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# Amazon Connect アウトバウンドキャンペーンのベストプラクティス
このセクションのトピックでは、アウトバウンドキャンペーンのベストプラクティスについて説明します。これらのプラクティスは、エージェントの生産性を向上させ、規制への準拠と電話番号の整合性の保護に役立ちます。
**Topics**
+ [音声通信に適したモードを選択する](#right-campaign-for-vc)
+ [音声通信のエージェントのスタッフ配置のベストプラクティス](#agent-staffing-vc)
+ [接続のレイテンシーのベストプラクティス](#call-latency-oc)
+ [留守番電話検出のベストプラクティス](#machine-detection-oc)
+ [アウトバウンドキャンペーンとジャーニーでソートされたセグメントを使用する](#sorted-segments-best-practices)
## 音声通信に適したモードを選択する
Amazon Connect アウトバウンドキャンペーンは、いくつかのタイプの音声通信を提供します。以下のセクションでは、ニーズに最も合ったキャンペーンを実施できるように、各タイプについて説明します。
**Topics**
+ [プレディクティブ (エージェントアシスト音声)](#predictive-campaigns-oc)
+ [プログレッシブ (エージェントアシスト音声)](#progressive-campaigns-oc)
+ [エージェントレス (自動音声)](#agentless-campaigns-oc)
### プレディクティブ (エージェントアシスト音声)
エージェントの生産性、通話単価、コンタクトセンターの効率性が重要な指標である場合は、プレディクティブを使用します。プレディクティブモードでは、通話の多くに応答がないことを見込んでいます。エージェントの空き状況を予測して、エージェントのシフト中にリスト内のできるだけ多くの電話番号をダイヤルすることによって、この状況を相殺します。
予測アルゴリズムは、特定のパフォーマンス指標に基づいて先行発信します。つまり、エージェントが対応可能になる前に通話を接続でき、顧客は次に対応可能なエージェントに接続されます。予測アルゴリズムは、エージェントの生産性と効率性が向上するように、エージェントの可用性を継続的にリアルタイムで分析、評価、予測します。
### プログレッシブ (エージェントアシスト音声)
応答速度を下げる必要がある場合は、プログレッシブを使用します。
プログレッシブモードキャンペーンは、エージェントが前の通話を完了してから、リスト内の次の電話番号をダイヤルします。同じエージェントのセットをターゲットとするキャンペーンが複数ある場合、それぞれが同じエージェントの連絡先をダイヤルする可能性があります。これを防ぐには次の 2 つの方法があります。
+ 各キャンペーンの帯域幅割り当ての合計が 100% 以下になるように、キャンペーンの帯域幅割り当てを変更します。これにより、複数のキャンペーンが同じエージェントの問い合わせをダイヤルする可能性が大幅に低下しますが、完全に排除されるわけではありません。
+ 1 対 1 の保証が必要な場合は、キャンペーンごとにエージェントの排他的なセットを用意します。これを行うには、キャンペーンのキューを単一のルーティングプロファイルに割り当てます。このルーティングプロファイルには、このキャンペーンのキューのみが必要で、音声通話のみを許可し、インバウンドコンタクトをこのキューに入れないでください。
統合された留守番電話検出機能を使用すると、ライブ顧客のピックアップやボイスメールを特定し、それに応じて連絡方法をカスタマイズできます。例えば、顧客が電話に応答したときに、その顧客が選択できるオプションを提示できます。通話がボイスメールに転送された場合は、メッセージを残すことができます。
キャンペーンごとに容量を指定してペースを管理することもできます。例えば、特定のエージェントレスのキャンペーンの容量をその他のダイヤラーのキャンペーンよりも高く設定すると、より多くの音声通知をより速く送信できます。
### エージェントレス (自動音声)
エージェントレスモードを使用すると、パーソナライズされた大量の音声通知や予約のリマインダーを送信したり、自動音声応答 (IVR) を使用してエージェントを必要としないセルフサービスを有効にしたりできます。
## 音声通信のエージェントのスタッフ配置のベストプラクティス
通話の受信者が電話に応答しても、沈黙が続いた場合、電話を切ってしまうことがよくあります。予測モードでは、そのような沈黙を減らすために、次のベストプラクティスを使用します。
