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# Amazon Connect 관리 웹 사이트를 사용하여 Contact Lens 규칙 생성
Contact Lens 규칙을 사용하면 통화, 채팅 또는 이메일, 감정 점수, 고객 속성 및 기타 기준에 사용되는 키워드를 기반으로 고객 응대를 자동으로 분류하거나, 알림을 받거나, 작업을 생성할 수 있습니다.
이 주제에서는 Amazon Connect 관리자 웹 사이트를 사용하여 규칙을 생성하는 방법을 설명합니다. 프로그래밍 방식으로 규칙을 만들고 관리하려면 **Amazon Connect API 참조 가이드에서 [규칙 작업](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/rules-api.html) 및 [Amazon Connect 규칙 함수 언어](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/connect-rules-language.html)를 참조하세요.
**작은 정보**
규칙 기능 사양 목록(예: 생성할 수 있는 규칙 수)은 [Amazon Connect 규칙 기능 사양](feature-limits.md#rules-feature-specs) 섹션을 참조하세요.
## 1단계: 대화 분석을 위한 규칙 조건 정의
1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**, **규칙**을 선택합니다.
1. **규칙 만들기**, **대화형 분석**을 선택합니다.
1. **시기**에서 드롭다운 목록을 사용하여 **통화 후 분석**, **실시간 분석**, **채팅 후 분석** 또는 **이메일 분석을** 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 시기 드롭다운 메뉴.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. **조건 추가**를 선택합니다.
다양한 조건의 기준을 결합하여 매우 구체적인 Contact Lens 규칙을 만들 수 있습니다. 사용 가능한 조건은 다음과 같습니다.
+ **단어 또는 구문**: [일치 검색, 패턴 검색, 의미 체계 검색](exact-match-pattern-match-semantic-match.md) 중에서 선택하여 키워드가 발화될 때 알림이나 작업을 트리거할 수 있습니다.
+ **자연어 - 의미 체계 일치**: 생성형 AI를 사용하여 대화 스크립트와 일치시킬 자연어 문(예: 계정을 취소하기 위해 통화한 고객)을 제공하고 조치(예: 작업 트리거, 평가 수행 등)를 취합니다. 자세한 내용은 [생성형 AI 기반 의미 체계 일치](natural-language-semantic-match.md) 섹션을 참조하세요.
+ 고객 **응대 후 작업(ACW)**: 고객 응대 후 작업 완료 시 에이전트 효율성을 측정하는 규칙을 구축합니다.
+ **에이전트 계층** 구조: 특정 에이전트 계층 구조에서 실행되는 규칙을 빌드합니다. 에이전트 계층 구조는 지리적 위치, 부서, 제품 또는 팀을 나타낼 수 있습니다.
규칙에 추가할 수 있도록 에이전트 계층 구조 목록을 보려면 보안 프로필에서 **에이전트 계층 구조 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **에이전트**: 에이전트의 하위 집합에서 실행되는 규칙을 구축합니다. 예를 들어 새로 채용된 에이전트가 회사 표준을 준수하도록 하는 규칙을 만들 수 있습니다.
규칙에 추가할 수 있도록 에이전트 이름을 보려면 보안 프로필에서 **사용자 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **AI 에이전트**: 특정 Connect AI 에이전트가 셀프 서비스 또는 에이전트 지원을 수행한 연락처를 식별합니다. 여러 AI 에이전트를 선택하거나 특정 버전의 에이전트를 선택할 수 있습니다.
규칙에 추가할 수 있도록 AI 에이전트 이름을 보려면 보안 프로필에서 **AI 에이전트 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **AI 에이전트 - 에스컬레이션**: 고객 셀프 서비스에 사용된 Connect AI 에이전트가 사람에게 에스컬레이션된 경우 연락처를 식별합니다.
규칙에 추가할 수 있도록 AI 에이전트 이름을 보려면 보안 프로필에서 **AI 에이전트 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **에이전트 상호 작용 기간**: 에이전트 상호 작용이 예상보다 길거나 짧은 고객 응대를 식별하는 규칙을 구축합니다. 이 기능은 통화에만 적용됩니다.
+ **고객 응대 세그먼트 속성**: 다른 시스템에서 값이 채워진 사용자 지정 고객 응대 세그먼트 속성을 사용하거나 사용자 지정 로직을 사용하여 규칙 내에서 고객 응대를 식별할 수 있습니다. [속성을 정의하고](predefined-attributes.md#predefined-attributes-create-web-admin) 흐름에서 해당 값을 설정할 수 있습니다. 사용자 지정 세그먼트 속성은 전체 고객 응대 체인이 아니라 해당 특정 고객 응대 ID에만 존재합니다. 예를 들어 에이전트와 연결되기 전에 IVR에서 고객 응대가 사전 인증되었음을 식별하는 규칙을 구축할 수 있습니다.
규칙에 추가할 고객 응대 세그먼트 속성 목록을 보려면 **사전 정의된 속성 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **연결 해제 이유**: 고객 응대가 연결 해제된 이유를 확인하는 규칙을 빌드합니다. 예를 들어 고객 이전에 에이전트가 연결을 끊었거나 고객 응대가 전송된 경우입니다.
+ **가장 높은 음량 점수**: 에이전트 또는 고객에 대한 대화 중에 최대 음량 점수(데시벨 단위)를 확인하는 규칙을 작성합니다. 음량이 높을수록(예: 70Db 이상) 흥분이나 분노와 관련이 있을 수 있지만, 특정 음량 점수(예: 30Db 이하) 미만의 음성은 이해하기 어려울 수 있습니다.
+ **대기 시간**: 비정상적인 대기 시간이 있는 고객 응대를 식별하여 고객 응대를 더 효율적으로 처리할 기회를 식별하는 규칙을 구축합니다. 가장 긴 대기 시간, 총 대기 시간 및 대기 수를 사용하여 규칙을 설정할 수 있습니다. 고객이 에이전트와 연결된 총 시간(고객 대기 시간을 에이전트 상호 작용 기간 및 고객 대기 시간으로 나눈 값)의 백분율로 대기 시간을 확인할 수도 있습니다.
+ **시작 방법**: 고객 응대가 인바운드, 아웃바운드, 전송되었는지 여부를 확인하는 규칙을 빌드합니다.
+ **고객 응대 속성**: 사용자 지정 [고객 응대 속성](what-is-a-contact-attribute.md) 값에 따라 실행되는 규칙을 작성합니다. 예를 들어 멤버십 수준, 현재 거주 국가 또는 미결 주문이 있는 경우 등 특정 사업부 또는 특정 고객에 대한 규칙을 만들 수 있습니다.
규칙에 최대 5개의 고객 응대 속성을 추가할 수 있습니다.
+ **감정 - 기간**: 후행 기간 동안의 감정 분석 결과(긍정, 부정 또는 중립)에 따라 실행되는 규칙을 구축합니다.
예를 들어, 고객 감정이 일정 기간 동안 부정적으로 유지되는 경우에 대한 규칙을 만들 수 있습니다. 참가자가 나중에 고객 응대에 참여한 경우 여기에 설정된 기간은 참가자가 참석했던 시점에 적용됩니다.
감정 데이터가 없는 연락처에 규칙이 적용되면 중립 감정이 사용됩니다.
+ **감정 - 전체 고객 응대**: 전체 고객 응대에 대한 감정 지수 값에 따라 실행되는 규칙을 구축합니다. 예를 들어 전체 고객 응대에 대해 고객 감정이 낮게 유지되는 경우 고객 경험 분석가가 통화 내용을 검토하고 후속 조치를 취하도록 하는 규칙을 만들 수 있습니다.
감정 데이터가 없는 연락처에 규칙이 적용되면 중립 감정이 사용됩니다.
+ **중단**: 에이전트가 고객을 X회 이상 중단했을 때 이를 감지하는 규칙을 만듭니다. 이 기능은 통화에만 적용됩니다.
+ **침묵 시간**: 음성이 감지되지 않는지 확인하는 규칙을 빌드합니다. 여기에는 고객이 대기 중인 기간이 포함될 수 있습니다. 총 침묵 시간, 대화 내 가장 긴 침묵 시간 또는 대화 중 침묵 시간의 백분율을 확인할 수 있습니다. 대화의 50%를 초과하는 침묵 시간 비율과 같이 침묵 시간이 높으면 프로세스 또는 에이전트 코칭 기회를 개선할 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 이 기능은 통화에만 적용됩니다.
+ **응답 시간**: 참가자의 응답 시간이 예상보다 길거나 짧았던 고객 응대를 식별하는 규칙(평균 또는 최대)을 만듭니다.
예를 들어 에이전트가 채팅에 참여한 후 첫 번째 인사말 메시지를 보낼 때까지의 시간인 **에이전트 인사말 시간**(**첫 번째 응답 시간**이라고도 함)에 대한 규칙을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 에이전트가 고객과 소통하는 데 너무 오래 걸리는 경우를 파악하는 데 도움이 됩니다
+ **잠재적 연결 해제 문제**: 기술 문제(예: 네트워크 연결, 디바이스 문제)를 확인하는 규칙을 빌드합니다. 이를 사용하여 에이전트가 제어할 수 없는 연결 문제가 있는 자동 에이전트 성능 평가에서 고객 응대를 제외할 수 있습니다.
+ **대기열**: 대기열의 하위 집합에서 실행되는 규칙을 빌드하거나 고객 응대가 대기열에 추가되지 않았는지 확인합니다. 조직에서 대기열을 사용하여 사업부, 주제 또는 도메인을 표시하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 최근 마케팅 캠페인의 영향을 추적하여 판매 대기열에 대한 규칙을 특별히 구축하거나, 전반적인 감정을 추적하여 고객 지원 대기열에 대한 규칙을 구축할 수 있습니다. 셀프 서비스 상호 작용의 경우 고객 응대가 대기열에 없는지 확인할 수 있으며, 이는 AI 에이전트를 통한 셀프 서비스 성공을 나타낼 수 있습니다.
대기열 이름을 확인하여 규칙에 추가하려면 보안 프로필에서 **대기열 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **라우팅 프로필**: 특정 라우팅 프로필에 매핑된 에이전트가 처리한 연락처를 식별합니다. 라우팅 프로필은 에이전트 부서 또는 스킬 숙련도를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 라우팅 프로필 신규 채용을 통해 에이전트에 대한 자동 평가를 수행할 수 있습니다.이 평가는 재직 중인 다중 스킬 에이전트와 비교하여 다양한 평가 기준을 사용하여 기본 문제 해결에 대한 교육을 받을 수 있습니다.
규칙에 추가할 수 있도록 라우팅 프로필을 보려면 보안 **프로필에서 라우팅 프로필 - 보기** 권한이 필요합니다.
