顧客サポートを改善するためのサービスコールのインタラクティブテキストマイニングマイケル・シュー博士、データサイエンティスト、オシュコシュ・コーポレーション
オシュコシュ・コーポレーション シニアチーフエンジニア ロンジュン・チャン博士
大型機械のオペレーターは、現場でのサポートをコールセンターのサービス技術者に頼っています。一般的な問い合わせから問題の高度なトラブルシューティングまで、この専門家によるサポートは、日常業務における機器の安定したパフォーマンスを維持するために不可欠です。ダウンタイムは作業を遅延させ、プロジェクトの時間とコストの増加につながる可能性があるため、迅速かつ熟練した技術サポートを顧客に提供し、これらの有害事象を可能な限り迅速に最小限に抑えることが目標です。本研究では、インタラクティブなテキストマイニングによって、サービス技術者が各通話中に入力する非構造化テキストフィールドから、一般的な問題と実際に検証可能な解決策を体系的に発見する方法を示します。頻出フレーズと用語のクラスタリングを通じて、専門家の知識ベースを洗練させ、再発する問題のトラブルシューティングに対するより標準的な確率的アプローチを提供できます。さらに、この新たに発見された情報は、特定の種類の着信通話をオペレーターにとってより適切な情報で事前に回避したり、一般的な機械の問題を最初から軽減するための将来のエンジニアリング作業を導くために積極的に活用できます。
