Principal Financial Group utilizza la soluzione di analisi post-chiamata di AWS per estrarre informazioni sugli utenti omnicanale

Principal Financial Group sfrutta la soluzione di analisi post-chiamata di AWS per ottenere informazioni sugli utenti omnicanale

Una società di servizi finanziari consolidata con oltre 140 anni di attività, Principal è un leader globale nella gestione degli investimenti e serve più di 62 milioni di clienti in tutto il mondo. Principal sta conducendo analisi in tempo quasi reale a livello aziendale per offrire un’esperienza omnicanale senza soluzione di continuità e iper-personalizzata ai propri clienti, nel suo intento di rendere la sicurezza finanziaria accessibile a tutti. Stanno elaborando dati attraverso canali, tra cui interazioni registrate nei centri di contatto, e-mail, chat e altri canali digitali.

In questo post, dimostriamo come i dati aggregati all’interno della soluzione di Analisi Post Call del CCI di AWS abbiano permesso a Principal di ottenere visibilità sulle interazioni nei loro centri di contatto, comprendere meglio il percorso del cliente e migliorare l’esperienza complessiva tra i canali di contatto mantenendo al contempo l’integrità e la sicurezza dei dati.

Requisiti della soluzione

Principal fornisce servizi di investimento attraverso Genesys Cloud CX, un centro di contatto basato su cloud che offre potenti integrazioni native con AWS. Ogni anno, Principal gestisce milioni di chiamate e interazioni digitali. Come primo passo, volevano trascrivere le chiamate vocali e analizzare tali interazioni per determinare i principali driver delle chiamate, tra cui problemi, argomenti, sentiment, suddivisione del tempo medio di gestione (AHT) e sviluppare ulteriori analisi basate sul processamento del linguaggio naturale (NLP).

Al fine di analizzare correttamente le chiamate, Principal aveva alcuni requisiti:

• Implementare un lavoro AutoML personalizzato utilizzando algoritmi preselezionati in Amazon SageMaker Automatic Model Tuning
• Migliori pratiche di promozione per l’utilizzo di Llama 2 Chat LLM tramite Amazon SageMaker JumpStart
• Cosa significa Generazione migliorata tramite recupero?

• Dati di contatto: Comprendere il percorso del cliente richiede di capire se un altoparlante è un sistema di risposta vocale interattiva (IVR) automatizzato o un agente umano e quando avviene un trasferimento di chiamata tra i due.
• Rosso bordeaux dei contenuti: Ogni interazione audio del cliente viene registrata come un file WAV stereo, ma potrebbe potenzialmente includere informazioni sensibili come informazioni protette da HIPAA e informazioni personalmente identificabili (PII).
• Scalabilità: Questa architettura doveva poter scalare immediatamente a migliaia di chiamate al giorno e milioni di chiamate all’anno. Inoltre, Principal aveva bisogno di un’architettura analitica estensibile che analizzasse altri canali come le discussioni via e-mail e i risultati dei sondaggi tradizionali sulla voce del cliente (VoC).
• L’integrità non è negoziabile presso Principal – guida tutto ciò che fanno. Infatti, fare ciò che è giusto è uno dei valori fondamentali di Principal. Pertanto, quando il team di Principal ha iniziato ad affrontare questo progetto, sapevano che garantire il più alto standard di sicurezza dei dati come conformità normativa, privacy dei dati e qualità dei dati sarebbe stato un requisito fondamentale non negoziabile. Il team doveva utilizzare tecnologie con una posizione corrispondente sulla sicurezza dei dati e la capacità di costruire controlli personalizzati di conformità e sicurezza per mantenere rigorosi requisiti. Prestare attenzione a questo requisito fondamentale consente a Principal di mantenere un’esperienza clienti sicura e protetta.

Panoramica della soluzione

Dopo una ricerca approfondita, il team di Principal ha finalizzato le soluzioni Contact Center Intelligence (CCI) di AWS, che consentono alle aziende di migliorare l’esperienza del cliente e ottenere conoscenze sulle conversazioni aggiungendo capacità di intelligenza artificiale a centri di contatto di terze parti locali e basati su cloud. La soluzione Post-Call Analytics (PCA) di CCI fa parte della suite di soluzioni CCI e soddisfa molti dei requisiti identificati. PCA ha un’architettura di riferimento Guidance Reference Architecture con un repository di esempi open-source su GitHub. Collaborando con il proprio team di account AWS, Principal ha dettagliato la soluzione PCA e il suo deployment, e ha istituito programmi di formazione personalizzati e giorni di immersione per potenziare rapidamente i team di Principal. L’architettura di esempio (vedi il diagramma seguente) e la base di codice nel repository open-source hanno permesso ai team di ingegneria di Principal di avviare rapidamente la soluzione unificando il percorso del cliente e unendo insieme registrazioni telefoniche e registrazioni di trascrizioni.

