По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Каждому из нас в своей жизни приходится пользоваться услугами Call-центров. Простым примером может быть звонок вашему сотовому оператору, когда Вам необходимо получить консультацию по поводу интересующего Вас вопроса и чаще всего именно с помощью Call-центра Вы и получаете консультацию от сотового оператора по поводу решения вашего вопроса.
Под Call-центром подразумевается вспомогательная служба или самостоятельная организация, которая специализируется на обработке обращений и информированию с помощью голосовых каналов связи по запросу клиента или же по инициативе организации. Разновидностью Call-центра считаются контакт-центры, которые помимо звонков способны обрабатывать обращения по электронной почте, традиционной почте, поступающие факсы и также проводя обработку обращений в формате чата с клиентом.
Для того чтобы повысить эффективность работы компаний используют специальные средства для повышения эффективности их деятельности: пакеты оптимизации рабочей силы WFO и средства управления персоналом (WFM).
Workforce optimization (WFO)
Пакет оптимизации рабочей силы (WFO) представляет собой набор из функциональных модулей, которые работают вместе, чтобы помочь компаниям оптимизировать производительность своей рабочей силы. WFO рассматривается как "набор интегрированных модулей, предназначенных для сбора, анализа и предоставления менеджерам информации, необходимой для оценки эффективности их отдела и персонала, а также восприятия, потребностей и желаний их клиентов и потенциальных клиентов". Обычно современный контакт Центр состоит из следующих функциональных модулей, которые включают в себя:
Аудиозапись разговора с клиентом для обеспечения качества обслуживания с использованием нормативной или речевой аналитики.
Обеспечение качества посредствам предоставляемой услуги за счет наличия четких инструкций и внутренний политике сотрудников в процессе общения с клиентами.
Постоянное обучение сотрудников для их освоения необходимого пакета вспомогательных инструментов для общения с клиентами, помогающие им повысить качество обслуживания.
Электронное обучение, при котором сотрудник всегда может обратиться к инструкции в электронном виде, что предоставляет возможность постоянно корректировать необходимые инструкции для повышения эффективности работы и компетентности по необходимым вопросам сотрудников Call-центра.
Использования геолокационных данных клиентов для создания, публикаций, отслеживания их местоположения и анализа отзывов клиентов в зависимости от их региона проживания.
Управление эффективностью работы, необходимое для осуществления согласованной деятельности контакт-центра с задачами генеральной компании; предоставление определенной системы показателей и информационных панели для повышения производительности контакт-центра.
Речевая аналитика, когда после звонка и в режиме реального времени происходит фиксация, структуризация и анализ телефонных звонков клиентов для определения основных проблем, с которыми они сталкиваются для упрощения их разрешения или полного устранения этих проблем.
Полная аналитика процесса работы сотрудника, включающая в себя отслеживание и анализ всего, что происходит в рабочее время сотрудника.
Использование специального программного обеспечения для текстового анализа неструктурированной информации полученной в рабочем процессе.
Формирование полного отчета о полном цикле оказания услуги Call-центра, на основе которого проводится оптимизация деятельности с целью повышения качества предоставляемых услуг.
Workforce Management (WFM)
Средства управления персоналом WFM методология планирования рабочего времени и операционного управления сотрудниками в компании с целью снижения затрат на персонал и оптимизацию бизнес процессов внутри копании. Процесс работы WFM в компании дает Вам следующие возможности:
Прогнозирование ожидаемой нагрузки на сотрудников анализируя данные предыдущих периодов работы компании;
Автоматизация составления графиков работы сотрудников по сменам каждого работника, с учетом больничных, отпусков и праздничных дней;
Предоставление актуальной информации о ключевых параметрах работы call-центра: количестве работающих операторов, очередях и степени загрузки, контроль объема обработанных вызовов;
Мониторинг точности соблюдения расписания операторами в режиме реального времени;
Автоматизация создания отчетов по производительности труда и возможность разработки на основе этой аналитики мотивационных схем для операторов;
Оптимизация работы сотрудников, ответственных за построение и согласование расписаний;
Повышение прозрачности распределения нагрузки и создание более комфортных условий работы благодаря учету пожеланий сотрудников.
Актуальность использования инструментов WFO и WFM в наше время заключается в том, что только при наиболее высоком качестве обслуживания клиентов и профессионализме сотрудников, возможно добиться положительного отклика от ваших клиентов, тем самым повышая степень доверия к Вам и Вашему продукту или услуге в современных рыночных условиях.
Решение Cisco для контактных центров UCCX является решением для взаимодействия с клиентом. Основными функциями CCX является обеспечение функционала голосового меню Interactive Voice Response (IVR) и распределение вызова Automatic Call Distribution (ACD).
