Анализ отзывов с помощью ИИ: как правильно использовать обратную связь клиентов

Преимущества использования ИИ-аналитики отзывов

Традиционные методы анализа обратной связи позволяли компаниям обрабатывать отзывы клиентов, выявлять тенденции, прогнозировать поведение и даже оценивать болевые точки в течение нескольких лет. Однако эти методы с трудом справляются с огромным объемом и сложностью данных обратной связи, поступающих из разных источников данных.

Тут в игру вступают искусственный интеллект, обработка естественного языка и машинное обучение. ИИ выходит за рамки простой обработки слов. Платформы опросов, управляемые ИИ, могут определять повторяющиеся темы, эмоциональные оттенки и основные причины разочарования клиентов. Это позволяет компаниям понимать не только то, что говорят клиенты, но и почему они это говорят.   

Многие инструменты управления обратной связью предлагают модели ИИ, которые можно обучать на больших наборах данных и которые обеспечивают 360-градусное представление пути клиента, а также эмоций, связанных с обратной связью в каждой точке соприкосновения.

ИИ-технологии, оснащенные LLM и ML для анализа настроений и эффективной категоризации отзывов, расширяет возможности по выявлению закономерностей и пробелов в анализе отзывов клиентов. Выбрав автоматизированный анализ отзывов клиентов, компании могут сэкономить время и ресурсы, одновременно получая ценную информацию.

Более того, искусственный интеллект может предложить ряд других стратегических преимуществ компаниям, использующим его для анализа обратной связи. 

• Анализ отзывов клиентов, собранных по всему миру, за считанные секунды: независимо от того, происходит ли анализ в рамках страны или всего мира, используется ли несколько языков или у компании есть сотни филиалов, применение ИИ поможет обрабатывать обратную связь за считанные минуты.
• Чем больше неструктурированных данных, тем лучше: ИИ-алгоритмы можно обучить эффективно анализировать открытые комментарии, отзывы и обзоры, чтобы дать больше контекста для каждого количественного показателя или клиентского опыта. Чем больше данных, тем точнее будут результаты.
• Снижение ручных ошибок при маркировке или категоризации комментариев: искусственный интеллект определяет темы, подтемы, разделы и многое другое в каждом комментарии или текстовых данных, чтобы предоставить точный анализ отзывов клиентов без каких-либо ошибок.
• Анализ без предвзятости: у людей могут быть предрассудки, которые могут затуманить суждение при анализе обратной связи. Алгоритмы ИИ имеют стандартизированный подход к анализу обратной связи, который устраняет любую предвзятость.
• Эффективный анализ больших объемов данных: ML-алгоритмы легко обучать на больших наборах данных, чтобы выявлять закономерности и соответствующим образом определять настроения.
• Легкое масштабирование: не добавляя никаких ресурсов, компании могут легко масштабировать свои источники сбора обратной связи или добавлять больше локаций, не беспокоясь о расширении ресурсов. 

Как ИИ анализирует отзывы от клиентов

Процесс использования ИИ для анализа отзывов от клиентов обычно включает следующие этапы:

1. Сбор данных: сбор структурированной и неструктурированной обратной связи из различных каналов, включая опросы, социальные сети, электронную почту, с использованием инструментов искусственного интеллекта.
2. Обработка естественного языка (NLP): использование NLP для понимания и интерпретации текстовых данных, определения настроений, намерений и ключевых тем.
3. Прогностическая аналитика: использование прогностических моделей для выявления потенциальных будущих тенденций и результатов на основе исторических данных.
4. Генеративный ИИ: использование ИИ для генерации содержательных ответов и подсказок, стимулирование более содержательных отзывов от клиентов.
5. Интеграция: объединение отзывов с другими источниками данных для получения комплексного представления о пути клиента.

{{llm-razrabotka}}

Как ИИ трансформирует анализ обратной связи

Традиционные методы анализа отзывов клиентов могут быть трудоемкими и подверженными человеческим ошибкам. ИИ вступает в игру как фактор, меняющий правила игры, автоматизируя многие из этих утомительных задач с помощью машинного обучения.

ИИ-алгоритмы могут быстро классифицировать и группировать отзывы на основе настроений и ключевых тем и даже автоматически маркировать их. Это приводит к практическим выводам, которые предоставляются непосредственно менеджерам по продуктам и маркетологам — все это с молниеносной скоростью.

