#mws_exolve — Public Fediverse posts

Как в звонках автоматически находить первые признаки выгорания операторов кол-центра

Привет, Хабр! Выгорание операторов — распространенная проблема в кол-центрах. По разным оценкам, текучесть персонала здесь достигает 40–45%, а средний срок работы составляет 8–12 месяцев. Это приводит к дополнительным расходам на обучение, росту нагрузки на команду и снижению качества сервиса. При этом заметные изменения в поведении сотрудников обычно фиксируются слишком поздно — когда проблема уже стала системной. Я Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve. В этом материале разберу способ раннего обнаружения таких изменений. Он опирается на статистические отклонения в поведении оператора и дополняет прямое общение с сотрудниками и сбор обратной связи в команде. Мы создадим на Python сервис, который объединит Telegram-бота, API МТС Exolve и LLM, развернутую на платформе MWS GPT.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/977520/

#колцентры #выгорание_сотрудников #речевая_аналитика #анализ_звонков #Python #MWS_Exolve #MWS_GPT #LLM #автоматизация_мониторинга