+ **대화 시간**: 에이전트 또는 고객이 대화하는 데 소요된 절대 시간 임계값을 사용하여 규칙을 빌드합니다. 이는 고객이 전혀 말하지 않은 부분을 식별하여 에이전트가 연결을 끊도록 하거나 에이전트가 전화를 받은 후 말하지 않는 것과 같은 통화 회피 동작을 보인 부분을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
+ **에이전트 상호 작용 기간**: 에이전트 상호 작용이 예상보다 길거나 짧은 고객 응대를 식별하는 규칙을 구축합니다. 이 기능은 통화에만 적용됩니다.
다음 이미지는 음성 고객 응대에 대한 여러 조건이 포함된 샘플 규칙을 보여 줍니다.
![\[음성 고객 응대에 대한 여러 조건이 포함된 샘플 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions.png)
다음 이미지는 채팅 고객 응대에 대한 여러 조건이 포함된 샘플 규칙을 보여 줍니다. 이 규칙은 **첫 번째** 응답 시간이 1분 이상이고 에이이전트가 첫 번째 응답에서 나열된 인사말 또는 문구를 전혀 언급하지 않은 경우 트리거됩니다.
**첫 번째 응답 시간** = 상담원이 채팅에 참여한 후 고객에게 첫 번째 메시지를 보내기까지 걸리는 시간.
![\[채팅 고객 응대에 대한 여러 조건이 포함된 샘플 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-conditions-chat.png)
1. **다음**을 선택합니다.
## 2단계: 규칙 작업 정의
1. **작업 추가**를 선택합니다. 다음 작업을 선택할 수 있습니다.
+ [태스크 생성](contact-lens-rules-create-task.md): 이 옵션은 실시간 채팅에 사용할 수 없습니다.
+ [이메일 알림 전송](contact-lens-rules-email.md)
+ [EventBridge 이벤트 생성](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
![\[작업 추가 드롭다운 메뉴, 작업 목록.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-action-no-wisdom.png)
1. **다음**을 선택합니다.
1. 검토하고 수정한 다음 **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# 대화를 자연어 문 또는 특정 단어 및 문구와 일치시켜 고객 응대를 자동으로 분류합니다.
Contact Lens 대화형 분석을 사용하면 고객 응대를 자동으로 분류하여 고객 응대의 주요 동인, 고객 경험 및 에이전트 행동을 식별할 수 있습니다. 채팅의 **고객 응대 세부 정보** 페이지에서 범주는 다음 이미지와 같이 대화 내용 위에 표시됩니다.
![\[고객 응대 세부 정보 페이지, 범주 섹션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-category-overview-chat2.png)
다음은 고객 응대를 분류할 때 수행할 수 있는 몇 가지 주요 작업입니다.
+ 생성형 AI 기반 고객 응대 분류를 사용하면 고객 응대를 자연어로 분류하는 기준을 제공할 수 있습니다(예: 고객이 잔액을 결제하려고 했나요?).
+ 에이전트 또는 고객이 대화와 일치시킬 특정 단어나 문구를 제공할 수 있습니다. 그러면 Contact Lens는 일치 기준을 충족하는 고객 응대에 자동으로 레이블을 지정하고 대화의 관련 포인트를 제공합니다.
+ 알림을 수신하고 분류된 고객 응대에 대한 작업을 생성하는 작업을 정의할 수 있습니다.
+ 고객 감정 점수, 대기열 또는 고객 충성도 정보와 같이 고객 응대에 추가한 사용자 지정 속성과 같은 고객 응대를 분류하는 추가 기준을 지정할 수 있습니다.
## 단어 또는 구절을 사용해야 하는 경우
에이전트 스크립트 준수 모니터링 또는 제품에 대한 고객 관심 평가와 같이 감지하려는 단어 또는 구문의 잘 정의된 목록이 있는 경우 특정 단어 또는 구문을 사용하는 것이 유용합니다.
## 자연어를 사용해야 하는 경우
자연어 문을 고객 응대와 일치시키는 것은 가능한 단어나 문구가 너무 많거나 "고객이 구독 계획을 변경하고 싶어함", "에이전트가 고객의 모든 문제를 해결했습니다"와 같은 컨텍스트별 기준과 일치시키려는 경우에 유용합니다.
## 고객 응대 분류 규칙 추가
이 섹션의 내용:
+ [1단계: 조건 정의](#add-category-rules-define-conditions)
+ [2단계: 작업 정의](#add-category-rules-define-actions)
### 1단계: 조건 정의
1. **CallCenterManager** 보안 프로필이 할당되었거나 **규칙** 권한이 활성화된 사용자 계정으로 Amazon Connect에 로그인합니다.
1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**, **규칙**을 선택합니다.
1. **규칙 만들기**, **대화형 분석**을 선택합니다.
1. 규칙에 이름을 지정합니다.
1. **시기**에서 드롭다운 목록을 사용하여 **통화 후 분석**, **실시간 분석**, **채팅 후 분석**, **실시간 채팅 분석** 또는 **이메일 분석을** 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 시기 드롭다운 목록.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rule-define-conditions.png)
1. **조건 추가**를 선택한 다음과 같은 일치 유형을 선택합니다.
+ **단어 또는 문구 - 정확히 일치**: 정확한 단어 또는 문구와 일치하는 고객 응대를 찾습니다. 쉼표로 분리된 단어나 문구를 입력합니다.
+ **단어 또는 문구 패턴 일치**: 단어 또는 문구 패턴을 찾아 고객 응대를 찾습니다. 단어 사이의 거리를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, '신용'이라는 단어가 언급된 고객 응대를 찾고 있지만 '신용카드'라는 단어에 대한 언급은 보고 싶지 않은 경우 패턴 일치 범주를 정의하여 '카드'와 한 단어 거리 내에 있지 않은 '신용'이라는 단어를 찾을 수 있습니다.
+ **자연어 - 의미 체계 일치**: 생성형 AI를 사용하여 제공된 자연어 문과 일치하는 고객 응대를 찾습니다. 문은 예 또는 아니요로 답변할 수 있어야 합니다. 자연어 - 의미 체계 일치는 고객 응대와 컨텍스트별 기준을 일치시키려거나 일치시킬 수 있는 단어나 구문이 너무 많을 때 사용됩니다. 예를 들어, 다음과 같습니다.
+ “고객이 구독 플랜을 변경하려고 했습니다.”
+ “고객이 현재 서비스를 종료하려는 의사를 표시했습니다.”
+ “에이전트가 여러 결제 옵션을 제공했습니다.”
+ “에이전트는 고객에게 통화가 중요하다고 확신하고 추가 대기 시간을 요청했습니다.”
+ “에이전트가 고객의 모든 문제를 해결했습니다.”
**참고**
자연어 - 의미 체계 일치 조건은 실시간 분석에 사용할 수 없습니다.
생성형 AI를 사용하는 규칙을 생성하려면 **규칙 - 생성형 AI**라는 추가 권한이 필요합니다.
**전문가 팁**: 이전에 **단어 또는 구문 - 의미 체계 일치**를 사용한 경우 생성형 AI 기반 **자연어 - 의미 체계 일치**를 사용합니다.
+ **단어 또는 구문 - 의미 체계 일치**: 동의어일 수 있는 단어를 찾습니다. 예를 들어 '화가 났다'를 입력하면 '행복하지 않다'와 일치할 수 있고, '거의 받아들일 수 없다'는 '받아들일 수 없다'와 일치하며, '구독 취소'는 '구독 취소'와 일치할 수 있습니다. 마찬가지로 문구도 의미 체계적으로 일치할 수 있습니다. 예를 들어, "도와주셔서 정말 감사합니다.", "정말 감사하고 도움이 많이 됩니다.", "도와주셔서 정말 행복합니다." 등의 표현을 사용할 수 있습니다.
이렇게 하면 범주를 만들 때 키워드 목록을 일일이 정의할 필요가 없으며, 중요한 유사한 문구를 검색할 때 더 넓은 범위에서 검색할 수 있습니다. 최상의 의미 체계 일치 결과를 얻으려면 의미 체계 일치 카드 내에 비슷한 의미의 키워드나 문구를 입력합니다. 현재는 의미 체계 일치 카드당 최대 4개의 키워드와 구문을 입력할 수 있습니다.
1. 예를 들어 **단어 또는 구문 - 정확한 일치**를 사용하여 강조 표시하려는 단어나 구문을 쉼표로 구분하여 입력하고 **추가**를 선택합니다. 쉼표로 구분된 각 단어나 문구는 카드에 고유한 줄이 표시됩니다.
![\[새 규칙 페이지, 단어 또는 구문 - 정확히 일치 섹션\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script.png)
![\[새 규칙 페이지, 단어 또는 구문 - 정확히 일치 섹션, 추가 버튼.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script2.png)
Contact Lens가 이러한 문구를 읽을 때 사용하는 로직: (Hello AND thank AND you AND for AND calling AND Example AND Corp) OR (we AND value AND your AND business) OR (how AND may AND I AND assist AND you).
또는 **자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하고 텍스트 상자에 생성형 AI가 참 또는 거짓으로 평가할 수 있는 자연어 문을 입력합니다.
![\[새 규칙 페이지, 자연어 - 의미 체계 일치 섹션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-natural-language-semantic.png)
1. 단어 또는 구문을 더 추가하려면 **단어 또는 구문 그룹 추가**를 선택합니다. 다음 이미지에서 첫 번째 그룹의 단어 또는 구문은 에이전트가 발화할 수 있는 내용이고, 두 번째 그룹은 고객이 말할 수 있는 내용입니다.
![\[단어 또는 구문 - 에이전트의 경우 정확히 일치하는 단어, AND 단어, 고객을 위한 단어 또는 구문 섹션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. Contact Lens가 이러한 문구를 읽을 때 사용하는 로직: (Hello AND thank AND you AND for AND calling AND Example AND Corp) OR (we AND value AND your AND business) OR (how AND may AND I AND assist AND you).
1. 두 카드는 AND로 연결되어 있습니다. 즉, 첫 번째 카드의 행 중 하나를 말하고 AND 이후 두 번째 카드의 문구 중 하나를 말해야 합니다.
Contact Lens가 두 장의 단어나 문구를 읽을 때 사용하는 로직은 (카드 1) AND (카드 2)입니다.
1. **조건 추가**를 선택하여 규칙을 다음에 적용합니다.
+ 특정 대기열
+ 고객 응대 속성에 특정 값이 있는 경우
+ 감정 점수에 특정 값이 있는 경우
예를 들어 다음 이미지는 에이전트가 BasicQueue 또는 Billing 및 Payments 대기열에서 작업 중이고 고객이 자동차 보험에 가입했으며 에이전트가 시애틀에 있는 경우에 적용되는 규칙을 보여 줍니다.
![\[여러 조건이 포함된 규칙입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
### 2단계: 작업 정의
고객 응대를 분류하는 것 외에도 Amazon Connect에서 취해야 하는 작업을 정의할 수 있습니다.
