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# Amazon Connect에서 셀프 서비스 상호 작용의 성능 평가
Amazon Connect는 셀프 서비스 상호 작용의 품질을 자동으로 평가하고 집계된 인사이트를 얻어 고객 경험을 개선할 수 있는 기능을 제공합니다. 관리자는 사용자 지정 기준을 정의하여 대화형 분석 및 기타 Amazon Connect 데이터의 인사이트를 사용하여 수동 또는 자동으로 채울 수 있는 셀프 서비스 상호 작용의 품질을 평가할 수 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트가 고객을 반복적으로 이해하지 못하여 고객 감정이 나빠지고 인적 에이전트로 전송되는지 자동으로 평가할 수 있습니다. 관리자는 셀프 서비스 상호 작용 녹음 및 트랜스크립트와 함께 집계 및 개별 고객 응대에서 이러한 인사이트를 검토하여 봇 또는 AI 에이전트 성능을 개선할 기회를 식별할 수 있습니다.
**참고**
셀프 서비스 상호 작용의 성능 평가는 Amazon Connect(무제한 AI 사용)의 일부로만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Connect 요금](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)을 참조하세요.
셀프 서비스 상호 작용을 자동으로 평가하려면 먼저를 수행해야 합니다[Amazon Connect Contact Lens에서 대화 분석 활성화](enable-analytics.md). 성능 평가는 터치 톤, Lex 봇, Amazon Connect AI 에이전트 또는 Amazon Connect 내의 Amazon Connect. 셀프 서비스 상호 작용의 자동 평가를 설정하는 단계는 다음과 같습니다.
+ [1단계: 평가 양식 초안 생성](#step-create-draft-form-self-service)
+ [2단계: 자동화 설정](#step-setup-automation-self-service)
+ [3단계: 셀프 서비스 상호 작용에 대한 평가를 자동으로 제출하도록 규칙 설정](#step-setup-rule-self-service)
## 1단계: 평가 양식 초안 생성
사용자 지정 기준을 정의하여 셀프 서비스 상호 작용을 평가할 수 있습니다. 이러한 기준은 셀프 서비스 해결, 고객 경험 또는 봇/AI 에이전트 동작을 측정할 수 있습니다.
평가 양식의 예는 다음과 같습니다.
섹션 1: 셀프 서비스 성공
+ **1.1** 인적 에이전트에게 전송하지 않고 셀프 서비스 중에 고객 응대가 처리되었습니까? (단일 선택)
+ **1.2** 고객이 하나 이상의 요구 사항을 셀프 서비스할 수 있었나요? (단일 선택)
섹션 2: 고객 경험
+ **2.1** 셀프 서비스 중 전반적인 고객 감정 점수는 얼마였나요? (숫자)
+ **2.2** 고객이 셀프 서비스 중에 좌절감을 표현했나요? (단일 선택)
섹션 3: AI 에이전트 동작
+ **3.1** AI 에이전트가 고객을 이해하지 못하고 스스로 반복하도록 요청했나요? (단일 선택)
+ **3.2** AI 에이전트가 언제든지 고객에게 무례하거나 공격적이었나요? (단일 선택)
자세한 내용은 [Amazon Connect에서 평가 양식 생성](create-evaluation-forms.md)섹션을 참조하세요.
## 2단계: 자동화 설정
Amazon Connect 규칙(생성형 AI 기반 의미 체계 일치 규칙 포함)을 사용하고 고객 감정과 같은 통합 지표를 사용하여 셀프 서비스 상호 작용 평가를 자동화할 수 있습니다. 현재는 평가 양식 내에서 통합된 생성형 AI를 사용하여 셀프 서비스 상호 작용을 자동으로 평가할 수 없습니다.
### 규칙을 사용한 자동화
규칙 설정부터 시작합니다.
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** 또는 **채팅 후 분석을** 선택합니다.
생성할 수 있는 규칙의 예:
셀프 서비스 억제
+ 대기열이 할당되지 않았고 자동 상호 작용 중에 고객 응대가 처리되었는지 확인하는 새 조건을 추가합니다.
