Дослідження алгоритмів кластеризації для аналізу поведінки клієнтів у контакт-центрах

Abstract

Контакт-центри забезпечують обслуговування клієнтів та управління їхніми запитами. Внаслідок цифрової трансформації відбувається обробка великих обсягів даних, що потребує застосування аналітичних методів для їхнього аналізу. Аналітика великих даних (Big Data Analytics, BDA) сприяє виявленню закономірностей у поведінці клієнтів, що дозволяє формувати ефективні стратегії управління взаємодією з ними.Одним із фундаментальних напрямів аналізу клієнтських даних є сегментація, що передбачає розподіл клієнтів на окремі групи відповідно до спільних характеристик.У контексті контакт-центрів сегментація сприяє персоналізації обслуговування, оптимізації розподілу операторських ресурсів та підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Алгоритми машинного навчання забезпечують автоматизацію цього процесу та підвищують точність і адаптивність моделей кластеризації.