Голосовое меню (IVR) это программный продукт, обеспечивающий клиента возможностью самообслуживания. Обычно, IVR используется для входящих вызовов. При звонке клиенту предлагается нажать одну или несколько кнопок для связи с тем, или иным отделом, предоставляется возможность распознавания речи Automatic Speech Recognition (ASR), автоматически произносится запрашиваемая информация по технологии Text to Speech (TTS). Данное взаимодействие осуществляется по протоколу Media Resource Control Protocol (MRCP), который описан в RFC 4463.
Посмотрите структуру взаимодействия UCCX в корпоративном сегменте:
Корпоративная сеть с элементом контактного центра на базе решение Cisco Unified Contact Center Express весьма обширна, поэтому, давайте разбираться:
Голосовой шлюз - Соединяет Cisco Unified Communications Manager (CUCM) к сегмента телефонной сети общего пользования (ТфОП). Входящие и исходящие транзакции проходят через голосовой шлюз;
Кластер серверов CUCM - Обеспечивает функционал телефонии для оконечных устройств (End point), управляет шлюзами по протоколу MGCP, телефонной сигнализацией SIP/SCCP/H.323 и видеоконференцсвязью;
UCCX сервер - Обеспечивает функционал многоуровневого голосового меню (IVR) и распределения звонков между операторами;
Редактор сценариев IVR (CCX script editor) - Программа, предназначенная для создания, изменения, проверки и отладки сценариев голосового меню, выполненная в виде графического редактора;
Ноутбук администратора (Desktop Work Flow Administrator) - Утилита для конфигурации агентов и определения работы агентов;
Система отчетности (Cisco Unified Intelligence Center) - Система отчетности. Обеспечивает удобный интерфейс взаимодействия супервизора для просмотра отчетов по работе операторов и производительности контактного центра;
Внешние БД - Базы данных, из которых UCCX может получать информацию, например, чтобы предоставлять ее автоматическими средствами TTS звонящему клиенту;
ASR/TTS сервер - Сервер, на котором расположены программный продукты для синтеза и распознавания речи;
Веб - интерфейс продукта сделан в привычном для Cisco дизайне:
Сервер Cisco UCCX, как и любой другой продукт, создан для получения прибыли и, соответственно, имеет лицензионные и пакетные ограничения. В данном описании собраны опции, которые ограничиваются лицензией:
Порты IVR (лицензируются поштучно);
Проигрывание аудио файлов и обработка цифр по DTMF;
Контроль вызова, такой как ответ, отбой, трансфер и так далее;
Отказоустойчивость (требуется дополнительная лицензия);
Интеграция с корпоративными продуктами через Java DataBase Connectivity (JDBC) интерфейс;
Обработка HTTP запросов;
Обработка исходящих e-mail;
VXML поддержка для голосовых технологий;
Интеграция через CTI интерфейс;
Обработка XML;
Интеграция с сервисами TTS/ASR по протоколу MRCP;
Функции автосекретаря;
Историческая отчетность и реального времени;
Распределение опций по пакетам и соответствующее лицензирование:
Опция
Cisco Unified CCX Standard
Cisco Unified CCX Enhanced
Cisco Unified CCX Premium
Порты IVR
Не ограничено. Определяется производительностью сервера
Есть
Два IVR порта на одного агента, интеграция по интерфейсу JDBC, исходящие e-mail, VXML для голосовых приложений.
Аудио файлы и обработка DTMF
Есть
Есть
Есть
Контроль вызова
Есть
Есть
Есть
Маршрутизация вызовов, ACD алгоритм и очереди.
Есть
Есть
Есть
Контроль агента
Контроль вызова, коды отбоя, контроль очереди в реальном времени
Автоматические задачи, CTI процессы, запись вызовов по требованию, интегрированный чат
Интегрированное место, работа с e-mail и чатами, исходящий обзвон, возможности WFO.
Отчетность
Есть
Дополнительная историческая отчетность реального времени
Есть
Место «супервизора»
Контроль агентов, метрики реального времени для распределения вызовов.
Командный чат, мониторинг без ведома агента, запись разговора агента по требованию
Есть
Функции автосекретаря
Есть
Есть
Есть
Интеграция с Cisco IM&P
Есть
Есть
Есть
SNMP индикаторы
Есть
Есть
Есть
Отказоустойчивость
Нет
Есть
Есть
Приоритет в очереди
Нет
Есть
Есть
MRCP для TTS/ASR
Нет
Нет
Есть
Сервер Cisco UCCX может быть установлен в виртуальной среде VMware, а так же, на следующих аппаратных платформах:
Сервера серии MCS-78xx (MCS-7815, MCS-7816, MCS-7835, MCS-7845)
Сервера серии HP DL
IBM сервера X – серии.
Виртуальная машина на Unified Computing System (UCS) B и C серии.
Голосовые шлюзы для исходящего обзвона должны иметь прошивку IOS 15.1 (3) T или выше. Поддерживаемые модели 28xx, 29xx, 38xx, 39xx.
