الحلقة رقم 14: الدليل الكامل لتحليل النوايا المدعوم بالذكاء الاصطناعي

إذا كنت تريد فهم عملائك ، فأنت بحاجة إلى فهم نواياهم. يمكن للقنوات الحديثة أن تساعد. ولكن كيف يمكنك فحص وتحليل مليارات الرسائل المرسلة كل يوم؟ لحسن الحظ ، المساعدة هنا. في حلقة اليوم ، نلقي نظرة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك على فهم نية العميل وتحسين تجربتهم بشكل عام.

جميع حلقات البودكاست

اذهب الآن

نقل الملفات الصوتية

إنها تجربة CXM. وكالعادة ، أنا جراد كون ، مدير العمليات في شركة Sprinklr. واليوم سنبدأ سلسلة طويلة نسبيًا من المناقشات حول الذكاء الاصطناعي. دعني أخبرك قليلاً عن سبب أهمية الذكاء الاصطناعي. سأزيل الغموض عن الذكاء الاصطناعي قليلاً خلال الأسبوعين المقبلين ، وسنعمل على البحث في جميع أنواع الميزات والأشياء المختلفة. لذلك سيكون الأمر ممتعًا للغاية. لكني أريد أن أتحدث عن الذكاء الاصطناعي على مستوى عالٍ. ثم أريد التركيز بشكل خاص على جانب واحد من كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي داخل Sprinklr لشيء يسمى النوايا. وهي ليست شديدة ، نواياها ... كما في النوايا. كما في ماذا تنوي أن تفعل؟ ماذا كان نيتك؟ وبالتالي فإن تحديد النوايا وإحياءها له عدد كبير جدًا من حالات الاستخدام التطبيقية ، لا سيما في خدمة العملاء. ليس فقط ولكن بشكل خاص في خدمة العملاء. من المحتمل أن نضغط مرتين على ذلك أكثر قليلاً اليوم.

فلماذا الذكاء الاصطناعي؟ لقد سمعتني أتحدث إذا كنت تستمع ، عن الاستماع والتعلم والحب. هذا ما يدور حوله Sprinklr ، وهو الاستماع إلى ما يقوله الناس. جلب مليارات المحادثات الموجودة هناك. إنهم غير منظمين ، إنهم غير مرغوب فيهم. غير المرغوب فيه أمر جيد. إن عدم التماس أمر جيد ، لأنه الحقيقة. غير المنظم صعب. عدم التنظيم صعب لأن لديك مزيجًا من المشاعر ، ومزيجًا من العلامات التجارية ، ومزيجًا من الأفكار في منشور واحد. أكثر تعقيدًا ، يصعب تحليله.

الطريقة التي تتعامل بها معظم الشركات اليوم لا تزال تتجاهلها. لأنه صعب. بدلاً من ذلك ، يقومون بإجراء استطلاعات أو مجموعات تركيز. يا إلهي ، لا أصدق أن الناس ما زالوا يقومون بمجموعات مركزة. لكن هناك بعض الأشخاص يجرون استطلاعات الرأي فقط لأنها أسهل. إنها بيانات منظمة ، يمكنهم وضعها في نظام CRM ، وقاعدة البيانات العلائقية الخاصة بهم لا تتداخل معها. سهل جدا ، أليس كذلك؟ وسخيفة جدا. إذا تعلم أي شخص أي شيء من الانتخابات الأمريكية ، فإن الاستطلاعات لن تنجح. استطلاعات الرأي هراء. غالبًا ما تكون التعليقات المطلوبة غير صحيحة. تريد تعليقات غير مرغوب فيها ، هذا ما عليك الحصول عليه. لذلك هذا هو كل شيء عن الاستماع.

