Задачи, решаемые с помощью системы автоматического определения тематик и кластеризации:

• определение топовых тем обращений клиентов
• анализ причин длительных вызовов и затянутого обслуживания
• оценка конверсии обращений клиентов в контактный центр
• выявление непрофильной нагрузки
• анализ упоминаний маркетинговых акций
• рейтинги агентов в разрезе тематик обращений клиентов
• оценка удовлетворенности клиентов по основным темам
• анализ упоминаний каналов самообслуживания
• поиск «тихих рекламаций» и невыполненных обещаний
• выявление тем-генераторов повторных вызовов
• выявление кластеров непродуктивных разговоров операторов на бытовые темы

Для работы системы тематической кластеризации не требуется какого-либо обучения движков распознавания речи, подбора словарей контролируемой лексики или других технологических процедур. Система приступит к анализу речевой информации сразу, как только получит доступ к фонограммам звонков.

В основе технологического базиса системы лежат технологии распознавания слитной речи на большом словаре (LVCSR – Large Vocabulary Continius Speech Recognition) и извлечения информации с помощью кластерного анализа данных (Data Mining clustering). В результате автоматического распознавания речь дикторов преобразуется в текстовый индексированный файл, пригодный для автоматического лексико-семантического анализа.

Решение о принадлежности звонка к абстрактному тематическому кластеру проводится с учетом частотности и связности слов и словосочетаний, употребляемых дикторами в ходе телефонной беседы.

Система проста в работе, имеет продуманный эргономичный интерфейс, основная задача которого дать корректное, полное и обобщенное представление результатов семантического анализа огромных массивов в тысячи и десятки тысяч звонков. Для решения такой нетривиальной задачи используется представление в виде «семантического облака» или «облака тэгов». Легенда «облака» содержит информацию о мощности тематического кластера, частоте использования основных лексических единиц, определяющих тему.

Возможно управление «облаком» на уровне переопределения смыслового центроида темы, вынесения отдельных слов в стоп-лист, отключения неинформативных для конкретного кейса отдельных частей речи (существительных, глаголов, числительных и др.). Также доступна контекстная сводка, представляющая дословное содержание ключевых фрагментов разговоров по выявленной теме. Возможен поиск тематического кластера в экспертном режиме, предусматривающем создание пользователем собственной темы с целевым набором ключевых слов, характеризующих, по мнению эксперта, тему разговора.

ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМЫ В КОНТАКТНОМ ЦЕНТРЕ

• служба качества: оценка индикаторов производительности и качества в разрезе тематик клиентских обращений
• тренеры: формирование тематических выборок для подготовки курсов обучения
• аналитики: выявление потребностей клиентов, поиск точек роста бизнеса

ЭФФЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ

• многократное сокращение времени поиска целевого контента в массивах неструктурированной речевой информации
• повышение эффективности работы службы контроля качества и аналитических бизнес-подразделений организации
• сокращение объема непрофильной нагрузки контактного центра и количества непродуктивных телефонных разговоров
  операторов
• рост показателей удовлетворенности клиентов
• формирование инновационного имиджа контактного центра и бизнеса организации