Chatbots που σπεύδουν να διαβάσουν το δωμάτιο: Ανάλυση συναισθήματος AI

Ένας από τους βασικούς πυλώνες για την επιτυχή εξυπηρέτηση πελατών είναι η ικανότητα κατανόησης του πελάτη – το να ενεργείς σύμφωνα με τον τόνο και τη διάθεσή του είναι αναπόσπαστο κομμάτι, ειδικά όταν έχουμε να κάνουμε με δυσαρεστημένους πελάτες.

Η ακριβής ανάλυση συναισθήματος αποτελεί εδώ και καιρό στόχο για τις επιχειρήσεις που στοχεύουν να βελτιώσουν τα επίπεδα ικανοποίησής τους, αλλά τα συμβατικά εργαλεία έχουν αρχίσει να ξεπερνούν τα όριά τους. Οι πληροφορίες που προέρχονται από παλαιότερες ποικιλίες ανάλυσης συναισθήματος προέρχονται από μεροληπτικά παρα

δείγματα

συναισθήματος πελατών: οι

κριτικές

, οι φόρμες σχολίων και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης βοηθούν ελάχιστα καθώς οι πελάτες τα αναζητούν με προκατειλημμένες σκέψεις και συναισθήματα. Τέτοια εργαλεία περιορίζονται επίσης από τις βασικές τους δυνατότητες κατανόησης γλώσσας, αποτυγχάνοντας να διαβάσουν μεταξύ των γραμμών και να αποκτήσουν πρόσβαση στο συναίσθημα των πελατών με λεπτές αποχρώσεις.

Ωστόσο, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορεί να αναζωογονήσει την ανάλυση συναισθημάτων, αναπτύσσοντας λιγότερο προκατειλημμένα και πιο ακριβή δεδομένα για χρήση από πράκτορες και chatbot. Με αξιόπιστα δεδομένα συναισθήματος πελατών, τα chatbot που υποστηρίζονται από AI παρέχουν καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών που είναι προσαρμοσμένη στις ανάγκες του πελάτη.

Λήψη κατάλληλων μέτρων

Μερικές φορές, τα αιτήματα των πελατών μπορεί να μην απαιτούν συναισθηματική ανάλυση, αλλά πότε πότε μπορεί να είναι η διαφορά μεταξύ μιας τρομερής

εμπ

ειρίας πελάτη και μιας θετικής εμπειρίας. Πάρτε ένα παράδειγμα πελάτη που αγοράζει μια τσάντα από έναν λιανοπωλητή. Θέτοντας την ερώτηση “Ποιος είναι ο αριθμός παρακολούθησης μου;” μπορεί να έχει μια απλή απάντηση που δεν απαιτεί τονική ποικιλία, αλλά τι γίνεται αν η παραγγελία του πελάτη καθυστερήσει ή ακυρωθεί;

Σε τέτοιου είδους καταστάσεις, τα chatbot που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλάβουν δράση σύμφωνα με τον τόνο των πελατών – προσφέροντας διορθωτικές ενέργειες με τη μορφή εκπτώσεων ή προετοιμάζοντας μια

επα

νάληψη παραγγελίας ή επιστροφή χρημάτων. Η αποκατάσταση μιας επιδεινούμενης κατάστασης υποστήριξης παραδοσιακά έπεφτε σε έναν ανθρώπινο πράκτορα, αλλά αυτό μερικές φορές οδήγησε σε καθυστερήσεις στην επίλυση ανάλογα με τη διαθεσιμότητα των εργαζομένων που θα μπορούσαν να επηρεάσουν αρνητικά αυτό που διαφορετικά θα ήταν μια θετική εμπειρία πελάτη. Βασίζοντας τις τακτικές ανταπόκρισης σε δεδομένα ανάλυσης συναισθήματος πελατών, η απόφαση προσαρμογής μπορεί να προσαρμοστεί κατάλληλα στο σχετικό επίπεδο απόκρισης που απαιτείται, μειώνοντας πιθανώς και το κόστος που χάνεται.

Ενώ τα AI-chatbots δεν θα αντικαταστήσουν πλήρως τους ανθρώπινους πράκτορες, οι παγκόσμιες επιχειρήσεις έχουν πελατειακές βάσεις που περιμένουν υποστήριξη όλο το εικοσιτετράωρο, οδηγώντας σε μια ζήτηση που δεν καλύπτεται πάντα από τις ώρες εργαζομένων. Οι πελάτες αναζητούν απλές ερωτήσεις για να απαντηθούν άμεσα και δεν ικανοποιούνται με την αναμονή για ενημερώσεις παραγγελιών ή βασικά ερωτήματα. Τα chatbots μπορούν να παρέχουν άμεσους χρόνους απόκρισης που αναγνωρίζουν το συναίσθημα ή το συναίσθημα που κρύβεται πίσω από τα λόγια ενός ανθρώπινου χρήστη – και τις κατάλληλες στιγμές για να το πράξετε.