Существует различные способы, которыми ИИ преобразует анализ обратной связи.

Автоматизированный анализ настроений 

Представьте, что маркетолог назначает команду профессионалов для просмотра сотен и тысяч отзывов, полученных в системе, чтобы проанализировать скрытые за ними настроения. 

Если бы кто-то попытался этого добиться, ему пришлось бы вложить огромное количество ресурсов, времени, энергии и усилий, чтобы заставить группу людей сесть и просмотреть каждый комментарий один за другим и высказать свои мнения. 

Сейчас же ИИ-алгоритмы можно обучать на больших, множественных наборах данных, чтобы быстро анализировать настроения, выраженные в отзывах клиентов. На основе данных искусственный интеллект может определять закономерности и обозначать текст как положительный, отрицательный или нейтральный. 

Платформа анализа обратной связи «Napoleon IT Отзывы» использует данные, собранные при обработке отзывов клиентов, чтобы предоставлять более точные результаты. Инструмент не только может анализировать настроения, сравнивать с предыдущими периодами, но и выделять отличия с течением времени, чтобы выявлять тенденции и изменения. 

Определение намерений клиента и их анализ

Намерение клиента, пользователя или покупателя является определяющей силой в любом бизнес-успехе. Оно помогает определить основную причину отзыва и намерение, стоящее за этим отзывом. 

Обратная связь может иметь разные намерения — похвала, жалоба, предложение, рекомендация, вопрос, информирование и многое другое. ИИ-инструменты автоматически распознают намерение из полученных ответов и понимают, что на самом деле пытается сказать респондент, и его основное намерение относительно того, как он хочет взаимодействовать. 

Благодаря анализу намерений компании могут определить основную цель обратной связи и принять меры для повышения вероятности конверсии, удержания и удовлетворения. 

Допустим, клиент оставил следующий отзыв о магазине: «Эти кроссовки выглядели потрясающе в интернете, но качество ужасное! Они порвались после первой же носки. Очень разочарован». Используя ИИ для анализа отзывов клиентов, можно понять, что намерением клиента является жалоба и выражение недовольства качеством продукта. Этот процесс можно еще больше упростить, просматривая все ответы со схожим намерением.  

Мгновенная реакция на проблемы 

ИИ мгновенно помогает командам по анализу обратной связи расставить приоритеты задач на основе срочности. Например, если много пользователей сообщили о недостатке в каком-нибудь продукте, ИИ пометит его, отметив красным цветом, чтобы можно было быстро принять эти отзывы во внимание.

Кроме того, в сочетании с автоматизацией клиентского опыта, инструмент анализа отзывов может отправлять оповещения нужной команде или члену команды, создавать тикет в интегрированных системах или даже прислать автоматическое электронное письмо, чтобы закрыть цикл обратной связи.

Автоматическая идентификация сущностей из неструктурированной обратной связи

Неструктурированные данные из открытых вопросов — одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются компании, стремящиеся к стандартизированному анализу обратной связи. С помощью NLP  компании могут обучать свои модели на больших неструктурированных наборах данных для извлечения действенных идей. 

Затем NLP может идентифицировать ключевые сущности. Он может обнаруживать и категоризировать важные аспекты в текстовых данных, такие как имя, местоположение, компания, лицо, продукт, услуга, удобства, конкурент и т. д. 

Например, если покупатель оставит подобный отзыв: «Мне нравится ваш магазин на Тверской! Всегда можно найти что-то новое и интересное. Однако продавец Сергей в сегодня был не очень любезен. Он не смог мне помочь, когда я попросил другой размер». Стандартная система отзывов клиентов отметила бы этот отзыв как отрицательный, не раскрывая конкретных подробностей того, что в нем негативного. 

Таким образом, можно легко и быстро оценить, что на самом деле нравится покупателям в магазине, а какие его части требуют большего внимания.

Автоматическое назначение тегов и тем

Ручной просмотр каждого комментария для выявления схожих проблем может занять дни и недели для любой конкретной кампании. С движком ИИ можно рассчитывать на автоматическую маркировку и назначение тем и подтем для организации отзывов в схожие группы. 

«Napoleon IT Отзывы» не только автоматически определяет основные повторяющиеся темы, разделы, подтемы и теги, но и позволяет пользователям вручную добавлять теги на основе желаемой категоризации. 

