Алгоритм нейросети будет предсказывать, как поведет себя клиент во время продажи в call-центре, сообщается в поступившем в редакцию InScience.News пресс-релизе.
«Предсказание наиболее выгодных стратегий взаимодействия операторов с клиентами — амбициозная и сложная задача. Во-первых, для ее решения необходимы большие объемы данных, во-вторых, не существует универсальных подходов, так как оптимальных стратегий может быть много. То, что ребята в столь сжатые сроки смогли придумать и создать прототип решения, привело к победе в конкурсе», — отметил Эмин Тагиев, преподаватель Кафедры инженерной кибернетики НИТУ «МИСиС», наставник команды.
Новая разработка поможет анализировать информацию о прошлых звонках и находить те стратегии общения с клиентом, которые увеличат шанс продажи. Искусственный интеллект будет считывать звуковые и семантические параметры речи. Благодаря этому будет создан эмпирический граф взаимодействия между клиентом и оператором, который поможет найти лучшие для продаж пути коммерциализации продукта.
«На данный момент большая часть CRM-систем позволяет производить автоматический подсчет метрик качества обслуживания операторами, в том числе с помощью нейронных сетей. Проведя переговоры с CRM-разработчиками и руководителями call-центров, мы выявили проблему — отсутствие автоматизации поиска стратегии ведения диалога, то есть улучшения скрипта оператора на основании информации об оценке звонков. Для решения этой задачи мы использовали несколько моделей машинного обучения, а также разработали алгоритм, строящий эмпирический граф взаимодействия между клиентом и оператором, впоследствии используемый для разработки новой, приводящей к увеличению продаж, стратегии», — прокомментировал один из авторов разработки, выпускник НИТУ «МИСиС», Data Scientist в Центре исследования данных Сбера Вадим Порватов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
