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革命性的客户服务：Maestroqa与亚马逊基岩的整合以进行可行的见解

2025年3月13日 14:01 33 Comments
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在这篇文章中，我们深入研究了Maestroqa的关键特征之一 - 转化分析，该特征有助于支持团队发现客户的关注点，解决摩擦点，适应支持工作流程以及通过使用亚马逊贝德洛克（Amazon Bedrock）来确定指导的领域。我们讨论了Maestroqa克服的独特挑战，以及他们如何使用AWS来构建新功能，推动客户见解并提高运营效率低下。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与哈里森·亨特（Harrison Hunter）一样，是Maestroqa的首席技术官和联合创始人。Maestroqa增强呼叫中心运营，通过授权质量保证（QA）流程（QA）流程和客户反馈分析，以提高客户满意度并提高运营效率。它们有助于诸如QA报告，教练，工作流程自动化和根本原因分析之类的操作。在这篇文章中，我们更深入地研究了Maestroqa的一个关键特征之一，即Conversation Analytics（Conversation Analytics），该功能可以帮助支持团队发现客户的关注点，解决摩擦点，适应支持工作流程，并通过Amazon Bedrock使用Amazon BedRock来识别教练的领域。 We discuss the unique challenges MaestroQA overcame and how they use AWS to build new features, drive customer insights, and improve operational inefficiencies.Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models (FMs) from leading AI companies, such as AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral, Stability AI, and Amazon through a single API, along with a broad建立具有安全性，隐私和负责人AI的生成AI应用程序的功能集。所有这些客户都有一个普遍的挑战：需要分析与客户的大量互动。分析这些客户互动对于改善产品，改善客户支持，提供客户满意度以及确定关键行业信号至关重要。但是，客户互动数据（例如呼叫中心录音，聊天消息和电子邮件）高度非结构化，需要高级处理技术才能准确并自动提取洞察力。当客户在其呼叫中心接收到来电时，Maestroqa使用其专有的Tra
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