KR102327011B1 - 상담 품질 향상 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득하는 데이터획득부; 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하는 학습모델생성부; 및 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하는 상담가이드부를 포함하는 상담 품질 향상 장치 및 그 방법이 개시되어 있다.

Description

상담 품질 향상 방법 및 장치 {Method and apparatus for enhancing consultation service quality}
본 발명은 상담 품질 향상 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 고객 단말과 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션 관련하여 획득한 상담 품질 데이터, 고객 만족 데이터 및 고객 프로파일을 분석하여, 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하고, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하여 상담원 단말에게 제공하는 상담 품질 향상 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존의 대면 경제에서 뿐만 아니라, 대면 경제로부터 전환이 가속화되고 있는 비대면 경제에서도 상담원에 의한 고객과의 상담이 더욱 증가할 것으로 예상된다. 상담원과 고객과의 상담은 대부분 정해진 매뉴얼이나 스크립트에 따라 진행이 된다. 그러나, 고객의 성향별, 요구별로 상담원이 응대해야하는 다양한 상황별 응대 방식을 매뉴얼이나 스크립트에 각각의 경우의 수로 나누어 모두 기술하는데에는 어려움이 있다.
따라서, 상담이 매뉴얼이나 스크립트에 기술된 바에 따라 일률적으로 진행될 경우, 고객의 성향별, 요구별로 상담원이 고객에 맞춰 응대할 수 없으므로 고객의 요구를 충분히 만족시킬 수 없는 경우가 빈번히 발생하게 되고, 결과적으로 고객 만족도가 떨어지는 문제점이 발생할 수 있다.
본 발명은 상술한 기술적 문제에 대응하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 종래 기술에서의 한계와 단점에 의해 발생하는 다양한 문제점을 실질적으로 보완할 수 있는 것으로, 고객 단말과 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션 관련하여 획득한 상담 품질 데이터, 고객 만족 데이터 및 고객 프로파일을 분석하여, 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하고, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하여 상담원 단말에게 제공하는 상담 품질 향상 방법 및 장치를 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상담 품질 향상 방법은 데이터획득부에 의해, 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득하는 단계; 데이터분석부에 의해, 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하는 단계 ; 및 상담가이드부에 의해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 향상 방법은 상기 데이터획득부에 의해, 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 획득하는 단계를 더 포함하고; 상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 지표 항목들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 향상 방법은 상기 상담가이드부에 의해, 상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여 상담 품질에 대한 평가점수를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타내고; 상기 상담 품질 향상 방법은 상기 상담가이드부에 의해, 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 제공하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상담 품질 향상 장치는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득하는 데이터획득부; 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하는 학습모델생성부; 및 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하는 상담가이드부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 데이터획득부는 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 더 획득하고; 상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 지표 항목들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담가이드부는 상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여, 상담 품질에 대한 평가점수를 더 생성한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타내고; 상기 상담가이드부는 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 제공한다.
본 발명에 따르면, 각각의 고객 만족 데이터에 상담 품질 데이터 및 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하고, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담원에게 가이드함으로써, 스크립트나 매뉴얼 기반의 일률적인 고객 상담에 기인한 고객 불만족의 문제점을 개선시킬 수 있다. 본 발명에 따르면, 상기 학습모델에 기초하여 고객의 성향에 따라 상담원이 고객에 맞춰 상담할 수 있으므로 고객의 요구를 충분히 만족시킬 수 있고, 이러한 상담 품질 향상을 통해 고객 만족도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 시스템 환경을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버가 획득하는 고객 만족 데이터, 상담 품질 데이터 및 고객 프로파일을 개략적으로 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버가 생성하는 학습모델을 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 방법의 개략적인 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면 상에서 각 구성 요소의 크기는 설명의 명료성을 위하여 과장되어 있을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 시스템 환경을 개략적으로 도시한다. 도시된 바에 의하면, 상담 품질 향상 시스템 환경은 고객 단말(110), 상담원 단말(120a, 120b), 통신망(130) 및 상담 품질 향상 서버(이하, 서버)(140)를 포함한다.
