1. Цель: Создать программу, которая с помощью технологий искусственного интеллекта будет анализировать деловую переписку между компанией и клиентами.
2.Основная задача: выявление проблемных тем, негативных отзывов, анализ удовлетворенности клиентов, генерация аналитических отчетов и предоставление рекомендаций по улучшению качества обслуживания.
3. Основные темы:
● Вывод "трендов" в запросах;
● Степень удовлетворенности клиента на основе переписок;
● Оценка долгосрочной удовлетворенности по истории переписок;
● Генерация отчётов и визуализация данных;
● Рекомендации по улучшению качества услуги;
● Выявление "слабых" мест в обслуживании/общении с клиентами;
● Предложение методов повышения лояльности на основе данных;
● Прогнозирование негативных отзывов и их тематик;
4. Основной функционал приложения:
4.1 Анализ проблемных тем, автоматическое выявление наиболее часто встречающихся проблем в переписке. Классификация запросов по типам. Группировка проблемных запросов по категориям для удобного анализа.
- Типы жалоб и проблем:
- Доставка (жалобы на задержку, повреждения, неправильный адрес)
- Качество услуги (не соответствует ожиданиям)
- Технические ошибки (ошибки в системе, сбои)
- Проблемы с оплатой (неправильный расчет, возврат денег, проблемы с платежами)
- Качество обслуживания (профессионализм сотрудников, некорректное поведение, медленные ответы)
- Документы и оформление (ошибки в документах, неверная информация)
- Сроки выполнения (неудовлетворительное выполнение сроков)
- Возвраты и компенсации (пожелания по возврату, отказ)
- Прочее (общие жалобы, вопросы без категории)
- Типы запросов:
- Жалобы
- Запросы на уточнение
- Предложения по улучшению
- Отказы/разрешение проблем
- Группировка по категориям:
- Доставка: "опоздание", "поврежденный товар", "неполная доставка"
- Качество обслуживания: "плохой сервис", "невежливый персонал", "медленный ответ"
- Технические проблемы: "ошибка на сайте", "неработающее приложение", "проблемы с оплатой"
- Возвраты: "возврат денег", "необходимость возврата
4.2 Выявление трендов в запросах, автоматический поиск трендов
(Ключевые слова: "задержка", "поврежден", "отказ", "пожелания", "некачественный", "недовольство", "отказ", "повторная доставка", "перепутали заказ", "страхование", "специальные предложения").
Для выявления использовать в дальнейшем регулярный мониторинг частоты упоминаний ключевых слов, анализ изменения частоты слов за период)
Построение графиков и диаграмм для визуализации динамики частоты запросов.
4.3 Оценка удовлетворенности клиента, анализ тональности переписки для оценки уровня удовлетворенности клиента (положительная/нейтральная/отрицательная тональность). Выявление признаков раздражения, стресса или недовольства в переписке.
Теги для тональности:
Положительная: "удовлетворен", "спасибо", "отлично", "профессионально", "быстро"
Нейтральная: "ок", "нормально", "вопрос", "согласен"
Отрицательная: "недовольство", "жалоба", "не нравится", "плохо", "некачественно"
Признаки раздражения и стресса: Слова: "срочно", "немедленно", "позор", "недовольство"
Понижение положительных слов и рост отрицательных, частота фраз с негативным оттенком.)
Метрики для анализа:
Тональность сообщений: анализ на основе лексического анализа с использованием моделей, обученных на определенных данных. Интенсивность негативных эмоций: вычисление средней эмоциональной нагрузки.
Динамика тональности: изменение положительных и отрицательных откликов по времени для оценки тренда изменения удовлетворенности.
4.4 Оценка долгосрочной удовлетворенности, построение истории взаимодействия с каждым клиентом. Определение трендов в изменении тональности. (Теги для анализа долгосрочной удовлетворенности: Признаки улучшения или ухудшения отношения клиента: "повторные заказы", "проблемы повторяются", "хорошие изменения", "плохое отношение".)
Метрики для долгосрочной удовлетворенности:
Коэффициент удовлетворенности: изменение удовлетворенности по каждому клиенту по временным промежуткам.
Метрика изменения тональности: анализ трендов положительных/отрицательных сообщений по времени.
