По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Дистрибутив Linux, несмотря на версию и вид, имеет множество графических оболочек, которые позволяют искать файлы. Большинство из их них позволяют искать сами файлы, но, к сожалению, они редко позволяют искать по содержимому. А особенно рекурсивно. В статье покажем два способа того, как можно рекурсивно найти файлы, которые содержат ту или иную фразу. Поиск будет осуществлен по папкам и директориям внутри этих папок.
Найти фразу в файлах рекурсивно через консоль
Все просто. Открываем серверную консоль, подключившись по SSH. А далее, вводим команду:
grep -iRl "фраза" /директория/где/искать
Например, команда может выглядеть вот так:
grep -iRl "merionet" /home/user/merion
Команда найдет и выведет все файлы, которые содержат фразу merionet в директории /home/user/merion и во всех директориях, внутри этой папки. Мы используем следующие ключи:
-i - игнорировать регистра текста (большие или маленькие буквы);
-R - рекурсивно искать файлы в сабдиректориях;
-I - показывать названия файлов, вместо их содержимого;
Так же, вам могут быть полезны следующие ключи:
-n - показать номер строки, в которой находится фраза;
-w - показать место, где слово попадается;
Поиск слова через Midnight Commander
Так же, в консоли сервера, дайте команду:
mc
Эта команда запустит Midnight Commander. Кстати, если он у вас не установлен, его можно просто установить через yum:
yum install mc
Открыв mc, во вкладке Command выберите Find File и заполните поисковую форму как показано ниже:
Start at: - директория, где нужно осуществлять поиск;
File name: - маска поиска. Например, искать только в файлах расширения txt будет - *.txt;
Content - сама фраза;
Нажимаем OK и получаем результат:
Готово. Наслаждайтесь :)
Инструменты анализа речи (speech analytics) разрушают единственную защиту от роботов, захватывающих мир: представление о том, что машины не могут понять чувства людей. Выходя далеко за рамки разделения звонков на "хорошие" или "плохие", эмоционально интеллектуальный ИИ (искусственный интеллект) в инструментах речевой аналитики анализирует настроения клиентов, чтобы сказать, предоставляете ли первоклассный "customer service" и действительно ли счастлив ваш клиент.
Средства анализа речи могут дать представление о том, по каким вопросам чаще всего ваши клиенты звонят, обеспечить аналитику поведения агентов в реальном времени и отслеживать изменения "тончайших" метрик.
Мы поговорили с двумя ведущими разработчиками на рынке речевой аналитики чтобы узнать больше о том, как работает аналитика речи и почему эти инструменты стоят вашего внимания.
Максимальный результат
Сборщики долгов (коллекторы), которые стали одними из первых, кто применил в своей практике программное обеспечение анализа речи, используют его не только для того, чтобы убедиться соблюдаются ли агентами нормативные требования (закон), но и для улучшения качества обслуживания клиентов.
Вы будете удивлены, но да, даже сборщики долгов заботятся о том, как вы себя чувствуете в эмоциональном плане так как от этого зависит, смогут ли они уговорить вас оплатить долг.
В некоторых компаниях в начале звонка агенты должны предоставить заявление о соответствии, например, поставщик медицинских услуг, разъясняющий пациенту политику конфиденциальности. Программа анализа речи может извещать агента напоминанием, если он не сделал этого в течение определенного времени.
"Алгоритм основан на отсутствии коммуникационных фраз в диалоге. Речевая аналитика в реальном времени позволяет как раз отслеживать этот триггер, пока нужная фраза не будет озвучена. " - пояснил наш собеседник.
Возможность отслеживать звонки в режиме реального времени еще важнее для организаций, которые предоставляют юридические консультации или, скажем, рекомендации по страховым льготам. Говоря о кейсах, наш собеседник сослался на менеджера по контролю качества в компании, которая предоставляет предприятиям HR консультации. Так, клиенту компании, было поручено контролировать агентов, которые должны очень точно предоставлять информацию или нести ответственность за ущерб, если клиент пытается подать страховую претензию и есть проблема с зачислением или соблюдением.
"Одна из проблем заключается в том, что мы действительно ведем сложные с точки зрения процесса диалоги. У нас 19 различных бизнес - сценариев, представленных в формате скриптов, которые должны быть последовательно отработаны операторами".
Большинство средств анализа речи предоставляют полные транскрибации (стенограммы, расшифровки) и записи вызовов, а также анализ после звонка, который оценивает качество обслуживания. Ведущие платформы предоставляют аналитику в режиме реального времени, которая может посылать предупреждения менеджеру или управляющему, или извлекать определенную статью из базы знаний для агента.
