Задание 26 ЕГЭ по химии. Практика
Расчёты с использованием понятий «растворимость», «массовая доля вещества в растворе».
26_zadania.pdf
26_otvety.pdf
Вычислите массу уксусной кислоты, которую следует растворить в 150 г столового 5%-ного уксуса для получения 10%-ного раствора. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 8,3 г.
Какую массу 9%-ного раствора нитрата калия надо взять, чтобы при выпаривании 12 г воды получить раствор с массовой долей соли 14%? (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 33,6 г.
Какую массу 14%-ного раствора хлорида меди надо взять, чтобы при добавлении 30 г воды получить раствор с массовой долей соли 8%? (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 40 г.
Сколько граммов 18%-ного раствора ацетата калия надо добавить к 110 г 8%-ного раствора этой же соли, чтобы получить 12%-ный раствор? (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 73,3 г.
Определите массу воды, которую надо выпарить из 50 г раствора поваренной соли с массовой долей 3% для получения раствора с массовой долей 10%.
(Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 35 г.
Сколько граммов 12%-ного раствора сульфата меди(II) надо взять, чтобы при добавлении 10 г этой же соли получить раствор с массовой долей соли 18%? (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 136,7 г.
Определите массу воды, которую надо добавить к 20 г 70%-ного раствора уксусной кислоты для получения 3%-ного раствора уксуса. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 447 г.
Какую массу 15%-ного раствора нитрата натрия надо взять, чтобы при добавлении 12 г этой же соли и одновременном выпаривании 12 г воды получить раствор с массовой долей соли 18%? (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 400 г.
Из 300 г раствора с массовой долей соли 10% выпарили часть воды. При этом в осадок выпало 4 г соли, а массовая доля соли в полученном растворе составила 13%. Вычислите массу выпаренной воды. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 96 г.
К 250 г раствора с массовой долей соли 10% добавили раствор с массовой долей той же соли 15%.
При этом массовая доля соли в полученном растворе составила 12%. Вычислите массу добавленного раствора. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 166,7 г.
К раствору, состоящему из 70 г воды и 20 г нитрата аммония, добавили 50 г воды. Определите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 14,3%.
Из раствора массой 300 г и массовой долей соли 25% выпарили 75 г воды. Определите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 33,3%.
К 130 г раствора с массовой долей уксусной кислоты 30% добавили 49 мл воды и 21 г этой же кислоты. Вычислите массовую долю кислоты в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 30%.
В 81 г воды растворили 9 г сахарозы. Вычислите массовую долю вещества в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 10%.
Из 150 г раствора с массовой долей бромида натрия 6% выпарили 10 г воды и добавили 5 г той же соли.
Определите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 9,7%.
В 280 г раствора с массовой долей хлорида аммония 15% растворили 10 г этой же соли. Определите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 18%.
Какую массу гидроксида цезия необходимо растворить в 150 г воды для получения раствора с массовой долей щёлочи 25%? (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 50 г.
К 75 г раствора с массовой долей соли 14% добавили 10 г той же соли и 10 мл воды. Вычислите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 21,6%.
Смешали 200 г 10%-ной и 300 г 20%-ной соляной кислоты. Вычислите массовую долю хлороводорода в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 16%.
К 100 г раствора с массовой долей нитрата магния 15% добавили 5 г этой же соли и затем выпарили из него 25 мл воды. Вычислите массовую долю соли в полученном растворе.
(Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 25%.
К 200 г 8%-ного раствора сульфата марганца добавили 80 г воды. Вычислите массовую долю соли в образовавшемся растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 5,7%.
К раствору, состоящему из 45 г воды и 15 г соли, добавили 65 г воды и 10 г той же соли. Вычислите массовую долю соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 18,5%.
Смешали 250 г раствора с массовой долей соли 12% и 300 г раствора с массовой долей этой же соли 8%. Вычислите массу соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 54 г.
Определите массу 10%-ного раствора поваренной соли, полученного при разбавлении 50 г раствора с массовой долей соли 30%. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 150 г.
Какая масса раствора с массовой долей серной кислоты 95% потребуется для приготовления 500 г раствора с массовой долей серной кислоты 40%? (Запишите число с точностью до десятых.
)
Ответ: 210,5 г.
