia. Setelah mereka meninjau evaluasi, mereka dapat [mengakui](acknowledge-evaluations.md) evaluasi. Jika mereka tidak setuju dengan umpan balik dalam evaluasi, mereka dapat meminta peninjauan evaluasi kinerja (banding). Ketika peninjauan diminta, manajer yang ditunjuk akan diberi tahu secara otomatis melalui email. Mereka kemudian dapat merevisi evaluasi atau menambahkan catatan tambahan yang membenarkan evaluasi asli, sebelum menyelesaikan tinjauan. Setelah selesai, pengguna yang telah meminta peninjauan dan agen yang dievaluasi akan diberitahu melalui email.
## Bagaimana cara mengaktifkan permintaan peninjauan (banding)?
Amazon Connect memungkinkan Anda menentukan formulir evaluasi mana yang mendukung permintaan peninjauan. Untuk mengaktifkan permintaan peninjauan pada formulir evaluasi:
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin profil keamanan berikut: **Analytics dan Optimization** - **Formulir evaluasi - mengelola definisi formulir** - **Buat**
1. Pilih **Analytics dan optimasi**, lalu pilih **Formulir evaluasi**.
1. Buka formulir yang ada dengan mengklik hyperlink untuk versi Terakhir atau buat formulir evaluasi baru.
1. Klik pada tab **Pengaturan tambahan**
1. Klik **Izinkan permintaan peninjauan**
1. Anda dapat menentukan jendela waktu sampai kapan tinjauan dapat diminta pada evaluasi. Jendela waktu diukur dari waktu penyerahan asli evaluasi.
1. Anda juga dapat memilih satu atau lebih penerima yang akan diberi tahu melalui email saat ulasan diminta. Email tersebut memiliki tautan ke kontak dengan evaluasi yang diminta ulasannya. Perhatikan bahwa agar pengguna dapat menerima email pada instans yang diautentikasi SAFL, email sekunder harus disediakan dalam profil pengguna di Connect.
1. Setelah Anda **Mengaktifkan** formulir, evaluasi selanjutnya yang dilakukan menggunakan formulir akan mendukung permintaan peninjauan.
![\[Tab pengaturan tambahan yang menampilkan opsi Izinkan permintaan peninjauan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-enable.png)
## Siapa yang dapat meminta ulasan evaluasi?
Agar pengguna dapat meminta ulasan evaluasi, mereka harus memiliki izin: **Formulir evaluasi - ulasan evaluasi permintaan - Buat dan Lihat**, selain akses ke kontak dan evaluasi yang mendasarinya. Izin untuk meminta tinjauan dapat diberikan kepada agen, atau supervisor mereka, yang dapat meminta tinjauan evaluasi dari tim manajemen kualitas atas nama agen mereka. Supervisor yang diberikan izin untuk **meminta tinjauan evaluasi** dapat meminta peninjauan pada evaluasi apa pun yang dapat mereka akses.
Pengguna memberikan izin **Formulir evaluasi - meminta ulasan evaluasi - Hapus** izin dapat menghapus permintaan sebelum peninjauan dimulai.
## Siapa yang dapat meninjau evaluasi?
Pengguna dengan izin **Formulir evaluasi - evaluasi ulasan - Buat dan Lihat** izin dapat melakukan tinjauan. Jika persona tertentu perlu dikonsultasikan pada ulasan, tetapi tidak boleh diberikan izin untuk melakukan tinjauan sendiri, maka Anda dapat memberi mereka **Formulir evaluasi - evaluasi ulasan - Lihat** izin.
## Meminta ulasan
1. Pada halaman **Detail kontak**, buka evaluasi lengkap yang ingin Anda minta peninjauan
1. Pilih **minta ulasan** di bagian bawah evaluasi
1. Jelaskan mengapa Anda meminta ulasan (Anda tidak dapat membiarkan ini kosong). Klik **konfirmasi**
1. Evaluasi akan ditampilkan di bawah **Tinjauan yang diminta** di panel evaluasi
1. Anda dapat membatalkan permintaan jika peninjauan belum dimulai
![\[Minta tombol peninjauan pada evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-request.png)
![\[Minta dialog review dengan kolom penjelasan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requestcomment.png)
![\[Evaluasi menunjukkan status yang diminta Tinjauan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-requested.png)
## Mencari ulasan yang tertunda
Seperti disebutkan di atas, Anda dapat mengonfigurasi dalam formulir evaluasi, yang akan diberi tahu secara otomatis melalui email jika tinjauan diminta. Email pemberitahuan ini berisi tautan ke kontak dengan evaluasi yang diminta ulasannya. Selain itu, pengguna dengan izin yang sesuai dapat mencari kontak dengan evaluasi yang diminta ulasannya atau yang sudah ditinjau:
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) dan **formulir Evaluasi - lakukan izin evaluasi.**
1. Pada bilah navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Gunakan filter rentang waktu untuk mencari kontak dari jendela waktu yang relevan, misalnya bulan lalu.
1. Gunakan filter status evaluasi dengan nilai **Tinjauan yang diminta** untuk mencari kontak dengan evaluasi di mana tinjauan telah diminta, dan belum diambil untuk ditinjau
1. Gunakan filter status evaluasi dengan nilai Di **bawah peninjauan** untuk mencari kontak dengan evaluasi yang diambil untuk ditinjau
![\[Pencarian kontak dengan filter status evaluasi\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-searchrequested.png)
## Memulai dan menyelesaikan ulasan
1. Buka panel evaluasi di halaman **Detail kontak**.
1. Klik pada evaluasi yang tercantum di bawah **Tinjauan diminta**.
1. Klik **Mulai ulasan**.
1. Evaluasi asli tercantum di **bawah ini Dalam tinjauan** dan dapat dilihat dengan mengkliknya.
1. Tinjauan yang sedang berlangsung tercantum di bawah **ulasan Evaluasi**. Pengguna dengan **formulir Evaluasi - evaluasi ulasan - Buat** izin dapat mengedit evaluasi seperti mengubah jawaban, mengubah catatan. Anda dapat **Menyimpan** ulasan Anda kapan saja dan klik **Selesaikan ulasan untuk menyelesaikan** ulasan.
1. Ini akan mengirimkan pemberitahuan email otomatis kepada pengguna yang telah meminta peninjauan.
![\[Tinjauan evaluasi sedang berlangsung\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-review-view.png)
# Cari kontak menggunakan formulir evaluasi di Amazon Connect
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) dan **formulir Evaluasi - lakukan izin evaluasi.**
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Gunakan filter pada halaman untuk mempersempit pencarian Anda. Untuk tanggal, Anda dapat mencari hingga 8 minggu sekaligus.
![\[Filter pencarian untuk evaluasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluationforms-searchfilters1.png)
# Gunakan ID referensi untuk mewakili pertanyaan dalam laporan tentang kinerja agen pusat kontak
*ID referensi* adalah token yang muncul di file output JSON. Ini mewakili pertanyaan spesifik. Saat membuat laporan, Anda dapat menggunakannya sebagai pengganti kata-kata yang tepat dari sebuah pertanyaan.
Misalnya, sebuah pertanyaan mungkin “Apakah agen tetap berpegang pada skrip?” tetapi keesokan harinya pertanyaannya mungkin diubah menjadi “Apakah ada kepatuhan skrip yang baik?” Terlepas dari bagaimana pertanyaannya ditulis, ID referensi selalu tetap sama.
# Metrik evaluasi di Amazon Connect
Anda dapat melihat metrik berikut di. [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md) Metrik ini memungkinkan Anda untuk melihat kinerja agen gabungan, dan mendapatkan wawasan di seluruh kelompok agen dan dari waktu ke waktu.
## Skor evaluasi rata-rata
Metrik ini memberikan skor evaluasi rata-rata untuk semua evaluasi yang diajukan. Evaluasi untuk kalibrasi dikecualikan dari metrik ini.
Skor evaluasi rata-rata sesuai dengan pengelompokan. Misalnya, jika pengelompokan berisi pertanyaan evaluasi, maka skor evaluasi rata-rata disediakan untuk pertanyaan tersebut. Jika pengelompokan tidak berisi formulir evaluasi, bagian atau pertanyaan, maka skor evaluasi rata-rata berada pada tingkat formulir evaluasi.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis evaluasi kontak
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_EVALUATION_SCORE`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Dasbor: [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logika perhitungan**:
+ Dapatkan jumlah skor evaluasi: formulir\$1bagian\$1pertanyaan.
+ Dapatkan jumlah total evaluasi di mana penilaian telah selesai dan dicatat.
+ Hitung skor rata-rata: (jumlah skor)/(evaluasi total).
**Catatan:**
+ Tidak termasuk evaluasi kalibrasi.
+ Granularitas skor tergantung pada tingkat pengelompokan.
+ Mengembalikan nilai persentase.
+ Memerlukan setidaknya satu filter dari: antrian, profil perutean, agen, atau grup hierarki pengguna.
+ Berdasarkan stempel waktu evaluasi yang disampaikan.
+ Data untuk metrik ini tersedia mulai dari 10 Januari 2025 0:00:00 GMT.
## Rata-rata skor evaluasi tertimbang
Metrik ini memberikan skor evaluasi tertimbang rata-rata untuk semua evaluasi yang diajukan. Evaluasi untuk kalibrasi dikecualikan dari metrik ini.
Bobotnya sesuai dengan versi formulir evaluasi yang digunakan untuk melakukan evaluasi.
Skor evaluasi rata-rata sesuai dengan pengelompokan. Misalnya, jika pengelompokan berisi pertanyaan evaluasi, maka skor evaluasi rata-rata disediakan untuk pertanyaan tersebut. Jika pengelompokan tidak berisi formulir evaluasi, bagian atau pertanyaan, maka skor evaluasi rata-rata berada pada tingkat formulir evaluasi.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis evaluasi kontak
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `AVG_WEIGHTED_EVALUATION_SCORE`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Dasbor: [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logika perhitungan**:
+ Dapatkan jumlah skor tertimbang menggunakan bobot versi formulir.
+ Dapatkan jumlah total evaluasi di mana penilaian telah selesai dan dicatat.
+ Hitung rata-rata tertimbang: (jumlah skor tertimbang)/(evaluasi total).
**Catatan:**
+ Menggunakan bobot khusus versi formulir evaluasi.
+ Tidak termasuk evaluasi kalibrasi.
+ Granularitas skor tergantung pada tingkat pengelompokan.
+ Mengembalikan nilai persentase.
+ Memerlukan setidaknya satu filter dari: antrian, profil perutean, agen, atau grup hierarki pengguna.
+ Berdasarkan stempel waktu evaluasi yang disampaikan.
+ Data untuk metrik ini tersedia mulai dari 10 Januari 2025 0:00:00 GMT.
## Otomatis gagal persen
Metrik ini memberikan persentase evaluasi kinerja dengan kegagalan otomatis. Evaluasi untuk kalibrasi dikecualikan dari metrik ini.
Jika pertanyaan ditandai sebagai kegagalan otomatis, maka bagian induk dan formulir juga ditandai sebagai kegagalan otomatis.
**Jenis metrik**: Persen
**Kategori metrik**: Metrik berbasis evaluasi kontak
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Dasbor: [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logika perhitungan**:
+ Dapatkan total hitungan gagal otomatis.
+ Dapatkan evaluasi total yang dilakukan.
+ Hitung persentase: (gagal otomatis/total evaluasi) \$1 100.
**Catatan:**
+ Gagal otomatis mengalir (pertanyaan → bagian → formulir).
+ Tidak termasuk evaluasi kalibrasi.
+ Mengembalikan nilai persentase.
+ Memerlukan setidaknya satu filter dari: antrian, profil perutean, agen, atau grup hierarki pengguna.
+ Berdasarkan stempel waktu evaluasi yang disampaikan.
+ Data untuk metrik ini tersedia mulai dari 10 Januari 2025 0:00:00 GMT.
## Evaluasi dilakukan
Metrik ini memberikan jumlah evaluasi yang dilakukan dengan status evaluasi sebagai “Dikirim.” Evaluasi untuk kalibrasi dikecualikan dari metrik ini.
**Jenis metrik**: Integer
**Kategori metrik**: Metrik berbasis evaluasi kontak
**Cara mengakses menggunakan Amazon Connect API**:
+ GetMetricDataPengidentifikasi metrik API [V2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_GetMetricDataV2.html): `EVALUATIONS_PERFORMED`
**Cara mengakses menggunakan situs web Amazon Connect admin**:
+ Dasbor: [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
**Logika perhitungan**:
+ Periksa EvaluationId yang ada?
+ Verifikasi ItemType adalah formulir.
+ Hitung evaluasi yang dikirimkan (tidak termasuk kalibrasi).
**Catatan:**
+ Hitungan hanya evaluasi yang diajukan.
+ Tidak termasuk evaluasi kalibrasi.
+ Mengembalikan jumlah integer.
+ Memerlukan setidaknya satu filter dari: antrian, profil perutean, agen, atau grup hierarki pengguna.
+ Berdasarkan stempel waktu evaluasi yang disampaikan.
+ Data untuk metrik ini tersedia mulai dari 10 Januari 2025 0:00:00 GMT.
# Output formulir evaluasi agen di Amazon Connect
Bagian ini menunjukkan jalur keluaran ekspor untuk evaluasi, memberikan contoh skor formulir evaluasi, dan menjelaskan metadata formulir evaluasi.
**Topics**
+ [Verifikasi bucket S3 Anda](#verify-evaluation-s3bucket)
+ [Contoh lokasi keluaran](#example-evaluationform-output-locations)
+ [Masalah yang diketahui](#release-note-evaluation-output)
+ [Skor contoh](#example-evaluation-output-file)
+ [Bentuk evaluasi definisi metadata](#evaluation-form-metadata)
+ [Contoh evaluasi yang diekspor](#exported-evaluation)
## Verifikasi bucket S3 Anda
Saat mengaktifkan **evaluasi Kontak** di Amazon Connect konsol, Anda akan diminta untuk membuat atau memilih bucket S3 untuk menyimpan evaluasi. **Untuk memverifikasi nama bucket, buka alias instance Anda, pilih **Penyimpanan data**, **evaluasi kontak**, lalu Edit.**
## Contoh lokasi keluaran
Berikut ini adalah jalur file output untuk formulir evaluasi:
+ *contact\$1evaluations\$1S3\$1bucket*/Evaluasi/ - *YYYY/MM/DD/hh:mm:ss.sTZD* .json *evaluation\$1id*
Contoh:
`amazon-connect-s3/Evaluations/2022/04/14/05:04:20.869Z-11111111-2222-3333-4444-555555555555.json`
## Masalah yang diketahui: Dua file keluaran untuk evaluasi yang sama
Contact Lensmenghasilkan dua file output untuk formulir evaluasi yang sama.
+ Satu file ditulis ke jalur S3 default baru. Anda dapat mengkonfigurasi jalur di AWS konsol.
+ File lain, yang akan usang, ditulis ke jalur S3 sebelumnya yang berbeda. Anda dapat mengabaikan file ini.
Jalur S3 sebelumnya terlihat seperti berikut:
+ *s3\$1bucket*/evaluasi/kontak\$1 /evaluasi\$1 /yyyy-mm-:mm: *contactId* ss.stzd.json *evaluationId* DDThh
## Skor contoh
Contoh berikut menunjukkan skor tipikal.
```
{
"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
}
}
]
}
```
## Bentuk evaluasi definisi metadata
Daftar berikut menjelaskan bidang dalam formulir evaluasi.
**EvaluationID**
Pengidentifikasi unik untuk evaluasi kontak
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1. Panjang maksimum 500
**Metadata**
**contactId**
Pengenal kontak dalam contoh Amazon Connect ini.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 256
**accountId**
Pengidentifikasi AWS akun yang menjalankan instance Amazon Connect.
*Jenis* - String
*Kendala panjang - Kendala*: 12 digit
*Pola* — `^\d{12}$`
**instanceId**
Pengenal instans Amazon Connect. Anda dapat [menemukan ID instans](find-instance-arn.md) di Amazon Resource Name (ARN) instance.
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 100
**agentId**
Pengidentifikasi agen yang melakukan kontak.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 500
**evaluationDefinitionTitle**
Judul formulir evaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 128
**evaluator**
Nama pengguna yang terakhir memperbarui evaluasi.
*Jenis* - String
**evaluationDefinitionId**
Pengidentifikasi unik untuk formulir evaluasi.
*Jenis* - String
*Panjang & nbsp*; Panjang minimum 1, panjang maksimum 500
**evaluationDefinitionVersion**
Versi formulir evaluasi.
*Jenis* - Integer
*Rentang yang valid* - Nilai minimum 1
**evaluationStartTimestamp**
Stempel waktu pembuatan evaluasi.
*Jenis* - Timestamp
*Contoh* — 2025-11-14T 17:57:08.649 Z
**evaluationSubmitTimestamp**
Stempel waktu pengajuan evaluasi.
*Jenis* - Timestamp
*Contoh* — 2025-11-14T 17:59:29.052 Z
**skor**
Skor evaluasi.
**pencipta**
Entitas yang membuat evaluasi pertama kali (sebagai lawan dari “evaluator” yang mewakili entitas yang terakhir mengajukan evaluasi). Ketika panggilan dilakukan dari situs web Amazon Connect admin itu berisi nama pengguna. Wen panggilan berasal dari API yang berisi ARN penelepon.
*Jenis* - String
**Dievaluasi secara otomatis **
Menunjukkan apakah evaluasi diajukan menggunakan evaluasi yang sepenuhnya otomatis.
*Jenis* - Boolean
**dikirimkan kembali **
Menunjukkan apakah evaluasi telah dikirimkan kembali (diedit dan diserahkan lagi).
*Jenis* - Boolean
**EvaluasiSumber **
Jenis sumber jawaban evaluasi.
*Jenis* - String
Nilai valid:
+ `ASSISTED_BY_AUTOMATION`- menunjukkan bahwa [otomatisasi pertanyaan](create-evaluation-forms.md#step-automate) digunakan untuk menjawab beberapa pertanyaan.
+ `MANUAL`- menunjukkan bahwa evaluasi dilakukan secara manual.
+ `AUTOMATED`- menunjukkan bahwa evaluasi diajukan menggunakan evaluasi yang sepenuhnya otomatis (lihat bidang “AutoEvaluated”).
**EvaluationType**
Jenis evaluasi.
*Jenis* - String
Nilai valid:
+ `CONTACT_EVALUATION`- evaluasi kontak.
**calibrationSessionId**
Pengidentifikasi sesi kalibrasi yang terkait dengan evaluasi ini.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 500
**evaluatedParticipantId**
Pengidentifikasi peserta yang sedang dievaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 256
**evaluatedParticipantRole**
Peran peserta yang sedang dievaluasi.
*Jenis* - String
Nilai valid:
+ `AGENT`- peserta agen.
+ `CUSTOMER`- peserta pelanggan.
+ `SYSTEM`- peserta sistem.
**ActivedgerKomentar**
Komentar ditinggalkan oleh pengguna yang mengakui evaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 0, panjang maksimum 3072
**evaluationAcknowledgedByUserId**
Pengidentifikasi orang yang mengakui evaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 500
**evaluationAcknowledgedByUserName**
Nama orang yang mengakui evaluasi.
*Jenis* - String
**evaluationAcknowledgedTimestamp**
Stempel waktu pengakuan evaluasi.
*Jenis* - Timestamp
*Contoh* — 2025-12-24T 15:45:56.662 Z
**bagian**
Array bagian evaluasi.
**sectionRefId**
Pengidentifikasi bagian. Pengidentifikasi harus unik dalam formulir evaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 40
**parentSectionRefId**
Pengidentifikasi bagian induk.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 40
**BagianJudul**
Judul bagian.
*Jenis* - String
*Kendala panjang - Kendala*: Panjang minimum 0, panjang maksimum 128
**catatan**
Catatan tersisa untuk bagian tersebut.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 0, panjang maksimum 3072
Catatan memiliki batasan berikut:
+ Catatan individu memiliki batas 3072 karakter.
+ Catatan gabungan dalam evaluasi memiliki batas *N* x 1024 karakter, di mana *N* adalah jumlah pertanyaan dalam evaluasi.
**skor**
Skor untuk bagian tersebut.
**persentase**
Persentase skor untuk item dalam evaluasi kontak.
*Tipe* - Ganda
*Rentang valid* - Nilai minimum 0, nilai maksimum 100
**AutomaticFail**
Bendera yang menandai item sebagai otomatis gagal. Jika item atau item anak mendapat jawaban gagal otomatis, tanda ini akan benar.
*Jenis* - Boolean
**TidakBerlaku**
Bendera yang menandai item sebagai otomatis gagal. Jika item atau item anak mendapat jawaban gagal otomatis, tanda ini akan benar.
*Jenis* - Boolean
**pertanyaan**
Array pertanyaan evaluasi.
**questionRefId**
Pengidentifikasi pertanyaan. Pengidentifikasi harus unik dalam formulir evaluasi.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 40.
**sectionRefId**
Pengidentifikasi bagian induk.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 1, panjang maksimum 40
**QuestionType**
Jenis pertanyaannya.
*Jenis* — catatan StrThe gabungan dalam evaluasi memiliki batas *N* x 1024 karakter, di mana *N* adalah jumlah pertanyaan dalam evaluasi.
*Nilai yang valid* - `TEXT | SINGLESELECT | NUMERIC`
**QuestionTeks**
Judul pertanyaan.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 0, panjang maksimum 350
**membalas**
Jawaban untuk pertanyaan itu.
**nilai**
string/numeric Nilai jawaban dalam evaluasi kontak.
*Jenis* - Senar/Ganda
*Kendala panjang* - String: Panjang minimum 0, panjang maksimum 128
**catatan**
Catatan tersisa untuk bagian tersebut.
*Jenis* - String
*Kendala panjang* - Panjang minimum 0. Panjang maksimal 3072
Catatan memiliki dua batas karakter. Catatan individu memiliki batas 3072 karakter. Catatan gabungan dalam evaluasi memiliki batas N x 1024 karakter, di mana N adalah jumlah pertanyaan dalam evaluasi.
**Metadata**
**TidakBerlaku**
Bendera yang menandai pertanyaan sebagai tidak berlaku.
*Jenis* - Boolean
**Saran yang dibantu**
Jawaban yang disarankan oleh [AI generatif](generative-ai-performance-evaluations.md).
*Jenis* - String
**otomatisasi**
**status**
Status jawaban otomatisasi.
*Jenis* - String
*Nilai yang valid* - `UNAVAILABLE | SYSTEM_ANSWER | OVERRIDDEN_ANSWER`
**systemSuggestedValue**
String atau nilai numerik untuk jawaban otomatisasi dalam evaluasi kontak.
*Jenis* - String atau Ganda
*Kendala panjang* - String: Panjang minimum 0, panjang maksimum 128
**skor**
[score](#score)Untuk pertanyaan.
+ AutomaticFail - Bendera yang menandai item sebagai penting untuk formulir dan formulir lengkap akan gagal (ditandai dengan skor nol) ketika item gagal. Jika item atau item anak mendapat jawaban gagal otomatis, tanda ini akan benar dan formulir lengkap juga akan gagal.
*Jenis* - Boolean
+ NotApplicable - Bendera yang menandai item sebagai tidak berlaku untuk penilaian, itu akan dikecualikan dari perhitungan penilaian.
*Jenis* - Boolean
## Contoh evaluasi yang diekspor
Contoh berikut menunjukkan evaluasi yang diekspor khas.
```
{
"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
}
}
]
}
```
# Pantau peristiwa kegagalan evaluasi kinerja
Anda dapat memantau kegagalan evaluasi otomatis serta ekspor S3 dari evaluasi kontak menggunakan dan. EventBridge CloudWatch Anda dapat menggunakan peristiwa ini untuk menyelidiki dan memperbaiki kegagalan. Panduan berikut adalah jalan melalui proses pembuatan EventBridge aturan khusus untuk memantau peristiwa kegagalan evaluasi kinerja.
## Step-by-step panduan
Ini adalah panduan tentang cara membuat EventBridge aturan untuk mencatat peristiwa pengiriman evaluasi otomatis Amazon Connect yang gagal dan ekspor evaluasi kontak S3 yang gagal di konsol Anda. AWS
1. Masuk ke AWS akun Anda dan arahkan ke EventBridge konsol. Pilih **Aturan** di bawah bagian **Bus**.
![\[Tab Aturan di bawah bagian Bus di EventBridge konsol.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rules-tab.png)
1. Pilih **Buat aturan** dengan bus Event default yang dipilih.
![\[Tombol Buat aturan dengan bus Event default yang dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-create-rule.png)
1. Beri nama aturan dan pilih **Aturan dengan pola acara** untuk jenis Aturan. Pilih **Berikutnya**.
![\[Nama aturan dan Aturan dengan pilihan pola acara dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-rule-name.png)
1. Dengan **acara AWS atau peristiwa EventBridge mitra** yang dipilih di bawah **Acara**, pilih opsi **Gunakan formulir pola** di bawah **Pola acara**. Di sinilah Anda akan menentukan pola yang cocok untuk memicu aturan.
1. Ketik dan pilih **Amazon Connect** di bawah menu tarik-turun **layanan AWS** untuk mempersempit jenis peristiwa. Pilih jenis acara yang diinginkan di dropdown di bawah ini. Pilih **Berikutnya** setelah pola diatur.
Untuk berlangganan jenis EventBridge acara, buat EventBridge aturan khusus yang cocok dengan yang berikut ini:
+ `"source"` = `"aws.connect"`
+ `"detail-type"` dapat berupa salah satu status berikut:
+ `"Contact Lens Automated Evaluation Submission Failed"`
+ `"Contact Lens Evaluation Export Failed"`
![\[Pola acara dengan Amazon Connect dipilih sebagai layanan AWS.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-eventbridge-event-pattern.png)
1. Langkah selanjutnya memungkinkan Anda mengonfigurasi target ke peristiwa process/receive yang cocok. Untuk mempermudah, pilih opsi **grup CloudWatch log** di bawah **Pilih target** dan pilih grup log.
1. Pilih **Berikutnya** dan maju ke **Review akhir dan buat** langkah. Pilih **Buat aturan** sekali lagi untuk menyelesaikan proses pembuatan aturan.
1. Sekarang, jika aturan dalam status **Diaktifkan** dan peristiwa yang cocok terjadi, log yang sesuai harus muncul di grup CloudWatch log yang dikonfigurasi dengan yang relevan IDs di bawah bagian metadata dan alasan kegagalan di bawah bagian data.
![\[CloudWatch grup log yang menunjukkan EventBridge peristiwa yang cocok.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-group.png)
![\[CloudWatch detail log yang menunjukkan metadata dan alasan kegagalan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/perf-eval-cloudwatch-log-detail.png)
## Contoh EventBridge payload
Berikut ini adalah contoh EventBridge payload ketika aturan dicocokkan:
```
{
"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."
}
}
}
```
## Kesalahan umum
Kesalahan berikut dapat terjadi ketika sistem akhirnya gagal memproses evaluasi setelah beberapa kali mencoba lagi.
