Интеллектуальная аналитика CRM: обработка естественного языка для распознавания намерений клиентов

Ваша служба поддержки только что отправила сообщение: «Моя учетная запись работает неправильно». Достаточно просто, за исключением того, что это не так. Хочет ли клиент сменить пароль? Сообщают ли они о технической ошибке? Ищете возмещение? Раньше ваша команда задавала дополнительные вопросы, просматривала истории клиентов и надеялась, что они все правильно поняли. Теперь есть лучший способ.

Обработка естественного языка в CRM-системах позволяет анализировать взаимодействие с клиентами для понимания намерений, настроений и контекста в режиме реального времени. Технология читает между строк то, что на самом деле говорят клиенты, и выясняет, что им нужно, прежде чем кто-то тратит время на догадки.

Вот что вам нужно знать...

Когда машины наконец поймут, о чем мы говорим

Помните, когда впервые появились голосовые помощники? Вы спрашивали о погоде и каким-то образом получали рецепт вафель. Первые чат-боты были не намного лучше. Они заставляли вас просматривать одни и те же пункты меню, пока вы не опустили руки и не позвонили человеку.

Использование распознавания намерений машинное обучение и обработка естественного языка для увязки слов клиентов с тем, чего они действительно хотят достичь. Разница между старыми системами и новыми заключается в понимании. Старые чат-боты соответствовали ключевым словам. Новые системы понимают смысл.

Когда кто-то вводит сообщение «Я не могу войти в систему», система узнает, что он, возможно, забыл свой пароль, или его учетная запись заблокирована, или, возможно, возникла техническая проблема с вашей стороны. Современные системы могут вести естественную и непрерывную беседу без роботизированных подсказок и динамически планировать обсуждение без заранее запрограммированных путей. Они задают правильные дополнительные вопросы и быстрее получают ответ.

Чему на самом деле учится ваша CRM из разговоров

Большинство компаний сидят в горах разговоров с клиентами. Темы электронной почты, журналы чатов, заявки в службу поддержки, стенограммы телефонных разговоров. Все просто сидит там. Программное обеспечение для разговорного интеллекта использует искусственный интеллект для анализа взаимодействий между людьми и сбора данных из речи и текста.

Вот что происходит за кулисами. Клиент отправляет сообщение. Система разбивает текст, анализирует слова в контексте, проверяет историю клиента и выявляет закономерности. Этот человек разочарован? Он спрашивает о какой-либо функции или сообщает о проблеме? Обращались ли они раньше в службу поддержки по поводу чего-то подобного?

Система анализирует сообщения клиентов, будь то чаты, электронные письма или звонки, и точно определяет, чего клиент хочет от взаимодействия. Ваша служба поддержки получает эту информацию мгновенно, еще до того, как они начнут вводить ответ. Больше не нужно играть в детектива.

Пять способов, которыми распознавание намерений меняет работу групп поддержки

1. Более быстрые ответы без игры в угадывание

Мгновенно распознавая потребности клиентов, вы сможете предлагать решения, не мешая обмениваться информацией друг с другом. Клиенты объясняют свою проблему один раз. Система это понимает. Ваша команда решает эту проблему. Никто не повторяется пять раз.

2. Маршрутизация, которая действительно имеет смысл

Не каждый вопрос требует одинакового уровня знаний. Классификация намерений позволяет направлять запросы соответствующим агентам или получать автоматические ответы, позволяющие эффективно их решать. Простая смена паролей доступна в режиме самообслуживания. Сложные технические вопросы решаются непосредственно специалистами. Ваши старшие агенты перестанут тратить время на базовые вопросы.

{{cta-баннер}}

3. Персонализация, которая не вызывает жутких ощущений

Системы могут адаптировать предложения и рекомендации на основе качества предыдущего взаимодействия и взаимодействия с клиентом. К тем, кто уже много лет является нашим клиентом, относятся иначе, чем к тем, кто в первый день работы. Система распознает разницу и соответствующим образом адаптируется.

4. Обнаружение проблем до того, как они возникнут

Понимание закономерностей намерений клиентов помогает компаниям выявлять повторяющиеся проблемы, что приводит к улучшениям в разработке продукта или процессах поддержки. Когда пятьдесят клиентов спрашивают об одной и той же запутанной функции, это не пятьдесят отдельных проблем. Это один из недостатков дизайна, который вы можете исправить.