1. [EventBridge 이벤트 생성](contact-lens-rules-eventbridge-event.md)
1. [태스크 생성](contact-lens-rules-create-task.md)
1. [사례 생성](contact-lens-rules-create-case.md)
1. [이메일 알림 전송](contact-lens-rules-email.md)
1. [자동 평가를 제출하는 규칙 생성](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)
### 3단계: 검토 및 저장
1. 완료되면 **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# Amazon Connect Contact Lens에서 규칙 또는 범주를 평가하지 못한 경우
Amazon Connect Contact Lens가 음성 또는 채팅 고객 응대에 대한 고객 응대 후 분석 중에 규칙 또는 범주를 평가하는 경우 규칙 또는 범주가 평가되지 않을 수 있습니다.
고객 응대 분석 중에 규칙 또는 범주를 평가할 때 가능한 범주 결과는 다음과 같습니다.
1. **성공적으로 매칭되어 고객 응대에 적용되었습니다**. 범주가 **고객 응대 세부 정보** 페이지에 표시되면 범주가 성공적으로 일치하여 고객 응대에 적용되었음을 나타냅니다.
1. **성공적으로 평가되었지만 고객 응대에는 적용되지 않습니다**. 범주가 **고객 응대 세부 정보** 페이지에 없으면 해당 범주가 고객 응대에 적용되지 않지만 Contact Lens 규칙에 의해 성공적으로 평가되었음을 나타냅니다.
1. **고객 응대 분석은 완료되었지만 특정 범주는 평가되지 않았습니다**. 범주를 평가하지 못하면 해당 범주가 고객 응대에 적용되지 않는다는 의미가 아니라(기준에 따라) Contact Lens가 특정 범주를 평가하지 않고 고객 응대 분석을 완료했다는 의미입니다.
다음 이미지는 실패한 카테고리가 점선 테두리, 투명한 배경, 오류 아이콘, 실패한 접두사로 표시되어 있음을 보여 줍니다. 실패한 범주 위로 마우스를 가져가면 범주를 평가하지 못한 이유에 대한 세부 정보가 표시됩니다.
![\[고객 응대 세부 정보 페이지에서 실패한 범주입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/failed-categories1.png)
이러한 실패한 범주는 의미 체계 일치 조건이 있는 규칙에서만 존재합니다. 가능한 두 가지 이유는 다음과 같습니다.
1. **할당량 초과**: 해당 기간 동안 생성형 AI 작업 한도를 초과했습니다. AWS Support를 통해 할당량 증가를 요청할 수 있습니다.
1. **안전 지침 실패**: 보안 및 품질 가드레일을 충족하지 않아 범주 처리가 실패했습니다.
고객 응대 수를 줄이려면 의미적 일치 규칙에 더 많은 조건을 추가하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 할당량 초과 실패를 방지하는 데 도움이 됩니다.
## Contact Lens 고객 응대 후 분석 출력 고객 S3 파일
실패한 범주는 분석 파일의 JobDetails > 건너뛴 분석 아래에 나타납니다.
`SkippedAnalysis` 섹션에는 해당 고객 응대에 대한 분석이 완료되었더라도 '건너뜀'으로 표시된 고객 응대 분석이 표시됩니다. 여기에는 "Feature" 및 "ReasonCode" 속성이 포함되어 있습니다. `POST_CONTACT_SUMMARY`는 기존 기능 중 하나입니다.
`CATEGORIZATION`는 건너뛰기 분석에 새로운 기능으로 추가되었습니다. `SkippedAnalysis` 배열에는 분류 실패를 초래한 각 고유 `ReasonCode`에 대해 고유한 분류 요소가 하나씩 있습니다. 관련 사유 코드로 인해 실패한 모든 범주 이름(및 관련 규칙 IDs) 목록이 포함된 각 고유 요소에 새 `SkippedEntities` 속성이 도입됩니다.
다음은 `JobDetails` 내에서 실패한 범주의 예입니다.
```
"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"
}
]
},
```
자세한 내용은 [통화에 대한 Contact Lens 대화 분석 출력 파일 예시](contact-lens-example-output-files.md) 단원을 참조하십시오.
# 통화의 키워드와 구문을 기반으로 감독자용 Contact Lens에 실시간 알림 추가
흐름에서 [실시간 분석을 활성화](enable-analytics.md)한 후 고객 경험 문제가 발생할 경우 감독자에게 자동으로 알리는 규칙을 추가할 수 있습니다.
예를 들어 Contact Lens는 대화 중에 특정 키워드나 문구가 언급되거나 다른 기준을 감지하면 자동으로 알림을 보낼 수 있습니다. 관리자는 실시간 지표 대시보드에서 알림을 확인합니다. 감독자는 실시간 통화를 듣고 채팅을 통해 에이전트에게 안내하여 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 도울 수 있습니다.
다음은 경고를 받았을 때 감독자가 실시간 지표 보고서에서 보게 되는 내용의 예를 보여 주는 이미지입니다. 이 경우 Contact Lens는 고객이 화가 난 상황을 감지한 것입니다.
![\[실시간 지표 페이지, 화가 난 고객을 위한 알림\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-metrics-alert2.png)
감독자가 실시간 통화를 들으면 Contact Lens는 상황을 이해하고 적절한 작업을 평가하는 데 도움이 되는 실시간 대화 내용 및 고객 감정 동향을 제공합니다. 또한 트랜스크립트를 사용하면 통화가 다른 에이전트에게 전달되더라도 고객이 반복해서 이야기할 필요가 없습니다.
다음은 샘플 채팅 기록을 보여 주는 이미지입니다.
![\[샘플 실시간 기록\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-real-time-transcript.png)
## 통화용 실시간 알림 규칙 추가
1. **CallCenterManager** 보안 프로필이 할당되었거나 **규칙** 권한이 활성화된 사용자 계정으로 Amazon Connect에 로그인합니다.
1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**, **규칙**을 선택합니다.
1. **규칙 만들기**, **대화형 분석**을 선택합니다.
1. 규칙에 이름을 지정합니다.
1. **시기** 아래에 있는 드롭다운 목록에서 **실시간 분석**을 선택합니다.
1. **조건 추가**를 선택한 다음과 같은 일치 유형을 선택합니다.
+ **정확히 일치**: 정확한 단어 또는 구문만 찾습니다.
+ **패턴 일치**: 정확도가 100% 미만일 수 있는 일치 항목을 찾습니다. 단어 사이의 거리를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, '신용'이라는 단어가 언급된 고객 응대를 찾고 있지만 '신용카드'라는 단어가 언급된 고객 응대는 보고 싶지 않을 수 있습니다. 패턴 일치 범주를 정의하여 '카드'라는 단어와 한 단어 거리 내에 있지 않은 '신용'이라는 단어를 찾을 수 있습니다.
**작은 정보**
의미 체계 일치는 실시간 분석에 사용할 수 없습니다.
1. 강조 표시할 단어나 구를 쉼표로 구분하여 입력합니다. 실시간 규칙은 **언급된** 키워드나 문구만 지원합니다.
![\[단어 및 구문 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. **추가**를 선택합니다. 쉼표로 구분된 각 단어나 구는 고유한 줄을 갖습니다.
![\[단어 및 구문 규칙은 각각 고유한 줄에 여러 개의 구문이 있는 규칙입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Contact Lens가 이러한 단어나 문구를 읽을 때 사용하는 로직: (Talk OR to OR your OR manager) OR (this OR is OR not OR helpful) OR (speak OR to OR your OR supervisor) 등.
1. 단어 또는 구문을 더 추가하려면 **단어 또는 구문 그룹 추가**를 선택합니다. 다음 이미지에서 첫 번째 단어나 문구 그룹은 에이전트가 발화할 수 있는 내용입니다. 두 번째 그룹은 고객이 말할 수 있는 내용입니다.
![\[고객과 에이전트를 위한 단어 및 구문 규칙(여러 문구가 포함됨).\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. 이 첫 번째 카드에서는 Contact Lens가 각 줄을 OR로 읽습니다. 예: (Hello OR thank OR you OR for OR calling OR Example OR Corp) OR (we OR value OR your OR business) OR (how OR may OR I OR assist OR you).
1. 두 카드는 AND로 연결되어 있습니다. 즉, 첫 번째 카드의 행 중 하나를 말하고 AND 이후 두 번째 카드의 문구 중 하나를 말해야 합니다.
Contact Lens가 두 장의 단어나 문구를 읽을 때 사용하는 로직은 (카드 1) AND (카드 2)입니다.
1. **조건 추가**를 선택하여 규칙을 다음에 적용합니다.
+ 특정 대기열
+ 고객 응대 속성에 특정 값이 있는 경우
+ 감정 점수에 특정 값이 있는 경우
예를 들어, 다음 이미지는 에이전트가 BasicQueue 또는 Billing and Payments 대기열에서 일하고, 고객은 자동차 보험 가입자이고, 에이전트은 시애틀에 있는 경우에 적용되는 규칙을 보여 줍니다.
![\[여러 조건이 적용되는 단어 및 구문 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. 완료되면 **다음**을 선택합니다.
1. **고객 응대 범주 할당** 상자에 범주의 이름을 추가합니다. 예: **준수** 또는 **비준수\$1준수**
1. **다음**을 선택한 다음 **저장 및 게시**를 선택합니다.
# 채팅의 키워드와 구문을 기반으로 감독자용 Contact Lens에 실시간 알림 추가
흐름에서 [실시간 분석을 활성화](enable-analytics.md)한 후 고객 경험 문제가 발생할 경우 감독자에게 자동으로 알리는 규칙을 추가할 수 있습니다.
예를 들어 Contact Lens는 채팅 중에 특정 키워드나 문구가 언급되거나 다른 기준을 감지하면 자동으로 알림을 보낼 수 있습니다. 그러면 감독자는 **연락처 세부 정보** 페이지에서 실시간 채팅을 보고 문제를 확인할 수 있습니다. 여기에서 감독자는 채팅에 합류하고 에이전트에게 안내하여 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 도울 수 있습니다.
다음은 실시간 채팅에 대한 알림을 받았을 때 감독자가 **연락처 세부 정보** 페이지에서 보게 되는 내용의 예를 보여 주는 이미지입니다. 이 경우 Contact Lens는 고객이 화가 난 상황을 감지한 것입니다.
![\[연락처 세부 정보 페이지, 화가 난 실시간 채팅 고객에 대한 알림\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-alert-chat.png)
감독자가 채팅을 모니터링하면 Contact Lens는 상황을 이해하고 적절한 작업을 평가하는 데 도움이 되는 실시간 대화 내용 및 고객 감정 동향을 제공합니다. 또한 트랜스크립트를 사용하면 통화가 다른 에이전트에게 전달되더라도 고객이 반복해서 이야기할 필요가 없습니다.