### Kesalahan pengajuan evaluasi otomatis
| Kesalahan | Pesan kesalahan |
| --- | --- |
| AUTOMATED\$1SUBMISSION\$1FAILED | Pengajuan evaluasi kontak otomatis gagal karena beberapa pertanyaan tidak dapat dijawab. Harap verifikasi formulir and/or evaluasi konfigurasi aturan Amazon Connect. |
| ANALYSIS\$1FILE\$1ERROR | Pengajuan evaluasi kontak otomatis gagal karena kesalahan saat searching/retrieving/parsing file analisis. |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | Pengajuan evaluasi kontak otomatis gagal karena kesalahan server internal. Harap harapkan pemrosesan yang tertunda. |
| QUOTA\$1EXCEEDED\$1ERROR | Pengajuan evaluasi kontak otomatis gagal karena sisa kuota untuk menggunakan Gen AI untuk secara otomatis menjawab pertanyaan evaluasi untuk kontak tidak mencukupi. |
### Evaluasi kesalahan ekspor S3
| Kesalahan | Pesan kesalahan |
| --- | --- |
| S3\$1BUCKET\$1ACCESS\$1DENIED | Evaluasi kontak Ekspor JSON gagal karena izin yang tidak mencukupi. |
| S3\$1STORAGE\$1NOT\$1CONFIGURED | Bucket ekspor S3 tidak dikonfigurasi untuk instans Anda. |
| INTERNAL\$1SERVER\$1ERROR | Evaluasi kontak Ekspor JSON gagal karena kesalahan server internal. Harap harapkan pengiriman file ekspor yang tertunda. |
# Sesi kalibrasi untuk evaluasi kinerja
Amazon Connect Contact Lensmemungkinkan Anda melakukan sesi kalibrasi untuk mendorong konsistensi dan akurasi dalam cara manajer mengevaluasi kinerja agen, sehingga agen menerima umpan balik yang konsisten. Selama kalibrasi, beberapa manajer dapat mengevaluasi kontak yang sama menggunakan formulir evaluasi yang sama. Anda kemudian dapat meninjau perbedaan dalam evaluasi yang diisi oleh manajer yang berbeda untuk menyelaraskan manajer pada praktik terbaik evaluasi dan mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan formulir evaluasi, misalnya mengulangi pertanyaan evaluasi menjadi lebih spesifik, sehingga secara konsisten dijawab oleh manajer. Anda juga dapat membandingkan jawaban manajer dengan pakar yang ditunjuk, untuk mengukur dan meningkatkan akurasi manajer dalam mengevaluasi kinerja agen. Pakar biasanya manajer kualitas yang sedang melakukan sesi kalibrasi.
## Izin yang diperlukan untuk kalibrasi
Anda memerlukan izin berikut untuk kalibrasi:
+ **Membuat sesi kalibrasi:** Tambahkan **formulir Evaluasi izin - kelola sesi kalibrasi** ke profil keamanan kumpulan pengguna yang harus diizinkan untuk melakukan sesi kalibrasi untuk evaluasi kinerja.
+ **Berpartisipasi dalam sesi kalibrasi:** Setiap pengguna yang memiliki izin untuk melakukan evaluasi, yaitu **Formulir evaluasi - melakukan evaluasi**, dapat berpartisipasi dalam sesi kalibrasi jika ditambahkan sebagai salah satu peserta.
Selain itu, untuk kedua set pengguna, Anda juga memerlukan izin untuk mencari dan melihat kontak. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## Buat sesi kalibrasi
**Untuk membuat sesi kalibrasi**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin yang diperlukan dalam profil keamanan mereka.
1. Di navigasi kiri, buka **Analytics dan optimasi, Pencarian kontak**.
1. Cari kontak tempat Anda ingin melakukan kalibrasi, misalnya, durasi interaksi minimum, antrian tertentu, dll.
1. Pada halaman **Detail kontak** kontak, pilih **Evaluasi** di kanan atas untuk membuka panel samping **Evaluasi.**
1. Di panel samping, pilih tombol radio **sesi kalibrasi**, pilih formulir yang diinginkan untuk kalibrasi menggunakan menu tarik-turun, lalu pilih tombol **Pengaturan** sesi kalibrasi.
![\[Diagram pengaturan sesi kalibrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibrations-setup1.png)
1. Masukkan judul untuk sesi kalibrasi, pilih peserta, dan pilih peserta ahli secara opsional dan tetapkan tanggal jatuh tempo.
![\[Diagram pengaturan sesi kalibrasi dengan peserta dan tanggal jatuh tempo.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup2.png)
1. Setelah pembuatan, sesi kalibrasi akan muncul di panel samping. Evaluasi akan dibuat secara otomatis untuk setiap peserta.
![\[Diagram sesi kalibrasi yang dibuat untuk setiap peserta.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibration-setup3.png)
## Mengedit sesi kalibrasi
**Untuk mengedit sesi kalibrasi**
1. Di panel samping temukan sesi kalibrasi dan pilih **Edit**.
![\[Diagram memilih untuk mengedit sesi kalibrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibrations-edit1.png)
1. Dalam formulir yang terbuka di panel samping Anda dapat memodifikasi judul sesi kalibrasi, menambah atau menghapus peserta, secara opsional menunjuk peserta ahli, dan mengatur atau menyesuaikan tanggal jatuh tempo.
1. Pilih **Simpan** untuk memperbarui sesi kalibrasi. Perubahan akan tercermin di panel samping. Peserta baru akan secara otomatis menerima evaluasi, sementara peserta yang dihapus akan menghapus evaluasi mereka.
## Melakukan evaluasi sebagai bagian dari sesi kalibrasi
Gunakan prosedur berikut untuk melakukan evaluasi sebagai bagian dari sesi kalibrasi:
**Untuk melakukan evaluasi**
1. Di panel samping, temukan bagian **Evaluasi kalibrasi yang ditetapkan untuk Anda untuk** melihat evaluasi kalibrasi Anda.
![\[Diagram evaluasi kalibrasi yang diberikan kepada Anda.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations1.png)
1. Pilih evaluasi untuk membukanya. Anda dapat menanggapi evaluasi ini dengan cara yang sama seperti evaluasi standar, dengan opsi untuk menyimpan kemajuan Anda atau mengirimkan evaluasi yang telah selesai. Perhatikan bahwa otomatisasi dinonaktifkan pada sesi kalibrasi.
![\[Diagram menanggapi evaluasi kalibrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibration-evaluations2.png)
1. Manajer kalibrasi dapat mengakses daftar semua evaluasi yang terkait dengan sesi kalibrasi tertentu dengan melihat detail sesi kalibrasi di panel samping. Manajer kalibrasi juga akan dapat melihat evaluasi yang diajukan oleh peserta.
## Selesaikan kalibrasi
**Untuk menyelesaikan kalibrasi**
1. Akses tampilan detail sesi kalibrasi dan pilih **Selesaikan**.
![\[Diagram yang menunjukkan tombol finalisasi untuk kalibrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/calibrations-finalize.png)
1. Konfirmasikan finalisasi saat diminta. Perhatikan bahwa setelah selesai, baik sesi maupun evaluasinya tidak dapat diedit.
1. Dalam beberapa detik, laporan kalibrasi akan tersedia untuk diunduh dalam format.csv. Laporan ini berisi jawaban peserta yang telah mengajukan evaluasi, bersama dengan skor tertimbang untuk setiap pertanyaan, bagian dan bentuk keseluruhan, catatan evaluator dan perbandingan skor evaluator dengan evaluator ahli.
Gunakan **deviasi absolut lapangan dari ahli** (lebih rendah lebih baik) untuk setiap peserta untuk menentukan apakah evaluator secara signifikan menyimpang dari ahli saat menjawab pertanyaan evaluasi. Anda juga dapat melihat **penyimpangan absolut rata-rata dari ahli** (lebih rendah lebih baik) untuk melihat apakah ada pertanyaan tertentu yang mendapatkan jawaban yang tidak konsisten dari peserta dan perlu perbaikan (Misalnya, frasa yang lebih baik, pertanyaan yang lebih spesifik, dll.)
## Menemukan sesi kalibrasi
Amazon Connect memberi tahu pengguna yang berpartisipasi dalam sesi kalibrasi melalui email (misalnya, jika pengguna ditambahkan sebagai peserta, jika ada perubahan pada tanggal jatuh tempo, dll.). Jika pengguna yang mengelola sesi kalibrasi telah menambahkan diri mereka sebagai peserta **ahli**, maka mereka juga akan menerima email. Email berisi tautan ke kontak yang digunakan untuk kalibrasi. Perhatikan bahwa agar pengguna dapat menerima pemberitahuan email, Anda perlu menetapkan email kepada pengguna di Amazon Connect. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan pengguna ke Amazon Connect](user-management.md).
Sebagai manajer yang menyiapkan kalibrasi, Anda dapat menyalin ID kontak untuk mencari kontak tempat sesi kalibrasi disiapkan. Perhatikan bahwa jika Anda belum menambahkan diri Anda sebagai ahli atau jika email pengguna tidak diatur dalam Amazon Connect, Anda tidak akan menerima email yang berisi tautan ke kontak tempat sesi kalibrasi disiapkan.
# Menelan aktivitas agen dari aplikasi pihak ketiga untuk mengevaluasi kinerja agen
Anda dapat mengimpor aktivitas agen yang diselesaikan dalam aplikasi pihak ketiga ke Amazon Connect. Aktivitas ini diimpor sebagai tugas Amazon Connect, yang dapat Anda evaluasi bersama pekerjaan yang diselesaikan di Amazon Connect. Ini memberi manajer aplikasi terpadu untuk manajemen kualitas.
Untuk mengimpor aktivitas yang diselesaikan dalam aplikasi pihak ketiga (seperti pemrosesan aplikasi atau interaksi media sosial) sebagai tugas yang diselesaikan, gunakan [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API. Saat mengimpor aktivitas ini, Anda dapat menangkap detail yang relevan untuk evaluasi kinerja sebagai atribut tugas. Tidak seperti tugas yang dibuat di situs web Amazon Connect admin, tugas yang diimpor ini sudah ditandai sebagai selesai dan tidak perlu diterima oleh agen yang menyelesaikan aktivitas di aplikasi eksternal.
Manajer kemudian dapat mengevaluasi aktivitas eksternal ini bersama interaksi Amazon Connect asli dan tugas back-office. Ini memberi manajer pandangan terpadu tentang kinerja agen di. [Dasbor evaluasi kinerja agen](agent-performance-evaluation-dashboard.md)
## Cara menelan aktivitas dari aplikasi pihak ketiga
Langkah-langkah berikut biasanya dilakukan oleh admin TI.
+ Pastikan bahwa agen atau pekerja back-office yang ingin Anda evaluasi adalah pengguna di Amazon Connect. Untuk menambahkan pengguna baru, lihat[Tambahkan pengguna ke Amazon Connect](user-management.md).
+ Gunakan [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API untuk menyerap semua aktivitas eksternal yang diselesaikan oleh agen ini ke Amazon Connect sebagai tugas Amazon Connect yang telah selesai.
Anda dapat menelan:
+ Semua aktivitas diselesaikan dalam aplikasi pihak ketiga (misalnya, dipicu oleh penyelesaian kegiatan ini). Ini memberi Anda pandangan komprehensif tentang aktivitas agen dalam satu aplikasi.
+ Persentase aktivitas eksternal agen sebagai sampel yang Anda gunakan untuk evaluasi kinerja.
Berikut ini adalah contoh permintaan API untuk menelan aktivitas otorisasi klaim yang diselesaikan di sistem lain.
```
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"
}
}
}'
```
+ Anda dapat menambahkan informasi aktivitas tambahan dalam atribut. Informasi ini mungkin berguna untuk manajer kualitas yang mencari dan mengevaluasi kontak. Misalnya, panggilan API sebelumnya menyertakan atribut kustom yang dipanggil`ExternalContactType`. Hal ini memungkinkan manajer untuk membedakan antara berbagai jenis kegiatan eksternal dalam pencarian kontak.
Anda juga dapat menambahkan tautan ke sistem pihak ketiga dalam referensi kontak. Tautan ini memungkinkan manajer untuk mereferensikan informasi tambahan yang tidak disertakan dengan tugas.
+ Untuk memungkinkan manajer mencari aktivitas menggunakan atribut ini, Anda perlu mengaktifkan penelusuran pada atribut ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Cari kontak di Amazon Connect menggunakan atribut kontak khusus atau atribut segmen kontak](search-custom-attributes.md).
**catatan**
Hanya tugas yang dibuat setelah pengaturan ini dikonfigurasi yang dapat dicari menggunakan atribut ini.
## Bagaimana mengevaluasi kegiatan eksternal
Langkah-langkah berikut biasanya dilakukan oleh manajer.
Manajer dapat mengevaluasi aktivitas yang dicerna di Amazon Connect dengan cara yang sama seperti mereka mengevaluasi kontak Amazon Connect asli. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Evaluasi kinerja](evaluations.md).
Jika admin Anda telah mengonfigurasi penelusuran pada atribut kontak khusus, Anda dapat mencari aktivitas eksternal dengan pengenal, seperti jenis aktivitas dan ID.
Gambar berikut menunjukkan pencarian `Completed` kontak, dengan `Attribute` =`ExternalContactType`.
![\[Pencarian kontak untuk kontak lengkap dengan Atribut = ExternalContactType.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities1.png)
Gambar berikut menunjukkan contoh seperti apa detail kontak untuk kontak eksternal yang lengkap. Dalam gambar ini:
+ Subtipe saluran = sambungkan: ExternalTask
+ Metode inisiasi = API
+ Referensi mencakup URL ke sistem pihak ketiga
![\[Detail kontak untuk kontak eksternal.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/evaluate-external-activities2.png)
# Siapkan dan tinjau rekaman layar agen di Amazon Connect Contact Lens
Untuk membantu melatih agen Anda untuk memberikan layanan pelanggan yang hebat, Anda dapat menggunakan fitur perekaman layar Lensa Kontak untuk mendapatkan wawasan manajemen kualitas. Ini merekam desktop agen, yang membantu Anda mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan kinerja. Informasi ini juga berguna untuk memastikan kepatuhan.
Sebagai contoh, mari kita asumsikan sebagian besar agen membutuhkan waktu dua menit untuk memproses pengembalian dana, tetapi Jane Doe membutuhkan waktu empat menit. Anda dapat menonton rekaman desktopnya ketika dia melakukan pengembalian uang dan menemukan mengapa dia membutuhkan waktu lebih lama.
Diagram berikut menunjukkan komponen perekaman layar tingkat tinggi. Untuk diagram urutan yang menunjukkan panggilan jaringan antara komponen yang berbeda, lihat[Persyaratan jaringan](sr-system-req.md#network-requirements).
![\[Diagram aliran perekaman layar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-flow.png)
**Topics**
+ [Amazon Connect Aplikasi Klien](amazon-connect-client-app.md)
+ [Persyaratan sistem dan jaringan](sr-system-req.md)
+ [Aktifkan perekaman layar](enable-sr.md)
+ [Tinjau rekaman layar agen](review-screen-recordings.md)
+ [Unduh file log untuk aplikasi perekaman layar](troubleshoot-sr.md)
+ [Menggunakan EventBridge acara Amazon untuk melacak status perekaman layar](track-screen-recording-status.md)
+ [FAQ untuk kemampuan perekaman layar](faq-screenrecording.md)
# Amazon Connect Aplikasi Klien
Perekaman layar Amazon Connect didukung di Windows dan Chrome OS. Halaman ini memberikan petunjuk pengunduhan dan pemasangan untuk aplikasi perekaman layar di setiap sistem operasi, dan persyaratan sistem minimum untuk perangkat agen.
**Topics**
+ [Windows](#windows-client)
+ [Chrome OS](#chrome-os)
## Windows
### Informasi versi
+ Versi: v2.0.3 (terbaru)
+ Tanggal rilis: 16 Januari 2025
+ Tautan unduhan: [AmazonConnectClientWin-v2.0.3](https://d4yqf2f7seiym.cloudfront.net/builds/AmazonConnectClientWin-v2.0.3.zip)
+ Catatan rilis: Versi ini mendukung AWS GovCloud (US) pelanggan dan memiliki peningkatan keamanan.
Tautan di atas mengunduh file **AmazonConnectClientWin- [versi] .zip**. File zip berisi **Amazon.Connect.Client.Service.Setup. [versi] .msi file**. Untuk instruksi instalasi, lihat [Aktifkan perekaman layar](enable-sr.md).
Untuk diberitahu ketika ada pembaruan ke Aplikasi Amazon Connect Klien, kami sarankan berlangganan umpan RSS panduan administrator ini. Pilih tautan **RSS** yang muncul di bawah judul halaman ini (di sebelah tautan PDF).
### Petunjuk pemasangan klien
Pada langkah ini Anda menginstal file **Amazon.Connect.Client.Service** ke desktop agen, atau ke lingkungan virtual yang digunakan agen. Ini adalah Aplikasi Amazon Connect Klien.
**catatan**
Dalam kasus OS multi-sesi Windows, jalankan penginstal hanya sekali pada mesin. Perekaman layar pada OS multi-sesi Windows hanya didukung oleh versi 2.0.0 atau yang lebih baru.
Jika instans Amazon Connect Anda ada di AWS GovCloud (AS-Barat), Anda harus menginstal versi 2.0.3 atau yang lebih baru.
Anda perlu mengonfigurasi daftar domain Amazon Connect yang diizinkan untuk berkomunikasi dengan aplikasi klien. Rekaman layar hanya diambil dari domain Amazon Connect yang ditentukan dalam daftar yang diizinkan.
#### Instalasi terprogram dengan menggunakan alat distribusi perangkat lunak
+ Unduh versi terbaru dari file **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi**.
+ Gunakan mekanisme distribusi perangkat lunak organisasi Anda, seperti Pusat Perangkat Lunak, untuk menginstal aplikasi klien A **Mazon.Connect.Client.Service** di desktop agen.
+ Terapkan menggunakan sistem distribusi perangkat lunak perusahaan organisasi Anda seperti Microsoft System Center Configuration Manager, SCCM, atau alat penyebaran otomatis lainnya.
+ Sertakan `ALLOWED_CONNECT_DOMAINS` parameter dengan menggunakan sintaks berikut:
```
msiexec /i Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi ALLOWED_CONNECT_DOMAINS="connect-dev-instance.my.connect.aws,connect-prod-instance.my.connect.aws"
```
#### Instalasi manual
+ Unduh versi terbaru dari file **Amazon.Connect.Client.Service.Setup.msi**.
+ Klik dua kali file penginstal.
+ Masukkan daftar yang diizinkan domain Amazon Connect saat diminta. Gambar berikut menunjukkan contoh cara menentukan domain di allowlist pada kotak dialog **Configure Installation Settings**. Untuk contoh lainnya, lihat *Pedoman untuk menentukan daftar yang diizinkan domain Amazon Connect Anda* di bawah ini.
![\[Kotak dialog Konfigurasi Pengaturan Instalasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/domain-allowlist-windows.png)
+ Pilih **Instal ** untuk menyelesaikan instalasi.
#### Verifikasi Aplikasi Amazon Connect Klien berjalan dan berfungsi dengan benar
##### Untuk memverifikasi bahwa aplikasi sedang berjalan:
+ Di Windows Task Manager, periksa proses latar belakang bernama **Amazon.Connect.Client.Service**. Ini adalah Aplikasi Amazon Connect Klien.
+ Di Windows Task Manager, di bawah **proses Pengguna, periksa proses** lain bernama **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**setelah pengguna menerima kontak pertama di mana perekaman layar diaktifkan.
Gambar berikut menunjukkan **Amazon.Connect.Client. RecordingSession**di Task Manager.
![\[Amazon.Connect.Klien. RecordingSession di Task Manager.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/taskmanager.png)
##### Untuk memverifikasi bahwa aplikasi berfungsi dengan benar dan membuat file log:
1. Arahkan ke direktori berikut: `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
1. Buka file log yang ada di direktori.
1. Dalam instalasi yang berhasil, file log berisi baris berikut: `Checking that services are still running, result : true`
1. Arahkan ke direktori berikut: `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
1. Buka file log yang ada di direktori.
1. Dalam instalasi yang berhasil, file log berisi baris berikut: `Session initiation completed with result: True`
#### Pedoman untuk menentukan daftar izin domain Amazon Connect
Pastikan untuk mematuhi panduan berikut saat memasukkan domain di kotak Allowed **Connect Domains**. Jika tidak, instalasi Anda akan gagal.
+ Format: Domain Amazon Connect yang dipisahkan koma
+ Karakter yang valid untuk domain Amazon Connect: Gunakan hanya A-Z, a-z, 0-9, tanda hubung (-), titik (.)
+ Awalan protokol seperti https://atau http://tidak diperlukan.
+ Pembatasan:
+ Maksimal 500 entri domain
+ Maksimal 256 karakter per entri domain
+ Maksimum 128.000 karakter total panjang input
Berikut ini adalah contoh cara menentukan domain Anda.
##### Benar
+ domain1.my.connect.aws, domain2.my.connect.aws
+ ddomain-1.my.connect.aws, 1-domain.my.connect.aws
+ domain-12.my.connect.aws
##### Salah
+ \$1123domain.foo
+ domain:2.foo
+ \$1domain.my.connect.aws
+ https://domain1.my.connect.aws
+ \$1.my.connect.aws
## Chrome OS
Fitur perekaman layar Amazon Connect di ChromeOS memerlukan dua komponen:
+ Aplikasi Web Terisolasi
+ Ekstensi Browser Google Chrome
Instalasi komponen ini pada perangkat Agen Chrome dapat dilakukan melalui Google Enterprise Admin Console. URLs Untuk mengonfigurasi penginstalan Aplikasi Web Terisolasi dan ekstensi browser Chrome disediakan di bawah ini dan dapat diatur ke pembaruan otomatis melalui konfigurasi manifes web JSON.
### Unduh lokasi dan petunjuk Instal
Selesaikan langkah-langkah berikut di Konsol Admin Google Enterprise. Terapkan kebijakan untuk semua perangkat agen tempat fitur perekaman layar perlu diaktifkan.
#### Instal Aplikasi Web Terisolasi
+ ID Bundel Web: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ Perbarui URL Manifest: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update_manifest.json`
**Untuk menginstal Aplikasi Web Terisolasi**
1. Arahkan ke [Portal Admin Google](https://admin.google.com) (https://admin.google.com) dan masuk dengan kredensi admin perusahaan Google Anda.
1. Pilih **Tambahkan Aplikasi Web Terisolasi**.
1. Salin dan tempel detail berikut, lalu pilih **Simpan**:
+ ID Bundel Web: `ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`
+ Perbarui URL Manifest: https://screenrecording.connect. aws/chromeos/amazon-connect-client-iwa/releases/update\$1manifest.json
Gambar berikut menunjukkan **contoh Tambahkan kotak dialog Aplikasi Web Terisolasi** yang telah selesai.
![\[Kotak dialog Tambahkan Aplikasi Web Terisolasi yang telah selesai.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/addisolatedwebapp.png)
1. Konfigurasikan **Kebijakan Instalasi** `Force Install + Pin to ChromeOS Taskbar` dan ubah **Peluncuran saat Masuk** `Force Launch and Prevent Closing` untuk memastikan Aplikasi Web Terisolasi dimulai secara otomatis saat komputer masuk dan dimulai ulang.
![\[Kebijakan Instalasi dan Peluncuran pada bagian login.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/installationpolicy.png)
1. Konfigurasikan **konfigurasi Terkelola** untuk mengizinkan daftar domain Amazon Connect yang diizinkan untuk memulai perekaman layar pada mesin agen. Contoh **konfigurasi Terkelola** ditampilkan pada gambar berikut.
![\[Bagian konfigurasi Terkelola.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/managedconfiguration.png)
+ Nama kuncinya harus`allowListedDomain`. Nama domain tidak boleh menyertakan jalur, string kueri, atau garis miring tambahan (/).
+ Ganti `your-instance-alias-*` dengan alias instans Amazon Connect Anda yang sebenarnya.
```
{
"allowListedDomain": [
"https://your-instance-alias-1.my.connect.aws",
"https://your-instance-alias-2.my.connect.aws"]
}
```
1. Selesaikan langkah-langkah berikut untuk mengonfigurasi Aplikasi Web Terisolasi untuk mengizinkan soket Langsung, Perekaman layar, dan izin pengelolaan Jendela:
+ Arahkan ke **Perangkat**, **Chrome**, **kemampuan Web**, **Tambahkan Asal**.
+ masukan`ajbye5keylrcyakugr3zttu6f524eoamjc7mc6ubw3x3547xu3hxqaacai`, lalu pilih **Simpan**.
Gambar berikut menunjukkan di mana perangkat, Chromes, dan kemampuan Web berada di menu navigasi kiri di Chrome.
![\[Menu navigasi kiri di Chrome OS.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/allorigins.png)
Gambar berikut menunjukkan lokasi **soket Langsung**, **Perekaman layar**, dan **manajemen Jendela** pada halaman kemampuan Web.
![\[Lokasi soket Langsung, Perekaman layar, dan halaman kemampuan Web manajemen Jendela.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/directsockets.png)
#### Instal Ekstensi Browser Google Chrome
+ ID Ekstensi: cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod
+ URL kustom: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
**Untuk menginstal Ekstensi Browser Google Chrome**
1. Arahkan ke **Tambahkan aplikasi Chrome atau ekstensi berdasarkan ID**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Opsi Tambahkan aplikasi Chrome atau ekstensi berdasarkan ID di navigasi kiri.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/appandextensions.png)
1. Di **aplikasi Add Chrome atau ekstensi berdasarkan ID**, pilih **Dari URL kustom** dan masukkan informasi berikut:
+ ID Ekstensi: `cjmichfmnimgeoadokmeaiclklkdccod`
+ URL kustom: `https://screenrecording.connect.aws/chromeos/amazon-connect-extension/releases/updates.xml`
![\[Kotak dialog Add Chrome app atau extension by ID, opsi Dari URL kustom.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/chromeapp.png)
1. Konfigurasikan **Kebijakan Instalasi** untuk **Memaksa** Pemasangan, lalu pilih **Simpan**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Opsi Kebijakan Instalasi diatur ke Force install.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/forceinstall.png)
# Persyaratan sistem dan jaringan untuk perekaman layar di Amazon Connect
Topik ini menyediakan persyaratan sistem untuk menggunakan perekaman layar, dan menjelaskan aliran data terperinci yang digunakannya di setiap platform.
## Persyaratan sistem
Berikut adalah persyaratan sistem minimum untuk perangkat agen untuk melakukan perekaman layar. Anda harus mencakup memori tambahan, bandwidth, dan CPU untuk sistem operasi dan apa pun yang berjalan pada perangkat untuk menghindari perselisihan sumber daya.
+ CPU: 2.0 GHz (4 core atau 4 vCPU direkomendasikan)
+ Memori: 4 GB
+ Jaringan: 600 Kbps
### Sistem operasi yang didukung
+ 64-bit Windows 10 dan 11 berdasarkan arsitektur x86-64
+ Chrome OS versi 140 atau lebih tinggi terdaftar di Google Enterprise Domain
**catatan**
Ketika konfigurasi multi-sesi Windows diaktifkan memungkinkan beberapa agen untuk menggunakan satu host Windows, pastikan bahwa workstation agen memiliki ketersediaan sumber daya yang direkomendasikan untuk setiap sesi bersamaan.
## Persyaratan jaringan
+ **Port yang digunakan untuk perekaman layar**: Aplikasi Amazon Connect Klien berkomunikasi dengan CCP melalui soket web lokal pada port 5431 (pada Windows) dan 25431 (di Chrome OS).
