Отзывы клиентов и аналитикаCustomer Feedback and Analytics

Для многих компаний поддержка клиентов является дорогостоящей и неэффективной.For many companies, customer support is costly and inefficient. Добыча знаний может помочь командам поддержки клиентов быстро найти правильный ответ на запрос клиента или оценить настроения клиентов в масштабе.Knowledge mining can help customer support teams quickly find the right answer for a customer inquiry or assess customer sentiment at scale.

Каждая компания стремится улучшить качество обслуживания клиентов.Every company is looking to enhance the customer experience. Добыча знаний может агрегировать и анализировать данные, чтобы узнать тенденции о том, что говорят клиенты, и использовать эту информацию для улучшения продуктов и услугKnowledge mining can aggregate and analyze data to discover trends about what customers are saying and use that information to improve products and services

Схема архитектуры

Поток данныхData Flow

Есть три шага: глотание, обогащение и исследование.There are three steps: Ingest, Enrich and Exploration.

Во-первых, неструктурированные и структурированные данные попадает в систему, а затем обогащают эти данные ИИ для извлечения информации и поиска и, наконец, изучения новых структурированных данных с помощью поиска, существующих бизнес-приложений или аналитических решений.First, the unstructured and structured data is ingested then enrichment of this data with AI to extract information and find and finally explore the newly structured data via search, existing business applications or analytics solutions.

  1. Пользователь может глотать различные типы контента, такие как билеты поддержки клиентов, журналы чатов, транскрипции звонков, письма клиентов, историю платежей клиентов, обзоры продуктов, каналы социальных сетей, онлайн-комментарии, формы обратной связи и опросыThe user can ingest different types of content like customer support tickets, chat logs, call transcriptions, customer emails, customer payment history, product reviews, social media feeds, online comments, feedback forms, and surveys
  2. Этот контент обогащается с помощью извлечения ключевых фраз, анализа настроений, языкового перевода, бот-сервисов, пользовательских моделей, чтобы сосредоточиться на конкретных продуктах или политике компанииThis content is enriched by using keyphrase extraction, sentiment analysis, language translation, bot services, custom models to focus on specific products or company policies
  3. И, наконец, пользователь компилирует обогащенные документы в хранилище знаний и проецирует их в табличные или объектные магазины, затем поверхностные тенденции в панели мониторинга аналитики, такие как частые проблемы, популярные продукты или интеграция индекса поиска в приложение поддержки обслуживания клиентовAnd finally, the user compile enriched documents in the knowledge store and project them into tabular or object stores, then surface trends in an analytics dashboard, such as frequent issues, popular products or integrate the search index in to customer service support application

КомпонентыComponents

Ключевые технологии, используемые для внедрения инструментов для анализа и исследований технического контентаKey technologies used to implement tools for technical content review and research

Следующие шагиNext steps

Используя ускоритель решений для майнинга знаний для создания начального прототипа интеллектуального анализа знаний с помощью Azure Cognitive Search.Using the knowledge mining solution accelerator to build an initial knowledge mining prototype with Azure Cognitive Search.

Создание пользовательских навыков с помощью пользовательского веб-aPI корпорации МайкрософтBuilding custom skills with Microsoft's Custom Web API