當您經(jīng)營(yíng)當地企業(yè)時(shí)，很容易在現場(chǎng)收集反饋。但是當你有數千甚至數百萬(wàn)的顧客分散在世界各地時(shí)，你會(huì )怎么做?傾聽(tīng)客戶(hù)的聲音仍然很重要，尤其是當您的業(yè)務(wù)遍布幾大洲時(shí)。
但是，您需要正確的工具。希望只有擁有出色的客戶(hù)支持才能實(shí)現這一目標是不夠的。當比例是一個(gè)問(wèn)題時(shí)，盡可能自動(dòng)化是正確的答案。
在A(yíng)I和機器學(xué)習之前，反饋的自動(dòng)分析更多地關(guān)注定量指標，例如星級或評級的產(chǎn)品評論。通過(guò)單獨或搜索特定關(guān)鍵字，查看人們在論壇或投訴電子郵件中對產(chǎn)品的評論。
自然語(yǔ)言處理(NLP)的進(jìn)步提供了一個(gè)聆聽(tīng)客戶(hù)所說(shuō)內容的新世界。我們正在走向一個(gè)公司，以公司客戶(hù)體驗為競爭對手。在這個(gè)新的領(lǐng)域，客戶(hù)需要全天候的幫助和自助工具的可用性，盡可能少的等待時(shí)間和摩擦。如果公司能夠預見(jiàn)并預防未來(lái)的問(wèn)題，那將成為客戶(hù)服務(wù)的下一步。
AI可以為客戶(hù)反饋分析做些什么?
AI在模式檢測和分類(lèi)問(wèn)題方面效果最佳。這對客戶(hù)支持來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。如果您可以識別問(wèn)題并將它們組合在一起，則可以提供適當的解決方案類(lèi)。
將AI用于客戶(hù)反饋問(wèn)題的優(yōu)勢在于，此方法可幫助您深入了解以人類(lèi)語(yǔ)言表達為句子的客戶(hù)反饋。這比簡(jiǎn)單的星級評級更具啟發(fā)性，因為它可以提供有關(guān)問(wèn)題性質(zhì)的見(jiàn)解。
分析文本
在NLP之前，改善服務(wù)的唯一方法是記錄客戶(hù)與呼叫代理的互動(dòng)，并重播它們以找到問(wèn)題的根源，或掃描大量投訴電子郵件?，F在有一種基于文本分析的更好，更快的方法。
以這種方式查看客戶(hù)反饋的結果包括了解投訴的主題，問(wèn)題的規模和客戶(hù)的主導情緒。TAI軟件通過(guò)查看某些單詞的頻率并對其進(jìn)行分組來(lái)實(shí)現這一點(diǎn)。
理解文本的最簡(jiǎn)單方法是查看關(guān)鍵字的頻率及其強度指標?？梢陨婕肮δ芊治鰜?lái)識別單詞之間的關(guān)系，因為單詞對或組通常比簡(jiǎn)單單詞更具表現力。這類(lèi)似于longtail關(guān)鍵字，可以更深入地了解問(wèn)題究竟是什么。如果相同的單詞組出現在具有相關(guān)強度指標的更多評論中，則顯示出值得研究的情況。
當客戶(hù)對某個(gè)主題有強烈(負面)意見(jiàn)時(shí)，他們通常會(huì )花時(shí)間提供反饋。情感分析提供了一種衡量客戶(hù)對品牌的熱情程度的方法。這種方法的唯一問(wèn)題可能是使用諷刺，人工智能系統通常無(wú)法準確檢測到這種諷刺。
分類(lèi)問(wèn)題
由于A(yíng)I適用于模式檢測，因此它具有很強的能力來(lái)創(chuàng )建問(wèn)題組并自動(dòng)標記它們。然后，基于標簽，軟件可以對個(gè)人投訴進(jìn)行分類(lèi)并將其置于相應的類(lèi)別中。情緒分析顯示用戶(hù)認為問(wèn)題的重要性。這可以為故障單分配優(yōu)先級。它應該謹慎應用，因為大多數客戶(hù)往往非常偏頗，并在遇險時(shí)夸大他們的問(wèn)題。
在預定義類(lèi)別中自動(dòng)分類(lèi)客戶(hù)票證也是允許自動(dòng)解決票證或將票據傳遞給人工代理的選項。好消息是分類(lèi)算法也可以用于同義詞。
識別異常
AI系統可以結合使用定性和定量分析。通過(guò)查看每組問(wèn)題的頻率并將其與其他參數(例如tdays或周)進(jìn)行比較，它可以在特定問(wèn)題趨勢時(shí)觸發(fā)警報。
這種異?？赡鼙砻魈囟óa(chǎn)品或特征比其他產(chǎn)品或特征造成更多麻煩，因此需要特別注意。由于A(yíng)I動(dòng)態(tài)運行并且可以采用新輸入，因此可以識別系統設計人員首先沒(méi)有考慮的異常情況。
AI用例反饋客戶(hù)反饋
通過(guò)實(shí)時(shí)查看反饋，社交傾聽(tīng)可以幫助公司始終掌握客戶(hù)的問(wèn)題。
使用這種系統的一個(gè)很好的例子是游戲社區的反饋分析。一些在線(xiàn)游戲平臺聚集了數百萬(wàn)不斷傳達他們對產(chǎn)品的意見(jiàn)的用戶(hù)。他們使用專(zhuān)門(mén)的論壇甚至是集成到游戲中的聊天。在這里，AI可以幫助自動(dòng)反饋收集。NLP模型也可以訓練以理解特定游戲的俚語(yǔ)，從而以與玩家相同的方式沉浸在社區中。這是一個(gè)很好的工具，可用于評估新版本的執行情況以及保持其無(wú)錯誤和最新版本。
另一個(gè)應用是分析從聊天機器人檢索到的信息。機器學(xué)習算法可以自動(dòng)對問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)，并智能地將呼叫路由到自動(dòng)系統或人類(lèi)呼叫代理。此外，通過(guò)查看先前交互的成功通信模式，聊天機器人甚至可以通過(guò)在現場(chǎng)建議最佳響應來(lái)協(xié)助新代理。此功能還可用于電子郵件營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化軟件，這有助于創(chuàng )建更個(gè)性化的消息并改善客戶(hù)溝通。
自動(dòng)社交聆聽(tīng)正在崛起
雖然這聽(tīng)起來(lái)像是老大哥的新聞，但社交聆聽(tīng)已經(jīng)成為現實(shí)。隨著(zhù)NLP和機器學(xué)習系統的不斷完善，這將成為客戶(hù)服務(wù)的常態(tài)。人工智能將影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)的幾乎所有方面，在競爭中發(fā)揮真正的作用。