+ 또한 자연어 의도를 사용하여 고객이 Lex 봇 또는 AI 에이전트와의 자동 상호 작용 중에 인적 에이전트를 요청하지 않았는지 확인할 수 있습니다.
Amazon Connect는 의미 체계 일치 규칙 내에서 다음 키워드를 이해합니다.
+ **시스템:** 봇 또는 AI 에이전트를 나타냅니다.
+ **에이전트:** 인적 에이전트를 나타냅니다.
+ **고객:** 고객 센터와 상호 작용하는 사람
+ **자동 상호 작용:** 봇 또는 AI 에이전트와의 셀프 서비스 상호 작용 및 대기열의 대기 시간을 포함하여 인간 에이전트가 대화에 없는 고객 상호 작용의 일부입니다.
+ **인적 에이전트 상호 작용:** 인적 에이전트와의 고객 상호 작용
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)
+ Amazon Connect AI 에이전트를 사용하는 경우 셀프 서비스용 AI 에이전트가 사람에게 에스컬레이션되었는지 여부를 확인할 수도 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)
하나 이상의 의도에 대한 셀프 서비스 성공
**자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성:
“자동 상호 작용 중에 시스템은 정보 제공 또는 다른 서비스 요청 완료와 같은 고객 요청 중 하나 이상을 성공적으로 이행했습니다.”
봇/AI 에이전트가 고객을 이해하지 못함
**자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성:
“시스템이 고객을 이해하지 못하고 고객에게 반복해 달라고 요청했습니다.”
고객이 표현한 불만
**자연어 - 의미 체계 일치** 조건을 사용하여 규칙 생성:
“자동 상호 작용 중에 고객이 불만을 표현했습니다.”
규칙을 설정한 후 평가 양식에서 단일 선택 또는 여러 선택 질문에 답변하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 셀프 서비스 제한을 확인하는 규칙을 생성한 경우이 규칙을 사용하여 셀프 서비스 중에 고객 응대가 처리되었는지 여부에 대한 질문에 답변할 수 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)
### 지표를 사용한 자동화
고객 응대 지표를 사용하여 셀프 서비스 경험에 대한 질문에 자동으로 답변할 수 있습니다. 예를 들어 자동 상호 작용 중에 고객 감정을 확인할 수 있습니다. 지표를 사용하려면 질문 유형이 숫자로 선택되어 있는지 확인합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)
모든 질문에 자동화를 설정한 후 **평가 자동 제출 활성화**를 켜고 양식을 활성화합니다. 그런 다음 평가 양식을 자동으로 제출하는 규칙을 생성하도록 안내합니다.
자세한 내용은 [6단계: 자동 평가 활성화](create-evaluation-forms.md#step-automate)섹션을 참조하세요.
## 3단계: 셀프 서비스 상호 작용에 대한 평가를 자동으로 제출하도록 규칙 설정
다음 조건을 사용하여 특정 셀프 서비스 상호 작용을 식별할 수 있습니다.
AI 에이전트
셀프 서비스 상호 작용 평가를 트리거하려면 특정 AI 에이전트(들)가 고객 응대에서 활성 상태였는지 식별할 수 있습니다. 특정 AI 에이전트 버전을 확인할 수도 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)
사용자 지정 고객 응대 속성 및 고객 응대 세그먼트 속성
흐름 내에 설정된 **사용자 지정 고객 응대 속성**과 **고객 응대 세그먼트 속성을** 사용하여 특정 워크플로, 봇, 고객 의도 또는 결과를 식별할 수도 있습니다. 예를 들어 대화 중에 "Pizza Order Bot"이라는 Lex 봇이 호출되는 `pizzaOrderBot = true` 경우 흐름 내에서 고객 응대 속성을 설정할 수 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)
조건을 정의한 후:
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.)
자세한 내용은 [자동 평가를 제출하는 Contact Lens의 규칙 생성](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md) 단원을 참조하십시오.