ПРОЄКТУВАННЯ СИСТЕМИ РАНЖУВАННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ КЛІЄНТІВ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ КОМПАНІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ (ITSynergy, 2023)
Робота присвячена проєктуванню системи ранжування потенційних клієнтів телекомунікаційної компанії з огляду на їхню ймовірність придбання продукту на основі машинного навчання, що дозволить оптимізувати бізнес-процес роботи з «холодними» клієнтами.У даній роботі розглядається call-центр телекомунікаційної компанії, спрямований на здійснення вихідних дзвінків з основною метою продажу послуг компанії. Незважаючи на те, що в різних галузях можуть бути власні особливості в діяльності call-центру, загальна модель організації залишається приблизно однаковою, що робить дане дослідження актуальним для будь-якої галузі.Пропонується використовувати історичні дані для навчання алгоритму машинного навчання, який зможе емулювати діяльність супервайзера щодо формування завдань для call-центру.Для кращого розуміння сучасного стану роботи call-центру в роботі наведена діаграма бізнес-процесу формування завдань на дзвінки у нотації BPMN. Також в роботі наведена діаграма, що демонструє вплив впровадження системи на основі машинного навчання на бізнес-процес формування завдань для обдзвону.Дана робота досліджує задачу ранжування, яка може бути перетворена на задачу бінарної класифікації. В рамках класифікації необхідно визначити ймовірність належності потенційних клієнтів до одного з двох класів, що дозволяє вирішити задачу бінарної класифікації. Перший клас представляє клієнтів, зацікавлених у послугах компанії, тоді як другий клас охоплює клієнтів, які не проявляють інтересу до послуг компанії. У даному контексті найважливішою є ймовірність того, що потенційний клієнт належить до першого класу. Після отримання ймовірностей належності до першого класу, відбувається сортування всіх потенційних клієнтів у порядку спадання ймовірності, вирішуючи таким чином задачу ранжування.