机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用

作者简介

周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。本文来自周振伟在第二届携程云海机器学习沙龙上的分享。

*视频由IT大咖说提供,时长约18分钟,请在WiFi环境下观看*

无论是出门旅游还是商务出行,在外能有一个舒适的住处,往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。

打开携程APP,看中一家不错的酒店下单后,会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店,酒店进行查房,确认是否有空余房间,然后回复携程,再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成,很多时候只需十分钟,在这背后,携程的呼叫中心起到了重要的作用。

面对每天全国海量的出行和预订需求,避免用户长时间的等待,加上与酒店相关的各种复杂事宜,呼叫中心的工作一直在高度紧张和繁忙的氛围中进行。然而随着业务量的不断增长,完全靠人力完成这些工作效率是非常低的。在大数据和人工智能时代,我们自然会想到用数据的力量代替一部分人力工作,即实现和提升流程的自动化,提高工作效率。

本文以订单确认智能外呼为例,分享携程在提升呼叫中心自动化方面所做的工作,介绍携程是如何利用机器学习技术,改造呼叫中心外呼流程的。

1、呼叫中心职能

携程呼叫中心的职能主要包含以下四部分:

(1)订单确认前处理:从用户下单到确认订单为止的过程,称为前处理。确认订单是指用户下单后酒店确认是否可以正常入住,然后携程告知用户确认结果。除一部分房型可以直接确认用户不用等酒店回复以外,大部分房型都需要由酒店亲自确认。这部分房型只要有用户下单就必然经历这个过程,因此前处理是携程呼叫中心工作量最大的事务之一。

(2)订单确认后处理:从确认订单到用户入住和离店为止的过程,称为后处理。对用户来说,订单确认后只需到那一天到达酒店入住即可。对携程来说还有很多事宜需要和酒店沟通,例如入住人或时间变更、离店后的审核结算等。此外,确认订单时如果酒店告知房间已满无法入住,携程会通知用户并推荐用户改订其他酒店,该过程也属于后处理。

(3)用户订单操作:即通常所说的客服,接听用户来电,处理用户取消订单、修改入住人或时间、增加特殊要求、开发票等方面的需求。

转自:携程技术中心

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