Благодаря множеству альтернатив, доступных современным клиентам, клиентский опыт стал ключевым фактором, отличающим бизнес. Мало того, что 86% потребителей откажутся от бренда после всего лишь двух неудачных впечатлений, но 61% также готовы платить больше, если они гарантированно оставят отличные впечатления. Вот почему бренды должны постоянно искать инновационные способы понимания и привлечения своих клиентов. Анализ настроений с помощью ИИ — один из ключевых способов, с помощью которых компании могут получить ценную информацию о своих клиентах и адаптировать свои продукты и услуги к их потребностям и предпочтениям, чтобы выделиться на фоне жесткой конкуренции.
ЧТО ТАКОЕ АНАЛИЗ НАСТРОЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИИ?
Анализ настроений с помощью ИИ, также известный как анализ мнений, представляет собой процесс использования алгоритмов искусственного интеллекта для анализа текстовых данных и понимания эмоционального тона сообщения. Он включает в себя обработку отзывов клиентов, ответов в социальных сетях, опросов, сообщений в блогах, электронных писем и других цифровых текстов, чтобы определить, являются ли выраженные чувства положительными, отрицательными или нейтральными. Это дает компании информацию, необходимую для инициирования соответствующих ответов в режиме реального времени, которые впечатляют клиентов.
Обратная связь с клиентами пожалуй, самая точная оценка продуктов и услуг бренда. Обычно брендам было бы трудно просеять огромное количество отзывов в Интернете. Однако анализ настроений на основе ИИ позволяет быстро анализировать источники текстовых данных и точно различать положительные, отрицательные или нейтральные настроения, содержащиеся в них. Эта мощная технология поставляется со многими приложениями, такими как мониторинг социальных сетей, анализ репутации бренда и оценка маркетинговых кампаний.
КАК РАБОТАЕТ АНАЛИЗ НАСТРОЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИИ?
Анализ настроений на основе ИИ в основном управляется двумя подмножествами ИИ: обработкой естественного языка и машинным обучением. В то время как обработка естественного языка помогает интерпретировать человеческий текст, модели машинного обучения, основанные на правилах или автоматические, обучаются определять настроения и намерения. Процесс можно условно разделить на два этапа:
ОЧИСТКА И СТАНДАРТИЗАЦИЯ ДАННЫХ
После извлечения данных из всех соответствующих источников текст следует очистить и стандартизировать, чтобы удалить текст, который не участвует в процессе анализа тональности. Это включает в себя знаки препинания, специальные символы, сокращения заглавных букв и общие слова, такие как «is», «the», «and» и т. д. Устранение этих избыточностей позволяет моделям машинного обучения лучше анализировать оставшийся текст.
КЛАССИФИКАЦИЯ НАСТРОЕНИЙ
Классификация настроений является определяющим шагом в анализе настроений на основе ИИ и в основном касается алгоритмов машинного обучения, таких как вспомогательные векторные машины и рекуррентные нейронные сети. Помеченные наборы данных с текстами, классифицированными как положительные, отрицательные или нейтральные, используются для обучения модели классификации настроений. Особенности, важные шаблоны в тексте, относящиеся к классификации настроений, извлекаются до обучения. Затем модель учится распознавать связи между извлеченными функциями и метками настроений в помеченных наборах данных.
Важно отметить, что анализ настроений с помощью ИИ может выходить за рамки полярности настроений. Он также может выполнять другие типы анализа настроений, в том числе:
ОБНАРУЖЕНИЕ ЭМОЦИЙ: этот тип анализа настроений используется для выявления эмоций, выраженных клиентами в текстах, таких как радость, гнев или удивление. Это дает представление об эмоциональном состоянии человека.
АСПЕКТНЫЙ АНАЛИЗ: Это полезно для определения конкретного аспекта в теле текста, который является положительным или отрицательным. Например, пользователь может отправить отзыв о ноутбуке, говоря, что дизайн оставляет желать лучшего. С помощью аспектного анализа машина расшифрует, что отзыв был конкретно о дизайне, а не обязательно о негативном отзыве о продукте в целом.
АНАЛИЗ НАМЕРЕНИЙ: этот тип анализа настроений используется для определения мотивации, лежащей в основе текста. Компании могут использовать это, чтобы предсказать вероятный следующий шаг клиента, например, купить больше продуктов или уйти от бренда к конкуренту.
КАК АНАЛИЗ НАСТРОЕНИЙ, УПРАВЛЯЕМЫЙ ИИ, МОЖЕТ УЛУЧШИТЬ ВПЕЧАТЛЕНИЕ КЛИЕНТА?
