Success Story - rus

Тегирование диалогов КЦ

Описание: автоматизация проверки эффективности рекламных кампаний и оценки деятельности рекламных агентств и оценка доли конверсии в воронке привлечения клиентов на стадии обработки телефонного звонка от клиента к оператору контактного центра требует по записи телефонного разговора, представленной в виде текста, оценки вероятности наличия одного из обозначенных событий в разговоре между оператором контактного центра и клиентом. Эти события являются целевыми действиями клиентов и интентами звонка.

Контекст: компания запускает рекламную кампанию, целью которой является создать поток обращений в контактный центр по определенной теме (например, с целью записаться на тест-драйв автомобиля). Эффективность таких кампаний сложно измерить, так как нужно понимать содержание каждого диалога. Ручная разметка диалогов являлась неэффективным процессом.

Решение: было предложено построить модель тегирования диалогов на основе созданной разметки. 

Итоги:
Решение построено и адаптировано для:
Компаний-автодилеров;
Компаний-продавцов недвижимости;
Компаний-медицинских центров.

Интеграция в BI облачной платформы Автоматизация ведения CRM для клиентов заказчика:
Заполнение CRM на 40% больше и на 20% точнее;
Автоматизация измерения уровня конверсии в каналах привлечения;
Снижение трудозатрат на 60%;

Для построения модели были использованы:
Диалоги операторов контактного центра с клиентом с разбиением по репликам;
Информация о наличии событий в диалогах;
Априорное экспертное знание о сути событий.

Результаты моделирования:
Модель прогнозирования вероятности наличия события;
Аналитика набора данных диалогов;
Аналитика конверсии рекламных кампаний.

Заказчик: Контакт-Центр, Телеком

Технологический стек: text-preprocessing models, classification models, language representation models, Flask, Python, PyTorch.
Natural Language Processing Applied AI