Big Data (Большие данные) – это термин, обозначающий большое количество информации – структурированной и неструктурированной – наводняющей сферу бизнеса ежедневно. Но обилие этой информации – не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Большие данные анализируются для принятия решений и построения стратегий развития бизнеса.
История Больших данных
Термин «большие данные» относится к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. Получение и хранение большого количества информации долгое время были камнем преткновения аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. Тогда Дуглас Б. Лейни сформулировал «правило трёх V», которое сейчас используется повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных:
Объем (Volume): Организации получают информацию от множества источников, включая биржу, смарт-девайсы («Интернета Вещей» - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще ряд ресурсов. В прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых «озерах данных» облегчили это бремя.
Скорость прироста (Velocity): С развитием Интернета Вещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатываться они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позволяют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени.
Многообразие (Variety): Данные поступают во всех возможных форматах – от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных.
Нам, представляются релевантными еще два признака, свойственные большим данным:
Переменчивость (Variability): Вдобавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо – оно меняется часто и значительно. Это непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находится в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных.
Достоверность (Veracity): Достоверность – это качество данных. Из-за вариативности источников процесс связки, подбора, очищения и трансформации данных в системе затруднен. Бизнесам необходимо выстраивать отношения и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. В противном случае, их данные быстро выйдут из-под контроля.
Почему важны Большие данные?
Важно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. Вы можете взять информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы:
Как уменьшить цены?
Как сэкономить время?
Как оптимизировать предложения и развивать свой продукт?
Как принимать мудрые решения?
Комбинируя мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнения таких бизнес-задач, как:
Определение причин провалов, выявление проблем и дефектов производства в практически реальном времени.
Генерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенностями покупателя.
Пересчет всеобщего портфолио рисков за минуты.
Предупреждение мошенничества.
Кому интересны большие данные?
Большие данные представляют собой большой интерес для производителей. Натиск Интернета Вещей и связанных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Большие данные – это всегда возможность сделать большие открытия – для любой организации, крупной или нет.
Углубленное изучение требует наличия больших данных, потому что они позволяют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие Вас вопросы без «подгонки» данных. Чем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты.
Мотивированные данными инновации
Сегодня эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. От более точных прогнозов до повышения оперативной эффективности и улучшения впечатления покупателя – всё возможно, если использовать большие данные с умом. Аналитика – двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Это ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты уязвимых слоев населения и сохранению ресурсов.
Как работать с Большими данными?
Прежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей – проходят большие данные. Ниже приведены пять ключевых шагов к тому, чтобы стать Большим Боссом Больших Данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных.
Шаг 1. Постройте стратегию больших данных
В идеале, стратегия больших данных – это план, выработанный для того, что бы Вы могли видеть все доступные пути для принятия, хранения, обработки, распределения и использования данных внутри компании и за ее пределами. Стратегия больших данных устанавливает планку для успеха бизнеса на фоне обилия информации. Разрабатывая стратегию, важно учесть существование – и будущее развитие – бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Это призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением.
Шаг 2. Узнайте об источниках данных
Потоки данных поступают из Интернета Вещей и сопряженных с ним устройств, вливающихся в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудования и прочего. Эту информацию можно анализировать прямо в момент поступления, решая, что из нее нужно оставить, от чего – избавиться, и что подлежит дальнейшему анализу.
Данные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Эта категория включает в себя огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных для маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Эти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представляют собой неповторимое испытание.
Публично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство США, или Всемирная книга фактов ЦРУ и Портал открытых данных ЕС.
Другие источники больших данных – такие, как «озера», облака поставщиков и покупателей.
Шаг 3. Получите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните
Современные компьютерные системы способны обеспечить необходимую для обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. Помимо надежного доступа, компании нуждаются в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечения управления данными, а так же их хранения и подготовки к аналитике. Некоторые данные могут храниться в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранения данных в облаках, «озерах» и Hadoop.
Шаг 4. Анализируйте
С помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычисления или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные для анализа. Другой подход заключается в предварительном определении актуальности данных. В обоих случаях, аналитика больших данных – это ценный опыт для любой компании. Большие объемы данных все чаще используются в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект.
Шаг 5. Принимайте умные, мотивированные информацией решения
Хорошо обработанные данные, которым можно доверять, позволят проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решения. Любому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основываясь на информации, которую они предоставляют, чтобы оставаться конкурентоспособными. Принимать решения, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. Преимущества таких решений очевидны. Организации, управляемые данными, работают лучше, являются более развитыми и более прибыльными.
Дальнейшие шаги
Большие данные требуют чуткого управления и поддержки продвинутых аналитических технологий. Чтобы подготовить большие данные, меняющиеся ежесекундно, для аналитической обработки, Вам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. При наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.