## 채팅용 실시간 알림 규칙 추가
1. **CallCenterManager** 보안 프로필이 할당되었거나 **규칙** 권한이 활성화된 사용자 계정으로 Amazon Connect에 로그인합니다.
1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**, **규칙**을 선택합니다.
1. **규칙 만들기**, **대화형 분석**을 선택합니다.
1. 규칙에 이름을 지정합니다.
1. **시기** 아래에 있는 드롭다운 목록에서 **실시간 분석**을 선택합니다.
1. **조건 추가**를 선택한 후 일치 유형을 선택합니다. 다음 이미지는 **감정 - 기간** 조건에 구성된 규칙을 보여 줍니다.
![\[실시간 채팅 분석 규칙의 조건.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule2.png)
다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
+ **정확히 일치**: 정확한 단어 또는 구문만 찾습니다.
+ **패턴 일치**: 정확도가 100% 미만일 수 있는 일치 항목을 찾습니다. 단어 사이의 거리를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, '신용'이라는 단어가 언급된 고객 응대를 찾고 있지만 '신용카드'라는 단어가 언급된 고객 응대는 보고 싶지 않을 수 있습니다. 패턴 일치 범주를 정의하여 '카드'라는 단어와 한 단어 거리 내에 있지 않은 '신용'이라는 단어를 찾을 수 있습니다.
**작은 정보**
의미 체계 일치는 실시간 분석에 사용할 수 없습니다.
1. 강조 표시할 단어나 구를 쉼표로 구분하여 입력합니다. 실시간 규칙은 **언급된** 키워드나 문구만 지원합니다.
![\[단어 및 구문 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-1.png)
1. **추가**를 선택합니다. 쉼표로 구분된 각 단어나 구는 고유한 줄을 갖습니다.
![\[단어 및 구문 규칙은 각각 고유한 줄에 여러 개의 구문이 있는 규칙입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-alert-rules-2.png)
Contact Lens가 이러한 단어나 문구를 읽을 때 사용하는 로직: (Talk OR to OR your OR manager) OR (this OR is OR not OR helpful) OR (speak OR to OR your OR supervisor) 등.
1. 단어 또는 구문을 더 추가하려면 **단어 또는 구문 그룹 추가**를 선택합니다. 다음 이미지에서 첫 번째 단어나 문구 그룹은 에이전트가 언급할 수 있는 내용입니다. 두 번째 그룹은 고객이 언급할 수 있는 내용입니다.
![\[고객과 에이전트를 위한 단어 및 구문 규칙(여러 문구가 포함됨).\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-script3.png)
1. 이 첫 번째 카드에서는 Contact Lens가 각 줄을 OR로 읽습니다. 예: (Hello OR thank OR you OR for OR calling OR Example OR Corp) OR (we OR value OR your OR business) OR (how OR may OR I OR assist OR you).
1. 두 카드는 AND로 연결되어 있습니다. 즉, 첫 번째 카드의 행 중 하나를 언급하고 이후 두 번째 카드의 문구 중 하나를 언급해야 합니다(AND 조건).
Contact Lens가 두 장의 단어나 문구를 읽을 때 사용하는 로직은 (카드 1) AND (카드 2)입니다.
1. **조건 추가**를 선택하여 규칙을 다음에 적용합니다.
+ 특정 대기열
+ 고객 응대 속성에 특정 값이 있는 경우
+ 감정 점수에 특정 값이 있는 경우
예를 들어, 다음 이미지는 에이전트가 BasicQueue 또는 Billing and Payments 대기열에서 일하고, 고객은 자동차 보험 가입자이고, 에이전트은 시애틀에 있는 경우에 적용되는 규칙을 보여 줍니다.
![\[여러 조건이 적용되는 단어 및 구문 규칙.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
1. 완료되면 **다음**을 선택합니다.
1. **고객 응대 범주 할당** 상자에 범주의 이름을 추가합니다. 예: **준수** 또는 **비준수\$1준수**
1. 조건 충족 시 Amazon Connect에서 취해야 하는 조치를 지정하려면 **작업 추가**를 선택합니다. 이메일 알림을 사용하거나 EventBridge에서 사용자 지정 통합을 개발하여 감독자 알림을 구성할 수 있습니다.
![\[EventBridge 이벤트 생성 및 이메일 알림 전송 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-realtime-chat-rule3.png)
1. **이메일 알림 전송**을 선택한 경우 페이지 작성에 대한 자세한 내용 및 이메일 제한 사항에 대한 자세한 내용은 [이메일 알림을 보내는 규칙 생성](contact-lens-rules-email.md) 섹션을 참조하세요.
**EventBridge 이벤트 생성**을 선택한 경우 페이지 작성에 대한 자세한 내용 및 EventBridge 이벤트 유형 구독에 대한 자세한 내용은 [EventBridge 이벤트를 생성하는 규칙을 만듭니다.](contact-lens-rules-eventbridge-event.md) 섹션을 참조하세요.
# 이메일 알림을 보내는 규칙 생성
조직 내 사람들에게 이메일 알림을 보내는 규칙을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고객 센터에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어 다음에 알림을 보내는 규칙을 생성할 수 있습니다.
+ 계정 에스컬레이션 또는 취소가 있는 경우 팀 감독자.
+ 대화 중 특정 단어가 언급되어 고객 센터에 있는 사람들로 구성된 그룹
+ 통화 중 의견 불일치가 발생할 경우 고객 센터의 지정된 담당자.
+ Amazon Connect 대화 분석을 통해 분석되거나 평가된 고객 응대를 처리한 에이전트입니다.
**중요**
모든 이메일은 `no-reply@amazonconnect.com`에서 발송됩니다.
SAML 사용자에게는 기본 이메일 주소가 없으며 사용자 이름 로그인이 있습니다. 사용자 이름 로그인은 일반적으로 이메일 주소이지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 이러한 사용자의 경우 Amazon Connect 내에서 **이메일 주소** 필드 레이블이 비어 있습니다. SAML 사용자에 대해 이메일 알림을 전송할 때 알림을 받으려면 보조 이메일이 구성되어 있어야 합니다. 보조 이메일이 구성되지 않은 경우 사용자는 이메일을 받지 못합니다.
**이메일 알림을 보내는 규칙을 만들려면 다음을 수행하세요.**
1. 규칙을 만드는 데 [필요한 권한](permissions-for-rules.md)이 있는 사용자 계정으로 Amazon Connect에 로그인합니다.
1. **분석 및 최적화**, **규칙**으로 이동합니다.
1. **규칙** 페이지에서 **규칙 생성**을 선택한 다음 드롭다운 목록에서 **대화형 분석** 또는 **평가 양식**을 선택합니다.
![\[규칙 페이지, 규칙 생성 드롭다운 목록, Contact Lens 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-create-rule.png)
1. **새 규칙** 페이지에서 규칙 조건을 정의합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ [대화형 분석을 위한 규칙 조건 정의](build-rules-for-contact-lens.md#rule-conditions)
+ [평가 양식에 대한 규칙 조건을 정의합니다](create-evaluation-rules.md#rule-conditions-eval).
1. 규칙에 대한 작업을 정의할 때 해당 작업에 대한 **이메일 알림 전송**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 목록, 이메일 알림 전송 작업.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-action.png)
1. **이메일 알림 전송** 섹션에서 다음 옵션 중 하나를 사용하여 이메일을 수신할 사람을 선택합니다.
+ **로그인 기준으로 수신자 선택: 이메일을 지정된 사용자에게 라우팅합니다.**
**중요**
SAML 사용자를 가져오려면 보조 이메일이 구성되어 있어야 합니다. 보조 이메일이 구성되지 않은 경우 사용자는 이메일을 받지 못합니다.
+ **태그 기준으로 수신자 선택**. 에이전트의 태그 값을 기준으로 이메일을 동적으로 라우팅합니다.
+ **고객 응대를 처리한 에이전트를 선택합니다**. 고객 응대를 처리한 에이전트에게 이메일을 라우팅합니다.
다음 이미지에서 규칙은 고객 응대를 처리한 에이전트에게 알림 이메일을 보냅니다.
![\[이메일 알림 전송 섹션, 고객 응대를 처리한 에이전트 선택 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-email-tag.png)
1. **제목**에 이메일 제목을 추가합니다. **본문**에 이메일 알림의 내용을 추가합니다.
**@를 사용하여 규칙 실행 중에 채워지는 동적 변수를 추가합니다**. 대화형 분석 규칙 및 평가 양식 규칙의 경우 규칙과 일치하는 연락처에 대한 규칙 **이름, 인스턴스 URL, 연락처, 에이전트** 및 **대기열** 정보를 추가할 수 있습니다. 평가 양식 규칙을 사용하면 **평가 ID**를 삽입할 수 있습니다.
![\[이메일 본문, 사용 가능한 변수 목록입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/rules-send-email-dynamic-variables.png)
**참고**
다른 규칙 유형은 다양한 변수를 지원합니다.
실시간 지표 규칙을 사용하면 임계값을 위반하여 알림을 트리거한 **규칙 이름, 인스턴스 URL** 및 **에이전트, 대기열, 흐름 또는 라우팅 프로필** 목록을 입력할 수 있습니다.
사례에 대한 규칙을 사용하면 **규칙 이름, 인스턴스 URL** 및 **사례 ID**를 삽입할 수 있습니다.
1. **다음**을 선택합니다. 선택 사항을 검토한 다음, **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
## 이메일 제한
+ Amazon Connect의 기본 이메일 한도는 하루 500개입니다. 이 한도를 초과하면 Amazon Connect 인스턴스가 24시간 동안 이메일을 더 보내는 것이 차단됩니다. 이는 이메일에 반송 및 불만 사항 제한이 적용되기 때문입니다. 자세한 내용은 [https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html](https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html)Amazon SES의 이메일 배달 가능성 이해에서 **반송** 및 **불만 사항** 섹션을 참조하세요.
+ 모든 이메일은 `no-reply@amazonconnect.com` 발신 주소이므로 사용자 지정할 수 없습니다.
+ SAML 사용자에게는 기본 이메일 주소가 없으며 사용자 이름 로그인이 있습니다. 사용자 이름 로그인은 일반적으로 이메일 주소이지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 이러한 사용자의 경우 Amazon Connect 내에서 **이메일 주소** 필드 레이블이 비어 있습니다. SAML 사용자에 대해 이메일 알림을 전송할 때 알림을 받으려면 보조 이메일이 구성되어 있어야 합니다. 보조 이메일이 구성되지 않은 경우 사용자는 이메일을 받지 못합니다.
이메일 전송의 기본 옵션이 요구 사항을 충족하지 않는 경우 기술 계정 관리자 또는 지원 에 문의하여 Amazon Connect 서비스 팀과 논의하세요.
