Mô tả Công việc
Vai trò này tập trung vào việc phát triển và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu dịch vụ khách hàng để hỗ trợ các sáng kiến học máy. Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả và độ chính xác của dịch vụ khách hàng thông qua các phân tích dựa trên dữ liệu. Các hoạt động chính bao gồm quản lý vòng đời dữ liệu, từ thu thập ban đầu đến đánh giá cuối cùng, đảm bảo chất lượng dữ liệu cao cho việc đào tạo mô hình. Vị trí này cũng yêu cầu xác định và giải quyết các vấn đề của khách hàng bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu và cải thiện hiệu suất mô hình.
Trách nhiệm Chính
- Thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu dịch vụ khách hàng, bao gồm các cuộc trò chuyện của người dùng, loại câu hỏi và nội dung trả lời, để sử dụng trong việc đào tạo các mô hình học máy. Điều này liên quan đến việc tổ chức dữ liệu thô thành các định dạng có cấu trúc phù hợp cho xử lý thuật toán.
- Giám sát quá trình đào tạo mô hình để đảm bảo hiệu suất tối ưu trên dữ liệu dịch vụ khách hàng. Bao gồm theo dõi các chỉ số như độ chính xác, thời gian phản hồi và sự hài lòng của người dùng để xác định các điểm nghẽn hoặc lỗi tiềm ẩn.
- Đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu dịch vụ khách hàng thông qua kiểm tra và phân tích nghiêm ngặt. Yêu cầu xác định các điểm yếu, chẳng hạn như tỷ lệ phân loại sai hoặc khoảng trống ngữ cảnh, và đề xuất các cải tiến mục tiêu.
- Xác định các vấn đề của người dùng trong hỗ trợ kỹ thuật, truy vấn tài khoản và mối quan tâm bảo mật bằng cách phân tích các mẫu tương tác của khách hàng. Phát triển các giải pháp giải quyết nguyên nhân gốc rễ và nâng cao sự hài lòng của người dùng thông qua các chiến lược dựa trên dữ liệu.
- Tài liệu hóa và báo cáo dữ liệu dịch vụ khách hàng, quá trình đào tạo và đánh giá để đảm bảo tính minh bạch. Chia sẻ phát hiện và đề xuất với nhóm dịch vụ khách hàng để hỗ trợ các sáng kiến cải tiến liên tục.
Yêu cầu Công việc
- Thành thạo các kỹ thuật thu thập dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu web, tích hợp API và nhập dữ liệu thủ công, để thu thập các bộ dữ liệu dịch vụ khách hàng toàn diện.
- Kỹ năng phân tích mạnh để làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán, đầy đủ và phù hợp cho các ứng dụng học máy.
- Kinh nghiệm với các khung và công cụ học máy để đào tạo, xác thực và triển khai các mô hình cải thiện kết quả dịch vụ khách hàng.
- Khả năng diễn giải các chỉ số hiệu suất mô hình và chuyển đổi chúng thành các thông tin chi tiết có thể hành động để tinh chỉnh các quy trình dịch vụ khách hàng.
- Kỹ năng giao tiếp xuất sắc để hợp tác với các nhóm chức năng chéo và trình bày phát hiện một cách rõ ràng, ngắn gọn.
- Hiểu biết về các phương pháp tốt nhất và tiêu chuẩn ngành dịch vụ khách hàng để liên kết các chiến lược dữ liệu với mục tiêu tổ chức.
- Chú ý đến chi tiết để đảm bảo độ chính xác và tính toàn vẹn của dữ liệu trong suốt vòng đời, từ thu thập đến đánh giá.
- Chuyên môn giải quyết vấn đề để giải quyết các vấn đề phức tạp của khách hàng và tối ưu hóa hiệu suất mô hình cho các ứng dụng thực tế.
- Kinh nghiệm với các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo báo cáo và bảng điều khiển truyền đạt thông tin chi tiết hiệu quả đến các bên liên quan.
- Khả năng làm việc độc lập và quản lý nhiều nhiệm vụ đồng thời trong khi duy trì tiêu chuẩn chất lượng và hiệu quả cao.