Анализ настроений — это важный бизнес-процесс с многочисленными приложениями, многие из которых играют важную роль в улучшении качества обслуживания клиентов. Вот четыре всесторонних способа, с помощью которых анализ настроений на основе ИИ может помочь вашим клиентам чувствовать себя более связанными с вашим брендом:
АНАЛИЗ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ И РЕАКЦИИ
По данным HubSpot Research, для клиентов 90% важно немедленное реагирование службы поддержки. Для 60% этих клиентов немедленно означает 10 минут или меньше. Это оказывает огромное давление на бренды, чтобы они отвечали на комментарии и запросы клиентов, но использование анализа настроений на основе ИИ, безусловно, облегчает задачу.
С расширенным Алгоритмы ИИ компании могут в режиме реального времени отслеживать платформы социальных сетей, веб-сайты и электронные письма, чтобы быстро выявлять случаи, когда бренд или его продукты и услуги упоминаются негативно. Этот анализ в режиме реального времени также может быть применен к переписке со службой поддержки клиентов, такой как живой чат, телефонные звонки или электронные письма, чтобы помочь агентам напрямую определить эмоции в отзывах клиентов. Тогда компании смогут быстро и надлежащим образом реагировать на проблемы или опасения клиентов и улучшать их восприятие бренда.
ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С КЛИЕНТАМИ
Персонализация является ключом к улучшению качества обслуживания клиентов, а анализ настроений на основе ИИ открывает для брендов захватывающие возможности для персонализации их взаимодействия с клиентами. Например, если покупатель положительно относится к определенному продукту, проактивные бренды могут порекомендовать ему похожие или родственные продукты. Точно так же бренды могут использовать аналитику обнаружения эмоций, чтобы понять эмоции своих клиентов и разработать ответы, основанные на этих конкретных эмоциях. Так что, если покупателю грустно, бренд может ответить чутким тоном. Кроме того, бренд может поощрять клиентов, которые положительно отзываются о своих продуктах и услугах, персонализированными предложениями и эксклюзивными скидками. Все это может укрепить отношения с клиентами и повысить их лояльность.
УЛУЧШЕНИЕ ПРОДУКЦИИ И УСЛУГ
Анализ настроений на основе ИИ дает полезную информацию о настроениях и предпочтениях клиентов, и эта информация может использоваться брендами для улучшения своих продуктов и услуг. Например, бренды могут выявлять повторяющиеся жалобы на качество обслуживания клиентов или плохую работу веб-сайта. Точно так же бренды могут использовать анализ настроений, чтобы оценить восприятие публикой нового продукта или недавнего обновления программного обеспечения и обнаружить конкретные функции, которые не впечатляют клиентов, и наоборот. Таким образом, используя анализ настроений, бренды могут узнать отрицательные аспекты своих продуктов и услуг, которые нуждаются в улучшении, а также положительные аспекты для дальнейшего расширения.
КОНКУРЕНТНЫЙ АНАЛИЗ
Еще один способ, с помощью которого компании могут улучшить качество обслуживания клиентов, — это провести конкурентный анализ. Анализ настроений на основе ИИ может выявить восприятие вашей целевой аудиторией ваших ближайших соперников и определить точки конкурентного преимущества или недостатка. Например, анализ настроений может показать, что потенциальные клиенты предпочитают продукт конкурента из-за времени автономной работы. Ваша команда разработчиков продукта может использовать эту информацию для выпуска обновленной версии вашего продукта с таким же или большим временем автономной работы, чтобы восстановить конкурентное преимущество. Точно так же, если анализ настроений выявляет области, в которых ваша компания превосходит конкурентов, ваша маркетинговая команда может выделить их в рекламных кампаниях, чтобы показать потенциальным клиентам потенциальный клиентский опыт, который они могли бы получить, покровительствуя вашему бренду. Таким образом, ваша компания остается впереди конкурентов, и в то же время вы поддерживаете высокий уровень удовлетворенности клиентов.
Короче говоря, анализ настроений на основе ИИ — это простой, но мощный способ для брендов получить ценную информацию о своих клиентах. Анализируя текстовые данные из обзоров, отзывов и заявок в службу поддержки, компании могут понять, что потенциальные клиенты и клиенты думают об их предложениях, и предпринять реальные шаги для улучшения общего обслуживания клиентов. Таким образом, это шаг, который должны предпринять компании, работающие с клиентами, чтобы оставаться актуальными в сегодняшнем бизнес-климате.
