安迪Traba是Mattersight行为与数据科学部副总裁，一个公司，纺出eLoyalty约六年前追求的理念，你可以通过语音识别分析，通信偏好，并利用这些知识来提高呼叫中心的性能。Traba，谁运行团队负责生成算法，把自由交谈到数据，以及为建立围绕这些数据集的应用，解释它是如何工作网络世界总编辑约翰·迪克斯队。足球竞猜app软件
Mattersight
安迪Traba，行为的副总裁兼数据科学，Mattersight
这是什么我们的言语说我们是谁，以及你如何使用它来提高呼叫中心的成果？
你和我沟通的方式宣告我们的个性。我一般沟通围绕价值陈述，意见或为什么我支持的东西理论。这是从别人谁约的事实和数字关心和非常线性的，基于时间，并从别人谁讲感情和情绪状态通信所不同。小的话我们选择，如“我”或“我们”或“我们”，是我们的个性风格真的好预测或广告。
机器擅长这些细微之处拿起和识别模式。Then, once we were able to identify patterns in speech, our biggest epiphany was there’s a lot of variability and if you could connect people who communicate in a similar away, you can drive down the level of effort it takes to handle a phone conversation or you can drive up the likelihood that a customer is going to buy something by keying in to their natural speech preferences and selling them how they naturally want to be sold to.
所以，你的秘诀是超越语音识别？
是。我们首先要记录立体声的电话，因为我们希望能够准确地识别来电者，并从该轨道剂。然后，我们录制音频文件转换为文本文件，然后通过非常复杂的语音分析，拿起上的图案对个人做出的假设和断言。
这些断言可以来电，在通话过程中他们的情绪的个性特定事件（正或负），甚至引用 - 他们有一个孩子，或者结婚，或者移动到一个新的家？也许他们询问他们希望一个产品出售，或有一定程度的困扰。是他们的谈话过程中不舒服？
一旦你能够识别或分类所有的点，你可以做的代理方一样，分析代理人的行为，或者回应给个别谈话要点是如何影响对话的积极或消极的结果。
关于呼叫中心的伟大的事情是，他们只是一个大的实验室实验，因为每个人都在自己独特的方式略有不同做一些事情。我们最大的客户采取了每天250万个电话。如果他们把每个会话到数据点的五分钟，你就会有一个巨大的数据集和完善的实验室实验找出这些呼叫的输赢的行为。
你自己煮整个堆叠或者你使用别人的语音识别技术？
我们使用了自主研发的录音技术，并从VOCI技术领域的第三方语音转录技术 - 我们相信他们是最好的商用技术在那里 - 然后我们用自己本土的算法套件。从语音分析一切机器学习算法，这是所有自产自销。
好的。而你所描述的过程，是在调用之后发生的事情，或者是你在飞行中做什么呢？
在对话结束它发生。我们不提供代理屏幕弹出或主管在跳我们在那个位置是双重的能力：技术和费用到那里，有没有来证明又一个好处。和管理员加入电话增加了creepiness因素，我们不希望还没有去那里。它发生在接近实时。所有这些信息，只要你想扔它的服务器调用后尽快处理。
我们收集所有信息到一个共享的数据库，所以我们可以个性和调用者个人的电话号码的行为信息相关联。然后，当你打电话到呼叫中心，在50毫秒，我们的路由应用程序查找该电话号码的事项，建立个性和行为特征和评估，出了可用的代理群体，谁是最能服务或卖出的给你。
Mattersight分析了从我们的客户超过十亿电话，我们已经采取了那些十亿电话，他们聚集到具有相关联的个性风格和行为特征超过100万个号码的电话号码数据库。
因此，该数据集从多个客户创造的呢？
是。Mattersight可以记录和分析客户的今天农行的电话，并采取数据库，并将其应用到客户端XYZ，即使我们不记录和分析他们的呼声。由于来电者的电话号码是一样的，我们已经知道他们是谁。
您的客户还好与分享这样呢？
我们不分享。它包裹在一个应用程序，没有人有权访问的风格。这是一个黑盒子模型，这就是为什么它的好。我们不卖本身的信息;我们只是用它在一个黑盒子模型来杠杆作用。
所以，你知道有一个给定的电话号码，当该号码在一个新的领域弹出，说医疗保健与金融相关的历史，你可以用一个代理，也许会是最能帮助他们将调用者。
是。我们确定通过匹配的电话号码，个性和行为与它走来的代理与该类型的个性工作性能。那是什么让你的机器学习，以确定最佳匹配。It’s using historical information about the agent to see how they performed across personality A, B, C and D and then mapping that with the phone number to say we know from past information that this agent is really good working with personality B. Give them more calls from personality B, and that will naturally elevate their performance.