التعلم هو ما سنقضي الكثير من الوقت عليه اليوم. لأن المشكلة ، الشيء العظيم في جذب الملايين من المحادثات هو أن لديك ملايين المحادثات. ما يعتقده الناس حقا. ما يسمى بصوت العميل ، لكنه الصوت الحقيقي للعميل لأنه غير مرغوب فيه. المشكلة هي كيف تقرأ مليون محادثة تغطي كل التدرج ، وتغطي العواطف والعلامات التجارية. لذلك سأقضي الكثير من الوقت في ذلك لأن الطريقة الوحيدة للقيام بذلك ، والطريقة الوحيدة للقيام بذلك هي باستخدام الذكاء الاصطناعي. وتمتلك Sprinklr واحدة من أكثر منصات الذكاء الاصطناعي تطوراً في العالم. لقد عملت على تطويره لسنوات ، وهو أحد أكبر استثماراتنا كشركة. نحن نستخدم قاعدة بيانات ضخمة لتدريبها وقاعدة مستخدمين ضخمة للقيام بالتعليقات اليومية عليها. لذلك لدينا منصة رائعة. وسأتحدث قليلاً عن كيفية ظهور هذا النوع من الحياة.

وبعد ذلك بالطبع ، يأتي جزء الحب بمجرد أن تعرف ما يريده الناس وما يفعلونه ، يمكنك فعل الشيء الصحيح لهم. لذا اسمحوا لي أن أتحدث قليلا عن النية. لذلك اسمحوا لي أن أتحدث عنها أولاً ، في سياق رعاية العملاء. سأتحدث قليلاً عن بعض التحديات التي تواجه فرق الرعاية اليوم. بالمناسبة ، إذا سمعت قليلاً من صوت نباح في الخلفية ، فهذا كلبي يعاني من كابوس. اسمها هيستر ، كلب لطيف جدا. على أي حال ، فإن التحديات التي تواجهها فرق الرعاية اليوم: أكثر من 50٪ من مكالمات العملاء لا يتم حلها أو تتطلب نوعًا من التصعيد. 52٪ من العملاء يغلقون مكالمة خدمة العملاء قبل حل مشكلتهم فعليًا. ويتوقع 32٪ من الناس الرد عليهم خلال 30 دقيقة ، و 50٪ يتوقعون الرد في غضون ساعة.

إن خدمة العملاء في الحقيقة لا تقطعها في الكثير من المقاييس الرئيسية التي يتوقعها الناس. تعرف على ما تريد حقًا أن تكون قادرًا على القيام به لإصلاح ذلك هو أنه عليك تحديد أهم نوايا العملاء التي تقود حجم المكالمات والاستفسارات. وبعد ذلك تكون قادرًا على تمكين الوكلاء من خلال الاستجابات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتي تستند إلى تلك النوايا. وإذا تمكنت من فهم نية العميل ومعالجتها ، فيمكنك بالفعل تسريع استجابة العميل بنسبة تزيد عن 99٪. لذا يمكنك تقليل وقت الحل من 10 دقائق أو نحو ذلك إلى ثوانٍ لمعظم الاستفسارات. إذاً فهو حقًا أحد أهم الأشياء الأساسية وهو أنك إذا فهمت الغرض من الرسالة ، ويمكنك تمييز ذلك من خلال التعلم الآلي ، فيمكنك العودة سريعًا إلى شخص ما بشيء يساعده في حل مشكلته.

كما تعلم ، يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا هذه الأيام. 57٪ من الشركات تتوقع أن يعزز الذكاء الاصطناعي تجربة العملاء. هذا من شركة Forrester. وهناك في الواقع تخفيض في التكلفة بنسبة 91٪ ، والذي يمكن تحقيقه عن طريق استبدال الوكلاء البشريين بوكلاء افتراضيين. هذه دراسة لشركة IBM. كما تعلم ، يمكن أن تقلل الأتمتة الذكية أوقات الاستجابة بنسبة 80٪ ، كما وجدت شركة KPMG ذلك. وتقول EY أن هناك انخفاضًا بمقدار 20 ضعفًا في متطلبات الموارد اللاحقة عندما يتم نشر الذكاء الاصطناعي تحت الرعاية. 80٪ من المديرين التنفيذيين يقولون إن الذكاء الاصطناعي يعزز الإنتاجية. وأنا مندهش أن هذا ليس 100٪. لكن من المؤكد أن معظم الناس يدركون ويدركون أن الذكاء الاصطناعي هو المفتاح لقيادة المستقبل.

