«Идеального» консультанта для клиентов МегаФона будет подбирать искусственный интеллект

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 пилот. 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 обучения сотрудников, историю оценок и даже хобби оператора. Также будут учитываться коммуникативные навыки: 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 кол-центра станет инновационным проектом для российского телеком-рынка, — отметил директор по стратегии и развитию бизнеса Александр Соболев.

Менеджер по углубленной аналитике компании Axenix Анна-Мария Лонь отметила, что предложенный компанией алгоритм позволит 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.