什么是投资回报率？该如何衡量？
我们看到的任何地方从5％至40％的提升中的任何关键性能指标。我们的目标可能会降低通话时间或提高销售或收入。我们证明了该方法是通过定期切换的系统开启和关闭。这几乎就像我们要创建A / B测试，就是我们所说的主动和被动模式。
在主动模式下，Mattersight是路由的，比方说，两个小时，然后我们返回到默认技术的路由两个小时。我们通过这一循环，30-60天在开始接合，然后我们能够比较和对比防范被动周期的KPI活动周期的KPI。
我们有足够的信心，我们要去创造价值，我们有性能保证合同，提供了一个2倍的回报。这就是我们如何做最初我们的定价和合约，因为没有人在这一天以为他们需要购买行为预测的路由开始苏醒这是独一无二的。但是，我们有足够的信心，我们将其备份与履约担保，这有助于缓解在销售周期的担忧。
我会假设，如果我有100个电话代理商，10个最好的将是最适合所有来电者的99％，但是这不是真的吗？
这不是真的。我们已经找到了一次又一次的是，即使你最好的经纪人仍然在他们是谁，良好的可变性。平均而言，是的，他们会比你最坏剂更好，但是这就是我们称之为一举两得。
假设你有四个代理商。排名第一的是最好的;排名第四的是最差的。如果性格类型呼叫者在呼叫，代理二号可能是最适合他们。这有两个好处。首先是，我们将呼叫路由到代理二号谁是最能卖出或服务该客户。但是，这是什么做的是让我们的储备剂一把手，最好的经纪人，为下一位的，我们可能没有有关该来电者的任何信息。因此，在这种情况下，我们的路线两次调用最优秀的人才。
说的另一种方式是，你得到更多的里程从你表现不佳的代理商？
究竟。如果你是一个棒球的家伙，我们用类比的一个是，我们投入更多的快球，快球的击球手，我们投入更多的曲线球，曲线球的击球手。
您能否谈谈您已经确定了人格类型一点？
我们没有创造个性模型Mattersight订阅。该模型是由塔比·卡勒博士在上世纪70年代创建的。该模型得到了它最恶名，当它被作为他们的航天员的选拔和训练过程的一部分，通过NASA。我们订阅模型，因为它是为数不多的基于语言的车型之一，这意味着它是一个你用来宣传人格模式的话理论。这不是真正的你在说什么，但你是如何说的。个人可以说同样的事情不同，它是那些做广告或者突出自己的个性风格差异。
但是，我们的模型的独特之处是它有六种个性风格。这在某种程度上迈尔斯 - 布里格斯在它开始建立个人的原型相似。这是不同的，但因为它说，每个人都有的所有六个风格自己独特的混合物。它不斗任何个人融入一个风格。
你能给我什么样的六个是一对夫妇的例子吗？
当然。我会去到北美人群的患病率。在北美最常见的一种是连接器。连接器是所有关于感情和情绪状态和人民。它更重要的是，他们周围的人是幸福的不是他们自己是幸福的。北美人口也分裂，其中连接器的75％是女性和连接器的25％是男性。
第二个最流行的一个是组织者。主办单位是所有关于时间和金钱，线性解决问题。这些都是在工作的个人，写下来的东西名单做，从中找到了快乐和兴奋交叉东西了该名单。为了服务这些人这是所有关于在一个非常有效的方式解决了这个问题，并出售给他们的是关于产品的详细情况，保修范围和它做什么，不盖。
另外一个要突出被称为原始的。原来是广告类型。他们是好玩的，他们很有趣，他们精力充沛，他们认为框外。在呼叫中心环境中它很容易让他们很重要。他们希望你解决问题。他们不想把任何努力朝它。在向他们出售它的所有有关的钟声和口哨。这是关于产品如何独特之处;没有人会拥有它，但你。他们不一定关心价格或保修期或质量。 They want to feel its uniqueness and they want it to be fun and flashy.
那是三个，但你的想法。
在各方的人不敢跟你说话，因为他们的身影您要分析他们在说什么？
这是一个祝福和诅咒。它是如此在你的头脑中根深蒂固，你挑东西了。它确实有助于在解决问题，告诉他们想听到什么样的人。这当然是的，你发现自己练的东西之一。
你刚才谈到的用例一点点，但你可以给我一个客户是如何使用它，用什么方式获益的一个例子吗？
我们是谁在使用预测行为路由，以提高他们的整体客户体验大型医疗保健客户。客户体验是非常重要的，因为它是在医疗保险将有多少报销业务的一大因素。人们通常调查，以了解这些信息，但平均回应率是2％，所以他们没有得到的临界质量，真正使这些数据诉讼。我们做的是分析患者的互动，然后预测每个呼叫的满意程度。这只是一个简单的1到10;如果该客户将采取的一项调查显示，这里就是他们会打进你。
我们采取的预测值，并把它变成一个KPI为我们的路由引擎，而当我们连接合适的人，他们有更好的体验，并流经进入调查评分。该调查分数变得更好，他们从医保报销较高。
有趣。最后，你在哪里何去何从？什么未来是什么样子？