Например, если агент пытается продать продукт, а клиент ссылается на продукт конкурента или рекламную акцию, программное обеспечение может выдвинуть соответствующее предложение из CRM-системы, чтобы агент мог сделать встречное предложение: "Ну, мы можем сделать вам предложение получше. Вот наша последняя кампания...".
Помимо помощи КЦ в оценке обычных KPI, таких как FCR (First call resolution, решение вопроса с первого звонка), речевая аналитика обеспечивает глубокое погружение в вопрос, который мы все просто не можем удержаться, чтобы не задать нашим клиентам: "Как я вас обслужил? Остались ли вы счастливы?"
Живой кейс: после использования инструмента речевой аналитики, известный игрок на рынке потребительских товаров обнаружил продуктовый дефект после того, как программное обеспечение речевой аналитики КЦ в качестве основной причины резкого увеличения объема вызовов отметило повторяющуюся жалобу на вполне конкретную проблему.
"Отметив всплеск обращения в КЦ по конкретному продуктовому дефекту, компания провели исследование в социальных сетях и проблема подтвердилась".
Когда речь идет о продажах, компании постоянно оттачивают процессы и скрипты продаж. Используя инструменты речевой аналитики для просмотра звонков, которые закончились успешной продажей, один из крупнейших продавцов систем инфраструктурной безопасности создал проект, чтобы помочь продавцам увеличить продажи.
"Они просто проанализировали звонки, которые закончились продажей. По итогам анализа, в разговорах успешных продавцов были выявлены паттерны и вполне понятные закономерности. Это позволило значительно улучшить процесс и бустануть отделу продаж."
Средства аналитики также могут помочь компании устранить внутренние недостатки в работе службы поддержки клиентов, такие как пробелы в знаниях/компетенции или чрезмерные переводы вызовов.
"Используя аналитику, можно провести конкретные измерения: почему переводятся звонки клиентов, почему агентам требуется больше времени для решения их вопроса"
Человеко - ориентированный подход к клиентскому сервису
Речевая аналитика не только хранит и анализирует данные, но и дает проактивные рекомендации агентам по обеспечению качества обслуживания. ПО может "пушить" агентам автоматизированные предложения и подсказки в реал тайме и даже немного потренировать их.
Важно не переборщить с роботизацией этого процесса. Люди останутся благодарны и счастливы от человеческого отношения к ним и к их вопросу. Поэтому, дальновидные компании стремятся к более ориентированному на человека подходу к обслуживанию клиентов, предоставляя своим агентам тренинги по развитию эмпатии, а на основными метриками успеха работы агента становятся "софт - метрикс" (мягкие), такие как эмоциональный контакт, открытость и дружественное отношение.
Логичный вопрос: разве автоматизация процессов голосовой поддержки клиентов не противоречит человеко - ориентированному подходу?
По словам нашего собеседника, один из первых клиентов компании использовал ручную оценку вызовов, где менеджер контроля качества отмечал пункты из контрольного списка, прослушивая каждый разговор отдельно (скоркарды, ну вы знаете).
Компания внедрила инструмент речевой аналитики, что позволило агентам стать самим собой: более никакого жесткого соответствия скрипту разговора, где в случае чего, "шаг вправо, шаг влево - снижение премии". Агенты стали более искренними и естественными, что позитивно отражалось на их премии. ПО трекало тонкое соответствие процессу обслуживания, определяя тематики и понятия в разговоре, без жесткой привязки к конкретным словами, которые агент обязан был сказать. Все - клиенты, агенты и сама по себе компания стали счастливы.
Фактически, обратная связь от анализа речи может даже заставить организации развернуть свою стратегию CS.
На самом деле, речевая аналитика порой приносит весьма шокирующие "инсайты", которые мотивируют компании на кардинальные изменения в процессе клиентского сервиса и продаж.
"Мы видели, как несколько клиентов находили неожиданные инсайты, которых они совершенно не ожидали. Например, как оказалось, измеряя AHT (average handle time, среднее время обработки вызова) как метрику и традиционно пытаясь ее уменьшать, ребята поняли, что более длительные звонки (по измеренной когорте клиентов) по времени разговора звонки приводят к увеличению LTV (life time value) в денежном эквиваленте".
Масштабирование контроля качества в КЦ
Перегруженные менеджеры по контролю качества (супервайзеры) в КЦ слушают и проверяют 5 - 10 вызовов на одного агента в месяц. В среднем по отрасли, соотношение количества супервайзеров к агентам это 1 к 20, а среднее время одного вызова около 4 минут.