+ 十分な数のエージェントがコールキューにログインしていることを確認します。人員配置の詳細については、「[Amazon Connect における予測、キャパシティプランニング、スケジューリング](forecasting-capacity-planning-scheduling.md)」を参照してください。
+ Amazon Connect の機械学習サービスの使用を検討します。
+ [予測](forecasting.md)。履歴データに基づいてコンタクト量を分析し、予測します。将来の需要 (コンタクトボリュームと処理時間) はどのようなものになるか。Amazon Connect の予測は、毎日自動的に更新される正確で自動生成された予測を提供します。
+ [容量計画](capacity-planning.md)。コンタクトセンターに必要なエージェントの数を予測します。シナリオ、サービスレベルの目標、および収縮などのメトリクスによってプランを最適化します。
+ [スケジューリング](scheduling.md)。日常的なワークロードに対する柔軟なエージェントスケジュールを生成し、ビジネスおよびコンプライアンス要件を満たします。エージェントに柔軟なスケジュールとワークライフバランスを提供します。各シフトに必要なエージェントは何人か。どのエージェントがどのスロットで勤務するか。
[スケジュール準拠性](schedule-adherence.md)。コンタクトセンターのスーパーバイザーがスケジュールの準拠性を監視し、エージェントの生産性を向上できるようにします。スケジュール準拠性メトリクスは、エージェントのスケジュールが公開された後に利用可能になります。
## 接続のレイテンシーのベストプラクティス
アウトバウンド通話キャンペーンを成功させるには、サイレントコール、つまり顧客が通話に応答してからエージェントが電話に出るまでの無音時間が発生しないようにします。サイレントコールまたは放棄呼の回数を制限し、着信側に常に情報を提供するという法的要件が適用される場合もあります。Amazon Connect をさまざまな方法で設定すると、通話接続のレイテンシーを減らすことができます。
**Topics**
+ [エージェントスタッフによるアウトバウンドコール](#outbound-agent-staffed-oc)
+ [アウトバウンドエージェントレス通話](#outbound-agentless-oc)
+ [ウィスパーフローとキューフローのベストプラクティス](#whisper-and-queue-oc)
+ [ユーザー管理のベストプラクティス](#user-admin-oc)
+ [ワークステーションとネットワークのベストプラクティス](#workstations-oc)
+ [テストのベストプラクティス](#testing-oc)
### エージェントスタッフによるアウトバウンドコール
[通話の進捗確認](check-call-progress.md)フローブロックを使用する場合
+ 応答した呼び出し分岐 - [通話の進捗確認](check-call-progress.md)ブロックと[キューへの転送](transfer-to-queue.md)ブロック間のフローブロックをすべて削除します。これにより、ダイヤルされた側が「こんにちは」と言ってからエージェントが応答するまでのレイテンシーを最小限に抑えることができます。
+ 未検出分岐 - この分岐は、[キューへの転送](transfer-to-queue.md)ブロックにルーティングされる「応答した呼び出し」と同じ方法で処理する必要があります。この分岐は、ML モデルが応答タイプを分類できなかった場合に使用されます。これはボイスメールでも、人間によるリアルタイムの応答でもかまわないため、残すことができるメッセージに応答するボイスメールがある場合は、**キューへ転送**ブロックの前にメッセージを再生できます。
例えば、「こちらは Example Corp. です。ご予約の確認のためにお電話させていただきました。現段階では、この電話に応答しているのが人間か、ボイスメールかわかりません。エージェントとつながっている間は、電話を切らないでください。」というメッセージを再生します。
### アウトバウンドエージェントレス通話
アウトバウンドキャンペーンでは、カスタムグリーティングやセルフサービス機能を使用することがよくあります。Lambda 関数を使用して Customer Profile データを取得しないでください。代わりに、次のアプローチを使用して Customer Profiles からデータを取得します。
+ フローの開始時に **Customer Profiles** ブロックを追加し、**プロファイルの取得**アクションを選択します。
