По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Настройка OSPF (Open Shortest Path First) довольна проста и чем-то похожа на протоколы маршрутизации RIP и EIGRP, то есть состоит из двух основных шагов: включения протокола глобальной командой router ospf PROCESS_NUMBER; выбора сетей, которые протокол будет «вещать», для чего используется команда(ы) network 255.255.255.255 0.0.0.255 AREA_NUMBER; Как сразу заметно, в OSPF появляется указание «зоны» - area. Первая команда включения говорит сама за себя, но поясним про PROCESS_NUMBER и AREA_NUMBER – это номер процесса и номер зоны соответственно. Для установления соседства номер процесса OSPF не должен быть одинаковым, но обязательно должен совпадать номер зоны. Интерфейсы и сети указываем через обратную маску. Видео: протокол OSPF (Open Shortest Path First) за 8 минут Пример настройки OSPF В нашей топологии у маршрутизаторов R1 и R2 есть напрямую подключенные подсети. Нам нужно включить данные подсети в процесс динамической маршрутизации OSPF. Для этого нам сначала нужно включить OSPF на обоих маршрутизаторах и затем «вещать» данные сети с помощью команды network. На маршрутизаторах переходим в глобальный режим конфигурации и вводим следующие команды, в соответствии с нашей схемой: router ospf 1 network 10.0.1.0 0.0.0.255 area 0 network 172.16.0.0 0.0.255.255 area 0 router ospf 1 network 192.168.0.0 0.0.0.255 area 0 network 172.16.0.0 0.0.255.255 area 0 Далее нам нужно проверить, заработала ли динамическая маршрутизация, и для этого используем команды show ip ospf neighbors и show ip route Вот и все – также просто, как и настроить RIP: главное не забывать указывать одинаковый номер автономной системы. Первая команда должна показать «соседа» - на обоих маршрутизаторах убедитесь, что там указан адрес другого маршрутизатора в выводе данной команды. Вторая команда выведет таблицу маршрутизации, и, маршруты, получаемые по OSPF, будут отмечены буквой O. Второй сценарий настройки OSPF По первому примеру видно, что настройка OSPF довольна проста. Однако, этот протокол маршрутизации имеет довольно много разнообразных фич, которые сильно усложняют процесс настройки, но и делают OSPF очень гибким протоколом. В нашем примере мы настроим мультизонный (multiarea) OSPF с некоторыми дополнительными функциями. В нашем примере у нас есть две зоны OSPF, area 0 и area 1. Как видно на схеме, маршрутизаторы R1 и R2 находятся в зоне 0, и R2 и R3 в зоне 1. Так как R2 соединяет две зоны, он становится ABR – Area Border Router (граничным маршрутизатором). Нашей задачей является вещание подсетей, напрямую подключенных к R1 и R3. Для этого, на R1 введем следующую команду: router ospf 1 network 10.0.1.0 0.0.0.255 area 0 network 172.16.0.0 0.0.255.255 area 0 router-id 1.1.1.1 Мы вручную указали идентификатор маршрутизатора, и теперь процесс OSPF будет использовать данный RID при общении с другими OSPF соседями. Так как R1 подключен только к R2, нам необходимо установить соседство с R2 и вещать напрямую подключенные сети через OSPF. Настройки на R3 выглядят такими же, как на R1, но с другим номером зоны. router ospf 1 network 192.168.0.0 0.0.0.255 area 1 network 90.10.0.0 0.0.0.255 area 1 router-id 3.3.3.3 Теперь перейдем к настройке R2 – так как он является граничным маршрутизатором, необходимо установить соседство и с R1 и с R3. Для этого, нам необходимо настроить отдельное соседство для каждой зоны – 0 для R1 и 1 для R2. router ospf 1 network 172.16.0.0 0.0.255.255 area 0 network 192.168.0.0 0.0.0.255 area 1 router-id 2.2.2.2 Для проверки используем команды show ip ospf neighbor и show ip route ospf на маршрутизаторах R1 и R3. Буквы IA означают, что данные маршруты находятся в разных зонах. Так как R1 и R3 находятся в разных зонах, между ними никогда будет соседства.
