Прогнозирование колл-центра с использованием машинного обучения Введение В этой статье мы обсудим процесс прогнозирования колл-центра с использованием машинного обучения, включая обзор сбора данных, предварительной обработки, обучения модели, развертывания модели и преимущества использования машинного обучения для прогнозирования контакт-центра. К концу этой статьи вы будете лучше понимать, как можно использовать машинное обучение для улучшения прогнозирования контакт-центров и..

Алгоритмы Cogito используются для генерации обратной связи и рекомендаций в режиме реального времени для агентов колл-центра, помогая им стать более осведомленными и чуткими в подходах к разговорам с клиентами и их ведении. Это способствует положительному изменению поведения, что приводит к улучшению ключевых показателей эффективности компаний в различных отраслях. Чтобы предоставить такую ​​систему в масштабе, важно убедиться, что модели машинного обучения, лежащие в основе продукта,..

Машинное обучение , Python Решение домашнего задания временных рядов: пример из Python Улучшение поддержки клиентов с помощью аналитики call-центра Добро пожаловать в часть 3 анализа временных рядов! Как и было обещано в моем последнем посте, мы проработаем тематическое исследование, в котором будут анализироваться данные временных рядов, сгенерированные центрами обработки вызовов. Это продолжение моих предыдущих сообщений о данных временных рядов. В Части 1 мы рассмотрели..

Каким будет будущее колл-центров с достижениями в области дизайна и технологий? Изменятся ли они или вообще станут неактуальными? Ничто так не раздражает, как надоедливые вредоносные/рекламные программы, которые продолжают генерировать всплывающие окна на наших экранах одно за другим. За считанные секунды экран заполняется более чем 10–15 всплывающими окнами, заставляя нас биться головой о стол! Ура! К сожалению, большинство программных инструментов похожи на эти вредоносные..