5. Агенты поддержки, которые действительно могут сосредоточиться на оказании помощи

NLP собирает, централизует и предоставляет нужную информацию о клиентах нужным людям, избавляя клиентов от необходимости повторять свои проблемы. Агенты тратят меньше времени на сбор информации и больше времени на решение реальных проблем. Во всяком случае, именно на это они и подписались.

Технические детали без технических проблем

Вам не нужно иметь диплом по информатике, чтобы понять, как это работает. Процесс начинается со сбора данных из электронных писем, видеозвонков и стенограмм чатов, после чего следует предварительная обработка для очистки и подготовки информации. Это все равно, что собрать грязный шкаф для хранения документов, прежде чем вы сможете найти что-то полезное.

Методы понимания естественного языка позволяют извлекать смысл и контекст из разговорных данных с помощью распознавания голоса, анализа настроений, выявления намерений и тематического моделирования. Система определяет значение слов в контексте, улавливает эмоциональные сигналы и определяет основную проблему.

Современные системы НЛП может различать похожие фразы, требующие совершенно разных ответов, понимая контекст и нюансы. «Мне нужно вернуть этот заказ» и «Когда мой заказ вернется на склад?» В обоих случаях используется слово «возврат», но они не спрашивают об одном и том же. Система это знает.

Что это значит для платформ iGaming и онлайн-казино

Взаимодействие с клиентами в онлайн-гемблинге происходит быстро. Игроки обращаются в службу поддержки по вопросам бонусов, обработки платежей, игровых функций и верификации аккаунта. Часто в 2 часа ночи. Часто, когда они расстроены. НЛП позволяет Платформы CRM для анализа отзывов и настроений клиентов по различным каналам, понимая эмоции, мнения и намерения из текста.

Кто-то пишет: «Где мой вывод средств?» Система мгновенно узнает, что это платежный запрос, проверяет, не находится ли транзакция, проверяет статус проверки и предоставляет агенту все необходимое для ответа в одном сообщении. Нет информации о том, каким способом оплаты и когда они отправили запрос.

Эта же технология обрабатывает запросы о бонусах, технические проблемы с играми и вопросы по аккаунту. Каждый из них направляется в нужную команду с подходящим контекстом. Игроки быстрее получают ответы. Службы поддержки обрабатывают больше запросов, не теряя сил. Выигрывают все.

Когда автоматизация помогает, а не разочаровывает

Цель не в том, чтобы заменить команды поддержки людей. Чат-боты на основе искусственного интеллекта с возможностями NLP могут обрабатывать широкий спектр запросов клиентов, предоставлять информацию о продуктах и помогать в решении проблем, общаясь с клиентами на естественном языке. На простые вопросы можно получить мгновенные ответы. Сложные проблемы достаются людям, которые имеют полный контекст.

Системы могут обеспечивать естественную и динамичную беседу, снижая вероятность эскалации, сокращая причину звонка клиента и определяя наилучшее решение. Когда автоматизация работает правильно, клиенты даже не догадываются, что разговаривают с ботом, пока разговор не закончится. А когда им нужен человек, он уже знает, что происходит.

Вопрос о конфиденциальности, который никто не хочет задавать

Вот самая неудобная часть. Эти системы анализируют каждый разговор с клиентом. Они учатся на основе взаимодействия. Они хранят информацию. НЛП может обнаруживать и маскировать идентифицирующую информацию, такую как номера счетов и даты рождения, для защиты конфиденциальности клиентов в записанных разговорах.

Эта технология предназначена для защиты конфиденциальных данных даже во время обучения. Но на самом деле ее нужно использовать. Когда вы ежедневно обрабатываете тысячи разговоров клиентов, о безопасности и конфиденциальности не стоит забывать. Внедрите его с самого начала или разберитесь с последствиями позже.

Заставить технологию работать на самом деле

Установка программного обеспечения для разговорного интеллекта — это не то же самое, что переключать переключатель. Системы на базе искусственного интеллекта требуется правильная конфигурация, настраиваемые метки намерений, обучающие данные, специфичные для бизнеса правила маршрутизации и пороговые значения доверия, скорректированные с учетом уровней риска. Вам необходимо научить систему тому, что важно для вашего бизнеса.

Начните с самых распространенных вопросов клиентов. Обучите систему этим вопросам. Прежде чем приступать к сложным крайним случаям, убедитесь, что система эффективно решает основные проблемы. Алгоритм искусственного интеллекта нужно обучать всего один раз, и со временем он постоянно совершенствуется, превосходя стандартную автоматизацию ключевых слов. Вы потратите время на настройку, но она быстро окупится.

