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 Engineering Division