Как повысить удовлетворенность клиентов обслуживанием с помощью ИИ 

fgfg Picture

Прибыль любой компании, оказывающей банковские, телекоммуникационные или медицинские услуги, напрямую зависит от того, насколько потребителям нравятся ее продукты и сервисы. Именно поэтому бизнес заинтересован в росте удовлетворенности и лояльности целевой аудитории. 

Для отслеживания настроений потребителей используются разные параметры. В их числе: индекс удовлетворенности клиентов, или CSI (Customer Satisfaction Index). Он дает представление о том, насколько продукты и услуги компании соответствуют ожиданиям целевой аудитории и удовлетворяют ее потребности.  Помимо этого, многие компании оценивают  это индекс лояльности клиентов, или NPS (Net Promoter Score). Он используется для измерения удовлетворенности клиентов и определения того, будут ли они рекомендовать продукты и услуги компании другим людям. 

На основе CSI и NPS и других метрик, например CSat/Happy Score, топ-менеджеры принимают управленческие решения о внедрении новых услуг, оптимизации ресурсов на производство невостребованных продуктов и выбирают дальнейший путь развития компании в целом.

Для того чтобы рассчитать эти показатели, используются опросы по телефону или анкеты на сайте. Клиенту задают вопросы о том, нравится ли ему сайт, услуги, порекомендует ли он продукцию или сервисы компании знакомым. Однако практика показывает, в них принимают участие единицы, из-за чего бизнесу сложно понять настроения потребителей. Результаты исследований по телефону могут быть необъективны: самостоятельно обзвонить всех клиентов в большой компании не получится из-за нехватки ресурсов сотрудников.

При этом даже если у бизнеса накапливается некий объем данных из анкет и опросов, то обработать их вручную зачастую очень сложно из-за низкого уровня автоматизации и разрозненности внутренних систем. 

Чем может помочь ИИ

Искусственный интеллект может дать бизнесу инсайты о том, что действительно нужно клиентам, и что они думают о сервисах или продуктах компании, а также предсказать поведение людей. И для этого не нужно проводить опросы. 

Оценить удовлетворенность и лояльность клиентов можно, проанализировав с помощью искусственного интеллекта звонки, чаты и отзывы клиентов. Современные ИИ-технологии способны заменить традиционные методы исследования аудитории. Нейросети могут проанализировать тысячи звонков, чатов и отзывов пользователей за считанные минуты и определить, насколько клиенты довольны услугами или продуктами компании, и подсказать, что именно не нравится людям. 

Алгоритмы в реальном времени определяют тональность и эмоции пользователей в конкретных репликах, фрагменте диалога или отзыва или даже в длинной беседе. 

ИИ покажет даже так называемую точку перелома — момент, когда тональность разговора поменялась с негативной на позитивную. Нейросеть составит статистику по подобным переломам в удобном формате дашбордов и графиков и тем самым поможет выявить причинно-следственные связи в изменении настроений пользователей. 

Стоит отметить, что алгоритмы искусственного интеллекта не просто распределяют отзывы и диалоги с пользователями по категориям «нейтральные», «негативные», «позитивные». Они умеют выявлять тональность отдельных аспектов. ИИ подскажет, чем именно недовольны пользователи. 

Примеры

В небольшом городе клиенты были довольны услугами и тарифами банка, но упорно уходили к конкурентам. Анализ по аспектам показал, что единственная характеристика, которая всегда получала негатив, это качество обслуживания в отделениях. Руководство банка приняло во внимание эту информацию, проверило работу персонала, произвело перестановки, и проблема решилась. 

Искусственный интеллект способен также выявить неочевидные взаимосвязи в поведении клиентов, которые ранее ставили в тупик менеджеров компании. 

Абоненты мобильного оператора ставили низкие оценки диалогам с ботом в приложении. Сотрудники никак не могли понять, что не нравится клиентам. Однако искусственный интеллект выявил следующую закономерность: пользователи пытались загрузить в диалог с ботом скриншот с телефона, однако бот не распознавал картинки, и не мог им ответить. Это вызывало гнев клиентов, и поэтому они ставили низкие оценки диалогам или просто его прекращали. Выяснив это, компания доработала функционал мобильного приложения. 

Предсказания с помощью ИИ: только наука и никакой магии

Разработчики систем искусственного интеллекта, конечно, не остановились на оценке тональностей, выделении отдельных аспектов высказывания. Они создали алгоритмы, позволяющие предсказывать действия клиента, клиентскую оценку и успех коммуникации, падение или рост спроса на определенные услуги, недовольство качеством. 

