МегаФон проверит абонентов и операторов колл-центра на совместимость
МегаФон разработает модель индивидуальной совместимости абонентов и операторов контактного центра для повышения эффективности коммуникаций. Система на базе машинного обучения будет подбирать пары оператор-абонент, в которых с большей вероятностью возможно взаимопонимание и комфортное общение.
В декабре проводится пилотный проект: на этом этапе будет сформирована и протестирована модель эффективной совместимости. В следующем году новую модель планируется использовать в работе контактного центра.
Для определения совместимости искусственный интеллект будет принимать в расчет возраст, пол, результаты аттестаций и обучения сотрудников, историю оценок переговоров и даже хобби оператора. Также влияние на результат смогут оказать коммуникативные навыки сотрудников: стиль и темп речи, громкость голоса, особенности дикции. В результате звонки будут распределяться не случайным образом, а с учетом персональной совместимости с каждым абонентом.
Технологическим партнёром проекта выступает компания Axenix. Эксперты Axenix 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.
«Мы верим в эффективность решения нашего партнера. Количество проактивных обращений к абонентам со стороны компании строго регламентировано, на основе больших данных вычисляется наиболее удобное время для звонка. 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», - отметил директор по стратегии и развитию бизнеса Александр Соболев.
«Предложенный нами алгоритм позволяет лучше понимать потребности разных категорий клиентов. Так, молодые люди до 30 лет реже склонны выслушать предложение оператора до конца и принять его, чем люди более старшего возраста. Люди среднего возраста чаще готовы выслушать оператора мужского пола. Абоненты от 50 лет и старше чаще готовы общаться и вероятнее принимают оффер при общении с операторами в возрасте. Ранее наша команда реализовывала подобный сервис для финансовой организации: это позволило повысить конверсию звонков на 5 процентных пунктов и принесло заказчику существенный дополнительный доход. Однако в России подобные проекты пока единичны, и другие примеры в отрасли телекоммуникаций нам пока неизвестны», - отметила Анна-Мария Лонь, менеджер по углубленной аналитике компании Axenix.
Системный интегратор и разработчик Navicon стал одним из победителей конкурса сообщества ИТ-директоров России Global CIO. Проекты компании награждены в категориях «Лучший проект в области HR-планирования» и «Лучшее CRM-решение для e-com».
Генеральным директором компании Avanpost, российского разработчика систем аутентификации и управления доступом, назначена Алина Куракина. Ей предстоит вывести производителя на уровень вендоров первого эшелона.
БФТ-Холдинг, российский разработчик программных продуктов и заказных решений для госсектора и бизнеса, занял 6 место в рейтинге крупнейших разработчиков заказного ПО по версии TAdviser. Участники рейтинга оценивались по объёму выручки.
Компании подписали соглашение, в рамках которого расширят совместную работу по развитию цифровых решений на основе сервисов облачной платформы Yandex Cloud.
Группа компаний MONT заключила соглашение с отечественным разработчиком ПО «ИТ-Экспертиза». В рамках партнерства MONT предложит бизнесу доступ к флагманскому продукту компании — решению для контроля удаленных рабочих мест САКУРА.
Компания Innostage запустила Академию кибербезопасности, нацеленную на развитие отрасли ИБ в России и решение ключевых вопросов кадрового дефицита за счет обучающих мероприятий на всех образовательных уровнях.
Компания SIMETRA, центр компетенций в области транспортного планирования, разработает транспортную модель Казанской городской агломерации, в которую входит сам республиканский центр и 6 прилегающих к нему районов. Модель — рабочий инструмент, направленный на возможность расчёта различных вариантов развития транспортной системы агломерации на период вплоть до 2040 года.