PCA fornisce un’intera architettura per l’ingestione di file audio in un flusso di lavoro completamente automatizzato con AWS Step Functions, che viene avviato quando un file audio viene consegnato a un bucket di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) configurato. Dopo alcuni minuti, viene prodotta una trascrizione con Amazon Transcribe Call Analytics e salvata in un altro bucket S3 per l’elaborazione da parte di altre soluzioni di business intelligence (BI). PCA offre anche un’interfaccia utente basata sul web che consente ai clienti di sfogliare le trascrizioni delle chiamate. Le funzionalità di sicurezza di PCA garantiscono che tutti i dati di PII siano redatti dalla trascrizione, così come dal file audio stesso. Inoltre, tutti i dati all’interno del bucket S3 possono essere crittografati con chiavi appartenenti a Principal.

Il Principe ha collaborato con i team tecnici di AWS per modificare il flusso di lavoro di Step Functions all’interno di PCA al fine di raggiungere ulteriori obiettivi. Dettagli come gli orari di interazione, le code delle chiamate, i trasferimenti degli agenti e i tempi di intervento dei partecipanti vengono monitorati da Genesys in un file chiamato “Contact Trace Record” (CTR). Combinando trascrizioni accurate con i file CTR di Genesys, il Principe è riuscito a identificare correttamente gli oratori, categorizzare le chiamate in gruppi, analizzare le prestazioni degli agenti, identificare opportunità di sviluppo aggiuntive e condurre ulteriori analisi potenziate da machine learning (ML).

I team hanno creato un nuovo meccanismo di ingestione dei dati, consentendo ai file CTR di essere consegnati congiuntamente al file audio in un bucket S3. Il Principe e AWS hanno collaborato alla creazione di una nuova funzione di AWS Lambda che è stata aggiunta al flusso di lavoro di Step Functions. Questa funzione Lambda identifica i record CTR e fornisce un passaggio di elaborazione aggiuntivo che produce una trascrizione migliorata contenente metadati aggiuntivi come le informazioni sulla coda e l’ID dell’agente, l’identificazione e l’etichettatura di IVR e quante volte il cliente è stato trasferito ad agenti (e IVR), tutto aggregato dai record CTR. Queste informazioni extra consentono al Principe di creare una mappa dell’interazione del cliente durante il ciclo di vita della conversazione e di focalizzarsi sui segmenti di discorso critici, escludendo quelli meno rilevanti.

Inoltre, questa fase di post elaborazione ha permesso al Principe di arricchire ulteriormente le trascrizioni con informazioni interne come i nomi degli agenti e delle code e di ampliare le capacità di analisi di PCA, inclusi modelli di ML basati su NLP personalizzati per l’identificazione di argomenti e intenzioni dei clienti, implementati utilizzando gli endpoint di Amazon SageMaker e l’ulteriore arricchimento delle trascrizioni utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativi di base ospitati su Amazon Bedrock.

PCA è un progetto open source su GitHub, che consente ai clienti come il Principe di estendere e mantenere i propri fork con codici personalizzati e privati. Consente anche alla comunità di contribuire con il proprio codice al repository principale per l’utilizzo di altri utenti. Il Principe e i team tecnici di AWS si sono uniti per incorporare le funzionalità di Genesys CTR e di collocamento nel flusso di lavoro di PCA. Questa partnership tra il Principe e AWS ha consentito un rapido time-to-market per il Principe, garantendo nel contempo la possibilità di aggiungere rapidamente requisiti aziendali esistenti e futuri. I contributi al progetto open source hanno accelerato i carichi di lavoro dei CTR di altri clienti Genesys.

