МТС внедрит сервис речевой аналитики WordPulse во все сервисы: в вопросы по услугам связи, онлайн-кинотеатру Kion, МТС Банку и многим иным, сообщили в пресс-службе компании.
Обыденно нейросети будут проверять более 300 тыс. обращений клиентов по телефону или в чатах, а также изучать обратную связь в мессенджерах и соцсетях.
WordPulse разработан MTS AI.
Сервис оценивает тематику разговора и его тональность. «Нейросеть определяет, в которой момент настроение клиента изменилось в худшую или превосходнейшую сторону. Также анализ тональности общения позволит получать глубинную аналитику коммуникаций благодаря модулю ABSA. Функциональность позволяет выделять аспекты из высказываний, например, в случае, когда клиенты выхваляют скорую доставку, но сердиты неаккуратной упаковкой, сервис может строить статистику по каждому факту отдельно», - рассказали в пресс-службе.
По конечным итогам анализа система помогает создать отчет о работе каждого сотрудника. На основании этих данных руководители центров клиентского обслуживания могут, например, предоставить дополнительные обучающие материалы сотрудникам, у каких возникают трудности, или принять иные меры для увеличения удовлетворенности клиентов, отметили в МТС.
MCN Telecom: анализ звонков для контроля качества
Также ИИ-система позволяет оперативно понять запросы, с которыми чаще всего обращаются пользователи, и укажет точки роста.
«Применение технологий машинного обучения для анализа коммуникаций значительно облегчает работу аналитиков. Больше не нужно растрачивать большое внимание на рутинный поиск и сбор данных, поскольку ИИ берет эту часть работы на себя. Это позволяет сосредоточиться на более важных задачах - выявлении проблем и нахождении их решений», - прокомментировал генеральный директор MTS AI Андрей Калинин.
Благодаря модулю тематизации уже удалось повысить достоверное событие обращения в КЦ до 85% и, таким образом, ускорить обработку запроса клиента.
В масштабах доработки системы МТС планирует использовать ИИ-аналитику в онлайн-режиме, чтобы при возникновении трудной ситуации система могла проанализировать действия сотрудника и оперативно предложить ему варианты повышения уровня удовлетворенности клиента.
Фото: Freepik