Как автоматизировать обработку данных и сэкономить время: кейс аналитики диалогов саппорта

В современном мире мы ежедневно сталкиваемся с необходимостью анализа данных. Будь то маркетинговые исследования, пользовательские интервью или аналитика обратной связи, данные становятся основой для гипотез, экспериментов и стратегических решений. Но если сбор данных уже не вызывает сложностей благодаря современным инструментам, то их обработка по-прежнему остается трудоемким и, откровенно говоря, изматывающим процессом. Сегодня я хочу поделиться кейсом, который показал, как технологии, в частности искусственный интеллект и интеграции, могут существенно облегчить эту задачу.

Для начала давайте вспомним, зачем нам вообще нужны данные. Они позволяют формулировать гипотезы, ставить эксперименты и наблюдать за изменениями результатов. Например, качественные данные, такие как интервью пользователей, помогают глубже понять их потребности, боли и ожидания. Согласитесь, звучит вдохновляюще: назначить интервью, записать его, а затем, за чашкой кофе и кусочком пиццы, в спокойной обстановке структурировать всю информацию.

Но реальность, как это часто бывает, далека от идеала. После сбора данных нас ждет кропотливая работа: прослушивание записей, вычленение ключевых моментов, их перенос в таблицы или шаблоны. Даже если использовать инструменты для транскрибации, это все равно требует времени и усилий. А если объем данных измеряется десятками тысяч строк? Тут уже не до кофе с пончиком.

Итак, перейдем к конкретному примеру. Недавно передо мной стояла задача проанализировать диалоги пользователей с саппортом. Исходные данные представляли собой таблицу с десятками столбцов и около 70 тысяч строк. Диалоги содержали текстовые запросы, а также фрагменты кода, которые нужно было удалить. Задача заключалась в том, чтобы выявить паттерны, понять, с какими проблемами чаще всего сталкиваются пользователи, и на основе этого создать гайды, руководства и элементы онбординга, которые помогут закрыть эти вопросы еще на этапе их возникновения.

На первый взгляд задача казалась простой, но ручная обработка данных быстро превратилась в кошмар. Представьте себе: часами вычищать код, группировать повторяющиеся запросы, переносить информацию в таблицы. Это не только утомительно, но и чревато ошибками. Рука может дрогнуть, ячейки начнут "ползти", и вы потратите еще больше времени на исправление.

В какой-то момент я понял, что нужно искать альтернативные подходы. И вот тут на помощь пришел искусственный интеллект. Сначала я начал с простого: выделял части данных и просил нейросеть очистить их от кода, объединить повторяющиеся запросы и оставить только уникальные. Результат был неплохим, но процесс все равно оставался фрагментированным. Нужно было вручную выделять данные, отправлять их в нейросеть, проверять результат и переносить его обратно в таблицу. Это не решало проблему полностью.

Тогда я решил углубиться в тему автоматизации и изучил возможности интеграции. Оказалось, что можно настроить процесс так, чтобы данные обрабатывались автоматически. Вот как это выглядело:

1. Интеграция с Google Диском: Настроил модуль, который автоматически обрабатывал файлы, загруженные на диск.

2. Очистка данных: Модуль удалял код, группировал запросы и структурировал их по категориям.

3. Вывод результата: На выходе я получал готовые документы, разбитые по разделам.

На настройку интеграции и продумывание логики ушло около двух часов. Но результат превзошел все ожидания: за 15-20 минут я обработал около 3000 строк данных и получил более 25 документов с четко структурированной информацией.

Эти документы стали основой для дальнейшей работы: корректировки базы знаний, написания гайдов и руководств, создания контента для онбординга. Более того, сам процесс настройки интеграции оказался увлекательным. Это было похоже на игру, где ты шаг за шагом выстраиваешь систему, а затем наслаждаешься результатом.

Что важно, автоматизация не только сэкономила время, но и повысила точность. Искусственный интеллект исключил человеческий фактор, минимизировав вероятность ошибок. А я, вместо того чтобы часами вручную обрабатывать данные, смог сосредоточиться на более стратегических задачах.

Этот кейс — только начало. В следующем посте я расскажу о втором примере, где автоматизация помогла оптимизировать процесс обработки данных. А пока подумайте: сколько времени вы могли бы сэкономить, если бы автоматизировали рутинные задачи в своей работе? Какие процессы в вашей компании можно улучшить с помощью технологий?

Давайте обсудим это в комментариях. Возможно, ваш следующий шаг к оптимизации начинается прямо сейчас.

Хотите тоже такие результаты? Пишите @kirpanfilov: помогу адаптировать к вашим задачам.

Всем продуктивного дня!