Розмовний CRM інтелект: обробка природної мови для розпізнавання намірів клієнта

Ваша команда обслуговування клієнтів щойно надіслала повідомлення: «Мій обліковий запис не працює належним чином». Досить просто, хіба що це не так. Чи бажає клієнт скинути пароль? Чи повідомляють про технічну помилку? Шукаєте повернення коштів? Раніше ваша команда витрачала час на запитання, переглядаючи історію клієнтів і сподіваючись, що вони все зрозуміли правильно. Тепер є кращий спосіб.

Обробка природної мови в CRM-системах може аналізувати взаємодію з клієнтами, щоб зрозуміти наміри, настрої та контекст у режимі реального часу. Технологія читає між рядками те, що насправді говорять клієнти, і з'ясовує, що їм потрібно, перш ніж хтось витрачає час на здогадування.

Ось що вам потрібно знати...

Коли машини нарешті отримають те, що ми говоримо

Пам'ятаєте, коли вперше вийшли голосові помічники? Ви б попросили погоду і якось закінчите рецептом вафель. Ранні чат-боти були не набагато кращими. Вони простежували вас через ті самі параметри меню, поки ви не відмовилися і не зателефонуєте людині.

Використання розпізнавання намірів машинне навчання та обробка природною мовою, щоб зв'язати те, що говорять клієнти, з тим, що вони насправді хочуть досягти. Різниця між старими системами та новими зводиться до розуміння. Старі чат-боти відповідали ключовим словам. Нові системи розуміють сенс.

Коли хтось вводить «Я не можу увійти», система знає, що він, можливо, забув пароль, або його обліковий запис може бути заблокований, або, можливо, у вас є технічна проблема. Сучасні системи можуть вести природні, поточні розмови без роботизованих підказок, динамічно плануючи обговорення без заздалегідь запрограмованих шляхів. Вони задають правильні подальші запитання та швидше отримують відповідь.

Що ваша CRM насправді вчиться з розмов

Більшість компаній сидять на горах розмов з клієнтами. Теми електронної пошти, журнали чату, квитки підтримки, стенограми телефонів. Все просто сидить там. Програмне забезпечення розмовного інтелекту використовує штучний інтелект для аналізу цих взаємодій людини з людиною та збору даних з мови та тексту.

Ось що відбувається за лаштунками. Клієнт надсилає повідомлення. Система розбиває текст, аналізує слова в контексті, перевіряє історію клієнта та визначає закономірності. Ця людина розчарована? Вони запитують про функцію чи повідомляють про проблему? Чи зверталися вони до служби підтримки раніше з приводу чогось подібного?

Система аналізує повідомлення клієнтів, будь то чати, електронні листи чи дзвінки, і точно визначає, що клієнт хоче від взаємодії. Ваша служба підтримки отримує цю інформацію миттєво, перш ніж вони навіть почнуть вводити відповідь. Більше не грайте в детектива.

П'ять способів розпізнавання намірів змінює роботу команд підтримки

1. Швидші відповіді без гри на здогадки

Коли ви миттєво визнаєте потреби клієнтів, ви можете надавати рішення, не засмучуючи взаємних обмінів. Клієнти пояснюють свою проблему один раз. Система це розуміє. Ваша команда вирішує це. Ніхто не повторює себе п'ять разів.

2. Маршрутизація, яка насправді має сенс

Не кожне питання потребує однакового рівня експертизи. Класифікація намірів гарантує, що запити надходять до відповідних агентів або автоматизованих відповідей, які можуть ефективно їх вирішити. Прості скидання пароля переходять до самообслуговування. Складні технічні питання йдуть прямо до фахівців. Ваші старші агенти перестають витрачати час на основні питання.

{{cta-банер}}

3. Персоналізація, яка не відчуває себе моторошною

Системи можуть адаптувати пропозиції та рекомендації на основі якості попередньої взаємодії та взаємодії клієнта. Той, хто був клієнтом протягом багатьох років, отримує інше ставлення, ніж хтось у перший день. Система знає різницю і відповідно налаштовується.

4. Виявлення проблем, перш ніж вони вибухнуть

Розуміння моделей намірів клієнтів допомагає підприємствам визначати повторювані проблеми, що призводить до вдосконалення процесів проектування продукту або підтримки. Коли п'ятдесят клієнтів запитують про ту саму заплутану функцію, це не п'ятдесят окремих проблем. Це один недолік дизайну, який ви можете виправити.

