Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.
Прогнозирование объема входящих обращений
ML-модель прогнозирует необходимое число операторов колл-центра для обслуживания клиентов.
ML-решение анализирует исторические данные о количестве звонков в зависимости от времени суток, дня недели и других факторов (например, погоды). Также модель учитывает ограничения: часовые пояса, трудозатраты и максимальную вместимость колл-центра.
Решение позволяет распределить трудовые ресурсы и снизить издержки на колл- центры.
ML-решение анализирует исторические данные о количестве звонков в зависимости от времени суток, дня недели и других факторов (например, погоды). Также модель учитывает ограничения: часовые пояса, трудозатраты и максимальную вместимость колл-центра.
Решение позволяет распределить трудовые ресурсы и снизить издержки на колл- центры.
Эффект
до 10%
Сокращение затрат на колл-центры
Прогноз времени ожидания для клиента
ML-алгоритм определяет время/позицию в очереди, в течение которого оператору колл-центра необходимо ответить на звонок для каждого типа клиентов.
Решение сопоставляет данные о клиенте и истории его облуживания (дата регистрации, сумма ежемесячных трат на услуги связи, пакете используемых услуг и др.) и определяет наиболее приоритетных для обслуживания клиентов в зависимости от целей компании.
Решение позволяет оперативно распределять звонки в очереди, тем самым обеспечить должный уровень клиентского сервиса.
Решение сопоставляет данные о клиенте и истории его облуживания (дата регистрации, сумма ежемесячных трат на услуги связи, пакете используемых услуг и др.) и определяет наиболее приоритетных для обслуживания клиентов в зависимости от целей компании.
Решение позволяет оперативно распределять звонки в очереди, тем самым обеспечить должный уровень клиентского сервиса.
Эффект
до 5%
Рост выручки
Прогноз причины обращения
ML-модель прогнозирует проблему абонента на этапе его звонка в колл-центр.
Для прогноза решение сравнивает накопленные данные об абоненте, истории обслуживания (причины и статистику предыдущих обращений, приобретенные пакеты услуг связи и других продуктов, активность операций) и другие показатели.
Решение позволяет снизить время решения проблемы, уменьшить количество повторных звонков, выявить часто задаваемые и нестандартные вопросы.
Для прогноза решение сравнивает накопленные данные об абоненте, истории обслуживания (причины и статистику предыдущих обращений, приобретенные пакеты услуг связи и других продуктов, активность операций) и другие показатели.
Решение позволяет снизить время решения проблемы, уменьшить количество повторных звонков, выявить часто задаваемые и нестандартные вопросы.
Эффект
до 30%
рост скорости обработки запросов
Определение релевантной аудитории
ML-модель определяет подходящую выборку абонентов для звонков сотрудников колл-центра на основе данных об абонентах (история обслуживания, тип и срок использования тарифов, потребительские предпочтения, активность абонента, реакция на предыдущие предложения и др.).
Решение позволяет увеличить эффективность звонков и продажи новых услуг.
Решение позволяет увеличить эффективность звонков и продажи новых услуг.
Эффект
до 7%
Рост продаж
Прогноз оттока клиентов
ML-модель сопоставляет признаки текущих и ушедших клиентов (например, вовлеченность, историю заказов, половозрастные признаки и пр.), что дает возможность спрогнозировать на ранних этапах, какие клиенты и с какой вероятностью могут прекратить пользоваться продуктом.
Благодаря решению компании могут выстраивать своевременные и персонализированные коммуникации для удержания клиентов в приложении.
Благодаря решению компании могут выстраивать своевременные и персонализированные коммуникации для удержания клиентов в приложении.
Эффект
до 90% точность
выявления склонных к оттоку клиентов
Прогноз нагрузки на базовые станции
ML-модель прогнозирует потребление трафика на базе исторических данных об активности абонентов в зависимости от времени суток, дня недели, погоды и сезона. Также модель учитывает количество станций в ближайшем радиусе и их пропускную способность.
В результате решение может спрогнозировать перегрузку сети, что позволяет компаниям вовремя встроить дополнительные мощности и улучшить качество работы сети.
В результате решение может спрогнозировать перегрузку сети, что позволяет компаниям вовремя встроить дополнительные мощности и улучшить качество работы сети.
Эффект
до 15%
Снижение сбоев работы сети
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
ИНН 7724354857
