Çağrı merkezi metin madenciliği yaklaşımı
Author
Yiğit, İ. O.
Ateş, A. F.
Güvercin, Mehmet
Ferhatosmanoğlu, Hakan
Gedik, Buğra
Date
2017-05Source Title
25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017
Publisher
IEEE
Pages
[1] - [4]
Language
Turkish
Type
Conference PaperItem Usage Stats
154
views
views
102
downloads
downloads
Metadata
Show full item recordAbstract
Günümüzde çağrı merkezlerindeki görüşme kayıtlarının
sesten metne dönüştürülebilmesi görüşme kaydı metinleri
üzerinde metin madenciliği yöntemlerinin uygulanmasını
mümkün kılmaktadır. Bu çalışma kapsamında görüşme kaydı
metinleri kullanarak görüşmenin içeriğinin duygu yönünden
(olumlu/olumsuz) değerlendirilmesi, müşteri memnuniyetinin ve
müşteri temsilcisi performansının ölçülmesi amaçlanmaktadır.
Yapılan çalışmada görüşme kaydı metinlerinden metin madenciliği yöntemleri ile yeni özellikler çıkarılmıştır. Metinlerden elde
edilen özelliklerden yararlanılarak sınıflandırma ve regresyon
yöntemleriyle görüşme kayıtlarının içeriklerinin değerlendirilmesini
sağlayacak tahmin modelleri oluşturulmuştur. Bu çalışma
sonucunda ortaya çıkarılan tahmin modellerinin Türk Telekom
bünyesindeki çağrı merkezlerinde kullanılması hedeflenmektedir. Nowadays, the ability to convert call records from voice to text makes it possible to apply text mining methods to extract information from calls. In this study, it is aimed not only to evaluate the sentiment (positive/negative) of the calls in general, but also to measure the customer satisfaction and representative's performance by using call record texts. New features have been extracted from texts using text mining methods. Using the features extracted, prediction models were developed to evaluate the contents of call records by classification and regression methods. As a result of this study, it is planned to utilize the prediction models developed in Turk Telekom's call centers. © 2017 IEEE.
Keywords
ClassificationMachine Learning
Prediction
Regression
Supervised machine learning
Artificial intelligence
Classification (of information)
Customer satisfaction
Education
Forecasting
Learning systems
Regression analysis
Signal processing
Text processing
Call centers
Extract informations
Positive/negative
Prediction model
Regression
Regression method
Supervised machine learning
Text mining
Data mining