Телекоммуникации

Производитель электроники прогнозирует тематику обращений в техподдержку, используя RapidMiner

~ 3 мин

Благодаря платформе, специалисты по data science выполняют анализ неструктурированных данных для более качественного прогнозирования проблем, с которыми клиенты обращаются в контакт-центр компании. RapidMiner позволяет специалистам технической поддержки оперативно реагировать на любой вопрос и тратить меньше времени на ответы

Компания

RapidMiner предоставляет услуги обработки данных предприятиям, ведущим деятельность во всех сферах экономики, через открытую и масштабируемую платформу для обработки данных. Эта платформа объединяет весь жизненный цикл науки о данных – от подготовки данных до машинного обучения и  развертывания прогностической модели. Более 625 тысяч аналитиков пользуются продуктами RapidMiner для увеличения прибыли, снижения затрат и предотвращения рисков.

Задача

Компания-клиент, ведущий европейский производитель электроники с представительствами в Японии, Южной Америке, Турции и Китае, обратилась к RapidMiner для нахождения эффективного способа снижения затрат на поддержку своих клиентов после покупки оборудования. А именно: на техническую помощь в настройке или установке купленного оборудования.

Целью компании было снижение стоимости поддержки клиентов на фоне обеспечения положительных отзывов покупателей. Для достижения цели использовалось несколько подходов: улучшение качества контента сайта компании (чтобы клиент мог сам найти ответ на нужный вопрос и не обращаться к оператору), обеспечение качественной подготовки агентов контакт-центра для максимально быстрого решения вопроса клиентов, а также создание продуктов, которые изначально более просты в установке и настройке. 

До того, как команда разработчиков производителя начала использовать RapidMiner, аналитикам приходилось детально разбираться в основных статистических данных, связанных с поддержкой клиентов: количество звонивших, количество ожидающих ответа на линии, количество людей, посетивших сайт и т.д. Однако определить заранее, почему именно клиент обращается в колл-центр и можно ли ему помочь в телефонном режиме, было невозможно. При анализе звонков использовались такие данные, как статистические сводки и только структурированная информация, таким образом компания не предугадывала возможные проблемы с оборудованием, а лишь получала информацию об уже существующих проблемах.

Решение

Платформа RapidMiner позволила компании использовать неструктурированные данные для улучшения качества обслуживания клиентов. Количество этих данных было огромным (учитывая охват звонков и количество филиалов компании). Команда специалистов data science получила возможность узнать, почему клиенты связываются со службой поддержки, и не ограничилась журналами звонков и электронными письмами. 

Результат применения RapidMiner 

Специалисты проанализировали отзывы не только о технике их компании, но и мнения пользователей о продукции конкурентов (в том числе, посты в социальных сетях, онлайн-обзоры продуктов и т.д.). Был выполнен анализ как существующих клиентов, так и потенциальных, которые пока не купили ни одного продукта компании. С помощью платформы RapidMiner также произвели классификационный анализ: почему клиенты звонят, с разделением на самые подробные причины и поводы для обращений. Также автоматизировали процесс поиска комментариев с упоминаниями о продукции компании.

Применяя RapidMiner, команда специалистов создала на платформе рабочие процессы для обработки неструктурированных данных на 26 языках. Платформа анализировала текст в интернете, а также предоставляла отчет о том, как служба поддержки клиентов обрабатывает звонки. Затем команда сотрудников перешла к ещё более эффективному анализу и таким процессам, как:

  • Обнаружение аномалий (определение разницы между звонком с просьбой о разовой помощи и звонков с признаками того, что по конкретной тематике будет поступать больше входящих запросов).
  • Идентификация «long-tail» проблем  (поиск множества мелких проблем, которые легко упустить, но решив которые можно оказать глобальное влияние на бизнес-процессы).
  • Прогнозирование (для ответа на вопросы вроде «Достаточно ли запасных частей на складе». С целью подготовки к ожидаемому потоку сервисных звонков). 

Ранее группа специалистов в области данных  тратила 80% рабочего времени на сбор и упорядочение данных, и лишь 20% – на анализ. С RapidMiner компания решила эту проблему – теперь основная масса времени уходит на аналитику, повышающую эффективность бизнеса. Платформа RapidMiner позволяет делать точные прогнозы, анализирует социальные сети, обзоры, передаёт эти данные бизнес-партнерам и филиалам.

Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений

    ;