人工智能如何使情感分析变得容易

客户反馈很棒。但是,您如何将这些反馈转化为有意义的客户见解?过去,公司使用调查等方法来缩小对近期营销活动或产品的总体好/坏/中立反应的范围。尽管如此,非结构化数据形式的信息还是很多,可以帮助公司更好地了解其客户。无论他们是使用社交媒体,博客,论坛,评论还是在线新闻评论,客户每天都以大量不同的方式分享他们的观点。唯一的问题:许多意见是以传统AI无法导航的细微差别被共享的。然而,随着情感分析的日益有效,所有这些都在改变。

基础

什么是情绪分析?这是分析消费者对我们产品和服务的感受的更为复杂的方法,不仅使用简单的单词,还使用较长的句子片段。是的,人工智能已经变得足够聪明,可以理解陈述的语气,而不是简单地理解一组文本中的某些单词是正面还是负面的含义。对于寻求优化其信息,提高客户参与度,甚至确定其客户群中最有影响力的公司而言,这是非常重要的。

情绪分析的机会

情绪分析的可能性深远。在情感分析中,AI可以从非结构化数据和情感计算中收集的信息类型非常庞大。他们可以提供预测分析,预测买家在股市中的反应,管理员工敬业度等方面的帮助。过去,调查可能会在调查结束时提供“评论”部分,使人们可以留下逐字逐句的评论,也许,每隔一段时间,某人可能会阅读这些声明,甚至对它们做一些事情。距离我们进入2020年的情况还相去甚远。情感分析的准确率高达90%。这不是处于早期阶段的技术,而是处于成熟状态的技术,随时可以立即为公司,员工和客户提供支持。

但是,回顾基于文本的反馈(例如已经发布的社交媒体帖子)只是情感分析的一种用途。诸如Cogito之类的技术实际上可以实时查看客户服务呼叫,检测人的信号并提供行为指导以提高交互质量。事实证明,他们的工具可将客户满意度提高近30%,将呼叫处理时间减少15%,并将客户反馈提高了90%。是的,在客户参与中,同理心和情商似乎非常有价值,而像Cognito这样的以AI为动力的工具(不是人类!)正在使这种情况成为现实。

确实,情感分析的一大讽刺意味是,通过将人员从对话的服务端移开,您实际上可以提高人们在其通话或聊天会话中获得的“护理”水平。例如,假设您是客户服务代理。您刚刚与一个愤怒的客户进行了第10次通话。您非常沮丧,自己将要失去它。您的情商水平为负10。您对另一端的人拥有零同理心;您只关注一个事实,即您正在赚取最低工资,而被另一边的不满意客户口头打败。AI进行救援。因为AI没有情感,所以它永远不会失去同理心,只会助长它。而且,它可以用于从银行到人力资源的任何行业或领域。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。