Гуманизация: как научить роботов понимать запросы клиентов

Для создания маркетинговых материалов, описания продуктов и поддержки пользователей компании все чаще прибегают к помощи чат-ботов и виртуальных ассистентов, созданных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Однако, далеко не всегда инструментам ИИ удается выстроить адекватный диалог с человеком. Нейросети и люди могут плохо понимать друг друга. Что делать в такой ситуации?

Дэнни Томсетт, генеральный директор и основатель новозеландской компании UneeQ, занимающейся цифровыми технологиями, дает несколько советов коллегам. Его идеи публикует портал HubSpot. 

Подача информации не менее важна, чем сама информация. Чтобы приблизить возможности нейросетей к человеческой речи, нужно загружать в систему ИИ тексты, созданные людьми. Это позволяет алгоритмам ИИ фокусироваться на понимании и интерпретации человеческого языка. В свою очередь эти навыки позволяют более эффективно понимать запросы клиентов и более «человечно» отвечать на них. 

Контент, созданный ИИ, должен иметь tone of voice самого бренда. Один из важных элементов успеха бизнеса — это отражение его миссии и видения при работе с клиентами. При правильном запросе можно научить ИИ понимать и воспроизводить интонацию, свойственную компании. 

В эпоху, когда рынок наполнен продуктами ИИ, клиентам не интересно  шаблонное общение с чат-ботом. Пользователям нужен персонализированный опыт. Именно такой тип коммуникации устанавливает прочные связи между компанией и покупателем, способствует лояльности и обеспечивает удовлетворенность клиентов. 

Взаимодействие с клиентом должно быть персонализировано на всех этапах. Потребитель при каждом шаге находится в ситуации выбора, поэтому компания должна принимать активное участие в диалоге с пользователем, поддерживать его в любой ситуации. Каждый контакт пользователя с компанией должен быть настолько индивидуальным, насколько это возможно.

Поэтому нужно ставить перед инструментами ИИ задачу распознавать эмоциональное состояние клиента. Такие возможности научат ИИ адаптироваться к предпочтениям клиентов, реагировать на потребности пользователей, лучше понимать болевые точки покупателей, вносить улучшения на основе накопленных данных и тем самым создавать исключительный опыт обслуживания.

Именно эмоциональный анализ позволяет вывести общение с клиентами на более глубокий уровень. Мир обслуживания меняется, но люди по-прежнему видят ценность в человеческом контакте. Чтобы установить доверительный контакт с клиентами, специалисты могут поручить рутинные задачи роботам, а освободившееся время посвятить изучению эмоциональных потребностей клиентов. На основании своего опыта сотрудники могут повлиять на инструменты ИИ и адаптировать их работу к нуждам компании.

В процессе использования инструменты ИИ собирают данные клиентов. На основе данных можно понять индивидуальные предпочтения, модели поведения и эмоциональные потребности разных сегментов аудитории. Эти знания позволят улучшать клиентский опыт а разных масштабах: работать и с группами клиентов, и с каждым клиентом персонально. 

Используя аналитику ИИ, компании могут выявлять закономерности и тенденции, которые приводят к неудовлетворенности клиентов и решать их заранее или подготавливать четкий план по их устранению максимально быстрым и удобным для клиента способом.

Улучшение взаимодействия с клиентами — это исключительно важная задача. Исследование коммуникационной платформы для работы с клиентами Intercom показало, что 83% из 1700 крупнейших мировых компаний отмечают значительный рост ожиданий клиентов от чат-ботов с ИИ-технологиями, а 76% отмечают, что без новых технологий невозможно добиться высокого уровня клиентского сервиса. 

Персонификация продуктов ИИ доказывает, что синергия автоматизации и человеческого общения формирует будущее обслуживания клиентов и выводит бизнес на новый уровень. Дмитрий Гришин, директор по инновациям банка «Уралсиб», в публикации Forbes подчеркнул, что «персонализация — главная цель для ИИ-сервисов, и в 2023 году ожидается усиление данного тренда».