Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения |
Естественный источник обратной связи для любой компании — отзывы их клиентов. И Альфа-Банк не исключение: за год мы собираем больше 100 млн оценок по различным каналам и продуктам. Но среди этих оценок очень мало содержательных текстовых комментариев, а самый популярных среди них (за 2021 год) — «Вопрос не решен!»
Чтобы решить эту проблему, Альфа-Банк собирает дополнительно до 500 тысяч отзывов в год. Этим занимается команда по сохранению лояльности клиентов: обзванивает клиентов, которые поставили негативную оценку, подробно их опрашивает, и старается решить проблему клиента на звонке, формируя свой экспертный отзыв.
Накапливаемые данные практически невозможно анализировать в ручном режиме в полном объеме, но можно сократить объем труда за счет машинного обучения. О том, как мы помогли оптимизировать процесс вычитки с помощью суммаризации на основе тематических моделей и будет эта статья.
Читать далееhttps://habr.com/ru/post/684774/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684774
Комментировать | « Пред. запись — К дневнику — След. запись » | Страницы: [1] [Новые] |