برگرفته از کارگاه دکتر سهیل تهرانی‌پور در سومین مدرسه علم داده مدرسه نوآوری در دانشکدگان علوم و فناوری‌های میان رشته‌ای دانشگاه تهران

مراکز تماس به عنوان واسطه‌ای برای تعامل مشتریان با شرکت‌ها، نقش کلیدی در بهبود تجربه مشتری و ارتقای سطح خدمات دارند. با گسترش داده‌های متنی تولید شده توسط مشتریان از طریق پیام‌ها، ایمیل‌ها و مکالمات تلفنی، نیاز به روش‌های خودکار و هوشمند برای پردازش و تحلیل این داده‌ها افزایش یافته است. پردازش زبان طبیعی (NLP) به همراه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، ابزارهای قدرتمندی برای استخراج اطلاعات و بهبود کارایی مراکز تماس فراهم می‌کند. این مقاله به بررسی کاربرد پردازش متن در مراکز تماس و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای بهبود کارایی و کیفیت خدمات می‌پردازد.

۱. پردازش متن در مراکز تماس

پردازش زبان طبیعی شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها برای تحلیل، درک و پردازش داده‌های متنی است. در مراکز تماس، داده‌های متنی می‌توانند شامل پیام‌های کتبی مشتریان، مکالمات ضبط‌شده صوتی (پس از تبدیل به متن) و نظرات مشتریان باشند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان اطلاعات مفیدی از این داده‌ها استخراج کرده و آن‌ها را برای تحلیل‌های بیشتر یا بهبود تصمیم‌گیری‌ها استفاده کرد.

موارد کاربرد پردازش متن در مراکز تماس:

1. طبقه‌بندی درخواست‌های مشتریان: با استفاده از تکنیک‌های طبقه‌بندی متنی، می‌توان درخواست‌های مشتریان را به دسته‌های مختلفی نظیر پشتیبانی فنی، سوالات مربوط به محصولات، شکایات و غیره دسته‌بندی کرد. این امر به کارکنان مرکز تماس کمک می‌کند تا سریع‌تر و دقیق‌تر پاسخ‌های مناسب ارائه دهند.
2. تحلیل احساسات و عواطف مشتریان: تحلیل احساسات می‌تواند برای شناسایی نگرش‌ها و احساسات مشتریان در مکالمات به کار رود. این تحلیل به مراکز تماس امکان می‌دهد تا متوجه شوند که مشتری در طول مکالمه ناراضی یا راضی است و بر اساس آن راهبردهای خود را بهبود دهند.
3. پاسخگویی خودکار به سوالات پرتکرار: با بهره‌گیری از مدل‌های پاسخگویی به سوالات و چت‌بات‌های هوشمند، مراکز تماس می‌توانند به سوالات پرتکرار مشتریان پاسخ داده و به این ترتیب از حجم کاری کارکنان بکاهند.
4. تشخیص موضوعات شایع: پردازش متن می‌تواند به شناسایی مشکلات شایع در میان مشتریان کمک کند. با استفاده از روش‌های خوشه‌بندی و استخراج موضوعات، مراکز تماس می‌توانند الگوهای پنهان در داده‌های مشتریان را شناسایی کنند.

۲. استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پردازش متن

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نقش مهمی در بهبود دقت و کارایی سیستم‌های پردازش متن در مراکز تماس ایفا می‌کنند. این دو حوزه شامل تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلفی هستند که می‌توانند به‌طور خودکار از داده‌ها بیاموزند و به بهبود تحلیل و پردازش داده‌ها کمک کنند.

