+2
Отложено

Лингвистический анализ звонков

154038 2 года назад в Другая • обновлен Гюламирьян Ксения (Менеджер по счастью клиентов) 2 года назад 3

Ваш конкурент запустил очень полезный сервис по автоматическому тегированию звонков.


Я так понимаю, они сотрудничали с Яндексом по этому вопросу и использовали их технологию Яндекс.Speechkit, после чего скармливают результат нейросетке.

Говорят что распознается примерно 60% разговора, но этого достаточно для тегирования с точностью 96-99%


Т.е было бы удобно скормить системе в качестве обучающей выборки звонки, которые отвечают определенным критериям, чтобы в дальнейшем эти звонки автоматически помечались в системе. Например "первичное обращение" "обращение по рекомендации/из интернета/повторное". Определять услугу по которой звонили. Определить была ли совершена продажа, и.т.д.


Когда есть статистика из сотен/тысяч звонков - это огромная база для обучающей выборки.


А если вы пойдете еще дальше и сможете анализировать не только распознанный текст, но и звук. Можно будет решить еще ряд задач, например: группировать клиентов, которые звонили с разных телефонов, определять сотрудника, выявлять "эмоциональные всплески" в разговоре, чтобы быстро находить негатив клиента.


Планируете ли Вы в ближайшее время пытаться конкурировать в этом вопросе?

Ваше имя:

Ответ

Ответ
На рассмотрении

Приветствую!


Мы постараемся максимально полно осветить вам нашу точку зрения по этому вопросу :)


По нашему опыту у тех компаний, которые занимаются анализом и классификацией звонков, зачастую слишком сложные многомерные алгоритмы классификации, которые не сводятся к бинарному качественный/ некачественный. Им нужны индивидуальные решения и пока альтернативы "ручному" прослушиванию звонков, на наш взгляд, нет. Именно по этой причине мы сомневаемся в полезности технологии в том виде, в котором она реализована у конкурента.


Тем не менее, мы активно занимаемся исследованиями технологии SpeechToText и ищем идеи для применения, которые будут полезны для наших клиентов.

Если у вас есть пожелания, комментарии, идеи реализации, задачи, которые поможет решить этот функционал, то мы будем очень рады с ними познакомиться на этом портале или можете писать напрямую мне на почту e.baleeva@uiscom.ru


Желаем хорошего дня!



Поддерживаю, тема оч.интересна,
особенно в тех случаях, когда менеджеров сложно "обязать" нажимать кнопки на телефоне и оценивать звонки.

Ответ
На рассмотрении

Приветствую!


Мы постараемся максимально полно осветить вам нашу точку зрения по этому вопросу :)


По нашему опыту у тех компаний, которые занимаются анализом и классификацией звонков, зачастую слишком сложные многомерные алгоритмы классификации, которые не сводятся к бинарному качественный/ некачественный. Им нужны индивидуальные решения и пока альтернативы "ручному" прослушиванию звонков, на наш взгляд, нет. Именно по этой причине мы сомневаемся в полезности технологии в том виде, в котором она реализована у конкурента.


Тем не менее, мы активно занимаемся исследованиями технологии SpeechToText и ищем идеи для применения, которые будут полезны для наших клиентов.

Если у вас есть пожелания, комментарии, идеи реализации, задачи, которые поможет решить этот функционал, то мы будем очень рады с ними познакомиться на этом портале или можете писать напрямую мне на почту e.baleeva@uiscom.ru


Желаем хорошего дня!



Сервис поддержки клиентов работает на платформе UserEcho