По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
”Здравствуйте, вы позвонили в компанию "Company Name", для соединения с отделом продаж – нажмите 1, если вы являетесь партнером нашей компании – нажмите 2, по вопросам технической поддержки – 3. Для соединения с оператором – оставайтесь на линии”. Наверное, сейчас уже ни одна компания не осталась без подобного сценария обработки входящих звонков. Короткие гудки в трубке, прежде чем Вам ответит сотрудник компании, в которую Вы пытаетесь дозвониться – теперь уже большая редкость. Всё это стало возможным с появлением цифровых АТС, а функционал, пример которого был приведен выше, называется IVR (Interactive Voice Response) в русской литературе – голосовое меню. В сегодняшней статье, мы рассмотрим функционал IVR на примере IP-АТС Asterisk и FreePBX 13.
Основной функцией IVR – является маршрутизация входящих вызовов между департаментами компании, посредством обработки сигналов тонального набора, осуществляемых дозвонившимся клиентом, на своем телефоне. Тем самым, IVR позволяет распределить нагрузку на операторов кол-центра, т.к клиенту предоставляется возможность соединиться с интересующим его отделом и получить всю необходимую информацию, минуя первую линию операторов. Помимо данной функции, IVR может использоваться в рекламных и маркетинговых акциях, в целях получения статистической информации и даже в организации автономных голосовых порталов с распознаванием речи, где вообще не требуется присутствие оператора.
В больших кол-центрах к организации IVR подходят серьёзно, учитываются все факторы вплоть до психологического. От того насколько грамотно подобран голос диктора, музыкальное сопровождение и информация сообщения, зависит расположение клиента, который дозвонился в компанию и его лояльность. Информация, которая сообщается в меню IVR должна быть изложена лаконично, дружелюбно и емко. Поэтому в первую очередь – необходимо написать текст IVR и его сценарий. Общая рекомендация – ограничиться несколькими опциями, т.е не стоит задавать слишком большое меню с 6 и более опциями, поскольку в нем попросту будет сложно ориентироваться.
Пошаговое видео
Настройка
Перейдём к FreePBX 13 и рассмотрим какие варианты предлагает его функционал при настройке IVR. В первую очередь, с главной страницы перейдем по следующему пути Applications -> IVR. Нам предложат создать новое голосовое меню:
Перед нами откроется страница добавления нового голосового меню IVR, нажимаем Add IVR
Пройдёмся по основным пунктам:
IVR Name – Имя голосового меню, тут все просто
IVR Description – Опционально, можно добавить описание данного IVR, например IVR_Holiday – меню, которое будет слышать дозвонившийся по праздникам
Announcement – Голосовое сообщение, которое будет слышать дозвонившийся. Именно данное сообщение будет направлять абонента (“нажмите 1, нажмите 2 и так далее”). Добавляется через System Recordings
Enable Direct Dial – Данная опция позволяет абоненту набрать внутренний номер сотрудника (если он его знает) и напрямую соединиться с ним, не дожидаясь, пока это предложит IVR
Timeout – Время, за которое абоненту предлагают выбрать опцию после сообщения. Если данное время истекло, то IVR отработает по timeout rules, которые описываются ниже
Invalid Retries – Количество попыток, которые есть у абонента, чтобы ввести правильный номер опции, прежде чем абонента отправят на Invalid Destination
Invalid Retry Recording – Сообщение, которое услышит абонент, после того как повторно введет неверный номер опции. Добавляется через System Recordings
Append Announcement to Invalid – Опция, определяющая проигрывать ли основное сообщение IVR пользователю, который исчерпал все попытки ввода
Return on Invalid – Данная опция контролирует процесс возврата звонка пользователя, исчерпавшего попытки ввода, в основное меню IVR из, так называемого под-меню (sub-IVR). Работает только если настроено данный IVR был настроен как sub-IVR для основного голосового меню
Invalid Recording – Сообщение, которое будет проигрываться абоненту, после того как он исчерпает все попытки Invalid Retries. Добавляется через System Recordings
Invalid Destination - Если пользователь исчерпал все попытки ввода, то он будет отправлен по данному пути. Это может быть, например, номер операторов или любое другое направление настроенное на АТС
Timeout Retries – Как много раз пользователь может ждать времени, указанного в Timeout
Timeout Retry Recording - Сообщение, которое услышит пользователь, достигший Timeout. Добавляется через System Recordings
Append Announcement on Timeout - Опция, определяющая проигрывать ли основное сообщение IVR пользователю, который достиг Timeout. Добавляется через System Recordings
Return on Timeout - Данная опция контролирует процесс возврата звонка пользователя, достигшего Timeout, в основное меню IVR из, так называемого под-меню (sub-IVR). Работает только если настроено данный IVR был настроен как sub-IVR для основного голосового меню
Timeout Recording - Сообщение, которое услышит пользователь, исчерпавший Timeout Retries. Добавляется через System Recordings
Timeout Destination - Если пользователь исчерпал все Timeout Retries, то он будет отправлен по данному пути.
