Использование ИИ для отслеживания настроений клиентов в режиме реального времени

Проблемы традиционных методов анализа

Хотя количественные опросы, такие как CSAT и NPS, являются отраслевым стандартом, они имеют несколько важных ограничений. Во-первых, эти методы не всегда могут раскрыть истинные эмоции клиентов. Например, если клиент ставит высокую оценку (например, 10 из 10), это не обязательно означает, что он удовлетворен всеми аспектами сервиса. В то время как клиенты могут оставлять положительные баллы, их комментарии могут скрывать важные замечания, такие как недовольство с конкретными аспектами продукта или обслуживания. Эти скрытые эмоции остаются незамеченными, если компания полагается только на традиционные числовые показатели. Важно понимать, что такие отзывы часто скрывают ключевые моменты, которые могут помочь предотвратить проблемы с лояльностью или даже предотвратить уход клиентов.

Как ИИ может помочь

ИИ решает эти проблемы, предоставляя возможность более глубокого анализа отзывов клиентов. Вместо того чтобы полагаться только на числовые оценки, ИИ может обрабатывать качественные комментарии, такие как те, что клиенты оставляют в конце опросов, чатов или на платформах отзывов. С помощью инструментов обработки естественного языка (NLP) ИИ способен извлекать и анализировать ключевые слова и фразы, выявлять эмоции и реакции, такие как радость, гнев, разочарование или удивление, и классифицировать их по категориям.

Например, даже если клиент ставит высокую оценку, его комментарий может содержать негативные эмоции или жалобы, такие как «немного разочарован» или «услуга была дороже, чем ожидалось». ИИ может выявить эти нюансы и предупредить компанию о наличии потенциальной проблемы, которую в традиционных опросах просто не заметили бы.

Шесть ключевых преимуществ использования ИИ для отслеживания настроений

1. Выявление недостающей информации: ИИ помогает выявить скрытые проблемы, которые не видны в традиционных опросах. Например, комментарии клиентов могут раскрыть аспекты обслуживания, которые вызывают недовольство, но не отражаются в общей оценке.
2. Обучение сотрудников: ИИ позволяет компаниям анализировать отзывы клиентов и обучать сотрудников тому, что на самом деле важно для клиентов. Это позволяет лучше удовлетворять их потребности и реагировать на жалобы, что повышает качество обслуживания.
3. Поиск первопричин проблем: ИИ помогает не только выявить проблему, но и понять её причины. Например, если главной проблемой является плохое общение с клиентами, ИИ может указать на этот аспект, и компания сможет принять меры для улучшения взаимодействия.
4. Запись эмоциональных и когнитивных реакций в реальном времени: Компании могут фиксировать эмоции и реакции клиентов (радость, гнев, удивление) непосредственно в момент взаимодействия. Это позволяет оперативно реагировать на изменения настроения клиентов и устранять проблемы до того, как они перерастут в более серьезные вопросы.
5. Предотвращение снижения продаж: ИИ помогает сегментировать клиентов на основе их эмоциональных реакций и поведения, что позволяет выявлять клиентов, которые могут снизить свою лояльность или прекратить покупки. Это помогает компаниям вовремя предпринять шаги для предотвращения потери клиентов.
6. Приоритизация улучшений в обслуживании: ИИ позволяет выявлять и приоритизировать ключевые проблемные области в обслуживании, что помогает менеджерам направлять усилия на решение наиболее важных проблем для клиентов.

Сервисы для оценки настроений клиентов с использованием ИИ

Существует множество сервисов и платформ, которые помогают компаниям отслеживать настроения клиентов с помощью ИИ. Эти инструменты обычно используют технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для анализа текстовых данных из отзывов, комментариев, чатов и других источников взаимодействия с клиентами. Вот несколько популярных сервисов:

1. Jadve AI — это платформа для анализа текстов, которая предлагает инструменты для извлечения данных и анализа настроений в реальном времени. Платформа поддерживает анализ на различных языках и позволяет пользователям настраивать модель для определения эмоций, выявления ключевых тем и анализа отзывов.
2. Lexalytics предлагает продвинутые решения для анализа настроений, включая возможность отслеживания эмоций клиентов и выявления закономерностей в их поведении. Этот сервис использует NLP и машинное обучение для анализа больших объемов данных, таких как комментарии клиентов в соцсетях или на форумах.
3. Clarabridge предоставляет инструменты для анализа данных с целью выявления настроений и эмоциональных реакций клиентов. Платформа помогает компаниям понимать, что на самом деле думают и чувствуют клиенты, анализируя не только текстовые комментарии, но и аудио- и видеоинтервью.
4. Qualtrics XM — это платформа для управления опытом клиентов, которая включает в себя функции для анализа настроений и восприятия бренда. Она использует ИИ для анализа ответов клиентов и выявления эмоциональных реакций на различные аспекты обслуживания и продукта.
5. SentiOne — это платформа для мониторинга социальных медиа и анализа настроений, которая использует ИИ для обработки текстовых данных. Она позволяет компаниям отслеживать мнение пользователей в реальном времени, анализировать отзывы и получать детализированные отчеты о настроениях и эмоциях.
6. Brandwatch предоставляет инструменты для анализа социальных медиа и анализа настроений. С помощью ИИ и машинного обучения этот сервис позволяет компаниям отслеживать упоминания о бренде и анализировать, как воспринимается их продукт в различных онлайн-каналах.

Заключение

С появлением ИИ многие процессы автоматизируются и это не исключение. Ведь ИИ для отслеживания настроений клиентов помогает компаниям лучше понять их реальные чувства и проблемы. Это позволяет быстрее реагировать на недовольства и предотвращать потерю клиентов, что в итоге улучшает обслуживание и помогает бизнесу расти.