В случае текстовой коммуникации, искусственный интеллект анализирует логи диалогов, а при устных разговорах система исследует их аудиозаписи. Нейронные сети на основе собранных данных выявляют наиболее эффективные модели общения и даже могут прогнозировать поведение клиентов после определенных высказываний сотрудников компании.
Анализ коммуникаций с использованием искусственного интеллекта является одним из наиболее динамично развивающихся направлений. Эта технология позволяет автоматически изучать все формы взаимодействия компании с клиентами в различных каналах: анализ записей телефонных разговоров, диалогов в социальных сетях, мессенджерах или чат-ботах.
Бизнес сегодня проявляет большой интерес к возможности прогнозировать поведение потребителей в реальном времени, повышать производительность сотрудников и создавать более прозрачную систему мониторинга их деятельности. Инвестиции в решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) становятся всё более актуальными для предпринимателей. По прогнозам экспертов, к 2026 году объем рынка речевой аналитики достигнет $4,5 миллиарда долларов при годовом росте в 20,5%.
Речевая аналитика
Сегодня можно утверждать, что использование данных речевой аналитики становится неотъемлемой частью стратегии управления компанией.
По крайней мере, стоит рассмотреть 4 ключевых решения, которые значительно увеличат эффективность бизнеса, по мнению экспертов MTS AI:
1. Анализ тональности и эмоций: Искусственный интеллект способен мониторить диалоги между сотрудниками колл-центра и клиентами, определяя эмоциональное состояние обеих сторон. В случае обнаружения конфликтных ситуаций система может вмешиваться, предлагая смену оператора. Анализ речи позволяет понять, какие слова сотрудника вызывают ту или иную реакцию клиента. Эти данные можно использовать для корректировки скриптов обслуживания, чтобы исключить потенциально конфликтные моменты. Эта информация также включается в «портфель» каждого оператора, и если сотрудник регулярно сталкивается с проблемами в общении с клиентами, система может предложить ему дополнительное обучение.
2. Анализ тональности в разных аспектах высказывания: ИИ способен выделить конкретные темы разговора и определить, что именно понравилось или не понравилось клиенту. Например, система может выявить, что клиент высоко оценил «разнообразие тарифов», но был недоволен «качеством обслуживания» при подключении.
3. Анализ точек изменения настроения клиента: В случае конфликтных диалогов нейронные сети подробно анализируют момент, когда меняется эмоциональная окраска разговора, и определяют причины таких изменений в поведении клиента.
4. Анализ тональности всего разговора: Система анализирует весь диалог, создавая статистику эффективности и конфликтности оператора. Эта информация также используется для подготовки корпоративной статистики.
Все эти инструменты речевой аналитики не только улучшают качество обслуживания клиентов, но и помогают компаниям точно адаптироваться к их потребностям и ожиданиям.
Мониторинг соблюдения правил со стороны операторов
Для обеспечения эффективности и стандартизации работы в колл-центре компания может прибегнуть к использованию искусственного интеллекта (ИИ) для наблюдения за соответствием диалогических скриптов. ИИ проверяет, не отклоняется ли сотрудник от структуры беседы и оценивает речь оператора на предмет использования запрещенных слов или длинных пауз. Если сотрудник говорит слишком быстро или прерывает клиента, система анализа также фиксирует это в своих отчетах.
Однако для эффективной работы такой аналитической системы необходимо детально определить правила, которые должны соблюдать нейросети. Это осложняется тем, что ручные словари с ключевыми фразами устаревают и требуют постоянного обновления. Кроме того, каждая компания имеет свои собственные правила общения с клиентами, поэтому в большинстве случаев необходимо пересматривать «инструкции» для нейросети с нуля.
Семантические словари могут оптимизировать подготовку правил для аналитических систем, автоматически формируя набор слов и фраз, аналогичных запросам пользователей. Эти словари также учитывают порядок слов, возможные опечатки и другие факторы. Такой подход можно использовать для фильтрации диалогов или поиска ключевых слов, чтобы найти все соответствующие запросу варианты словосочетаний.
Модели машинного обучения также способны определять смысл высказываний, что упрощает поиск в коммуникации. В этом случае система не ищет конкретные слова в диалоге (например, «привет» и его вариации) — она способна самостоятельно выявить приветствие в реплике, исходя из структуры и контекста беседы. Таким образом, ИИ также может выявлять другие ключевые события для оценки работы оператора, такие как прощание с клиентом или предложение бонуса.
Семантический поиск
Использование семантического поиска не ограничивается лишь оценкой деятельности оператора. Оно также играет важную роль в сборе статистики и продуктовом анализе. Нейронные сети могут быть задействованы для более сложного анализа текстовых коммуникаций, позволяя не только находить слова на основе их буквенного написания, но и учитывать их смысл и контекст. Это означает, что при поиске разговоров, в которых клиент выразил недовольство качеством услуг, система сможет обнаружить все такие диалоги, несмотря на разные вариации выражений, будь то «плохое качество» или «ужасное обслуживание».
Предсказательная аналитика
Современные аналитические системы не только могут делать выводы о причинах прошлых событий и находить в них закономерности, но также способны с высокой точностью делать прогнозы на основе ранее собранных данных. Этот метод применим для оценки корпоративных рисков и анализа будущего поведения клиентов.
Изучив прошлые действия клиентов, система может определить, в какое время они наиболее склонны к взаимодействию с компанией. Это позволяет телеком-операторам решить, когда лучше всего связаться с абонентом и предложить новые тарифные планы, а ритейлерам — отправить таргетированные маркетинговые сообщения с предложениями на товары, которые, по мнению системы, клиент собирается приобрести в ближайшем будущем.
Системы искусственного интеллекта, анализируя накопленные данные, также способны предсказывать снижение спроса на товары и услуги компании, рост недовольства качеством обслуживания или продукции, а также пиковые нагрузки на колл-центры. Как только система обнаруживает признаки развития негативных событий, она автоматически информирует руководство, чтобы предпринять меры по их минимизации.
Предсказательная аналитическая система также полезна для оценки удовлетворенности клиентов, которые не оставляют отзывы о работе компании. Определить их отношение к бренду можно по метаданным пользователя, таким как частота обращений, история покупок и другие данные в их профилях.
Группировка неструктурированных данных с помощью автоматической кластеризации
При анализе коммуникаций нейронные сети способны объединять диалоги в категории, основываясь на общих темах и характеристиках разговоров, и это делается без необходимости проведения дополнительного обучения моделей. Это не просто удобное средство для агрегирования статистики; искусственный интеллект способен автоматически выявлять скрытые закономерности, которые человеку могли бы остаться незамеченными. Это, в свою очередь, открывает новые возможности для выявления улучшений во взаимодействии с клиентами.
В качестве примера, предположим, что компания сталкивается с проблемой понимания причин, по которым клиенты оценивают качество обслуживания на сайте низко в окне чата с оператором. В этом случае технология автоматической кластеризации данных с помощью искусственного интеллекта может прийти на помощь. Нейросети способны не только анализировать содержание разговора, но и отслеживать другие действия пользователя во время общения. В результате такого анализа система может выявить, что низкие оценки качества обслуживания выставляют пользователи, которые безуспешно пытались прикрепить скриншот во время общения с оператором.
Фото: stockphoto.