5. Агенти підтримки, які насправді можуть зосередитися на допомозі

NLP збирає, централізує та доставляє потрібну інформацію про клієнтів потрібним людям, усуваючи потребу клієнтів повторювати свої проблеми. Агенти витрачають менше часу на збір інформації та більше часу на вирішення актуальних проблем. Це те, на що вони все одно підписалися.

Технічні речі без технічного головного болю

Вам не потрібен ступінь інформатики, щоб зрозуміти, як це працює. Процес починається зі збору даних з електронних листів, відеодзвінків та стенограм чату з подальшою попередньою обробкою для очищення та підготовки інформації. Це як організувати безладну шафу для документів, перш ніж ви зможете знайти щось корисне.

Методи розуміння природної мови витягують значення та контекст із розмовних даних за допомогою розпізнавання голосу, аналізу настроїв, виявлення намірів та моделювання тем. Система з'ясовує, що означають слова в контексті, вловлює емоційні сигнали та визначає основну проблему.

Сучасні системи НЛП може розрізняти подібні фрази, які вимагають абсолютно різних відповідей, розуміючи контекст і нюанс. «Мені потрібно повернути це замовлення» та «Коли моє замовлення повернеться на складі?» обидва використовують слово «повернутися», але вони не просять одного і того ж. Система це знає.

Що це означає для платформ iGaming та онлайн-казино

Взаємодія з клієнтами в iGaming рухається швидко. Гравці звертаються до служби підтримки щодо бонусів, обробки платежів, функцій гри та підтвердження облікового запису. Часто о 2 ранку. Часто, коли вони розчаровані. НЛП дозволяє CRM платформи аналізувати відгуки та настрої клієнтів у різних каналах, розуміючи емоції, думки та наміри з тексту.

Хтось повідомляє: «Де мій вихід?» Система миттєво знає, що це платіжний запит, перевіряє, чи є очікувана транзакція, переглядає статус перевірки та надає агенту все, що їм потрібно, щоб відповісти в одному повідомленні. Немає зворотного зв'язку щодо способу оплати або коли вони подали запит.

Ця ж технологія обробляє бонусні запити, технічні проблеми гри та питання облікового запису. Кожен з них направляється до потрібної команди з правильним контекстом. Гравці отримують відповіді швидше. Команди підтримки обробляють більше запитів, не вигоряючи. Всі виграють.

Коли автоматизація допомагає замість розчарування

Мета полягає не в тому, щоб замінити команди підтримки людей. Чат-боти на основі штучного інтелекту з можливостями NLP можуть обробляти широкий спектр запитів клієнтів, надавати інформацію про продукт та допомагати у вирішенні проблем, спілкуючись з клієнтами природною мовою. Прості питання отримують миттєві відповіді. Складні проблеми потрапляють до людей, які мають повний контекст.

Системи можуть забезпечити природні, динамічні розмови, які зменшують ймовірність ескалації, звужуючи причину дзвінка клієнта та визначаючи найкраще рішення. Коли автоматизація працює правильно, клієнти навіть не усвідомлюють, що розмовляють з ботом, поки розмова не закінчиться. І коли їм потрібна людина, ця людина вже знає, що відбувається.

Питання конфіденційності, яке ніхто не хоче задавати

Ось незручна частина. Ці системи аналізують кожну розмову з клієнтами. Вони вчаться на взаємодіях. Вони зберігають інформацію. НЛП може виявляти та маскувати ідентифікаційну інформацію, таку як номери облікових записів та дати народження, щоб захистити конфіденційність клієнтів у записаних розмовах.

Технологія існує для захисту конфіденційних даних, навіть навчаючись з них. Але його потрібно реально використовувати. Безпека та конфіденційність не можуть бути післядумками, коли ви щодня обробляєте тисячі розмов клієнтів. Вбудовуйте його з самого початку або вирішуйте наслідки пізніше.

Змусити технологію реально працювати

Встановлення програмного забезпечення для розмовної розвідки - це не те, що перевернути перемикач. Системи на основі штучного інтелекту потрібна належна конфігурація, власні мітки намірів, навчальні дані, правила маршрутизації для конкретного бізнесу та пороги довіри, адаптовані до рівнів ризику. Вам потрібно навчити систему тому, що важливо для вашого бізнесу.

Почніть з найпоширеніших запитань клієнтів. Тренуйте систему на них. Перш ніж вирішувати складні крайові випадки, забезпечте його добре працювати з основними проблемами. Алгоритм штучного інтелекту потрібно навчати лише один раз і постійно вдосконалюється з часом, перевершуючи стандартну автоматизацію ключових слів. Ви витратите час на налаштування, але це швидко окупається.

