Собирать операционные и качественные метрики контакт-центра (например, FCR, Contact Rate, NPS и пр) из разных источников, разрабатывать единый подход к сбору и обработке данных для расчета показателей
Анализировать операционные и качественные показатели контакт-центра, выявлять отклонения и закономерности, объяснять тренды, находить проблемы и точки роста
Исследовать клиентские пути обслуживания в контакт-центре: от триггера к обращению до решения вопроса в поддержке
Автоматизировать аналитические процессы: использовать SQL, Python для создания скриптов обработки, расчета метрик, генерации отчетов
Участвовать в разработке и внедрении в операционные процессы ML-моделей и AI-инструментов, помогать в интерпретации результатов и подготовке рекомендаций
Быть экспертом по данным: консультировать смежные команды по структуре и источникам данных, обеспечивать корректность логики агрегации и расчетов метрик
Что для этого нужно
Знание SQL: умение писать оптимальные аналитические запросы, использовать оконные функции, работать с большими объемами данных
Понимание принципов построения витрин данных, архитектуры DWH, опыт взаимодействия с разработчиками баз данных
Опыт анализа метрик, построения и интерпретации факторных моделей
Опыт работы в кросс-функциональной среде, умение доносить технические идеи бизнесу и бизнес-требования — разработке
Структурированность, системность мышления, внимание к деталям, высокая самоорганизация
Понимание специфики контакт-центров, знание ключевых метрик качества обслуживания и оценки клиентского опыта
Будет плюсом
Опыт работы с BI-инструментами (Qlik Sence или аналогами), понимание принципов визуализации данных
Опыт использования и внедрения AI-инструментов для оптимизации рабочих процессов