После охлаждения 400 г 17%-ного раствора сульфата калия в осадок выпало 26 г сульфата калия. Вычислите массовую долю сульфата калия в полученном после охлаждения растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 11,2%.
Смешали 300 г 25%-ного и 400 г 40%-ного растворов одного и того же вещества. Вычислите массу воды в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 465 г.
Из 400 г раствора с массовой долей хлорида кальция 12% выпарили 120 г воды. Вычислите массу воды в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 232 г.
В 250 г раствора поваренной соли с массовой долей 8% растворили 15 г того же вещества. Рассчитайте массу соли в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 35 г.
Вычислите массу соли, которую нужно взять для приготовления 10 кг физиологического раствора с массовой долей хлорида натрия 0,85%. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 85 г.
Определите массу воды, содержащуюся в 60 г раствора ацетата натрия с массовой долей 20%. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 48 г.
Для борьбы с грибковыми заболеваниями растений используется 0,8%-ный раствор сульфата меди. Определите массу соли, необходимую для приготовления 5 кг этого раствора. (Запишите число с точностью до сотых.)
Ответ: 0,04 кг.
В какой массе воды следует растворить 5 г перманганата калия, чтобы массовая доля соли в растворе стала равной 1%? (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 495 г.
Вычислите массу воды, которую надо добавить в 1 кг раствора тиосульфата натрия с массовой долей 30% для получения 5%-ного раствора. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 5 кг.
Определите массу вещества, содержащегося в 140 г раствора глюкозы с массовой долей 5%. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 7 г.
В какой массе воды следует растворить безводную уксусную кислоту, чтобы получить 200 г 9%-ного раствора уксусной кислоты? (Запишите число с точностью до целых.
)
Ответ: 182 г.
Вычислите массу соли, которая вводится в организм при вливании 353 г физиологического раствора, содержащего 0,85% по массе поваренной соли. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 3 г.
При нагревании 200 г 25%-ного раствора аммиака 20 г этого вещества улетучилось. Вычислите массовую долю аммиака в растворе после нагревания. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 16,7%.
К 575 г 20%-ного раствора поваренной соли добавили 115 г воды. Рассчитайте массу воды в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 575 г.
При растворении в 270 г воды сульфата цинка был получен раствор с массовой долей 10%. Вычислите массу растворённого ZnSO4. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 30 г.
Вычислите массу воды, которую надо выпарить из 1 кг 3%-ного раствора гидроксида рубидия для получения 5%-ного раствора. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 400 г.
Какая масса карбоната натрия потребуется для приготовления 0,5 л 13%-ного раствора плотностью 1,13 г/мл? (Запишите число с точностью до сотых.
)
Ответ: 73,45 г.
Вычислите массу уксусной кислоты, которая содержится в 0,5 л раствора Ch4COOH с массовой долей 80% (плотность 1,1 г/мл). (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 440 г.
Массовая доля солей в морской воде достигает 3,5%. Определите массу соли, остающейся после выпаривания морской воды объемом 8,93 л с плотностью 1,12 г/мл. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 350 г.
К 350 г водного раствора этанола с массовой долей 20% добавили 120 мл С2Н5ОН (плотность 0,80 г/мл). Рассчитайте массовую долю спирта в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 37,2%.
Смешали 250 г раствора гидроксида натрия с массовой долей 16% и 300 мл раствора (ρ = 1,2 г/мл) с массовой долей того же вещества 20%. Рассчитайте массовую долю гидроксида натрия в полученном растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 18,4%.
Смешали 250 мл 32%-ного раствора азотной кислоты (ρ = 1,2 г/см3) и 150 мл 60%-ного раствора азотной кислоты (ρ = 1,4 г/мл).
Вычислите массовую долю кислоты в образовавшемся растворе. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 43,5%.
Вычислите массовую долю соляной кислоты в растворе, полученном при растворении 11,2 л (н.у.) хлороводорода в 1 л воды. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 1,8%.
Вычислите объем (н.у.) формальдегида, который потребуется для получения 1 л раствора (ρ = 1,11 г/мл) с массовой долей формалина 40%. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 331,5 л.
Вычислите массу кальция, содержащегося в 820 г раствора нитрата кальция с массовой долей 4%. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 8 г.
В 150 г воды растворили 50 г медного купороса (CuSO4 ∙ 5H2O). Вычислите массовую долю воды в полученном растворе. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 84%.
