Analýza nestrukturovaných dat v kontaktních centrech

Navíc drtivá většina dat je nestrukturovaných, ať již jde o texty, obrázky, audionahrávky nebo třeba o videa. A zatímco práce s nestrukturovanými daty je pro člověka obvykle přirozená a příjemná, u počítačů to neplatí, ty si mnohem lépe poradí s daty strukturovanými.

Skvělý příklad zpracování velkého množství nestrukturovaných dat představují kontaktní centra, kde jsou nejčastějším vstupem telefonické rozhovory se zákazníky. Zpracování tohoto typu nestrukturovaných dat je bez využití pokročilých IT technologií finančně náročné a nepřesné. Například kontrola kvality vyžaduje individuální dodatečné náslechy, které lze zvládnout v rozsahu jednotek procent celkového počtu hovorů a s časovým odstupem nejméně v řádu hodin.

Budiž text

Dlouhodobě správnou a efektivní cestou je převod hlasového záznamu do textové podoby, které běžně v řešeních kontaktních center implementuje společnost Dimension Data. Sice i nadále jde o nestrukturovaná data, ale již podstatně lépe zpracovatelná než zvuková nahrávka. Nicméně vzhledem k tomu, že mluvené slovo je velmi rozmanité, liší se v kvalitě přednesu a mnohdy ani nevyžaduje přesný slovosled, musí techniky přepisu a následného využití pracovat s určitou mírou neurčitosti – tedy například s alternativními přepisy jednotlivých slov: oootooo může být auto, O2 apod. Dimension Data v této oblasti nabízí zákazníkům kombinaci špičkových řešení svých technologických partnerů s kompletní integrací do prostředí zákazníka.

Obrovským přínosem práce s textovými přepisy jsou podstatně širší analytické možnosti, jako je dohledávání souvislostí nebo odhalování trendů ve velkém množství hovorů – navíc s možností zpětného vyhodnocování na základě průběžně definovaných kritérií. Jiný slovy, pokud se management rozhodne zjistit, jak volající mluvili o určitém produktu, jen spustí vhodné dotazy. Příkladem může být i průběžné vyhodnocování marketingové kampaně a její přizpůsobování zjištěným závěrům, třeba i včetně okamžitého ukončení.

Obdobně je možné reagovat na zjištěná fakta v aktuálně probíhajících hovorech a poskytovat tak operátorům kvalitní podklady pro další směrování rozhovoru. V přepisech lze velmi jednoduše najít i typické situace a tato nestrukturovaná data tak v praxi využít i při školení operátorů. S čistě hlasovými nahrávkami by cokoli z uvedeného bylo nemyslitelné nebo velmi drahé.

Analýza přepisů využívá různé vyhodnocovací funkce a pravidla, která jsou individuální a přizpůsobená prostředí každého konkrétního centra. Základem úspěchu jsou tak informace o zvyklostech zákazníka včetně upřesnění jednotlivých pojmů, typů hovorů, standardizovaných formulací operátora, relevantních reakcí na vybraná slovní spojení apod.

Méně znalé možná překvapí, že implementace řešení pro převod hovorů a pro analýzu jejich textové podoby je sice náročný úkol, ale technická otázka je pouze částí problému. A dokonce tou menší. Zásadní je vyspecifikovat očekávání a následně systém správně využívat, což znamená svěřit definování pravidel pro dotazy někomu znalému, například metodikovi nebo hlasovému analytikovi. Bez toho může být implementace úspěšná jen do určité míry. Dodavatel však pravidla za zákazníka nevymyslí. My sice můžeme pomoci s jejich definováním na modelových situacích, ale představa, že systém zpracovávající nestrukturovaná data poskytne něco sám o sobě je mylná.

Využitelnost na všech frontách

Uvedené principy a zpracování nestrukturovaných dat lze uplatnit i v jiných odvětvích, včetně bankovnictví a pojišťovnictví. Analýzy tak mohou pomáhat například s odhalováním pojistných podvodů, a to díky zpracování dat pocházejících z různorodých zdrojů a vytváření komplexního pohledu na danou událost v souvislostech. Navíc tyto analýzy přináší nejen zjištění, že k něčemu došlo, ale nabízí i informace o tom proč se tak stalo a jak vzniklou situaci nejlépe řešit.

První pokusy s vytěžováním pomocí analýzy nestrukturovaných dat uskutečnila společnost Dimension Data ještě v minulém desetiletí. Nicméně v té době byly technologie v počátečních fázích vývoje, a tak výsledky nenaplňovaly očekávání. Dnešní možnosti jsou nesrovnatelně širší a nemusejí zahrnovat jen přepisy hlasových záznamů, ale také sémantické zpracování textové komunikace včetně elektronické pošty, chatů nebo rozhovorů na přepážkách.

Zpracování nestrukturovaných dat má jednoznačně skvělou budoucnost a může pomoci se zefektivněním v mnoha oblastech, pro které je práce s informacemi alfou a omegou úspěchu. Je navíc perfektní, že mezi lídry v tomto oboru patří se svými partnery i společnost Dimension Data, a zákazníci tak mohou získat vysoce kvalitní řešení a služby od silné značky. Ta sice sama o sobě úspěch nezaručí, ale nabízí všechny předpoklady pro to, aby zákazníci mohli z nestrukturovaných dat vytěžit maximum.

Jan Růžička, Business Development Manager ve společnosti Dimension Data