Сбербанк, Центр-инвест, Газпром-газораспределение, Додо-пицца

Проблема

Получение объективной обратной связи от клиентов, после коммуникации с менеджерами фронт-линий компаний.

Решение

Создано автоматизированное решения для скоринга эмоций клиентов. Это позволяет делать выводы об удовлетворённости обслуживанием отдельного сотрудника.

Результат

Возможность топ-менеджеров получать расчёт метрики «коэффициент удовлетворённости», по отделениям и каждого сотрудника отдельно. Результатом пилотного решения для «Додо Пиццы», стал рост удовлетворённости клиентов на 30%. Благодаря решению была найдена корреляция, между показателями сотрудников. Найденное решение помогло увеличить сумму среднего чека и дополнительных продаж.

В компаниях с фронт-линией, для обслуживания частных лиц, поток позитивных и негативных отзывов. Задачей стало:

отслеживание эмоционального состояния клиентов;
измерение показателя удовлетворённости клиентов работой отдельных сотрудников и отделения в целом.

Для решения использовали собственную разработку — Happybox. Это коробочное решение, которое автоматически анализирует качество обслуживания и считывает эмоции по данным видео, с помощью Machine Learning и Computer Vision.

Использовали собственные наработки в определении и распознавании эмоций.
Использовали edge computing. Подход, при котором основная обработка видеопотока велась на конечных устройствах. Это решение не перегружает интернет-каналы заказчика и даёт моментальную обратную связь.
Провели портирование нейронных сетей и оптимизировали их для работы на arm-процессорах. Это позволяет запускать продукт на одноплатных компьютерах, что снижает стоимость интеграции и себестоимость распознавания.