Pull to refresh
0
0
Send message

Как и зачем мы начали искать бизнес-инсайты в отзывах клиентов с помощью машинного обучения

Reading time12 min
Views7.6K

Естественный источник обратной связи для любой компании — отзывы их клиентов. И Альфа-Банк не исключение: за год мы собираем больше 100 млн оценок по различным каналам и продуктам. Но среди этих оценок очень мало содержательных текстовых комментариев, а самый популярных среди них (за 2021 год) — «Вопрос не решен!» 

Чтобы решить эту проблему, Альфа-Банк собирает дополнительно до 500 тысяч отзывов в год. Этим занимается команда по сохранению лояльности клиентов: обзванивает клиентов, которые поставили негативную оценку, подробно их опрашивает, и старается решить проблему клиента на звонке, формируя свой экспертный отзыв.

Накапливаемые данные практически невозможно анализировать в ручном режиме в полном объеме, но можно сократить объем труда за счет машинного обучения. О том, как мы помогли оптимизировать процесс вычитки с помощью суммаризации на основе тематических моделей и будет эта статья.

Читать далее
Total votes 18: ↑17 and ↓1+19
Comments5

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

Data Analyst, BI Developer
SQL
PostgreSQL
Python
Database
Microsoft SQL Server
Oracle