본 실시예에 따르면, 고객 단말(110)은 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다. 고객 단말(110)은, 예컨대 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑, PDA, 디지털 TV 등을 포함한 다양한 유선 또는 무선 통신 단말일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않음을 알아야 한다. 본 도면에서는, 하나의 고객 단말을 도시하였으나 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니고, 상기 상담 품질 향상 시스템 환경은 더 많은 수의 다양한 형태의 고객 단말을 포함할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객은 고객 단말(110)을 이용해서 서버(140)를 통해 상담원 단말(120a, 120b)과 상담을 진행할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객은 고객 단말(110)을 이용해서 서버(140)를 통해 상담원 단말(120a, 120b)과 채팅 또는 음성 기반의 상담을 진행할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 고객 단말(110)은 통신망(130)을 통해서 상담원 단말(120a, 120b)과 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객 단말(110)은 외부로부터 음성 및/또는 텍스트 입력, 이미지 및/또는 영상 입력, 터치 입력, 기타 각종 제어 입력 등 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객 단말(110)에서 수신된 다양한 형태의 사용자 입력은 통신망(130)을 통해 서버(140)로 전달될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객 단말(110)은, 통신망(130)을 통하여 외부(예컨대, 서버(140))로부터 전송되어 온 다양한 신호를 수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고객 단말(110) 각각은 통신망(130) 및 서버(140)를 통해 적어도 하나의 상담원 단말(120a, 120b)이 제공하는 적어도 하나의 대화 세션을 수립하고, 수립된 대화 세션을 통해 적어도 하나의 상담원 단말(120a, 120b)과 실시간 대화를 주고 받을 수 있다.
본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b)은 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다. 상담원 단말(120a, 120b)은, 예컨대 스마트 폰, 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑, PDA, 디지털 TV 등을 포함한 다양한 유선 또는 무선 통신 단말일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않음을 알아야 한다. 본 도면에서는, 두 개의 상담원 단말을 도시하였으나 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니고, 상기 상담 품질 향상 시스템 환경은 더 많은 수의 다양한 형태의 상담원 단말을 포함할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 상담원은 상담원 단말(120a, 120b)을 이용해서 서버(140)를 통해 고객 단말(110)과 채팅 또는 음성 기반의 상담을 진행할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b)은 통신망(130)을 통해서 고객 단말(110)과 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b)은, 외부로부터 음성 및/또는 텍스트 입력, 이미지 및/또는 영상 입력, 터치 입력, 기타 각종 제어 입력 등 다양한 형태의 상담원의 입력을 수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b)에서 수신된 다양한 형태의 사용자 입력은 통신망(130)을 통해 서버(140)로 전달될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b)은 통신망(130)을 통하여 외부(예컨대, 서버(140))로부터 전송되어 온 다양한 신호를 수신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 상담원 단말(120a, 120b) 각각은, 통신망(130) 및 서버(140)를 통해, 적어도 하나 의 고객 단말(110)과 채팅 또는 음성 기반의 실시간 상담을 주고 받을 수 있다.
본 실시예에 따르면, 통신망(130)은, 임의의 유선 또는 무선 통신망, 예컨대 TCP/IP 통신망을 포함할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 통신망(130)은, 예컨대 Wi-Fi망, LAN망, WAN망, 인터넷망 등을 포함할 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 실시예에 따르면, 통신망(130)은, 예컨대 이더넷, GSM, EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, 블루투스, VoIP, Wi-MAX, Wibro 기타 임의의 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 구현될 수 있다.
본 실시예에 따르면, 서버(140)는, 통신망(130)을 통해 고객 단말(110)과 통신할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 서버(140)는, 예컨대 통신망(130)을 통해 고객 단말(110)로부터 수신된 요청에 따라, 해당 고객 단말(110)과 적어도 하나의 상담원 단말(120a, 120b) 사이에 상담 세션을 수립하고, 해당 상담 세션에 참여하는 단말 간에 실시간 상담이 진행되도록 할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 서버(140)는 상담사와 고객의 상담 과정에서 얻어지는 객관적인 상담 품질 데이터, 고객 등의 외부입력에 기초하여 얻어지는 객관적인 고객 프로파일 및 상담 종료 후 고객으로부터 얻어지는 주관적인 고객 만족 데이터를 획득할 수 있다. 서버(140)가 획득하는 고객 만족 데이터, 상담 품질 데이터 및 고객 프로파일에 대해서는 이하 도 3을 통해 후술한다. 서버(140)는 획득한 데이터를 기계 학습하여, 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성한다. 서버(140)가 생성하는 학습모델에 대해서는 이하 도 4에서 후술한다. 서버(140)는 생성된 학습모델을 기반으로, 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 부분을 상담 가이드 정보로서 생성하고, 상담 중 또는 상담 종료 후, 생성된 상담 가이드 정보를 상담원 단말(120a, 120b)에게 제공한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버(이하, 서버)(140)는 데이터획득부(210), 학습모델생성부(220) 및 상담가이드부(230)를 포함한다.