Smartico.ai: Де розмовний інтелект відповідає автоматизації CRM

Коли вам потрібно все це для спільної роботи в одній системі, Smartico.ai забезпечує. Це перша уніфікована платформа, яка поєднує Гейміфікація із Автоматизація CRM, а розмовний інтелект вбудований у те, як він обробляє взаємодію з клієнтами.

Smartico робить набагато більше, ніж просто визнає наміри клієнта. Він використовує цю інформацію, щоб запустити автоматизовані робочі процеси, персоналізувати досвід гравців та надати вашій команді інформацію, необхідну для перетворення випадкових гравців у лояльних клієнтів. Все, від аналізу спілкування в реальному часі до автоматизованих пропозицій відповідей відбувається в одному місці.

Для операторів iGaming це означає розуміння моделей поведінки гравців, визначення ризиків відходу до їх виникнення та надання персоналізованих бонусних пропозицій на основі фактичних намірів гравців, а не загальних тригерів. Система дізнається, що працює саме для ваших гравців.

Хочете побачити, як насправді працює розмовний CRM інтелект з реальними даними гравців? Забронюйте безкоштовну демонстрацію Smartico.ai нижче та подивіться, як вона аналізує взаємодію з клієнтами в режимі реального часу.

{{cta-банер}}

FAQ

• Наскільки точним є розпізнавання намірів порівняно з людськими агентами?
  Сучасні системи досягають показників точності, порівнянних з людською інтерпретацією для поширених запитів. Однак вони відрізняються послідовністю у тисячах взаємодій, де увага людини може коливатися. Поєднання розпізнавання намірів AI з наглядом людини, як правило, перевершує будь-який підхід окремо.
• Чи може розпізнавання намірів працювати з іншими мовами, крім англійської?
  Так. Розширені системи NLP підтримують кілька мов і навіть можуть виявляти, коли клієнти змішують мови в одній розмові. Точність залежить від мови, причому більш поширені мови, як правило, працюють краще завдяки більшим наборам навчальних даних.
• Що відбувається, коли система неправильно визначає наміри клієнта?
  Більшість платформ включають механізми зворотного зв'язку, де агенти можуть позначити неправильні прогнози. Система вчиться на цих виправленнях і вдосконалюється з часом. Крім того, можна встановити пороги довіри, щоб неоднозначні запити автоматично спрямовувалися до людських агентів, а не ризикували неправильною автоматизованою відповіддю.
• Скільки часу потрібно для впровадження розмовної розвідки в існуючій CRM?
  Терміни впровадження залежать від наявної інфраструктури та потреб налаштування, але основні функціональні можливості часто можуть працювати протягом декількох тижнів. Повна оптимізація, включаючи навчання власних намірів та інтеграцію робочого процесу, зазвичай займає два-три місяці.
• Чи замінює ця технологія потребу в агентах обслуговування клієнтів?
  Ні. Розпізнавання намірів збільшує людських агентів, а не замінює їх. Він автоматично обробляє рутинні запити та надає агентам кращий контекст для складних питань. Це дозволяє людським агентам зосередитися на проблемах, які справді вимагають людського судження, творчості та співпереживання.
• Яка рентабельність інвестицій впровадження розпізнавання намірів на основі NLP?
  Організації зазвичай бачать скорочення часу реагування, зниження витрат на підтримку завдяки кращій маршрутизації та автоматизації та покращенню показників задоволеності клієнтів. Конкретна рентабельність інвестицій залежить від поточного обсягу підтримки та витрат, але багато компаній повідомляють, що технологія окупається протягом першого року лише завдяки підвищенню ефективності.

Висновок

Обслуговування клієнтів не повинно включати нескінченні туди-сюди, щоб зрозуміти, що комусь потрібно. Обробка природної мови та розпізнавання намірів дають вашій команді можливість негайно розуміти клієнтів, правильно маршрутизувати запити та швидше вирішувати проблеми.

Технологія існує. Це працює. І компанії, які використовують його, вже бачать кращий час відгуку, щасливіших клієнтів та команди підтримки, які можуть зосередитися на фактичній допомозі людям, а не грати в детектива. Питання не в тому, чи варто того розмовний CRM інтелект. Питання в тому, як довго ви хочете витрачати час на здогадування, що мають на увазі ваші клієнти.