"Даже если взять минимальное значение вызовов для контроля на супервайзера (5 штук), то получается, что супервайзер 4,16% своего рабочего времени тратит просто на то, чтобы сидеть в наушниках и слушать голоса агентов."
Для компаний в сфере консалтинга, среднее время обработки может быть намного больше, что еще больше утяжеляет процесс контроля качества. Например, сложные звонки юридической тематики часто длятся по 25-50 минут.
После реализации речевой аналитики, анализу подлежат 100 процентов вызовов. Не это ли масштабирование контроля качества до его предела?
Геймификация КЦ для агентского импульса
Система анализа речи помогает геймифицировать процесс клиентского сервиса. Например, один из клиентов установил дашборд реального времени в опен спейсе КЦ, в котором в формате ежедневного первенства между операторами показывался рейтинг по совокупности звонков. Условно говоря, рейтинг формировался инструментом речевой аналитики, проставляя оценки каждому из звонков по соответствие тем или иным метрикам.
Тем самым, сопровождая такие геймифицированные процессы вполне осязаемой материальной мотивацией, агенты соревнуются в качестве обслуживания, тем самым, ускоряя процесс обучения и повышая лояльность клиентов. Бинго.
Топовые компании на рынке речевой аналитики
Мы составили небольшой рейтинг платформ по речевой аналитике для КЦ уровня энтерпрайз на Российском рынке.
NICE
NICE inContact - один из лидеров по разработке платформ улучшения клиентского опыта взаимодействия с компаниями. Помимо популярного продукта речевой аналитики, вендор имеет ряд решений для омниканальнго обслуживания, WFO и богатую ML/AI экспертизу.
Почитать больше: www.niceincontact.com
Verint Speech Analytics
Продолжаем экскурсию по энтерпрайзным КЦ решениям. Verint Speech Analytics позволит транскрибировать и анализировать миллионы звонков, чтобы находить клиентские инсайты улучшать производительность контактного центра.
Почитать больше: www.verint.com/ru/speech-analytics
ZOOM (Eleveo) Speech Analytics
В РФ у ZOOM (Eleveo) сильно популярная система записи, известная под названием ZOOM CallRec. Однако, чешский производитель имеет в своем портфеле достаточно мощный инструмент речевой аналитики.
Вендор предоставляет следующие преимущества своего продукта:
Быстрая скорость работы, как следствие богатой экспертизы ML/AI команды разработчика;
Легкость в использовании;
Анализ эмоций
Интеграция с подсистемой записи сразу;
Инсайты по работе КЦ в удобной форме.
Почитать больше: www.zoomint.com/solutions/speech-analytics
В программно-конфигурируемой сети (SDN) происходит разделение плоскости передачи и управления данными, позволяющее осуществить программное управление плоскостью передачи, которое может быть физически или логически отделено от аппаратных коммутаторов и маршрутизаторов. Подобный подход дает большое количество плюсов:
Возможность видеть топологию всей сети;
Возможность конфигурации всей сети в целом, а не отдельных единиц оборудования;
Возможность производить независимое обновление оборудования в сети;
Возможность контролировать всей сети из высокоуровневого приложения.
SDN сети
То есть, основное отличие программно-конфигурируемых сетей - делегация задачи вычисления маршрутов контроллеру (плоскость управления) и оставить функцию передачи пакетов (плоскость передачи данных) на отдельных устройствах (коммутаторы OpenFlow) , что снизит нагрузку на маршрутизатор и увеличит его производительность.
Для оценки функциональности SDN-сети с элементами NFV можно использовать два основных подхода, со своими достоинствами и недостатками:
Метод
Достоинства
Недостатки
Эмуляция
Высокая точность, возможность использования настоящего ПО
Возможная несовместимость конфигурации с реальным оборудованием
Построение сети на реальном оборудовании
Высокая точность результатов
Высокая стоимость
С началом развития в сфере SDN-сетей появилось два эмулятора SDN-сетей, которые в добавок поддерживают симуляцию (возможность тестирования сети, часть оборудования в которой реальна и часть - эмулирована).
Рассмотрим эмуляторы подробнее.
Mininet
Эмулятор, находящийся в свободном доступе, большая часть которого написана на языке Python. Работает с “легковесной” виртуализацией, то есть вся эмулируемая сеть реальна, в том числе и конечные виртуальные машины. Есть возможность подключения любых виртуальных коммутаторов и контроллеров.
Достоинства
Недостатки
Открытый код, бесплатность, быстродействие, поддержка всех контроллеров SDN и протоколов OpenFlow вплоть до 1.3, большое количество обучающих видео
Высокая сложность, необходимо знание Python и Linux, отсутствие полноценного графического интерфейса
Estinet
Эмулятор, все права на который имеет компания Estinet, но для студентов и всех желающих попробовать есть свободный доступ на месяц. Есть удобный графический интерфейс для построения топологии сети, редакции свойств оборудования и запуска эмуляции.
