AI-ассистент контактного центра
Подключение и настройка поискового AI-ассистента для улучшения эффективности работы операторов контактного центра.

Задача
Контакт-центр обрабатывает тысячи звонков в день. Операторы работают по скриптам, но менеджер не знает, соблюдают ли они их в каждом разговоре и есть ли ключевые события в диалоге: договорился ли клиент о встрече, готов ли взять кредит, записался ли к врачу. Анализировать каждый звонок вручную невозможно при таких объёмах.
Задача: автоматически определять наличие целевых событий в записи телефонного разговора и измерять конверсию в разрезе каналов привлечения.
Решение
Мы разработали систему автоматической разметки диалогов контактного центра по целевым событиям. Система принимает запись звонка (или текст транскрипта), анализирует реплики и определяет, произошли ли заданные события.
Как работает:
- Диалог операторов с клиентами загружается с разбиением по репликам
- Система оценивает вероятность наличия каждого целевого события в диалоге
- Результаты интегрируются в BI-платформу и CRM заказчика
Клиенты по трём отраслям и метрики:
Автодилер: событие, точность
- Плохая оптимизация контактного центра: 74%
- Клиент готов рассмотреть программу Trade-in: 80%
- Договорились о встрече у автодилера: 76%
- Клиент хочет взять автокредит: 79%
- Клиент хочет купить автомобиль: 73%
- Клиент хочет записаться в сервисный центр: 93%
Недвижимость:
- Договорились о дополнительном звонке: 76%
- Договорились о встрече: 80%
- Хочет взять ипотеку: 79%
- Хочет купить квартиру: 83%
Медицина:
- Клиент записался к врачу: 92%
Технологии
PoS Tagging, NER, N-grammer, Text Preprocessing, Feature Generation. Интеграция в BI облачной платформы заказчика.
Результат
- Автоматизация заполнения CRM: +40% больше клиентов, на 20% точнее
- Снижение трудозатрат на измерение конверсии в каналах привлечения: -60%
- Выявление паттернов лучших операторов для стандартизации скриптов
Решение разворачивается под любую отрасль с контакт-центром: банки, автодилеры, медицинские центры, агентства недвижимости. Система обучается на исторических записях звонков заказчика и настраивается под его целевые события без дополнительной разметки с нуля.
Похожие кейсы
NLP
Arkeda
Данные в бумажных документах получить сложно и медленно Бумаги требуют много ручного труда и человеческих ресурсов Оцифрованные документы содержат много ошибок Неструктурированные данные приводят к сбоям в принятии решений Многие отрасли тонут в б...
NLP
AI Documents - Платформа kosynka
Договоры компании предусматривают разнообразные условия. При этом существенная часть условий автоматизированно не учитываются и не контролируются
NLP
Модель автоматической классификации текстов обращений клиентов
Автоматизировать процесс классификации входного потока текстовой информации по тематическим разделам