Как чат-боты используют анализ настроений для повышения удовлетворенности клиентов

Влад Тагиев

Контент-менеджер продукта Smartpoint

По мере того как искусственный интеллект продолжает укреплять свои позиции в современном обслуживании клиентов, виртуальные помощники становятся неотъемлемой частью пользовательского опыта. В то время как флагманы, такие как Алиса и Siri, стали вершиной взаимодействия людей с этой технологией, услуги, такие как чат-боты, используют простой алгоритм для оптимизации общения с клиентами.

Чат-боты обычно используются для первичной поддержки, поскольку они передают информацию о продуктах и услугах. Клиентам нравятся чат-боты, потому что они обеспечивают мгновенные ответы и улучшают опыт поддержки через эффективный интерфейс.

Со временем чат-боты становятся все более продвинутыми и адаптируют новые функции искусственного интеллекта, которые улучшают пользовательский опыт. Одной из таких функций является анализ настроений, который позволяет боту определить эмоцию, стоящую за сообщением клиента. С помощью этого инструмента вы узнаете, идут ли хорошо разговоры клиентов с вашими ботами.

В этой статье давайте рассмотрим некоторые инструменты которые могут быть использованы в вашем бизнесе в качестве инструмента повышения удовлетворенности клиентов

Особенности анализа настроений

Прежде чем мы погрузимся в то, как анализ настроений влияет на удовлетворенность клиентов, давайте разберемся с двумя основными инструментами.

Машинное обучение

Машинное обучение – это алгоритм, который улучшает работу чат-бота во время разговоров. Когда разговор начинается, алгоритм анализирует предыдущие сообщения и соответствующим образом отвечает на них. Это делает разговор более плавным и создает более персонализированное ощущение для клиента.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка, обычно известная как NLP, воспринимает и оценивает информацию клиента. С помощью этого инструмента ученые могут программировать чат-бота так, чтобы он реагировал по-разному на сообщения в течение всего взаимодействия. Если бот распознает негативный язык, он адаптирует свои ответы соответствующим образом или перенаправляет разговор к живому агенту.

Теперь, когда мы рассмотрели инструменты, используемые для анализа настроений, давайте обсудим, как эта технология революционизировала чат-боты.

Как чат-боты используют искусственный интеллект

До появления AI чат-боты были очень простыми. Они могли отвечать только несколькими ответами и не могли обрабатывать данные за пределами своих запрограммированных параметров. В результате взаимодействие с чат-ботами было менее привлекательным, чем разговор с человеческим представителем.

Чат-боты на основе AI запрограммированы для стимулирования разговора и распознавания скрытых намерений за сообщением клиента. Они учатся на предыдущих взаимодействиях, что улучшает их способность предоставлять релевантные ответы и информацию.

Анализ настроений поднял эту способность на новый уровень, позволив ботам интерпретировать эмоции. Давайте рассмотрим, как это работает в следующем разделе.

Как только чат-боты смогли эффективно общаться, следующим шагом было улучшение пользовательского опыта. В конце концов, недостаточно просто давать правильные ответы, вы хотите создать приятный опыт для своих клиентов. С помощью анализа настроений чат-боты могли понять, идет ли разговор хорошо, и соответствующим образом реагировать на эмоции клиентов.

То, что делает анализ настроений таким ценным, – это его способность концептуализировать социальные взаимодействия. Представьте себе алгоритм, который определяет, что клиенты думают о вашем продукте, почему они так думают и что можно сделать, чтобы сделать их опыт лучше.

Чтобы показать вам, как это работает на практике, вот несколько способов, которыми анализ настроений может улучшить пользовательский опыт с чат-ботами.

1. Адаптивная помощь клиентам

С помощью анализа настроений чат-боты могут модифицировать свои ответы так, чтобы они соответствовали эмоциям клиента. Эти адекватные ответы создают отличные, увлекательные взаимодействия с клиентами.

2. Перенаправление раздраженных или злых клиентов

Клиенты, которые явно расстроены в начале разговора, быстро распознаются и перенаправляются к живому агенту. Таким образом, клиент получит персонализированную поддержку быстро и эффективно.

3. Категоризация клиентов

Данные чат-бота потрясающе, потому что они записывают весь разговор с клиентом. И, с помощью анализа настроений, чат-боты могут определить самых довольных и самых недовольных пользователей среди ваших клиентов. Сегментируя вашу аудиторию на основе удовлетворенности клиентов, вы можете приоритизировать поддержку пользователей, которые рискуют уйти, и вознаграждать клиентов, которые продемонстрировали долгосрочную лояльность.

4. Запись общей удовлетворенности клиентов

В дополнение к сегментации аудитории, анализ настроений может распознать общее восприятие вашими клиентами вашей услуги, бренда и продуктов. Это предоставляет чат-боту информацию о том, как клиенты чувствуют себя, прежде чем они взаимодействуют с ними.

Анализ настроений и другие инструменты AI будут продолжать пользоваться популярностью в обслуживании клиентов. Их применение – отличный способ придать вашим чат-ботам преимущество и улучшить пользовательский опыт для ваших клиентов.

Для получения дополнительной информации об этой технологии прочитайте о инструментах анализа настроений.