Автоматичний визначник скарг

Власник каліфорнійського колл- центру хоче заздалегідь знати , навіщо до нього телефонують . Навіть якщо це знизить його прибутку

За рік в телефонні центри підтримки споживачів дзвонять мільярди чоловік. Більшість з них чимось незадоволені. Вони намагаються вирішити проблеми , які в більшості своїй схожі як дві краплі води: втрачений багаж , зламана лампочка в холодильнику , неполадки з клавіатурою в комп’ютері.

Нещодавно знайшлася компанія , яка вирішила поборотися з цією непродуктивної ситуацією . Як не дивно , ризикуючи знизити власний прибуток . Компанія називається 24/7 Customer . Вона керує колл- центрами в майже десятці країн , керуючи спілкуванням з клієнтами самих різних компаній. Їм довіряють роботу із споживачами авіаперевізники , розробники програм , банки і стільникові оператори . 50 Засновник компанії Пі -Ві Канна вирішив розробити програмне забезпечення , яке вміло б пророкувати причини звернення покупців і пропонувати їм рішення, що не змушуючи висіти на дроті . « Продавець вже знає , що ви купили , навіщо питати серійний номер? – Дивується Канна . – Вони вже знають , що якщо , скажімо , холодильник куплений два роки тому , то у нього такі-то проблеми. Чому не запитати відразу – чи не в цьому ваша проблема ? Труднощі тільки в тому , щоб навчитися передбачати бажання клієнтів ».

Щоб домогтися поставленої мети , сорок програмістів аналізують зміст мільйонів онлайн -чатів , електронних листів і записаних розмов – у середньому банку за рік їх накопичується 10 млн. Програмісти намагаються знайти закономірності , за якими можна зрозуміти , що клієнт незадоволений. Робота включає і так званий «аналіз сентиментів » : програма навчається ловити в людської мови сарказм і гумор. Компанія склала більше 40 словників того , як люди в різних країнах розмовляють про різні продуктах. «Контекст вгадувати просто , але от передбачати і виконувати бажання споживачів дійсно важко » , – говорить Канна . Одна з причин полягає в тому , що корпоративні бази даних складаються виходячи з потреб компанії , а не споживача .

Для однієї авіакомпанії, якій часто доводиться відповідати на питання про допустиму масою багажу , проходження митниці та розкладі польотів , довелося вивчити і навчитися керувати кількома базами даних: про багаж , квитках і розкладах , в кожній з яких мільйони записів . Результатом цієї роботи буде , при хорошому результаті , швидкий і простий відповідь на кожне питання. Підказки системи будуть суттєво відрізнятися в залежності від того , як скоро вилітає ваш рейс і як часто ви заходите на сайт авіакомпанії.

Ще одна частина проекту 24/7 – вивчення 1,5 млн записів , щодня з’являються в Twitter і упоминающих того чи іншого виробника. Розробники хочуть дізнатися , що думають споживачі про компанії та їх продуктах. Результати дослідження не вселяють оптимізму. « Частка негативних повідомлень зростає весь рік. Люди не можуть зрозуміти , чому вони змушені витрачати стільки часу на якісь очевидні речі » , – каже Канна .

Саме тому 24/7 Customer не надто переживає від того, що кількість дзвінків , що проходять через їх колл- центр , може скоротитися. ( Одна софтверна компанія вже скоротила кількість людського спілкування на чверть , а за наступні півроку збирається зменшити його ще в два рази. ) « Я краще зроблю це сам , чим буду чекати , поки це зробить хтось інший» , – каже Канна . Він не втрачає впевненості , що у нього може вийти відмінний новий бізнес : «Ми працюємо з великими компаніями , у Comcast або AT

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

Вы должны быть авторизованы, чтобы разместить комментарий.