ИИ-помощник для оператора контакт-центра

ИИ-помощник

Помогает оператору контакт-центра или менеджеру по продажам достигать целей диалога с клиентом.

Повышает конверсию за счет своевременных подсказок, которые можно использовать в разговоре.

Анализ

онлайн мониторинг голосовых и текстовых диалогов с клиентами.

Подсказки

онлайн выдача текстовых рекомендаций сотруднику по текущему диалогу.

Функции и возможности

Использование ИИ для помощи сотрудникам в коммуникациях с клиентами.

Анализ диалога

Оцифровка текущего диалога с клиентом с целью определения наиболее полезного для компании целевого результата.

Машинное обучение

Возможность обучить нейросеть на собственном датасете, чтобы по-своему анализировать диалоги и выдавать подсказки.

Статистика

Глубокая статистика по диалогам сотрудников компании с клиентами помогает находить полезные инсайты.

Адаптация пользователей

Ускоренное обучение и адаптация новых сотрудников благодаря оперативным подсказкам ИИ-ассистента.

База знаний

Накопление результатов диалогов и формирование в базе знаний шаблонов наиболее удачных ответов, понятных клиентам.

Богатое API

Широкие возможности по интеграции ИИ-помощника в любые другие информационные системы компании.

Узнать стоимость создания ИИ-помощника

Оставьте свои контакты, чтобы мы прислали тарифы на разработку и поддержку ИИ-ассистента.

Согласен получать новости и предложения CONTACT.WORK.

ИИ-ассистент FAQ

Работает ли ИИ-ассистент и для телефонии, и для чата?

Да, он рассчитан на разные каналы коммуникаций. Текстовая переписка (чаты, e-mail) анализируется сразу, а голос сначала транскрибируется в текстовый формат.

Как быстро ассистент подсказывает по существу?

По мере поступления информации в диалоге – обычно в течение 10-20 секунд. Новые данные, поступающие в ходе диалога, помогают ИИ-ассистенту подобрать подходящие ответы и предложить их сотруднику на рассмотрение.

Как ассистент подключается к другим системам?

Он включён в функционал контакт-центра, но через API может подключаться к CRM, системам поддержки клиентов и другим приложениям.

3 этапа внедрения

Проектирование функционала ИИ-помощника компании. Согласование алгоритмов и моделей данных. Выбор системы распознавания речи.

Проектирование

метрик и KPI

Настройка алгоритмов помощника. Распределение весов метрик. Адаптация интерфейсов статистики и мониторинга.

Внедрение

настройка бэкенда и фронтенда

Обучение нейросети на собственных диалогах компании. Либо подключение по API к внешним сервисам с готовой ИИ-моделью.

Обучение

нейросети на датасете