Описание: чтобы автоматизировать процесс построения сценариев ведения диалога операторов контактного центра с клиентами компании, а также впоследствии автоматически оценивать качество работы операторов контактного центра, необходимо провести рубрикацию набора диалогов операторов и клиентов, выделить основные темы, а также распознать последовательности тем в диалогах операторов с абонентами. Планируется использовать сегментацию текста на семантически связанные куски при помощи моделей тематического моделирования.
Контекст: в контактном центре работает большое количество операторов, необходимо понимать качество их работы, так как их эффективность и эффективность продаж напрямую зависит от их следования сценарию. Валидация вручную - довольно долгий и ресурсоемкий процесс, необходимо автоматизировать его и предложить методику оценки качества.
Решение: на основе реплик внутри диалогов КЦ было построено множество тем. Была построена модель, которая раскладывает весь новый диалог на реплики, а реплики маркирует соответствующими темами. Затем была построена "карта" диалогов с наиболее качественными продажами - идеальный скрипт оператора. Для новых диалогов последовательность реплик сверялась с идеальной картой и измерялось "качество" диалога.
Итоги:
Выделена 41 тема;
Качество выделения тем: 75% точности в среднем;
Интеграция в BI Банка по оценке качества операторов;
Повышение конверсии и доли успешных диалогов.
Для построения модели были использованы:
Диалоги операторов контактного центра с клиентом;
Информация об успешности проведенного диалога;
Априорное экспертное знание о темах;
Асессорская разметка.
Результаты моделирования:
Набор тем для диалогов операторов и клиентов;
Граф перехода между темами для успешных и неудачных диалогов;