Как частотный анализ может помочь снизить обращаемость в поддержку?

Предположим, вы продакт менеджер чата поддержки. Ваша задача снизить обращаемость на N% через автоматизацию процессов. Первым делом нужно посчитать, какую пользу принесет автоматизация этого процесса. a) снизить coast на поддержку, в больших корпорациях сумма может исчисляться десятками миллионов. b) качественно снизить время обработки запроса. c) улучшить показатели клиентского сервиса такие - как CSAT, eNPS, customer engagement etc. d) автоматизация поможет быстрее обрабатывать запросы клиентов, тем самым повышая ‘бренд’ продукта в глазах пользователя.

Второе, нужно задизайнить решения этой задачи. Есть 4 основных шага, которые помогут качественно провести работу.

• Сбор данных: собрать данные об обращениях в службу поддержки, включая текстовые сообщения от пользователей. Сохранить эти текстовые данные в структурированной форме, чтобы их можно было анализировать.

• Предварительная обработка текста: очистить текст от лишних символов, стоп-слов и прочего мусора, чтобы анализ был более точным.Привести текст к нижнему регистру, чтобы учесть различия между верхним и нижним регистрами.

• Формирование списка тематик: создать список ключевых слов или терминов, связанных с возможными тематиками обращений. Например, это могут быть ключевые слова, связанные с техническими проблемами, вопросами по использованию, запросами на информацию и т.д. К работе также можно привлечь коллег из команды клиентского обслуживания, для первичного составления возможных тематик.

Частотный анализ: проанализировать тексты обращений с использованием частотного анализа для определения, какие тематики встречаются чаще всего. Выделить топовые тематики, основываясь на числе упоминаний соответствующих ключевых слов. Для этого нужно собрать список всех ключевых слов и сделать count по каждому слову. Также можно посмотреть пересечения частотных слов, к примеру ‘график’ и ‘работа’. Это поможет сократить кол-во ключей и сузить поиск тематик.

Визуализация данных: представить результаты анализа в виде графиков или диаграмм, чтобы наглядно продемонстрировать долю каждой тематики в общем объеме обращений.

Интерпретация результатов: проанализировать результаты, выявив наиболее актуальные тематики и те, которые требуют особого внимания. Определить, есть ли изменения в динамике тематик с течением времени(важно!)

И уже на основе выявленных тематик принимать решения о том, как улучшить чат, направленный на оптимизацию поддержки, обучение ботов, улучшение FAQ и т.д.