В какой массе раствора с массовой долей ацетата меди(II) 2% нужно растворить 40 г (Ch4COO)2Cu ∙ h3O, чтобы получить раствор с массовой долей ацетата меди(II) 6%? (Запишите число с точностью до целых.
)
Ответ: 850 г.
Вычислите массовую долю гидроксида калия в растворе, полученном при растворении 4,7 г оксида калия в 22,4 мл воды. (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 20,7%.
Какую массу оксида бария необходимо взять для приготовления 342 г раствора гидроксида бария с массовой долей 5%? (Запишите число с точностью до десятых.)
Ответ: 15,3 г.
В результате гидратации 89,6 л (н.у.) ацетилена можно получить раствор ацетальдегида с массовой долей 20%. Вычислите массу полученного раствора. (Запишите число с точностью до целых.)
Ответ: 880 г.
«Не хотели работать»: уфимка ужаснулась словам о пособиях, услышанным в Соцфонде — Последние новости Уфы и Башкирии
Posted Вчера, 09:46
Published Вчера, 09:46
Modified Вчера, 10:23
Updated Вчера, 10:23
8 февраля 2023, 09:46
Фото: 1MI
Пособия на детей девушка не получила ни январе, ни в феврале. В самом Социальном фонде России ей якобы вместо внятного ответа только нахамили.
Уфимка Анастасия Д. потребовала обратить внимание властей на Социальный фонд РФ. В частности, девушка сообщает о невыплате ей в январе пособий на детей с 3 до 7 лет, в феврале также не пришли и пособия по уходу за ребенком до 1,5 лет.
В самом фонде девушке якобы не могут ответить «внятно», в связи с чем пособия не поступили на счет.
— Так же при звонке на единый номер СФР мне ответили: «Не хотели работать, а сейчас хотят пособия от государства!». На мои вопросы СФР нет внятного ответа. Хотела бы знать в связи с чем мне не пришли пособия и когда мне их ожидать, — пишет Анастасия Д.
Ранее в Социальном фонде РФ сообщали, что детские пособия в этом году будут поступать на банковский счет родителей каждое третье число нового месяца за предыдущий. Так, единые пособия за февраль поступят на счет 3 марта. А до 3 февраля, согласно информации СФР, как раз должны были прийти выплаты по уходу за ребенком до полутора лет.
В пресс-службе СФР Mkset заявили, что после объединения фондов все положенные гражданам пенсии, пособия и другие выплаты осуществляются в прежние даты и в установленные сроки.
Что касается описанного случая, то, по информации пресс-службы, заявительнице по телефону контакт-центра была оказана подробная консультация по заданному вопросу и озвучена причина отказа в назначении единого пособия — отсутствие доходов у супругов от трудовой деятельности в расчетном периоде.
— По пособию до 1,5 лет средства были перечислены своевременно — в единый день выплаты детских пособий — 3 февраля. Но банком был осуществлен возврат по причине расхождения данных в ФИО. По существу вопроса заявитель проконсультирован. Повторно выплата будет перечислена в течение 5 рабочих дней, — добавили в Социальном фонде Башкирии.
Также подчеркивается, что консультации по вопросу выплаты от 3 до 7 лет предоставляются по линии Министерства семьи, труда и социальной защиты населения РБ по номеру телефона Единого контакт-центра 8 800 600 00 00.
#Элина Сайфранова
Подпишитесь
Магия чисел: как Башкортостан с Татарстаном цифрами меряется и проигрывает
Сегодня, 05:49
«Новые боссы рвут систему»: в Уфе может исчезнуть знаменитое авиапредприятие «Молния»
6 февраля 07:54
Почему подорожали огурцы в 2023 году.
Цены в Уфе и Башкирии
Сегодня, 06:29
«Это рецидивисты»: депутат Курултая Башкирии раскрыл жуткие истории буллинга в школах
Сегодня, 09:55
Жители Башкортостана в пять раз чаще работают вахтовиками, чем жители Татарстана
Сегодня, 11:11
У жителей Татарстана больше шансов получать разные пособия, чем у жителей Башкирии
Сегодня, 10:12
ИИ и машинное обучение в контакт-центре — следующий шаг в улучшении отношений с клиентами
Контакт-центры должны заранее связываться с клиентами для сбора отзывов, а также других важных метаданных, таких как покупательское поведение, история претензий, пожизненная ценность и демографические данные. В свою очередь, эти данные можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения для получения информации о клиентах. Давайте рассмотрим некоторые преимущества, которые контакт-центры могут реализовать, используя искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО).
