По договоренности
Описание функциональности конечного продукта:
Инструмент автоматизированного анализа качества работы операторов колл-центра на основе машинного обучения. Под качеством работы операторов понимается соответствие базовым принципам продаж: выполнение ключевых этапов, соблюдение их последовательности, закрытие продажи и тп (см примеры во вложении).
Два уровня функциональности:
1. Базовая функциональность – универсальный инструмент для self-service анализа различных индустрий и компаний.
2. Возможность дообучения модели на основе особенностей индустрий / компаний для анализа по расширенному перечню критериев. Пример: подгрузка скрипта продаж.
MVP:
Демо-стенд в виде ТГ-бота или в виде сайта, в котором будет возможность произвести оценку записей звонков при помощи модели машинного обучения. MVP-функциональность должна быть универсальной для различных индустрий и компаний.
Критерии для оценки в рамках MVP:
* Менеджер ответил на вопросы клиента
* Коммуникация
* Менеджер инициативно ведет разговор, управляет
Предполагается, что эти критерии независимы от того, для какой компании необходимо оценить звонок.
Процесс работы будет примерно такой:
1) В ТГ-бота на сайт отправляется файл с записью звонка.
2) Речь в файле переводится в текст (Google Speech-to-text).
3) Текст обрабатывается моделями машинного обучения.
4) Результаты моделей предсказанные показатели критериев оценки отправляются сообщением выводятся на сайте.
MVP не включает в себя дообучение моделей.
Дополнительные материалы:
- критерии оценки качества
- 3 примера звонка
- их экспертные оценки
- драфт ТЗ на разработку
(предоставляются отдельно)
Задача:
1. Предложить подход к разработке MVP и полноценного продукта.
2. Оценить сроки и стоимость разработки MVP.
3. Оценить сроки и стоимость разработки полноценного продукта