+ **URLs untuk ditambahkan ke daftar izin firewall Anda**: Untuk memastikan fungsionalitas perekaman layar yang lancar, tambahkan pola URL berikut ke daftar izin Anda:
+ Dari PKC:`connect-recording-staging-*.s3.dualstack.your-region-name.amazonaws.com`. Jika Anda memilih untuk tidak menggunakan kartu liar, daftar titik akhir tersedia di https://screenrecording.connect. aws/config/connect- recording-endpoint-allowlist .json. Daftar ini dapat diperbarui di masa mendatang. Lihat `createDate` di bagian atas file untuk memeriksa pembaruan.
+ Dari aplikasi klien perekaman layar: `https://your-connect-instance-alias.my.connect.aws/taps/client/auth`
+ **Diagram urutan**: Diagram urutan berikut menunjukkan panggilan jaringan antara berbagai komponen yang terlibat dalam perekaman layar.
![\[Diagram urutan menunjukkan panggilan jaringan antara berbagai komponen yang terlibat dalam perekaman layar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/sequence-diagram.png)
+ Di Windows, Amazon Connect Client adalah kombinasi dari proses latar belakang Amazon.Connect.Client.Service dan Amazon.Connect.Client. RecordingSession.
+ Di ChromeOS, Amazon Connect Client adalah kombinasi dari Isolated Web App dan ekstensi Browser.
# Aktifkan perekaman layar untuk instans Amazon Connect
Topik ini menyediakan langkah-langkah untuk mengaktifkan perekaman layar untuk instans Amazon Connect Anda, mengunduh dan menginstal Aplikasi Klien Amazon Connect, dan melakukan langkah-langkah konfigurasi utama.
**Topics**
+ [Langkah 1: Aktifkan perekaman layar untuk contoh Anda](#install-sr-step1)
+ [Langkah 2: Unduh dan instal Aplikasi Amazon Connect Klien](#install-sr-step2)
+ [Langkah 3: Konfigurasikan blok Setel perekaman dan perilaku analitik](#configure-recording-block)
+ [Kiat konfigurasi](#tips-sr)
## Langkah 1: Aktifkan perekaman layar untuk contoh Anda
**penting**
Jika instans Amazon Connect dibuat sebelum Oktober 2018, dan Anda tidak memiliki peran terkait layanan yang disiapkan, ikuti langkah-langkah dalam [Gunakan peran terkait layanan untuk bermigrasi ke peran terkait](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html#migrate-slr) layanan Amazon Connect.
Langkah-langkah di bagian ini menjelaskan cara memperbarui pengaturan instans Anda untuk mengaktifkan perekaman layar, dan cara mengenkripsi artefak perekaman.
1. Buka konsol Amazon Connect di [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Pilih alias instance Anda.
1. Di panel navigasi, pilih **Penyimpanan data**, gulir ke bawah ke **Rekaman layar** dan pilih **Edit**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Bagian Rekaman layar dari halaman penyimpanan data.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/console-screenrecordings.png)
1. Pilih **Aktifkan perekaman layar**, lalu pilih **Buat bucket S3 baru (disarankan)** atau **Pilih bucket S3 yang ada**.
1. Jika Anda memilih **Buat bucket Amazon S3 baru (disarankan)**, masukkan nama di kotak **Nama**. Jika Anda memilih untuk menggunakan bucket yang sudah ada, pilih bucket tersebut dari daftar **Nama**.
1. (Opsional) Untuk mengenkripsi artefak rekaman di bucket Amazon S3 Anda, **pilih Aktifkan enkripsi, lalu pilih** kunci KMS.
**catatan**
Saat Anda mengaktifkan enkripsi, Amazon Connect menggunakan kunci KMS untuk mengenkripsi data perekaman perantara apa pun saat layanan memprosesnya.
1. Setelah selesai, silakan pilih **Simpan**.
Untuk informasi selengkapnya tentang pengaturan instans, lihat[Perbarui setelan untuk instans Amazon Connect Anda](update-instance-settings.md).
## Langkah 2: Unduh dan instal Aplikasi Amazon Connect Klien
Ikuti petunjuk [Amazon Connect Aplikasi Klien](amazon-connect-client-app.md) untuk mengunduh dan menginstal Aplikasi Amazon Connect Klien untuk sistem operasi Anda.
## Langkah 3: Konfigurasikan blok Setel perekaman dan perilaku analitik
+ Tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok segera setelah titik masuk ke aliran. Tambahkan blok ke setiap aliran yang ingin Anda aktifkan untuk perekaman layar.
+ Gambar berikut menunjukkan halaman properti [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok. Di bagian **Perekaman Layar**, pilih **Aktif**.
![\[Blok Setel perilaku perekaman, bagian Perekaman layar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screenrecordingblock.png)
## Kiat konfigurasi
+ Untuk memungkinkan supervisor mencari kontak yang memiliki rekaman layar, tambahkan [Tetapkan atribut kontak](set-contact-attributes.md) blok sebelum **Mengatur perilaku perekaman dan analitik**. Tambahkan atribut khusus yang disebut sesuatu seperti **perekaman layar = true**. Supervisor dapat [mencari pada atribut kustom ini](search-custom-attributes.md) untuk menemukan mereka yang memiliki rekaman layar.
+ Anda mungkin ingin menambahkan [Distribusikan berdasarkan persentase](distribute-by-percentage.md) blok sebelum **Mengatur perilaku perekaman dan analitik**. Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan perekaman layar untuk beberapa tetapi tidak semua kontak.
+ Anda mungkin ingin memanfaatkan [SuspendContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_SuspendContactRecording.html)dan [ResumeContactRecording](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ResumeContactRecording.html) APIs mencegah informasi sensitif ditangkap dalam perekaman layar.
# Tinjau rekaman layar agen di Aplikasi Klien Amazon Connect
Gunakan rekaman layar untuk mengidentifikasi area untuk pelatihan agen (misalnya, durasi penanganan kontak yang lama atau ketidakpatuhan terhadap proses bisnis) dengan menonton tindakan agen saat mereka menangani panggilan, obrolan, atau kontak tugas.
Rekaman layar disinkronkan dengan rekaman suara dan transkrip kontak, sehingga Anda dapat mendengar atau membaca apa yang dikatakan pada saat yang bersamaan.
**catatan**
Rekaman layar hanya tersedia untuk kontak Selesai.
**Topics**
+ [Langkah 1: Tetapkan izin untuk meninjau rekaman layar di Aplikasi Klien Amazon Connect](#assign-permissions-sr)
+ [Langkah 2: Tinjau rekaman layar](#review-sr-2)
+ [Tonton dalam Picture-in-picture mode](#picture-in-picture)
## Langkah 1: Tetapkan izin untuk meninjau rekaman layar di Aplikasi Klien Amazon Connect
Untuk memungkinkan pengguna meninjau rekaman layar, tetapkan izin profil keamanan **Analytics dan optimasi** berikut:
+ **Perekaman layar - Akses**: Memungkinkan pengguna, seperti supervisor atau anggota tim Jaminan Kualitas, untuk mengakses dan meninjau rekaman layar.
**penting**
Perekaman layar menggabungkan video perekaman layar dengan file perekaman panggilan yang tidak disunting. Jika pengguna memiliki izin untuk melihat rekaman layar, mereka dapat mendengarkan audio yang belum disunting.
+ **Perekaman layar - Aktifkan tombol unduh**: Memungkinkan pengguna, seperti supervisor atau anggota tim Jaminan Kualitas, untuk melihat tombol unduh di halaman **Detail kontak** untuk mengunduh video perekaman layar.
Untuk informasi tentang cara menambahkan izin lainnya ke profil keamanan yang ada, lihat[Perbarui profil keamanan di Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Langkah 2: Tinjau rekaman layar
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki **Analytics dan optimasi** - **Perekaman layar - Izin akses** di profil keamanannya.
Jika Anda juga memiliki **Perekaman layar - Aktifkan izin tombol unduh**, Anda dapat melihat tombol di halaman **Detail kontak** yang memungkinkan Anda mengunduh rekaman layar dan melihatnya secara offline.
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Cari kontak yang ingin Anda tinjau.
**Tip**
Jika Anda telah menambahkan atribut kustom ke alur untuk menunjukkan kapan perekaman layar diaktifkan, Anda dapat [mencari berdasarkan atribut kustom](search-custom-attributes.md) untuk menemukan rekaman kontak dengan rekaman layar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kiat konfigurasi](enable-sr.md#tips-sr).
1. Klik atau ketuk ID kontak untuk melihat halaman **Detail kontak**.
1. Bagian **Perekaman** berisi pemutar video yang menampilkan perekaman layar, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Rekaman layar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-show-recording.png)
**penting**
Pemutaran perekaman layar di halaman **Detail kontak** tidak didukung di `https://your-instance-alias/awsapps.com` domain lama. Sebaiknya gunakan `https://your-instance-alias.my.connect.aws/` domain untuk memutar rekaman layar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perbarui domain Amazon Connect Anda](update-your-connect-domain.md) dalam panduan ini.
1. Gunakan kontrol sisi kanan untuk memperbesar dan memperkecil, menyesuaikan video ke jendela, mengunduh video, memperluas ke layar penuh, dan memutar. picture-in-picture
![\[Kontrol zoom in dan out.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-zoom.png)
1. Jika Anda tidak melihat rekaman video, periksa apakah **sakelar Tampilkan perekaman layar** aktif.
Jika tidak ada video yang muncul, maka perekaman layar mungkin belum siap (yaitu, diunggah ke ember Amazon S3). Jika masalah berlanjut, hubungi [AWS Dukungan Pusat](https://console.aws.amazon.com/support/home#/).
## Tonton dalam Picture-in-picture mode
Anda mungkin ingin memindahkan video ke tempat lain di monitor saat menontonnya. Misalnya, Anda dapat memposisikan ulang video sehingga Anda dapat membaca transkrip. Gunakan **Watch dalam Picture-in-picture** mode untuk mencapai ini.
1. Pilih picture-in-picture tombol pada kontrol sisi kanan, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Gambar dalam gambar tombol sisi kanan halaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-picture-in-picture.png)
1. Pilih **X** di pojok kanan atas untuk memunculkan jendela kembali. Gambar berikut menunjukkan video dalam Picture-in-picture mode, dan lokasi **X** untuk memunculkan jendela kembali.
![\[Video dalam picture-in-picture mode dan lokasi tombol kembali ke tab.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-back-tab.png)
# Unduh file log Aplikasi Klien Amazon Connect untuk pemecahan masalah
Saat Anda membuka tiket AWS Support untuk masalah rekaman layar, sertakan file log untuk Aplikasi Amazon Connect Klien dan pekerja bersama dari desktop agen.
## Amazon Connect File log Aplikasi Klien (Windows)
Di desktop agen, navigasikan ke:
+ `C:\ProgramData\Amazon\Amazon.Connect.Client.Service\logs`
**File ini berisi log termasuk koneksi Websocket antara browser dan Aplikasi Klien, dan koneksi Websocket lain antara Amazon.Connect.Client dan **Amazon.Connect**. RecordingSession**.
+ `%USERPROFILE%\AppData\Local\Amazon\Amazon.Connect.Client.RecordingSession\Logs`
File ini berisi log untuk aktivitas perekaman layar. (Tidak berlaku untuk versi 1.x.)
## Log Pekerja Bersama (Windows dan ChromeOS)
Buka PKT Anda. Itu harus terbuka sehingga Anda dapat melihat pekerja **ClientAppInterface**bersama.
### Chrome
1. Buka browser Chrome. Untuk jenis URL`chrome://inspect/#workers`.
1. Di bagian **Pekerja bersama**, cari pekerja bersama bernama **ClientAppInterface**.
1. Pilih **inspect** untuk membuka DevTools instance.
1. Pilih tab **Console**, klik kanan log dump, lalu pilih **Save** as... untuk menyimpan log dump ke file lokal.
### Firefox
1. Buka browser Firefox. Untuk jenis URL`about:debugging#workers`.
1. Di bagian **Shared workers**, pilih **Inspect** for**/connect/ccp-naws/static/client-app-interface.js**.
1. Klik kanan tab **Console** dan pilih **Save all Messages to File** untuk menyimpan log dump ke file lokal.
### Tepi (Kromium)
1. Buka browser Chrome. Untuk jenis URL`edge://inspect/#workers`.
1. Di bagian **Pekerja bersama**, cari pekerja bersama bernama **ClientAppInterface**.
1. Pilih **inspect** untuk membuka DevTools instance.
1. Pilih tab **Console**, klik kanan log dump, lalu pilih **Save** as... untuk menyimpan log dump ke file lokal.
# Menggunakan EventBridge acara Amazon untuk melacak status perekaman layar
Dengan Amazon EventBridge, Anda dapat melihat status [rekaman layar agen](agent-screen-recording.md) dalam waktu dekat. Acara untuk setiap perekaman layar agen mencakup success/failure status, kode kegagalan dengan deskripsi, lokasi perekaman, ukuran perekaman, versi klien yang diinstal, dan waktu mulai dan berakhir perekaman layar.
Anda dapat berintegrasi dengan AWS layanan lain untuk mendapatkan wawasan analitis atau pemantauan rekaman layar agen:
+ Kueri dengan [Amazon CloudWatch Log Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ Dapatkan peringatan waktu nyata di dasbor [Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/)
+ Membuat laporan gabungan di luar Amazon Connect
+ Hubungkan solusi pipeline data khusus Anda lainnya dengan Amazon EventBridge
**Topics**
+ [Format payload EventBridge acara Amazon](#eventbridge-payload-formats)
+ [Buat aturan untuk mencocokkan EventBridge acara Amazon](#create-eventbridge-rule)
+ [Konfigurasikan target EventBridge aturan Amazon yang dibuat](#configure-eventbridge-target)
## Format payload EventBridge acara Amazon
### Acara dengan status perekaman layar - DIMULAI
Acara ini dipancarkan ketika kontak diterima oleh agen, yang mungkin sebelum perekaman dimulai, untuk setiap kontak dengan perekaman layar agen diaktifkan.
```
{
"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",
}
}
}
```
### Acara dengan status perekaman layar - SELESAI
Acara ini dipancarkan saat perekaman layar berakhir di desktop agen. Ini tidak berarti perekaman layar telah berhasil diunggah ke bucket Amazon S3 Anda.
```
{
"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",
}
}
}
```
### Acara dengan status perekaman layar - DITERBITKAN
Acara ini dipancarkan saat perekaman layar berhasil diunggah ke bucket Amazon S3 Anda. Detailnya mencakup lokasi bucket Amazon S3, ukuran perekaman, dan durasi perekaman.
```
{
"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
}
}
}
```
### Acara dengan status perekaman layar - GAGAL
Acara ini dipancarkan jika perekaman layar gagal. Rincian informasi kegagalan disediakan sebagai estimasi upaya terbaik dari kemungkinan alasan kegagalan yang dapat kami deteksi.
```
{
"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"
}
}
}
```
## Buat aturan untuk mencocokkan EventBridge acara Amazon
Untuk berlangganan EventBridge acara Amazon untuk status perekaman layar, Anda perlu membuat EventBridge aturan Amazon yang cocok dengan sumber peristiwa yang ditentukan dan jenis detail acara. Ini dapat dicapai melalui AWS Konsol atau AWS CDK pustaka.
### Buat aturan menggunakan AWS Konsol
Di AWS konsol, buat aturan baru di Amazon EventBridge → Bus → Aturan.
#### Gunakan bus acara default
![\[Halaman Buat aturan yang menampilkan pilihan bus acara default.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-rule.png)
#### Gunakan pola acara template
Pilih pola acara yang ditentukan dari daftar dropdown.
![\[Dropdown sumber acara yang menunjukkan aws.connect dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-source.png)
![\[Pola acara yang menampilkan Status Perekaman Layar Berubah dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-event-pattern.png)
Jika jenis acara tidak muncul di daftar dropdown, Anda dapat membuat pola yang sama menggunakan **pola Kustom (editor JSON**) dengan:
```
{
"source": [ "aws.connect" ],
"detailType": [ "Screen Recording Status Changed" ]
}
```
### Buat aturan menggunakan AWS CDK
Atau, jika Anda mengelola AWS sumber daya dengan AWS CDK, berikut adalah contoh cuplikan TypeScript kode untuk membuat aturan Amazon: EventBridge
```
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" ]
}
});
```
## Konfigurasikan target EventBridge aturan Amazon yang dibuat
Amazon EventBridge mendukung sejumlah AWS layanan sebagai target. Bergantung pada kebutuhan Anda, fleksibel untuk membangun pipeline pemrosesan acara Anda sendiri dengan AWS layanan lain. Anda dapat menentukan hingga lima target untuk setiap aturan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ EventBridge Target Amazon](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-targets.html) *di Panduan EventBridge Pengguna Amazon*.
### Grup CloudWatch log Amazon sebagai target contoh
Contoh berikut menggunakan [grup CloudWatch log Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html) sebagai target.
![\[Konfigurasi Target yang menampilkan grup CloudWatch log dipilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/screen-recording-eventbridge-target-cwl.png)
Dalam AWS CDK kode, buat sumber daya dan tambahkan ke EventBridge aturan Amazon:
```
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)));
```
#### Contoh kueri Amazon CloudWatch Log Insights
Menggunakan bahasa kueri Amazon CloudWatch Insights, berikut adalah beberapa contoh kueri:
+ **Contoh kueri tentang rasio keberhasilan**
```
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
```
+ **Contoh kueri untuk mendapatkan hitungan dari setiap status perekaman**
```
fields @timestamp, @message, detail
| stats count(*) as Count group by detail.recordingStatus as recordingStatus
```
+ **Contoh kueri pada kontak yang gagal dengan kode kegagalan yang paling umum**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.failureInfo.code as FailureCode
| sort by Count desc
```
+ **Contoh kueri pada agen dengan sebagian besar kontak yang gagal**
```
fields @timestamp, @message, detail
| filter detail.recordingStatus = "FAILED"
| stats count(*) as Count group by detail.agentArn as AgentArn
| sort by Count desc
```
# Pertanyaan yang sering diajukan tentang kemampuan perekaman layar Amazon Connect
Topik ini memberikan pertanyaan umum tentang penggunaan kemampuan perekaman layar Amazon Connect.
**Topics**
+ [Spesifikasi umum](#faq-sr-general)
+ [Konfigurasi](#faq-sr-configuration)
+ [Performa](#faq-sr-performance)
## Spesifikasi umum
+ **Apa format file rekaman layar?**
File perekaman layar disimpan dalam MP4 format.
+ ** Amazon Connect Saluran mana yang didukung?**
Anda dapat menghasilkan rekaman layar untuk kontak suara, obrolan, dan tugas.
+ **Apakah Anda menangkap seluruh layar?**
Ya, Layanan Amazon Connect Klien mencatat semua aplikasi yang terbuka di monitor agen, hingga tiga monitor.
+ **Apakah perekaman layar mendukung sesi pengguna bersamaan di Windows menggunakan lingkungan Virtual Desktop Infrastructure (VDI)?**
Ya, perekaman layar mendukung sesi pengguna bersamaan di Windows saat menggunakan Aplikasi Klien Amazon Connect versi 2.0.0 atau yang lebih baru.
+ **Di mana file perekaman layar disimpan di AWS akun saya?**
Rekaman layar dikirim ke bucket Amazon S3 Anda dan dienkripsi menggunakan kunci KMS yang Anda tentukan. Ini mirip dengan bagaimana rekaman panggilan disimpan dan dienkripsi.
+ **Bagaimana saya bisa diberitahu ketika ada versi terbaru dari aplikasi klien?**
+ Untuk Windows, untuk diberitahu ketika ada pembaruan ke Aplikasi Amazon Connect Klien, kami sarankan berlangganan umpan RSS dari panduan administrator ini. Pilih tautan **RSS** yang muncul di bawah judul halaman ini (di sebelah tautan PDF).
+ Untuk ChromeOS, Aplikasi Web Terisolasi dan Ekstensi Chrome di-host dan dikelola oleh Amazon Connect. Mereka diperbarui secara otomatis saat versi yang lebih baru diterbitkan.
+ **Dapatkah saya memilih hanya untuk perekaman layar dan bukan untuk merekam panggilan?**
Ya, Anda dapat mengaktifkan perekaman layar tanpa merekam panggilan untuk panggilan suara.
+ **Bagaimana cara menemukan lokasi Amazon S3 dari perekaman layar?**
Anda dapat menemukan lokasi perekaman layar di [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) bagian catatan kontak. Lihat bidang **Lokasi**.
+ **Bagaimana cara mengaktifkan perekaman layar untuk persentase kontak saya?**
Anda dapat menggunakan [Distribusikan berdasarkan persentase](distribute-by-percentage.md) blok dalam aliran untuk mengaktifkan persentase kontak untuk perekaman layar.
+ **Apakah perekaman layar sesuai dengan PCI?**
Amazon Connect, termasuk kemampuan perekaman layar, sesuai dengan Standar Keamanan Data Industri Kartu Pembayaran (PCI DSS). Namun, Anda bertanggung jawab untuk menentukan apakah implementasi spesifik Anda memenuhi persyaratan kepatuhan Anda.
**penting**
Selama sesi panggilan video atau berbagi layar, agen dapat melihat video atau berbagi layar pelanggan bahkan ketika pelanggan ditahan. Adalah tanggung jawab pelanggan untuk menangani PII sesuai dengan itu. Jika Anda ingin mengubah perilaku ini, Anda dapat membangun CCP kustom dan widget komunikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Integrasikan in-app, web, panggilan video, dan berbagi layar secara native ke dalam aplikasi Anda](config-com-widget2.md).
+ **Apakah perekaman layar berfungsi dengan CCP khusus dan desktop agen?**
Perekaman layar dirancang untuk bekerja dengan CCP kustom dan ruang kerja agen yang dibangun dengan perpustakaan [Amazon Connect Streams JS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams). Kami merekomendasikan pengujian solusi kustom Anda sebelum menerapkan perekaman layar dalam produksi.
+ **Bisakah saya menggunakan perekaman layar di mana saja di dunia?**
Rekaman layar tersedia di AWS GovCloud (US) dan semua Wilayah AWS komersial tempat Amazon Connect tersedia. Namun, penggunaan perekaman layar Anda mungkin tunduk pada kepatuhan terhadap privasi dan undang-undang lainnya. Silakan berkonsultasi dengan tim kepatuhan Anda sebelum mengaktifkan kemampuan ini untuk agen Anda.
Untuk menggunakan perekaman layar di AWS GovCloud (AS-Barat) memerlukan versi klien 2.0.3 atau yang lebih baru.
+ **Apakah agen diberi tahu saat perekaman layar diaktifkan untuk kontak?**
Secara default Amazon Connect tidak menyediakan fitur notifikasi. Namun, Anda dapat menggunakan [library Amazon Connect Streams JS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/cheat-sheet.md) untuk membuat pemberitahuan atau indikator visual lainnya di desktop agen untuk memberi sinyal bahwa perekaman layar sedang digunakan.
+ **Apa yang terjadi jika agen menutup browser selama kontak, atau segera setelah kontak berakhir?**
Jika browser ditutup pada awal kontak sebelum data tangkapan layar dapat diunggah ke Amazon Connect, perekaman layar akhir mungkin tidak dipublikasikan. Jika browser ditutup segera setelah kontak berakhir tetapi sebelum data tangkapan layar akhir dapat diunggah, perekaman layar dipublikasikan ketika agen selanjutnya masuk ke CCP.
+ **Apakah perekaman layar BERHENTI ketika agen menahan pelanggan?**
Tidak, perekaman layar terus merekam ketika agen menahan pelanggan.
+ **Apakah perekaman layar didukung saat Agen masuk ke beberapa instance CCP?**
Tidak, perekaman layar tidak didukung ketika Agen masuk ke beberapa instance CCP secara bersamaan baik di browser yang sama atau berbeda. Anda mungkin melihat perilaku yang tidak konsisten dengan rekaman layar dalam kasus ini.
## Konfigurasi
+ **Dapatkah saya memilih hanya untuk perekaman layar dan bukan untuk merekam panggilan?**
Ya, Anda dapat mengaktifkan perekaman layar tanpa merekam panggilan untuk panggilan suara. Untuk melakukannya, nonaktifkan perekaman suara di [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok sambil tetap mengaktifkan perekaman layar.
+ **Bagaimana cara menemukan lokasi Amazon S3 dari perekaman layar?**
Anda dapat menemukan lokasi perekaman layar di [RecordingsInfo](ctr-data-model.md#ctr-RecordingsInfo) bagian catatan kontak. Lihat bidang **Lokasi**.
+ **Bagaimana cara mengaktifkan perekaman layar untuk persentase kontak saya?**
Anda dapat menggunakan [Distribusikan berdasarkan persentase](distribute-by-percentage.md) blok dalam aliran untuk mengaktifkan persentase kontak untuk perekaman layar.
+ **Berapa ukuran rata-rata file perekaman layar per menit di S3?**
Ukuran rata-rata perekaman layar adalah 1,5MB/menit. Ukuran ini dapat bervariasi tergantung pada faktor-faktor seperti pengkodean video dll.
+ **Berapa frame rate untuk perekaman layar dan apakah ini dapat dikonfigurasi?**
Layar direkam pada 5 frame per detik dan ini tidak dapat dikonfigurasi.
+ **Codec apa yang digunakan untuk perekaman layar?**
Perekaman layar menggunakan codec OpenH264.
+ **Apakah ada cara untuk memilih audio mana (disunting atau tidak disunting) yang digunakan untuk perekaman layar?**
Tidak, hari ini hanya audio yang tidak disunting yang digunakan untuk perekaman layar.
+ **Apakah ada batas layanan untuk perekaman layar?**
Tidak, tidak ada batasan layanan atau kuota untuk layanan perekaman layar.
+ **Apakah ada durasi maksimum untuk perekaman layar?**
Tidak, solusi perekaman layar tidak membebankan durasi maksimum untuk perekaman.
+ **Berapa banyak monitor agen yang dapat direkam?**
Perekaman layar dapat merekam hingga 3 layar/monitor.
+ **Dapatkah saya mengonfigurasi bucket S3 penyimpanan call/screen rekaman saya untuk mengaktifkan enkripsi tingkat bucket dengan kunci KMS yang berbeda dari kunci KMS yang digunakan sebagai bagian dari konfigurasi penyimpanan data instans?**
Tidak, kunci yang sama harus digunakan pada tingkat bucket dan juga sebagai bagian dari konfigurasi penyimpanan data instance.
## Performa
+ **Apa persyaratan bandwidth untuk perekaman layar?**
Kami merekomendasikan 500kbps per kontak bersamaan dengan perekaman layar diaktifkan.
+ **Mengapa saya melihat penggunaan CPU yang lebih tinggi setelah menginstal aplikasi klien perekaman layar di mesin windows saya?**
Perekaman layar secara umum adalah aplikasi intensif CPU dan karenanya peningkatan pemanfaatan CPU diharapkan. Kami merekomendasikan untuk memastikan Anda menyediakan sumber daya yang cukup seperti yang didokumentasikan [Persyaratan sistem](sr-system-req.md#sr-requirements) untuk menghindari masalah perselisihan sumber daya.
