SberDevices поделились ссылками на огромный датасет для распознавания жестов - HaGRID (Hand Gesture Recognition Image Dataset). Одна из возможностей его применения - создание виртуальных помощников для людей, которые используют язык жестов.

Часть данных для этого проекта собиралось и размечалось на нашей платформе ABC Elementary. Подробнее об этом читайте в статье SberDevices

В этой статье делимся результатами большого исследования.  Мы изучили 255 тысяч звонков и два варианта ведения диалога, чтобы понять, какие фразы отталкивают людей в разговоре с компаниями, а какие, наоборот, вызывают интерес.

Почему мы решили провести это исследование?

В VS Robotics мы занимаемся речевыми технологиями на базе искусственного интеллекта, т.е. создаём IT-решения для автоматизации бизнес-коммуникаций. Например, у нас есть робот-оператор и более 500 вариантов готовых  скриптов (разветвлённых в зависимости от ответов сценариев разговора) с клиентами под разные задачи. Эти скрипты мы стараемся улучшать, чтобы клиенты при разговоре с роботом чувствовали себя максимально комфортно и как можно лучше его понимали.

Чтобы оценить эффективность звонков, мы используем собственный сервис речевой аналитики. Он позволяет получать важные для нас данные, в том числе после какого спича робота человек чаще кладёт трубку, а после какого остаётся на линии.

Но как компаниям разговаривать по телефону так, чтобы повысить лояльность клиента? Оказалось, что для этого достаточно изменить всего лишь несколько фраз в сценарии диалога.

Зачем вообще компании звонят клиентам?

Нет, не только для того, чтобы что-то продать. Часто компаниям приходится взаимодействовать с клиентами через сервис техподдержки или службу качества. Так бизнес старается получить обратную связь о своих услугах. 

Например, у нашей коллеги Надежды есть автомобиль. Он новый и ещё находится на гарантии. Когда подошло время технического обслуживания, она записалась к официальному дилеру, а через несколько дней Надежде перезвонили из сервиса, чтобы узнать о качестве проведённых работ — таким способом компании дополнительно контролируют качество выполнения работ субподрядчиками и собственными же отделами.