Proaktiivne kliendi palguseadmisega kasutades arutamistehnikat

Tootmäärdisuhtelise AIsüsteemi ennustuste tase on tavaliselt 85-95% ja sellest vaatavat data kvaliteeti ja mõõtud. Systeem kasutab mitme eri analüütikatehnikat, mis sisaldab masinlikku õppimist, luurekeelte analüüs ja meenutusanalüüs. Oluline faktor on süsteemi kontinuuev alevdamise uued data ja feedbackilt, mille tuleb tuleneva suuruselisus ennustuste parandamises. Systeem võttaas vastu sada külalist eri variabli, mis sisaldab ajaloolist interaktsioone, ostuvuse käitumise, toode või teenus kasutamise ja kaasaegneid faktoreid nagu hooaegsed mõjudused või marktioligia.

AIsüsteem vajab laia paika struktureeritud ja avatud andmeid. Sellel on kõige sagedam palgutav data, mis sisaldab kliendi interaktsiooni ajalugu (e-postid, telefoni arutelud), tuluandmed, CRM süsteemi andmed, andmed social media ja online arvustest, toode või teenuse kasutamise andmed ja kliendi demograafia andmed. Systeem võis kaasata ka external data nagu marktioligia, konkureerivate analüüs või ekonoomiline mõõt.

Esimene määratav tulemus on tavaliselt 3-4 kuud täis implementatsiooni käigis. Esimene etapil on masinliku modelli treening ajaloolise andme kohasel. Esimese nädad kogub ja analüüsib uut data, mis tuleb tuleneva suuruselisus ennustuste parandamises. Olulisimne parandus on tavaliselt nähtud 6 kuudest tegevuse ajal, milles parandatavad klaidi arv ja parandatavate probleemide resolutsiooni efektiivsus on suurem. AIsüsteemi tänu on palgutavam.

Peamiselt on hamburid implementatsioonil põhinevad data andmete integreerimise ja nende konsistentsuse ning kvaliteeti garantiroimise. Teine oluline hambur on muutmine ettevõtte kultuuri ja protsediid, mis tuleb teada saada, et töötajad võivad töölla uue süsteemi ja aktiivseks olla probleemide lahendamises. Tehniline hambur on masinliku modelli korrektsus, nende regulaarne kalibreerimine ja andmete sigursuse garantiroimine. Oluline on ka üleandmine algajate töötajate eelisest AI tehnikale ning seadistamine aktiivseks osalemiseks implementatsiooni käigis. Ettevõttele tuleb ka tähelepidada etikaalne aspekt AIsüsteemi kasutamisel ja seada transparents.

AIsüsteem vajab palgutavust vahetavad mehhanismid. Esimene oluline mehhanism on kiiret identifikaatsioon potentsiaalne probleemi, mis võib resolutsionaadis teada saada, kui palgutamistelgu on suurem. Automaatne analüüs ja kategooritamine vähendab manuaalne töö ja võimaldab efektiivsest kasutamisest edukam palgutamise. Systeem võttaas ka palgutavust optimiseerimise, mis võttaas aruandeid teada saada, millised klaidi probleemid on suurem ja kuidas neid parandatavateks resolutsionaadis teha. Proaktiline lahendamine võttaas palgutamistelgu vähendamise, mis võttaas vähem eslatatud kasu.

Implementatsiooni käigis muutub töötaja tegevus. Sellest saab palgutamistelgu vähendada ja efektiivsemaks kasutada. Systeem võttaas palgutavust koordineerimiseks ja tulemusi aruandeid teada saada, millised klaidi probleemid on suurem ja kuidas neid parandatavateks resolutsionaadis teha. Töötaja võttaas palgutamistelgu vähendamiseks uue palgutamistelgu koordineerimiseks ja tulemusi aruandeid teada saada. Systeem võttaas ka palgutavust suurendama, mis võttaas palgutamistelgu vähendamise ja efektiivsemaks kasutada.

Turvalisus ja andmed kaitstamine on olulised prioriteeti AIsüsteemi implementatsiooni käigis. Systeem võttaas data üle andmevahetustega, mis on korraldatud GDPR ja teistel relevantsetel regulatsioonidel. Systeem kasutab avanceeritud andmeenkodifikaatsioonitehnoloogia, mis on kasutatav transmisioni ajal ning säilumisel. Andmete hääletamine on korraldatud ühe- ja viisistel või regulaarne audit. Andmed on pseudonümeeritud või anonymiseeritud, kus tahes. Systeem võttaas automaatse mehhanismi, mis kustutab või uuendab andmeid nii, kui need on vajadusel.

AIsüsteem võttaas laia integratsiooni võimalusi esiste IT infrastruktuuri ja tehnoloogiatega. Systeem natiivselt toetab üldiselt tavalise CRM süsteemi, helpdesk lahendust, kliendi kommunikatsioonihaldurite ja analüütikatehnikat. Integratsiooni implementeerimiseks kasutatakse API interface, mis võttaas realaegne bideirektiivne andmevahetus. Systeem võis kaasata cloud lahenduse või on-premise lahenduse, millest sõltub organisatsiooni erinevate nõuete põhjal.

Palgutavus määratamiseks võttaas mitme olulisimat meetriku. Peamiselt on tähelepanu vahetavad klaidi arv, resolutsiooni ajalugu ja palgutamistelgu kulu. Teine oluline meetrik on kliendi retsensioon (NPS või CSAT) ning vähendatav klaidi arv. Systeem võttaas ka palgutavust suurendama, mis võttaas palgutamistelgu vähendamise ja efektiivsemaks kasutada. Kõikide meetrikate hoidmiseks on oluline regulaarne aruandeid teada saada ning palgutavust parandama, et saada maksimaalne palgutus.

Klaidi analüysi AIsüsteemi kasutamise põhjana on dinamiiliselt evolueeruv. Kasutatavad luurekeelte tehnikad, mis analüüsivad emotsioone ja konteksti kliendi kommunikatsioonis, on kasvanud tänaseni. Systeemide, mis võttaavad realaegne analüüs ääritähendite kohta, on kasvanud tänaseni. Oluline tendents on integreerimise AIsüsteemi kõikides kommunikaatsioonikanalites ja loomist kogu klaidi kokkuleppumise ühist. Tuleviku suunas on arutamist kasvanud, mis võttaas kasutada prediktiv analüütikat ja automaatse süsteemi, mis parandavad probleeme enne neid saabuda.