[세션 레포트] Amazon Connect 디자인 패턴 & 모범 사례 소개 #AWSSummit

Amazon Connect의 개요부터 모범 사례를 통한 디자인 패턴 구현 방법까지 알아갈 수 있는 내용으로 구성된 세션을 레포트로 정리해보았습니다.
2020.09.21

안녕하세요. 클래스메소드 주식회사 신입 엔지니어 정하은입니다🐣

지난 블로그에 이어 이번 블로그도 AWS Summit Online Japan의 세션 레포트를 들고 왔습니다! 아래 링크를 통해 지난 블로그도 확인 가능하시니 관심 있으신 분들께서는 한 번씩 읽어주시면 감사드려요ㅎㅎ

세션 정보

  • 발표자 : AWSJ 마츠모토 카즈히사 님
  • 개요

Amazon Connect의 특징은 싸고, 빠르고, 쉽게 콜센터를 구축할 수 있는 것 뿐만이 아닙니다. Amazon Connect와 AWS의 에코 시스템 연동을 통해, 고객 속성이나 콜센터의 지표를 기준으로 하는 정적인 라우팅을 실현하고 여러 채널에서 AI와 사람이 협동하는 옴니채널 콜센터를 실현하는 것이 가능합니다. 또한, 100% 클라우드 기반인 특성을 살려 유연함과 동시에 빠르게, 시스템이나 고객 응대 흐름을 구성하여 고객 경험의 개선을 지속하는 것이 가능합니다. 이 세션에서는 여러분이 콜센터에 상담을 하려는 고객에게 보다 좋은 경험을 제공하기 위한 모범 사례에 기반한 Amazon Connect 디자인 패턴에 대해 자세히 알아봅니다. 또, Amazon Connect를 안전하게 활용하기 위한 모범사례에 대해서도 소개합니다.

대상자와 목표

  • 대상자
    • 콜센터의 업무요건을 토대로 시스템화 구축을 담당하시는 분
    • 아키텍트, 개발자, 운용 담당자
    • 콜센터 업무를 담당하며, 콜센터를 위한 차세대 시스템을 검토하시는 분
  • 목표
    • Amazon Connect를 통한 콜센터의 워크 로드 설계 및 운용 면에서 AWS가 생각하는 모범사례에 대하여 이해하기

Amazon Connect의 특징과 관련된 서비스들

Amazon Connect의 특징

  • 어떠한 규모의 비지니스라도 서포트할 수 있는 확장성을 지니며, 쓰기 쉽고 클라우드 기반의 콜센터 솔루션
  • 스킬 베이스의 라우팅
  • 통화와 채팅 내용 저장
  • 실시간 및 이력 분석
  • 고품질 음성 기술
  • 셀프 서비스로 설정 변경 가능
  • 오픈된 플랫폼
  • AWS의 다른 서비스들과 연계 가능

Amazon Connect와 관련된 서비스들

콜센터 기술용어

콜센터에서 자주 쓰이는 용어에 대하여 복습

설명
IVR 음성 자동응답을 실행하는 컴퓨터 시스템 다이얼 조작 및 사람이 녹음한 음성을 자동 재생함
CTI 전화교환기와 컴퓨터의 기능을 통합한 시스템 전화번호로 고객정보 습득이 가능함
ACD 착신된 통화를 자동으로 관리하고 제어하는 장치 적절한 능력을 가진 담당자나 상담이 가능한 담당자에게 분배함
DTMF 전화기의 다이얼을 눌렀을 때 나는 발신음 콜센터 착신 후, 항목 선택 등에서 사용됨
ANI 발신 전화번호 알림 Connect로 가는 인바운드 통화일 경우라면 Connect에 통화를 건 발신자의 전화번호
PSTN 공중전화망

모범사례에 기반한 디자인 패턴

AWS의 Well Architected Framework는 운영 우수성, 보안, 안정성, 성능 효율성, 비용 최적화의 5가지 요소로 나뉘어 있음

→ 해당 요소에 맞춰 모범 사례를 소개 (단, 안전성의 경우 Amazon Connect에 시스템 회복 자체가 포함 되어 있기 때문에 생략)

운영 모범 사례

  • 큐잉이나 재시도 기능을 구현한다

Amazon Connect는 계정마다 API를 갖고 있으며 사용 제한이 있음. Lamabda 함수에서 요청할 시 RateLimit (초당 2) 이나 BurstLimit (초당 5) 등을 초과할 위험이 있음

→ SQS를 사이에 둠으로서 API 동시 실행 수 제어가 가능함

  • 상담 흐름 과정 변경 리스크를 최소화한다

상담 흐름 관리가 복잡할 시 흐름 변경 시에 위험이 따름

→ 상담 전송 설정 블록을 활용하거나, 변경 시의 재귀 테스트 범위를 설정하는 것으로 위험성 최소화

→ 분산 블록을 사용하거나, 흐름 버전 관리를 사용하여 장애가 발생했을 시에 되돌림

  • 상담을 위한 라우팅을 효율적으로 설계한다

1. 서비스 패스 설계

  • 상담원을 끼지 않은 셀프 서비스를 제공
    • DTMF로 입력된 데이터를 DB에 저장해 통화를 종료하고, 후속처리 실행
    • Amazon Lex 챗봇을 사용한 자연어 대응
  • AWS Systems Manager의 Change Calendar로 영업일 또는 영업시간을 판정
    • 영업시간외를 반복 이벤트로 정의하여 개시시각과 종료시각을 설정
    • 상담 흐름 내 Lambda 함수에서 GetCalendarState API를 실행

  • 상담원의 상황 확인
    • 상담 흐름 블록으로 대상 큐에서 이용 가능한 상태인 지 판단
  • 대기 시간이 길어질 경우, 콜백 옵션 안내

2. 라우팅 프로파일 설계

  • 라우팅 프로파일 → 특정 타입의 상담을 그에 맞는 상담원으로 라우팅
  • 상담원과 스킬 지표로 라우팅 프로파일 종류를 결정
  • 상담을 스킬에 할당하기 위해 상담 흐름, 큐, 프로파일을 연결
  • 우선도와 지연 설정에 따른 유연한 라우팅 전략을 세움

보안 모범 사례

  • 발견 후 통제
    • 로그를 Amazon CloudWatch Logs에 전송하여, 알람 및 알림 기능 구현
    • 수신된 상담 검출과 방지 기능을 구현

  • 인프라스트럭쳐 보호
    • 온프레미스와 연결된 컴포넌트 관리를 위해 CCP와 연결된 방화벽 구성
    • 온프레미스 프록시에서 Websocket을 연결하지 못하게 설정 되어 있을 경우, 브라우저 프록시 제외 설정에서 Connect 엔드포인트 도메인을 등록
    • UDP/3478를 연결하지 못할 시, CCP 대신 데스크폰을 사용하여 회피

  • 데이터 보호
    • DTMF 입력 내용을 보관할 시, 암호화
    • 개별적으로 키페어를 Connect 인스턴스를 등록해서 이용
      • 암호화 키를 Amazon Connect에 등록
      • 복호화 키를 AWS Secrets Manager에 등록하여, AWS Lambda 함수로 이용

성능 모범 사례

  • 상담 흐름을 간략화

대규모 콜센터에서 여러 개의 전화번호와 흐름을 생성하면 Connect 리소스 제한에 걸리거나 점검해야 할 흐름이 증가하기 때문에 관리 부하가 높아짐

→ 상담 속성을 사용하여 여러 개의 흐름을 정리

→ 고객의 입력 사항을 상담 속성으로 저장하고, 흐름 구성 정보를 Amazon DynamoDB에서 취득하여 외부 속성으로 사용함

  • 자연스러운 대화 체험을 실현함

Amazon Polly와 SSML 태그를 겸용하여 자연스럽게 대화가 가능하도록 함

  • 상담 UI를 효율적으로 구성

AI 서비스와 통합하여 실시간으로 고객이 말하는 내용을 글자로 기록하고, 번역이나 감정분석으로 활용이 가능함

  • 성능 가시화

Kibana로 가시화 할 경우, 전화 수신율 등을 그래프로 확인하는 것이 가능함

비용 최적화 모범 사례

  • 콜백 안내로 요금을 절약
  • 녹음/트랜스크립트 저장 정책을 설계
    • S3 라이프 사이클 정책을 설정하여 Amazon S3 스토리지 계층 활용

정리

  • Amazon Connect에 다른 AWS 서비스를 더함으로써, 기존에 없던 고객 체험과 효율적인 콜센터 운영 실현 가능
  • AWS Well Architected Framework 관점에 기반하는 것으로 포괄적인 콜센터 설계, 운영이 가능함

소감

이번 세션은 이름만 들었을 때는 조금 생소한 서비스라고 느꼈지만, 콜센터 서비스라고 알게 된 순간 평소에 많이 사용하는 전화 상담 시스템이 연상되어서 흥미롭게 들을 수 있었습니다?

학습자 입장에서 AWS는 하나하나 알면 알수록 여러 분야의 지식도 덩달아 습득이 되는 부분과 한 서비스를 이용할 때 타 AWS 서비스들과 연계가 가능하다는 점이 가장 큰 장점이라고 생각되는데요. 특히 이번 AWS Summit 세션들과 핸즈온 자료 덕분에 제 지식의 폭을 많이 넓힐 수 있는 기회가 되었다고 생각해요.

내년에는 현지에서 행사가 개최될 수 있기를 염원하며, 다음 세션 레포트는 Re:Invent로 돌아오도록 하곘습니다!