img
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
img
Active Directory, который является службой каталогов играет такую важную роль в структуре ИТ-инфраструктуры большинства организаций. Служба каталогов - это система программного обеспечения, которая хранит, организует и предоставляет доступ к информации в каталоге операционной системы компьютера. В разработке программного обеспечения каталог представляет собой карту между именами и значениями. Это позволяет искать именованные значения, аналогично словарю. Чаще всего используется для представления персонала, материальных или сетевых ресурсов. Коротко говоря: AD - это база данных служб каталогов, а LDAP - один из протоколов, которые вы можете использовать для общения с ней. LDAP - это протокол, а Active Directory - это сервер. Что такое Active Directory? Active Directory - это реализация служб каталогов, которая предоставляет все виды функций, таких как аутентификация, управление группами и пользователями, администрирование политик и многое другое. Active Directory служит единым хранилищем данных для быстрого доступа к данным для всех пользователей и контролирует доступ для пользователей на основе политики безопасности каталога. Active Directory (AD) поддерживает как Kerberos, так и LDAP - Microsoft AD на сегодняшний день является наиболее распространенной системой служб каталогов, используемой сегодня. AD обеспечивает Single-SignOn (SSO) и хорошо работает в офисе и через VPN. AD и Kerberos не являются кроссплатформенными, что является одной из причин, по которой компании внедряют программное обеспечение для управления доступом для управления входами с разных устройств и платформ в одном месте. AD поддерживает LDAP, что означает, что он все еще может быть частью вашей общей схемы управления доступом. Active Directory - это только один пример службы каталогов, которая поддерживает LDAP. Также есть и другие варианты: служба каталогов Red Hat, OpenLDAP, сервер каталогов Apache и другие. А еще Active Directory можено интегрировать с Asterisk Что такое LDAP? LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) - это открытый и кроссплатформенный протокол, используемый для аутентификации служб каталогов. LDAP позволяет приложениям взаимодействовать с другими серверами служб каталогов. Это важно, потому что службы каталогов хранят и передают важную конфиденциальную информацию, связанную с пользователями, паролями и учетными записями компьютеров. Как Active Directory и LDAP работают вместе? Active Directory поддерживает LDAP, что означает, что вы можете объединить их, чтобы улучшить управление доступом. Фактически, многие различные службы каталогов и решения для управления доступом могут понимать LDAP, что делает его широко используемым в средах без Active Directory. Что такое аутентификация LDAP? В LDAP v3 есть два варианта аутентификации LDAP - простой и SASL (Simple Authentication and Security Layer). Простая аутентификация допускает три возможных механизма аутентификации: Анонимная аутентификация: предоставляет клиенту анонимный статус для LDAP. Аутентификация без аутентификации: только для целей регистрации, не должна предоставлять доступ клиенту. Аутентификация по имени или паролю: Предоставляет доступ к серверу на основе предоставленных учетных данных - простая аутентификация пользователя или пароля не является безопасной и не подходит для аутентификации без защиты конфиденциальности. Аутентификация SASL связывает сервер LDAP с другим механизмом аутентификации, таким как Kerberos. Сервер LDAP использует протокол LDAP для отправки сообщения LDAP другой службе авторизации. Это инициирует серию ответных сообщений запроса, которые приводят либо к успешной аутентификации, либо к неудачной аутентификации. Важно отметить, что по умолчанию LDAP передает все эти сообщения в виде открытого текста, поэтому любой человек, имеющий сетевой анализатор, может читать пакеты. Вам нужно добавить шифрование TLS или подобное, чтобы сохранить ваши имена пользователей и пароли в безопасности. Что такое запрос LDAP? Запрос LDAP - это команда, которая запрашивает у службы каталогов некоторую информацию. Например, если вы хотите увидеть, в какие группы входит конкретный пользователь, отправьте запрос, который выглядит следующим образом: (&(objectClass=user)(sAMAccountName=yourUserName) (memberof=CN=YourGroup,OU=Users,DC=YourDomain,DC=com)) Синтаксис не очень простой, но в официальном вики можно найти много примеров.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59