Risposta alle domande aziendali

Dopo aver implementato PCA, analisti, data scientist, ingegneri e responsabili aziendali del Principe hanno collaborato con AWS SME per creare numerosi cruscotti Amazon QuickSight per visualizzare le informazioni dei dati e iniziare a rispondere alle domande aziendali. QuickSight è un servizio di BI su cloud che consente di ottenere informazioni facili da comprendere da più set di dati, inclusi dati AWS, dati di terze parti, dati di software come servizio (SaaS) e altro ancora. L’utilizzo di questo strumento di BI, con le sue integrazioni native ai repository di dati esistenti resi accessibili da Amazon Athena, ha reso relativamente semplice la creazione di visualizzazioni per mostrare i dati su larga scala e ha abilitato la BI self-service. Le visualizzazioni sono state rapidamente realizzate per rispondere a domande chiave come “Di cosa chiamano i nostri clienti”, “Quali argomenti sono correlati al tempo di gestione delle chiamate più lungo/maggiori trasferimenti” e “Quali argomenti e problemi sono correlati ai punteggi di sentiment del cliente più bassi?”. Inoltre, attraverso l’ingestione di dati aggiuntivi relativi ai modelli di argomenti personalizzati del Principe, il team è stato in grado di ampliare l’uso di QuickSight includendo confronti di argomenti e correlazioni, capacità di convalida del modello e confronti di sentiment basati su oratore, segmento, chiamata e conversazione. Inoltre, l’uso delle informazioni di QuickSight ha permesso al team del Principe di implementare rapidamente la rilevazione delle anomalie e la previsione del volume, mentre Amazon QuickSight Q, una funzionalità di ML all’interno di QuickSight che utilizza NLP, ha consentito l’analisi rapida dei dati quantitativi in linguaggio naturale.

Dopo aver completato inizialmente l’iniziativa per PCA, il Principe ha capito che era necessario approfondire immediatamente l’esperienza del cliente omnicanale. Insieme, il Principe e AWS hanno creato pipeline di ingestione dei dati per le interazioni via email dei clienti e metadati aggiuntivi dalla piattaforma dati dei clienti, nonché meccanismi di aggregazione dei dati e analisi per combinare i dati omnicanale in un’unica visione delle informazioni sui clienti. L’utilizzo delle viste di Athena e dei cruscotti di QuickSight ha continuato a consentire l’analisi classica e l’implementazione di database grafici a scopo di prova tramite Amazon Neptune aiuterà il Principe a estrarre informazioni sulle interazioni e sulle relazioni di intenti all’interno della visione omnicanale quando verranno implementati su larga scala.

I risultati

PCA ha contribuito ad accelerare il time to market. Principal è riuscita a implementare l’app PCA open-source esistente da sola in 1 giorno. Successivamente, Principal ha collaborato con AWS e ha ampliato l’offerta PCA con numerose funzionalità, come l’integrazione del CTR Genesys nel corso di 3 mesi. Il processo di sviluppo e implementazione è stato un processo congiunto ed iterativo che ha permesso a Principal di testare e processare volumi di chiamate di produzione su funzionalità appena sviluppate. Dall’ingaggio iniziale, AWS e Principal continuano a lavorare insieme, condividendo requisiti aziendali, roadmap, codice e correzioni per l’espansione di PCA.

Dall’implementazione iniziale, Principal ha elaborato oltre 1 milione di chiamate da parte dei clienti tramite il framework PCA. Ciò ha comportato oltre 63 milioni di segmenti di dialogo parlato da un cliente, un agente o un IVR. Grazie a questa vasta quantità di dati, Principal è stata in grado di condurre analisi storiche su larga scala e in tempo quasi reale per ottenere una comprensione dell’esperienza del cliente.

Le soluzioni AWS CCI sono un game-changer per Principal. La suite di strumenti CCI esistente di Principal, che include Qualtrics per dashboarding semplici e identificazione delle opportunità, è stata ampliata con l’aggiunta di PCA. L’aggiunta di PCA alla suite di strumenti CCI ha permesso a Principal di condurre rapidamente analisi approfondite sulle interazioni del centro di contatto. Con questi dati, Principal può ora condurre analisi avanzate per comprendere le interazioni e i driver delle chiamate dei clienti, inclusi argomenti, intenti, problemi, punti di azione e risultati. Anche in un ambiente di produzione a piccola scala e controllato, il data lake di PCA ha generato numerosi nuovi casi d’uso.