Влияние ИИ и машинного обучения на отношения с клиентами
Искусственный интеллект и машинное обучение широко используются для улучшения контроля над несколькими ключевыми показателями эффективности.
Эти ключевые показатели эффективности включают среднее время в очереди, среднюю скорость ответа, процент отказа от вызова, уровень удовлетворенности клиентов и многое другое. Контакт-центры могут управлять и контролировать каждую критическую точку взаимодействия, связанную с их взаимодействием с клиентом, с помощью интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения.
Ниже перечислены основные способы, с помощью которых интеграция ИИ в контакт-центры преобразует отношения с клиентами:
● База знаний на основе ИИ, созданная с помощью обработки естественного языка
Контакт-центрам требуются мощные инструменты для сбора, анализа, а также интерпретации и обмена данными. данные о клиентах через необходимые точки контакта и каналы взаимодействия. Это возможно с помощью клиентской аналитики на базе ИИ. Кроме того, NLP (обработка естественного языка) может обнаруживать неприязнь клиентов и проблемы в голосовых вызовах и даже при необходимости передавать их живым агентам.
RTSA (аналитика речи в реальном времени) помогает в обеспечении качества вызовов.
● Чат-боты или VCA для самообслуживания
Чат-боты или виртуальные помощники по звонкам могут помочь разрешить жалобы клиентов по сложным вопросам и тем самым оптимизировать отношения с клиентами. Gartner прогнозирует, что к 2020 году количество предприятий, использующих чат-ботов, увеличится на 25%.
● Машинное обучение для интеллектуального поведенческого сопряжения
Технология машинного обучения может помочь операторам контакт-центров, предоставляя персонализированные рекомендации клиентам на основе их истории. Ключевые факторы, участвующие в объединении или согласовании целей клиента и агента, также известные как поведенческое сопряжение, анализируют предпочтения клиента в отношении продукта, покупательское поведение, потраченное время и предыдущие проблемы. Предоставленные предложения могут помочь операторам контакт-центра лучше понять предпочтения клиентов и, таким образом, сократить AHT (среднее время обработки).
● Интеллектуальная маршрутизация
Искусственный интеллект представляет собой модернизацию стандартных систем IVR (интерактивного голосового ответа), поскольку он позволяет клиентам прослушивать список опций меню и точно реагировать на причину вызова. Это решает насущную проблему, с которой сталкиваются контакт-центры — неудовлетворенность клиентов стандартными и общими вариантами решения их проблемы.
Интеллектуальная маршрутизация анализирует заявления вызывающего абонента и точно направляет вызов соответствующему агенту или ресурсу. Благодаря интеллектуальной маршрутизации на основе ИИ также можно определить, был ли вызывающий абонент направлен на живого агента или VCA, поскольку он также имеет доступ к истории прошлых вызовов.
● Для улучшения соответствия правилам и нормам
В контакт-центрах можно использовать методы искусственного интеллекта, чтобы обеспечить соответствие контакт-центров. Процессы идентификации и проверки клиентов теперь могут выполняться путем обеспечения ограничений доступа к конфиденциальным личным данным клиентов, тем самым улучшая соответствие GDPR.
● Сокращает операционные расходы
Автоматизация на основе ИИ помогает контакт-центрам улучшать отношения с клиентами и сокращать операционные расходы. Благодаря доступности в режиме реального времени контакт-центры могут повысить свою масштабируемость при сезонных всплесках объема вызовов без увеличения затрат. Кроме того, путь клиента улучшается за счет исключения длительных циклов ожидания и повышения эффективности операторов контакт-центра.
Подробнее:Использование данных контакт-центров для получения практических результатов
● Устранение пробелов в навыках в контакт-центрах
Квалифицированных ресурсов всегда не хватает, особенно в контакт-центрах, спрос на которые может быть сезонным. Это основная причина, по которой многие контакт-центры используют чат-ботов на базе ИИ в качестве основного порта вызова для взаимодействия со своими клиентами. Затем виртуальные помощники по звонкам могут направить вызов соответствующим агентам для решения вопросов или проблем клиента, перенаправив клиента в нужную часть веб-сайта или в раздел часто задаваемых вопросов.