لذا اسمحوا لي أن أتحدث عن ما هي النوايا. لذا فإن استخدام حدس AI Sprinklr يمكن أن يصنف الرسائل تلقائيًا لمساعدة العلامات التجارية على فهم نية العميل بشكل أفضل. على سبيل المثال ، قد يقول شخص ما شيئًا مثل ، اشتريت هذا الشهر الماضي ، مؤخرًا ، توقف عن العمل وهناك ضوء أحمر يستمر في الوميض. أين يمكنني الحصول على واحدة جديدة؟ هذا نوع من المنشور الكلاسيكي ، أليس كذلك؟ هذا يشبه ، نوع الأشياء التي يقولها الناس طوال الوقت. من الصعب جدًا سحب ذلك ، إلا إذا كان لديك محرك ذكاء اصطناعي قوي حقًا. لأن محرك الذكاء الاصطناعي يمكنه قراءة ذلك والقول ، آه ، يحتاج شخص ما إلى محدد موقع المتجر. ولديهم عطل في الجهاز. إنهم يحللون ذلك وهذا هو القصد من الرسالة ، على الرغم من أن الكلمات قذرة نوعًا ما. النوايا ، وتحليل الرسائل ، وتحديد ما إذا كان رأيًا ، أو استعلامًا ، أو ملاحظة تسويقية ، أو أخبارًا ، أو شكوى ، أو اقتراحًا ، أو تقديرًا ، والعديد من الأشياء الأخرى ، ثم تصنيف المحتوى في مجموعة لفئات النية المحددة مسبقًا. ونعمل مع كل عميل من عملائنا لمعرفة ماهية هذه الأشياء ، ويمكن أن تكون 40 ، 50 ، 60 ، 100. يمكن أن يكون هناك الكثير من النوايا المختلفة ، اعتمادًا على العلامة التجارية.

اسمح لي أن أقدم لك مثالا آخر. سيقول شخص ما شيئًا مثل أريد استبدال جهازي. متى تكون متاجرك مفتوحة؟ حق؟ القصد هنا هو توقيت المتجر. ومرة أخرى ، استبدال الجهاز ، أليس كذلك؟ فكيف نحصل على جهاز لهذا الشخص ونوفر لها أوقات المتجر. وهكذا فإن فكرة القدرة على سحب النوايا وتحديدها تتيح لنا أن نكون أفضل بكثير في التوجيه ، لأننا نعرف أين نرسل الرسالة ، وأفضل بكثير مع إدارة الاستجابة ، لأننا نعرف ما نحتاج أن نقوله لهم. ويمكننا مساعدة الوكلاء في القدرة على الاستجابة للأشياء بسرعة كبيرة.

وبالتالي ، فإن الطريقة التي تعمل بها تقنيًا ، إذا كنت مهتمًا بهذا النوع من الأشياء ، هي أن شخصًا آخر لديه رسالة حيث سيقول شيئًا مثل أنني اشتريت هذا الجهاز الشهر الماضي ، ويستغرق شحنه وقتًا طويلاً الآن ، أين يمكنني استبداله. ثم يتم ترميز كل كلمة في الرسالة. لذلك يتم تقسيم الرسالة إلى رموز مميزة. ثم يحدث اكتشاف العبارة. وبالتالي فإن اكتشاف العبارة في الواقع سوف يسحب الكلمات المرتبطة بأنواع مختلفة من المقاصد. وبعد ذلك في الأساس ... أشياء مثل استغراق وقت طويل لشحنها ستكون عبارة يمكنك استخلاصها من الرسالة الأولية. وهذا يُترجم إلى نية تسمى الشحن البطيء. وأين يمكنني استبدالها هي مجموعة من الرموز ، وهي عبارة تعني الاستبدال في نية. لذلك يُعتبر هذا الاستبدال عمومًا هو الهدف الأساسي ، لأن الشحن البطيء هو شكوى ، في حين أن الاستبدال هو طلب ، أليس كذلك؟

لذا فإن النوايا ستعطي الأولوية لأنفسها أيضًا. وبالتالي ما يمكننا فعله هو إعداد هذه الأشياء للتوجيه. لذلك ، اعتمادًا على النية المحددة ، يمكن توجيه الرسالة إلى وكلاء معينين متخصصين في التعامل مع هذا النوع من النوايا. يمكنك بالفعل إنشاء روبوتات دردشة للمحادثة. لذلك سيستخدمون النوايا لتقديم ردود آلية على الرسائل التي تنتمي إلى نية معينة. وبعد ذلك يمكنك أيضًا استخدام التعريف لمساعدة الوكيل. لذلك يمكن لروبوتات الدردشة الشائعة استخدام النوايا للإجابة على استفسارات العملاء الشائعة ، وهو أمر مفيد حقًا. أعني ، غالبًا ما يكون لدي أسئلة ولست بحاجة حقًا إلى التحدث إلى شخص ما ، أريد فقط معرفة الأوقات التي يفتح فيها المكان أو متى يغلق؟ أو كيف يمكنني إصلاحه. وإذا كان بإمكان برنامج الدردشة الآلي فعل ذلك ، فأنا أتعامل معه.

ومن ثم فإن أفضل شيء بالطبع هو إعداد التقارير. وبالتالي يمكن استخدام تحليل النية لتوفير أرقام مجمعة حول مكثفة سائدة وراء رسائل العملاء المختلفة. وهذا يسمح للشركات بأخذ كل هذا الكم الهائل من الرسائل التي تصلهم من خلال كل هذه القنوات المختلفة. تذكر ، إنها قنوات حديثة ، أليس كذلك؟ إنها ليست اجتماعية فقط. إذاً ، هناك أي شيء يظهر عبر المنتديات ، ومواقع المراجعة الموجودة هناك ، والمدونات الموجودة هناك ، وجميع منصات المراسلة الموجودة هناك ، وجميع المنصات الاجتماعية الموجودة هناك ، والدردشة على موقع الويب الخاص بك ، وجميع يمكن تحليل تلك الأشياء الواردة. وما يمكنك القيام به هو أنه يمكنك النظر ، مهلاً ، إليك جميع الأنواع المختلفة من الأشياء التي يستفسر عنها الأشخاص. وهذه هي النوايا الأساسية. وهكذا يمكن أن يكون لديك مخطط دائري بسيط حقًا. ويمكن أن يكون لديك ، كما تعلم ، مجموعة من الناس راضون بشكل عام ، وحفنة من الناس لديهم شكاوى عامة. هناك مشكلات في التسليم ، ومشكلات الموقع ، ومشكلات الإعلان ، ومشكلات عربة الدفع ، والمشكلات المهنية ، ومشكلات الوظيفة ، وتفاصيل الطلب ، ومعلومات الفرع والمتجر ، وأسئلة برنامج الولاء ، والتحية ، والمساعدة المطلوبة ، والتوافر ... مستمر ... الاعتذارات ، والمرفقات ، والولاء تالف ، مكسورة ، كما يمكنك فقط ، يمكنك إضافة أي عدد تريده. واعتمادًا على نوع العمل الذي تعمل فيه ، من الواضح ، إذا كنت تعمل في شركة خدمية ، فلن ترى الكثير من الاستبدال. لكنك سترى الكثير من الأشخاص الذين ربما يصنعون أفضل الأشياء أو يفعلون ذلك أو كما تعلمون ، يقومون بالمبالغ وهذا النوع من الأشياء.

وهكذا ، كما تعلمون ، هذا بالنسبة لي هو أحد الأشياء الأكثر إثارة التي تظهر اليوم من Sprinklr لأنه يمكنك بالفعل رؤية زيادات مذهلة في دقة الحالة وعدد الحالات التي يتم التعامل معها وعدد الرسائل الواردة التي تم التعامل معها بواسطة الروبوتات. لذلك نحن نرى بالفعل في حالة واحدة ، هناك حساب WeChat ، وكانوا قادرين على الحصول على زيادة 2.4X في سرعة حل الحالة ، وكانوا قادرين على التعامل مع 25٪ أكثر من الحالات ، و 1.3 مليون رسالة واردة ، ما يقرب من 100 الآلاف تمكنوا من التعامل مع الروبوتات. وهم قادرون على فعل انحراف الحالة ، وهذا منطقي للغاية. وكلما فعلت هذا أكثر ، تتحسن فيه. تتحسن في تحديد النوايا وتتحسن في الحصول على الردود الصحيحة للأشخاص الذين يحتاجون إليها.

لذلك فهذه ميزة للشراء في Sprinklr. إذا كنت مهتمًا ، كما تعلم ، فاتصل بنا من خلال الموقع. وهذا ما سنتحدث عنه اليوم في الذكاء الاصطناعي. لذا سأقوم بتسجيل الخروج. لتجربة CXM. إنه غراد كون وسأراك غدًا.