Pearson如何利用AmazonConnect提升客户体验

Pearson如何利用AmazonConnect提升客户体验

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Marketing Strategy, Telephony Transition, Contact Center, Customer Satisfaction, Employee Satisfaction]

导读

你是否厌倦了由于CRM和联络中心应用程序相互隔离而导致的代理和客户体验脱节?在本次会议中,了解皮尔森临床评估如何使用Amazon Connect和Salesforce Service Cloud Voice,为代理提供一个统一的、由AI驱动的工作空间,该工作空间整合了语音、聊天和其他数字渠道的互动,以实现轻松的客户体验。了解先进的AI功能如何通过实时洞察、智能推荐和自动化工作流程来提高代理的生产力。参加本次会议,探索以客户为中心的运营的未来,在这里CRM和联络中心协调一致,实现无缝高效的全渠道互动,推动业务增长和成功。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

视频一开始由与Salesforce合作的亚马逊云科技合作伙伴开发经理Laura Fraser为背景做了介绍,她强调了当今商业环境中客户服务领导者面临的巨大挑战。她引用了一项研究,显示高达55%的客户服务问题在初次互动时仍未得到解决,这无疑会导致客户失望和潜在的收入损失。然而,Laura强调了一个令人信服的统计数据:满意的客户与公司进行交易的可能性高出62%。此外,当代理人在互动过程中表现出同理心时,客户满意度会飙升,比客户遭受长时间等待的情况高出一倍。

Pearson客户成功副总裁Chantelle Uweve上台分享了Pearson与亚马逊云科技和Salesforce的转型之旅。为了生动地说明Pearson在遗留电话系统方面所面临的挑战,Chantelle介绍了一个名为“Wobble”的虚构游戏。她解释说,这个游戏涉及解码卡片上写着的混乱短语,需要在有限的时间内通力合作来解开这些谜团,就像Pearson在使用旧系统时所经历的困惑一样。

Chantelle将Pearson的电话系统过渡与“Wobble”游戏做了比较,他们发现自己陷入了一系列棘手的挑战之中。他们不得不在遗留技术、前沿创新和遍布全球组织的各种不同系统之间寻找出路。Chantelle将这种情况比作她7岁儿子的游戏体验,他沉浸在现代的Nintendo Switch游戏机中,而她则回忆起童年时与相对简陋和笨重的Atari系统的接触,突出了他们之前的系统与他们希望实施的新技术之间的鲜明对比。

Pearson的过渡之旅始于2022年疫情期间,需要迅速采取果断的解决方案。Chantelle强调了解清楚他们当前的状况、确定他们所处的位置以及在所有团队之间建立有效沟通的至关重要性。此外,他们还不得不考虑如何与所有与客户打交道的业务部门互动。

Chantelle概述了Pearson在电话系统过渡期间采取的关键步骤:

  1. 数据迁移:从先前的系统中仔细清理和迁移数据,正如Chantelle精辟地指出的那样,“坏数据进,坏数据出”。
  2. 系统配置:与Salesforce Service Cloud、亚马逊云科技和Neuraflash的主题专家密切合作,适当配置系统,以减少在复杂的过渡阶段中出现中断或电话线路停止运行的情况。
  3. 变革管理:采用从内到外的变革管理方式,不仅考虑员工培训,还考虑了在系统出现问题或意外情况时的应急措施和支持机制。
  4. QA测试:在推出前投入大量时间进行彻底的QA测试,确保新系统能够按预期运行并与其他工具无缝集成。
  5. 用户培训:让他们的代理人(被称为“冠军”)参与其中,以确保他们的认同并纳入他们作为与客户互动的一线代表的观点。

经历了这些挑战后,Pearson立即从电话系统过渡中获益。在第一年内,他们就实现了250万美元的惊人成本节约,这归功于诸如减少呼叫量以及利用Amazon Connect的Next Best Action功能抓住了销售和交叉销售机会等因素。

全球化成为另一个关键成就,使Pearson能够过渡到“跟随太阳”模式,全天候为全球客户提供支持。以前,他们分散的系统阻碍了对关键联系中心指标(如平均处理时间和首次呼叫解决率)的可见性,但新解决方案提供了一个综合和全面的视图。

客户满意度(CSAT)评分在所有地区都达到了令人印象深刻的94%,而Pearson的年度净推广值(NPS)也直接因为这一过渡而从42分飙升至47分。员工满意度也有了显著提高,因为代理人不再受到诸如通话中断或机器人般的音频质量等问题的困扰。

Chantelle强调确定一个真正的合作伙伴而不仅仅是一个供应商的重要性。她赞扬Neuraflash在Salesforce和亚马逊云科技方面的专业知识在实施过程中至关重要,并赞扬他们在成本方面的透明和公平沟通,从而避免了范围蔓延的危险。此外,她还称赞了他们在电话系统过渡之外的其他项目中的参与。

Amazon Connect的主要产品经理Mark Rudkowski上台介绍了创新的Salesforce Contact Center with Amazon Connect (SCC AC)解决方案。该解决方案将Amazon Connect的功能(如聊天、应用内语音和统一路由)无缝集成到Salesforce代理体验中。客户可以在Salesforce统一的代理体验中本地利用Amazon Connect的聊天和短信功能,通过IVR路由聊天并在自助服务失败时将其升级到代理。该解决方案还为Amazon Connect解锁了应用内网络视频通话和屏幕共享功能。

