Разработка сервиса речевой аналитики с мобильным интерфейсом

Дипломная работа по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика»: "Разработка сервиса речевой аналитики с мобильным интерфейсом для контакт-центра «Евросеть»"

Контакт-центры крупных компаний, таких как «Евросеть», ежедневно обрабатывают тысячи звонков. Это золотая жила информации о клиентах, их потребностях и проблемах. Однако вручную анализировать эти разговоры невозможно. Современные технологии, включая обработку естественного языка (NLP), позволяют автоматизировать этот процесс и извлекать ценнейшие инсайты.

Актуальность темы

Контакт-центр «Евросеть» сталкивается с необходимостью повышения качества обслуживания клиентов, оценки эффективности операторов и выявления частых проблем, о которых сообщают клиенты. Ручной выборочный прослушки недостаточен и субъективен.

→ Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,

Разработка сервиса речевой аналитики актуальна, так как позволяет:

• Автоматически анализировать 100% звонков: а не выборочную выборку.
• Выявлять причины негатива: определять темы, которые чаще всего вызывают недовольство клиентов.
• Оценивать работу операторов: по объективным критериям (соблюдение скриптов, вежливость, результативность).
• Предоставлять отчеты руководству: в удобном и наглядном виде, в том числе и на мобильных устройствах.

Цель исследования

Целью работы является создание прототипа веб-сервиса речевой аналитики с адаптивным мобильным интерфейсом, который будет преобразовывать аудиозаписи разговоров в текст, проводить его семантический анализ и визуализировать результаты для менеджеров контакт-центра «Евросеть».

• Хотите заказать дипломную работу по направлению «Технологии разработки мобильных приложений» на тему "Разработка сервиса речевой аналитики с мобильным интерфейсом для контакт-центра «Евросеть»"? Это можно сделать на этой странице.

Задачи исследования

• Провести анализ предметной области и сформулировать требования к функционалу сервиса со стороны менеджеров и аналитиков.
• Выбрать и интегрировать сторонние API для распознавания речи (например, Yandex SpeechKit или Google Cloud Speech-to-Text).
• Разработать алгоритмы для текстовой аналитики: тональный анализ, выделение ключевых слов и тем, категоризация обращений.
• Реализовать backend-сервис на Python (Django/Flask) и адаптивный мобильный фронтенд (React Native или чисто веб-интерфейс) для визуализации отчетов и дашбордов.

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процесс анализа телефонных переговоров в контакт-центре компании «Евросеть».

Предмет исследования: методы и средства автоматизации речевой аналитики на основе технологий распознавания речи и обработки естественного языка (NLP).

Примерное содержание работы (План)

Глава 1. Анализ процессов контакт-центра и обзор технологий NLP

В первой главе будет проведено исследование бизнес-задач контакт-центра, определены метрики качества и KPI для анализа. Также будет проведен обзор существующих решений и технологий для распознавания речи и текстовой аналитики, и обоснован выбор конкретных инструментов и API.

Глава 2. Проектирование архитектуры сервиса речевой аналитики

Вторая глава будет посвящена проектированию системы. Будет разработана схема взаимодействия компонентов: загрузка аудио, его отправка в Speech-to-Text API, обработка полученного текста, сохранение результатов в БД и отображение в веб-интерфейсе. Также будет спроектирована структура базы данных для хранения результатов анализа.

Глава 3. Реализация и тестирование прототипа сервиса

В практической главе будет реализован pipeline обработки данных: от получения аудиофайла до генерации отчета. Будет написана логика для анализа тональности и извлечения ключевых фраз (с использованием библиотек типа NLTK или spaCy). Фронтенд-часть будет реализована как одностраничное приложение (SPA) с дашбордами, графиками и фильтрами, адаптированными для просмотра на планшетах и смартфонах.

Ожидаемые результаты и их практическая польза

Результатом работы станет работоспособный прототип веб-сервиса с основными функциями речевой аналитики.

Практическая польза:

• Для бизнеса: сервис предоставит инструмент для глубокого анализа обратной связи от клиентов, что позволит повысить качество服务, обучить операторов и улучшить продукты компании.
• Для студента: этот проект погружает в одну из самых передовых областей IT — машинное обучение и обработку естественного языка, что является крайне востребованным навыком.