# Cari kontak yang sudah selesai dan sedang berlangsung di Amazon Connect
**catatan**
Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 20 Mei 2026, AWS akan mengakhiri dukungan untuk Amazon Connect Voice ID. Setelah 20 Mei 2026, Anda tidak lagi dapat mengakses ID Suara di konsol Amazon Connect, mengakses fitur ID Suara di situs web Amazon Connect admin atau Panel Kontrol Kontak, atau mengakses sumber daya ID Suara. Untuk informasi selengkapnya, kunjungi [bagian akhir dukungan Amazon Connect Voice ID](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazonconnect-voiceid-end-of-support.html).
Topik ini untuk administrator dan manajer pusat kontak yang perlu mencari kontak menggunakan situs web Amazon Connect admin. Untuk yang APIs digunakan untuk mencari kontak secara terprogram, lihat. [APIs untuk mencari kontak](#apis-search-contacts)
**Topics**
+ [Hal-hal penting untuk diketahui](#important-contact-search)
+ [Fitur pencarian utama](#key-search-features)
+ [Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](#required-permissions-search-contacts)
+ [Cara mencari kontak](#how-to-search-contacts)
+ [Bidang tambahan: Tambahkan kolom ke hasil pencarian Anda](#additional-fields)
+ [Unduh hasil pencarian](#download-search-results)
+ [APIs untuk mencari kontak](#apis-search-contacts)
+ [Cari kontak yang sedang berlangsung di Amazon Connect](search-in-progress-contacts.md)
+ [Cari kontak di Amazon Connect menggunakan atribut kontak khusus atau atribut segmen kontak](search-custom-attributes.md)
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ Anda dapat mencari kontak sejauh dua tahun yang lalu.
+ Anda dapat mencari kontak yang sudah selesai dan sedang berlangsung. Untuk kontak yang ditangani oleh agen, kontak hanya ditandai sebagai selesai setelah agen menyelesaikan After Contact Work (ACW).
+ Kemampuan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung bervariasi menurut saluran (lihat [Model data peristiwa kontak](contact-events.md#contact-events-data-model) referensi):
+ **Suara**
+ Anda dapat mencari callback antrian yang sedang berlangsung setelah antrian, terhubung ke agen, atau terputus.
+ Untuk kontak suara lainnya, Anda dapat mencari mereka hanya setelah mereka terhubung ke agen, atau telah terputus. **Kontak suara dalam proses antrian (kecuali callback) tidak ditampilkan di halaman pencarian Kontak.**
+ **Obrolan**: Anda dapat mencari kontak setelah terhubung ke sistem, mengantri, terhubung ke agen atau terputus.
+ **Tugas** dan **Email**: Anda dapat mencari semua yang sedang berlangsung setelah dimulai.
+ Hasil pencarian untuk kueri tertentu terbatas pada hasil 10K pertama yang dikembalikan.
+ Anda tidak dapat mencari beberapa kontak secara IDs bersamaan.
## Fitur pencarian utama
+ [Cari berdasarkan atribut kontak khusus (atribut](search-custom-attributes.md) yang ditentukan pengguna).
+ [Cari kontak yang sedang berlangsung](search-in-progress-contacts.md) atau selesai menggunakan filter **status Kontak**.
+ Cari rentang waktu hingga 8 minggu. Dalam filter rentang waktu, Anda dapat menentukan jenis **Timestamp**. Ini memungkinkan Anda untuk menentukan rentang waktu. Anda dapat memilih dari stempel waktu yang dimulai, terhubung ke agen, terputus, dan terjadwal.
**penting**
Filter rentang waktu pada pencarian Kontak memiliki tipe Timestamp yang disetel ke “Dimulai” secara default. Sebelum pemilihan tipe Timestamp diperkenalkan, tipe Timestamp yang digunakan oleh filter Time Range adalah “Disconnected”.
Pencarian tersimpan di Pencarian kontak yang dibuat sebelum peluncuran kemampuan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung (diluncurkan September 2023) telah diperbarui dengan filter Status kontak = “Selesai” dan Jenis stempel waktu = “Terputus”. Pilihan ini tersirat sebelum peluncuran kontak yang sedang berlangsung.
+ Filter multi-pilih untuk nama agen, antrian kontak, dan nama alur awal untuk kontak.
+ Filter untuk hierarki agen. Anda dapat secara progresif menerapkan filter untuk menelusuri ke tingkat hierarki agen.
**catatan**
Ketika Anda memilih beberapa nilai pada tingkat hierarki apa pun, Anda tidak dapat memfilter pada tingkat hierarki berikutnya.
+ Filter kontak berdasarkan subtipe saluran dan saluran, seperti SMS.
+ Filter untuk mencari kontak email menggunakan alamat email (Ke, Dari dan CC) dan subjek email. Pencarian pada subjek email tidak peka huruf besar/kecil. Selain itu, mencari subset kata dalam subjek email memberikan hasil pencarian. Misalnya, jika Anda memasukkan **pertanyaan**, Amazon Connect mengembalikan email dengan subjek **Pertanyaan Pelanggan**.
+ Filter untuk [analitik percakapan](analyze-conversations.md). Anda dapat mencari kontak yang mengaktifkan analisis percakapan. Misalnya **Analisis percakapan: Interaksi suara - Agen mengembalikan kontak di mana interaksi** agen telah dianalisis oleh analitik percakapan. Anda dapat [search for Contact categories](search-conversations.md#contact-category-search)dengan menentukan nama kategori lengkap. Pilih untuk mencari menggunakan **Cocokkan apa saja** atau **Cocokkan semua** atau **Cocokkan tidak ada**. Misalnya, Anda dapat mencari kontak dengan “kategori A” dan “kategori B”, atau dengan salah satu dari dua kategori.
Anda dapat merujuk ke daftar lengkap filter [here](search-conversations.md)analitik percakapan. Anda dapat menerapkan filter ini hanya jika organisasi Anda telah mengaktifkan Lensa Kontak.
Di kotak drop-down **Tambahkan filter**, Contact Lens filter memiliki **CL** di sebelahnya. Anda dapat menerapkan filter ini hanya jika organisasi Anda telah diaktifkanContact Lens.
![\[Halaman pencarian kontak, bagian filter, menu dropdown filter.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-search-contact-category-1.png)
Jika Anda ingin menghapus Contact Lens filter dari daftar drop-down pengguna, hapus izin berikut dari profil keamanannya:
+ **Cari kontak berdasarkan percakapan**: Ini mengontrol akses ke skor sentimen, waktu non-bicara, dan pencarian kategori.
+ **Cari kontak berdasarkan kata kunci**: Ini mengontrol akses ke pencarian kata kunci.
+ **Contact Lens- analisis percakapan**: Pada halaman **detail Kontak**, ini menampilkan grafik yang merangkum analisis percakapan.
+ Filter untuk rekaman. Menggunakan filter **perekaman**, Anda dapat memfilter kontak dengan perekaman layar (video) atau rekaman audio (suara).
+ Filter untuk Wilayah Aktif. Cari kontak berdasarkan wilayah AWS tempat kontak ditangani. Filter ini tersedia untuk instans Amazon Connect menggunakan ketahanan global, di mana kontak dapat ditangani di wilayah AWS yang berbeda dari wilayah tempat Anda masuk.
**penting**
Beberapa fitur Amazon Connect mungkin tidak tersedia saat mengakses data kontak lintas wilayah. Untuk detail selengkapnya, lihat[Siapkan Ketahanan Global Amazon Connect](setup-connect-global-resiliency.md).
+ Filter untuk [ID Suara](voice-id.md). Anda dapat mencari autentikasi ID Suara dan status deteksi penipuan kontak, jika organisasi Anda telah mengaktifkan ID Suara. Untuk mengakses fungsi ini, pada profil keamanan Anda, Anda memerlukan **Analytics dan Optimization**, **Voice ID - atribut dan pencarian** - **Lihat** izin.
Gambar berikut menunjukkan filter yang tersedia untuk mencari ID Suara: Hasil **otentikasi, Hasil** **deteksi penipuan**, **Tindakan pembicara**.
![\[Menu tarik-turun filter, filter untuk ID Suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/voiceid-search-filters.png)
## Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci
Sebelum pengguna dapat mencari kontak di Amazon Connect, atau mengakses informasi kontak terperinci, mereka harus ditetapkan ke profil **CallCenterManager**keamanan, atau memiliki izin **Analytics dan Optimization** berikut:
+ Setidaknya satu dari izin berikut diperlukan untuk melihat **kontak di halaman pencarian** Kontak dan **detail Kontak**:
+ **Pencarian kontak - Tampilan**: Memungkinkan pengguna mengakses semua **kontak di halaman pencarian Kontak** dan **detail Kontak**.
+ **Lihat kontak saya - Lihat**: Pada halaman **pencarian Kontak** **dan detail Kontak**, memungkinkan agen untuk hanya melihat kontak yang mereka tangani.
+ **Batasi akses kontak** (Opsional): Mengelola akses pengguna ke hasil pada halaman **pencarian Kontak** berdasarkan grup hierarki agen mereka. Contoh:
+ Agen yang ditugaskan ke AgentGroup -1 hanya dapat melihat catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh agen dalam grup hierarki tersebut, dan grup apa pun di bawahnya. (Jika mereka memiliki izin untuk **percakapan yang direkam**, mereka juga dapat mendengarkan rekaman panggilan dan melihat transkrip.)
+ Agen yang ditugaskan ke AgentGroup -2 hanya dapat mengakses catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh grup mereka, dan grup apa pun di bawahnya.
+ Manajer dan orang lain yang berada di grup tingkat yang lebih tinggi dapat melihat catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh semua grup di bawahnya, seperti AgentGroup -1 dan 2.
Untuk izin ini, **All** = **View** since **View** adalah satu-satunya tindakan yang diberikan.
Untuk informasi selengkapnya tentang grup hierarki, lihat[Mengatur agen ke dalam tim dan grup untuk pelaporan dan akses dengan membuat hierarki](agent-hierarchy.md).
**penting**
Menghapus tingkat hierarki akan memutuskan tautan ke kontak yang ada. Tindakan ini tidak bisa dibalik.
Saat Anda mengubah grup hierarki pengguna, mungkin diperlukan beberapa menit agar hasil penelusuran kontak mereka mencerminkan izin baru mereka.
Tabel berikut mencantumkan izin umum dan kontak apa yang dapat dilihat pada halaman **Penelusuran kontak** **dan detail Kontak**.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/contact-search.html)
**penting**
Kami tidak menyarankan untuk menetapkan izin dalam kombinasi lain apa pun selain yang ditampilkan di tabel sebelumnya.
+ **Contact Lens- analisis percakapan**: Pada halaman **Detail kontak** untuk kontak, Anda dapat melihat grafik yang merangkum analisis percakapan: tren sentimen pelanggan, sentimen, dan waktu non-bicara.
+ **Rekaman panggilan (disunting) - Akses**: Jika organisasi Anda menggunakanContact Lens, Anda dapat menetapkan izin ini sehingga agen hanya mengakses rekaman panggilan agen yang data sensitif telah disunting.
+ **Transkrip kontak (disunting) - Akses**: Jika organisasi Anda menggunakanContact Lens, Anda dapat menetapkan izin ini sehingga agen hanya mengakses transkrip kontak yang data sensitif telah disunting.
+ **Rekaman panggilan (tidak disunting) - Akses**: Gunakan izin ini untuk mengelola siapa yang dapat mengakses rekaman di halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**. Jika diinginkan, Anda dapat menggunakan **Batasi akses kontak** untuk memastikan mereka hanya memiliki akses ke informasi terperinci untuk kontak yang ditangani oleh grup hierarki mereka.
+ **Transkrip kontak (tidak disunting) - Akses** ****: Gunakan izin ini untuk mengelola siapa saja yang dapat melihat obrolan dan percakapan email yang belum disunting, dan transkrip suara yang tidak disunting yang dihasilkan oleh Contact Lens pada halaman Pencarian Kontak dan Detail Kontak.**** Jika diinginkan, Anda dapat menggunakan **Batasi akses kontak** untuk memastikan mereka hanya memiliki akses ke informasi terperinci untuk kontak yang ditangani oleh grup hierarki mereka.
+ **Formulir evaluasi - melakukan evaluasi**: Memungkinkan pengguna [untuk mencari](search-evaluations.md) evaluasi berdasarkan formulir evaluasi, skor, tanggal/rentang yang diperbarui terakhir, evaluator, dan status.
+ **ID Suara - atribut dan penelusuran**: Jika organisasi Anda menggunakan ID Suara, pengguna dengan izin ini dapat mencari dan melihat hasil ID Suara di halaman **Detail kontak**.
+ **Pengguna - Lihat** izin: Anda harus memiliki izin ini untuk menggunakan filter **Agen** di halaman **pencarian Kontak**.
Secara default, **Admin** Amazon Connect dan profil **CallCenterManager**keamanan memiliki izin ini.
Untuk informasi tentang cara menambahkan izin lainnya ke profil keamanan yang ada, lihat[Perbarui profil keamanan di Amazon Connect](update-security-profiles.md).
## Cara mencari kontak
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](#required-permissions-search-contacts).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Gunakan filter pada halaman untuk mempersempit pencarian Anda. Untuk tanggal, Anda dapat mencari hingga 8 minggu sekaligus.
**Tip**
Untuk melihat apakah percakapan direkam, Anda harus ditetapkan ke profil yang memiliki izin **monitor Manajer**. Jika percakapan direkam, secara default hasil pencarian akan menunjukkan demikian dengan ikon di kolom **Rekaman**. Anda tidak akan melihat ikon ini jika Anda tidak memiliki izin untuk meninjau rekaman.
## Bidang tambahan: Tambahkan kolom ke hasil pencarian Anda
Gunakan opsi di bawah **Bidang tambahan** untuk menambahkan kolom di hasil penelusuran Anda. Opsi ini tidak digunakan untuk memfilter pencarian Anda.
Misalnya, jika Anda ingin menyertakan kolom untuk **Nama Agen** dan **profil Perutean** di output pencarian Anda, pilih kolom tersebut di sini.
**Tip**
Opsi **ditransfer keluar** menunjukkan apakah kontak ditransfer ke nomor eksternal. Untuk tanggal dan waktu (dalam waktu UTC) saat transfer terhubung, lihat `TransferCompletedTimestamp` di[ContactTraceRecord](ctr-data-model.md#ctr-ContactTraceRecord).
## Unduh hasil pencarian
Anda dapat mengunduh hingga 3.000 hasil pencarian sekaligus.
## APIs untuk mencari kontak
Gunakan yang berikut ini APIs untuk mencari kontak secara terprogram:
+ [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)
# Cari kontak yang sedang berlangsung di Amazon Connect
Untuk kontak yang ditangani oleh agen, kontak dianggap sedang **berlangsung** sampai agen menyelesaikan After Contact Work. Untuk kontak yang tidak pernah ditangani oleh agen, kontak dianggap sedang **berlangsung** sampai kontak terputus.
**Topics**
+ [Izin diperlukan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung](#permissions-inprogress)
+ [Status kontak yang didukung oleh pencarian Kontak](#contactstates-inprogress)
+ [Cara mencari kontak yang sedang berlangsung](#howto-search-inprogress)
+ [Filter kontak dengan menggunakan tipe stempel waktu](#filter-by-timestamp)
+ [Lihat kontak yang sedang berlangsung](#view-inprogress-contacts)
+ [Tinjau transkrip waktu nyata](#review-realtime-transcripts)
## Izin diperlukan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung
Izin yang diperlukan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung sama dengan izin untuk mencari kontak yang sudah selesai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## Status kontak yang didukung oleh pencarian Kontak
Kemampuan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung bervariasi menurut saluran (lihat [Model data peristiwa kontak](contact-events.md#contact-events-data-model) referensi):
+ **Suara**
+ Anda dapat mencari callback antrian yang sedang berlangsung setelah antrian, terhubung ke agen, atau terputus.
+ Untuk kontak suara lainnya, Anda dapat mencari mereka hanya setelah mereka terhubung ke agen, atau telah terputus. **Kontak suara dalam proses antrian (kecuali callback) tidak ditampilkan di halaman pencarian Kontak.**
+ **Obrolan**: Anda dapat mencari kontak setelah terhubung ke sistem, mengantri, terhubung ke agen atau terputus.
+ **Tugas** dan **Email**: Anda dapat mencari semua yang sedang berlangsung setelah dimulai.
## Cara mencari kontak yang sedang berlangsung
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Pilih filter **status Kontak** dan ubah nilai yang dipilih menjadi **Sedang berlangsung**. Status Kontak default adalah **Selesai**.
![\[Filter yang sedang berlangsung.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-filter.png)
## Filter kontak dengan menggunakan tipe stempel waktu
Anda dapat mencari kontak dalam status kontak tertentu menggunakan **tipe Timestamp dalam filter** **Rentang waktu**. Misalnya, Anda dapat mencari kontak tugas yang dijadwalkan untuk hari berikutnya dengan memilih **Status kontak = Sedang berlangsung**, **Jenis stempel waktu = Terjadwal** dan tanggal yang sesuai dalam rentang **waktu**.
Jenis stempel waktu berikut didukung: dimulai, terhubung (ke agen), terputus dan dijadwalkan. Ketika Anda mencari kontak menggunakan **jenis Timestamp** tertentu, hasil pencarian tidak berisi kontak yang tidak memiliki stempel waktu yang diisi, misalnya jika Anda mencari kontak dengan **Timestamp type = Disconnected dan Contact status =** **Sedang berlangsung, maka Anda hanya akan melihat kontak yang berada dalam status** After Contact Work.
**penting**
Filter **rentang waktu** pada halaman **pencarian Kontak** memiliki **tipe Timestamp** yang disetel ke **Dimulai secara default**. **Sebelum pemilihan tipe Timestamp diperkenalkan, tipe Timestamp yang digunakan oleh filter **rentang waktu terputus**.**
Pencarian tersimpan di **Pencarian kontak** yang dibuat sebelumnya hingga peluncuran kemampuan untuk mencari kontak yang sedang berlangsung (diluncurkan September 2023) telah diperbarui dengan filter **Status kontak = Selesai dan Jenis **stempel waktu** =** Terputus. Pilihan ini tersirat sebelum peluncuran kontak yang sedang berlangsung.
## Lihat kontak yang sedang berlangsung
Anda dapat mengklik ID Kontak dalam hasil **pencarian Kontak** untuk melihat detail kontak yang sedang berlangsung.
![\[Lihat kontak yang sedang berlangsung.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-in-progress-view.png)
### Hal-hal penting untuk diketahui
+ Halaman **detail Kontak** untuk kontak yang sedang berlangsung menunjukkan data yang tersedia pada saat halaman **Detail kontak** dibuka. Itu tidak secara otomatis menyegarkan saat kontak berlangsung. Anda perlu me-refresh halaman secara manual menggunakan browser Anda.
+ Bidang tertentu pada **pencarian Kontak** dan **** mungkin memiliki informasi yang hilang atau tidak konsisten saat kontak sedang berlangsung. Setelah kontak selesai, informasi akhirnya dibuat konsisten dengan catatan kontak yang mendasarinya, setelah halaman disegarkan secara manual.
+ Mungkin ada penundaan antara kontak yang **Selesai** dan kontak yang ditandai sebagai **Selesai** pada catatan kontak.
## Tinjau transkrip waktu nyata
Untuk kontak suara, dengan analitik panggilan real-time diaktifkan, Anda dapat melihat transkrip kontak secara real-time di halaman **Detail kontak** jika Anda memiliki izin profil keamanan **Transkrip kontak (tidak disunting**) - Akses.
**catatan**
Redaksi tidak didukung untuk kontak suara yang sedang berlangsung. Pengguna dengan **transkrip Kontak (tidak disunting) - Akses** tidak dapat melihat kontak suara yang sedang berlangsung.
Pilih ikon penyegaran di bagian bawah transkrip untuk menarik giliran percakapan terbaru yang tersedia. Gambar berikut menunjukkan lokasi ikon penyegaran pada halaman.
![\[Transkrip, ikon penyegaran di bagian bawah halaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-real-time-transcripts.png)
# Cari kontak di Amazon Connect menggunakan atribut kontak khusus atau atribut segmen kontak
Anda dapat membuat filter pencarian berdasarkan atribut kontak kustom (juga disebut atribut [kontak yang ditentukan pengguna) atau atribut](connect-attrib-list.md#user-defined-attributes) segmen kontak.
Misalnya, jika Anda menambahkan `AgentLocation` dan `InsurancePlanType` ke catatan kontak Anda sebagai atribut khusus, Anda dapat mencari kontak dengan nilai tertentu dalam atribut ini, seperti panggilan yang ditangani oleh agen yang berlokasi di Seattle, atau panggilan yang dilakukan oleh pelanggan yang membeli asuransi pemilik rumah.
**Topics**
+ [Izin yang diperlukan untuk mengonfigurasi atribut kontak yang dapat dicari](#permissions-search-custom-attributes)
+ [Konfigurasikan atribut kontak khusus yang dapat dicari](#configure-search-custom-attributes)
+ [Mengedit, menambah, atau menghapus atribut kontak](#edit-add-remove-attribute-keys)
+ [Filter hasil pencarian kontak pada atribut kontak](#howto-search-for-custom-attributes)
+ [Filter hasil pencarian kontak pada atribut segmen kontak](#filter-contact-search-segment)
## Izin yang diperlukan untuk mengonfigurasi atribut kontak yang dapat dicari
Secara default, atribut kustom tidak diindeks sampai seseorang dengan izin yang sesuai, seperti admin atau manajer, menentukannya harus dapat dicari. Anda memberikan izin untuk memilih pengguna sehingga mereka dapat mengonfigurasi atribut kontak kustom mana yang dapat ditambahkan sebagai filter pencarian.
Tetapkan izin berikut ke profil keamanannya:
+ Aktifkan salah satu izin berikut untuk mengakses halaman **Pencarian Kontak**:
+ **Pencarian kontak**. Memungkinkan Anda mencari semua kontak.
+ **Lihat kontak saya**: Mengizinkan agen hanya melihat kontak yang mereka tangani.
+ **Atribut kontak**: Memungkinkan pengguna untuk melihat atribut kontak. Juga mengontrol akses ke filter pencarian berdasarkan atribut kontak.
+ **Konfigurasikan atribut kontak yang dapat dicari** - **Semua**: Orang yang memiliki izin ini menentukan data kustom apa yang akan dicari (oleh orang yang memiliki izin atribut **Kontak**). Hal ini memungkinkan mereka untuk mengakses halaman konfigurasi berikut:
![\[Halaman atribut kontak pelanggan pencarian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-configuration-page.png)
## Konfigurasikan atribut kontak khusus yang dapat dicari
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, pilih **Tambahkan filter**, **atribut kontak kustom**. Hanya orang yang memiliki izin **Konfigurasi atribut kontak yang dapat dicari** di profil keamanan mereka yang melihat opsi ini.
![\[Halaman pencarian kontak, menu dropdown filter, opsi atribut kontak Pelanggan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify1.png)
1. Pertama kali Anda memilih **atribut kontak kustom**, kotak berikut akan muncul, menunjukkan tidak ada atribut yang telah dikonfigurasi untuk instance Amazon Connect ini. Pilih **Tentukan kunci atribut yang dapat dicari**.
![\[Opsi tambahkan filter, pesan bahwa tidak ada kunci yang ditentukan untuk pencarian.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-specify2.png)
1. Di kotak **kunci Atribut**, ketikkan nama atribut kustom Anda, lalu pilih **Tambah kunci**.
**penting**
Anda harus mengetikkan nama kunci yang tepat. Ini peka huruf besar/kecil.
1. Setelah selesai, silakan pilih **Simpan**.
Pengguna Anda akan dapat mencari di kunci ini untuk setiap kontak future.
## Mengedit, menambah, atau menghapus atribut kontak
Untuk mengedit, menambah, atau menghapus kunci, pilih **Atribut**, **Pengaturan**. Jika Anda tidak melihat opsi **Pengaturan**, Anda tidak memiliki izin yang diperlukan.
![\[Tab tambahkan filter, roda gigi pengaturan di sudut kanan atas halaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-search-custom-attributes-settings.png)
## Filter hasil pencarian kontak pada atribut kontak
Pengguna yang memiliki izin **atribut Kontak** di profil keamanannya dapat menemukan kontak dengan menggunakan filter atribut kontak.
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, pilih **Tambahkan filter**, **Atribut kontak khusus**, lalu pilih **Tentukan kunci atribut yang dapat dicari**.
1. **Pada halaman **atribut kontak pelanggan yang dapat dicari**, di kotak **kunci Atribut**, masukkan kunci atribut, dan pilih **\$1Tambah kunci** lalu pilih Simpan.**
1. Kembali ke halaman **pencarian Kontak**. Gunakan **Tambahkan filter** untuk memilih dari menu tarik-turun atribut yang baru saja Anda tambahkan. Di **kotak Nilai atribut**, masukkan nilai yang ingin Anda temukan.
## Filter hasil pencarian kontak pada atribut segmen kontak
Setelah Anda membuat atribut yang telah ditentukan dan melampirkannya ke segmen kontak (dijelaskan dalam[Gunakan atribut segmen kontak](use-contact-segment-attributes.md)), Anda dapat memfilter hasil pencarian kontak berdasarkan nilai atribut segmen.
Gambar berikut menunjukkan halaman **pencarian Kontak**, dan opsi untuk memfilter hasil pencarian kontak berdasarkan nilai atribut segmen kustom.
![\[Halaman pencarian Kontak, filter atribut Segmen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/attribute-management-4.png)
1. Pada halaman **pencarian Kontak**, di bawah tarik-turun **Tambahkan filter**, pilih **Atribut segmen kontak kustom**.
1. Pilih atribut yang telah ditentukan yang ingin Anda terapkan pada kriteria pemfilteran. Misalnya, gambar sebelumnya ditampilkan Business-unit-name sebagai **nama Atribut**.
1. Jika atribut yang telah ditentukan telah ditetapkan telah menetapkan nilai, mereka terdaftar di bawah **Nilai atribut** sebagai pilihan multi-pilihan. Misalnya, gambar sebelumnya menunjukkan Account, Billing, Customer Support, dan Marketing sebagai opsi.
1. Pilih **Terapkan**.
# Pantau percakapan langsung dan rekaman menggunakan Amazon Connect Contact Lens
Manajer dapat memantau atau mendengarkan percakapan langsung antara agen dan kontak. Mereka juga dapat meninjau dan mengunduh rekaman interaksi masa lalu untuk interaksi otomatis (IVR) dan interaksi agen.
Amazon Connect menyediakan dua opsi untuk mengatur pemantauan kontak:
+ **Kontak multi-pihak**: Pantau percakapan langsung yang memiliki hingga enam peserta. Tidak ada biaya tambahan untuk opsi ini.
Opsi ini memungkinkan Anda menerobos ke [percakapan](monitor-barge.md) langsung (suara dan obrolan), dan merekam transkrip obrolan.
Anda mengaktifkan kemampuan ini di konsol Amazon Connect dengan memilih **Aktifkan Panggilan Multi-Pihak dan Pemantauan yang Ditingkatkan untuk Suara dan** **Aktifkan Obrolan Multi-Pihak dan Pemantauan yang Ditingkatkan untuk Obrolan**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman opsi Telepon dan obrolan, bagian kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
+ **Kontak suara tiga pihak**: Pantau percakapan yang memiliki hingga tiga peserta. Ini adalah perilaku default. Tidak ada biaya tambahan untuk opsi ini.