此外,SCC AC还支持统一路由,允许客户不仅可以路由语音和聊天,还可以通过Amazon Connect的IVR体验路由Salesforce对象(如案例)。这简化了实施过程,并消除了Salesforce聊天和Amazon Connect语音功能之间的隔阂。

Mark演示了设置过程,展示了如何将SCC AC作为一个补充包安装在Service Cloud Voice之上。演示突出了统一的代理体验,使代理能够在Salesforce控制台内无缝处理语音呼叫、应用内呼叫和聊天。主管可以跨渠道监控和协助代理,利用实时转录和情感分析等尖端功能。

在小组讨论中,Chantelle透露Pearson在全球范围内拥有大约300名代理,其中大部分位于美国。她强调,她组织的关键绩效指标包括产生的收入、节省的收入和避免的成本,反映了她在销售方面的背景以及向客户成功组织的过渡。

Chantelle解释说,Pearson之前的联系中心解决方案无法跟上人工智能的快速发展和客户动态的变化,这促使他们策略性地转向Service Cloud Voice。Mark补充说,未来的创新将包括整合更多原生Amazon Connect功能、Agent Force和Amazon Bedrock等生成式人工智能解决方案。

Chantelle再次强调在实施过程中确定一个真正的合作伙伴的重要性,并赞扬Neuraflash在Salesforce和亚马逊云科技方面的专业知识是宝贵的。她赞扬他们在成本方面的透明和公平沟通,避免了范围蔓延的危险,以及他们在电话系统过渡之外的其他项目中的参与。

Mark提供了通过亚马逊云科技公告注册SCC AC预览版的详细信息,定价基于现有的Service Cloud Voice和Amazon Connect模型。

最后,Chantelle强调确定一个真正的合作伙伴而不仅仅是一个供应商的重要性,而Mark则对这一新解决方案的功能以及它为客户提供的选择表现出了明显的兴奋。

总之,这段视频展示了Pearson利用亚马逊云科技和Salesforce的协同力量过渡其电话系统的转型之旅,从中获得了大量成本节约、提高了客户和员工满意度,并增强了全球支持能力。Salesforce Contact Center with Amazon Connect解决方案的推出将进一步将Amazon Connect的功能集成到Salesforce代理体验中,为客户提供一个统一且创新的联系中心解决方案,有望将他们的业务推向前所未有的高度。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

Laura Fraser,亚马逊云科技合作伙伴发展经理,介绍了来自Pearson的Chantelle Uweve,她将分享Pearson与亚马逊云科技和Salesforce的合作历程,从而提高了客户满意度。

强调了一个全面的变革管理方法的重要性,包括故障保护和应急计划,以确保电话系统顺利过渡。

揭示了在过渡到新的电话系统后一年内实现了250万美元的惊人成本节约,简化了运营并释放了增长机会。

亚马逊的联系中心采用了跟随太阳的模式,通过跨地理位置的无缝数据可见性和协作,实现了全天候全球支持。

亚马逊云科技和Salesforce宣布了他们战略合作伙伴关系的令人兴奋的新进展,包括在亚马逊云科技市场上提供Salesforce解决方案、Redshift和Data Cloud集成以及Amazon Bedrock用于大型语言模型。

一位领导者赞扬Neuraflash在电话系统过渡项目中清晰的沟通、合理的成本以及在Salesforce、Amazon Connect和亚马逊云科技服务方面的专业知识。

演讲者对提供给客户的新功能和选择感到兴奋,使他们能够更有效地解决使用案例,并邀请已经在使用Service Cloud Voice的人进一步参与和交流。

总结

在这个引人入胜的叙事中,我们探讨了Pearson通过战略实施Amazon Connect来提升客户体验的转型之旅。Pearson客户成功副总裁Chantelle Uweve带领我们踏上了一段激动人心的征程,揭示了他们在使用传统电话系统时所面临的挑战,以及他们为过渡到面向未来的解决方案所采取的精心策划的过程。

Pearson的探索之旅始于意识到他们之前的供应商无法跟上客户不断变化的动态和人工智能的快速发展。毫不气馇,他们开始着手为组织未来做准备,寻找一个不仅能提供服务,还能作为顾问,引导他们穿越客户体验转型的复杂领域的合作伙伴。

这个叙事通过一系列引人入胜的轶事展开,从“Wobble”游戏的比喻到数据迁移、系统配置和变革管理方法的复杂考量。Chantelle坦率的见解揭示了精心的规划、严格的测试以及确保全球员工无缝过渡的坚定决心。

随着故事的推进,我们见证了Pearson与Amazon Connect和Salesforce合作的切实利益。降低成本、全球化能力以及飙升的客户和员工满意度分数,生动地描绘了成功的画面。这个叙事以揭示Salesforce Contact Center与Amazon Connect这一开创性解决方案而告终,这一解决方案有望彻底改变联系中心体验。

Amazon Connect的首席产品经理Mark Rudkowski登场,为我们展示了这一创新合作伙伴关系的未来愿景。他揭示了Amazon Connect的聊天和短信功能、应用内语音和视频通话以及统一路由的无缝集成,所有这些都完美地融入了Salesforce统一的代理体验。

当帷幕落下时,Chantelle和Mark留给我们宝贵的见解,强调选择合作伙伴而非仅仅是供应商的重要性,以及在客户体验方面未来创新的无限潜力。这个叙事见证了合作、坚韧和对卓越客户体验的不懈追求的力量。

亚马逊云科技(Amazon Web Services)是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务,服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者,亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴,缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型,亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务,守护3/4中国企业出海。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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