+ 識別子タイプを**プロファイル ID** に設定します。
+ 識別子値`$.Attributes.connect_customer-profile_profile-id`として を使用します。この属性は、Customer Profiles セグメントを使用するアウトバウンドキャンペーンから問い合わせがダイヤルされると、自動的に入力されます。
+ 取得する適切なレスポンスフィールドを選択します。標準プロファイル属性 (FirstName、LastName など) の場合は、それらを直接追加します。カスタム属性 (AppointmentDate、AppointmentTime など) の場合は、カスタム属性を選択してカスタムレスポンスフィールドとして追加します。
+ Customer Profiles ブロックの後、 `$.Customer.` を使用してプロファイル属性にアクセスしたり、カスタム属性`$.Customer.Attributes.`を使用してカスタム挨拶を再生したりできます。
プロンプトで Customer Profile 属性を使用する方法の例を次に示します。
+ 例 - 応答した呼び出しまたは未検出:「`$.Customer.FirstName` さん、こんにちは。これは [お客様の組織] が `$.Customer.Attributes.AppointmentDate`で予定されている予約を確認するために を呼び出しています`$.Customer.Attributes.AppointmentTime`。日時に変更がない場合は、「確認」とお答えください。当社のセルフサービスシステムを使用して予約内容を変更するい場合は、「セルフサービス」と発話するか、電話を切らずにそのままお待ちください。エージェントが空き次第おつなぎします。」
+ 例 - ボイスメール (ビープ音の有無にかかわらず):「`$.Customer.FirstName` さん、こんにちは。これは [お客様の組織] が `$.Customer.Attributes.AppointmentDate`で予定されている予約を確認するために を呼び出しています`$.Customer.Attributes.AppointmentTime`。日時に変更がなければ、当日にお会いするのを楽しみにしています。予約内容を変更する場合は、`$.SystemEndpoint.Address` までお電話いただき、予約を変更してください。」
+ エラー分岐 - 通話がエラー分岐をたどる原因となる問題が発生することがあります。ベストプラクティスとしては、ダイヤルした連絡先にメッセージが該当する[プロンプトの再生](play.md)ブロックと、「`$.SystemEndpoint.Address` にお電話いただき、予約内容を確認または再スケジュールしてください。」という指示を使用することです。通話の受信者は応答したが、処理中にエラーが発生した場合に備えて、[切断/ハングアップ](disconnect-hang-up.md)ブロックの前にこれを行ってください。
### ウィスパーフローとキューフローのベストプラクティス
+ **デフォルトのお客様キュー**フローから**ループプロンプト**を削除し、**[終了フロー/再開]** に置き換えます。
![[終了フロー/再開] に設定されたデフォルトのカスタマーキュー。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/cmpgn-default-customer-queue.png)
+ 呼び出しがキューに入ってから 2 秒以内にエージェントが応答しない場合は、**ループプロンプト**を使用してサイレントコールを最小限に抑え、顧客へのメッセージを再生できます。次の図は、ループプロンプトを使用した一般的なフローブロックを示しています。
+ [ウィスパーフローの設定](set-whisper-flow.md) ブロックで、**[エージェントウィスパーを無効化]** と **[顧客ウィスパーを無効化]** オプションを使用します。これは、アウトバウンドキャンペーンの一環として、顧客が接続遅延をより少なく認識するためです。次の画像は、ブロックのプロパティページの **[エージェントウィスパーを無効化]** 設定の場所を示しています。
### ユーザー管理のベストプラクティス
接続時間を短縮するために、ユーザーに次のオプションを設定することをお勧めします。これらの設定にアクセスするには、 Connect Customer 管理ウェブサイトの**「ユーザー**」、**「ユーザー管理**」、**「編集**」に移動します。
これらのオプションは、ソフトフォンにのみ適用されます。
+ [[通話の自動着信] を有効にします](enable-auto-accept.md)。これにより、ダイヤルされた側が応答した後の通話接続のレイテンシー/遅延が発生する可能性が低くなります。