Anda tidak dapat menerobos panggilan atau obrolan.
Anda mengaktifkan kemampuan ini dengan menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur Anda.
Bagaimana agen mengelola pengalaman konferensi sangat berbeda antara kedua opsi ini. Pemantauan yang ditingkatkan memberikan lebih banyak fungsionalitas bagi agen. Lihat [Perbandingan pemantauan kontak yang ditingkatkan (multi-pihak) dan fungsionalitas tiga pihak di Amazon Connect](three-party-multi-party-comparison.md).
**penting**
Acara baru ditambahkan ke aliran acara agen saat Anda memilih **Kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan**.
Jika Anda memilih untuk memulai dengan kemampuan tiga pihak default yang diaktifkan oleh [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, dan kemudian beralih ke **kemampuan pemantauan kontak yang ditingkatkan**, ketahuilah bahwa peristiwa baru akan ditambahkan ke aliran acara agen. Ini akan menyebabkan masalah jika Anda telah menyesuaikan pusat kontak Anda berdasarkan aliran acara agen sebelumnya.
**Topics**
+ [Kapan, apa, dan di mana untuk rekaman kontak](about-recording-behavior.md)
+ [Cara mengatur S3 Object Lock untuk rekaman panggilan yang tidak dapat diubah](s3-object-lock-call-recordings.md)
+ [Perbandingan fungsionalitas multi-pihak dan tiga pihak](three-party-multi-party-comparison.md)
+ [Aktifkan pemantauan kontak multi-pihak yang ditingkatkan](monitor-conversations.md)
+ [Aktifkan pemantauan panggilan tiga pihak](enable-three-party-monitoring.md)
+ [Aktifkan perekaman kontak](set-up-recordings.md)
+ [Tetapkan izin](monitor-conversations-permissions.md)
+ [Pantau percakapan langsung](monitor-conversations-howto.md)
+ [Barge percakapan suara dan obrolan langsung](monitor-barge.md)
+ [Tinjau percakapan yang direkam](review-recorded-conversations.md)
+ [Memecahkan masalah pemantauan percakapan](ts-monitoring-conversations.md)
# Kapan, apa, dan di mana untuk rekaman kontak di Amazon Connect
Topik ini menjelaskan kapan percakapan direkam, di mana rekaman disimpan, dan cara mengaksesnya. Ini juga memberikan praktik terbaik untuk mengelola rekaman dan transkrip.
**Topics**
+ [Kapan percakapan direkam?](#when-conversation-recorded)
+ [Di mana rekaman dan transkrip disimpan?](#where-are-recordings-stored)
+ [Kapan rekaman tersedia?](#when-are-recordings-available)
+ [Mencegah agen mengakses rekaman](#recording-prevent-access)
+ [Persyaratan headset untuk mendengarkan rekaman](#recording-headset-requirements)
## Kapan percakapan direkam?
+ Fitur perekaman panggilan memiliki opsi untuk memilih apakah akan merekam audio pelanggan dan sistem selama interaksi IVR atau kombinasi pelanggan, agen, atau keduanya selama interaksi agen.
+ Ada total dua kemungkinan rekaman per kontak: satu untuk interaksi otomatis (yaitu, IVR) dan satu untuk interaksi agen. Mengaktifkan atau menonaktifkan perekaman untuk interaksi otomatis segera berlaku. Sebaliknya, memodifikasi rekaman untuk interaksi agen hanya berlaku setelah agen bergabung dengan panggilan.
+ Audio agen TIDAK ditransmisikan ke Amazon Connect saat agen tidak melakukan panggilan. Pada 9 November 2023, Amazon Connect menerapkan pengoptimalan untuk meningkatkan produktivitas agen yang mengonfigurasi aliran media mikrofon browser agen sebelum kontak tiba. Ini mengurangi waktu penyiapan untuk panggilan masuk dan keluar. Akibatnya, ikon mikrofon di browser agen tampak menyala, bahkan ketika agen tidak melakukan panggilan.
+ Ketika pelanggan ditahan selama interaksi agen, agen masih direkam.
+ Percakapan transfer antar agen direkam.
+ Ketika panggilan ditransfer selama aliran atau interaksi IVR (misalnya, dengan menggunakan blok Transfer ke nomor telepon) rekaman terus menangkap apa yang dikatakan dan didengar pelanggan bahkan setelah mereka dipindahkan ke sistem suara eksternal.
+ Setiap transfer ke nomor eksternal selama interaksi agen tidak dicatat setelah agen meninggalkan panggilan.
+ Jika peserta menonaktifkan mikrofon mereka sendiri, misalnya, untuk berkonsultasi dengan seseorang yang duduk di sebelahnya, percakapan bilah samping mereka tidak direkam.
## Di mana rekaman dan transkrip disimpan?
Agen dan kontak disimpan di saluran audio stereo yang terpisah.
+ Untuk interaksi otomatis (IVR), file stereo berisi audio pelanggan di saluran kanan dan perintah sistem di saluran kiri.
+ Untuk interaksi agen, audio agen disimpan di saluran kanan dan audio pelanggan (serta pihak ketiga yang dikonferensi) di saluran kiri.
Rekaman disimpan di bucket Amazon S3 yang [dibuat untuk instans Anda](amazon-connect-instances.md#get-started-data-storage). Setiap pengguna atau aplikasi dengan izin yang sesuai dapat mengakses rekaman di bucket Amazon S3.
Enkripsi diaktifkan secara default untuk semua rekaman panggilan menggunakan enkripsi sisi server Amazon S3 dengan KMS. Enkripsi berada pada tingkat objek. Laporan dan objek rekaman dienkripsi; tidak ada enkripsi di tingkat bucket.
Anda tidak harus menonaktifkan enkripsi.
**penting**
Agar percakapan suara disimpan dalam bucket Amazon S3, Anda harus mengaktifkan perekaman di blok aliran menggunakan blok. [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md)
Untuk percakapan obrolan, jika ada bucket S3 untuk menyimpan transkrip obrolan, maka semua obrolan direkam dan disimpan di sana. Jika tidak ada bucket, maka tidak ada obrolan yang direkam. Namun, jika Anda ingin memantau percakapan obrolan, Anda masih perlu menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur.
Jika rekaman dipindahkan dari satu bucket S3 ke bucket lainnya karena alasan apa pun, seperti periode retensi telah kedaluwarsa, maka rekaman tidak akan lagi dapat diakses oleh Amazon Connect.
**Tip**
Kami merekomendasikan menggunakan ID kontak untuk mencari rekaman.
Meskipun banyak rekaman panggilan untuk kontak tertentu IDs dapat diberi nama dengan awalan ID kontak itu sendiri (misalnya, 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), tidak ada jaminan bahwa kontak IDs dan nama file rekaman kontak *selalu* cocok. Dengan menggunakan **Contact ID** untuk pencarian Anda di halaman [pencarian Kontak](search-recordings.md), Anda dapat menemukan rekaman yang benar dengan merujuk ke file audio pada catatan kontak.
## Kapan rekaman tersedia?
Saat perekaman untuk interaksi agen diaktifkan, rekaman ditempatkan di bucket S3 Anda segera setelah kontak terputus. Saat perekaman IVR diaktifkan, rekaman ditempatkan di bucket S3 Anda segera setelah kontak terputus atau setelah panggilan dijawab oleh agen. Anda dapat [meninjau rekaman](review-recorded-conversations.md) untuk interaksi agen dan interaksi otomatis (IVR)..
**penting**
Anda juga dapat mengakses rekaman dari [catatan kontak](sample-ctr.md) pelanggan. Rekaman tersedia dalam catatan kontak, namun, hanya setelah kontak meninggalkan [status After Contact Work (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw). Rekaman IVR tersedia segera setelah panggilan terhubung ke agen atau kontak terputus.
**Tip**
Amazon Connect menggunakan Amazon S3 [PutObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_PutObject.html)dan [MultipartUpload](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_MultipartUpload.html) APIs untuk mengunggah rekaman panggilan ke bucket S3 Anda. *Jika Anda menggunakan [Pemberitahuan Acara S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/NotificationHowTo.html) saat rekaman panggilan berhasil diunggah ke bucket Anda, pastikan Anda mengaktifkan notifikasi untuk **Semua peristiwa pembuatan objek, atau untuk kedua jenis acara** *s3 ::Put ObjectCreated dan s3*::. ObjectCreated CompleteMultipartUpload*
## Mencegah agen mengakses rekaman
Untuk mencegah agen mengakses rekaman di luar hierarki agen mereka, tetapkan izin profil keamanan **Batasi akses kontak**. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan izin untuk meninjau percakapan pusat kontak sebelumnya di Amazon Connect](assign-permissions-to-review-recordings.md).
## Persyaratan headset untuk mendengarkan rekaman
Anda perlu menggunakan perangkat output (headset atau perangkat lain) yang mendukung output stereo sehingga Anda dapat mendengar audio agen dan pelanggan.
Rekaman agen dan pelanggan disajikan dalam dua saluran terpisah. Dengan headset lengkap, setiap sisi akan memutar satu saluran. Tetapi untuk headset satu telinga, tidak ada mekanisme untuk mencampur dua saluran menjadi satu.
# Cara mengatur S3 Object Lock untuk rekaman panggilan yang tidak dapat diubah
Anda dapat menggunakan Amazon S3 Object Lock dalam kombinasi dengan bucket rekaman Anda untuk membantu mencegah rekaman panggilan dan rekaman IVR dihapus atau ditimpa untuk jangka waktu yang tetap, atau tanpa batas waktu.
Object Lock menambahkan lapisan perlindungan lain terhadap perubahan dan penghapusan objek. Ini juga dapat membantu memenuhi persyaratan peraturan untuk penyimpanan Write-Once-Read-Many (WORM).
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ Anda dapat mengaktifkan Amazon S3 Object Lock pada bucket baru dan yang sudah ada.
+ Anda harus mengaktifkan pembuatan versi pada bucket perekaman panggilan Anda.
+ Setelah Anda mengaktifkan Amazon S3 Object Lock, Anda tidak dapat menghapusnya.
+ Sebaiknya gunakan bucket perekaman panggilan khusus karena semua objek akan dikunci setelah kebijakan retensi Object Lock default diterapkan.
+ Pastikan kebijakan retensi Anda sesuai dengan kebutuhan Anda. Setelah kebijakan dikonfigurasi, rekaman panggilan Anda akan dilindungi dari penghapusan selama durasi yang ditentukan.
+ Kami sangat menyarankan Anda menguji kebijakan secara menyeluruh di lingkungan non-produksi sebelum menerapkannya dalam produksi.
## Langkah 1: Buat bucket S3 dengan Object Lock diaktifkan
Untuk tutorial tentang membuat bucket S3 baru dengan Object Lock diaktifkan, lihat [Melindungi Data Amazon S3 Terhadap Penghapusan Tidak Disengaja atau Bug Aplikasi Menggunakan Versi S3, Kunci Objek S3, dan Replikasi S3](https://aws.amazon.com/getting-started/hands-on/protect-data-on-amazon-s3/).
## Langkah 1A: Aktifkan Object Lock untuk bucket Amazon S3 yang ada
Untuk informasi tentang mengaktifkan Kunci Objek pada bucket yang ada, lihat [Mengaktifkan Kunci Objek di bucket Amazon S3 yang ada](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lock-configure.html#object-lock-configure-existing-bucket), di Panduan Pengguna *Amazon S3*.
## Langkah 2: Konfigurasikan Amazon Connect untuk menggunakan bucket S3 untuk rekaman panggilan
1. Buka konsol Amazon Connect di [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Pada halaman instance, pilih alias instance.
![\[Halaman instans pusat kontak virtual Amazon Connect, alias instans.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Di panel navigasi, pilih **Penyimpanan data**.
1. Di bagian **Rekaman panggilan**, pilih **Edit**.
1. Pilih **Pilih bucket S3 yang sudah ada**, lalu di kotak tarik-turun **Nama** pilih bucket tempat Anda mengaktifkan Object Lock.
1. Pilih **Simpan**.
## Langkah 3: Uji Objek Kunci diaktifkan
1. Lakukan panggilan uji ke pusat kontak Anda untuk menghasilkan rekaman panggilan.
1. [Masuk ke Amazon Connect https://*your-instance*.my.connect.aws/home, dengan akun Admin, atau akun yang memiliki izin untuk mencari kontak.](contact-search.md#required-permissions-search-contacts)
1. Pilih **Analytics dan optimasi**, **Hubungi pencarian**. Cari rekaman panggilan Anda untuk menemukan ID kontak. Salin ID kontak. Anda akan menggunakannya di langkah berikutnya untuk menemukan rekaman panggilan di bucket S3 Anda.
1. Buka Amazon S3 konsol, pilih bucket yang Anda buat di Langkah 1, dan ikuti awalan jalur. Jalur menuju rekaman panggilan termasuk tahun, bulan, dan hari rekaman dibuat. Setelah Anda berada di awalan jalur yang benar, cari ID kontak rekaman panggilan.
![\[Konsol Amazon S3, kotak pencarian, awalan jalur.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-pathprefix.png)
1. Pilih **sakelar Tampilkan versi** di sebelah **kotak Pencarian**. Opsi ini memungkinkan Anda untuk mencoba menghapus objek alih-alih hanya menerapkan penanda hapus. Menerapkan penanda hapus adalah perilaku standar saat Anda menghapus objek dari bucket S3 dengan versi diaktifkan.
1. Pilih rekaman panggilan (kotak di sebelah kiri nama rekaman), lalu pilih **Hapus**. Di kotak konfirmasi, masukkan **hapus secara permanen** dan pilih **Hapus objek**.
1. Tinjau **objek Hapus: pemberitahuan status** untuk mengonfirmasi bahwa operasi penghapusan telah diblokir karena kebijakan Kunci Objek.
![\[Konsol Amazon S3, Hapus pemberitahuan status objek.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/s3-objectlock-failed.png)
# Perbandingan pemantauan kontak yang ditingkatkan (multi-pihak) dan fungsionalitas tiga pihak di Amazon Connect
Topik ini menjelaskan bagaimana pengalaman agen berbeda ketika [pemantauan kontak yang ditingkatkan](monitor-conversations.md) (multi-pihak) diaktifkan, bukan kemampuan tiga pihak default.
Untuk informasi tentang fungsionalitas baru di Connection and Contact API yang ada di Amazon Connect Streams, lihat [Amazon Connect Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/README.md) Readme.
Berikut ini adalah fitur utama untuk agen yang menggunakan pemantauan multi-pihak:
+ Semua agen melihat semua koneksi dalam panggilan.
+ Semua agen memiliki kemampuan yang persis sama dengan agen lain yang sedang menelepon. Ini mempengaruhi saat agen menerima undangan untuk bergabung dengan panggilan.
+ Sebelum transfer hangat selesai, agen dapat mulai berbicara dengan penelepon serta memutuskan agen lain yang sedang menelepon.
**catatan**
Ketika panggilan memiliki tiga atau lebih peserta, agen dapat menambahkan peserta ke panggilan bahkan setelah pemanggil turun.
Contoh berikut menggambarkan bagaimana kontak sebelumnya dan berikutnya IDs dipetakan ketika agen melakukan serangkaian konsultasi diikuti oleh transfer.
![\[Diagram yang menunjukkan bagaimana kontak IDs dipetakan selama panggilan multi-pihak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/connect-consult-diagram.png)
Contoh berikut menggambarkan bagaimana kontak sebelumnya dan berikutnya IDs dipetakan dalam skenario di mana agen melakukan serangkaian transfer.
![\[Diagram yang menunjukkan bagaimana kontak sebelumnya dan berikutnya IDs dipetakan saat agen mentransfer penelepon.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/connect-transfer-diagram.png)
Contoh berikut menggambarkan bagaimana kontak sebelumnya dan berikutnya IDs dipetakan dalam skenario di mana pengguna web, in-app, dan panggilan video tambahan ditambahkan
![\[Diagram yang menunjukkan bagaimana kontak IDs dipetakan saat pengguna web, in-app, dan panggilan video tambahan ditambahkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/webrtc-diagram2.png)
Tabel berikut merangkum perbedaan antara pengalaman agen menggunakan Contact Control Panel (CCP) untuk panggilan tiga pihak dan panggilan multi-pihak. Untuk informasi lebih lanjut tentang pengalaman agen dengan percakapan multi-pihak, lihat [Menyelenggarakan panggilan multi-pihak](multi-party-calls.md) dan[Tuan rumah obrolan multi-pihak](multi-party-chat.md).
+ Agen utama: agen pertama yang menelepon.
+ Agen sekunder: agen apa pun selain agen pertama yang menelepon.
| Panggilan tiga pihak | Panggilan multi-pihak |
| --- | --- |
| Agen dapat mengontrol menahan, melanjutkan, dan memutuskan hanya pihak yang mereka tambahkan. | Semua agen memiliki kemampuan kontrol panggilan yang sama. |
| Agen dapat menambahkan satu peserta lain ke panggilan yang ada, dengan total tiga peserta (agen, penelepon, dan peserta lain). | Agen mana pun yang menelepon dapat menambahkan peserta tambahan, selama jumlah total peserta yang menelepon, termasuk mereka sendiri, tidak melebihi enam. Ketika panggilan memiliki tiga atau lebih peserta, agen dapat menambahkan peserta ke panggilan bahkan setelah pemanggil turun. |
| Agen hanya dapat menunda pesta yang mereka tambahkan. | Agen mana pun yang menelepon dapat menunda pihak mana pun. |
| Ketika agen primer menahan agen sekunder, agen sekunder tidak dapat menahan diri. | Agen mana pun yang menelepon dapat menahan diri. |
| Agen sekunder dapat berbicara dengan agen utama selama penahanan. | Agen sekunder tidak dapat berbicara satu sama lain sampai mereka ditahan. |
| Agen primer hanya bisa membisukan diri mereka sendiri. Agen sekunder hanya bisa membisukan diri mereka sendiri. | Agen mana pun yang menelepon dapat membisukan peserta lain dalam panggilan tersebut. |
| Seorang agen hanya bisa membunyikan diri mereka sendiri, bukan agen lain. | Seorang agen hanya bisa membunyikan diri mereka sendiri, bukan agen lain. Namun, agen dapat membunyikan peserta yang bukan agen. |
| Ketika agen terputus (meninggalkan atau terputus), kontrol panggilan terus tersedia untuk agen yang tersisa pada panggilan. | Ketika agen terputus, kontrol panggilan ditransfer ke agen yang tersisa. |
| Hanya agen utama yang dapat memutuskan hubungan pihak pada panggilan. Agen sekunder dapat memutuskan pemanggil hanya jika agen utama telah terputus. | Semua agen memiliki kemampuan untuk memutuskan pihak lain. |
| Agen utama dapat melihat dua koneksi (penelepon dan pihak lain), sementara agen sekunder hanya melihat koneksi transfer. | Semua agen dapat melihat semua koneksi. |
| Agen hanya melihat **transfer internal** untuk agen lain pada panggilan. | Agen melihat ID koneksi cepat untuk agen lain, bukan hanya **transfer internal**. |
| Tidak berlaku. | Ketika suatu pihak sedang dipanggil, agen pada panggilan multi-pihak tidak dapat menambahkan pihak lain sampai operasi dial sebelumnya selesai (pihak ditambahkan atau leg panggilan dihentikan). |
| Pengguna WebRTC tambahan tidak dapat ditambahkan. | [Pengguna WebRTC tambahan dapat ditambahkan](enable-multiuser-inapp.md). |
# Aktifkan pemantauan kontak multi-pihak yang disempurnakan di Amazon Connect
Pemantauan kontak yang disempurnakan berlaku untuk panggilan suara dan semua jenis obrolan yang didukung: Obrolan/SMS WhatsApp, dan Pesan Apple untuk Bisnis.
## Panggilan
Pemantauan kontak yang ditingkatkan memungkinkan agen untuk [menampung](multi-party-calls.md) hingga 6 peserta dalam satu panggilan. Dua pengawas dapat [memantau](monitor-conversations-howto.md) panggilan. Hal ini juga memungkinkan manajer untuk [menerobos ke](monitor-barge.md) dalam percakapan.
Misalnya, agen dapat memiliki sekelompok enam peserta dalam panggilan pada saat yang bersamaan. Dua pengawas dapat memantau panggilan. Kedua supervisor dapat melakukan dua sesi monitor diam, atau satu monitor diam dan satu sesi tongkang.
Jumlah total peserta yang melakukan panggilan akan terlihat seperti ini:
1. Pelanggan - peserta
1. Agen 1 - peserta
1. Agen 2 - peserta
1. Agen 3 - peserta
1. Agen 4 - peserta
1. Agen 5 - peserta
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
1. Supervisor yang dapat mendengarkan atau menerobos panggilan
Tidak ada batasan jumlah percakapan yang dapat dipantau dalam suatu contoh.
## Obrolan
Pemantauan kontak yang ditingkatkan memungkinkan agen untuk [menampung](multi-party-chat.md) empat peserta tambahan pada obrolan layanan pelanggan yang sedang berlangsung, dengan total enam peserta: agen, pelanggan, dan empat orang lainnya. Agen dapat menggunakan koneksi cepat untuk menambahkan peserta.
Terlepas dari apakah kemampuan pemantauan kontak yang ditingkatkan diaktifkan untuk sebuah instance, Anda dapat memiliki hingga lima orang memantau obrolan pada saat yang bersamaan. Hanya satu supervisor yang dapat berada dalam mode barged in untuk obrolan tertentu.
Jumlah total peserta pada obrolan akan terlihat seperti ini:
1. Pelanggan
1. Agen
1. Supervisor yang dapat memantau obrolan dan menerobos masuk
1. Supervisor yang dapat memantau obrolan tetapi tidak menerobos masuk
1. Supervisor yang dapat memantau obrolan tetapi tidak menerobos masuk
1. Supervisor yang dapat memantau obrolan tetapi tidak menerobos masuk
1. Supervisor yang dapat memantau obrolan tetapi tidak menerobos masuk
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ Peristiwa baru ditambahkan ke aliran peristiwa agen saat Anda memilih **Kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan** di konsol Amazon Connect.
Namun, jika Anda memilih untuk memulai dengan kemampuan tiga pihak default yang diaktifkan oleh [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, dan kemudian beralih ke **kemampuan pemantauan kontak yang ditingkatkan**, ketahuilah bahwa peristiwa baru akan ditambahkan ke aliran acara agen. Ini akan menyebabkan masalah jika Anda telah menyesuaikan pusat kontak Anda berdasarkan aliran acara agen sebelumnya.
+ Jika Anda tidak mengaktifkan **kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan** di tingkat instans, Anda perlu menambahkan dan mengonfigurasi [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur Anda untuk mendapatkan fitur pemantauan obrolan dan tongkang.
+ Secara default, panggilan dapat memiliki tiga peserta, seperti dua agen dan penelepon, atau agen, penelepon, dan pihak eksternal. Saat Anda mengaktifkan pemantauan kontak yang ditingkatkan, pengalaman agen berubah. Lihat [Perbandingan fungsionalitas multi-pihak dan tiga pihak](three-party-multi-party-comparison.md).
+ Semua agen memiliki ParticipantRole 'AGEN' dalam transkrip. Supervisor memiliki ParticipantRole 'SUPERVISOR' dalam transkrip.
+ Metode inisiasi untuk kontak tempat agen diundang adalah TRANSFER. Untuk informasi tentang cara membedakan dalam melaporkan seberapa sering peserta diundang alih-alih dipindahkan, lihat[Identifikasi konferensi dan transfer dengan menggunakan catatan kontak Amazon Connect](identify-conferences-transfers.md).
+ Fitur ini hanya tersedia di CCPv2. Artinya, URL untuk mengakses CCP adalah https://*instance name*.my.connect.aws/ccp-v2/ dan URL untuk mengakses ruang kerja agen adalah https://.my.connect.aws/ 2/. *instance name* agent-app-v Ini juga tersedia di CCP khusus menggunakan Amazon Connect Streams.js.
+ Sebelum mengaktifkan panggilan multi-pihak, jika Anda menggunakan Contact Lens atau berencana untuk melakukannya di masa mendatang, lihat. [Panggilan multi-pihak dan analitik percakapan](enable-analytics.md#multiparty-calls-contactlens) Contact Lensmendukung panggilan dengan hingga 2 peserta. Kami menyarankan Anda menonaktifkan Contact Lens di [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok untuk kontak yang diharapkan memiliki 3 dan lebih banyak peserta.
+ Secara khusus CCPs, gunakan Amazon Connect Streams API yang diperbarui untuk mengaktifkan panggilan multi-pihak, hingga enam pihak. Lihat dokumentasi [Amazon Connect Streams](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams/blob/master/Documentation.md#connectcoreinitccp) di GitHub.
+ AWS GovCloud (US-Barat): Anda tidak dapat mengaktifkan fitur ini menggunakan antarmuka pengguna konsol. Sebagai gantinya, gunakan [https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html](https://docs.aws.amazon.com//connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html)API atau kontak AWS Dukungan.
## Cara mengaktifkan pemantauan kontak multi-pihak yang ditingkatkan
1. Di konsol Amazon Connect, pada panel menu, pilih **Telephony**.
1. Pada halaman **Opsi telepon dan obrolan**, gulir ke bagian **Kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan**.
![\[Halaman opsi Telepon dan obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/telephony-chat-options.png)
1. Pilih opsi yang ingin Anda aktifkan, lalu pilih **Simpan**.
1. Masuk ke situs web Amazon Connect admin. [Tetapkan izin profil keamanan](assign-permissions-to-review-recordings.md) kepada manajer sehingga mereka dapat memantau dan menerobos percakapan langsung, dan meninjau rekaman.
1. Tunjukkan kepada manajer cara [memantau percakapan langsung](monitor-conversations-howto.md), [menerobos percakapan langsung](monitor-barge.md), dan [meninjau rekaman sebelumnya](review-recorded-conversations.md) di Amazon Connect.
# Aktifkan pemantauan panggilan tiga pihak di Amazon Connect
**penting**
Topik ini hanya berlaku jika Anda **BELUM** mengaktifkan **Kemampuan pemantauan kontak yang disempurnakan** di konsol Amazon Connect seperti yang dijelaskan di[Aktifkan pemantauan kontak multi-pihak yang ditingkatkan](monitor-conversations.md).
Ini hanya berlaku untuk panggilan suara yang terbatas pada tiga pihak atau kurang.
Untuk informasi tentang perbedaan pengalaman konferensi bagi agen saat kemampuan pemantauan yang ditingkatkan diaktifkan, lihat[Perbandingan fungsionalitas multi-pihak dan tiga pihak](three-party-multi-party-comparison.md).
Sebaiknya pilih pemantauan tiga pihak hanya jika Anda memiliki sistem eksternal yang memberlakukan kendala teknis yang mengharuskan Anda memilih opsi ini. Jika tidak, pemantauan yang ditingkatkan adalah cara yang harus dilakukan. Tidak ada perbedaan harga.
Anda dapat menambahkan dan mengonfigurasi [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke alur untuk mengaktifkan 3 peserta pada kontak, dan 5 supervisor memantau panggilan. Manajer tidak dapat menerobos masuk ke panggilan.
Misalnya, Anda dapat memiliki grup yang terdiri dari 3 peserta pada panggilan secara bersamaan. Hingga 5 supervisor dapat memantau panggilan.