Smartico.ai: где разговорный интеллект сочетается с автоматизацией CRM

Если вам нужно объединить все это в одной системе, Smartico.ai поможет. Это первая унифицированная платформа, сочетающая Геймификация с Автоматизация CRM, а разговорный интеллект встроен в процесс взаимодействия с клиентами.

Smartico делает гораздо больше, чем просто распознает намерения клиентов. Компания использует эту информацию для запуска автоматизированных рабочих процессов, персонализации пользовательского опыта и предоставления вашей команде информации, необходимой для превращения обычных игроков в постоянных клиентов. Все — от анализа коммуникации в реальном времени до автоматических предложений по ответам — происходит в одном месте.

Для операторов онлайн-гемблинга это означает понимание моделей поведения игроков, выявление рисков оттока игроков до их возникновения и предоставление персонализированных бонусных предложений, основанных на реальных намерениях игроков, а не на общих триггерах. Система изучает, что именно подходит вашим игрокам.

Хотите узнать, как интерактивная аналитика CRM на самом деле работает с данными реальных игроков? Закажите бесплатную демонстрацию Smartico.ai ниже и посмотрите, как она анализирует взаимодействие с клиентами в режиме реального времени.

{{cta-баннер}}

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

• Насколько точно распознавание намерений по сравнению с человеческими агентами?
  Современные системы достигают показателей точности, сопоставимых с интерпретацией обычных запросов человеком. Тем не менее, они отличаются стабильностью при тысячах взаимодействий, в которых человеческое внимание может ослабевать. Сочетание распознавания намерений ИИ и контроля со стороны человека обычно превосходит любой из этих подходов по отдельности.
• Может ли распознавание намерений работать на других языках, кроме английского?
  Да. Усовершенствованные системы NLP поддерживают несколько языков и могут даже определять, когда клиенты говорят на разных языках в одном разговоре. Точность зависит от языка. Более распространенные языки, как правило, дают более высокие результаты благодаря большим наборам обучающих данных.
• Что происходит, когда система ошибочно определяет намерения клиента?
  Большинство платформ включают механизмы обратной связи, с помощью которых агенты могут отмечать неверные прогнозы. Система извлекает уроки из этих исправлений и со временем совершенствуется. Кроме того, можно установить пороговые значения достоверности таким образом, чтобы неоднозначные запросы автоматически направлялись агентам-агентам, а не рисковали ошибочным автоматическим ответом.
• Сколько времени нужно, чтобы внедрить разговорный интеллект в существующую CRM?
  Сроки внедрения зависят от существующей инфраструктуры и потребностей в настройке, но базовые функции часто могут быть введены в действие уже через несколько недель. Полная оптимизация, включая обучение индивидуальным целям и интеграцию рабочих процессов, обычно занимает от двух до трех месяцев.
• Заменяет ли эта технология необходимость в сотрудниках по обслуживанию клиентов?
  Нет. Распознавание намерений дополняет человеческие агенты, а не заменяет их. Оно автоматически обрабатывает обычные запросы и предоставляет агентам более удобный контекст для решения сложных вопросов. Это позволяет человеческим агентам сосредоточиться на проблемах, которые действительно требуют человеческого разума, творческого подхода и сочувствия.
• Какова окупаемость инвестиций при внедрении системы распознавания намерений на основе NLP?
  Как правило, организации сокращают время реагирования, снижают затраты на поддержку за счет улучшения маршрутизации и автоматизации, а также повышают показатели удовлетворенности клиентов. Конкретная окупаемость инвестиций зависит от текущего объема поддержки и затрат, но многие компании сообщают, что технология окупается уже в первый год только за счет повышения эффективности.

Заключение

Обслуживание клиентов не обязательно тратить время на то, чтобы понять, что кому-то нужно. Обработка естественного языка и распознавание намерений позволяют вашей команде мгновенно понимать клиентов, правильно направлять запросы и быстрее решать проблемы.

Технология существует. Она работает. А компании, использующие эту технологию, уже сейчас видят, как быстрее реагируют на запросы клиентов, а службы поддержки могут сосредоточиться на том, чтобы помогать людям, а не играть роль детектива. Вопрос не в том, стоит ли использовать аналитику CRM в диалоговом режиме. Вопрос в том, как долго вы хотите тратить время на разгадывание того, что имеют в виду ваши клиенты.