+ [[アフターコンタクトワーク (ACW) タイムアウト]](configure-agents.md) を 30 に設定します。ACW 時間を最小限に抑えることで、プレディクティブダイヤリングキャンペーンを使用する際のダイヤリングアルゴリズムが最適化されます。
+ [持続的接続を有効にします](enable-persistent-connection.md)。これにより、通話が終了した後もエージェント接続が維持されます。これにより、後続の通話をより速く接続できます。
次の画像は、**[ユーザーの編集]** ページの **[設定]** セクションを示しています。
![[通話の自動着信]、[アフターコンタクトワーク (ACW) タイムアウト]、[持続的接続を有効にする] の設定。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/images/cmpgn-user-admin-settings.png)
### ワークステーションとネットワークのベストプラクティス
次のベストプラクティスは、適切なハードウェアとネットワークリソースを確保することによって、エージェントの効率を最適化するのに役立ちます。
+ エージェントワークステーションが最小要件を満たしていることを確認します。詳細については、「[コンタクトコントロールパネル (CCP) を使用する際のエージェントのヘッドセットならびにワークステーションの要件](ccp-agent-hardware.md)」を参照してください。
+ エージェントが CCP またはエージェントワークスペースを開いていて、デスクトップに表示されていることを確認します。これにより、発信者に挨拶する前に画面を手前に表示する時間を短縮できます。
+ エージェントが有線ネットワーク接続を使用していることを確認します。これにより、ワイヤレスネットワークレイテンシーの可能性が軽減されます。
+ 可能であれば、Amazon Connect インスタンスをホストする AWS リージョンと、アウトバウンドキャンペーンを操作するエージェントとの間の地理的距離を最小限に抑えます。エージェントとホスティングリージョン間の地理的距離が大きくなるほど、レイテンシーが高くなる可能性があります。
**注記**
アウトバウンドキャンペーンでは、Amazon Connect インスタンスの送信元に応じて、エージェントがダイヤルできる番号に制限があります。詳細については、「[Amazon Connect Telecoms Country Coverage Guide](https://d1v2gagwb6hfe1.cloudfront.net/Amazon_Connect_Telecoms_Coverage.pdf)」を参照してください。
### テストのベストプラクティス
ベストプラクティスとして、大規模にテストを実行します。通話接続のレイテンシーを最小限に抑えるには、アウトバウンドキャンペーンを使用して、本番環境を模倣して何十万件もの連続通話を行います。キャンペーンコールを数回行うと、通話接続のレイテンシーが比較的高くなることがあります。
## 留守番電話検出のベストプラクティス
キャンペーンで留守番電話検出 (AMD) を使用するには、[通話の進捗確認](check-call-progress.md)フローブロックを使用します。通話の進捗を分析します。これは、応答があった通話の状態を検出する ML モデルです。このため、ビープ音の有無にかかわらず、人が応答した通話と機械が応答した通話に異なるエクスペリエンスを提供できます。また、ML モデルが人とボイスメールを区別できない場合、または通話処理でエラーが発生した場合、フローブロックは通話をルーティングするための分岐としての役割も果たします。
AMD は以下の基準を使用してライブ通話を検出します。
+ 録音済みのメッセージに関連付けられたバックグラウンドノイズ。
+ 「こんにちは。現在、電話に出ることができません。... にメッセージを残してください。」などの単語の長い文字列。
+ ライブ発信者が「もしもし、もしもし」などと言った後、挨拶後の沈黙が続く。
消費者に対する通話の 40～60% はボイスメールに送られます。AMD は、ライブ通話と比較してボイスメール通話の数を削減するのに役立ちます。ただし、検出精度には限界があります。
+ ボイスメールのあいさつが短い「こんにちは」だったり、空白が含まれたりした場合、AMD はそのメッセージをライブ顧客として検出します (偽陰性)。
+ ライブ顧客による長いグリーティングが、誤ってボイスメールとして検出される場合があります (誤検出)。