데이터획득부(210)는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득한다. 데이터획득부(210)는 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 더 획득한다. 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일은 상담 품질 평가를 위한 객관적 지표 항목들을 포함한다. 상기 고객 만족 데이터는 상담 품질 평가를 위한 주관적 지표 항목들을 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(140)가 획득하는 고객 만족 데이터, 상담 품질 데이터 및 고객 프로파일을 개략적으로 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따르면, 상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함한다. 데이터획득부(210)는 상기 상담 세션 수립 전에, 고객 단말로부터 또는 외부 입력에 기초하여 상기 고객 프로파일을 획득한다.
상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 객관적인 지표 항목들을 포함한다. 데이터획득부(210)는 소정의 기준에 따라 상기 지표 항목들 각각을 수치화하여 나타낼 수 있으나, 이에 제한되지 않고 다양한 데이터 표현 방식으로 나타낼 수 있음은 당업자에게 자명하다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따르면, 상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함한다. 데이터획득부(210)는 상기 고객 단말로부터 후기 또는 설문 등의 수집 방법을 통해 상기 고객 만족 데이터를 획득할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 다양한 수집 방법을 통해 획득할 수 있음은 당업자에게 자명하다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따르면, 상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함한다.
학습모델생성부(220)는 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성한다. 학습모델생성부(220)는 상기 고객 프로파일을 추가적으로 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 대한 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성할 수 있다. 상기 상관도를 포함하는 학습모델에 대해서는 이하 도 4를 통해 후술한다. 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일은 상기 학습 모델에서 학습 대상인 특징들(Feature)을 나타낸다. 상기 고객 만족 데이터는 상기 학습 모델에서 상담 품질 결과값인 레이블(Label)을 나타낸다. 본 실시예에서 학습모델생성부(220)는 학습모델 생성을 위해 랜덤 포레스트 등의 머신러닝 알고리즘, DNN((Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Network), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Deep Belief Network), DQN(Deep Q-Networks) 및 다양한 통계적 기법 중 적어도 하나를 이용하나, 이에 제한되지 않음은 당업자에게 자명하다.
상담가이드부(230)는 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성한다. 상담가이드부(230)는 상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여, 상담 품질에 대한 평가점수를 더 생성한다. 상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타낸다. 상담가이드부(230)는 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 제공한다. 상담가이드부(230)는 챗봇, 그래프 및 이미지 등을 포함한 다양한 사용자 인터페이스를 통해 상기 상담 품질에 대한 평가점수 및 상기 상담 가이드 정보 중 적어도 하나를 상담원 단말에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 상담원이 고객의 질의에 대해서 너무 길게 답변을 할 경우, 상담가이드부(230)는 상기 학습모델에 기초하여 '1개의 말풍선 내 답변의 길이가 너무 긴 경향이 있습니다. 통상 말풍선 3줄 내외의 답변으로 진행하면 고객의 상담 만족도가 훨씬 올라갑니다.'라는 상담 가이드 정보를 생성하여 상담원 단말에게 제공함으로써, 상담원에게 고객이 만족할 수 있는 답변의 길이를 추천해 줄 수 있다. 또한, 상담가이드부(230)는 'A 고객님의 상담 성향은 '필요한 답변만 받고 끝내기' 타입입니다. 다음 상담에서는 이 점 참고 바랍니다.', '답변 지연 시간이 평균 5분 정도로 파악됩니다. 통상 답변 지연 시간은 1~2분 이내로 진행되어야 고객의 상담 만족도가 올라갑니다.', '답변에 대한 고객의 재확인 횟수가 평균 2~3회 정도로 파악됩니다. 고객의 이해 수준을 파악하며 진행하는 방식을 권장합니다.' 등과 같은 상담 가이드 정보를 생성하여 상담원 단말에게 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 서버가 생성하는 학습모델을 개략적으로 도시한다.
본 실시예에 따르면, 학습모델생성부(220)는 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 학습하여 학습모델을 생성한다. 도시된 예에서, 학습모델생성부(220)는 고객 만족 데이터 중 하나인 '친절도'에 영향을 미치는 상담 품질 데이터 각각(예. '상담 소요 시간')의 상관도(예. 60%)를 추출한다. 학습모델생성부(220)는 추출된 상기 고객 만족 데이터 및 상기 상담 품질 데이터 사이의 상관도를 학습모델로 생성한다.
학습모델생성부(220)는 상기 상담 품질 데이터에 상기 고객 프로파일을 추가적으로 고려하여, 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성할 수도 있다. 데이터획득부(210)에 의해 획득한, 상기 고객 만족 데이터, 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 프로파일이 축적되면서, 상기 학습모델은 재학습이 되고 좀 더 정교한 학습모델로 진화될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상담 품질 향상 방법의 개략적인 흐름도이다.