Искусственный интеллект может значительно сократить расходы на фокус-группы и другие виды исследований, которые бизнес проводит один-два раза в год. Нейросеть строит свои предсказания на основе косвенных признаков. 

В их числе: 

  • продуктовые метрики: конверсия на входе в продукт, волатильность клиентской базы;
  • клиентский путь: обращаемость, история покупок, сброс звонков, обращение в кол-центр, решение вопроса, просьба соединить с оператором;
  • профиль клиента: платежеспособность, средний чек, отклики по каналам коммуникаций, вовлеченность;
  • внешние факторы: изменения в мире, авария, недоступность продукта.

Примеры

Телеком-оператор установил систему на базе искусственного интеллекта для предсказания клиентских оценок.  На основании данных об учетной записи абонента, количестве его обращений в контактный центр за последнее время и тематиках запросов, ИИ может предсказать, будет ли текущая коммуникация успешной. 

Нейросеть анализирует поведение клиента онлайн-ритейлера. Она фиксирует всплески его активности в определенные даты (например, 10 и 25 числа в день получения зарплаты). Зная эту информацию, компания может накануне отправить ему рассылку или пуш-уведомление о выгодных предложениях по интересующим его товарам.  

Как работают системы аналитики коммуникаций и прогнозирования на базе ИИ

Алгоритмы искусственного интеллекта предварительно обучаются на датасетах заказчика. В результате они могут автоматически группировать коммуникаций по тематическим кластерам. При этом нейросеть самостоятельно определять признаки для классификации данных, закономерности и другие паттерны. Искусственный интеллект может увидеть закономерности, ускользающие от человеческого взгляда в диалогах КЦ. 

Благодаря аналитике коммуникаций, бизнес может сэкономить ресурсы своих сотрудников, повысить качество клиентского опыта и эффективность работы компании. По данным MTS AI, используя данные подобного сервиса, компания способна увеличить индекс лояльности потребителей (NPS) на 20%. Кроме того, объем продаж может вырасти на 17-23%, а стоимость целевого лида снижается на 35-43%*.

У кого заказать подобный сервис

Автоматизировать контроль уровня удовлетворенности клиентов поможет сервис AI-аналитики коммуникаций, созданный MTS AI. Искусственный интеллект самостоятельно проанализирует 100% коммуникаций операторов и чат-ботов в доступных каналах: по телефону или в чатах на сайте, или в мессенджерах, также искусственный интеллект агрегирует и оценивает отзывы в соцсетях и на сайтах. 

AI-аналитика коммуникаций выявляет нарушения стандартов обслуживания, эффективные и неэффективные сценарии общения с потребителями и оценивает качество работы сотрудников колл-центра. Например, если оператор кол-центра забыл поздороваться с собеседником или предложить скидку на услуги, то нейросети заметят это и сделают в «личном деле» специальную пометку. На основе собранных данных можно будет проанализировать эффективность каждого сотрудника.

Кроме того, благодаря технологии аспектного сентимент-анализа искусственный интеллект выявляет отношение клиента к каждому объекту обсуждения с оператором. Нейросети могут понять, когда клиент сообщает об «ужасном качестве обслуживания», но хвалит «разнообразие тарифов и услуг».

Искусственный интеллект также может мониторить разговор с клиентом в онлайн-режиме для избежания конфликтных ситуаций. Это поможет определить точку перелома в разговоре с клиентом – например, если клиент или оператор начинает грубить собеседнику.

На основе проанализированных данных AI-аналитика коммуникаций может предсказать действия конкретного пользователя и адаптировать под него персональный сценарий для успешной коммуникации.

Оставьте заявку по адресу sales@mts.ai, чтобы узнать больше о сервисе AI-аналитики коммуникаций

* Источники: Markets and Markets, Fonemica  

Новости
Главное за последнее время
Смотреть все
События
ВЕБИНАР: LLM для бизнес: возможности, ограничения и реальные кейсы
События
ВЕБИНАР: Возможности генеративного ИИ для бизнеса
ВобъективеИИ
Жажда скорости и ИИ против подделок
MTS AI в медиа
MTS AI создала LLM для корпоративного сектора
Новости команды
MTS AI провела специальную оценку условий труда
Новости команды
Сотрудник MTS AI вошел в Научный совет Альянса в сфере ИИ
ВобъективеИИ
Защита от биоугроз и LLM под знаком дракона
Решения
Использование LLM в телекоме для суммирования звонков
ВобъективеИИ
Спящие агенты и новые возможности GPT
Решения
По каким критериям оценивать качество голосового бота
ВобъективеИИ
Джейлбрейк LLM и ИИ для обучения роботов