Jumlah total peserta yang melakukan panggilan akan terlihat seperti ini:
1. Pelanggan - peserta
1. Agen 1 - peserta
1. Agen 2 - peserta
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
1. Supervisor yang bisa mendengarkan tetapi tidak menerobos panggilan
Untuk melihat aliran sampel dengan blok **Setel perilaku perekaman** yang dikonfigurasi, lihat[Contoh perilaku perekaman di Amazon Connect](sample-recording-behavior.md).
**catatan**
Sebaiknya gunakan blok **Setel perilaku perekaman** dalam aliran bisikan masuk atau keluar untuk perilaku yang paling akurat.
Menggunakan blok ini dalam alur antrian tidak selalu menjamin bahwa panggilan direkam. Ini karena blok mungkin berjalan setelah kontak bergabung dengan agen.
**Untuk mengatur pemantauan untuk kontak tiga pihak**
1. Masuk ke instans Amazon Connect menggunakan akun yang memiliki izin untuk mengedit alur.
1. Pada menu navigasi, pilih **Routing**, **Flows**.
![\[Menu navigasi Amazon Connect, Perutean, alur.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. Buka alur yang menangani kontak pelanggan yang ingin Anda pantau.
1. Dalam aliran, sebelum kontak terhubung ke agen, tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke aliran.
1. Untuk mengonfigurasi [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, di bawah **rekaman suara Agen dan pelanggan**, pilih **Aktif**, lalu pilih **Agen dan Pelanggan**. Ini hanya berlaku setelah agen bergabung dengan panggilan.
1. Pilih **Simpan** dan kemudian **Publikasikan** untuk mempublikasikan alur yang diperbarui.
1. [Tetapkan izin profil keamanan](assign-permissions-to-review-recordings.md) untuk manajer memantau percakapan.
1. Tunjukkan kepada manajer cara memantau percakapan.
# Aktifkan perekaman kontak
Untuk mengaktifkan perekaman percakapan suara, Anda perlu menambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke aliran Anda. Anda perlu melakukan ini terlepas dari apakah instans Amazon Connect Anda diaktifkan untuk kontak multi-pihak (pemantauan kontak yang disempurnakan) atau kontak pihak ketiga.
**penting**
**Obrolan**: Anda hanya perlu melakukan langkah-langkah ini untuk percakapan obrolan jika [pemantauan kontak yang disempurnakan untuk kontak obrolan](monitor-conversations.md) tidak diaktifkan untuk instans Anda. Jika tidak, transkrip obrolan akan direkam secara otomatis karena bucket S3 dibuat untuk menyimpannya saat Anda menyiapkan instance. Untuk berhenti merekam transkrip obrolan, hapus bucket S3.
**Untuk mengatur rekaman percakapan**
1. Masuk ke instans Amazon Connect menggunakan akun yang memiliki izin untuk mengedit alur.
1. Pada menu navigasi, pilih **Routing**, **Flows**.
![\[Menu navigasi Amazon Connect, Perutean, alur.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/menu-contact-flows.png)
1. Buka alur yang menangani kontak pelanggan yang ingin Anda rekam.
1. Dalam aliran, sebelum kontak terhubung ke agen, tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke aliran.
1. Untuk mengkonfigurasi [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok, pilih dari yang berikut ini:
+ Rekaman panggilan interaksi otomatis
+ **On** mulai merekam pelanggan dan audio IVR segera.
+ **Off menghentikan** rekaman IVR yang sedang berlangsung.
+ Rekaman suara agen dan pelanggan
+ Saat **Aktif**, Anda dapat memilih dari Agen dan Pelanggan, Agen saja, atau Pelanggan saja. Ini hanya berlaku setelah agen bergabung dengan panggilan.
+ Saat **Mati**, tidak ada rekaman yang ditangkap saat agen bergabung dengan panggilan.
+ Untuk merekam percakapan obrolan, pilih **Agen dan Pelanggan**.
**penting**
Anda hanya perlu melakukan langkah-langkah ini untuk percakapan obrolan jika [pemantauan kontak yang disempurnakan untuk kontak obrolan](monitor-conversations.md) tidak diaktifkan untuk instans Anda. Jika tidak, transkrip obrolan akan direkam secara otomatis karena bucket S3 dibuat untuk menyimpannya saat Anda menyiapkan instance. Untuk berhenti merekam transkrip obrolan, hapus bucket S3.
1. Pilih **Simpan** dan kemudian **Publikasikan** untuk mempublikasikan alur yang diperbarui.
1. [Tetapkan izin profil keamanan](assign-permissions-to-review-recordings.md) kepada manajer sehingga mereka dapat meninjau rekaman.
1. Tampilkan manajer cara mengakses rekaman sebelumnya di Amazon Connect. Lihat [Tinjau percakapan yang direkam](review-recorded-conversations.md).
**Untuk mengatur perilaku perekaman untuk panggilan keluar**
1. Buat aliran, menggunakan tipe aliran bisikan keluar.
1. Tambahkan [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok ke aliran itu.
1. Siapkan antrian yang akan digunakan untuk melakukan panggilan keluar. Di kotak **aliran bisikan Outbound**, pilih aliran yang ada [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) di dalamnya.
**Untuk menyiapkan log yang dapat dibaca manusia yang berisi titik interaksi utama dengan Amazon Lex**
1. Masuk ke konsol Amazon Connect.
1. Pada menu navigasi, pilih **Flows**.
1. Gulir ke bawah halaman, pilih **Aktifkan Bot Analytics dan Transkrip di Amazon Connect**, lalu pilih **Simpan**.
1. Di situs web Amazon Connect admin, [tetapkan izin profil keamanan](assign-permissions-to-review-recordings.md#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts) kepada manajer sehingga mereka dapat melihat detail interaksi dengan menu DTMF dan bot Lex dan/atau informasi tambahan tentang aliran.
# Tetapkan izin untuk memantau percakapan langsung di Panel Kontrol Kontak Amazon Connect (CCP)
Agar manajer dapat memantau percakapan langsung, Anda menetapkan profil keamanan **CallCenterManager**dan **Agen** kepada mereka. Untuk memungkinkan peserta pelatihan agen memantau percakapan langsung, Anda mungkin ingin membuat profil keamanan khusus untuk tujuan ini.
**Untuk menetapkan izin manajer untuk memantau percakapan langsung**
1. Buka **Pengguna**, **Manajemen pengguna**, pilih pengelola, lalu pilih **Edit**.
1. Di kotak Profil Keamanan, tetapkan manajer ke profil **CallCenterManager**keamanan. Profil keamanan ini juga menyertakan pengaturan yang membuat ikon untuk mengunduh rekaman muncul di hasil halaman **pencarian Kontak**.
1. Tetapkan manajer ke profil keamanan **Agen** sehingga mereka dapat mengakses Contact Control Panel (CCP), dan menggunakannya untuk memantau percakapan.
1. Pilih **Simpan**.
**Untuk membuat profil keamanan baru untuk memantau percakapan langsung**
1. Pilih **Pengguna**, **Profil keamanan**.
1. Pilih **Tambahkan profil keamanan baru**.
1. Perluas **Analytics dan optimasi**, lalu pilih **Access metrics** dan **Real-time contact monitoring**.
**Metrik akses** diperlukan agar mereka dapat mengakses laporan metrik waktu nyata, di mana mereka memilih percakapan mana yang akan dipantau.
1. Perluas **Contact Control Panel**, lalu pilih **Access Contact Control Panel** dan **Lakukan panggilan keluar**.
![\[Bagian panel kontrol kontak dari halaman profil keamanan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/monitor-conversations-agent-permissions2.png)
Izin ini diperlukan agar mereka dapat memantau percakapan melalui Contact Control Panel.
1. Pilih **Simpan**.
Selanjutnya, tunjukkan kepada manajer Anda cara memantau percakapan. Lanjutkan ke [Dengarkan percakapan langsung atau baca obrolan langsung di Amazon Connect](monitor-conversations-howto.md).
# Dengarkan percakapan langsung atau baca obrolan langsung di Amazon Connect
Sebelum Anda dapat mendengarkan percakapan langsung atau membaca obrolan langsung, Amazon Connect admin harus [mengaktifkan](monitor-conversations.md) fitur, [menetapkan izin, dan memastikan Anda](monitor-conversations-permissions.md) ditetapkan ke profil perutean yang mendukung saluran yang dipantau. Setelah itu selesai, Anda dapat melakukan langkah-langkah ini.
Untuk informasi tentang berapa banyak orang yang dapat mendengarkan percakapan atau mengikuti obrolan, lihat[Amazon Connect spesifikasi fitur](feature-limits.md).
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang ditetapkan profil **CallCenterManager**keamanan, atau yang memiliki izin profil keamanan **pemantauan kontak real-time**.
1. Buka Contact Control Panel (CCP) dengan memilih ikon telepon di sudut kanan atas layar Anda. Anda akan membutuhkan PKT terbuka untuk terhubung ke percakapan.
1. Untuk memilih percakapan agen yang ingin Anda pantau, di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Metrik real-time**, **Agen**. Gambar berikut menunjukkan halaman **metrik Real-time**, dengan panah menunjuk ke opsi **Agen**.
![\[Halaman metrik real-time, opsi Agen.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/real-time-metrics-agents.png)
1. Untuk memantau percakapan suara: Di sebelah nama agen dalam percakapan suara langsung, ada ikon mata. Pilih ikon untuk mulai memantau percakapan. Gambar berikut menunjukkan ikon mata di sebelah saluran **Suara**.
![\[Halaman metrik real-time, kolom Saluran, saluran suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/monitor-call-icon.png)
**catatan**
**Pengguna Firefox**: Saat menggunakan browser Firefox untuk memantau dan menerobos, Anda perlu beralih ke tab CCP setelah mulai memantau. CCP sesuai dengan panduan penggunaan mikrofon Firefox, dan hanya memiliki akses untuk terhubung ke mikrofon Anda saat tab CCP dalam fokus.
Saat Anda memantau percakapan, status PKT Anda berubah menjadi **Pemantauan**.
1. Untuk memantau percakapan obrolan: Untuk setiap agen, Anda akan melihat jumlah percakapan obrolan langsung yang mereka ikuti. Klik pada nomornya. Kemudian pilih percakapan yang ingin Anda mulai pantau.
Saat Anda memantau percakapan, status PKT Anda berubah menjadi **Pemantauan**.
1. Untuk berhenti memantau percakapan, di PKT pilih **Akhiri panggilan atau Akhiri** **obrolan**.
Ketika agen mengakhiri percakapan, pemantauan berhenti secara otomatis.
# Terokai percakapan suara dan obrolan langsung antara agen pusat kontak dan pelanggan
**Tip**
**Pengguna baru?** Lihat [Lokakarya Pengalaman Supervisor Amazon Connect](https://catalog.workshops.aws/amazon-connect-supervisor-experience). Kursus online ini memiliki bagian tentang cara memantau kontak.
Supervisor dan manajer dapat menerobos ke percakapan suara dan obrolan langsung antara agen dan pelanggan. Untuk mengaturnya, Anda perlu mengaktifkan kemampuan **pemantauan yang disempurnakan** di konsol Amazon Connect, memberi manajer izin yang sesuai, dan menunjukkan kepada mereka cara menerobos percakapan.
**Mencari berapa banyak orang yang dapat menerobos percakapan yang sama pada satu waktu?** Lihat [Amazon Connect spesifikasi fitur](feature-limits.md).
Tidak ada batasan jumlah percakapan yang dapat Anda gunakan dalam sebuah instance.
Fitur tongkang sudah termasuk dalam biaya layanan Amazon Connect suara. Untuk harga, lihat halaman [Amazon Connect Harga](https://aws.amazon.com/connect/pricing/).
## Siapkan tongkang untuk suara dan obrolan
Di konsol Amazon Connect, pilih opsi telepon berikut:
+ **Aktifkan Panggilan Multi-Pihak dan Pemantauan yang Ditingkatkan untuk Suara**. Opsi ini memungkinkan akses ke panggilan multi-pihak, catatan kontak terperinci, pemantauan senyap, dan kemampuan tongkang.
+ **Aktifkan Obrolan Multi-Pihak dan Pemantauan yang Ditingkatkan untuk** Obrolan. Opsi ini memungkinkan pengguna dengan izin profil keamanan yang sesuai untuk menerobos obrolan.
Gambar berikut menunjukkan opsi ini di halaman opsi **Telepon dan obrolan**.
![\[Halaman opsi Telephony, kemampuan pemantauan kontak yang ditingkatkan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/barge-voice-chat-enable.png)
**catatan**
Jika pemanggilan multi-pihak sudah diaktifkan, untuk mengaktifkan pemantauan yang disempurnakan, Anda harus menggunakan *UpdateInstanceAttribute*API dengan `ENHANCED_CONTACT_MONITORING` atribut untuk pertama kalinya. Atau, Anda dapat menonaktifkan fitur dan kemudian kembali AKTIF untuk memperbarui pengaturan Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ UpdateInstanceAttribute](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateInstanceAttribute.html)di *Panduan Referensi API Amazon Connect*.
Setiap instance baru akan secara otomatis mengaktifkan fitur ini.
Sebelum mengaktifkan **kemampuan pemantauan kontak yang ditingkatkan**, pastikan Anda menggunakan versi terbaru dari [Contact Control Panel](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/upgrade-to-latest-ccp.html) (CCP) atau ruang kerja [Agen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/agent-user-guide.html). Jika Anda menggunakan [StreamsJS](https://github.com/amazon-connect/amazon-connect-streams) untuk menyesuaikan atau menyematkan CCP, tingkatkan ke versi 2.4.2 atau yang lebih baru.
Untuk instance yang tidak memiliki peran terkait layanan, Anda harus membuatnya untuk mengaktifkan fitur tersebut. Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengaktifkan peran terkait layanan, lihat [Menggunakan peran terkait layanan untuk Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/connect-slr.html).
## Tetapkan izin profil keamanan
Agar manajer dapat menerobos percakapan langsung, Anda memberi mereka profil keamanan **CallCenterManager**dan **Agen**.
Untuk memungkinkan supervisor tertentu menerobos percakapan langsung, kami sarankan Anda membuat profil keamanan khusus untuk tujuan ini. Mereka memerlukan izin profil keamanan berikut:
+ **Akses metrik**. Memungkinkan Anda mengakses laporan metrik waktu nyata, di mana Anda memilih percakapan mana yang ingin Anda pantau dan tongkang.
+ **Pemantauan kontak waktu nyata**: Memungkinkan Anda memantau percakapan suara dan obrolan.
+ **Tongkang kontak waktu nyata**: Memungkinkan Anda menerobos percakapan suara dan obrolan.
+ **Akses Panel Kontrol Kontak**
## Panggilan langsung Barge dengan kontak
**Tip**
Untuk jumlah supervisor yang dapat memantau panggilan pada saat yang sama, lihat[Amazon Connect spesifikasi fitur](feature-limits.md).
1. Masuk ke situs web Amazon Connect admin di https://*instance name*.my.connect.aws/. Gunakan akun yang diberi profil **CallCenterManager**keamanan atau yang memiliki izin profil keamanan yang diperlukan.
1. Buka PKT Anda. Itu harus terbuka sebelum Anda dapat menerobos panggilan.
1. Pada menu navigasi situs web Amazon Connect admin, pilih **Analytics dan optimasi**, **Metrik real-time**, **Agen**.
1. Pilih ikon mata yang muncul di sebelah saluran **Suara** agen yang ingin Anda pantau, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Anda dapat menerobos ke percakapan yang sudah Anda pantau.
![\[Halaman metrik waktu nyata, ikon mata di sebelah saluran Suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel.png)
1. Ini membawa Anda ke PKC terbuka, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Anda dapat memantau panggilan dan beralih antara status **Monitor** dan **Tongkang**. Gambar berikut menunjukkan status **Monitor**.
![\[PKT, Monitor dan Tongkang beralih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-voice-channel-ccp.png)
## Barge obrolan langsung dengan kontak
1. Masuk ke situs web Amazon Connect admin di https://*instance name*.my.connect.aws/. Gunakan akun yang diberi profil **CallCenterManager**keamanan atau yang memiliki izin profil keamanan yang diperlukan.
1. Buka PKT Anda. Itu harus terbuka sebelum Anda dapat menerobos obrolan.
1. Pada menu navigasi situs web Amazon Connect admin, pilih **Analytics dan optimasi**, **Metrik real-time**, **Agen**.
1. Pilih ikon mata yang muncul di sebelah saluran **Obrolan** agen yang ingin Anda pantau, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Anda dapat menerobos ke percakapan yang sudah Anda pantau.
![\[Halaman metrik waktu nyata, ikon mata di sebelah saluran obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/monitor-barge-chat-channel.png)
1. Ini membawa Anda ke PKC terbuka, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Anda dapat memantau percakapan obrolan dan beralih antara status **Monitor** dan **Tongkang**. Gambar berikut menunjukkan status **Monitor**.
![\[PKT, Monitor dan Tongkang beralih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-ccp.png)
Berikut ini adalah contoh seperti apa PKT ketika seorang supervisor menerobos ke obrolan.
![\[PKT, pesan tongkang dari pengawas.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/barge-chat-message.png)
# Tinjau rekaman percakapan antara agen dan pelanggan menggunakan Amazon Connect
Manajer dapat meninjau percakapan masa lalu antara agen dan pelanggan. Untuk mengatur ini, Anda perlu [mengatur perilaku perekaman](set-up-recordings.md), menetapkan manajer izin yang sesuai, dan kemudian menunjukkan kepada mereka cara mengakses percakapan yang direkam.
**Kapan percakapan direkam?** Untuk informasi rinci tentang perilaku perekaman panggilan, lihat[Kapan, apa, dan di mana untuk rekaman kontak](about-recording-behavior.md).
**Tip**
Saat perekaman panggilan diaktifkan, rekaman ditempatkan di bucket S3 Anda segera setelah kontak terputus. Kemudian rekaman tersedia bagi Anda untuk memeriksanya menggunakan langkah-langkah dalam artikel ini.
Anda juga dapat mengakses rekaman dari [catatan kontak](sample-ctr.md) pelanggan. Rekaman tersedia dalam catatan kontak, namun, hanya setelah kontak meninggalkan [status After Contact Work (ACW)](metrics-agent-status.md#agent-status-acw).
**Bagaimana cara mengelola akses ke rekaman?** Gunakan izin profil keamanan **rekaman panggilan (tidak disunting)** untuk mengelola siapa yang dapat mendengarkan rekaman, dan mengakses rekaman terkait URLs yang dihasilkan di S3. Untuk informasi selengkapnya tentang izin ini, lihat[Tetapkan izin](assign-permissions-to-review-recordings.md).
## Tinjau rekaman dan transkrip percakapan agen sebelumnya
Bagian ini mencakup langkah-langkah yang diambil manajer untuk meninjau rekaman masa lalu dan transkrip percakapan agen sebelumnya. Untuk kontak obrolan, transkrip yang sama berisi interaksi agen dan interaksi otomatis (misalnya, dengan bot obrolan).
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin untuk mengakses [halaman pencarian kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) dan [mengakses rekaman](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Filter daftar kontak berdasarkan tanggal, login agen, nomor telepon, atau kriteria lainnya. Pilih **Cari**.
**Tip**
Sebaiknya gunakan filter **Contact ID** [untuk mencari rekaman](search-recordings.md). Ini adalah cara terbaik untuk memastikan Anda mendapatkan rekaman yang tepat untuk kontak tersebut. Banyak rekaman memiliki nama yang sama dengan ID kontak, tetapi tidak semua.
1. Percakapan yang direkam memiliki ikon di kolom **Perekaman/Transkrip**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Jika Anda tidak memiliki izin yang sesuai, Anda tidak akan melihat ikon ini.
![\[Ikon perekaman suara diputar, diunduh, dan dihapus di halaman hasil pencarian Kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. Untuk mendengarkan rekaman percakapan suara, atau membaca transkrip obrolan, pilih ikon **Putar**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Ikon perekaman suara diputar di halaman hasil pencarian Kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/play-recordings.png)
1. Jika Anda memilih ikon putar untuk transkrip, itu muncul, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Contoh transkrip obrolan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/sample-chat-transcript.png)
### Jeda, mundur, atau mempercepat rekaman
Gunakan langkah-langkah berikut untuk menjeda, memundurkan, atau mempercepat rekaman suara.
1. Pada hasil **pencarian Kontak**, alih-alih memilih ikon **Putar**, pilih ID kontak untuk membuka catatan kontak.
![\[Lokasi ID kontak yang perlu Anda pilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. Pada halaman **Rekaman kontak**, ada lebih banyak kontrol untuk menavigasi rekaman, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman catatan kontak, kontrol tambahan untuk mendengarkan rekaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. Klik atau ketuk ke waktu yang ingin Anda selidiki.
1. Sesuaikan kecepatan bermain.
1. Mainkan, jeda, lewati mundur atau maju dalam peningkatan 10 detik.
### Memecahkan masalah saat menjeda, memutar ulang, atau meneruskan cepat
Jika Anda tidak dapat menjeda, memundurkan, atau mempercepat rekaman di halaman **pencarian Kontak**, salah satu kemungkinan alasannya adalah jaringan Anda memblokir permintaan rentang HTTP. Lihat [permintaan rentang HTTP]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) di situs MDN Web Docs. Bekerja dengan administrator jaringan Anda untuk membuka blokir permintaan rentang HTTP.
## Tinjau rekaman dan transkrip interaksi suara otomatis (dengan IVR dan bot)
Rekaman dan log IVR memungkinkan Anda memantau dan meningkatkan pengalaman otomatis Anda untuk menyelesaikan kebutuhan pelanggan akhir dengan lebih baik dan memelihara catatan eksekusi audio dan sistem interaksi untuk tujuan kepatuhan. Untuk meninjau rekaman dan log interaksi otomatis (IVR):
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki izin untuk mengakses [halaman pencarian kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts) dan [mengakses rekaman](assign-permissions-to-review-recordings.md). **Perhatikan bahwa untuk melihat informasi tentang eksekusi flow, Anda memerlukan izin untuk melihat **modul Flow dan Flow**.**
1. Pada menu navigasi, pilih **Analytics dan optimasi, Pencarian kontak**.
1. [Cari kontak yang ingin Anda tinjau, misalnya penggunaan dapat mencari berdasarkan antrian kontak, nama alur awal untuk kontak, atau atribut kontak kustom yang ditentukan pengguna.](search-custom-attributes.md)
1. Pilih ID kontak untuk melihat halaman **Detail kontak**.
1. Di bawah bagian **Perekaman dan Transkrip**, pilih **Interaksi Otomatis (IVR)** yang akan berisi pemutar audio yang dapat Anda gunakan untuk memutar rekaman IVR, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut. Di bagian ini Anda juga dapat melihat petunjuk IVR yang diputar, respons pelanggan terhadap permintaan tersebut, serta transkrip interaksi Amazon Lex.
![\[Lokasi ID kontak yang perlu Anda pilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr.png)
1. Jika Anda hanya ingin melihat detail interaksi pelanggan (tanpa melihat detail tambahan tentang alur mana yang dijalankan), Anda dapat menonaktifkan **sakelar Tampilkan detail alur**. Lihat gambar di bawah ini:
![\[Lokasi ID kontak yang perlu Anda pilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recordings-ivr-no-detail.png)
**Blok aliran tersedia dalam log interaksi otomatis dan transkrip**
Anda dapat melihat blok aliran berikut dalam Amazon Connect UI di halaman detail kontak;
+ [Dapatkan masukan pelanggan](get-customer-input.md)
+ [Menyimpan masukan pelanggan](store-customer-input.md)
+ [Mainkan prompt](play.md)
+ [Permintaan loop](loop-prompts.md)
+ [Fungsi Lamda](invoke-lambda-function-block.md)
# Tetapkan izin untuk meninjau percakapan pusat kontak sebelumnya di Amazon Connect
Untuk mengakses rekaman dan transkrip di situs web Amazon Connect admin, Anda memerlukan izin profil keamanan untuk mencari dan melihat kontak di halaman **pencarian Kontak**. Anda juga memerlukan izin untuk mengakses:
+ Rekaman dan transkrip interaksi agen
+ Rekaman interaksi otomatis (IVR)
+ Transkrip interaksi otomatis (IVR)
Topik ini menjelaskan izin profil keamanan yang diperlukan.
**Topics**
+ [Izin untuk mencari dan melihat kontak](#assign-permissions-to-search-and-view-contacts)
+ [Izin untuk mengakses rekaman dan transkrip interaksi agen](#assign-permissions-to-access-recordings-transcripts)
+ [Izin untuk melihat rekaman dan transkrip interaksi otomatis (IVR)](#assign-permissions-to-view-automated-recordings-transcripts)
## Izin untuk mencari dan melihat kontak
Kontak dan rekaman serta transkrip yang mendasarinya dapat diakses melalui halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**. Setidaknya satu dari izin berikut diperlukan untuk melihat **kontak di halaman pencarian** Kontak dan **detail Kontak**:
+ **Pencarian kontak - Tampilan**: Memungkinkan pengguna mengakses semua **kontak di halaman pencarian Kontak** dan **detail Kontak**.
+ **Lihat kontak saya - Lihat**: Pada halaman **pencarian Kontak** **dan detail Kontak**, memungkinkan agen untuk hanya melihat kontak yang mereka tangani.
Anda juga dapat mengaktifkan **Batasi izin akses kontak** untuk membatasi akses ke kontak berdasarkan hierarki pengguna. Contoh:
+ Agen yang ditugaskan ke AgentGroup -1 hanya dapat melihat catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh agen dalam grup hierarki tersebut dan grup apa pun di bawahnya.
+ Agen yang ditugaskan ke AgentGroup -2 hanya dapat mengakses catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh grup mereka, dan grup apa pun di bawahnya.
+ Manajer dan orang lain yang berada di grup tingkat yang lebih tinggi dapat melihat catatan kontak untuk kontak yang ditangani oleh semua grup di bawahnya, seperti AgentGroup -1 dan 2.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
## Izin untuk mengakses rekaman dan transkrip interaksi agen
Selesaikan langkah-langkah berikut untuk menetapkan izin untuk mengakses interaksi agen untuk saluran suara, obrolan, dan email.
**catatan**
Untuk interaksi obrolan, transkrip yang sama berisi interaksi agen dan interaksi otomatis (misalnya, dengan bot obrolan).
1. Tetapkan profil **CallCenterManager**keamanan sehingga pengguna dapat mendengarkan rekaman panggilan atau meninjau transkrip obrolan. Profil keamanan ini juga menyertakan pengaturan yang membuat ikon untuk mengunduh rekaman muncul di hasil halaman **pencarian Kontak**. Gambar berikut menunjukkan ikon putar, unduh, dan hapus rekaman yang ditampilkan kepada pengguna yang memiliki izin ini.
![\[Halaman pencarian Kontak, menampilkan opsi untuk meninjau percakapan yang direkam.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-permissions-listen-download-delete.png)
— ATAU —
1. Tetapkan izin individual berikut:
+ **Rekaman panggilan (disunting) - Akses**: Jika organisasi Anda menggunakanAmazon Connect Contact Lens, Anda dapat menetapkan izin ini sehingga agen hanya mengakses rekaman panggilan agen yang data sensitif telah disunting.
+ **Transkrip kontak (disunting) - Akses**: Jika organisasi Anda menggunakanAmazon Connect Contact Lens, Anda dapat menetapkan izin ini sehingga agen hanya mengakses transkrip kontak yang data sensitif telah disunting.