# EventBridge 이벤트를 생성하는 규칙을 만듭니다.
실시간 또는 통화/채팅 후 이벤트를 수신하고 이를 사용하여 후속 알림이나 경고를 트리거하거나 Amazon Connect 외부에서 보고서를 집계할 수 있습니다. 이 데이터로 할 수 있는 일은 많습니다. 예제:
+ QuickSight 대시보드에서 실시간 알림을 받을 수 있습니다.
+ Amazon Connect 외부에서 집계된 보고서를 생성합니다.
+ CRM과 데이터를 결합합니다.
+ 알림 솔루션을 EventBridge에 연결하여 일과가 끝날 때까지 특정 유형의 모든 이벤트가 특정 받은 편지함으로 전송되도록 하세요. 페이로드는 고객 응대, 에이전트, 대기열을 알려 줍니다.
**참고**
실시간 지표 규칙의 경우 규칙을 트리거하는 리소스가 **리소스** 아래에 나열됩니다. 예를 들어 평균 대기열 응답 시간과 같은 대기열 지표에 대해 경고하는 규칙을 생성하면 임계값을 위반한 대기열 목록이 리소스 아래에 나열됩니다.
**EventBridge 이벤트를 생성하는 규칙을 생성하려면 다음을 수행하세요.**
1. 규칙을 생성할 때 해당 작업에 대해 **EventBridge 이벤트 생성**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 다음 작업 수행 섹션, 작업 추가 드롭다운 목록, EventBridge 이벤트 생성 작업.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-events-example1.png)
1. **작업 이름**에는 이벤트 페이로드의 이름을 입력합니다.
**참고**
**작업 이름**에 할당한 값은 EventBridge 페이로드에서 볼 수 있습니다. 이벤트를 집계할 때 작업 이름은 이벤트를 처리하는 데 사용할 수 있는 추가 차원을 제공합니다. 예를 들어, 200개의 범주 이름이 있지만 50개만 NOTIFY\$1CUSTOMER\$1RETENTION과 같은 특정 작업 이름을 가지고 있습니다.
![\[다음 작업 수행 섹션, 고객 응대 범주 할당 섹션, EventBridge 이벤트 생성 섹션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-eb-action.png)
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장**합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
1. EventBridge 데이터를 활용하려면 EventBridge 이벤트 유형을 구독합니다. 다음 절차를 참조하세요.
## EventBridge 이벤트 유형 구독
EventBridge 이벤트 유형을 구독하려면 다음과 일치하는 사용자 지정 EventBridge 규칙을 생성하세요.
+ "source" = "aws.connect"
+ "detail-type" = "Contact Lens Post Call Rules Matched" 또는 다음 중 하나:
+ **Contact Lens Realtime Rules Matched**
+ **Contact Lens Realtime Chat Rules Matched**
+ **Contact Lens Post Chat Rules Matched**
+ **Contact Lens 평가 규칙 일치**
+ **Metrics Rules Matched**
다음 이미지는 새 규칙 페이지의 이벤트 패턴 섹션에 있는 이러한 설정을 보여 줍니다.
![\[새 EventBridge 규칙 페이지의 이벤트 패턴 섹션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-eb-rules-events.png)
### EventBridge 페이로드 예시
다음은 **Contact Lens Post Call Rules Matched**일 때 EventBridge 페이로드가 어떻게 표시되는지 보여 주는 예시입니다.
```
{
"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",
}
}
```
다음은 **Contact Lens Realtime Rules Matched**일 때의 페이로드 모습의 예입니다.
```
{
"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",
}
}
```
# 작업을 생성하는 규칙 생성
Amazon Connect 규칙을 사용하면 작업을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 소유자와 함께 추적 가능한 작업을 생성하고 작업 완료 및 생산성을 즉시 파악할 수 있습니다.
다음은 일부 예입니다.
+ 고객이 사기 행위일 때 고객 응대를 검토합니다. 예를 들어, 고객이 사기 가능성이 있는 단어나 문구를 발화했을 때 후속 조치 태스크를 생성할 수 있습니다.
+ 고객이 나중에 업셀하고 싶은 특정 주제를 언급하면 후속 조치를 취하거나 연락하여 추가 지원을 제공하세요.
+ 대화 중에 고객 감정이 매우 낮고 고객이 불만을 표현한 경우와 같은 특정 시나리오에서 에이전트 성능을 평가합니다.
+ 지난 한 시간 동안의 평균 대기열 응답 시간이 허용 가능한 임계값을 초과한 대기열에 추가 에이전트를 할당하는 등의 운영 작업을 수행합니다.
**태스크를 생성하는 규칙을 생성하려면 다음을 수행하세요.**
1. 규칙을 생성할 때 작업에 대한 **태스크 생성**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 태스크 생성 옵션\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-task-example1.png)
1. 다음과 같이 태스크 필드를 작성합니다.
![\[새 규칙 페이지, 고객 응대 범주 지정 섹션, 태스크 생성 섹션\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-example2.png)
1. **범주 이름**: 범주 이름은 고객 응대 레코드에 표시됩니다. 최대 길이: 200자.
1. **이름**: 이름은 에이전트의 Contact Control Panel(CCP)에 표시됩니다. 최대 길이: 512자.
1. **설명**: 설명은 에이전트의 Contact Control Panel(CCP)에 표시됩니다. 최대 길이: 4,096자.
**참고**
이름 및 설명에서 **@를 사용하여 규칙 실행 중에 채워지는 동적 변수를 추가합니다**. 대화형 분석 규칙 및 평가 양식 규칙의 경우 규칙과 일치하는 연락처에 대한 규칙 **이름, 인스턴스 URL, 연락처, 에이전트** 및 **대기열** 정보를 추가할 수 있습니다. 평가 양식 규칙을 사용하면 **평가 ID**를 삽입할 수 있습니다.
![\[동적 변수가 있는 작업 작업입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/rules-create-task-dynamic-variables.png)
다른 규칙 유형은 다양한 변수를 지원합니다.
실시간 지표 규칙을 사용하면 임계값을 위반하여 알림을 트리거한 **규칙 이름, 인스턴스 URL 및 에이전트, 대기열, 흐름 또는 라우팅 프로필 목록을** 입력할 수 있습니다.
사례에 대한 규칙을 사용하면 **규칙 이름, 인스턴스 URL** 및 **사례 ID**를 삽입할 수 있습니다.
1. **태스크 참조 이름**: 에이전트의 CCP에 자동으로 표시되는 기본 참조입니다.
+ 실시간 규칙의 경우 태스크 참조는 실시간 세부 정보 페이지에 연결됩니다.
+ 통화 후/채팅 규칙의 경우 태스크 참조는 **연락처 세부 정보** 페이지로 연결됩니다.
1. **추가 참조 이름**: 최대 길이: 4,096자. 최대 25개의 참조를 추가할 수 있습니다.
1. **흐름 선택**: 태스크를 적절한 태스크 담당자에게 라우팅하도록 설계된 흐름을 선택합니다. 드롭다운의 옵션 목록에 표시하려면 흐름을 저장하고 게시해야 합니다.
1. 다음은 에이전트의 CCP에 이 정보가 표시되는 방법에 대한 예를 보여 주는 이미지입니다.
![\[에이전트의 Contact Control Panel에 있는 태스크.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-add-tasks-ccp.png)
이 예에서는 에이전트에게 **이름**, **설명** 및 **태스크 참조 이름**에 대해 다음과 같은 값이 표시됩니다.
1. **이름** = **Action-Required-Contact Lens- ba2cf8fe....**
1. **설명** = **Test**
1. **태스크 참조 이름** = TaskRef 및 실시간 세부 정보 페이지의 URL
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **태스크 저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
## 음성 및 태스크 고객 응대 레코드에 연결됨
규칙으로 태스크를 만들면 해당 태스크에 대한 고객 응대 레코드가 자동으로 생성됩니다. 태스크 생성 규칙 기준을 충족하는 음성 통화 또는 채팅의 고객 응대 레코드에 연결됩니다.
예를 들어, 고객 센터로 전화가 들어오면 CTR1이 생성됩니다.
![\[전화가 걸려올 때의 초기 고객 응대 기록에 대한 정보.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
규칙 엔진이 태스크를 생성합니다. 태스크의 고객 으앧 레코드에서 음성 고객 응대 레코드는 이전 **고객 응대 ID**로 나타납니다. 또한 태스크 고객 응대 레코드는 다음 이미지에 표시된 것처럼 음성 고객 응대 레코드의 고객 응대 속성을 상속합니다.
![\[태스크에 대한 고객 응대 레코드 2.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
## ContactId, AgentId, QueueId, RuleName에 대한 동적 값 정보
괄호 [ ] 안의 동적 값이 [고객 응대 속성](what-is-a-contact-attribute.md)입니다. 고객 응대 속성을 사용하면 고객 응대에 대한 임시 정보를 저장하여 흐름에 사용할 수 있습니다.
괄호 안의 고객 응대 속성(예: ContactId, AgentId, QueueId 또는 RuleName)을 추가하면 이 값이 한 고객 응대 레코드에서 다른 고객 응대 레코드로 전달됩니다. 흐름의 고객 응대 속성을 사용하여 고객 응대를 적절하게 분기하고 라우팅할 수 있습니다.
자세한 내용은 [고객 응대 속성 사용](connect-contact-attributes.md) 단원을 참조하십시오.
# 사례에서 연결된 태스크를 종료하는 Contact Lens의 규칙 생성
**연결된 태스크를 종료하는 규칙을 생성하는 방법**
1. 규칙을 생성할 때 이벤트 소스로 **새 사례가 업데이트됨**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 사례가 추가됨 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. 규칙을 생성할 때 작업으로 **태스크 종료**를 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 태스크 종료 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-2.png)
![\[태스크 종료 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-ends-tasks-3.png)
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# 사례를 생성하는 Contact Lens의 규칙 생성
**사례를 생성하는 규칙을 생성하는 방법**
1. 규칙을 생성할 때 **통화 후 분석 사용 가능**, **채팅 후 분석 사용 가능** 또는 이벤트 소스로 **이메일 분석을** 선택합니다.
![\[조건 정의 페이지에서 통화 후 분석 사용 가능, 채팅 후 분석 사용 가능 또는 이메일 분석을 이벤트 소스로 사용 가능을 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-1.png)
1. **다음**을 선택합니다.
1. 작업 페이지에서 작업으로 **사례 생성**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 사례 생성 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-2.png)
1. **사례 생성** 카드에서 **사례 템플릿**을 선택합니다.
![\[사례 생성 카드에서 사례 템플릿을 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-3.png)
1. **필수 필드**를 채우고 **선택적 사례 필드**를 추가하여 사례 데이터를 채웁니다.
**참고**
이 작업이 제대로 작동하려면 고객 프로필이 연락과 연결되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 [Cases 활성화](enable-cases.md) 단원을 참조하십시오.
