Перейти к основному содержимому

Анализ клиентских запросов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  • Обработка большого объема клиентских запросов: Центры обработки данных (ЦОД) часто сталкиваются с огромным количеством запросов от клиентов, что требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  • Неэффективное распределение запросов: Неправильное распределение запросов между специалистами может привести к задержкам в обработке и снижению удовлетворенности клиентов.
  • Отсутствие аналитики: Многие компании не имеют инструментов для анализа клиентских запросов, что затрудняет выявление трендов и улучшение сервиса.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Центры обработки данных (ЦОД)
  • IT-компании, предоставляющие услуги поддержки
  • Компании, занимающиеся управлением инфраструктурой

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  • Автоматическая классификация запросов: Агент автоматически классифицирует входящие запросы по категориям, что позволяет быстро распределять их между специалистами.
  • Анализ текста запросов: Использование NLP для анализа текста запросов и выявления ключевых тем и проблем.
  • Прогнозирование нагрузки: Агент прогнозирует нагрузку на основе исторических данных, что помогает оптимизировать распределение ресурсов.
  • Генерация отчетов: Автоматическое создание отчетов по анализу запросов, что позволяет выявлять тренды и улучшать сервис.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы обработки запросов.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования нескольких агентов для распределенной обработки запросов в крупных компаниях.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для классификации и прогнозирования.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текста запросов.
  • Анализ временных рядов: Для прогнозирования нагрузки.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о входящих запросах.
  2. Анализ: Используя NLP и машинное обучение, агент анализирует тексты запросов и классифицирует их.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предлагает оптимальное распределение запросов и прогнозирует нагрузку.
  4. Отчетность: Агент генерирует отчеты для анализа трендов и улучшения сервиса.

Схема взаимодействия​

Клиентский запрос -> Агент (Классификация, Анализ) -> Распределение запросов -> Специалисты -> Отчетность

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов обработки запросов.
  • Определение ключевых метрик и требований к аналитике.

Подбор решения​

  • Адаптация готовых решений или разработка с нуля в зависимости от специфики бизнеса.

Интеграция​

  • Интеграция агента в существующие системы обработки запросов.

Обучение​

  • Обучение моделей на исторических данных для повышения точности классификации и прогнозирования.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши системы.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими требованиями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать аналитику и рекомендации.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование нагрузки​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "start_date": "2023-10-01",
  "end_date": "2023-10-31"
}

Ответ:

{
  "forecast": [
    {"date": "2023-10-01", "load": 120},
    {"date": "2023-10-02", "load": 130},
    ...
  ]
}

Анализ текста запроса​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "text": "Не могу подключиться к серверу, помогите!"
}

Ответ:

{
  "category": "Подключение",
  "keywords": ["сервер", "подключение"],
  "sentiment": "negative"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/forecast​

  • Назначение: Прогнозирование нагрузки на основе исторических данных.
  • Запрос: 
    {
      "api_key": "ваш_api_ключ",
      "start_date": "2023-10-01",
      "end_date": "2023-10-31"
    }
  • Ответ: 
    {
      "forecast": [
        {"date": "2023-10-01", "load": 120},
        {"date": "2023-10-02", "load": 130},
        ...
      ]
    }

/analyze​

  • Назначение: Анализ текста запроса.
  • Запрос: 
    {
      "api_key": "ваш_api_ключ",
      "text": "Не могу подключиться к серверу, помогите!"
    }
  • Ответ: 
    {
      "category": "Подключение",
      "keywords": ["сервер", "подключение"],
      "sentiment": "negative"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация распределения запросов​

Компания внедрила агента для автоматической классификации запросов. В результате время обработки запросов сократилось на 30%, а удовлетворенность клиентов выросла на 20%.

Кейс 2: Прогнозирование нагрузки​

ЦОД использовал агента для прогнозирования нагрузки. Это позволило оптимизировать распределение ресурсов и снизить затраты на 15%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты