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# Amazon Connect 中自助式互動的效能評估
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Amazon Connect 可讓您自動評估自助式互動的品質，並取得彙總洞見以改善客戶體驗。管理員可以定義自訂條件來評估自助式互動的品質，這可以使用對話分析和其他 Amazon Connect 資料的洞察手動或自動填入。例如，您可以自動評估 AI 代理器是否一再無法了解客戶，導致客戶情緒不佳並轉移到人力代理器。管理員可以彙總和個別聯絡上檢閱這些洞見，以及自助式互動錄音和文字記錄，以找出改善機器人或 AI 客服人員效能的機會。

**注意**  
自助服務互動的效能評估僅作為 Amazon Connect 的一部分提供 （具有無限制 AI)。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Connect 定價](https://aws.amazon.com/connect/pricing/)。

若要自動評估自助式互動，您必須先 [在 Amazon Connect Contact Lens 中啟用對話分析](enable-analytics.md)。效能評估可以評估整個自助式互動，無論其是否由觸控音、Lex 機器人、Amazon Connect AI 代理器或 Amazon Connect 中的自訂機器人處理。設定自助式互動自動評估的步驟如下：
+ [步驟 1：建立評估表單草稿](#step-create-draft-form-self-service)
+ [步驟 2：設定自動化](#step-setup-automation-self-service)
+ [步驟 3：設定規則以自動提交自助式互動的評估](#step-setup-rule-self-service)

## 步驟 1：建立評估表單草稿
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您可以定義自訂條件來評估自助式互動。這些條件可以測量自助式解決方案、客戶體驗或機器人/AI 代理程式行為。

範例評估表單如下所示：

第 1 節：自助服務成功  
+ **1.1** 聯絡案例是否在自助式服務期間處理，而不轉移到人力客服人員？ （單一選擇）
+ **1.2** 客戶是否能夠自行提供至少一項需求？ （單一選擇）

第 2 節：客戶體驗  
+ **2.1** 自助服務期間的整體客戶情緒分數是多少？ （數字）
+ **2.2** 客戶在自助服務期間是否表達沮喪？ （單一選擇）

第 3 節：AI 代理器行為  
+ **3.1** AI 代理器是否無法了解客戶並要求他們自行重複？ （單一選擇）
+ **3.2** AI 代理器在任何時候對客戶粗魯或積極嗎？ （單一選擇）

如需其他詳細資訊，請參閱[在 Amazon Connect 中建立評估表單](create-evaluation-forms.md)。

## 步驟 2：設定自動化
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您可以使用 Amazon Connect 規則 （包括生成式 AI 驅動的語意比對規則） 和客戶情緒等整合指標，自動化評估自助式互動。請注意，目前您無法在評估表單中使用整合生成式 AI 來自動評估自助式互動。

### 使用規則自動化
<a name="automation-using-rules"></a>

從設定規則開始：

1. 在導覽功能表上，選擇**分析和最佳化**，**規則**。

1. 選擇 **建立規則**、**對話分析**。

1. 在**時間**下，使用下拉式清單選擇**通話後分析**或**聊天後分析**。

您可以建立的範例規則：

自助式遏制  
+ 新增新條件，檢查未指派佇列，並在自動互動期間處理聯絡人。
+ 您也可以使用自然語言意圖，確認客戶在與 Lex 機器人或 AI 代理器的自動互動期間未請求人工代理程式。
Amazon Connect 了解語意比對規則中的下列關鍵字：  
+ **系統：**表示機器人或 AI 代理器
+ **代理程式：**參考人工代理程式
+ **客戶：**與聯絡中心互動的人員
+ **自動化互動：**客戶互動的一部分，其中人工客服人員不存在於對話中，包括與機器人或 AI 客服人員的自助式互動，以及佇列中的等待時間
+ **人力客服人員互動：**客戶與人力客服人員的互動

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-containment-rule.png)

+ 如果您使用的是 Amazon Connect AI 代理器，您也可以檢查自助式服務的 AI 代理器是否升級至人類。

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-escalation-check.png)


至少一個意圖的自助式成功  
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：  
「在自動互動期間，系統已成功滿足至少一個客戶請求，例如提供資訊或完成另一個服務請求。」

機器人/AI 代理程式無法了解客戶  
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：  
「系統無法了解客戶並要求客戶自行重複。」

客戶表達沮喪  
使用**自然語言建立規則 - 語意比對**條件：  
「客戶在自動互動期間表達了沮喪。」

設定規則後，您可以使用它來回答評估表單中的單一選取項目或多個選取項目問題。例如，如果您建立規則來檢查自助式遏制，則可以使用該規則來回答在自助式服務期間是否處理聯絡的問題。

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-use-rules-in-form.png)


### 使用指標自動化
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您可以使用聯絡指標自動回答有關自助式體驗的問題。例如，您可以在自動互動期間檢查客戶情緒。若要使用指標，請確定問題類型已選擇為數字。

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-metrics-automation.png)


在每個問題上設定自動化之後，您可以開啟**啟用自動提交評估**並啟用表單。然後，系統會引導您建立規則，以自動提交評估表單。

如需其他詳細資訊，請參閱[步驟 6：啟用自動化評估](create-evaluation-forms.md#step-automate)。

## 步驟 3：設定規則以自動提交自助式互動的評估
<a name="step-setup-rule-self-service"></a>

您可以使用下列條件來識別特定的自助式互動。

AI 代理器  
若要觸發自助式互動評估，您可以識別特定 AI 代理器 （是否在聯絡人上處於作用中狀態）。您也可以檢查特定 AI 代理程式版本。  

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-ai-agent-identification.png)


自訂聯絡屬性和聯絡客群屬性  
您也可以使用流程中設定的**自訂聯絡屬性**和**聯絡客群屬性**，來識別特定工作流程、機器人、客戶意圖或結果。例如，`pizzaOrderBot = true`如果在對話期間叫用名為「Pizza Order Bot」的 Lex 機器人，您可以在流程中設定聯絡屬性。  

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/connect/latest/adminguide/images/self-service-eval-custom-contact-attributes.png)


在您定義條件之後：

1. 在**定義動作**頁面上，提供用來識別規則的類別名稱。

1. 選擇**新增動作**、選取**提交自動化評估**，然後選取您要用來自動提交評估的表單。(如果您在啟用表單時已建立規則，則頁面上已會選取此動作。)

如需詳細資訊，請參閱[在 Contact Lens 中建立提交自動評估的規則](contact-lens-rules-submit-automated-evaluation.md)。