![\[필수 필드를 채우고 선택적 사례 필드를 추가하여 사례 데이터를 채웁니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-create-case-4.png)
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# 사례를 업데이트하는 Contact Lens의 규칙 생성
**사례를 업데이트하는 규칙을 생성하는 방법**
1. 규칙을 생성할 때 이벤트 소스로 **사례 업데이트됨**을 선택하고 **다음**을 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 사례 업데이트됨 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-1.png)
1. 규칙을 생성할 때 작업으로 **사례 업데이트**를 선택합니다.
![\[새 규칙 페이지, 작업 추가 드롭다운 메뉴, 사례 업데이트 옵션.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-2.png)
1. 드롭다운에서 업데이트하려는 사례 필드를 선택하고 새 값을 정의합니다.
![\[드롭다운에서 업데이트하려는 사례 필드를 선택하고 새 값을 정의합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-3.png)
![\[드롭다운에서 업데이트하려는 사례 필드를 선택하고 새 값을 정의합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-update-case-4.png)
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장**을 선택합니다.
1. 규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# 자동 평가를 제출하는 Contact Lens의 규칙 생성
Contact Lens를 사용하면 대화형 분석의 인사이트와 지표를 사용하여 평가를 자동으로 채우고 제출할 수 있습니다.
## 1단계: 평가 양식에서 자동화 구성
자동 평가를 제출하는 규칙을 생성하려면 먼저 평가 양식에서 자동화를 구성해야 합니다. 자세한 지침은 [평가 양식 생성](create-evaluation-forms.md)의 [6단계: 자동 평가 활성화](create-evaluation-forms.md#step-automate) 섹션을 참조하세요.
다음은 단계에 대한 개요입니다.
1. 평가 양식의 모든 질문에 자동화를 설정합니다.
1. 평가 양식을 활성화하기 전에 **평가 자동 제출 활성화**를 켭니다.
1. 자동화가 구성된 평가 양식을 활성화하면 다음 이미지와 같이 규칙을 생성할 수 있는 프롬프트가 표시됩니다.
![\[규칙을 생성하라는 프롬프트입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/create-a-rule-to-submit-automated-evaluations-1.png)
1. **규칙 생성**을 선택합니다.
1. **규칙** 페이지에서 선택한 평가 양식을 사용하여 자동으로 평가되는 연락처를 지정하는 규칙을 정의합니다. 다음 절차에서는 지침을 제공합니다.
## 2단계: 자동으로 평가되는 고객 응대를 지정하는 규칙 정의
두 가지 유형의 규칙으로 자동 평가를 트리거할 수 있습니다.
+ Contact Lens가 분석을 완료한 후 고객 응대를 자동으로 평가하는 **대화 분석** 규칙입니다.
+ **평가 양식** 규칙은 일반 평가 양식의 결과로 상황별 평가 양식을 트리거하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 평가 질문에 대한 답변 *해당 고객이 제품 구매에 관심이 있었는지 여부*가 *예*인 경우 *에이전트 판매 성과*를 측정하는 다른 평가 양식을 트리거할 수 있습니다.
### 대화형 분석 규칙을 사용하여 자동 평가 트리거
이는 양식 활성화 중에 자동 평가를 제출하는 규칙을 생성할 때 선택되는 기본 규칙 유형입니다. **규칙** 페이지에서 **규칙 생성**, **대화 분석**을 선택하여 이러한 규칙을 생성할 수도 있습니다.
1. 이벤트 소스로 **Contact Lens 통화 후 분석 사용 가능** 또는 **Contact Lens 채팅 후 분석 사용 가능**을 선택합니다. 이 두 옵션은 다음 이미지에 표시됩니다.
![\[통화 후 분석 및 채팅 후 분석 옵션입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/defined-conditions-evaluations.png)
1. 자동으로 평가할 자격 증명 연락처에 대한 조건을 정의한 **후 다음을** 선택합니다.
평가 양식이 적용되는 특정 에이전트 또는 고객 응대 세트를 식별하는 데 사용할 수 있는 조건의 예는 다음과 같습니다.
+ 에이전트
+ 에이전트 계층 구조
+ AI 에이전트
+ Queues
+ 시작 방법
또한 다음과 같은 조건을 사용하여 연결 또는 기타 문제로 인해 조기에 종료되었을 수 있는 고객 응대를 제외할 수 있습니다.
+ 상호 작용 기간(예: 30초 이상)
+ 통화 시간(예: 고객이 10초 이상 말하는 경우)
+ 문제가 존재하지 않거나 대화 중에 알려진 연결 또는 디바이스 문제가 없는 경우의 잠재적 연결 해제 문제
1. **작업 정의** 페이지에서 규칙을 식별할 범주 이름을 제공합니다.
1. **작업 추가**를 선택하고 **자동 평가 제출**을 선택한 다음 평가 자동 제출에 사용할 양식을 선택합니다. (이 작업은 양식을 활성화할 때 규칙을 생성한 경우 페이지에서 이미 선택됩니다.)
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장 및 게시**를 선택합니다.
규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
**중요**
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
### 평가 양식 규칙을 사용하여 자동 평가 트리거
1. **규칙** 페이지로 이동합니다. **규칙 생성**, **평가 양식**을 선택합니다.
1. **시기**에서 ** Contact Lens 평가 결과 사용 가능**으로 이벤트 소스를 선택합니다.
1. **조건 추가**를 선택하여 상황별 평가를 트리거합니다. 예제:
+ 다음 이미지에 표시된 다른 평가에 대한 특정 답변입니다.
![\[다른 평가에 대한 특정 답변입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/add-condition-1.png)
+ 다음 이미지에 표시된 다른 평가 양식의 점수입니다.
![\[다른 평가 양식의 점수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/add-condition-2.png)
1. **작업 추가**를 선택하고 **자동 평가 제출**을 선택한 다음 평가 자동 제출에 사용할 양식을 선택합니다.
1. **다음**을 선택합니다. 검토한 다음 **저장 및 게시**를 선택합니다.
## 자주 묻는 질문(FAQ)
1. **자동 평가가 수동으로 제출된 평가를 재정의할 수 있나요?**
아니요. 자동 평가는 수동으로 제출된 평가를 재정의할 수 없습니다. 평가가 이미 있는 경우 해당 고객 응대에 대한 자동 평가가 실패하고 계정 관리자는 CloudWatch 내에서 이러한 실패 알림을 볼 수 있습니다.
1. **자동 평가를 식별하려면 어떻게 해야 하나요?**
평가가 자동으로 제출되면 **고객 응대 세부 정보** 페이지에 'Contact Lens Automation에서 제출'로 표시됩니다. 평가자에 의해 자동 평가가 편집되고 다시 제출되는 경우 'submitted by'에는 평가자의 이름이 포함됩니다.
1. **여러 평가 양식을 사용하여 연락처를 자동으로 평가할 수 있나요?**
예, 여러 평가 양식을 사용하여 연락처에 대한 평가를 자동으로 제출할 수 있습니다. 다양한 평가 양식을 사용하여 자동 평가를 제출하려면 여러 규칙을 생성해야 합니다.
# Contact Lens 규칙에서 단어 또는 구문 조건 사용
Contact Lens **대화형 분석** 규칙 내에서 단어 또는 구문 조건을 지정할 수 있습니다. 단어 또는 구문에 대해 정확히 일치, 의미 체계 일치 또는 패턴 일치를 선택할 수 있습니다. 이 주제에서는 각 검색 유형을 설명합니다.
**참고**
세 가지 일치 유형 모두 대소문자를 구분하지 않습니다. 예를 들어 단어를 "결제"로 지정한 경우 "결제"라는 단어가 포함된 트랜스크립트와도 일치합니다.
## 정확히 일치 기능 사용 방법
**정확히 일치**는 단수형 또는 복수형으로 정확히 일치하는 단어라고 할 수 있습니다.
다음 방법 중 하나를 사용하여 키워드 또는 구문을 추가할 수 있습니다.
+ **키워드 또는 구문 입력**을 선택하고 텍스트 상자에 수동으로 값을 입력합니다. 여러 값을 쉼표로 구분할 수 있습니다.
![\[UI에 키워드 또는 구문 옵션을 입력합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/exact-match-1.png)
+ **단어 모음에서 가져오기**를 선택하여 단어 모음에서 미리 정의된 단어 및 구문을 가져옵니다.
![\[UI의 단어 모음 옵션에서 가져옵니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/exact-match-2.png)
단어 모음은 사용자 단어 모음과 시스템 단어 모음의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 시스템 단어 모음은 사용자가 편집할 수 없는 Amazon Connect에서 미리 정의됩니다. 사용자 단어 모음은 사용자가 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Contact Lens에서 대화 분석 규칙을 생성할 때 단어 모음 관리](manage-word-collections.md) 섹션을 참조하세요.
## 패턴 매치를 사용하는 방법
관련 단어를 일치시키려면 기준에 별표(\$1)를 추가하세요. 예를 들어, 'neighbor'(neighbors, neighborhood)의 모든 변형에서 일치시키려면 **neighbo\$1**를 입력합니다.
**패턴 매치**를 사용하여 다음을 지정할 수 있습니다.
+ **값 목록**: 값을 교환할 수 있는 표현식을 작성하려는 경우에 유용합니다. 예를 들어 표현식은 다음과 같을 수 있습니다.
*['베이징', '런던', '뉴욕', '파리', '도쿄']에서 정전이 발생하여 전화를 걸었습니다.*
그런 다음 값 목록에 베이징, 런던, 뉴욕, 파리, 도쿄 등의 도시를 추가합니다.
값을 사용하면 표현식을 여러 개 만드는 대신 한 개를 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 따라서 생성해야 하는 카드 수가 줄어듭니다.
+ **숫자**: 이 옵션은 규정 준수 스크립트에서 가장 자주 사용되거나 숫자([0-9] 숫자)가 중간에 있는 컨텍스트를 찾는 경우에 사용됩니다. 이렇게 하면 모든 기준을 두 개가 아닌 하나의 표현식에 넣을 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 규정 준수 스크립트는 다음과 같이 말할 수 있습니다.
*저는 이 업계에 [숫자]년 동안 종사해 왔으며 이 주제에 대해 여러분과 논의하고 싶습니다.*
또는 고객이 다음과 같이 말할 수도 있습니다.
*저는 [숫자]년 동안 구성원으로 활동해 왔습니다.*
**참고**
채팅 또는 오디오 트랜스크립트에서 숫자를 추출할 때는 숫자(0\$19)만 인식됩니다.
음성 고객 응대의 경우 특정 언어는 [숫자 트랜스크립션](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-numbers.html) 중에 음성 숫자를 디지털 형식으로 변환하지 못할 수 있습니다. 즉, 이러한 경우 숫자 패턴 일치가 작동하지 않을 수 있습니다. 숫자 트랜스크립션을 지원하는 언어 목록은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [지원되는 언어 및 언어별 기능](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html)을 참조하세요.
