顧客サポートを改善するためのサービスコールの対話型テキストマイニングMichael Schuh、Oshkosh Corporation、データサイエンティスト、博士
Oshkosh Corporationのシニアチーフエンジニア、Rongjun Zhang、PhD
重機のオペレーターは、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。一般的なお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、このエキスパートによるサポートは、日常の運用において一貫した機器性能を維持するために不可欠です。ダウンタイムは作業を遅らせる可能性があり、プロジェクトの時間とコストの増加を招く可能性があるため、これらの有害事象をできるだけ迅速に最小限に抑えるための迅速で熟練した技術サポートを顧客に提供することが目的です。この研究では、対話型テキストマイニングが、各コール中にサービス技術者によって入力された非構造化テキストフィールドで見つかった一般的な問題と実際の検証可能なソリューションを体系的に発見する方法を示します。頻繁なフレーズと用語のクラスタリングにより、専門知識ベースを改良して、再発する問題のトラブルシューティングを行うためのより標準的な確率的アプローチを提供できます。さらに、この新たな情報を積極的に利用して、オペレータにとってより適切な情報を利用して特定のタイプの着信コールを横取りすることができるだけでなく、最初の場所で一般的な機械問題を軽減する将来のエンジニアリング努力を導くことができる。
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