ИИ-агенты
Машинное обучение для задач контакт-центра
Машинное обучение – модели CONTACT.WORK, которые помогают контакт-центру тратить звонки и время операторов там, где будет результат: подсказывают, кому позвонить первым и в какой час, отсекают автоответчики, сразу определяют тему обращения. Выгоду считаем в ваших показателях – доля дозвона, продажи с первого звонка, время операторов – и сопоставляем с работой без модели на одинаковых списках.
Дозвонбольше разговороврастётПродажина те же звонкирастутПустые наборыменьше минутснижаютсяРазборбыстрее к группеускоряетсяИзмеримый результат
Как считаем выгоду
Показатели выбираем с заказчиком заранее – по ним и принимаем модель.
Задачи
Где модели дают выгоду
Начинаем с задачи, где выгода видна быстрее всего, – обычно это обзвон.
Первыми – те, кто скорее купит
Модель оценивает каждую заявку по истории похожих клиентов и ставит в начало списка тех, кто вероятнее согласится. Операторы за ту же смену делают столько же звонков, но больше из них заканчиваются сделкой.
- Оценка каждой заявки
- Порядок обзвона
- Сделки на те же звонки
Первые 100высокий шанс покупкив началеСередина300 номеровпо очередиПоследние 80сделки маловероятныв концеИтог сменыбольше продажпри тех же звонкахЗвонок в час, когда ответят
Для каждого клиента модель подбирает время, когда он чаще отвечает, и переносит попытку на этот час. Меньше пустых наборов, больше дозвонившихся, меньше повторных попыток.
- Своё время у каждого
- Перенос попытки
- Меньше повторов
Ирина К.будни, 18:00-19:00чаще отвечаетООО «Вектор»вт-чт, 10:00-12:00чаще отвечаетПётр С.выходные, днёмчаще отвечаетПопыткаперенесена на 18:15в очередиОператор слышит только людей
Пока идёт исходящий обзвон, модель определяет, кто на линии: человек, автоответчик, робот или никто. К оператору попадают только люди, и смена тратится на беседы с клиентами, а не на чужие приветствия.
- Живой ответ – оператору
- Автоответчик – отсечён
- Тишина – повтор позже
Живой ответ1 240 звонковоператоруАвтоответчик610 звонковотсеченоТишина95 звонковповтор позжеОператорытолько живые разговорыбез пустыхСразу к тем, кто решит
Звонок или письмо получает тему, как только поступает, и уходит группе, которая решает такие вопросы. Не нужно сортировать вручную и перекидывать обращения между отделами.
- Тема сразу
- Нужная группа
- Без ручной сортировки
Каналписьмо на почтувходящееТемавозврат товараот моделиГруппаотдел возвратовназначенаСотрудниктема вернаподтвержденоТе же подходы работают в речевой аналитике и внутри ИИ-агентов, а модель под свою задачу разрабатываем отдельно.
Как устроено
Почему выгоде можно верить
Данные
Своя история, а не общая
Каждую модель обучаем на звонках и сделках конкретной компании: то, что помогает одному отделу продаж, другому может не подойти.
- Записи и результаты звонков
- Сделки и клиенты
- Обращения и их темы
Телефониязвонки и их результатыAsteriskCRMсделки и клиентыпо APIОбращениятемы и решенияплатформаЗаписирасшифровки разговоровпо желаниюПроверка
Сначала доказываем выгоду
Модель учится на одной части истории и проверяется на другой, отложенной заранее. Потом работает на части обзвона рядом с обычным порядком. Модель остаётся, только если ваши показатели с ней лучше.
- Отложенная история
- Пробный запуск
- Только если лучше
Отложенная история20%модель не виделаПробный запускчасть обзвонарядом с обычнымСравнениес обычным порядкомравные спискиМодель остаётсяесли показатели лучшеправилоРазмещение
Облако или ваша сеть
Где стоит платформа, там работают и модели: наше облако или собственные серверы заказчика. Во втором случае записи звонков не покидают компанию.