+ **근접성 정의**: 정확도가 100% 미만일 수 있는 일치 항목을 찾습니다. 단어 사이의 거리를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, '신용'이라는 단어가 언급된 고객 응대를 찾고 있지만 '신용카드'라는 단어에 대한 언급은 보고 싶지 않은 경우 패턴 일치 범주를 정의하여 '카드'와 한 단어 거리 내에 있지 않은 '신용'이라는 단어를 찾을 수 있습니다.
예를 들어 근접성 정의는 다음과 같을 수 있습니다.
*신용 [은 1단어에 포함되지 않습니다] 카드*
**작은 정보**
패턴 일치로 지원되는 언어 목록은 [AI 기능](supported-languages.md#supported-languages-contact-lens)을 참조하세요.
## 의미 체계 일치 사용 방법
의미 체계 일치는 통화 후/채팅 분석에만 지원됩니다.
+ '의도'는 발화의 한 예입니다. 구문이나 문장일 수 있습니다.
+ 하나의 카드(그룹)에 최대 4개의 의를 입력할 수 있습니다.
+ 최상의 결과를 얻으려면 한 카드 내에서 의미상 유사한 의도를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 '공손함' 범주가 있습니다. 여기에는 두 가지 의도 '환영 인사'와 '작별 인사'가 포함됩니다. 이 의도는 두 장의 카드로 분리하는 것이 좋습니다.
+ 카드 1: "오늘은 어때요" 및 '모든 일은 어떻게 되가고 있나요". 의미상 비슷한 환영 인사말입니다.
+ 카드 2: "문의해 주셔서 감사합니다" 및 "고객이 되어 주셔서 감사합니다." 의미상 비슷한 작별 인사말입니다.
의도를 두 장의 카드로 분리하면 한 장의 카드에 모두 넣는 것보다 정확도가 더 높아집니다.
# 생성형 AI를 사용하여 고객 응대와 자연어 문을 의미 있게 일치시킵니다.
Contact Lens **대화형 분석** 규칙 내에서 생성형 AI를 사용하여 자연어 문과 일치하는 고객 응대를 찾는 **자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 지정할 수 있습니다. 자연어 - 의미 체계 일치는 고객 응대를 컨텍스트별 기준과 일치시키려거나(예: 통화 중에 고객의 문제가 해결됨) **단어 또는 구** 조건을 사용하기에 단어 또는 구가 너무 많을 때 사용됩니다.
전문가 팁: 이전에 단어 또는 구문 - 의미 체계 일치를 사용한 경우 생성형 AI 기반 자연어 - 의미 체계 일치를 사용합니다.
## 자연어 사용 방법 - 의미 체계 일치
****
1. **규칙** 및 **규칙 - 생성형 AI** 권한이 있는 사용자로 Amazon Connect에 로그인합니다.
1. 탐색 메뉴에서 **분석 및 최적화**를 선택한 다음 **규칙**을 선택합니다.
1. **규칙 만들기**를 선택한 다음 **대화형 분석**을 선택합니다.
![\[UI의 단어 모음 옵션에서 가져옵니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/create-natural-semantic-match-rule.png)
1. "Contact Lens 통화 후 분석 사용 가능" 또는 "Contact Lens 채팅 후 분석 사용 가능"을 선택합니다.
1. **조건 추가**를 선택한 다음 **자연어 - 의미 체계 일치**를 선택합니다.
![\[UI의 단어 모음 옵션에서 가져옵니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/choose-natural-semantic-match.png)
1. 대화 트랜스크립트와 일치시켜 생성형 AI에서 true 또는 false로 평가할 수 있는 자연어 문을 입력합니다.
![\[UI의 단어 모음 옵션에서 가져옵니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/enter-natural-language-statement.png)
1. 대기열, 사용자 지정 고객 응대 속성 등과 같은 추가 조건을 추가합니다.
1. **다음**을 선택하고 **CustomerAddressChange**와 같은 자연어 문으로 고객 응대에 레이블을 지정하는 데 사용할 범주 이름(공백 없음)을 제공합니다.
1. [작업 생성](contact-lens-rules-create-task.md), [이메일 알림 전송](contact-lens-rules-email.md), [평가 자동 제출](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md) 등과 같은 추가 작업을 지정할 수 있습니다.
1. 규칙을 **저장하고 게시**하기 전에 **다음**을 선택하여 규칙을 검토합니다. 규칙을 게시할 준비가 되지 않은 경우 **초안으로 저장**할 수도 있습니다.
## 의미 체계 일치 사용 지침
다음 목록은 의미 체계 일치를 가장 잘 사용하는 방법을 자세히 설명합니다.
+ 문은 true 또는 false로 평가할 수 있는 것이어야 합니다.
+ 자연어 - 의미 체계 일치는 대화의 대화 내용만 사용합니다. 일치 기준에서 다른 고객 응대 속성(예: 대기열)을 사용하려면 규칙 내에서 별도의 조건으로 지정해야 합니다.
+ 가능한 경우 '동료', '직원', '대리인', '지지자' 또는 '보조'와 같은 용어 대신 '에이전트'라는 용어를 사용합니다. 마찬가지로 '회원', '발신자', '게스트' 또는 '구독자'와 같은 용어 대신 '고객'이라는 용어를 사용합니다.
+ 에이전트 또는 고객이 말한 정확한 단어를 확인하려면 큰따옴표만 사용합니다. 예를 들어, 에이전트가 "Have a nice day"라고 말하는지 확인하는 지시가 있는 경우 생성형 AI는 Have a nice afternoon이라는 말을 감지하지 못합니다. 대신 자연어 문에는 "에이전트가 고객에게 좋은 날이기를 기원했습니다"라고 표시되어야 합니다.
**의미 체계 일치에 사용할 문 예시 **
+ 고객이 구독 플랜을 변경하려고 했습니다.
+ 고객이 에이전트의 지원에 감사를 표했습니다.
+ 고객이 현재 서비스를 종료하려는 의사를 표시했습니다.
+ 고객이 후속 상호 작용을 요청했습니다.
+ 고객은 에이전트에게 정보를 반복하도록 요청하여 이해가 부족함을 나타냅니다.
+ 고객이 에이전트의 관리자와 대화해 달라고 요청했습니다.
+ 에이전트는 최종 답변을 제공하기 전에 고객에게 추가 정보 또는 검증을 요청했습니다.
+ 에이전트가 여러 결제 옵션을 제공했습니다.
+ 에이전트는 고객에게 통화가 중요하다고 확신하고 추가 대기 시간을 요청했습니다.
+ 에이전트가 고객의 모든 문제를 해결했습니다.
# Contact Lens에서 대화 분석 규칙을 생성할 때 단어 모음 관리
*단어 모음*은 대화형 분석 규칙을 생성할 때 정확한 일치 조건을 정의하는 데 사용할 수 있는 미리 빌드된 단어 및 문구 집합입니다. 규칙에 정확한 일치 조건을 추가할 때 드롭다운 메뉴에서 단어 및 구문 목록을 선택할 수 있습니다.
## 필수 권한
Contact Lens 규칙 - 단어 모음은 Contact Lens 규칙과 동일한 보안 프로필 권한 세트를 사용합니다. 자세한 내용은 [Contact Lens 규칙에 대한 보안 프로필 권한](permissions-for-rules.md) 단원을 참조하십시오.
## 단어 모음 관리 페이지에 액세스하는 방법
1. 대화형 분석 규칙을 생성하거나 업데이트할 때 다음 이미지와 같이 **정확히 일치** 조건 카드의 오른쪽 상단에 있는 기어 아이콘을 선택합니다.
![\[UI에 키워드 또는 구문 옵션을 입력합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-1.png)
1. **단어 모음** 관리 페이지에서 기존 단어 모음을 보고 새 단어 모음을 생성할 수 있습니다.
![\[UI에 키워드 또는 구문 옵션을 입력합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/word-collections-permissions-how-to-access-2.png)
## 사용자 단어 모음을 생성하는 방법
****
1. **단어 모음** 관리 페이지에서 **단어 모음 생성**을 선택합니다.
![\[UI에 키워드 또는 구문 옵션을 입력합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-1.png)
1. 단어 모음의 이름을 입력하고 단어와 구문을 추가한 다음 **저장**을 선택합니다.
![\[UI에 키워드 또는 구문 옵션을 입력합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/create-user-word-collections-2.png)
## 단어 모음 제한
+ Amazon Connect의 기본 제한은 인스턴스당 사용자 단어 모음 100개입니다.
+ 각 단어 모음은 최대 100개의 단어 또는 구문을 포함할 수 있습니다.
+ 각 단어 또는 문구는 512자 이하로 제한됩니다.
+ 사용자 단어 모음만 관리할 수 있습니다. 시스템 단어 모음은 관리하거나 편집할 수 없습니다.
# 에이전트가 따를 Contact Lens 규칙에 스크립트를 입력합니다.
에이전트가 고객 통화에서 정확한 표현을 사용해야 하는 경우 Contact Lens 규칙에 스크립트를 입력합니다.
규칙에 스크립트를 입력하려면 문구를 입력합니다. 예를 들어 에이전트들이 *회원이 되어 주셔서 감사합니다라고 말할 때 강조 표시하려는 경우를 예로 들 수 있습니다. 귀하의 비즈니스에 감사드립니다*, 다음 두 문구를 입력합니다.
+ 회원이 되어 주셔서 감사합니다.
+ 귀하의 비즈니스에 감사드립니다.
규칙을 특정 비즈니스 라인에 적용하려면 규칙이 적용되는 대기열에 대한 조건 또는 고객 응대 속성을 추가하세요. 예를 들어, 다음 이미지는 에이전트가 BasicQueue 또는 Billing and Payments 대기열에서 일하고, 고객은 자동차 보험 가입자이고, 에이전트은 시애틀에 있는 경우에 적용되는 규칙을 보여 줍니다.
![\[새 규칙 페이지, 단어 또는 구문 - 정확히 일치 섹션, 여러 조건.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-add-category-rules-3.png)
# Contact Lens 규칙에 대한 보안 프로필 권한
자동 분류에 대한 규칙을 보거나 편집하거나 추가하려면 **분석 및 최적화: 규칙** 권한이 보안 프로필에 할당되어야 합니다.
생성형 AI를 사용하는 규칙을 보거나 편집하거나 추가하려면(**자연어 - 의미 체계 일치** 조건 사용) 보안 프로필에 **분석 및 최적화: 규칙 - 생성형 AI** 권한을 추가로 할당해야 합니다.
규칙에 추가할 수 있도록 에이전트 이름을 보려면 보안 프로필에 **사용자 및 권한: 사용자 - 보기** 권한이 필요합니다.
규칙에 추가할 수 있도록 대기열 이름을 보려면 보안 프로필에서 **라우팅: 대기열 - 보기** 권한이 필요합니다.
