Наступного разу, коли Ви подзвоните в кол-центр інтернет-магазину чи будь-який клієнтський сервіс, який саме оператор піднесе слухавку, може залежати від змісту Ваших дописів у Facebook.

Все більше компаній, серед яких оператор казино Caesars Entertainment Corp. , телекомунікаційна компанія Sprint Corp. , все частіше перевіряють соціальні мережі та інші персональні дані, щоб пристосуватись під дзвінок кожного клієнта. З іншого боку, така практика може викликати стурбованість з питань захисту особистої інформації.

Десятиріччями, кол-центри відповідали на запити виключно в порядку їх надходження: першим прийшов – першим обслуговано. Стартап, що називається Afiniti International Holdings Ltd., зараз намагається це змінити. Afiniti – програмне забезпечення штучного інтелекту, яке було інстальовано в більш ніж 150 кол-центрів. Воно перевіряє понад 100 баз даних пов’язаних зі стаціонарними та мобільними номерами телефонів з метою визначення найкращого оператора, що відповість кожному окремому абоненту. Такий підхід може привести до більшої задоволеності споживачів та збільшенню продажів, як стверджують в компанії.

Технологія від Afiniti не тільки “витягує” кредитну та бізнес- історію клієнта, але також вивчає його поведінку шляхом моніторингу публічних постів в Facebook, Twitter та Linkedin. У випадку продажів абонент з’єднується з тим оператором, який в змозі укласти угоду зі споживачем з подібними характеристиками, судячи з його власної історії продажів.

Коли хтось дзвонить у кол-центр, система Afiniti перевіряє більше 100 баз даних, які пов’язані з номером телефону особи, включаючи Experian, Facebook та LinkedIn.

“Це вражає, іноді навіть лякає, знати, наскільки багато інформації може бути зібрано про тебе”, – каже Larry Babbio, член правління Afiniti та колишній адміністратор Verizon Communications Inc. Але він додає, що результатом є більша задоволеність споживачів. Afiniti відмовилась продемонструвати реальну ситуацію, посилаючись на те, що дуже багато змінних, які впливають на результат. Проте, в найпростішому прикладі, конкретний продавець може бути успішним з заможним покупцем з Південної Каліфорнії, що часто дописує про мандрівки в Мексику. В системі Afiniti майбутні абоненти з подібним профілем також будуть спрямовані на цього продавця.

Персональні дані використовуються виключно для зв’язку абонента з продавцем; продавці не бачать дані абонентів та не мають уяви, чому система зв’язує їх саме таким чином.

Після того, як продавець прийме тисячі дзвінків, “ви будете мати дуже точний прогноз вірогідної поведінки. Фактор машинного навчання (англ. machine learning) дозволяє нам простежувати зв’язки у спосіб більш точний ніж шанс” – каже Zia Chishti, 45-річний засновник та гендиректор Afiniti.

Afiniti стверджує, що витягує інформацію тільки з баз даних, які легально доступні для придбання.

З точки зору охорони конфіденційності персональних даних є побоювання, що такий спосіб відбору підірве довіру до продавця, якщо абоненти будуть підозрювати, що їх обслуговують в залежності від прихованої оцінки їх статусів в соціальних мережах.

“Тут відбувається дискримінація”, – вважає Joseph Turow, професор University of Pennsylvania, що вивчає цифровий маркетинг (англ. digital marketing). “Компанії маніпулюють даними, про які ми не маємо жодної уяви, і це може бути дискримінаційним в упередженості чи в позитивному сенсі, в залежності від того, хто ми є”.

Afiniti непоодинокі в створенні про-файлів абонентів для споживачів. Mattersight Corp, що базується в Чикаго, поєднує операторів з клієнтами в залежності від особистості абонента, визначення якої Mattersight робить після аналізування записів попередніх звернень споживача до служби сервісу.

Mattersight каже, що має особисті оцінки майже для 100 млн споживачів США, та їх система використовується такими компаніями, як UnitedHealth Group Inc. та CVS Health Inc. “Це довгий та постійний аналіз записаних телефонних дзвінків, та ми просто аналізуємо додаткові атрибути цього процесу” – каже про створені компанією оцінки особистостей її директор з маркетингу Jason Wesbecher.

Afiniti стверджує, що витягує інформацію тільки з баз даних, які легально доступні для придбання, такі як Experian PLC  та інформаційного центру Acxiom Corp.   Дописи з соціальних мереж про подорожі або придбання конкретних товарів  включаються до бази, тільки якщо настройка приватності сторінки «для всіх», каже Mr. Chishti. Дані споживачів зберігаються в системі кожного клієнта, а не на серверах Afiniti.

Mr. Chishti, який вивчав комп’ютерні науки в Stanford University, прийшов до ідеї для Afiniti приблизно в 2005 році після того, як залишив засноване ним виробництво брекетів. В нього був досвід управління приватною компанією, що скуповувала збиткові кол-центри та збільшувала прибутки шляхом переміщення частини робочих місць за океан. Але ефективність такого підходу досягла свого ліміту, тому Mr. Chishti почав шукати можливість зробити самі дзвінки більш ефективними, використовуючи технології.

ЯК ЦЕ ПРАЦЮЄ:

• Коли хтось дзвонить у кол-центр, система Afiniti перевіряє більше 100 баз даних, які пов’язані з номером телефону особи, включаючи Experian, Facebook та LinkedIn.
• Afiniti також переглядає архіви перепису населення для регіону, з якого людина телефонує, разом з історією придбань та частотою контактів з компанією.
• Afiniti відслідковує, як кожен оператор показував результати з абонентами з подібними характеристиками, та намагається з’єднати операторів з абонентами схожими на людей, з якими вони досягали успіху в минулому. Оператори гадки не мають, чому їх з’єднано саме з цим абонентом та не можуть бачити їх персональні дані.

Afiniti не працює постійно та виставляє рахунки тільки в залежності від зростання продажів, коли система була включена. Компанії, які використовують програму, стверджують, що вона збільшує продажі більше ніж на 6%.

Mr. Chishti відмовився сказати скільки компанія заробила цього року (2016), але зазначив, що вона буде прибутковою до наступного року (2018) та розглядається IPO. Компанія отримала більше 60 млн $  венчурного фінансування з 2013 року (на початок 2017 року), відповідно до Crunchbase. За останніми оцінками вартість компанії складає близько 1,8 млрд $.

В майбутньому  Afiniti планує використати її технологію також в роздрібній торгівлі. Вона може працювати з програмним забезпеченням розпізнавання обличчя для ідентифікації клієнтів, коли вони заходять в магазин, та направляти найбільш відповідних продавців для їх обслуговування.

Mr. Chishti сподівається, що система штучного інтелекту, яку він розробляє, допоможе створити, а не знищити робочі місця. “Ми – один із прикладів використання штучного інтелекту з метою підвищення ефективності людини і тому підвищення попиту на людський капітал”.

Перекладено та адаптовано за матеріалом на The Wall Street Journal

Design Credits: Vecteezy