По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Всем привет! В сегодняшней статье расскажем о том, как настроить отправку статистики о пакетах, проходящих через наш роутер Mikrotik на коллектор для дальнейшего анализа. Все мы знаем про такой протокол как Netflow, предназначенный для учёта сетевого трафика, разработанный компанией Cisco, так вот у Mikrotik есть своя реализация данного решения, которая полностью совместима со стандартом Cisco Netflow - Mikrotik Traffic Flow.
Помимо мониторинга и анализа трафика, с помощью Traffic Flow, администратор может выявлять различные проблемы, которые могут появляться в сети, а также анализировать и оптимизировать общие сетевые характеристики.
Поскольку Traffic Flow полностью совместим с Cisco Netflow, то он может использоваться различными утилитами, которые разработаны для Netflow.
Traffic Flow поддерживает следующие версии Netflow:
version 1 - Самая первая версия формата данных Netflow. Рекомендуется использовать только если нет альтернатив
version 5 - Дополнение первой версии, которой появилась возможность добавления номеров автономных систем (AS) BGP и порядковых номеров потоков
version 9 - новая версия, позволяющая добавлять новые поля и типы записей благодаря шаблонному исполнению
Настройка
Итак, для того, чтобы начать собирать статистическую информацию о трафике, необходимо сначала включить Traffic Flow и определиться с каких интерфейсов осуществлять сбор. Делается это при помощи комбинации следующих команд:
/ip traffic-flow set enabled=yes
interfaces=ether1
В нашем случае, указан лишь один интерфейс ether1, однако, если вы хотите собирать статистику с нескольких интерфейсов, просто укажите их через запятую. Если со всех - интерфейсов введите interfaces=all.
Вы также можете настроить количество потоков, которые могут одновременно находиться в памяти роутера командой cache-entries и указав нужное значение - (128k | 16k | 1k | 256k | 2k / 4k - по умолчанию)
Командой active-flow-timeout - можно настроить максимальное время жизни потока, по умолчанию это 30 минут.
Некоторые потоки, могут стать неактивными через какое-то время, то есть, в них не будет происходить обмен пакетами, этот тайм-аут настраивается командой inactive-flow-timeout. Если пакетов в потоке нет и данное время истекло, то в следующий раз traffic flow создаст новый поток, если обмен возобновится. По умолчанию это 15 секунд, но если сделать данное время слишком коротким, то это может привести к созданию большого количества отдельных поток и переполнению буфера.
После того как мы включили Traffic Flow и определились с интерфейсами, с которых хотим получать информацию о потоках, необходимо настроить хост назначения, который будет получать данную информацию (в терминологии Netflow такой хост называется коллектором). Делается это при помощи следующей команды
ip traffic-flow target
Затем указывается IP адрес и UDP порт хоста назначения -add dst-address=(IP address) port=(UDP port). Если вы хотите использовать конкретную версию протокола, то укажите ее командой version= (1,5,9)
Пример
Рассмотрим пример конфигурации Traffic Flow на роутере Mikrotik
Допустим мы хотим собирать статическую информацию о трафике, который проходит через интерфейс ether3 нашего роутера и отправлять её на коллектор по адресу 192.168.2.123 используя 5 версию протокола. В этом случае конфигурация может выглядеть следующим образом:
Сначала включаем Traffic Flow и указываем интерфейс
/ip traffic-flow set enabled=yes
interfaces=ether3
Затем указываем адрес коллектора, стандартный порт и версию протокола 5:
/ip traffic-flow target add dst-address=192.168.2.123
port=2055
version=5
Если Вы предпочитаете консоли утилиту WinBox, то для настройки Traffic Flow левом меню откройте пункт IP и выберите Traffic Flow, перед Вами откроется следующее окно:
Необходимо включить Traffic Flow, поставив галочку напротив Enabled и выбрать желаемый интерфейс для сбора информации.
После этого переходим на вкладку Targets и добавляем параметры коллектора, достаточно внести IP адрес, порт и версию. После этого нажимаем на кнопку Apply
После этого наш роутер начнет отправлять информацию на коллектор. Если вы хотите указать несколько коллекторов, то это можно сделать, используя разные версии протокола и номера UDP портов.
Маленькая, но полезная заметка. Однажда, в один прекрасный день у нас перестала работать подмапленная в web - доступ директория (смонтирована она была через /etc/fstab). Браузер возвращал 403 Forbidden Error. Не долго думая, смотрим, что происходит в логах при обращении к web. В режиме реального времени можно посмотреть командой:
tail -f /var/log/httpd/error_log
Итак, у нас там было следующее:
AH01276: Cannot serve directory /var/www/html/merion_directory/: No matching DirectoryIndex (index.html,index.php) found, and server-generated directory index forbidden by Options directive
Хм. Дело в том, что у нас там просто выводится список папок, по файлам. Следовательно, сервак просто не может отрисовать эту структуру. Погнали исправлять
Воркэраунд
Лезем в конфигурационный файл нашего Apache:
vim /etc/httpd/conf/httpd.conf
И в общей области, где идут настройки директорий добавляем следующее:
<Directory "/var/www/html/merion_directory">
Options Indexes FollowSymLinks
</Directory>
Где merion_directory - ваша директория в корне веб - сервера /var/www/html/, при обращении к которой вы получаете 403. Конфигурация проста - мы просто говорим апачу, что у нас там каталог файлов и его нужно "отрисовать" даже несмотря на то, что у нас там нет никаких index.html или index.php. По окончанию настройки ребуетаем Apache:
service httpd restart
Или через systemctl. Ребутаем браузер (Ctrl + F5). Профит!
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