Как я использовал обработку естественного языка для автоматизации поддержки клиентов

Компания столкнулась с огромным количеством запросов на поддержку клиентов, что привело к медленному времени ответа и фрустрации клиентов. Для решения этой проблемы был разработан чат-бот с использованием NLP, написанный на Python, с помощью библиотек spaCy и NLTK. Чат-бот использовал распознавание намерений для категоризации запросов клиентов, таких как сброс пароля. Анализ тональности, используя TextBlob, приоритизировал срочные или негативные сообщения клиентов. Для общих проблем были подготовлены заранее написанные ответы, а сложные запросы были переданы человеческим агентам. Чат-бот радикально сократил среднее время ответа, обрабатывая 70% запросов мгновенно. Удовлетворенность клиентов улучшилась из-за более быстрых ответов и приоритизации разочарованных клиентов. Автоматизация привела к значительной экономии затрат, освободив человеческих агентов. Успешная реализация зависит от четкого определения проблемы, использования готовых библиотек NLP и непрерывного улучшения модели с помощью реальных данных. Проект демонстрирует трансформационный потенциал NLP в поддержке клиентов.