Kliendilugu
Tehisintellektiga tagasiside analüüsi automatiseerimine
Ülevaade
Aitasime Rimi Baltikumil tehisintellekti abil kiirendada ja hõlbustada sissetuleva tagasiside analüüsi. Lõime 5 keele – eesti, läti, leedu, vene ja inglise – sisendi põhjal universaalse keelemudeli ning seejärel klassifitseerimisalgoritmi, mis jagas saadud tagasiside vajalikesse kategooriatesse. Nii jõudis vajalik tagasiside õige poe ja inimeseni just õigel ajal, säästes samal ajal ligi 1000 inimtöötundi.
Rimi Baltikum saab nüüd klientide antud tagasisidet analüüsida hõlpsalt ja efektiivselt ning märgata ja reageerida kiiresti murekohtadele. See omakorda tagab Rimi klientidele hea kasutajakogemuse.
AI aitab säästa sadu inimtöötunde ja avastada kiirelt murekohad
Rimi Baltikum on Balti riikides üks suurimaid jaemüüjaid, kellele kuulub 291 poodi ning kus töötab üle 12 000 inimese. Rimi Baltikum saab iga päev oma klientidelt märkimisväärsel hulgal tagasisidet, mis võib olla nii positiivne kui ka negatiivne. Kui positiivne tagasiside on kiitus hästi tehtud töö eest, mis Rimi poolt otseselt tegutsemist ei nõua, siis negatiivse tagasiside puhul on ülioluline, et sellele reageeritaks õigeaegselt.
Rimi Baltikumi suuruses ettevõtte tagasiside maht on aga nii suur, et selle läbitöötamine võtab väga palju aega – ligi 1000 inimtöötundi aastas. See aga tähendab, et negatiivse tagasiside põhjusele ei pruugita jõuda piisavalt kiiresti reageerida.
Rimi Baltikum nägi oma probleemi heaks lahenduseks AI-põhist lähenemist ja pöördus vajaliku algoritmi väljatöötamiseks valdkonna asjatundja Intelex Insighti poole.
Välja töötatud algoritm põhineb 25 000 tagasiside vormil
Nagu masinõppepõhiste lahendustega ikka, on kõige aluseks treeningandmed. Kuna Rimi Baltikum tegutseb mitmekeelsel turul, oli nende jaoks vaja luua universaalne keelemudel, mis töötaks ühtlaselt hästi kõigi viie keele peal. Nii kasutasime treeningandmetena 25 000 kliendi tagasisidevormi, mis olid eesti, läti, leedu, inglise ja vene keeles.
Selleks, et loodav algoritm annaks kõikides keeltes häid tulemusi, kasutasime universaalse keelemudeli väljatöötamisel semantiliste vektorite arvutamist tekstist. Seejärel analüüsisime erinevaid klassifitseerimise algoritme, mis vastaksid Rimi Baltikumi vajadustele kõige paremini. Pärast seda treenisime ja valideerisime algoritmi treeningandmestikul ning kui jäime algoritmi tulemustega rahule, andsime selle üle Rimi Baltikumile, et ta saaks algoritmi oma äriprotsessi juurutada.
Algoritmi väljatöötamise viis sammu:
- 25 000 tagasisidevormi teksti peal 5 eri keeles semantiliste vektorite arvutamine ning universaalse keelemudeli loomine
- klassifitseerimisalgoritmide analüüs ning parima algoritmi leidmine
- algoritmi treenimine ja valideerimine treeningandmete peal
- algoritmi kliendile üle andmine äriprotsessi juurutamiseks.
Rimi Baltikum sai projekti tulemusel masinõppe algoritmi, mis võimaldab 5 keeles saadud tagasisidet klassifitseerida 34 eri kategooriasse. Iga kategooria tagasiside andmed saadetakse vastava valdkonna eest vastutavale inimesele, kes saab vastavalt tagasisidele reageerida.
Rutiinse töö maht vähenes ja klientide rahulolu suurenes
Kui varasemalt töötati tagasisidevormide vastused läbi käsitsi ja jagati need vastavalt 34 kategooriasse, siis pärast algoritmi kasutusele võttu ei ole vaja seda tööd enam käsitsi teha.
Rimi Baltikumi töötajad ei pea enam kulutama ligi tuhandet tundi aastas rutiinse ja suhteliselt tüütu töö peale. Suurima väärtusena aga jõuab pärast analüüsi automatiseerimist vajalik tagasiside analüüsil saadud info oluliselt kiiremini vastava valdkonna vastutavate isikuteni. See võimaldab probleeme tuvastada ja neile reageerida kordades kiiremini ning seeläbi tõsta ka lõppkliendi rahulolu.
Rimi Baltikum astus nutika sammu, kui tellis Intelex Insightilt lahenduse, kuidas sisse tulevat tagasisidet tehisintellekti abil analüüsida.
Rimi Baltikumile saadetakse iga aasta üle 20 000 tagasisidevormi, mille analüüsimine võtab väga palju aega ja tööjõudu. Juba esimese algoritmi kasutusaastaga võitsid nad tagasi algoritmi väljatöötamiseks ja juurutamiseks kulunud investeeringu, sest nüüd teeb selle töö ära arvuti. Inimesed saavad aga kasutada vabanenud aega selleks, et teha tööd, mida arvuti teha ei saa, ning seeläbi ettevõttele oluliselt rohkem kasu tuua.
Sujuv ja sõbralik koostöö viib projekti edukalt lõpule
Läbi terve projekti toimis koostöö Intelex Insighti ja Rimi Baltikumi vahel äärmiselt sujuvalt. Rimi Baltikum edastas meile saadud tagasiside ja võimalusel sinna juurde käivad andmed (nt mis riigi, mis linna poega oli tegemist), kolmetasandilise tootegruppide kataloogi, soovitud kategooriate info ning lisaks võimaldas ka ligipääsu eelnevatel aastatel käsitsi klassifitseeritud tagasisidele.
Intelex Insight aga arvutas välja semantilised keelevektorid (üle 500 vektori), leidis parima klassifitseerimise algoritmi, mida treenisime, testisime ja valideerisime. Lisaks mudelile, andsime kliendile kaasa ka üksikasjaliku dokumentatsiooni, mille abil sai ta mudeli oma äriprotsessi juurutada.
Projekti lõppedes sai Rimi Baltikum tööriista, mille abil on ta alates 2022. aastast säästnud ligi tuhat inimtöötundi aastas, on märgatavalt kiirendanud probleemide märkamist ja sellekohase info vajalike inimesteni jõudmist ning tõstnud sellega oma klientide rahulolu.
