Автоматический определитель жалоб

Квентин Харди Forbes Contributor
Владелец калифорнийского колл-центра хочет заранее знать, зачем к нему звонят. Даже если это снизит его прибыли

За год в телефонные центры поддержки потребителей звонят миллиарды человек. Большинство из них чем-то недовольны. Они пытаются решить проблемы, которые в большинстве своем похожи как две капли воды: потерянный багаж, сломанная лампочка в холодильнике, неполадки с клавиатурой в компьютере.

Недавно нашлась компания, которая решила побороться с этой непроизводительной ситуацией. Как ни странно, рискуя снизить собственную прибыль. Компания называется 24/7 Customer. Она руководит колл-центрами в почти десятке стран, управляя общением с клиентами самых разных компаний. Им доверяют работу с потребителями авиаперевозчики, разработчики программ, банки и сотовые операторы.

Основатель компании Пи-Ви Каннан решил разработать программное обеспечение, которое умело бы предсказывать причины обращения покупателей и предлагать им решения, не заставляя висеть на проводе. «Продавец уже знает, что вы купили, зачем спрашивать серийный номер? — удивляется Каннан. — Они уже знают, что если, скажем, холодильник куплен два года назад, то у него такие-то проблемы. Почему не спросить сразу — не в этом ли ваша проблема? Трудность только в том, чтобы научиться предугадывать желания клиентов».

Чтобы добиться поставленной цели, сорок программистов анализируют содержание миллионов онлайн-чатов, электронных писем и записанных разговоров — в среднем банке за год их скапливается 10 млн. Программисты пытаются найти закономерности, по которым можно понять, что клиент недоволен. Работа включает и так называемый «анализ сантиментов»: программа учится ловить в человеческой речи сарказм и юмор. Компания составила больше 40 словарей того, как люди в разных странах разговаривают о разных продуктах. «Контекст угадывать просто, но вот предугадывать и исполнять желания потребителей действительно трудно», — говорит Каннан. Одна из причин состоит в том, что корпоративные базы данных составляются исходя из потребностей компании, а не потребителя.

Для одной авиакомпании, которой часто приходится отвечать на вопросы о допустимой массе багажа, прохождении таможни и расписании полетов, пришлось изучить и научиться управлять несколькими базами данных: о багаже, билетах и расписаниях, в каждой из которых миллионы записей. Результатом этой работы будет, при хорошем исходе, быстрый и простой ответ на каждый вопрос. Подсказки системы будут существенно различаться в зависимости от того, как скоро вылетает ваш рейс и как часто вы заходите на сайт авиакомпании.

Еще одна часть проекта 24/7 — изучение 1,5 млн записей, ежедневно появляющихся в Twitter и упоминающих того или иного производителя. Разработчики хотят узнать, что думают потребители о компаниях и их продуктах. Результаты исследования не внушают оптимизма. «Доля негативных сообщений растет весь год. Люди не могут понять, почему они вынуждены тратить столько времени на какие-то очевидные вещи», — говорит Каннан.

Именно поэтому 24/7 Customer не слишком переживает оттого, что количество звонков, проходящих через их колл-центр, может сократиться. (Одна софтверная компания уже сократила количество человеческого общения на четверть, а за следующие полгода собирается уменьшить его еще в два раза.) «Я лучше сделаю это сам, чем буду ждать, пока это сделает кто-то другой», — говорит Каннан. Он не теряет уверенности, что у него может получиться отличный новый бизнес: «Мы работаем с крупными компаниями, у Comcast или AT&T в колл-центрах работает по 30-40 тысяч человек. Пройдет время, пока мы научимся оптимизировать такие масштабные системы».

Новости партнеров