Также можно легко перевести модель в режим обучения, чтобы просматривать предложения новых тегов, тем и подтем по мере поступления все новых отзывов, которые можно добавить в пользовательскую ИИ-модель компании.

Определение тональности отзывов

Не каждый отзыв может быть положительным или отрицательным. Будет также множество нейтральных.

Любой отзыв клиента может содержать несколько отрицательных или положительных утверждений. С технологией определения тональности от «Napoleon IT Отзывы», можно посмотреть все отрицательные и положительные утверждения в тексте. Это будет в дополнение к общему настроению, которое будет показано рядом с отзывом. 

Примеры использования ИИ для обратной связи с клиентами

Анализ обратной связи на основе ИИ помогает компаниям понимать предпочтения и болевые точки клиентов, информируя о разработке и улучшении продукта. Это может быть особенно полезно в различных отраслях, приводя к более ориентированным на клиента продуктам и услугам.

Рестораны

Рестораны могут использовать ИИ для анализа отзывов клиентов с сайтов отзывов, социальных сетей и форм прямой обратной связи. Например, сеть ресторанов может использовать «Napoleon IT Отзывы» для определения того, что клиенты часто упоминают медленное обслуживание в часы пик. 

Реагируя на эти отзывы, нанимая больше персонала или улучшая процессы на кухне, ресторан может повысить удовлетворенность клиентов и увеличить повторные заказы. Автоответы, генерируемые ИИ, упрощают задачу закрытия цикла обратной связи.

Розничная торговля

Ритейлеры могут использовать ИИ для анализа отзывов клиентов по нескольким каналам, включая онлайн-площадки, социальные сети и опросы в магазинах. Например, розничная сеть может обнаружить, что клиенты недовольны длинными очередями на кассе.

Решая эту проблему с помощью вариантов самостоятельной оплаты, ритейлер может улучшить процесс совершения покупок. Анализ настроений помогает понять взаимодействие с клиентами для повышения производительности сотрудников и удовлетворенности клиентов.

Производство

Производители могут использовать ИИ для анализа отзывов клиентов о своих продуктах. Например, производитель электроники может узнать, что клиенты часто упоминают проблемы с ресурсом батареи в своих отзывах.

Поэтому компания может сосредоточиться на улучшении технологии батареи в будущих итерациях продукта. Предиктивная аналитика может направлять эти улучшения, выделяя ключевые проблемные области и преобразуя подробную обратную связь в краткие, применимые на практике идеи.

Финансы

ИИ может анализировать отзывы клиентов из банковских приложений и взаимодействия со службой поддержки клиентов, чтобы выявлять распространенные проблемы, такие как ошибки транзакций или плохой пользовательский опыт.

Например, банк может использовать ИИ, чтобы обнаружить, что клиенты часто жалуются на сложность процесса подачи онлайн-заявок на кредит. Решая эту проблему, банк может повысить удовлетворенность клиентов и увеличить количество одобрений кредитов. Функция определения тональности «Napoleon IT Отзывы» автоматически определяет намерения и эмоции, стоящие за отзывами, предоставляя более глубокие знания для улучшений.

Здравоохранение

В здравоохранении ИИ может обрабатывать отзывы пациентов из опросов, соцсетей, чтобы определить области, требующие улучшения. Например, больница может обнаружить повторяющиеся жалобы на длительное время ожидания или качество обслуживания. Это понимание может привести к операционным изменениям, которые улучшат опыт пациентов и качество обслуживания.

Отели и гостиницы

Отели и гостиницы могут использовать ИИ для анализа отзывов гостей и форм обратной связи, чтобы определить сильные и слабые стороны своих услуг. Гостиничная сеть может обнаружить, что гости часто упоминают необходимость лучшей уборки номеров.

Реагируя на эту обратную связь, отель может повысить удовлетворенность и лояльность гостей. Анализ отзывов клиентов с помощью ИИ может предоставить подробную информацию о клиентском опыте гостей, что позволит внести целенаправленные улучшения.

Готовы вывести анализ отзывов на новый уровень? Оставьте заявку для бесплатного демо анализа отзывов от «Napoleon IT Отзывы» и узнайте на собственном опыте, как ИИ может помочь вашему бизнесу укрепить связь с клиентами и повысить прибыль.