Цели серии статей
Напомню, что в рамках первого и второго поста мы получили модель классификации обращений в техподдержку и научились выводить её в продуктив, не собирая все грабли. Пришли к выводам, что прежде, чем строить сложные модели, нужно понять полноту и точность своих данных. А вывод №2 стал таким: пойми пользователя своего и тогда запустить сервис станет в разы проще.
В этой статье мы поговорим о втором кейсе, который нам помогла решить голосовой робот Анна.
Кейс №2. Задача и данные
После того, как мы поняли логику людей и набили шишки при внедрении первого голосового классификатора, мы вдохновились на решение ещё одной задачи.
Проблематика.
34% звонков из отдела продаж переводятся в службу техподдержки. Хочется сократить количество переводов между отделами. Для начала разберёмся, как работало раньше?