+ システムが通話をエージェントに接続する間に小さなレイテンシーが発生し、その結果、顧客が電話を切る可能性があります。
+ 複数レベルのボイスメールプロンプトを含む PBX (構内交換機) 番号はサポートされていません。
### 留守番電話検出の長所、短所、最適な使用法
留守番電話検知 (AMD) の使用は、テレマーケティングに関する法律に準拠していない場合があります。適用法に準拠した方法で AMD を導入する責任はお客様にあるため、具体的な使用事例については必ず法律顧問に相談する必要があります。
ユースケース 1: AMD がオンで、自動ボイスメールを残す
+ **長所** — エージェントは 95% の確率で主にライブ通話とやり取りするため、通話時間を最大化できます。AMD は、ボイスメールが検出された場合、自動ボイスメールを残すことができます。
+ **短所** — このテクノロジーは、留守番電話の種類が多種多様であることによる誤検出が原因で、50～60% の確率でボイスメールを残します。また、AMD はライブ通話に小さなレイテンシーを追加するため、顧客を苛立たせる可能性があります。
+ **最適な使用法** — 大量の留守番電話を利用でき、すべての通話でボイスメールを受信する緊急性がない場合、日中に消費者に電話をかけます。
ユースケース 2: AMD がオンで、自動ボイスメールを残さない
+ **長所** — エージェントは 95% の確率で主にライブ通話とやり取りするため、通話時間を最大化できます。
+ **短所** — ボイスメールを残すことができません。ライブ通話に遅延が発生し、顧客を困らせる可能性があります。
+ **最適な使用法** — 大量のボイスメールを利用でき、ボイスメールを残したくない場合、日中に消費者に電話をかけます。
ユースケース 3: AMD がオフで、エージェントが手動のボイスメールを残すことができる
+ **長所** — ボイスメールを 100% の確率で残すことができます。
+ **短所** — エージェントは、ライブ通話とボイスメールのどちらを受信しているかを判断する必要があります。ボイスメールは、手動で残す必要があります。最も時間がかかり、エージェントが 1 日にかける通話回数を減らす可能性があります。
+ **最適な使用法** — 消費者または企業に電話をかけ、カスタマイズしたボイスメールを残します。
ユースケース 4: AMD がオフで、エージェントが収録済みのボイスメールを残すことができる
+ **長所** — エージェントは、「ボイスメールドロップ」を使用することで、同じメッセージを何度も繰り返す必要がなくなり、事前に録音しておいたパーソナライズされたボイスメールを 100%の確率で残すことができ、時間を大幅に節約できます。
+ **短所** — エージェントは、ライブ通話とボイスメールのどちらを受信しているかを判断する必要があります。AMD よりも時間がかかりますが、手動でボイスメールを残すよりは時間を短縮できます。
+ **最適な使用法** — 消費者または企業に電話をかけ、汎用ボイスメールを残します。
## アウトバウンドキャンペーンとジャーニーでソートされたセグメントを使用する
セグメントを作成するときは、オプションで最大 10 個のプロファイル属性でソートできます。アウトバウンドキャンペーンとジャーニーは、キャンペーンまたはジャーニーの実行時にセグメントによって指定された順序で、実行、処理、およびダイヤルプロファイル中にこのソート順序を尊重します。定期的なキャンペーンまたはジャーニーで使用すると、キャンペーンまたはジャーニーが繰り返されるたびに、および新しいプロファイルがセグメントに追加されるたびに、ソートされたセグメントの順序が評価されます。
ソートされたセグメントは、次の場合に便利です。
+ ライフタイム値やアカウント階層などの属性をソートして、価値の高い顧客を優先します。
+ 予約日にソートして、予定されている予約を最初に顧客に連絡します。
+ 時間的制約のある通信を特定の順序で処理します。
**注記**
セグメントのソート順序は、ジャーニーの音声キャンペーンと音声アクティビティにのみ適用されます。他の通信チャネルは、未ソートの順序でプロファイルを処理します。
ソートされたセグメントは 100 バッチに分割されます。各バッチは、指定されたソート順序に従って処理されます。これにより、定義されたセグメント順序の 1% 以内の実行順序になります。
初期ダイヤル試行は、キャンペーンで定義されている再試行よりも優先されます。ジャーニーでは、以前の送信通信ブロックが後の送信ブロックよりも優先されます。
セグメントの作成とソートの詳細については、「」を参照してください[Amazon Connect で顧客セグメントを構築する](customer-segments-building-segments.md)。