Fitur redaksi disediakan sebagai bagian dari. Contact Lens Untuk informasi selengkapnya, lihat [Gunakan redaksi data sensitif untuk melindungi privasi pelanggan Contact Lens](sensitive-data-redaction.md).
+ **Monitor manajer**: Izin ini memungkinkan pengguna untuk memantau percakapan langsung dan mendengarkan rekaman.
**Tip**
Pastikan untuk menetapkan manajer ke profil keamanan **Agen** sehingga mereka dapat mengakses Contact Control Panel (CCP). Hal ini memungkinkan mereka dapat memantau percakapan melalui PKT.
+ **Rekaman panggilan (tidak disunting) - Akses**: Gunakan izin ini untuk mengelola siapa yang dapat mengakses rekaman di halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**, melalui URLs yang sesuai yang dihasilkan di S3. Dari sana, pengguna ini dapat menghapus rekaman.
Perhatikan hal-hal berikut:
+ Jika pengguna tidak memiliki **rekaman Panggilan (tidak diedit) - Izin akses—atau** mereka tidak masuk ke Amazon Connect—mereka tidak dapat mendengarkan rekaman panggilan atau mengakses URL di S3, bahkan jika mereka tahu bagaimana URL terbentuk.
+ **Rekaman Panggilan (tidak disunting) - Aktifkan izin tombol unduh** hanya mengontrol apakah tombol unduh muncul di antarmuka pengguna. Itu tidak mengontrol akses ke rekaman.
+ **Transkrip kontak (tidak disunting) - Akses** ****: Gunakan izin ini untuk mengelola siapa saja yang dapat melihat obrolan dan percakapan email yang belum disunting, dan transkrip suara yang tidak disunting yang dihasilkan oleh Contact Lens pada halaman Pencarian Kontak dan Detail Kontak.****
Perhatikan hal-hal berikut:
+ Jika pengguna tidak memiliki **rekaman Panggilan (tidak diedit) - Izin akses—atau** mereka tidak masuk ke Amazon Connect.
+ **Rekaman Panggilan (tidak disunting) - Aktifkan izin tombol unduh** hanya mengontrol apakah tombol unduh muncul di antarmuka pengguna. Itu tidak mengontrol akses ke rekaman.
+ **Hapus percakapan yang direkam**: Untuk memungkinkan pengguna menghapus rekaman pada halaman **Pencarian kontak** **dan Detail kontak**, pilih izin **Hapus**.
+ **Rekaman suara interaksi otomatis (IVR) (tidak disunting)****: Gunakan izin ini untuk memberikan akses untuk mengelola dan melihat rekaman IVR di halaman Detail kontak.**
+ **Transkrip suara interaksi otomatis (IVR) (tidak disunting)**: Gunakan izin ini untuk memberikan akses ke transkrip untuk Rekaman Suara Interaksi Otomatis (IVR) di atas.
## Izin untuk melihat rekaman dan transkrip interaksi otomatis (IVR)
Tetapkan izin berikut:
+ **Rekaman suara interaksi otomatis (IVR) (tidak disunting) - Akses**: Memungkinkan akses pengguna ke perekaman kontak selama interaksi otomatis (dengan IVR, Amazon Lex, atau bot lainnya).
+ **Rekaman suara interaksi otomatis (IVR) (tidak diedit) - Aktifkan Tombol Unduh**: Mengontrol apakah tombol unduh muncul di sebelah rekaman IVR di halaman **Detail kontak** dalam Amazon Connect.
### Akses log dan transkrip interaksi otomatis (IVR)
Tetapkan izin berikut:
+ **Transkrip suara interaksi otomatis (IVR) (tidak disunting) - Akses: Memungkinkan akses** pengguna ke interaksi antara pelanggan, IVR, dan bot apa pun. Mereka dapat melihat input keypad pelanggan dalam menanggapi permintaan IVR dan melihat transkrip untuk interaksi dengan Amazon Lex.
[Transkrip mengaburkan input pelanggan yang dimasukkan untuk blok aliran input pelanggan Store.](store-customer-input.md) Transkrip juga mengaburkan [slot apa pun yang dikonfigurasi untuk dikaburkan dalam panduan pengembang Amazon Lex](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/monitoring-obfuscate.html) dalam *Amazon* Lex. Pengguna dengan akses ke rekaman IVR masih dapat mendengarkan input pelanggan suara selama interaksi Amazon Lex.
+ **Modul **Alur - Tampilan** dan Aliran - Tampilan**: Beri pengguna kedua izin ini sehingga mereka dapat melihat detail eksekusi alur untuk kontak suara di halaman **Detail kontak**. Misalnya, aliran mana yang dieksekusi dan apa hasilnya.
**catatan**
Izin ini juga memberi pengguna akses ke halaman modul Flow dan Flow di situs web Amazon Connect admin.
## Jeda, mundur, atau mempercepat rekaman
Gunakan langkah-langkah berikut untuk menjeda, memundurkan, atau mempercepat rekaman suara.
1. Pada hasil **pencarian Kontak**, alih-alih memilih ikon **Putar**, pilih ID kontak untuk membuka catatan kontak.
![\[Lokasi ID kontak yang perlu Anda pilih.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recordings-contactid.png)
1. Pada halaman **Rekaman kontak**, ada lebih banyak kontrol untuk menavigasi rekaman, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman catatan kontak, kontrol tambahan untuk mendengarkan rekaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-pause-rewind-fastforward.png)
1. Klik atau ketuk ke waktu yang ingin Anda selidiki.
1. Sesuaikan kecepatan bermain.
1. Mainkan, jeda, lewati mundur atau maju dalam peningkatan 10 detik.
## Memecahkan masalah saat menjeda, memutar ulang, atau meneruskan cepat
Jika Anda tidak dapat menjeda, memundurkan, atau mempercepat rekaman di halaman **pencarian Kontak**, salah satu kemungkinan alasannya adalah jaringan Anda memblokir permintaan rentang HTTP. Lihat [permintaan rentang HTTP]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Range_requests) di situs MDN Web Docs. Bekerja dengan administrator jaringan Anda untuk membuka blokir permintaan rentang HTTP.
# Unduh rekaman dan transkrip percakapan sebelumnya di Amazon Connect
Ini adalah langkah-langkah yang dilakukan manajer untuk mengunduh rekaman atau transkrip percakapan sebelumnya.
+ Jika kontak menghubungi Anda melalui panggilan telepon (saluran Suara), Anda dapat mengunduh file.wav.
+ Jika kontak menghubungi Anda melalui obrolan (saluran Obrolan), Anda dapat mengunduh file.json.
**Tip**
Agar Amazon Connect membuat transkrip panggilan telepon, lihat Contact Lens fiturnya.
## Unduh rekaman suara sebagai file.wav
1. Masuk ke situs web Amazon Connect admin dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses rekaman](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Filter daftar kontak berdasarkan tanggal, login agen, nomor telepon, atau kriteria lainnya. Pilih **Cari**.
1. Percakapan yang direkam memiliki ikon di kolom **Perekaman/Transkrip**. Jika Anda tidak memiliki izin yang sesuai, Anda tidak akan melihat ikon ini.
Gambar berikut menunjukkan seperti apa ikon untuk rekaman suara. Perhatikan ikon putar yang menunjukkan itu adalah rekaman suara.
![\[Halaman pencarian kontak, ikon putar, ikon unduh, dan ikon hapus untuk rekaman suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
1. Pilih ikon **Unduh**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman pencarian kontak, ikon unduhan untuk rekaman suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/download-recordings.png)
1. Rekaman suara disimpan secara otomatis ke folder **Unduhan** Anda sebagai file.wav.
Gambar berikut menunjukkan daftar file.wav dalam folder Downloads. Nama file.wav adalah ID kontak.
![\[Daftar rekaman file.wav di folder unduhan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/downloaded-wav-files.png)
**Tip**
Dalam rekaman, Anda mungkin hanya mendengar agen, hanya pelanggan, atau agen dan pelanggan. Ini ditentukan oleh bagaimana [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok dikonfigurasi.
## Unduh transkrip obrolan sebagai file.json
1. Gambar berikut menunjukkan seperti apa ikon untuk transkrip obrolan.
![\[Halaman pencarian kontak, ikon transkrip, ikon unduh, dan ikon hapus.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/download-transcript.png)
Transkrip obrolan disimpan ke folder Unduhan sebagai file.json.
Gambar berikut menunjukkan file.json di folder Downloads. Nama file.json adalah ID kontak.
![\[Transkrip file json di folder unduhan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/downloaded-json-file.png)
1. Untuk melihat transkrip obrolan yang diunduh, klik kanan file.json, lalu buka dengan aplikasi lain yang memungkinkan Anda melihat konten dalam format yang dapat dibaca.
Gambar berikut menunjukkan contoh transkrip yang diunduh yang telah dibuka menggunakan Firefox. Gambar menunjukkan bagian tengah transkrip, tempat agen dan pelanggan mengobrol.
![\[Transkrip file json dibuka dengan Firefox.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/download-transcript-firefox.png)
## Acara dalam transkrip obrolan
Jika Anda memiliki proses yang menggunakan peristiwa dalam transkrip S3, perhatikan bahwa transkrip obrolan berisi jenis konten acara berikut jika peristiwa telah terjadi selama sesi obrolan:
+ `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`
# Cari rekaman percakapan berdasarkan ID kontak pelanggan di Amazon Connect
Untuk menemukan rekaman kontak tertentu, Anda hanya perlu ID kontak. Anda tidak perlu mengetahui rentang tanggal, agen, atau informasi lain tentang kontak tersebut.
**Tip**
Kami merekomendasikan menggunakan ID kontak untuk mencari rekaman.
Meskipun banyak rekaman panggilan untuk kontak tertentu IDs dapat diberi nama dengan awalan ID kontak itu sendiri (misalnya, 123456-aaaa-bbbb-3223-2323234.wav), tidak ada jaminan bahwa kontak IDs dan nama file rekaman kontak selalu cocok. Dengan menggunakan **Contact ID** untuk pencarian Anda di halaman **pencarian Kontak**, Anda dapat menemukan rekaman yang benar dengan merujuk file audio pada catatan kontak.
**Untuk mencari rekaman**
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses rekaman](assign-permissions-to-review-recordings.md).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Di kotak **Contact ID**, masukkan ID kontak, lalu pilih **Cari**.
1. Percakapan yang direkam memiliki ikon di kolom **Perekaman/Transkrip**. Gambar berikut menunjukkan ikon putar, unduh, dan hapus. Jika Anda tidak memiliki izin yang sesuai, Anda tidak akan melihat ikon ini.
![\[Halaman pencarian kontak, putar, unduh, dan hapus ikon perekaman.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/recording-icons.png)
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pencarian, lihat[Cari kontak yang sudah selesai dan sedang berlangsung di Amazon Connect](contact-search.md).
# Memecahkan masalah kemampuan pemantauan percakapan agen di Amazon Connect
Tabel berikut menjelaskan cara mengatasi pesan kesalahan (pesan pengecualian) yang mungkin ditampilkan saat Anda gunakan Amazon Connect untuk memantau percakapan agen langsung dengan kontak.
| Pesan kesalahan | Resolusi | Jenis pengecualian | Kode pengecualian |
| --- | --- | --- | --- |
| **Anda tidak memiliki akses ke agen. Hubungi admin Anda untuk mempelajari lebih lanjut.** | Anda harus mengaktifkan peran terkait layanan untuk instance. Lihat [Menggunakan peran terkait layanan dan izin peran untuk Amazon Connect](connect-slr.md) untuk informasi tentang mengaktifkan peran. | AccessDeniedException | 403 |
| **Satu atau lebih parameter input tidak valid** | Pengembang perlu memastikan bahwa parameter input untuk `MonitorContact` tindakan tersebut valid. Lihat [MonitorContact Permintaan Sintaks](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 |
| **Pemantauan gagal, harap aktifkan perekaman panggilan** | Dalam alur, pastikan bahwa [Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md) blok dikonfigurasi untuk memungkinkan perekaman panggilan untuk agen dan pelanggan. | InvalidRequestException | 400 |
| **Nomor telepon pengguna tidak valid** | Periksa apakah nomor telepon yang terkait dengan deskphone agen memenuhi persyaratan berikut: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/ts-monitoring-conversations.html) | InvalidRequestException | 400 |
| **Kontak atau agen tidak dalam keadaan yang dapat dipantau** | Kontak tidak dalam keadaan aktif. Agen atau pelanggan mungkin telah terputus dari panggilan atau obrolan sebelum permintaan pemantauan dapat diproses. Pilih kontak lain untuk dipantau. | InvalidRequestException | 400 |
| **Pemantauan gagal, harap aktifkan fitur konferensi multi pihak** | Amazon Connect Instans harus mengaktifkan panggilan multi-pihak dan fitur pemantauan yang disempurnakan. Di pengaturan instans Anda, pilih **Aktifkan Panggilan Multi-Pihak dan Pemantauan yang Ditingkatkan**. Untuk petunjuk, lihat [Perbarui setelan untuk instans Amazon Connect Anda](update-instance-settings.md). | InvalidRequestException | 400 |
| **Tidak ada peserta AGEN yang ditemukan di kontak** | Panggilan atau obrolan tidak memiliki agen aktif yang terhubung dengannya dan mengerjakan kontak. Pilih kontak lain untuk dipantau. | InvalidRequestException | 400 |
| **MonitorContact tidak didukung untuk `TASK` kontak** | Fitur pemantauan hanya didukung untuk kontak suara dan obrolan. Pilih kontak suara atau obrolan untuk dipantau. | InvalidRequestException | 400 |
| **AllowedMonitorCapabilities harus disediakan dan memiliki `SILENT_MONITOR` nilai setidaknya** | Jika Amazon Connect instans Anda mengaktifkan panggilan multi-pihak dan fitur pemantauan yang disempurnakan, pengembang harus memastikan untuk meneruskan parameter `AllowedMonitorCapabilities` input dengan setidaknya set `SILENT_MONITOR` nilai. Lihat [MonitorContact Permintaan Sintaks](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html#API_MonitorContact_RequestSyntax). | InvalidRequestException | 400 |
| **Satu atau lebih sumber daya permintaan tidak ditemukan** | Pengembang perlu memastikan bahwa sumber daya dalam permintaan `MonitorContact` input yang diteruskan ada di Amazon Connect instance. | ResourceNotFoundException | 404 |
| **Pengecualian layanan internal** | Pemrosesan permintaan gagal karena kesalahan, pengecualian, atau kegagalan yang tidak diketahui dengan server internal. Tunggu sebentar dan kemudian coba lagi untuk memantau kontak. | InternalServiceException | 500 |
| **Kuota layanan telah terlampaui** | Ada batasan tertentu pada berapa banyak kontak yang dapat dipantau oleh supervisor pada satu waktu atau berapa banyak supervisor yang dapat memantau satu kontak. Periksa batas kontak suara dan obrolan di [Amazon Connect spesifikasi fitur](feature-limits.md) halaman. | ServiceQuotaExceededException | 402 |
| **Permintaan lain dengan ClientToken yang sama sedang berlangsung** | Dalam [MonitorContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_MonitorContact.html)aksinya, a `ClientToken` adalah pengidentifikasi unik dan peka huruf besar/kecil yang disediakan pengembang untuk memastikan idempotensi permintaan. Jika tidak disediakan, AWS SDK mengisi bidang ini. Untuk informasi lebih lanjut tentang idempotensi, lihat [Membuat percobaan ulang aman](https://aws.amazon.com/builders-library/making-retries-safe-with-idempotent-APIs/) dengan idempoten. APIs | IdempotencyException | 409 |
| **Akses ditolak** | Anda tidak memiliki izin yang sesuai di profil keamanan Anda untuk melakukan tindakan ini. Untuk daftar izin profil keamanan yang diperlukan untuk memantau percakapan, lihat[Tetapkan izin untuk memantau percakapan langsung di Panel Kontrol Kontak Amazon Connect (CCP)](monitor-conversations-permissions.md). | AccessDeniedException | 403 |
| **Terlalu Banyak Permintaan** | Kuota TPS API telah terlampaui. Kirim permintaan kenaikan kuota TPS. Untuk petunjuk, lihat [Meminta kenaikan kuota](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html). | ThrottlingException | 429 |
# Mengelola kontak dari halaman Detail kontak di Amazon Connect
Pada halaman **Detail kontak kontak** yang sedang berlangsung, Anda dapat mengelola kontak dengan mentransfer, menjadwalkan ulang, atau mengakhiri kontak.
Anda juga dapat melakukan tindakan ini secara terprogram menggunakan [TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html), [UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html), dan [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)operasi.
Bagian ini menjelaskan cara mentransfer, menjadwal ulang, dan mengakhiri kontak dengan menggunakan situs web Amazon Connect admin.
**Topics**
+ [Transfer kontak yang sedang berlangsung](transfer-contacts-admin.md)
+ [Menjadwalkan ulang kontak](reschedule-contacts-admin.md)
+ [Akhiri kontak](end-contacts-admin.md)
# Mentransfer kontak yang sedang berlangsung ke agen koneksi cepat atau antrian di Amazon Connect
Pada halaman **Detail kontak kontak** kontak yang sedang berlangsung, Anda dapat mentransfer kontak ke agen koneksi cepat atau antrian. Kemampuan ini mendukung kontak tugas, email, atau obrolan.
Untuk mentransfer kontak secara terprogram, gunakan file. [TransferContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_TransferContact.html)
## Izin yang diperlukan
1. Aktifkan salah satu izin berikut untuk melihat kontak di halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**:
1. **Pencarian kontak - Tampilan**: Memungkinkan pengguna untuk melihat semua kontak
1. **Lihat kontak saya - Lihat**: Memungkinkan agen untuk melihat kontak yang telah mereka tangani sendiri
1. **Batasi akses kontak** (Opsional): Batasi akses pengguna ke kontak pada halaman **pencarian** Kontak dan **rincian kontak** dalam grup hierarki mereka sendiri atau grup hierarki apa pun di bawahnya. Untuk informasi selengkapnya tentang izin ini, lihat[Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Transfer Kontak**: Memungkinkan pengguna untuk mentransfer kontak di halaman **Analytics & Optimization**. Gambar berikut menunjukkan **tindakan kontak - izin Kontak Transfer**.
![\[Halaman detail Kontak, kontak ditransfer berhasil.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-permissions.png)
## Cara mentransfer tugas, email, atau kontak obrolan
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Cari tugas yang sedang berlangsung atau kontak email untuk mentransfer:
1. Pilih filter **status Kontak** dan atur ke **Sedang berlangsung**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman pencarian Kontak, filter tugas, filter status kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-filters.png)
1. Setel filter **Saluran** ke **Tugas**, **Email**, atau **Obrolan** untuk hanya melihat kontak tugas, email, atau obrolan.
1. Pilih kontak tugas, email, atau obrolan untuk melihat detailnya.
1. Pada halaman **Detail kontak** untuk tugas, email, atau kontak obrolan, pilih **Tindakan**, **Transfer**.
![\[Halaman detail Kontak, kontak ditransfer berhasil.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transfer-action.png)
1. Pilih agen atau antrian dari daftar koneksi cepat Anda dan pilih **Transfer**.
1. Ketika kontak berhasil ditransfer, halaman secara otomatis menyegarkan dengan tautan **Kontak berikutnya** ke kontak yang dibuat sebagai hasil dari transfer. Gambar berikut menunjukkan lokasi tautan **kontak Berikutnya**.
![\[Halaman detail Kontak, kontak ditransfer berhasil.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-transferred.png)
# Menjadwalkan ulang kontak dari halaman Detail kontak di Amazon Connect
Pada halaman **Detail kontak kontak** yang sedang berlangsung, Anda dapat menjadwal ulang kontak yang telah dijadwalkan sebelumnya. Kemampuan ini saat ini hanya didukung untuk kontak tugas.
Untuk menjadwal ulang kontak secara terprogram, gunakan file. [UpdateContactSchedule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateContactSchedule.html)
## Izin yang diperlukan
1. Aktifkan salah satu izin berikut untuk melihat kontak di halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**:
1. **Pencarian kontak - Tampilan**: Memungkinkan pengguna untuk melihat semua kontak
1. **Lihat kontak saya - Lihat**: Memungkinkan agen untuk melihat kontak yang telah mereka tangani sendiri
1. **Batasi akses kontak** (Opsional): Batasi akses pengguna ke kontak pada halaman **pencarian** Kontak dan **rincian kontak** dalam grup hierarki mereka sendiri atau grup hierarki apa pun di bawahnya. Untuk informasi selengkapnya tentang izin ini, lihat[Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Menjadwalkan ulang kontak**: Memungkinkan pengguna untuk menjadwal ulang kontak di halaman **Analytics & Optimization**. Gambar berikut menunjukkan **Tindakan Kontak - Menjadwalkan ulang izin kontak**.
![\[Halaman izin profil keamanan, menjadwal ulang izin kontak.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-permissions.png)
## Cara menjadwal ulang kontak
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Cari kontak tugas yang sedang berlangsung untuk menjadwal ulang:
1. Pilih filter **status Kontak** dan ubah nilai yang dipilih menjadi **Sedang berlangsung**.
1. Pilih Filter **rentang waktu**. Setel **tipe Timestamp** ke **Terjadwal** untuk hanya melihat kontak terjadwal. Filter untuk rentang waktu. Gambar berikut menunjukkan filter ini.
![\[Halaman detail kontak, filter untuk stempel waktu terjadwal.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-choose.png)
1. Pilih kontak terjadwal untuk melihat detailnya.
1. Pada halaman **Detail kontak kontak** tugas, pilih **Tindakan**, **Penjadwalan Ulang**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman detail kontak, opsi Reschedule.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-reschedule-action.png)
1. Pilih waktu dan rentang untuk menjadwal ulang kontak. Waktu yang dijadwalkan harus dalam 6 hari sejak tugas dimulai.
1. Ketika kontak berhasil dijadwal ulang, halaman secara otomatis menyegarkan dengan waktu jadwal baru untuk tugas tersebut.
# Akhiri kontak dari halaman Detail kontak di Amazon Connect
Pada halaman **Detail kontak kontak** yang sedang berlangsung, Anda dapat mengakhiri kontak. Mengakhiri kontak mengakibatkan kontak terputus. Jika kontak sudah terhubung ke agen, mengakhiri kontak dimulai After Contact Work (ACW) untuk kontak tersebut.
Untuk mengakhiri kontak secara terprogram, gunakan file. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)
## Hal-hal penting untuk diketahui
+ Jika Anda mengakhiri kontak tugas setelah ACW sedang berlangsung, kontak akan dihentikan. Kontak suara dan obrolan yang berada dalam status ACW tidak dapat dihentikan dengan melakukan tindakan **Akhiri kontak** di halaman **Detail kontak**.
+ Anda tidak dapat mengakhiri kontak suara ketika mereka dimulai menggunakan metode berikut:
+ MEMUTUSKAN
+ PEMINDAHAN
+ ANTRIAN\$1TRANSFER
+ Anda dapat mengakhiri obrolan dan kontak tugas terlepas dari bagaimana mereka dimulai.
## Izin yang diperlukan
1. Aktifkan salah satu izin berikut untuk melihat kontak di halaman **pencarian Kontak** dan **detail Kontak**:
1. **Pencarian kontak - Tampilan**: Memungkinkan pengguna untuk melihat semua kontak.
1. **Lihat kontak saya - Lihat**: Memungkinkan agen melihat kontak yang telah mereka tangani sendiri.
1. **Batasi akses kontak** (Opsional): Batasi akses pengguna ke kontak pada halaman **pencarian** Kontak dan **rincian kontak** dalam grup hierarki mereka sendiri atau grup hierarki apa pun di bawahnya. Untuk informasi selengkapnya tentang izin ini, lihat[Kelola siapa yang dapat mencari kontak dan mengakses informasi terperinci](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. **Kontak Akhir**: Memungkinkan pengguna untuk mengakhiri kontak di halaman **Analytics & Optimization**. Gambar berikut menunjukkan **Tindakan Kontak - Akhiri izin kontak**.
![\[Izin kontak akhir.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-permissions.png)
## Cara mengakhiri kontak yang sedang berlangsung
1. Masuk ke Amazon Connect dengan akun pengguna yang memiliki [izin untuk mengakses catatan kontak](contact-search.md#required-permissions-search-contacts).
1. Di Amazon Connect pilih **Analytics dan optimasi**, **Pencarian kontak**.
1. Pilih filter **status Kontak** dan ubah nilai yang dipilih menjadi **Sedang berlangsung**.
1. Pilih kontak yang sedang berlangsung untuk melihat detailnya.
1. Pada halaman **Detail kontak** pilih **Tindakan**, **Akhiri**.
![\[Halaman detail kontak, opsi akhir.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-details-contact-end-action.png)
1. Konfirmasikan tindakan untuk mengakhiri kontak dengan memilih **Akhiri**.
1. Ketika kontak berakhir dengan sukses, halaman secara otomatis menyegarkan.
# Integrasikan Amazon Connect Contact Lens dengan sistem suara eksternal
Migrasi pusat kontak dari sistem eksternal ke cloud bisa jadi rumit. Ini membutuhkan pemindahan banyak komponen yang berbeda seperti telepon, IVR, ACD, perekaman panggilan, analitik panggilan, dan banyak lagi. Namun, dengan mengintegrasikan sistem eksternal Anda dengan Contact Lens for analytics, Anda dapat mempercepat migrasi ke Amazon Connect. Inilah cara langkah pertama ini dapat menguntungkan bisnis Anda:
+ Contact Lensintegrasi meningkatkan kemampuan perekaman dan analitik pusat kontak eksternal yang ada.
+ Ini memberikan kesempatan untuk melatih administrator, manajer, dan agen pusat kontak Anda di Amazon Connect.
+ Contact Lensmembantu mengungkap tren, masalah, dan tema utama dari interaksi pelanggan yang terjadi di beberapa sistem suara seperti pusat kontak eksternal atau solusi suara yang dihadapi pelanggan (misalnya, konsultasi telepon, penasihat keuangan, atau manajer hubungan perbankan).
Diagram berikut menunjukkan bagaimana audio panggilan suara mengalir antara sistem suara eksternal Anda danContact Lens. Anda menggunakan Contact Lens Konektor untuk mengirim replika audio pusat kontak Anda keContact Lens. Alur panggilan eksternal terus beroperasi seperti biasa untuk agen Anda, sambil Contact Lens menyediakan analitik real-time dan pasca-panggilan menggunakan audio panggilan yang direplikasi.
![\[Diagram konseptual yang menunjukkan bagaimana audio panggilan suara mengalir antara sistem suara eksternal Anda danContact Lens.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-diagram.png)
1. Panggilan yang dikirim melalui PSTN mendarat di sistem suara eksternal Anda.
1. Salinan audio panggilan hanya-baca akan di-fork ke Amazon Connect.
1. Aliran dimulai untuk panggilan. Contact LensKonektor merutekan panggilan keAmazon Connect Contact Lens.
## Persyaratan
Sebelum Anda mulai menyiapkan Contact Lens integrasi, periksa apakah Amazon Connect dan sistem eksternal memenuhi persyaratan berikut:
+ Verifikasi instans Amazon Connect Anda dibuat di [AWS Wilayah yang didukung](regions.md#contactlens_region). Pastikan sistem suara eksternal Anda dapat terhubung ke Wilayah.