Индикаторы повторных обращений: частота повторных обращений клиента после получения проблемы.
4.5 Генерация отчетов и визуализация данных, построение аналитических отчетов.
(Структура отчетов:
1. Основные показатели:
a. Общее количество сообщений.
b. Количество положительных, нейтральных и отрицательных сообщений.
c. Частота упоминаемых тем и проблем.
d. Средняя тональность по клиентам.
2. Тренды:
a. Графики изменения частоты жалоб или проблем по времени.
b. Тренды изменения удовлетворенности клиентов.
3. Анализ слабых мест:
a. Темы с высокой частотой отрицательных отзывов.
b. Анализ времени ответа на запросы.
4. Рекомендации:
a. Список предложений по улучшению работы с клиентами, например, улучшение скорости ответа, повышения качества обслуживания.
5. Визуализация:
a. Графики и диаграммы: Столбчатые диаграммы, линейные графики, круговые диаграммы для отображения доли негативных, нейтральных и положительных отзывов.
b. Сводные отчеты: Таблицы с кратким выводом по основным проблемам и рекомендациям.
6. Алгоритм отчетности:
7. Сбор данных из базы (переписки, анализа).
8. Обработка и расчет показателей удовлетворенности.
9. Автоматическая генерация отчетов с возможностью визуализации.
4.6 Рекомендации по улучшению качества услуг, автоматическая генерация рекомендаций по оптимизации работы с клиентами (например, сокращение времени ответа). Обратная связь о том, какие действия компании улучшат клиентский опыт.
4.7 Выявление слабых мест, анализ скорости ответа на запросы. Обнаружение задержек, невежливых ответов или других факторов, влияющих на негативное восприятие.
4.8 Прогнозирование негативных отзывов, прогноз вероятности появления негативных отзывов на основе анализа текущей переписки. Определение тематики возможных жалоб и предложений, как их избежать.
4.9 Методы повышения лояльности, выявление лояльных клиентов и методов их удержания. Автоматизация персонализированных предложений на основе истории взаимодействий.
5. Техническая реализация:
5.1 Архитектура:
Облачное хранилище: для хранения переписки и обработанных данных.
Модуль NLP: для анализа текста, тональности и выявления ключевых тем.
Система отчетности и визуализации: для представления данных в удобном формате.
Модуль прогнозирования: для предсказания негативных отзывов.
5.2 Интеграции: Подключение к корпоративным системам к CRM через API.
5.3 Обработка данных:
Этапы обработки:
1. Импорт переписки через API.
2. Предобработка текста (удаление лишних символов, нормализация).
3. Анализ текста (выявление тональности, ключевых слов, проблемных тем).
4. Сохранение обработанных данных в базу.
Формат данных: Входные данные: переписка.
Выходные данные: отчеты, графики, рекомендации.
5.4 Хранение данных:
Хранение исходных переписок.
Сохранение обработанных данных (отчеты, статистика).
6.Требования к системе:
6.1 Функциональные требования:
Поддержка подключения к CRM.
Возможность фильтрации данных по дате, теме, клиенту.
Автоматическое построение отчетов по заданному расписанию.
Пользовательский интерфейс для доступа к отчетам и рекомендациям.
6.2 Нефункциональные требования:
Обработка до 100 000 сообщений в сутки.
Генерация отчетов не более чем за 2 минуты.
Возможность добавления новых источников данных.
7. Что мы хотим видеть в результате:
1. Рабочий интерфейс: удобная программа для анализа переписки.
2. Функциональность: Автоматический импорт данных. Генерация отчетов по заданным параметрам. Предоставление рекомендаций по улучшению качества услуг. Прогнозирование негативных отзывов.
3. Визуализация: понятные графики и диаграммы.
4. Отчётность: журнал операций для мониторинга системы.
5. Обеспечить масштабируемость системы для работы с растущими объемами данных.
6. Гарантировать соблюдение стандартов безопасности и конфиденциальности.
8. Сроки разработки (примерно):
Общее время: 3–4 месяца.
Разработка ядра анализа данных: 1 месяц.
Внедрение интерфейса и визуализации: 1 месяц.
Интеграция с CRM: 2 недели.
Тестирование и отладка: 2 недели.