자세한 내용은 [Amazon Connect에서 Contact Lens 대화 분석을 사용할 수 있는 권한 할당](permissions-for-contact-lens.md) 단원을 참조하십시오.
# Contact Lens의 규칙에서 연락 속성을 사용할 흐름 설계
규칙에 최대 5개의 고객 응대 속성이 있을 수 있습니다.
고객 응대 속성은 실시간 고객 응대 분석 세션이 시작될 때 검색되며, 이때 검색된 속성은 전체 세션 동안 규칙 평가에 사용됩니다. 세션 시작 후의 고객 응대 속성 업데이트는 선택되지 않습니다.
규칙에 지정한 고객 응대 속성을 사용하도록 흐름을 설계한 다음 그에 따라 작업을 라우팅할 수 있습니다. 예를 들어 고객 센터로 전화나 채팅이 수신되는 경우를 예로 들 수 있습니다. Contact Lens가 통화 또는 채팅을 분석하면 **규정 준수** 규칙이 적용됩니다. 예를 들어 통화에 대해 생성된 고객 응대 레코드에는 다음 이미지와 유사한 정보가 포함됩니다. **범주** = **규정 준수**를 나타내며 **CustomerType** = **VIP**, **AgentLocation** = **NYC**라는 두 가지 사용자 지정 고객 응대 속성이 있습니다.
![\[규정 준수 규칙이 트리거될 때의 고객 응대 레코드.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example1.png)
규칙 엔진이 태스크를 생성합니다. 태스크의 고객 응대 레코드는 다음 이미지와 같이 음성 고객 응대 레코드로부터 고객 응대 속성을 상속받습니다.
![\[태스크의 고객 응대 레코드, 사용자 지정 고객 응대 속성.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/contact-lens-rules-attributes-example2.png)
음성 고객 응대 레코드는 **이전 고객 응대 ID**로 표시됩니다.
규칙에 지정하는 흐름은 고객 응대 속성을 사용하고 적절한 소유자에게 작업을 라우팅하도록 설계되어야 합니다. 예를 들어 **CustomerType = VIP**인 태스크를 특정 에이전트에게 라우팅하고 싶을 수 있습니다.
자세한 내용은 [고객 응대 속성 사용](connect-contact-attributes.md) 단원을 참조하십시오.
# Contact Lens가 대화를 분석할 때 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다.
규칙을 추가한 후에는 규칙이 추가된 이후에 발생하는 새 고객 응대에 규칙이 적용됩니다. 규칙은 Amazon Connect 대화 분석이 대화를 분석할 때 적용됩니다.
저장된 과거 대화에는 규칙을 적용할 수 없습니다.
# 오류 알림: Contact Lens가 고객 응대를 분석할 수 없는 경우
흐름에 분석이 활성화되어 있더라도 Contact Lens가 고객 응대 파일을 분석하지 못할 수도 있습니다. 이 경우 Contact Lens는 Amazon EventBridge 이벤트를 사용하여 오류 알림을 보냅니다.
이벤트는 [최선의 작업](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html)을 기반으로 발생됩니다.
## EventBridge 알림 구독
이러한 유형을 구독하려면 다음과 일치하는 사용자 지정 EventBridge 규칙을 생성하세요.
+ "source" = "aws.connect"
+ "detail-type" = "Contact Lens Analysis State Change"
특정 이벤트 코드가 발생할 때 알림을 받을 패턴을 추가할 수도 있습니다. 자세한 정보는 **Amazon EventBridge 사용 설명서의 [이벤트 패턴](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html)을 참조하세요.
알림 형식은 다음 샘플과 같습니다.
```
{
"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"
}
}
```
## 이벤트 코드
다음 테이블에는 Contact Lens가 고객 응대를 분석할 수 없을 때 발생할 수 있는 이벤트 코드가 나와 있습니다.
| 이벤트 이유 코드 | 설명 |
| --- | --- |
| INVALID\$1ANALYSIS\$1CONFIGURATION | Contact Lens는 흐름이 시작될 때 잘못된 값을 받았습니다(예: 지원되지 않거나 잘못된 언어 코드, 지원되지 않는 수정 동작 값). |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens가 레코딩 파일을 가져올 수 없습니다. 파일이 S3 버킷에 없거나 권한에 문제가 있기 때문일 수 있습니다. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1SMALL | 레코딩 파일이 분석하기에 너무 작습니다(105ms 미만). 파일이 예상한 형식이 아닌 경우 INVALID 오류가 발생합니다. 빈 JSON도 예상치 못한 객체입니다. |
| RECORDING\$1FILE\$1TOO\$1LARGE | 레코딩 파일이 분석 제한 시간을 초과했습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/contact-lens-error-notifications.html) |
| RECORDING\$1FILE\$1INVALID | 녹음 파일이 잘못되었습니다. |
| RECORDING\$1FILE\$1CANNOT\$1BE\$1READ | Contact Lens가 녹음 파일을 읽으려고 할 때 오류가 발생했습니다. |
| RECORDING\$1FILE\$1EMPTY | 녹음 파일이 비어 있습니다. |
| RECORDING\$1SAMPLE\$1RATE\$1NOT\$1SUPPORTED | 오디오 파일의 샘플 속도는 지원되지 않습니다. Contact Lens는 현재 8kHz 샘플 속도의 오디오 파일을 지원합니다. 이것이 Amazon Connect 레코딩의 샘플 속도입니다. |
# Amazon Connect 규칙 작업이 실행되지 않는 경우 오류 알림
프로덕션 환경에서 특정 규칙 작업이 실패한 시기와 실패 원인을 아는 것이 중요합니다. 그러면 향후에 이러한 장애를 사전에 방지할 수 있습니다.
실행에 실패한 작업에 대한 실시간 인사이트를 얻으려면 Amazon Connect 규칙을 Amazon EventBridge 이벤트와 통합해야 합니다. 이를 통해 예를 들어 **인스턴스당 최대 동시 활성 작업 수**가 서비스 할당량에 도달하여 '태스크 생성' 작업이 실행되지 않은 경우 알림을 받을 수 있습니다. 이 경우 Amazon Connect는 Amazon EventBridge 이벤트를 사용하여 오류 알림을 보냅니다.
이벤트는 [최선의 작업](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-service-event.html)을 기반으로 발생됩니다.
## EventBridge 알림 구독
이러한 유형을 구독하려면 다음과 일치하는 사용자 지정 EventBridge 규칙을 생성하세요.
+ "source" = "aws.connect"
+ 'detail-type' = 'Contact Lens Rules Action Execution Failed'
특정 이벤트 코드가 발생할 때 알림을 받을 패턴을 추가할 수도 있습니다. 자세한 정보는 **Amazon EventBridge 사용 설명서의 [이벤트 패턴](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/filtering-examples-structure.html)을 참조하세요.
알림 형식은 다음 샘플과 같습니다.
```
{
"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}"
}
}
```
## 지원되는 작업 유형
+ `CREATE_TASK`
+ `GENERATE_EVENTBRIDGE_EVENT`
+ `SEND_NOTIFICATION`
`ASSIGN_CONTACT_CATEGORY`에 대한 자세한 내용은 [오류 알림: Contact Lens가 고객 응대를 분석할 수 없는 경우 문제 해결](contact-lens-error-notifications.md) 섹션을 참조하세요.
## 지원되는 트리거 이벤트
+ `REAL_TIME_CALL`
+ `REAL_TIME_CHAT`
+ `POST_CALL`
+ `POST_CHAT`
+ `THIRD_PARTY`
## 실패한 동작의 이유 코드
작업이 실패하면 오류 알림 서비스는 지원되는 작업에서 이유 코드를 수집합니다. 태스크 및 EventBridge 작업 실패의 이유 코드에 대한 자세한 내용은 다음 주제츨 참조하세요.
+ 태스크 작업 실패의 이유 코드는 **Amazon Connect API 참조 안내서의 **StartTaskContact API** 항목의 [오류](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_StartTaskContact.html#API_StartTaskContact_Errors)를 참조하세요.
+ EventBridge 작업 실패의 이유 코드는 **Amazon EventBridge API 참조 안내서의 **PutEvents API** 항목의 [오류](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/APIReference/API_PutEvents.html#API_PutEvents_Errors)를 참조하세요.
# Amazon Connect API를 사용하여 규칙을 생성하거나 관리할 때 특정 파라미터에 대한 변수 지정
Amazon Connect API(예: [CreateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_CreateRule.html) 또는 [UpdateRule](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_UpdateRule.html))를 사용하여 프로그래밍 방식으로 규칙을 생성하거나 관리하는 경우 특정 파라미터에 변수를 지정할 수 있습니다. 변수는 [EventSourcename](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_RuleTriggerEventSource.html) 파라미터의 값을 기반으로 작업이 트리거될 때 런타임에 확인됩니다.
예를 들어 태스크 작업을 설정하고 컨텍스트를 더 추가하려는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 다음은 변수 삽입을 사용하여 태스크의 `Description` 필드에 고객 응대 ID와 에이전트 ID를 포함하는 방법을 보여 주는 예입니다.
+ 고객이 전화 통화에 불만을 품고 있습니다. 고객 응대 `$.ContactLens.PostCall.ContactId`에 있는 에이전트 `$.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId`와의 대화 중에 욕설이 감지되었습니다.
작업이 트리거되면 문자열은 "고객이 전화 통화에 대해 불만입니다'로 해결됩니다. 고객 응대 87654321-1234-1234-1234-EXAMPLEID345'에서 에이전트 12345678-1234-1234-1234-EXAMPLEID012와 대화하는 동안 욕설이 감지되었습니다."
다음 테이블에는 각 이벤트 소스와 변수 삽입을 지원하는 필드에 사용할 JSONPath가 나와 있습니다.
| EventSourceName | JSONPath 참조 |
| --- | --- |
| OnPostCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostCall.ContactId \$1.ContactLens.PostCall.Agent.AgentId \$1.ContactLens.PostCall.Queue.QueueId |
| OnRealTimeCallAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.RealTimeCall.ContactId \$1.ContactLens.RealTimeCall.Agent.AgentId \$1.ContactLens.RealTimeCall.Queue.QueueId |
| OnPostChatAnalysisAvailable | \$1.ContactLens.PostChat.ContactId \$1.ContactLens.PostChat.Agent.AgentId \$1.ContactLens.PostChat.Queue.QueueId |
| OnSalesforceCaseCreate | \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.CaseNumber \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Name \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Email \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Phone \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Company \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Type \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Reason \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Origin \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Subject \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Priority \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.CreatedDate \$1.ThirdParty.Salesforce.CaseCreate.Description |
| OnZendeskTicketCreate | \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketCreate.Id \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketCreate.Priority \$1.써드파티. Zendesk. TicketCreate. Create at |
| OnZendeskTicketStatusUpdate | \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.Id \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.Priority \$1.ThirdParty.Zendesk.TicketStatusUpdate.CreatedAt |