第 14 集：人工智能驅動的意圖分析完整指南

已發表: 2020-11-24

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如果你想了解你的客戶，你需要了解他們的意圖。現代渠道可以提供幫助。但是您如何篩选和分析每天發送的數十億條消息呢？幸運的是，這裡有幫助。在今天的節目中，我們將探討 AI 如何幫助您了解客戶意圖並改善他們的整體體驗。

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這就是 CXM 體驗。和往常一樣，我是 Grad Conn，Sprinklr 的 CXO。今天，我們將圍繞人工智能展開一系列相對較長的討論。讓我告訴你為什麼人工智能很重要。在接下來的幾週內，我將稍微揭開 AI 的神秘面紗，我們將深入研究各種不同的功能和內容。所以它會非常有趣。但我想從高層次上談一談人工智能。然後我想特別關注人工智能如何在 Sprinklr 中用於稱為意圖的一個方面。而且它並不激烈，它的意圖……就像在意圖中一樣。比如你打算做什麼？你的意圖是什麼？因此，識別意圖並將其變為現實有大量的應用用例，尤其是在客戶服務方面。不僅如此，尤其是在客戶服務方面。我們今天可能會再雙擊一下。

那麼為什麼是人工智能？所以如果你一直在聽，你就听過我的談話，關於傾聽、學習和愛。這就是 Sprinklr 的全部意義所在，即傾聽人們在說什麼。引入數十億的對話。它們是非結構化的，它們是不請自來的。不請自來就好了。不請自來是好的，因為這是事實。非結構化很難。非結構化很難，因為你在一個帖子中混合了各種情緒、品牌和想法。更複雜，更難解析。

大多數公司今天處理它的方式仍然是他們忽略它。因為很難。相反，他們進行調查或焦點小組。哦，天哪，我不敢相信人們還在做焦點小組。但是有些人只是在做調查，因為它們更容易。它們是結構化數據，可以將它們放在 CRM 系統中，它們的關係數據庫無法使用它。這麼容易，對吧？而且很傻。如果有人從美國大選中學到了什麼，那麼調查就不起作用了。民意調查是垃圾。徵求的反饋幾乎總是不真實的。你想要不請自來的反饋，這就是你必須得到的。這就是傾聽的全部意義所在。

學習是我們今天要花費大量時間的內容。因為問題在於，引入數百萬次對話的好處是你有數百萬次對話。人們的真實想法。所謂客戶的聲音，但它是客戶的真實聲音，因為它是不請自來的。問題是你如何閱讀一百萬個涵蓋所有領域、涵蓋情感和品牌的對話。所以我會花很多時間在這方面，因為唯一的方法，唯一的方法就是使用人工智能。 Sprinklr 擁有世界上最複雜的人工智能平台之一。它已經開發了多年，這是我們作為一家公司最大的投資之一。我們正在使用龐大的數據庫對其進行訓練，並使用龐大的用戶群對其進行日常反饋。所以我們有一個令人難以置信的平台。我將稍微談談這種情況是如何實現的。

當然，愛的部分來自於一旦你辨別了人們想要什麼以及他們在做什麼，你就可以為他們做正確的事情。所以讓我談談意圖。所以讓我先談談它，在客戶服務的背景下。我將談談今天護理團隊面臨的一些挑戰。順便說一句，如果你在背景中聽到一點吠叫聲，那是我的狗做噩夢了。所以她的名字叫海絲特，非常可愛的狗。無論如何，今天護理團隊面臨的挑戰是：超過 50% 的客戶電話未得到解決或需要某種升級。 52% 的客戶在問題實際解決之前就掛斷了客戶服務電話。 32% 的人希望在 30 分鐘內得到回复，50% 的人希望在一小時內得到回复。

客戶服務實際上並沒有削減人們期望的許多關鍵指標。看看您真正想要解決的問題是您必須確定驅動電話和查詢量的主要客戶意圖。然後能夠啟用具有基於這些意圖的基於 AI 的響應的代理。如果您能夠理解和處理客戶意圖，您實際上可以將客戶響應速度提高 99% 以上。因此，對於大多數查詢，您可以將解決時間從 10 分鐘左右縮短到幾秒鐘。所以這實際上是最基本的事情之一，如果你理解消息的意圖，並且你可以通過機器學習來辨別，那麼你可以很快地回复某人，幫助他們解決問題。

你知道，人工智能現在很重要。 57% 的企業希望 AI 能夠增強客戶體驗。那是福雷斯特的。實際上，成本降低了 91%，這可以通過用虛擬代理代替人工代理來實現。這是 IBM 的一項研究。畢馬威發現，智能自動化可以將響應時間縮短 80%。安永表示，在護理中部署人工智能後，後續資源需求減少了 20 倍。 80% 的高管表示，人工智能可以提高生產力。我很驚訝這不是 100%。但可以肯定的是，大多數人都意識到並認識到人工智能是推動未來的關鍵。

那麼讓我談談什麼是意圖。因此使用 AI Sprinklr 直覺可以自動對消息進行分類，幫助品牌更好地了解客戶的意圖。例如，有人可能會說，我上個月買的，最近，它停止了工作，並且有一個紅燈，一直在閃爍。我在哪裡可以買到新的？這是一篇經典的文章，對吧？就像，人們一直在說的那種話。除非你有一個非常強大的人工智能引擎，否則很難把它拉出來。因為 AI 引擎可以讀取並說，啊，有人需要一個商店定位器。他們有設備故障。他們將其解析出來，這就是信息的意圖，即使這些詞有點草率。所以意圖，分析消息，並識別它是否是意見、查詢、營銷說明、新聞、投訴、建議、讚賞，以及許多、許多、許多、更多的東西，然後將內容分類為一組預定義的意圖類別。我們與每個客戶合作，弄清楚這些是什麼，它們可能是 40、50、60、100。根據品牌的不同，可能有很多不同的意圖。

讓我再舉一個例子。有人會說我想更換我的設備。你們的商店什麼時候開門？對？這裡的意圖是存儲時間。再說一次，設備更換，對吧？那麼我們如何為這個人提供設備並讓她知道商店的時間。因此，能夠提取意圖並識別它們的想法使我們能夠更好地使用路由，因為我們知道將消息發送到哪裡，更好地使用響應管理，因為我們知道我們需要對他們說什麼。我們可以幫助代理能夠非常快速地對事情做出反應。

所以基本上，它在技術上的工作方式，如果你有點喜歡那種東西，是其他人有一個消息，基本上他們會說我上個月買了這個設備，充電時間太長了現在，我在哪裡可以更換它。然後消息中的每個單詞都被標記化。因此，消息被分解為令牌。然後進行短語檢測。因此，短語檢測實際上會將與不同類型的意圖相關聯的單詞提取出來。然後它基本上會......像充電時間過長這樣的事情將是您可以從初始消息中提取的短語。這被轉化為一種稱為慢速充電的意圖。我在哪裡可以替換它是一組標記，這是一個短語，表示意圖中的替換。所以更換通常被認為是主要意圖，因為慢速充電是抱怨，而更換是請求，對吧？

因此，意圖實際上也會優先考慮自己。所以我們能做的就是為路由設置這些東西。因此，根據識別的意圖，可以將消息路由到專門處理該類型意圖的特定代理。您實際上可以創建會話聊天機器人。因此，他們將使用意圖來自動回复屬於特定意圖的消息。然後您還可以使用身份識別來協助代理。所以FAQ聊天機器人可以使用意圖來回答常見的客戶查詢，這真的很有幫助。我的意思是，我經常有問題，並不需要與某人交談，我只是想知道這個地方什麼時候開門或什麼時候關門？或者我該如何修復它。如果一個聊天機器人可以做到這一點，對我來說，我已經完成了。

然後最好的當然是報告。因此，意圖分析可用於提供圍繞不同客戶信息背後的普遍強度的綜合數字。這使得公司可以通過所有這些不同的渠道接收所有這些大量的信息。記住，這是現代頻道，對吧？這不僅僅是社交。所以它是任何來自那裡的論壇，那裡的評論網站，那裡的博客，那裡的所有消息平台，那裡的所有社交平台，在你的網站上聊天，所有進來的東西可以被解析。你可以做的是你可以看看，嘿，這裡有人們正在詢問的所有不同類型的東西。這些是主要意圖。所以你可以有一個非常簡單的餅圖。你可以，你知道，一群人普遍感到滿意，一群人普遍抱怨。有送貨問題、位置問題、廣告問題、結帳車問題、職業問題、工作問題、訂單詳細信息、分店和商店信息、忠誠度計劃問題、問候、需要幫助、可用性……繼續……道歉、附件、忠誠度受損，壞了，你可以隨便加，你想加多少就加多少。顯然，根據您從事的業務類型，如果您從事服務業務，您將不會看到很多替代品。但是你會看到很多可能會變得更好或做dos，或者你知道，做overs之類的東西。

因此，您知道，這對我來說是 Sprinklr 今天帶來的更令人興奮的事情之一，因為您實際上可以看到案例解決率、處理的案例數量以及處理的入站消息數量的驚人增長通過機器人。所以我們實際上在一個案例中看到，有一個微信賬號，他們的案例解決速度提高了 2.4 倍，他們能夠處理的案例增加了 25%，在 130 萬條入站消息中，將近 100 條數千人只能由機器人處理。他們能夠進行案例偏轉，這很有意義。當你做的越多，你就越擅長它。您可以更好地識別意圖，並且可以更好地為他們需要的人提供正確的響應。

所以這是 Sprinklr 中的一個購買功能。如果您有興趣，您知道，請通過網站與我們聯繫。這就是我們今天要在 AI 中討論的內容。所以我要簽了。對於 CXM 體驗。我是 Grad Conn，明天見。