Roadmap

I dati generati da PCA possono essere utilizzati per prendere decisioni aziendali critiche riguardo al routing delle chiamate sulla base delle informazioni su quali argomenti generano un tempo di gestione medio più lungo, tempi di attesa più lunghi, più trasferimenti e sentimenti dei clienti negativi. La conoscenza su quando le interazioni dei clienti con l’IVR e gli assistenti vocali automatici sono fraintese o reindirizzate in modo errato aiuterà Principal a migliorare l’esperienza self-service. Comprendere perché un cliente ha chiamato invece di utilizzare il sito web è fondamentale per migliorare il percorso del cliente e aumentare la soddisfazione del cliente. I responsabili dei prodotti responsabili dell’ottimizzazione delle esperienze web hanno condiviso la loro entusiasmo nell’utilizzare i dati da PCA per guidare la prioritizzazione delle nuove funzionalità e misurare l’impatto dei cambiamenti. Principal sta anche analizzando altri possibili casi d’uso, come il mapping del profilo del cliente, la rilevazione delle frodi, la gestione della forza lavoro, l’uso di ulteriori modelli AI/ML e modelli di linguaggio estesi (LLM) e l’identificazione di nuove e emergenti tendenze all’interno dei loro centri di contatto.

In futuro, Principal prevede di continuare ad ampliare le capacità di post-elaborazione con ulteriori aggregazioni di dati, analisi e modelli di generazione del linguaggio naturale (NLG) per la sintesi del testo. Principal sta attualmente integrando l’IA generativa e modelli fondamentali (come Amazon Titan) alle loro soluzioni proprietarie. Principal intende utilizzare l’IA generativa AWS per migliorare la produttività dei dipendenti, aumentare gli asset in gestione, offrire esperienze clienti di alta qualità e fornire strumenti che consentano ai clienti di prendere decisioni di investimento e previdenza in modo efficiente. Date la flessibilità e la scalabilità del framework PCA open-source, i team di Principal hanno a disposizione un elenco esteso di miglioramenti, analisi e approfondimenti aggiuntivi che potrebbero estendere il framework esistente.

“Grazie alla soluzione di analisi delle chiamate post-PCA di AWS, Principal è attualmente in grado di condurre analisi storiche su larga scala per comprendere dove è possibile migliorare le esperienze dei clienti, generare spunti d’azione e stabilire le priorità su dove intervenire. Ora, stiamo aggiungendo l’IA generativa utilizzando Amazon Bedrock per aiutare i nostri utenti aziendali a prendere decisioni basate sui dati con maggiore velocità e precisione, riducendo al contempo i costi. Non vediamo l’ora di esplorare la funzionalità di sintesi delle chiamate post in Amazon Transcribe Call Analytics al fine di consentire ai nostri agenti di concentrare il loro tempo e le risorse nell’interagire con i clienti, anziché compiere lavori manuali dopo il contatto.”

– afferma Miguel Sanchez Urresty, Direttore delle Data & Analytics presso Principal Financial Group.

Conclusioni

La soluzione PCA CCI di AWS è progettata per migliorare l’esperienza del cliente, trarre spunti dall’esperienza del cliente e ridurre i costi operativi mediante l’aggiunta di intelligenza artificiale e machine learning al fornitore del centro di contatto di tua scelta. Per saperne di più su altre soluzioni CCI, come Live Call Analytics, consulta Soluzioni di Intelligenza dei Centri di Contatto AWS (CCI).

A proposito di Principal Financial Group

Principal Financial Group e le sue affiliate, con sede a Des Moines, Iowa, sono una società finanziaria con 19.000 dipendenti. Attivi nel settore da oltre 140 anni, aiutiamo oltre 62 milioni di clienti in vari Paesi di tutto il mondo al 31 dicembre 2022.

AWS e Amazon non sono affiliati a nessuna società del Gruppo Assicurativo Principal Financial. I prodotti assicurativi sono emessi da Principal National Life Insurance Co (tranne nello stato di NY) e Principal Life Insurance Company. I servizi amministrativi dei piani sono offerti da Principal Life. Principal Funds, Inc. è distribuito da Principal Funds Distributor, Inc. Titoli offerti da Principal Securities, Inc., membro di SIPC e/o imprese di intermediazione indipendenti. Le società menzionate sono membri del Gruppo Finanziario Principal, Des Moines, IA 50392. ©2023 Principal Financial Services, Inc.

Questa comunicazione ha scopo educativo e non deve essere considerata una raccomandazione. Prodotti assicurativi e servizi amministrativi dei piani forniti da Principal Life Insurance Company, membro del Gruppo Finanziario Principal, Des Moines, IA 50392