МегаФон и Axenix разработают модель персональной совместимости абонентов и операторов колл-центра

МегаФон создаст модель индивидуальной совместимости абонентов и операторов контактного центра. Система на базе машинного обучения будет подбирать пары оператор-абонент, для которых общение будет более комфортным. Таким образом предполагается повысить эффективность коммуникаций. Искусственный интеллект будет руководствоваться полом, возрастом, результатами аттестации и обучения сотрудников, историей оценок переговоров. Также на результат смогут влиять коммуникативные навыки сотрудников, громкость голоса, стиль и темп речи, особенности дикции. В расчет возьмут даже хобби операторов. В итоге звонки будут распределяться не случайным образом, а с учетом совместимости операторов с каждым абонентом. Пилотный проект запускают в декабре — на этом этапе специалисты сформируют и протестируют модель персональной совместимости. А уже в следующем году ее планируют использовать в работе контактного центра. Технологическим партнером проекта выступает компания Axenix. Ее эксперты обрабатывают результаты опросов операторов и их супервайзеров, а также исторические данные по ранее проведенным звонкам, и используют их для обучения алгоритмов. Добиться оптимального результата помогают технологии перевода речи в текст и обработки естественного языка. Эффективные контакты В МегаФоне верят в эффективность решения партнера, отметил директор по стратегии и развитию бизнеса Александр Соболев. Он добавил, что количество проактивных обращений к абонентам со стороны компании строго регламентируется, в частности, на основе больших данных вычисляется самое удобное для звонка время. «Нам важно, чтобы эти контакты были максимально эффективны — оператор точно донес нужную информацию до клиента в удобной форме, а абонент в результате воспользовался персональным предложением. Проверка совместимости клиента с оператором колл-центра станет инновационным проектом для российского телеком-рынка», — подчеркнул Александр Соболев. Менеджер по углубленной ...итике компании Axenix Анна-Мария Лонь пояснила, что предложенный алгоритм позволит лучше понимать потребности разных категорий клиентов. По ее словам, молодые люди до 30 лет реже, чем люди постарше, принимают предложение оператора и даже слушают его до конца. Абоненты среднего возраста чаще готовы выслушать оператора мужского пола, а абоненты от 50 лет и старше чаще готовы общаться с операторами в возрасте и скорее примут предложение именно от них. «Ранее наша команда реализовывала подобный сервис для финансовой организации: это позволило повысить конверсию звонков на пять процентных пунктов и принесло заказчику существенный дополнительный доход. Однако в России подобные проекты пока единичны, и другие примеры в отрасли телекоммуникаций нам пока неизвестны», — добавила Анна-Мария Лонь.