مدل‌های یادگیری ماشین در پردازش متن:

• ماشین بردار پشتیبان (SVM): SVM یکی از الگوریتم‌های موثر در طبقه‌بندی متون است که به طور گسترده‌ای در پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود.
• بیز ساده (Naive Bayes): برای طبقه‌بندی متون کاربرد دارد و از لحاظ سادگی و کارایی در بسیاری از پروژه‌های پردازش متن مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• جنگل تصادفی (Random Forest): از این مدل نیز می‌توان در طبقه‌بندی و تحلیل متنی بهره برد، به ویژه برای تشخیص موضوعات و دسته‌بندی درخواست‌های مشتریان.

مدل‌های یادگیری عمیق در پردازش متن:

• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): این مدل‌ها به‌ویژه برای تحلیل داده‌های متنی متوالی مانند مکالمات و پیام‌ها مناسب هستند. در مراکز تماس، RNN‌ها می‌توانند برای تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متنی به کار روند.
• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): هرچند CNN‌ها بیشتر در پردازش تصویر استفاده می‌شوند، اما می‌توانند برای تحلیل متنی و استخراج ویژگی‌ها در پردازش متن نیز به کار روند.
• مدل‌های توجه و Transformerها: مدل‌های پیشرفته‌ای مانند BERT و GPT که مبتنی بر ساختارهای توجه هستند، امکان پردازش دقیق‌تر و سریع‌تر متن را فراهم می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند مکالمات مشتریان را بهتر درک کرده و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند.

۳. به‌کارگیری مدل‌های BERT و GPT در مراکز تماس

مدل‌های BERT و GPT به دلیل توانایی در یادگیری عمیق روابط معنایی میان کلمات و جملات، تحولی بزرگ در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها می‌توانند در مراکز تماس برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها مورد استفاده قرار گیرند.

• BERT: مدل BERT قابلیت درک روابط معنایی بین کلمات در جملات مختلف را دارد و برای طبقه‌بندی متن، تشخیص احساسات، و تشخیص موجودیت‌های نامدار مناسب است. این مدل می‌تواند برای طبقه‌بندی درخواست‌های مشتریان و تحلیل احساسات در مکالمات استفاده شود.
• GPT: مدل‌های GPT به دلیل توانایی در تولید پاسخ‌های متنی با کیفیت، می‌توانند در چت‌بات‌ها و پاسخگویی خودکار به سوالات مشتریان مورد استفاده قرار گیرند. این مدل‌ها به‌ویژه برای پاسخگویی به سوالات پیچیده و داشتن مکالمات طبیعی با مشتریان مناسب هستند.

۴. مزایای استفاده از پردازش متن در مراکز تماس

استفاده از پردازش متن در مراکز تماس همراه با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مزایای متعددی دارد که به بهبود تجربه مشتری و کارایی مراکز تماس منجر می‌شود:

• کاهش هزینه‌ها: با خودکارسازی بسیاری از فرآیندها مانند پاسخگویی به سوالات پرتکرار و طبقه‌بندی درخواست‌ها، مراکز تماس می‌توانند هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.
• بهبود تجربه مشتری: با تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر درخواست‌ها و ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط، مراکز تماس می‌توانند تجربه بهتری برای مشتریان فراهم کنند.
• افزایش کارایی کارکنان: کارکنان مراکز تماس با استفاده از این تکنولوژی‌ها می‌توانند سریع‌تر و دقیق‌تر به درخواست‌های مشتریان پاسخ دهند و در نتیجه بهره‌وری آن‌ها افزایش یابد.

نتیجه‌گیری

استفاده از پردازش متن و مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، امکان تحلیل دقیق و خودکار داده‌های متنی را در مراکز تماس فراهم می‌آورد. با به‌کارگیری این تکنولوژی‌ها، مراکز تماس می‌توانند به بهبود کیفیت خدمات، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتریان دست یابند. در آینده، با توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر و روش‌های بهینه‌تر در پردازش زبان طبیعی، می‌توان انتظار داشت که مراکز تماس به سیستم‌های هوشمندتری مجهز شوند که قادر به درک عمیق‌تری از نیازهای مشتریان و ارائه پاسخ‌های بهینه باشند.