Πρόσθετες πληροφορίες AI

Εκτός από την άμεση υποστήριξη πελατών, η ανάλυση συναισθημάτων μέσω chatbots AI θα μπορούσε επίσης να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για τη συμπεριφορά των πελατών και την απόδοση της επωνυμίας. Αξιοποιώντας τα δεδομένα που υπάρχουν ήδη, οι επιχειρήσεις μπορούν να έχουν πρόσβαση σε καλύτερα ενημερωμένες στρατηγικές CX, τόσο για τη βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών όσο και για την πρόσβαση σε πιο ακριβή δεδομένα ανάλυσης συναισθήματος των εμπειριών των πελατών από τα σχόλια μέσω κοινωνικών μέσων ή ερευνών.

Επιπλέον, τα chatbot που χρησιμοποιούν ανάλυση συναισθήματος θα μπορούν να εντοπίζουν περίεργους πελάτες, ανοίγοντας δρόμους για αύξηση των πωλήσεων μέσω αλληλεπιδράσεων υπηρεσιών, αποφεύγοντας παράλληλα καταστάσεις στις οποίες αυτό θα ήταν ακατάλληλο για τον πελάτη.

βοηθητικοί πράκτορες AI

Το μέλλον της εμπειρίας πελατών είναι συνδεδεμένο με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης και οι επιχειρήσεις που θέλουν να μεγιστοποιήσουν την εξυπηρέτηση πελατών τους θα εφαρμόσουν τις πληροφορίες που μπορούν να αποκτήσουν τα chatbots κατά τη διάρκεια της πρώιμης συνομιλίας στις αλληλεπιδράσεις μεταξύ πρακτόρων και πελατών. Παρέχοντας στους αντιπροσώπους μια ολοκληρωμένη αναφορά του συναισθήματος των πελατών πριν από την αποστολή μηνυμάτων, τα chatbots μπορούν να μειώσουν την τριβή πριν καν αρχίσει η συνομιλία, οδηγώντας σε λιγότερες καταστάσεις όπου οι πελάτες απογοητεύονται περαιτέρω με την επανάληψη των περιστάσεων ή των παραπόνων τους.

Όταν χρησιμοποιείται σε συνεργασία με ανθρώπους για την επικύρωση προτάσεων απόκρισης και ανάλυσης συναισθημάτων, ο τόνος και οι απαντήσεις των chatbots μπορούν επίσης να βελτιωθούν. Παρακολουθώντας πότε οι άνθρωποι απογοητεύονται από τα

ρομπότ

σε σχέση με το πότε είναι ικανοποιημένοι, οι επιχειρήσεις θα αποκτήσουν πληροφορίες για τα σημεία πόνου που μπορούν να απομακρύνουν τους πελάτες από την εμπειρία chatbot.

Το μέλλον της εμπειρίας του πελάτη

Καθώς οι προσδοκίες των πελατών συνεχίζουν να αυξάνονται, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να βελτιώσουν τις διαδικασίες υποστήριξής τους ώστε να ανταποκρίνονται στη ζήτηση. Οι επεξεργαστές φυσικής γλώσσας θα συνεχίσουν να βελτιώνονται, τα chatbots θα βελτιώνονται μόνο στην υποστήριξη πελατών και αντιπροσώπων από την εμπειρία τους και οι έξυπνοι οργανισμοί θα επενδύουν στη βάση πελατών τους μέσω προηγμένων εργαλείων chatbot. Εκμεταλλευόμενοι τα chatbot και την τεχνολογία AI co-pilot, οι επιχειρήσεις μπορούν να αυξήσουν την υποστήριξή τους και να βελτιώσουν δραστικά τους βαθμούς ικανοποίησης των πελατών, οδηγώντας σε περισσότερα χαμόγελα παντού.

Έχουμε παρουσιάσει τους καλύτερους συγγραφείς AI.

Αυτό το άρθρο δημιουργήθηκε ως μέρος του καναλιού Expert Insights της TechRadarPro, όπου παρουσιάζουμε τα καλύτερα και πιο έξυπνα μυαλά στον κλάδο της τεχνολογίας σήμερα. Οι απόψεις που εκφράζονται εδώ είναι αυτές του συγγραφέα και δεν είναι απαραίτητα αυτές της TechRadarPro ή της Future plc. Αν ενδιαφέρεστε να συνεισφέρετε, μάθετε περισσότερα εδώ:


https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro