• Лучшие подходы к созданию ботов и разборы ошибок
• Тренды и разбор технологий NLU, речевой аналитики, синтеза и распознавания речи
Мы собрали в одном месте:
Академия Naumen поможет компаниям и их сотрудникам
- понять, чем ИИ-робот может быть полезен в вашем контакт-центре или службе поддержки клиентов
- выработать пошаговый план внедрения робота в клиентский сервис
- протестировать у себя гипотезы о повышении эффективности робота, проверенные другими компаниями
- разобраться в метриках и моделях окупаемости проектов роботизации
- определиться с требованиями к вендору и KPI пилотного проекта
- найти точки улучшения уже существующих виртуальных сотрудников
- познакомиться с опытом роботизации в своей отрасли
- узнать больше о современных технологических трендах в обработке естественного языка и речевых технологиях
Мы обсудим, что общего у интеллектуальных помощников в экосистемах и компаниях, сфокусированных на одной отрасли, и чем разнятся роли одних и других. На примерах российских банков разберем типовые недочеты в работе виртуальных помощников и подходы, который положительно влияют на опыт клиента в диалоге.
Мы разберем основные метрики систем распознавания речи и то, как важность метрик меняется в зависимости от задач. Обсудим, как эволюционируют технологии ASR, какие преимущества дает универсальное распознавание и как можно его совершенствовать?
Мы покажем, как работает бот, помогающий операторам вести диалог с клиентами, и как выстроено его обучение. Мы обсудим, как бот-помощник повлияет на работу сотрудников, какие эффекты даст с точки зрения CX и операционной эффективности.
- Метрики качества распознавания и тонкости их применения
- Возможно ли создать универсальную технологию распознавания речи? Как можно тюнинговать распознавание в зависимости от специфики бизнеса?
- Use-кейсы речевых технологий в b2b и b2c-сегментах
- Возможности решения для распознавания речи Naumen Speech AI
- Почему «Протек» пришел к решению создать собственный контакт-центр на замену аутсорсу?
- В чем специфика процессов дистанционного обслуживания в аптечном ритейле?
- Как работает единый контакт-центр для аптек «Ригла», «Здравсити», «Будь Здоров» и «Живика»: единое рабочее окно, персонализация сервиса
- Чат-бот на сайтах трех аптечных сетей: брендированный виджет, ключевые сценарии, уровень автоматизации
- Какие гипотезы тестировала CarMoney через запуск голосового бота? Как измеряется конверсия обзвонов и как она менялась по мере тюнинга сценария?
- Какие реакции клиентов обрабатывает бот и какие диалоговые фичи делают разговор с ним приятнее?
- Как ускорить обучение бота и быстро запуститься в продакшн?
- Результаты исследования IVR в топ-100 российских банков
- 5 основных сценариев пользовательского взаимодействия с IVR и их влияние на клиентский опыт
- Возможности и эффекты от применения бота для классификации входящих звонков
- Как робот может помочь трансформировать культуру
NPS-опросов - Какие конфигурации
робота-анкетера мы протестировали и как он вовлекает клиента в диалог - Как правильно использовать собранные роботом данные: тепловые карты лояльности,
follow-up сервисных работ и аналитика перед допродажей
- Российская и зарубежная практика: в каких отраслях роботизация клиентского сервиса становится новой нормой и какие задачи успешно делегируют роботам
- Как менялся подход к работе с обучающими данными и управлению
ИИ-решениями - Какие факторы сегодня определяют успех внедрения роботов в контактных центрах и какое влияние на этот процесс окажет смена поколений?
- Как компания пилотировала разных вендоров: этапы, критерии отбора и результаты
- Обучение Манибота изнутри: сколько данных нужно для обучения, чтобы все взлетело, и какие практики использовались для улучшения результатов
- Какой процент чатов робот уже снял с операторов и как он будет развиваться дальше
- Как роботизация помогла повысить уровень обслуживания еще до запуска
AI-помощника в production - Компетенции робота Отти: какие тематики в контактном центре он обслуживает уже сейчас и чему научится в будущем
- Гибкое управление качеством роботизированного обслуживания: как мы оцениваем эффективность и какие KPI постоянно отслеживаем
- Как устроена песочница инноваций ДИТ г. Москвы и как выглядит жизненный цикл проекта роботизации
- Каких результатов в обработке звонков горожан удалось достичь голосовому роботу
- Подслушано в
контакт-центре : как робот выстраивает диалог с москвичами
- Роботизация контактного центра — не самоцель, или почему нельзя просто взять и всех обслуживать роботом
- Кто на самом деле ваш конкурент по уровню сервиса в глазах клиента
- Разбор больных вопросов: какие метрики учесть при выборе поставщика, как выбрать сценарии для робота и стоит ли делать его неотличимым от человека
- Концептуальный анкетер: как мы воссоздавали в голосовых роботах известных писателей и что позволяет вовлечь клиента в опрос
- Что помогает снизить процент отказа от разговора с
роботом-коллектором вколл-центре - Как не зависящие от робота факторы влияют на конверсию
- Как трансформируется клиентский сервис в банке и почему ПСБ решил роботизировать обслуживание предпринимателей
- Какие задачи решает виртуальный ассистент в пилотном проекте: оказание услуг, консультации и тех. поддержка
- Живая демонстрация
ИИ-ассистента ПСБ в работе
- Как AI меняет массовое обслуживание: от научной фантастики к миллионам обработанных запросов клиентов
- Данные, роботы и операторы в контактном центре: как меняются роли и почему важна единая
контент-система для агентов обслуживания - Быстрое дообучение роботов и непрерывный QM как драйверы эволюции клиентского сервиса
- Какие процессы обслуживания можно отдать роботу и что он должен уметь, чтобы люди не отказывались с ним говорить
- Какой голос больше нравится клиентам: результаты тестирований
- Робот на
NPS-опросах vs. оператор: как правильно посчитать конверсию
- Составление реестра процессов обслуживания, включающих процессы с поддержкой человеком и без поддержки человеком
- Функции процессов без оператора: маршрутизация и сервис
- Набор необходимых метрик для процессов без поддержки человека с учетом используемых функций
- 4 ключевых компонента экспертизы в роботизации
- Таймлайн внедрения робота в контактный центр
- Миф о всемогущем искусственном интеллекте и реальная роль ИИ в обучении голосовых роботов и
чат-ботов - Демонстрация интерфейсов Naumen Erudite
Робот-коллектор : какие технологии в основе и как он общается с клиентами- Какие результаты принесло применение роботов в
контакт-центре - Демозаписи работы коллектора и робота для приема показаний счетчиков
- Новое и старое поколение синтеза речи: в чем разница
- Управление интонациями, фразовыми ударениями и токенами стиля
- Можно ли научить робота петь? Слушаем аудиопримеры
- Как собрать данные для обучения и обучить робота определять тематики: лучшие практики поиска, отбора и разметки данных
- Как обучить робота извлекать все значимые факты из реплик клиента: методология и кейсы
- Управление качеством обслуживания: что поможет улучшить работу
чат-бота
- Как менялся городской КЦ и почему ему понадобились голосовые роботы?
- Как наращивали спектр задач для
робота-оператора и какие этапы в обучении прошли - Как виртуального оператора адаптировали к специфике произношения и предубеждениям: живые примеры
- Универсальная структура операционных KPI
контакт-центра - Показатели доступности и производительности для операторов и робота: подходы к расчету и анализу
- Показатели качества обработки контактов и удовлетворенности клиентов: как правильно настроить их измерение
- Робот для классификации обращений, приема оплаты и трекинга заказов: кейсы
DIY-ритейлера изтоп-3 и Почты России - Оценка качества сервиса с помощью робота: какие задачи можно ему делегировать
- Как правильно встроить виртуального сотрудника в процессы обслуживания в
контакт-центре и как оценивать его результаты
- Движок распознавания речи: особенности работы в разной среде и базовые функции
- Эволюция технологий синтеза речи: примеры работы и новые возможности
- Как Алиса изменила взаимодействие пользователей с
интернет-сервисами - Возможности Алисы для бизнеса: навыки и кейсы
- Как роботизация повлияла на обслуживание в
контакт-центрах : основные тренды - Кейсы привлечения робота и оператора для обслуживания клиента в рамках одной сессии
- Конфигурация единой системы мониторинга и отчетности для робота и операторов: демо интерфейса
Статьи и колонки
Подпишитесь на обновления
Хотите быть в курсе новых событий в Академии диалогового искусственного интеллекта и роботизации?
Подпишитесь на обновления и следите за анонсами новых вебинаров.