第 14 集：人工智能驱动的意图分析完整指南

已发表: 2020-11-24

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如果你想了解你的客户，你需要了解他们的意图。现代渠道可以提供帮助。但是您如何筛选和分析每天发送的数十亿条消息呢？幸运的是，这里有帮助。在今天的节目中，我们将探讨 AI 如何帮助您了解客户意图并改善他们的整体体验。

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这就是 CXM 体验。和往常一样，我是 Grad Conn，Sprinklr 的 CXO。今天，我们将围绕人工智能展开一系列相对较长的讨论。让我告诉你为什么人工智能很重要。在接下来的几周内，我将稍微揭开 AI 的神秘面纱，我们将深入研究各种不同的功能和内容。所以它会非常有趣。但我想从高层次上谈一谈人工智能。然后我想特别关注人工智能如何在 Sprinklr 中用于称为意图的一个方面。而且它并不激烈，它的意图……就像在意图中一样。比如你打算做什么？你的意图是什么？因此，识别意图并将其变为现实有大量的应用用例，尤其是在客户服务方面。不仅如此，尤其是在客户服务方面。我们今天可能会再双击一下。

那么为什么是人工智能？所以如果你一直在听，你就听过我的谈话，关于倾听、学习和爱。这就是 Sprinklr 的全部意义所在，即倾听人们在说什么。引入数十亿的对话。它们是非结构化的，它们是不请自来的。不请自来就好了。不请自来是好的，因为这是事实。非结构化很难。非结构化很难，因为你在一个帖子中混合了各种情绪、品牌和想法。更复杂，更难解析。

大多数公司今天处理它的方式仍然是他们忽略它。因为很难。相反，他们进行调查或焦点小组。哦，天哪，我不敢相信人们还在做焦点小组。但是有些人只是在做调查，因为它们更容易。它们是结构化数据，可以将它们放在 CRM 系统中，它们的关系数据库无法使用它。这么容易，对吧？而且很傻。如果有人从美国大选中学到了什么，那么调查就不起作用了。民意调查是垃圾。征求的反馈几乎总是不真实的。你想要不请自来的反馈，这就是你必须得到的。这就是倾听的全部意义所在。

学习是我们今天要花费大量时间的内容。因为问题在于，引入数百万次对话的好处是你有数百万次对话。人们的真实想法。所谓客户的声音，但它是客户的真实声音，因为它是不请自来的。问题是你如何阅读一百万个涵盖所有领域、涵盖情感和品牌的对话。所以我会花很多时间在这方面，因为唯一的方法，唯一的方法就是使用人工智能。 Sprinklr 拥有世界上最复杂的人工智能平台之一。它已经开发了多年，这是我们作为一家公司最大的投资之一。我们正在使用庞大的数据库对其进行训练，并使用庞大的用户群对其进行日常反馈。所以我们有一个令人难以置信的平台。我将稍微谈谈这种情况是如何实现的。

当然，爱的部分来自于一旦你辨别了人们想要什么以及他们在做什么，你就可以为他们做正确的事情。所以让我谈谈意图。所以让我先谈谈它，在客户服务的背景下。我将谈谈今天护理团队面临的一些挑战。顺便说一句，如果你在背景中听到一点吠叫声，那是我的狗做噩梦了。所以她的名字叫海丝特，非常可爱的狗。无论如何，今天护理团队面临的挑战是：超过 50% 的客户电话未得到解决或需要某种升级。 52% 的客户在问题实际解决之前就挂断了客户服务电话。 32% 的人希望在 30 分钟内得到回复，50% 的人希望在一小时内得到回复。

客户服务实际上并没有削减人们期望的许多关键指标。看看您真正想要解决的问题是您必须确定驱动电话和查询量的主要客户意图。然后能够启用具有基于这些意图的基于 AI 的响应的代理。如果您能够理解和处理客户意图，您实际上可以将客户响应速度提高 99% 以上。因此，对于大多数查询，您可以将解决时间从 10 分钟左右缩短到几秒钟。所以这实际上是最基本的事情之一，如果你理解消息的意图，并且你可以通过机器学习来辨别它，那么你可以很快地回复某人，帮助他们解决问题。

你知道，人工智能现在很重要。 57% 的企业希望 AI 能够增强客户体验。那是福雷斯特的。实际上，成本降低了 91%，这可以通过用虚拟代理代替人工代理来实现。这是 IBM 的一项研究。毕马威发现，智能自动化可以将响应时间缩短 80%。安永表示，在护理中部署人工智能后，后续资源需求减少了 20 倍。 80% 的高管表示，人工智能可以提高生产力。我很惊讶这不是 100%。但可以肯定的是，大多数人都意识到并认识到人工智能是推动未来的关键。

那么让我谈谈什么是意图。因此使用 AI Sprinklr 直觉可以自动对消息进行分类，帮助品牌更好地了解客户的意图。例如，有人可能会说，我上个月买的，最近，它停止了工作，并且有一个红灯，一直在闪烁。我在哪里可以买到新的？这是一篇经典的文章，对吧？就像，人们一直在说的那种话。除非你有一个非常强大的人工智能引擎，否则很难把它拉出来。因为 AI 引擎可以读取并说，啊，有人需要一个商店定位器。他们有设备故障。他们将其解析出来，这就是信息的意图，即使这些词有点草率。所以意图，分析消息，并识别它是否是意见、查询、营销说明、新闻、投诉、建议、赞赏，以及许多、许多、许多、更多的东西，然后将内容分类为一组预定义的意图类别。我们与每个客户合作，弄清楚这些是什么，它们可能是 40、50、60、100。根据品牌的不同，可能有很多不同的意图。

让我再举一个例子。有人会说我想更换我的设备。你们的商店什么时候开门？对？这里的意图是存储时间。再说一次，设备更换，对吧？那么我们如何为这个人提供设备并让她知道商店的时间。因此，能够提取意图并识别它们的想法使我们能够更好地使用路由，因为我们知道将消息发送到哪里，更好地使用响应管理，因为我们知道我们需要对他们说什么。我们可以帮助代理能够非常快速地对事情做出反应。

所以基本上，它在技术上的工作方式，如果你有点喜欢那种东西，是其他人有一个消息，基本上他们会说我上个月买了这个设备，充电时间太长了现在，我在哪里可以更换它。然后消息中的每个单词都被标记化。因此，消息被分解为令牌。然后进行短语检测。因此，短语检测实际上会将与不同类型的意图相关联的单词提取出来。然后它基本上会......像充电时间过长这样的事情将是您可以从初始消息中提取的短语。这被转化为一种称为慢速充电的意图。我在哪里可以替换它是一组标记，这是一个短语，表示意图中的替换。所以更换通常被认为是主要意图，因为慢速充电是抱怨，而更换是请求，对吧？

因此，意图实际上也会优先考虑自己。所以我们能做的就是为路由设置这些东西。因此，根据识别的意图，可以将消息路由到专门处理该类型意图的特定代理。您实际上可以创建会话聊天机器人。因此，他们将使用意图来自动回复属于特定意图的消息。然后您还可以使用身份识别来协助代理。所以FAQ聊天机器人可以使用意图来回答常见的客户查询，这真的很有帮助。我的意思是，我经常有问题，并不需要与某人交谈，我只是想知道这个地方什么时候开门或什么时候关门？或者我该如何修复它。如果一个聊天机器人可以做到这一点，对我来说，我已经完成了。

然后最好的当然是报告。因此，意图分析可用于提供围绕不同客户信息背后的普遍强度的综合数字。这使得公司可以通过所有这些不同的渠道接收所有这些大量的信息。记住，这是现代频道，对吧？这不仅仅是社交。所以它是任何来自那里的论坛，那里的评论网站，那里的博客，那里的所有消息传递平台，那里的所有社交平台，在你的网站上聊天，所有进来的东西可以被解析。你可以做的是你可以看看，嘿，这里有人们正在询问的所有不同类型的东西。这些是主要意图。所以你可以有一个非常简单的饼图。你可以，你知道，一群人普遍感到满意，一群人普遍抱怨。有交付问题、位置问题、广告问题、结帐车问题、职业问题、工作问题、订单详细信息、分店和商店信息、忠诚度计划问题、问候、需要帮助、可用性……继续……道歉、附件、忠诚度受损，坏了，你可以随便加，你想加多少就加多少。显然，根据您从事的业务类型，如果您从事服务业务，您将不会看到很多替代品。但是你会看到很多可能会变得更好或做dos，或者你知道，做overs之类的东西。

所以，你知道，这对我来说是 Sprinklr 今天带来的更令人兴奋的事情之一，因为你实际上可以看到案例解决率、处理的案例数量以及处理的入站消息数量的惊人增长通过机器人。所以我们实际上在一个案例中看到，有一个微信账号，他们的案例解决速度提高了 2.4 倍，他们能够处理的案例增加了 25%，在 130 万条入站消息中，将近 100 条数千人只能由机器人处理。他们能够进行案例偏转，这很有意义。当你做的越多，你就越擅长它。您可以更好地识别意图，并且可以更好地为他们需要的人提供正确的响应。

所以这是 Sprinklr 中的一个购买功能。如果您有兴趣，您知道，请通过网站与我们联系。这就是我们今天要在 AI 中讨论的内容。所以我要签了。对于 CXM 体验。我是 Grad Conn，明天见。