1. Strona główna >
  2. Analiza Big Data >

Analiza Big Data i raportowanie w czasie rzeczywistym

Robert Half

Adanto znacząco poprawia obsługę klienta i obniża koszty operacyjne światowego lidera w branży doradztwa personalnego , wdrażając w czasie rzeczywistym analitykę i raportowanie big data dla danych przesyłanych z Centrum Kontaktowego do 15 regionów na całym świecie.

Ściągnij PDF

Środowisko

  • 15 regionów na świecie z Centrum Kontaktowym w Ameryce Północnej, strefie EMEA i A/P,
  • 2,500,000 wydarzeń miesięcznie (czat, poczta głosowa, telefon, zgłoszenia w systemie biletowym),
  • Bardzo złożone środowisko centra danych z 30 różnymi bazami danych (w chmurze i lokalnie),
  • System ShoreTel (PBX Business Phone Systems) obsługiwany przez 15 regionów na całym świece wraz z
  • System CIC (Customer Interaction Center), w którym połączenia telefoniczne kierowane są do dedykowanej kolejki wsparcia,
  • Usługa Service Now Cloud (system zarządzania usługami),

Wyzwanie

  • Dużo manualnej analizy tego, co dzieje się w każdym z systemów w każdym Centrum Kontaktowym,
  • Słabe raportowanie manualne lub brak raportów ze wszystkich
  • Słaba obsługa klienta niespełniająca narzuconych SLA,
  • Niezrozumienie, co się dzieje w Centrum Kontaktowym,
  • Trudności w odnajdywaniu informacji,
  • Duże opóźnienia w rozwiązywaniu problemów,
  • Niezadowolenie klienta,
  • Złożoność centrum danych,

Usługi wykonane

Big Data

Tworzenie aplikacji niestandardowych

DevOps

Security (Bezpieczeństwo)

Usługi infrastrukturalne

Usługi administracyjne

Salesforce

Amazon Cloud

Azure Cloud

Kluczowe cele

Analiza zachowań dzwoniących w czasie rzeczywistym dla Kierownictwa,

Raporty w czasie rzeczywistym oparte na zachowaniu dzwoniącego dla kierownictwa call center i akcjonariuszy w celu podejmowania decyzji,

Pulpity menedżerskie działające w czasie rzeczywistym z dostępem do chmury z telefonu komórkowego i komputera PC,

Rozwiązanie

Głównym wyzwaniem przy tworzeniu pożądanego przez klienta wyniku była korelacja wyników pomiędzy systemami źródłowymi. Wykorzystaliśmy czas jako wspólny klucz między systemami. Wdrożyliśmy dodatkowe narzędzia, które będą zbierać informacje z 3 niezintegrowanych źródeł systemowych i wykorzystaliśmy nasze algorytmy analityczne, aby zapewnić poprawność raportów. Współczynnik poprawności, który udało nam się osiągnąć, wynosił około 89%, co oznacza, że dla danego zestawu 100 zdarzeń z pierwszego systemu byliśmy w stanie poprawnie zidentyfikować 89 skorelowanych zdarzeń z innych systemów. Przy średniej, dziennej ilości połączeń wynoszącej około 700 ten współczynnik poprawności został dobrze przyjęty.

Struktura rozwiązania

Wynik

  • Zmniejszona ilość połączeń utraconych z 18% do 5%,
  • Skrócony czas oczekiwania na połączenie ze średnio 15 minut do 4 minut,
  • Poprawiona dokładność raportowania dla menadżerów, nakładu pracy i zmniejszone koszty operacyjne,

Zastosowane technologie

  • ETL z magazynem danych w oparciu o integrator danych Pentaho ETL i MySQL,
  • REST API do dostępu do/odświeżania danych,
  • Algorytmy uczenia maszynowego do korelacji i analizy danych,
  • Amazon AWS i Chmura Microsoft Azure,
  • Narzędzie do raportowania Microsoft Power BI z danych przechowywanych w chmurze Azure,

„Adanto wykonało projekt na czas i ku naszej pełnej satysfakcji. Osiągnęliśmy nasz cel, poprawy widoczności w naszych globalnych call center i możemy znacznie szybciej rozwiązywać problemy dla naszych wewnętrznych klientów.”

Eddie Borrero, wiceprezes ds. wsparcia IT i SCO

Skontaktuj się z nami