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使用 QuickSight 中的 Amazon Q 提升通话后分析
在这篇文章中，我们将向您展示如何解锁强大的通话后分析和可视化，使您的组织能够做出数据驱动的决策并推动持续改进。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在当今以客户为中心的商业世界中，提供卓越的客户服务对于成功至关重要。接触中心在塑造客户体验中起着至关重要的作用，分析通话后交互可以提供有价值的见解，以提高代理商的性能，确定改进领域的领域并提高整体客户满意度。
Amazon Web Services（AWS）具有AI和生成的AI解决方案，您可以将其集成到现有的联系中心中以改善通话后分析。
Amazon Web服务（AWS） 生成aipost Call Analytics（PCA）是一种解决方案，它可以执行与提供端到端解决方案相关的大多数繁重工作，该解决方案可以从现有的联系中心处理呼叫记录。 PCA提供了可行的见解，以发现新兴趋势，识别代理教练机会并评估通话的普遍情绪。
发布通话分析补充PCA，我们使用代理Assist（LCA）进行实时呼叫分析，以进行实时分析，同时进行呼叫，并提供AI和生成的AI功能。
与代理协助的实时通话分析在这篇文章中，我们向您展示如何解锁强大的通话后分析和可视化，从而授权您的组织做出数据驱动的决策并推动持续改进。
使用Amazon Q和Amazon Quicksight
Amazon QuickSight是一项统一的商业智能（BI）服务，可提供现代交互式仪表板，自然语言查询，分页报告，机器学习（ML）见解和嵌入式分析。
Amazon QuicksightAmazon Q是Amazon Quicksight中一种有力的新功能，您可以使用自然语言来询问有关数据的问题，并共享准备演示文稿的数据故事，以与他人传达见解。
Amazon Q这些功能可以显着增强您的后呼叫分析工作流程，从而更容易从联系中心数据中获得见解。
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