단계 S510에서, 서버(140)는 데이터획득부에 의해, 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득한다. 서버(140)는 상기 데이터획득부에 의해, 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 더 획득한다(미도시). 상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함한다. 상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 지표 항목들을 포함한다. 상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함한다. 상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함한다. 상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함한다.
단계 S520에서, 서버(140)는 데이터분석부에 의해, 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성한다.
단계 S530에서, 서버(140)는 상담가이드부에 의해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성한다. 서버(140)는 상기 상담가이드부에 의해, 상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여 상담 품질에 대한 평가점수를 더 생성한다. 상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 생성된, 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타낸다. 서버(140)는 상기 상담가이드부에 의해, 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 더 제공한다(미도시).
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예가 상세히 기술되었지만, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 도시된 바와 같은 장치 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 커플링된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 커플링되고, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims (17)

  1. 상담 품질 향상 장치에 있어서,
    상기 상담 품질 향상 장치는
    고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득하는 데이터획득부;
    상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하는 학습모델생성부; 및
    상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하는 상담가이드부를 포함하고;
    상기 상담 품질 데이터는 상기 학습모델에서 학습 대상인 특징을 나타내고;
    상기 고객 만족 데이터는 상기 학습모델에서 상담 품질 결과값인 레이블을 나타내고;
    상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 지표 항목들을 포함하고;
    상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터획득부는 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 더 획득하고;
    상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 상담가이드부는
    상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여, 상담 품질에 대한 평가점수를 더 생성하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타내고;
    상기 상담가이드부는 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 제공하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 장치.
  9. 상담 품질 향상 방법에 있어서,
    상기 상담 품질 향상 방법은
    데이터획득부에 의해, 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 품질 데이터를 생성하고, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 고객 만족 데이터를 획득하는 단계;
    데이터분석부에 의해, 상기 상담 품질 데이터 및 상기 고객 만족 데이터를 분석하여 각각의 상기 고객 만족 데이터에 상기 상담 품질 데이터 각각이 영향을 미치는 정도인 상관도를 포함하는 학습모델을 생성하는 단계 ; 및
    상담가이드부에 의해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 상담 가이드 정보로서 생성하는 단계를 포함하고;
    상기 상담 품질 데이터는 상기 학습모델에서 학습 대상인 특징을 나타내고;
    상기 고객 만족 데이터는 상기 학습모델에서 상담 품질 결과값인 레이블을 나타내고;
    상기 상담 품질 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담 대화에서 추출할 수 있는 상담 품질에 영향을 미치는 지표 항목들을 포함하고;
    상기 고객 만족 데이터는 고객 단말과 적어도 하나의 상담원 단말 사이에 수립된 상담 세션을 통해 상담이 종료된 후, 상기 고객 단말로부터의 외부입력에 기초하여 수신한, 상담 품질에 대한 고객 만족도를 나타내는 항목들을 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 상담 품질 향상 방법은
    상기 데이터획득부에 의해, 외부입력에 기초하여 상기 상담 세션과 관련된 고객의 고객 프로파일을 획득하는 단계를 더 포함하고;
    상기 고객 프로파일은 이름, 나이, 성별, 거주지, 직업, 소득수준, 제품 또는 서비스 구매이력 및 상담이력 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  11. 삭제
  12. 제9항에 있어서,
    상기 상담 품질 데이터는 고객 질문에 대한 답변 지연시간, 상담사 답변 길이, 상담 소요 시간, 맞춤법 정확도 및 띄어쓰기 정확도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  13. 삭제
  14. 제9항에 있어서,
    상기 고객 만족 데이터는 친절도, 전문성, 신뢰성 및 공감력 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 상담 품질 향상 방법은
    상기 상담가이드부에 의해, 상기 상담 세션을 통해 획득한 상기 상담 품질 데이터를 이용하여 상기 학습모델에 기초하여 상담 품질에 대한 평가점수를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 상담 가이드 정보는 상기 평가점수를 더 높이기 위해, 상기 학습모델에 기초하여 상담원이 고객과의 상담 과정에서 개선해야할 개선점을 나타내고;
    상기 상담 품질 향상 방법은
    상기 상담가이드부에 의해, 상담 중 또는 상담 종료 후 상기 상담 가이드 정보를 상기 상담 세션과 관련된 상담원 단말에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상담 품질 향상 방법.
  17. 제9항 내지 제10항, 제12항, 제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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