Amazon Connect Contact Lens로 고객센터 운영 효율과 품질을 동시에 높이는 방법

소개

고객 경험(CX)은 모든 비즈니스 경쟁력의 핵심입니다. 특히 고객센터(콜센터) 분야에서는 효율적인 운영뿐 아니라 고객의 감정을 읽고, 생산적인 대화를 이끄는 것이 필수적입니다. Amazon Connect Contact Lens는 이러한 요구에 맞는 고급 AI 기반의 분석 도구로, 최근 AWS GovCloud(US-West) 리전에까지 출시되어 더 많은 기관 및 민감한 환경에서도 활용이 가능해졌습니다.

이번 블로그에서는 Contact Lens의 핵심 기능과 활용 사례, 자동화된 분석과 성능 평가를 통한 고객 센터 품질 향상 방법, 그리고 배포 가이드를 중심으로 자세히 살펴보겠습니다.

본문

Amazon Connect Contact Lens는 AWS에서 제공하는 클라우드 기반 구성 요소로, 고객과의 음성 대화 내용을 실시간으로 분석하고 다양한 인사이트를 제공하는 솔루션입니다. 이제 이 기능은 민감한 보안이 요구되는 미국 정부 전용 리전(AWS GovCloud US-West)에서도 사용할 수 있게 되어, 공공기관 및 규제 산업에서도 보다 안전한 환경에서 활용할 수 있습니다.

1. 핵심 기능 소개

• 음성 대화 텍스트 전사(Transcription): 교환된 음성을 모두 텍스트로 바꿔 저장하고 분석할 수 있어, 문의 유형 분류 및 교육 자료로 활용하기 좋습니다.
• 감정 분석(Sentiment Analysis): 대화 내 고객 및 상담사의 감정 상태를 감지해, 이탈 고객 파악 및 CS 향상 전략을 수립하는 데 유용합니다.
• 민감 정보 자동 마스킹: 신용카드 번호, 주민번호, 계좌번호 등 민감 데이터를 자동으로 스타(*) 처리해 보안 유지를 지원합니다.
• 주요 문의 유형(Top contact drivers) 도출: 반복적으로 언급되는 이슈를 찾아 고객의 Pain Point 분석에 활용됩니다.

2. Contact Lens의 자동화된 성능 평가 기능

특히 Contact Lens는 단순한 대화 분석을 넘어서, 상담사의 성과를 자동으로 평가하는 기능도 제공합니다.

• 커스터마이징된 평가 기준: 기업 맞춤형 평가 항목을 설정해 상담사의 응대 품질을 세밀히 측정할 수 있습니다.
• 최대 100% 콜 평가: 기존 샘플링 방식의 평가 한계를 넘어서, 모든 상담 건을 자동 분석해 공정성과 정확성을 확보합니다.
• 집계된 인사이트 기반 리포트: 여러 상담사의 평균 성과와 추세를 한눈에 파악 가능하며, 교육/보완이 필요한 상담사를 빠르게 식별할 수 있습니다.

3. 다양한 리전에서의 사용 및 배포 가이드

이번 GovCloud 출시로 Amazon Connect가 운영되는 모든 AWS 리전에서 Contact Lens 배포가 가능해졌습니다. 기존 운영 시스템에 무중단으로 통합할 수 있도록 설계되어 있어 다양한 환경에 빠르게 적용할 수 있는 것이 장점입니다. 특히 음성/채팅/메시징 기반의 다양한 AI 기능과 함께 패키지 형태로 구매할 수 있는 채널 기반 요금제를 통해, 예산 편성과 비용 예측이 쉬워졌습니다.

다음과 같은 방식으로 쉽게 배포가 가능합니다:

• Amazon Connect 인스턴스에 Contact Lens 활성화
• 분석 대상 콜 및 조건 설정 (예: 특정 큐, 특정 키워드 포함 콜)
• 감정/발화 분석 리포트 자동 생성 설정
• 평가 기준 생성 및 성능 평가 자동화 설정

결론

Amazon Connect Contact Lens는 실시간 대화 분석과 상담사 평가를 자동화하여, 고객센터 운영의 효율성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 솔루션입니다. 보안과 프라이버시가 중요한 환경에서도 사용 가능한 이번 GovCloud 출시를 통해 더욱 다양한 산업군에서 활용 기반을 넓히고 있습니다.

기업이 고객 응대 품질을 향상시키고, 데이터를 기반으로 한 전략적 의사결정을 내리고자 한다면 Contact Lens는 반드시 고려해야 할 서비스입니다. 지금 바로 Amazon Connect Contact Lens로 고객 경험을 혁신해보세요.

https://aws.amazon.com/connect/contact-lens/