Достоинства
Недостатки
Наглядность, простота настройки и установки, возможность эмуляции LTE и Wi-Fi сетей
Закрытость, малое количество обучающих статей и видео, низкая производительность работы, более высокая сложность настройки при использовании не встроенного контроллера
Ниже приведена часть программного кода на языке Python для построения сети в эмуляторе Mininet:
# Инициализация топологии
Topo.__init__( self, **opts )
# Добавление узлов, первые - коммутаторы
S1 = self.addSwitch( 's0' )
S2 = self.addSwitch( 's1' )
S3 = self.addSwitch( 's2' )
S4 = self.addSwitch( 's3' )
S5 = self.addSwitch( 's4' )
S6 = self.addSwitch( 's5' )
S7 = self.addSwitch( 's6' )
S8 = self.addSwitch( 's7' )
S9 = self.addSwitch( 's8' )
S10= self.addSwitch( 's9' )
S11= self.addSwitch( 's10')
# Далее - рабочие станции(виртуальные машины)
H1= self.addHost( 'h0' )
H2 = self.addHost( 'h1' )
H3 = self.addHost( 'h2' )
H4 = self.addHost( 'h3' )
H6 = self.addHost( 'h5' )
H7 = self.addHost( 'h6' )
H8 = self.addHost( 'h7' )
H9 = self.addHost( 'h8' )
H10 = self.addHost( 'h9' )
H11 = self.addHost( 'h10' )
# Добавление каналов связи между коммутатором и рабочей станцией
self.addLink( S1 , H1 )
self.addLink( S2 , H2 )
self.addLink( S3 , H3 )
self.addLink( S4 , H4 )
self.addLink( S7 , H7 )
self.addLink( S8 , H8)
self.addLink( S9 , H9)
self.addLink( S10 , H10)
self.addLink( S11 , H11)
# Добавление каналов связи между коммутаторами
self.addLink( S1 , S2, bw=1, delay='0.806374975652ms')
self.addLink( S1 , S3, bw=1, delay='0.605826192092ms')
self.addLink( S2 , S11, bw=1000, delay='1.362717203ms')
self.addLink( S3 , S10, bw=1000, delay='0.557936322ms')
self.addLink( S4 , S5, bw=1000, delay='1.288738ms')
self.addLink( S4 , S7, bw=1000, delay='1.1116865ms')
self.addLink( S5 , S6, bw=1000, delay='0.590828707ms')
self.addLink( S5 , S7, bw=1000, delay='0.9982281ms')
self.addLink( S6 , S10, bw=1000, delay='1.203263ms')
self.addLink( S7 , S8, bw=1000, delay='0.2233403ms')
self.addLink( S8 , S9, bw=1000, delay='1.71322726ms')
self.addLink( S8 , S11, bw=1000, delay='0.2409477ms')
self.addLink( S9 , S10, bw=1000, delay='1.343440256ms')
self.addLink( S10 , S11, bw=1000, delay='0.544934977ms')
Сравнение контроллеров для построения сети
В данный момент, существует большое количество платных и бесплатных(открытых) контроллеров. Все нижеперечисленные можно скачать и установить на домашнюю систему или виртуальную машину. Рассмотрим самые популярные открытые контроллеры и их плюсы и минусы:
NOX - один из первых контроллеров, написан на языке C++;
POX - контроллер, похожий на NOX и написанный на языке Python;
OpenDayLight- контроллер, поддерживаемый многими корпорациями, написан на языке Java и постоянно развивающийся;
RunOS- российская разработка от Центра Прикладного Исследования Компьютерных Сетей (ЦПИКС), имеет графический интерфейс, подробную документацию и заявлена самая высокая производительность.
В таблице ниже рассмотрим плюсы и минусы каждого из контроллеров:
Название контроллера
Достоинства
Недостатки
NOX
Скорость работы
Низкое количество документации, необходимость знания C++
POX
Проще обучиться, много документации
Низкая скорость работы, необходимость знания Python, сложная реализация совместимости с NFV
OpenDayLight
Наличие графического интерфейса, поддержка VTN-сетей(NFV), наличие коммерческих продуктов на базе данного контроллера(Cisco XNC)
Сложность в использовании, сложная установка
RunOS
Высокая производительность, Российская разработка, Открытый код, Наличие графического интерфейса
Ранняя версия, возможные проблемы в эксплуатации по причине сырости продукта.