Ускорить обработку обращений и сократить ресурсы поддержки

В поддержке пользователей акцент все больше смещается в сторону каналов, которые не предполагают непосредственного общения с оператором службы поддержки: почты, порталов, чатов. Это позволяет обеспечить высокую доступность канала без увеличения численности персонала поддержки. В то же время отсутствие общения с пользователем на начальном этапе часто приводит к дополнительной работе на этапе классификации, которая снова ложится на плечи поддержки и приводит к задержкам в обработке обращений.

Портал самообслуживания перекладывает задачу по классификации обращения на заявителя. Но насколько успешно он справится с этой задачей зависит от структуры и размера классификатора, который может состоять из нескольких сотен элементов. Пользователи ошибаются с категорией обращения, что снова приводит к потерям времени и ресурсов на переклассификацию. Для того чтобы ускорить обработку обращений, помочь службе поддержки и пользователям, мы разработали продукт AID+. В его основе – технология машинного обучения.

Наше решение обеспечивает:

Автоматическую классификацию обращений, пришедших по электронной почте
Подсказки операторам службы поддержки по наиболее вероятным категориям обращений на основании текста письма
Подсказки пользователям на портале по наиболее вероятным категориям обращений на основании введенного текста на портале
При наличии базы знаний, помимо подсказок по категориям обращений, как пользователям, так и сотрудникам поддержки выводятся советы по типовым решениям
Image

Что получит заказчик

1+

FTE экономия в год на классификации потока входящих писем

93%

точность классификации обращений с портала

50%

сокращение количества обращений, просроченных из-за неверной первичной классификации

95%

уровень удовлетворенности поддержкой после внедрения: «стало проще, удобнее, быстрее»

Наше решение обеспечивает:

Оценку текущей версии классификатора обращений и данных о ранее классифицированных обращениях для обучения модели, а также рекомендации по их улучшению
Техническое решение для извлечения и очистки данных и обучения модели
Web-сервис для автоматической классификации запросов пользователей, который может быть использован с любой системой автоматизации
Для компаний, которые используют OMNITRACKER, мы также предоставляем готовое решение по интеграции web-сервиса в бизнес-логику обработки почтовых сообщений и интерфейс портала поддержки пользователей
Изображение на обложке: Pietro Jeng / Unsplash