Если они не могут ответить на запрос, он может просто направить клиента к консультанту в онлайн-чате. Биометрия и предварительная аутентификация являются другими важными приложениями, используемыми контакт-центрами для точного определения требований клиентов и, таким образом, улучшения взаимоотношений с ними.
Основные выводы об искусственном интеллекте и машинном обучении в контакт-центрах
Искусственный интеллект и машинное обучение могут беспрепятственно объединять чат-ботов с агентами-людьми для сбора важных данных о клиентах. Ключевым преимуществом искусственного интеллекта и машинного обучения для контакт-центров является среда для совместной работы, которую они обеспечивают в сочетании с масштабируемостью и повышенной эффективностью. Благодаря когнитивной автоматизации, обеспечиваемой искусственным интеллектом, контакт-центры могут автоматизировать процессы и эффективно работать с чат-ботами или виртуальными помощниками по звонкам для лучшего и более персонализированного обслуживания клиентов.
Подробнее:Как улучшить показатели качества контакт-центра и качество обслуживания клиентов
Чтобы узнать больше об опыте MAI в области контакт-центров и услуг по выполнению заказов, отправьте электронное письмо прямо сейчас!
Твиты @MAI_Solutions
Преобразование контакт-центра с помощью машинного обучения: дифференцированное взаимодействие с клиентами
Сегодняшний потребитель ожидает индивидуального клиентского опыта (CX). Они стремятся к постоянному персонализированному обслуживанию на каждом канале, где они взаимодействуют с брендами, даже когда эти бренды изо всех сил пытаются найти баланс между удовлетворением клиентов и снижением операционных расходов.
getty
Контакт-центр находится в эпицентре битвы брендов за CX. Почему? Потому что зачастую это первое и единственное взаимодействие бренда с клиентом, а это означает, что контакт-центр может как улучшить, так и испортить CX.
Таким образом, вместо того, чтобы рассматривать контакт-центр как центр затрат, бренды должны начать рассматривать его как возможность для инвестиций в технологии, которые способствуют более тесным отношениям с клиентами и конкурентному преимуществу.
Внедряя изменения в существующие контакт-центры за счет новых способов использования данных и решений машинного обучения (ML), некоторые из самых известных мировых брендов добиваются повышения операционной эффективности, снижения нагрузки на действующих операторов и значительного улучшения клиентского опыта.
Контакт-центры догоняют ожидания клиентов
Ожидания клиентов опережают ожидания традиционных контакт-центров, и зеркала заднего вида уже недостаточно, чтобы поддерживать удовлетворенность и лояльность клиентов. Масштабирование агентов для удовлетворения растущего спроса клиентов на постоянное персонализированное обслуживание просто невозможно в традиционной модели. Вместо этого современному контакт-центру требуется 360-градусный обзор пути клиента, который включает немедленный доступ к контекстуальной информации о клиенте в режиме реального времени.
Организации, которые действительно ориентированы на клиента, полагаются на расширенную аналитику в режиме реального времени для разработки стратегий, основанных на данных, для улучшения работы контакт-центра. В то время как большинство компаний внедрили базовую аналитику данных, только 37% организаций считают, что они используют расширенную аналитику для создания ценности, что указывает на значительные возможности для улучшения и потребность в более интеллектуальных решениях.
Тем не менее, согласно данным McKinsey, компании, которые уже применили расширенную аналитику, сокращают среднее время обработки до 40 %, повышают уровень сдерживания самообслуживания на 5-20 %, сокращают расходы на сотрудников до 5 миллионов долларов и увеличивают коэффициент конверсии по звонкам из службы в продажи почти на 50%.
Облачные технологии призваны изменить работу контакт-центров
Облачные контакт-центры позволяют брендам собирать данные о клиентах и использовать их для эффективного обслуживания клиентов в любом масштабе.
- Повышение качества обслуживания клиентов : Быстро направляя вопросы нужному агенту, отделы обслуживания клиентов могут сократить время ожидания вызова и время на решение.
- Повышение производительности агентов: Передача повторяющихся вопросов и основных задач чат-ботам снижает объем звонков агентов, позволяя им оказывать более качественную помощь в режиме реального времени по сложным вопросам.
- Расширение возможностей для бизнеса: Технологии самообслуживания снижают затраты и обеспечивают более эффективное обслуживание, освобождая время для усовершенствований и инноваций. Кроме того, данные и аналитика в реальном времени предоставляют организациям глубокую обратную связь и информацию о разрешении вызовов, чтобы клиенты оставались довольными и лояльными.
ML оптимизирует почти все функции контакт-центра, сокращая объем звонков, предлагая эффективное самообслуживание и помогая представителям быстро получать доступ к информации о клиентах и анализу настроений. Когда агенты не увязают в транзакционных, малоценных взаимодействиях, они могут сосредоточиться на задачах, требующих их уникального опыта, повышая производительность.
Создание современного контакт-центра
Интеллектуальные технологии позволяют брендам переосмыслить контакт-центр как возможность получить конкурентное преимущество. Хотя каждая организация имеет уникальные потребности, есть несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы максимизировать производительность контакт-центра и более эффективно использовать данные в вашей организации:
1. Перейдите в облако.
Устаревшая инфраструктура данных просто не была создана для обработки того объема данных, который необходим для обеспечения быстрого контекстного обслуживания клиентов в сезонном масштабе.
AWS предлагает интеллектуальные решения для контакт-центров, предназначенные для более быстрого решения проблем и удовлетворения потребностей компаний, начиная от крупных предприятий и заканчивая небольшими стартапами.
Рассмотрим опыт компании Intuit, разрабатывающей программное обеспечение для финансов. Intuit обслуживает более 16 миллионов человек каждый год, предоставляя техническую поддержку, проверку налоговых документов и помощь при покупке. Но клиенты компании были разочарованы длительным временем ожидания и необходимостью повторять информацию каждый раз, когда их передавали новому агенту. Благодаря многоканальному облачному контакт-центру AWS Amazon Connect компания Intuit смогла унифицировать данные о клиентах в разных бизнес-подразделениях, сократить время ожидания и масштабировать агентов в пик налогового сезона.
2. Рассматривайте данные как стратегический актив.
Облако позволяет организациям лучше собирать, хранить, упорядочивать и обрабатывать ценную информацию о клиентах.
Затем эти данные можно использовать для подробной аналитики и анализа настроений, что позволяет организациям выявлять важные отзывы о компании и продуктах. С помощью машинного обучения этот критический анализ можно проводить в режиме реального времени в контакт-центре.
Например, компания Peraton, которая предоставляет миссионерские услуги, цифровую трансформацию и корпоративные операции государственным организациям США, внедрила Contact Lens для Amazon Connect, решение с обработкой естественного языка (NLP) для выявления проблем с обслуживанием клиентов во время звонков в реальном времени. Добавив возможности машинного обучения в реальном времени в свой контакт-центр, Peraton повысила скорость обработки первого вызова на 25 % и сократила общий объем вызовов и затраты на 5 %.
3. Внедряйте инновации с помощью ИИ и машинного обучения.
Когда организации получат доступ ко всей информации о своих клиентах в единой инфраструктуре хранения данных, они смогут внедрить дополнительные инструменты для улучшения работы агентов и клиентов.
Во многих случаях эти инструменты позволяют организации внедрять инновации с использованием технологий, включающих AI и ML.
Биотехнологическая компания Amgen использует передовые научные достижения, такие как генетика человека, для открытия, разработки и производства лекарственных препаратов для человека. Но мониторинг записей о звонках от пациентов и поставщиков медицинских услуг может быть сложной задачей, потому что нежелательные явления и побочные эффекты лекарств часто описываются очень техническим языком. Чтобы решить эту проблему, Amgen внедрила AWS Contact Center Intelligence (CCI) в своих контакт-центрах. Благодаря машинному обучению более точные транскрипции звонков AWS CCI обеспечивают преобразование медицинской речи в текст с точной терминологией и обозначениями, что позволяет Amgen анализировать звонки в масштабе, раскрывать информацию о клиентах, обеспечивать соответствие требованиям и повышать производительность агентов.
Современные контакт-центры — это интеллектуальные контакт-центры
Организации, которые не могут предоставить клиентам быструю помощь на основе данных, рискуют увеличить отток клиентов, а привлечение новых клиентов обходится чрезвычайно дорого.
