콜 센터는 고객 문의가 많은 감정 노동 직업으로서 시간이 지날수록 이용자가 늘어나는 데 비해 직원들의 업무 스트레스를 해결해 주지 못하고, 이에 따른 직원들의 퇴직자가 발생함에 따라 신입 직원을 새로 뽑아야 하는 악순환을 반복하게 된다. 또한, 실제 업무 투입까지의 많은 교육 시간이 필요하게 된다. 하지만 교육이 미흡할 경우 신입사원의 업무 투입으로 인한 고객 응대의 품질이 떨어지고, 정확한 답변을 찾기 위한 많은 시간이 소요되고 고객의 대기 시간이 늘어남에 따라 기업 이미지나 상품의 가치가 떨어지는 요인이 되기도 한다. 상담 직원들이 문의에 대한 정확한 답변을 찾기 위해 ...
콜 센터는 고객 문의가 많은 감정 노동 직업으로서 시간이 지날수록 이용자가 늘어나는 데 비해 직원들의 업무 스트레스를 해결해 주지 못하고, 이에 따른 직원들의 퇴직자가 발생함에 따라 신입 직원을 새로 뽑아야 하는 악순환을 반복하게 된다. 또한, 실제 업무 투입까지의 많은 교육 시간이 필요하게 된다. 하지만 교육이 미흡할 경우 신입사원의 업무 투입으로 인한 고객 응대의 품질이 떨어지고, 정확한 답변을 찾기 위한 많은 시간이 소요되고 고객의 대기 시간이 늘어남에 따라 기업 이미지나 상품의 가치가 떨어지는 요인이 되기도 한다. 상담 직원들이 문의에 대한 정확한 답변을 찾기 위해 자연어 분석을 사용하며 자연어 분석 방법은 형태소 분석 및 Word2Vec 사용하고, 학습 데이터는 과거의 상담 데이터를 기반으로 사용하여 학습시킨 후, 새로운 문의 사항을 학습결과에 대입하여 유사도가 높은 항목을 추출 후, 과거의 상담 데이터에서 문의에 맞는 데이터 후보 순위를 표현 정답을 찾는 데까지 필요한 시간 및 스트레스를 감소시키고자 한다. 자연어 분석 방법 및 텍스트 데이터 분석을 통한 웹 애플리케이션과 결합하여 후보 데이터를 제시함으로써 상담 직원들의 스트레스 및 상담 시간을 감소시킬 수 있었고, Word2Vec 가 가지는 폭넓은 활용 가능성을 고려할 때, 텍스트 분석뿐만 아니라 녹취데이터를 분석한 음성인식 부분에까지 활용 가치가 있을 것으로 보인다.
콜 센터는 고객 문의가 많은 감정 노동 직업으로서 시간이 지날수록 이용자가 늘어나는 데 비해 직원들의 업무 스트레스를 해결해 주지 못하고, 이에 따른 직원들의 퇴직자가 발생함에 따라 신입 직원을 새로 뽑아야 하는 악순환을 반복하게 된다. 또한, 실제 업무 투입까지의 많은 교육 시간이 필요하게 된다. 하지만 교육이 미흡할 경우 신입사원의 업무 투입으로 인한 고객 응대의 품질이 떨어지고, 정확한 답변을 찾기 위한 많은 시간이 소요되고 고객의 대기 시간이 늘어남에 따라 기업 이미지나 상품의 가치가 떨어지는 요인이 되기도 한다. 상담 직원들이 문의에 대한 정확한 답변을 찾기 위해 자연어 분석을 사용하며 자연어 분석 방법은 형태소 분석 및 Word2Vec 사용하고, 학습 데이터는 과거의 상담 데이터를 기반으로 사용하여 학습시킨 후, 새로운 문의 사항을 학습결과에 대입하여 유사도가 높은 항목을 추출 후, 과거의 상담 데이터에서 문의에 맞는 데이터 후보 순위를 표현 정답을 찾는 데까지 필요한 시간 및 스트레스를 감소시키고자 한다. 자연어 분석 방법 및 텍스트 데이터 분석을 통한 웹 애플리케이션과 결합하여 후보 데이터를 제시함으로써 상담 직원들의 스트레스 및 상담 시간을 감소시킬 수 있었고, Word2Vec 가 가지는 폭넓은 활용 가능성을 고려할 때, 텍스트 분석뿐만 아니라 녹취데이터를 분석한 음성인식 부분에까지 활용 가치가 있을 것으로 보인다.
Call Center is an emotional labor job with a lot of customer enquiries, and while the number of users increases over time, it is not able to deal with the stress of employees' work, resulting in a vicious cycle of hiring new employees. In addition, it will require a lot of training time to actually ...
Call Center is an emotional labor job with a lot of customer enquiries, and while the number of users increases over time, it is not able to deal with the stress of employees' work, resulting in a vicious cycle of hiring new employees. In addition, it will require a lot of training time to actually do the job. However, if training is insufficient, the quality of customer handling due to new employees' input is poor, It takes a lot of time to find the correct answer and it also causes the company's image or products to depreciate as the customer's latency increases. Counselors use natural language analysis to find the correct answer to a question. The natural language analysis method is to use formal analysis and Word2Vec, Learning data is learned using historical call data, Insert new questions into the learning result and extract similar items, We want to reduce the time and stress required to find the correct answer to the questionnaires ranking from past consultation data. By presenting candidate data in combination with web applications using natural language analysis methods and text data analysis, we reduced staff stress and call time, Considering the wide range of possibilities that Word2Vec has, it seems that it will not only be worthwhile to analyze text but also to analyze voice recognition data.
Call Center is an emotional labor job with a lot of customer enquiries, and while the number of users increases over time, it is not able to deal with the stress of employees' work, resulting in a vicious cycle of hiring new employees. In addition, it will require a lot of training time to actually do the job. However, if training is insufficient, the quality of customer handling due to new employees' input is poor, It takes a lot of time to find the correct answer and it also causes the company's image or products to depreciate as the customer's latency increases. Counselors use natural language analysis to find the correct answer to a question. The natural language analysis method is to use formal analysis and Word2Vec, Learning data is learned using historical call data, Insert new questions into the learning result and extract similar items, We want to reduce the time and stress required to find the correct answer to the questionnaires ranking from past consultation data. By presenting candidate data in combination with web applications using natural language analysis methods and text data analysis, we reduced staff stress and call time, Considering the wide range of possibilities that Word2Vec has, it seems that it will not only be worthwhile to analyze text but also to analyze voice recognition data.
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