- Облако
- Ваша сеть
- Записи внутри компании
ОблакоCONTACT.WORKвариант 1Ваш сервервместе с платформойвариант 2Записи звонковостаются у васпри варианте 2Выборза заказчикомрешаете выЗапуск
Как проходит работа
- 01ЗадачаВыбираем, что улучшить, и показатель, по которому сравним результат с прежним.
- 02ДанныеЗабираем историю звонков, сделок и обращений, проверяем, всё ли в ней есть.
- 03Первая модельОбучаем модель и сверяем её прогнозы с отложенной частью истории.
- 04Пробный запускВключаем модель на части списков или очереди и смотрим, где результат лучше.
- 05ПодключениеПереводим на модель всю работу, результат выводим в платформу и отчёты.
- 06СопровождениеСледим за метриками и переобучаем модель, когда точность падает.
Требования
Нужно для запуска модели
- История
- Звонки, сделки и обращения за прошлые месяцы
- CRM
- Сделки и итоги звонков по API
- Телефония
- Asterisk, подключённый к платформе
- Размещение
- Наше облако либо оборудование заказчика
- Контроль
- Сотрудник, который отмечает ошибки модели
- Стоимость
- Разработка и обучение – часами по тарифу
Подготовка
Что обсудить заранее
Вопросы и ответы
Частые вопросы
Чем машинное обучение отличается от обучения ИИ-агента?
ИИ-агент общается с клиентом или сотрудником. Модель машинного обучения не разговаривает, а считает: кому позвонить в первую очередь, в какое время звонить, на какую тему обращение и с кем соединился звонок – с человеком или автоответчиком.
Какие ещё задачи решают модели?
Кроме обзвона и темы обращений – речевая аналитика и задачи ИИ-агентов: распознавание речи, подбор ответа. Если нужной модели нет, разрабатываем её под ваши данные и процессы.
Какие данные нужны?
Звонки с итогами, сделки, обращения с темами. Объём зависит от задачи – назовём его, когда посмотрим ваши данные.
Как модели связаны с автообзвоном?
Звонки совершает автообзвон, а модели подсказывают ему порядок номеров, время попытки и с кем соединять оператора. Определение автоответчика встроено прямо в автообзвон.
Как часто нужно переобучать модели?
Чем чаще меняются ваши продукты и клиенты, тем чаще. Как правило, метрики смотрим четыре раза в год, иногда – каждый месяц.
Что, если модель ошиблась?
Сотрудник отмечает ошибку, например неверно определённую тему или фразу клиента. Отметка запускает переобучение, и в новой версии модели этот случай уже учтён.
Нужна ли нам своя команда аналитиков?
Нет. Модель строим и сопровождаем мы, а от вас нужны данные и сотрудник, который хорошо знает процесс и видит ошибки модели.
Можно ли держать модели у себя?
Можно: модели устанавливаются в инфраструктуре компании вместе с платформой, и записи звонков никуда не уходят.
Кому принадлежит обученная модель?
Заказчику, оплатившему часы на её разработку и обучение.
Откуда модель берёт данные о сделках?
Из CRM по API. Результат возвращает туда же или показывает в платформе.
Сколько стоит машинное обучение?
Разработка, обучение и сопровождение моделей оплачиваются по тарифу техподдержки в часах. Предварительную оценку называем, когда разберём данные.
Глоссарий
Термины на этой странице
- Облачное размещение (облако)
- Платформа работает на серверах поставщика, а операторы подключаются через интернет. Подробнее →
- CRM – система управления отношениями с клиентами
- Здесь компания хранит клиентов, сделки и всю историю общения. Подробнее →
- Речевая аналитика
- Система сама разбирает записанные разговоры: темы, соблюдение скрипта, эмоции клиента. Подробнее →
- Запись звонков
- Разговоры сохраняются, чтобы их можно было переслушать и разобрать спорный случай. Подробнее →
- API – программный интерфейс для связи систем
- Способ, которым программы обмениваются данными без участия человека. Подробнее →
- Определение автоответчика (AMD)
- Понимает, кто взял трубку при обзвоне: человек или автоответчик. Подробнее →
- Распознавание речи
- Переводит речь из разговора в текст. Подробнее →
Обновлено: