Скрытая работа эмпатичного бота: путь от раздражения клиента к лояльности

Век шаблонных ответов "передам специалисту" совсем скоро уйдет окончательно. На смену ей приходит время AI-ботов, которые будут способны распознать нарастающее недовольство по совокупности косвенных признаков и при возникновении необходимости мгновенно активировать протокол успокоения. Да, механизм его сложен, требует тонкой настройки и множества учебных диалогов, но по факту все это уже реально воплотить в жизнь.

1. Как AI учится слышать эмоции за словами

 1.1 Неочевидные сигналы в тексте сообщения

Постараюсь совсем на пальцах   объяснить, как здесь все устроено. Алгоритм целенаправленно обучают, чтобы он научился "видеть" (отслеживать) то, что скрыто за словами. Он натаскивается анализировать не просто смысловую часть, а именно манеру письма. Ну вот смотрите, начинается рваный ритм коротких фраз, аналитическая система улавливает навязчивое повторение претензий, замечает резкую смену стиля общения с обычной спокойной на более возмущенную — всё это для ИИ красноречивые признаки нарастающего раздражения. И вот эти лингвистические маркеры машине могут стать быстрее заметнее, чем человеку.

Ну давайте все разберем на ряде примеров:

● Темп и структура. Что собой представляют рубленные фразы, о которых упоминал чуть выше, а вот же они: "Всё. Надоело. Где ответ?". Именно они частенько и указывают на пик раздражения.

● Смысловые акценты. На самом деле пул повторяющихся упреков условно постоянен: "опять эта ошибка", "постоянные сбои" ит. д. показывают накопленный негативный опыт, а не единичный случай. Значит, формирование таковой базы данных пойдет значительно быстрее, как, собственно, и обучение ИИ-системы.

● Невербальные элементы. особенно значимую помощь могут оказать эмодзи и стикеры, которые, например, в боте будут предусмотрены. Это же самые лучше индикаторы, которыми не следует пренебрегать. Ну вот посудите сами, сперва все было хорошо, а потом раз, внезапная замена нейтральных смайлов на сердитые или полное их исчезновение в диалоге — четкий сигнал (для фокусировки внимания).

 1.2 Контекстуальные триггеры в истории общения

AI-система не работает с сообщением вслепую. Она видит полную цепочку: что было до этого, как долго длится проблема и какие шаги уже предпринимались для ее разрешения, улавливаются и множество иных сигналов. Эти фоновые данные ("семантическое облако") позволяют отслеживать изменения слов, написанные клиентом, позволяя отличить единичный претензионный запрос от крика о помощи в затянувшемся конфликте.

2. Стратегическое удержание: превращение кризиса в возможность

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13287 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

 2.1 Закрепление позитивного сдвига

Тут главная цель такова — не просто потушить гнев, а постараться в предельно короткое время достичь перелома в диалоге с "минуса" на "плюс", ну и, конечно же, вернуть лояльность. Для этого AI-бот станет применять заложенную в него тактику поведения, которая будет постепенно превращать негативный инцидент в демонстрацию исключительной заботы. И такую его работу важно сразу в него заложить, чтобы действовал превентивно, закрепляя решение и собирая финальную обратную связь, чтобы оставить у клиента чувство, что его ценят по-настоящему. И что к его ситуации подошли не поверхностно, а реально внимательно.

 2.2 Давайте кратко пробежимся по примерам:

● Проактивные решения. ИИ-бот не просто поможет в решении какого-то вопроса, а еще и предложит компенсирующую опцию: "В качестве извинений за ожидание могу моментально сгенерировать для вас промокод на следующую покупку". Согласитесь, такой подход всегда будет приятнее клиенту, чем его отсутствие.

● Контрольный вопрос. После решения ИИ может задать определенные (ранее в него внесенные) уточняющие вопросы, чтобы убедиться, что весь негатив исчерпан и проблема решена.

● Фиксация обратной связи. В заключении бот просит оценить именно процесс решения проблемы, а не работу компании в целом, тем самым он сам будет собирать ценнейшие данные для своего дальнейшего обучения.

Главный секрет — в длительном "воспитании" такой системы, ее систематической умелой тренировки. Просто установить и чтобы она работала верой и правдой не получится, чтобы такого достичь нужны месяцы кропотливого труда, тысячи реальных диалогов, в которых она будет учиться связывать тончайшие нюансы текста с успешными сценариями успокоения.

И это не готовый софт, а живой механизм, который растет и умнеет в ходе диалога с каждым клиентом. Скептицизм в таких ИИ-решениях всегда был и будет, но те, кто видят преимущества в AI-нововведениях, всегда оценят по достоинству подобные чат-боты. Которые не просто будут экономить время менеджеров (особенно во внерабочие часы), а реально снижать процент оттока рассерженных клиентов, доказывая им, что компания — не бездушная машина.

А вы бы хотели, чтобы самые современные ИИ-технологии решали подобные вопросы в вашей компании?