+ Pastikan perangkat eksternal yang memulai sesi SIPREC dan sistem suara yang digunakan untuk panggilan didukung. Untuk daftar sistem yang didukung, lihat `ContactCenterSystemTypes` dan `SessionBorderControllerTypes` [PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/chime-sdk/latest/APIReference/API_voice-chime_PutVoiceConnectorExternalSystemsConfiguration.html)di Amazon Chime API. Biasanya sesi SIPREC adalah Session Border Controller (SBC) dan sistem suara adalah pusat kontak Anda.
+ Pastikan Anda memiliki dukungan SIPREC atau kemampuan untuk menambahkan SIPREC ke sistem sumber yang akan mengirim audio panggilan replika SIPREC ke. Contact Lens
## Siapkan langkah-langkah
Berikut ini adalah ringkasan langkah-langkah yang akan Anda ambil untuk mengatur Contact Lens integrasi dengan sistem suara eksternal Anda. Topik terkait memberikan detail lebih lanjut.
+ [Buat instans Amazon Connect](amazon-connect-instances.md) jika Anda belum memilikinya.
+ Anda tidak perlu mengklaim nomor telepon ke Amazon Connect untuk mengintegrasikan denganContact Lens.
+ [Tambahkan agen](user-management.md) dan [atur hierarki agen](agent-hierarchy.md). Ini akan membantu Anda menghubungkan analitik yang dihasilkan oleh Contact Lens agen tertentu.
**catatan**
Jika tidak ada agen yang diidentifikasi untuk panggilan, panggilan replika akan Contact Lens berakhir. Tidak ada analisis rekaman dan percakapan yang diproduksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menyediakan metadata panggilan untuk integrasi Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md).
+ [Kuota layanan permintaan meningkat](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) untuk kuota berikut di akun Amazon Connect Anda:
+ **Contact Lenskonektor per akun**
+ **Sesi perekaman aktif maksimum dari sistem suara eksternal per instans**
**penting**
Setelah kuota layanan Anda diminta dan disetujui, Contact Lens integrasi akan terlihat di konsol Amazon Connect dan situs web Amazon Connect admin.
+ [Buat Contact Lens konektor](create-contact-lens-connector.md) di konsol Amazon Connect.
+ [Konfigurasikan SBC Anda](configure-external-voice-system.md) untuk mengirim audio SIPREC ke host konektor itu bersama dengan metadata panggilan.
+ [Aktifkan Contact Lens konektor di situs web Amazon Connect admin](enable-contactlens-integration.md). Anda melakukan ini dengan menetapkan izin profil keamanan berikut ke Admin dan pengguna lain yang perlu mengakses konektor: Contact Lens
+ **Analisis dan Optimasi - Contact Lens konektor - Lihat** dan **Edit**. Izin **Lihat** memungkinkan Anda melihat daftar Contact Lens konektor yang tersedia. Izin **Edit** memungkinkan Anda untuk mengaitkan alur dengan Contact Lens konektor.
+ **Channels and Flows - Flows - View**: Izin ini memungkinkan Anda melihat alur yang tersedia yang dapat Anda kaitkan dengan Contact Lens konektor.
Hanya pengguna yang memiliki izin ini yang dapat mengakses Contact Lens konektor di situs web Amazon Connect admin.
+ Buat alur untuk menentukan cara memproses audio panggilan termasuk perekaman, analisis langsung atau posting panggilan, dan [kaitkan alur dengan Contact Lens konektor](associate-contactlens-integration.md).
+ Secara opsional, buat Lambda yang dapat dipanggil saat alur Amazon Connect dipicu. Gunakan Lambda untuk mengurai permintaan SIPREC dan data meta panggilan tambahan, dan mengambil tindakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Hubungi metadata untuk integrasi Contact Lens](callmetadata-contactlens-integration.md).
# Buat Contact Lens konektor untuk diintegrasikan dengan sistem suara eksternal Anda
Topik ini menjelaskan cara membuat Contact Lens konektor untuk diintegrasikan dengan sistem suara eksternal Anda. Selesaikan langkah-langkah berikut:
1. Buka konsol Amazon Connect di [https://console.aws.amazon.com/connect/](https://console.aws.amazon.com/connect/).
1. Pada halaman instance, pilih alias instance. Alias instance juga merupakan **nama instans** Anda, yang muncul di URL Amazon Connect Anda. Gambar berikut menunjukkan halaman **instance pusat kontak virtual Amazon Connect**, dengan kotak di sekitar alias instance.
![\[Halaman instans pusat kontak virtual Amazon Connect, alias instans.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/instance.png)
1. Di konsol Amazon Connect, di panel navigasi, pilih **Sistem suara eksternal**, **Contact Lensintegrasi**, lalu pilih **Buat Contact Lens konektor**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Halaman Contact Lens integrasi, tombol Buat Contact Lens konektor.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-connector.png)
1. Pada halaman **Contact Lenskonektor**, ketikkan nama ramah untuk konektor.
1. Di bawah **Jenis sumber konektor**, gunakan menu tarik-turun untuk memilih dari daftar jenis sumber konektor yang tersedia. Biasanya ini adalah Session Boarder Controller (SBC) eksternal yang akan memulai sesi SIPREC. Gambar berikut menunjukkan contoh daftar dropdown jenis sumber.
![\[Halaman Contact Lens konektor, daftar tarik-turun tipe sumber Connect.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-source-types.png)
1. Di bawah **Jenis sistem suara**, gunakan daftar tarik-turun untuk memilih sistem suara yang digunakan untuk panggilan. Biasanya ini adalah sistem pusat kontak eksternal Anda. Gambar berikut menunjukkan contoh daftar dropdown jenis sistem suara.
![\[Halaman Contact Lens konektor, daftar dropdown tipe sistem suara.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-voice-system-types.png)
1. Aktifkan **Enkripsi** dan **Pencatatan** pesan metrik SIP dan Media.
+ Amazon Chime SDK Voice Connector menggunakan sertifikat server TLS yang dikeluarkan oleh Amazon Trust Services. Sebagian besar sistem operasi modern mempercayai Amazon Trust Services secara default. Jika ini tidak berlaku untuk infrastruktur SIP Anda dan Anda mengaktifkan enkripsi, Anda mungkin perlu menambahkan sertifikat root CA Starfield dan Amazon Trust Services, tidak termasuk akar UE, ke toko kepercayaan Anda. Anda dapat menemukan sertifikat ini [di sini](https://www.amazontrust.com/repository/).
+ Meskipun logging bersifat opsional, kami sarankan Anda mengaktifkannya untuk membantu Anda men-debug masalah integrasi.
1. Di bagian **Alamat IP Sumber**, Anda dapat mengonfigurasi berbagai alamat IP Sumber yang diizinkan untuk mengirim suara ke konektor ini.
1. Di bagian **Kredensial - opsional**, kami sarankan Anda membuat kredensyal. Mereka dapat membantu mengotentikasi sesi SIPREC.
**catatan**
Jika Anda melakukan ini, Anda harus memberikan kredensyal yang sama ketika Anda mengkonfigurasi sistem eksternal Anda.
1. Secara opsional, tambahkan tag untuk mengidentifikasi, mengatur, mencari, memfilter, dan mengontrol siapa yang dapat mengakses konektor ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan tag ke sumber daya di Amazon Connect](tagging.md).
1. Pilih **Buat Contact Lens konektor** untuk membuat konektor. Setelah konektor dibuat, pesan sukses ditampilkan.
1. Pada halaman **Contact Lensintegrasi** Anda akan melihat nama host pendek. Ini adalah host yang sistem suara eksternal Anda akan mengirim lalu lintas suara SIPREC ke.
Saat mengonfigurasi sistem suara eksternal, Anda akan menggunakan nama domain host yang sepenuhnya memenuhi syarat, bukan nama host pendek ini.
![\[Halaman Contact Lens integrasi, nama host pendek konektor.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-shorthostname.png)
1. Anda selesai membuat Contact Lens konektor. Lanjutkan ke langkah berikutnya: [Konfigurasikan sistem suara eksternal Anda untuk integrasi dengan Contact Lens](configure-external-voice-system.md).
# Konfigurasikan sistem suara eksternal Anda untuk integrasi dengan Contact Lens
Setelah Anda [membuat Contact Lens konektor](create-contact-lens-connector.md), Anda perlu mengkonfigurasi sistem suara eksternal Anda untuk menunjuk ke konektor. Selesaikan langkah-langkah berikut:
1. Di panel navigasi konsol Amazon Connect, pilih **Sistem suara eksternal**, **Contact Lensintegrasi**. Anda akan melihat nama Contact Lens konektor yang tersedia. Pilih salah satu yang ingin Anda gunakan. Gambar berikut menunjukkan Contact Lens konektor contoh bernama **MyTestConnector**.
![\[Halaman Contact Lens integrasi, sebuah konektor contoh bernama MyTestConnector.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-name.png)
1. Pada halaman detail konektor, perhatikan nama host yang sepenuhnya memenuhi syarat. Ini adalah nama host di Amazon Connect yang akan menerima audio SIPREC. Gambar berikut menunjukkan contoh nama host yang sepenuhnya memenuhi syarat.
![\[Halaman MyTestConnector detail, nama host yang sepenuhnya memenuhi syarat yang akan menerima audio SIPREC.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-detailspage.png)
1. **Untuk informasi tentang cara mengonfigurasi sistem sumber eksternal, buka halaman sumber [daya Amazon Chime SDK](https://aws.amazon.com/chime/chime-sdk/resources/?whats-new-chime-sdk.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-chime-sdk.sort-order=desc), dan pilih Panduan Konfigurasi.** Gulir ke bawah halaman ke **Panduan Konfigurasi SIPREC/NBR**, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Panduan Konfigurasi di halaman sumber daya Amazon Chime SDK.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/configuration-guides.png)
**catatan**
Jika Anda membuat kredensyal untuk konektor, Anda perlu menggunakan kredensyal yang sama untuk sistem eksternal Anda.
1. Setelah Anda mengonfigurasi sistem sumber eksternal Anda, lanjutkan ke langkah berikutnya: [aktifkan Contact Lens integrasi](enable-contactlens-integration.md).
# Transfer kontak model dan konferensi di Amazon Connect
Topik ini untuk pengembang yang telah mengintegrasikan sistem suara eksternal mereka dengan Amazon Connect Contact Lens.
Sistem suara eksternal Anda dapat mendukung transfer kontak (dingin dan hangat) dan konferensi beberapa agen dalam satu panggilan. Anda dapat memberi sinyal kasus ini ke Amazon Connect dengan memanggil [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)dan [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html) APIs. Ini APIs membuat rantai kontak yang mirip dengan kontak suara Amazon Connect asli. Setiap kaki panggilan akan mendapatkan rekaman, catatan kontak, dan analitiknya sendiri, seperti kontak suara Amazon Connect asli.
Setiap interaksi agen-pelanggan dimodelkan oleh segmen kontak independen.
+ Untuk memodelkan penambahan agen ke panggilan yang sedang berlangsung, Anda membuat segmen kontak baru menggunakan [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html)API dengan metode `TRANSFER` inisiasi. Kontak transfer ditautkan ke kontak sebelumnya oleh mereka`previousContactId`.
+ Jika diaktifkan, rekaman panggilan dibuat secara independen untuk setiap segmen kontak dan dikirim setelah menyelesaikan segmen tersebut.
+ Contact Lensanalitik real-time dan pasca-panggilan dibuat untuk setiap segmen kontak secara independen.
+ Catatan kontak dihasilkan untuk setiap segmen kontak independen.
+ Untuk memodelkan agen yang meninggalkan panggilan, Anda dapat mengakhiri segmen kontak dengan memanggil [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)API.
## Alur kerja untuk transfer hangat
Transfer hangat melibatkan penundaan pelanggan saat agen membuat pengantar tentang penelepon ke pihak lain.
Untuk memodelkan transfer hangat menggunakan kontak APIs, terapkan alur kerja berikut:
1. Panggilan di sistem suara eksternal Anda membuat segmen kontak awal.
1. Saat agen baru bergabung dengan panggilan, panggil API. [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) Gunakan segmen kontak awal `contactId` sebagai `PreviousContactId` parameter. Berikan ID agen baru di `UserInfo` parameter.
1. Biarkan agen awal memperkenalkan agen baru ke panggilan dan kemudian memutuskan sambungan dari panggilan.
1. Saat agen awal terputus dari panggilan, panggil API. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)
1. Ketika panggilan berakhir di sistem suara eksternal Anda (setelah SIP BYE), rantai kontak berakhir.
## Alur kerja untuk transfer dingin
Transfer dingin melibatkan transfer langsung pelanggan dari satu agen ke agen lain tanpa pengenalan atau konteks yang dibagi di antara mereka.
Untuk memodelkan transfer dingin menggunakan kontak APIs, terapkan alur kerja berikut:
1. Panggilan di sistem suara eksternal Anda membuat segmen kontak awal.
1. Saat agen awal terputus dari panggilan, panggil API. [StopContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StopContact.html)
1. Saat agen baru bergabung dengan panggilan, panggil API. [CreateContact](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateContact.html) Gunakan segmen kontak awal `contactId` sebagai `PreviousContactId` parameter. Berikan ID agen baru di `UserInfo` parameter.
1. Ketika panggilan berakhir di sistem suara eksternal Anda (setelah SIP BYE), rantai kontak berakhir.
## Batas segmen kontak
Anda dapat memiliki hingga dua segmen kontak bersamaan dan 10 segmen kontak total dalam sebuah rantai.
# Aktifkan Amazon Connect Contact Lens integrasi
Setelah Anda membuat Contact Lens konektor, Anda perlu mengaktifkan integrasi dengan menetapkan izin profil keamanan pengguna sehingga mereka dapat mengaksesnya di situs web Amazon Connect admin.
1. Masuk ke situs web Amazon Connect admin di https://*nama instance* .my.connect.aws/ menggunakan akun Admin.
1. Pada bilah navigasi, pilih **Profil keamanan**. Pada halaman **Kelola profil keamanan**, pilih **Admin**, **Edit**.
1. Pada halaman **Edit profil keamanan**, pilih **Saluran dan Aliran** - **AnalyticsConnectors**- **Lihat** dan **Edit** izin, lalu pilih **Simpan**.
**penting**
Jika Anda tidak melihat izin Contact Lens konektor di **Channels and Flows**, kuota layanan permintaan meningkat untuk kuota berikut di akun Amazon Connect Anda:
Contact Lenskonektor per akun
Sesi perekaman aktif maksimum dari sistem suara eksternal per instans
1. Tetapkan izin ini ke profil keamanan untuk pengguna yang ingin Anda akses Contact Lens konektornya.
**catatan**
Anda hanya dapat menghapus Contact Lens konektor terakhir di instans Amazon Connect ketika akses ke Contact Lens konektor dihapus dari pengguna instance tersebut.
Jika Anda mencoba menghapus Contact Lens konektor terakhir tanpa terlebih dahulu menghapus akses Contact Lens konektor dari pengguna contoh itu, pesan kesalahan berikut akan ditampilkan: **kesalahan - Gagal menghapus konektor \$1connector-name\$1 dengan kesalahan: Izin konektor analitik sedang digunakan dalam profil keamanan**.
1. Setelah Anda menerapkan izin, pengguna yang memilikinya akan dapat melihat opsi **Contact Lenskonektor** di menu navigasi kiri situs web Amazon Connect admin, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Menu kiri di situs web Amazon Connect admin, Contact Lens opsi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-connector-menuitem.png)
1. Anda selesai mengaktifkan Contact Lens konektor. Lanjutkan ke langkah berikutnya: [kaitkan Contact Lens konektor dengan aliran](associate-contactlens-integration.md).
# Kaitkan Contact Lens konektor dengan aliran
Setelah Anda [mengonfigurasi](configure-external-voice-system.md) SBC eksternal Anda untuk menunjuk ke host konektor Contact Lens integrasi, Anda perlu mengonfigurasi bagaimana audio akan diproses saat mencapaiAmazon Connect Contact Lens. Untuk melakukan ini, Anda menentukan langkah pemrosesan audio dalam alur Amazon Connect. Ini menentukan langkah-langkah apa yang akan dilalui audio panggilan, termasuk menjalankan analisis Contact Lens percakapan.
Selesaikan langkah-langkah berikut untuk membuat aliran yang memungkinkanContact Lens, dan kemudian kaitkan aliran dengan Contact Lens konektor. Alur ini akan dipanggil saat Contact Lens konektor menerima audio panggilan.
1. Di situs web Amazon Connect admin, buat alur yang menggunakan file[Mengatur perilaku perekaman dan analitik](set-recording-behavior.md). Konfigurasikan blok untuk mengaktifkan **perekaman suara Agen dan pelanggan**, **analitik Contact Lens ucapan**, dan **perekaman panggilan interaksi otomatis**. Akhiri aliran dengan [Alur akhir/Lanjutkan](end-flow-resume.md) blok. Konfigurasi ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Untuk daftar blok yang dapat Anda gunakan dalam Contact Lens integrasi, lihat[Blok aliran yang didukung untuk Contact Lens integrasi](contactlens-integration-supportedflowblocks.md).
![\[Halaman properti dari blok Setel perilaku perekaman dan analitik.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-setblock.png)
Untuk petunjuk mendetail, lihat [Aktifkan analisis percakapan](enable-analytics.md).
1. Pada menu navigasi, pilih **Saluran**, **Contact Lenskonektor**. Pilih konektor Contact Lens integrasi yang ingin Anda kaitkan dengan alur. Di bidang **Nama aliran**, mulailah mengetik nama alur Anda untuk menampilkan daftar, lalu pilih alirannya.
![\[Halaman Konektor, daftar alur yang tersedia.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/connect/latest/adminguide/images/contactlens-connector-flow.png)
# Menyediakan metadata panggilan untuk integrasi Contact Lens
Di Amazon Connect, setiap interaksi dengan pelanggan adalah kontak Amazon Connect. Setiap sesi suara yang datang melalui Contact Lens konektor membuat kontak Amazon Connect. Konektor membuat kontak Amazon Connect menggunakan bidang yang disediakan dalam metadata panggilan. Metadata panggilan menyertakan ID pengguna agen dan ID antrian agen untuk panggilan streaming dalam metadata panggilan.
Anda dapat memberikan ID pengguna agen dan metadata panggilan lainnya ke Contact Lens konektor dengan menggunakan parameter metadata SIPREC yang didukung dalam SIP INVITE sesi streaming audio. Konektor mem-parsing bidang metadata panggilan berikut dan menambahkan informasi ini ke kontak Amazon Connect.
| Panggil Bidang Negara | Metadata SIPREC | Nilai | Jika tidak disediakan |
| --- | --- | --- | --- |
| ID pengguna agen | AmznConnectAgentUserId | ID pengguna agen Amazon Connect | Diperlukan |
| Id antrian | AmznConnectQueueId | ID antrian Amazon Connect | Opsional. Jika tidak disediakan, antrean default instans Amazon Connect akan digunakan. |
| Pesanan peserta | AmznConnectParticipantOrder | Nilai valid: asc, desc | Opsional. Jika tidak disediakan, urutan naik digunakan. Amazon Connect mengurutkan aliran SIPREC dengan menggunakan label. Aliran pertama dalam urutan label adalah agen dan yang kedua adalah penelepon. |
Kontak harus memiliki ID pengguna agen Amazon Connect. Contact Lensmulai menangkap audio yang dialirkan, dan menghasilkan perekaman panggilan dan analisis panggilan, hanya ketika AgenTid disediakan.
Jika agentid tidak ada maka sesi Contact Lens konektor Amazon Connect dihentikan. Jika metadata SIPREC Anda tidak diuraikan secara otomatis oleh Contact Lens konektor Amazon Connect dan ID pengguna agen tidak disetel, Anda dapat membuat lambda aliran dan mengakses semua metadata SIP dan SIPREC menggunakan bidang berikut:
| Atribut | Deskripsi | JSONPath Referensi |
| --- | --- | --- |
| Metadata SIPREC | Metadata SIPREC dari acara SIP | \$1. Media.Sip. SiprecMetadata |
| Header SIP | Header SIP dari acara SIP. \$1SIP header name\$1 adalah nama header SIP yang disediakan dalam acara SIP. Misalnya, “Ke”, “Dari”, dan lainnya. | \$1.Media.Sip.Header. \$1Nama header SIP\$1 |
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Atribut metadata panggilan telepon (atribut panggilan)](connect-attrib-list.md#telephony-call-metadata-attributes).
## Cara menggunakan metadata acara
Amazon Connect menerbitkan SIP, streaming, dan acara kontak. Peristiwa ini termasuk metadata yang dikumpulkan dari SIPREC SIP INVITE dari panggilan. Metadata mencakup Metadata SIPREC, header SIP, fromNumber, Tonumber, dan lainnya. Berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda lakukan dengan metadata acara ini:
1. Anda dapat memproses metadata dalam peristiwa ini untuk menentukan pengenal unik Anda sendiri untuk panggilan dan menghubungkan panggilan dengan sistem Anda sendiri.
1. Anda kemudian dapat menambahkan pengenal unik untuk panggilan ke atribut kontak panggilan dengan menggunakan [Tetapkan atribut kontak](set-contact-attributes.md) blok.
1. Anda dapat mencari berdasarkan atribut kontak khusus di situs web Amazon Connect admin untuk menemukan kontak untuk panggilan pihak ketiga di dua instans Amazon Connect.
Untuk informasi tentang cara membuat fungsi Lambda Amazon Connect flow, lihat. [Berikan Amazon Connect akses ke AWS Lambda fungsi Anda](connect-lambda-functions.md) Untuk daftar semua atribut kontak yang didukung yang dapat Anda akses di Lambda alur, lihat. [Daftar atribut kontak yang tersedia di Amazon Connect dan JSONPath referensinya](connect-attrib-list.md)
# Blok aliran yang didukung untuk Contact Lens integrasi
Tabel berikut mencantumkan blok alur yang dapat Anda gunakan untuk menentukan cara Amazon Connect memproses sesi streaming audio.
**Atur blok**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Atur Antrian Kerja | Tidak Ada Efek | Set Antrian Kerja |
| Tetapkan Atribut Kontak | Didukung | Menyimpan pasangan kunci-nilai sebagai atribut kontak. Anda menetapkan nilai yang kemudian direferensikan dalam aliran. |
| Dapatkan Metrik Antrian | Tidak Ada Efek | Mendapat metrik antrian |
| Ubah prioritas/usia perutean | Tidak Ada Efek | mengubah prioritas routing kontak |
| Atur Aliran Tahan | Tidak Ada Efek | Menentukan alur untuk memanggil ketika pelanggan atau agen ditunda. |
| Atur Aliran Bisikan | Tidak Ada Efek | Menentukan alur untuk memanggil ketika pelanggan atau agen bergabung dalam percakapan suara atau obrolan. |
| Tetapkan Nomor callback | Tidak Ada Efek | Tentukan atribut untuk mengatur nomor callback. |
| Setel Suara | Tidak Ada Efek | Mengatur bahasa dan suara text-to-speech (TTS) yang akan digunakan untuk alur kontak. |
| Mengatur Antrian Pelanggan | Tidak Ada Efek | Menetapkan antrian pelanggan untuk aliran antrian pelanggan |
| Atur Aliran Putus | Tidak Ada Efek | Mengatur aliran pemutusan untuk aliran antrian pemutusan |
| Atur alur acara | Tidak Ada Efek | Menentukan aliran mana yang akan dijalankan selama acara kontak. |
| Tetapkan kriteria perutean | Tidak Ada Efek | Menetapkan kriteria routing untuk kontak. |
**Menganalisis blok**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Mengatur perilaku Perekaman dan Analisis | Didukung | Menetapkan opsi untuk merekam dan mengaktifkan fitur diContact Lens. |
| Mengatur perilaku logging | Didukung | Mengaktifkan atau menonaktifkan log aliran |
**Blok logika**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Distribusikan berdasarkan persentase | Didukung | Rutekan kontak secara acak berdasarkan persentase |
| Loop | Didukung | Mengeksekusi cabang perulangan untuk jumlah waktu tertentu |
**Blok cabang**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Periksa Status Antrian | Tidak Ada Efek | Memeriksa Status Antrian |
| Periksa Kepegawaian | Tidak Ada Efek | Memeriksa kepegawaian dalam antrian |
| Periksa jam operasi | Didukung | Cabang berdasarkan jam operasi yang ditentukan. |
| Periksa Atribut Kontak | Didukung | Cabang berdasarkan perbandingan dengan nilai atribut kontak. |
**Integrasikan blok**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Buat Tugas | Didukung | Membuat tugas baru secara manual atau dengan memanfaatkan template tugas. |
| Profil pelanggan | Didukung | Memungkinkan Anda untuk mengambil, membuat, dan memperbarui profil pelanggan. |
| Memanggil AWS Lambda | Didukung | Memanggil AWS Lambda, dan secara opsional mengembalikan pasangan nilai kunci. |
| Invoke modul | Didukung | Memanggil modul yang diterbitkan, yang memungkinkan Anda membuat bagian alur kontak yang dapat digunakan kembali. |
**Hentikan/Transfer blok**
| Blok aliran | Efek | Deskripsi |
| --- | --- | --- |
| Putuskan/Hangup | Didukung | Putuskan kontak dan akhiri sesi streaming audio. |
| Aliran Akhir | Didukung | Mengakhiri aliran arus tanpa memutuskan kontak. |
# Siapkan redundansi multi-wilayah untuk integrasi Contact Lens
Redundansi multi-wilayah memungkinkan Anda untuk menskalakan sistem suara eksternal Anda untuk keandalan, kinerja, dan efisiensi tertinggi. Anda dapat mendukung redundansi multi-wilayah menggunakan instans replika Amazon Connect.
## Konfigurasi redundansi aktif/pasif
Anda dapat membuat satu instans Amazon Connect di satu Wilayah (misalnya, US East (Virginia N.)) dan instance replika di Wilayah lain (misalnya, US West (Oregon)). Anda kemudian dapat mengonfigurasi sistem suara eksternal Anda untuk mengirim SIPREC SIP INVITE ke Wilayah utama. Jika instans Amazon Connect di Wilayah utama gagal, Anda dapat memperbarui sistem suara eksternal ke failover ke replika instans Amazon Connect di Wilayah pasif.
## Konfigurasi redundansi aktif/aktif
Anda dapat menerapkan strategi aktif-aktif dengan mengalirkan audio secara bersamaan ke kedua instans Amazon Connect. Untuk menerapkan strategi ini, konfigurasikan sistem suara eksternal Anda untuk mengalirkan audio secara bersamaan ke dua Wilayah terpisah. Di setiap Wilayah, Contact Lens integrasi akan melakukan hal berikut:
1. Buat kontak Amazon Connect sendiri.
1. Menangkap aliran audio untuk membuat rekaman panggilan
1. Lakukan Contact Lens analisis
Pendekatan ini mengharuskan Anda untuk mereplikasi semua konfigurasi pusat kontak Amazon Connect secara manual. Namun, Anda dapat menggunakan Amazon Connect Global Resiliency dan itu akan mereplikasi semua pengaturan instans Amazon Connect di seluruh Wilayah secara otomatis. Lihat informasi yang lebih lengkap di [Siapkan Ketahanan Global Amazon Connect](setup-connect-global-resiliency.md).