Return to IVR after VM – Опция, позволяющая пользователю вернуться в IVR после того как он был направлен на голосовую почту
IVR Entries - Самая важная вкладка. Здесь мы настраиваем соответствие цифр тонального набора и направления звонка, т.е ту самую маршрутизацию вызова. На примере ниже, если абонент введет цифру 1, то попадет на группу обзвона ( Ring Group ) технической поддержки
@media screen and (max-width: 736px){
.video-container {
position: relative;
padding-bottom: 56.25%;
padding-top: 30px;
height: 0;
overflow: hidden;
}
.video-container iframe {
position: absolute;
top:0;
left: 0;
width: 100%;
height: 100%;
}}
Как думаешь, какой язык программирования сейчас самый популярный? Если погуглить, то окажется, что это Python.
А почему так, мы сейчас расскажем и покажем.
Начнем с произношения - как его называть? Питон? Писон? Пистон? Можно и так, но правильно будет Пайтон, потому что его создатель Гвидо Ван Россум, назвал его в честь популярной комедийной группы Монти Пайтон, а точнее их шоу “Летающий цирк Монти Пайтона”, так что чешуйчатые тут не причем.
Почему мы слышим про Python из каждого утюга? В чем секрет его популярности? Дело в том, что он используется не только разработчиками, а еще очень популярен среди математиков, аналитиков, ученых, сетевых инженеров, сисадминов, хакеров и даже бухгалтеров. Для программиста, такое большое сообщество — это гигантский плюс - не знаешь, как решить задачу? Спроси или найди готовое решение на Stack Overflow, там это уже проходили и обсудили.
Популярность Python также объясняет его простота освоения. Даже если ты очень далек от айти, а при виде кода у тебя потеют ладошки, то чилл - изучение пайтона не составит для тебя большой сложности - он имеет простую структуру и синтаксис. А все благодаря его философии, которая заложена в основу языка:
Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное
Порог вхождения в Python низкий, потому что это очень дружелюбный для новичков язык программирования
Пайтон применяют для самых разных задач: анализ данных и их визуализация, искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация процессов, да что угодно!
Теперь чутка техники: Python это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования общего назначения. Не пугайся, все просто. Смотри:
Высокоуровневый означает, что тебе не нужно в деталях знать, как работает компьютер. Это как со смартфоном - тебе не нужно понимать как работает транзистор и что такое “лавинный пробой”, чтобы послушать на нем треки. Ну и по сравнению с другими языками, работа с памятью происходит автоматически, нам не нужно предварительно выделять ее и освобождать - спасибо встроенному “сборщику мусора”
Интерпретируемый - когда ты допишешь на Python свой первый скайнет, его будет нужно преобразовать в машинный язык, который сможет понять компьютер. Да - да, компьютер сам по себе твою писанину не поймет. Именно для этого используется интерпретатор Python, который при выполнении программы превращает написанный тобой код построчно, по одной за раз, в машинный код. А компилируемые языки, такие как Java, используют компилятор, который компилирует весь исходный код целиком перед выполнением твоей программы.
Общего назначения означает, что использовать Python можно в различных областях, ну как мы уже и говорили: веб, десктоп и мобильные приложения, тестирование, работа с данными, работа с большими данными (big data), искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и даже игры на нем писать можно!
Так это вроде у всех есть, нет? Неа, например есть целевые языки, такие как SQL, который можно использовать только для запроса данных из реляционных баз данных.
Пайтон является объектно-ориентированным языком (ООП) программирования. Если кратко, то ООП - это когда вся программа рассматривается как набор взаимодействующих друг с другом объектов, где каждый объект имеет свои свойства и поведение.
А если ты уже прогаешь на другом языке, то смотри, что в пайтоне особенно круто: он строго типизированный - это означает, что значения переменных не будут неожиданно изменяться
Но при этом динамически типизированный, следовательно нам не нужно указывать тип переменной каждый раз.
А еще: забудь про точки с запятой! Вместо этого тут используются отступы, чтобы определить блоки кода. И да, фигурные скобки в этом случае, как видишь, тоже не нужны.
Также стоит заметить то что пайтон это кроссплатформенный язык программирования, что значит что мы можем писать и запускать свой код на Windows, Linux, MacOS и прочих!
Ну и не в последнюю очередь благодаря своей популярности, Python имеет огромную экосистему библиотек, фреймворков и инструментов которые упростят работу и расширят ваши возможности при написании кода.
Для примера можно назвать популярные Tensorflow и PyTorch для машинного обучения, Django и Flask для веб приложений, Pandas для дата сайенса, Selenium для тестирования и NumPy для сложных вычислений. А для установки всех этих дополнительных крутых штук используется специальный менеджер пакетов, котороый называетися pip.
Кстати, у нас есть курс по Python с нуля! Пройди бесплатный вводный урок, в котором ты напишешь свою первую программу, да еще и с графическим интерфейсом, после чего сможешь ее показывать всем вокруг и говорить “знаете, я и сам в каком-то роде тоже пайтон разработчик”
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.