9 moduri în care ar trebui să utilizați NLP în serviciul pentru clienți pentru a crește eficiența

În aproape fiecare casă, veți găsi Amazon Alexa, Google Home sau Apple Siri. Dar cei 69,9 milioane de oameni care dețin sisteme de casă inteligente nu le folosesc doar pentru a cânta melodiile lor preferate sau pentru a verifica vremea.

O parte semnificativă a interacțiunilor noastre cu tehnologia de astăzi implică „conversații” cu mașini inteligente sau sisteme AI conversaționale, iar mulți oameni folosesc această tehnologie de învățare automată pentru a-și îmbunătăți interacțiunile cu serviciul clienți.

De fapt, cercetările arată că chatboții pot gestiona 80% din comunicările clienților.

Motivul pentru care acest lucru funcționează atât de bine este că chatboții folosesc procesarea limbajului natural. NLP în serviciul clienți îmbunătățește experiența clienților, oferind un timp de răspuns rapid, 24/7 și interacțiune personalizată, ceea ce reduce costurile și permite agenților umani să gestioneze problemele mai complexe.

În această postare, vom analiza nouă moduri în care puteți utiliza NLP în serviciul pentru clienți pentru a crește eficiența centrului de contact.

Ce este NLP?

Procesarea limbajului natural este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor și oamenilor să converse prin limbajul natural – adică într-un mod care nu sună ca și cum ai vorbi cu un robot din anii '80.

NLP este o componentă critică a IA conversațională , care umanizează interacțiunile AI cu clienții și le rezolvă întrebările fără intervenție umană. Gândiți-vă la el ca la un agent virtual inteligent. Clienții tăi pot folosi chatbot-uri NLP pentru a obține răspunsuri rapide fără a vorbi efectiv cu o persoană de la celălalt capăt.

În contextul centrelor de apeluri, NLP realizează cu ușurință sarcini precum analiza textului și a sentimentelor, traducerea limbii, recunoașterea vorbirii și segmentarea subiectelor. Înțelege cuvintele, propozițiile și contextul vorbirii – sau, în acest caz, întrebările de asistență pentru clienți – și oferă un răspuns rapid și precis, totul fără intervenția umană.

Articol înrudit

Ce este AI conversațional și cum funcționează?

Beneficiile NLP în Serviciul Clienți

În zilele noastre, majoritatea oamenilor au așteptări mari când vine vorba de serviciul clienți . Ei solicită răspunsuri rapide, precise și personalizate și se așteaptă să interacționeze cu companiile prin diverse canale (rețele sociale, chat, e-mail, telefon), ceea ce face ca până și cel mai bun agent uman să fie dificil să țină pasul. Drept urmare, companiile sunt nevoite să găsească modalități mai bune de a răspunde acestor cerințe în creștere fără a compromite calitatea sau eficiența.

Chatbot-ii NLP joacă un rol important în serviciul clienți, deoarece permit sistemelor automate să înțeleagă și să răspundă la întrebările clienților și pot prelua sarcini de rutină, cum ar fi răspunsul la întrebările frecvente sau direcționarea apelurilor clienților către departamentul potrivit.

NLP le permite chatboților să:

• Înțelegeți intrarea utilizatorului: analizează și înțelege textul sau intrarea vocală de la utilizatori, inclusiv identificarea intenției din spatele mesajului.
• Procesează limbajul uman: se ocupă de diferite constructe ale limbajului, cum ar fi gramatica, sintaxa și semantica, pentru a da sensul intrării.
• Generați răspunsuri: formulează răspunsuri adecvate și relevante din punct de vedere contextual la întrebările utilizatorilor.
• Gestionați comunicarea multilingvă: acceptă interacțiuni în mai multe limbi, ceea ce deschide accesibilitatea pentru o bază diversă de utilizatori.
• Învață și îmbunătățește: învață continuu din interacțiuni pentru a îmbunătăți acuratețea și eficacitatea în timp.

Prin automatizarea sarcinilor de bază sau repetitive și oferind răspunsuri instantanee, NLP poate ajuta companiile:

• Gestionați un volum mai mare de interacțiuni cu clienții fără a le crește forța de muncă
• Analizați cantități mari de date pentru a identifica modele pentru a le îmbunătăți calitatea serviciilor
• Furnizați interacțiuni mai naturale și mai asemănătoare cu oamenii între clienți și sistemele automate, astfel încât aceste conversații să nu fie dezamăgitoare pentru client
• Îmbunătățiți fluxurile de lucru și procesele prin extragerea de informații și modele valoroase din surse de date nestructurate, cum ar fi rețelele sociale și recenzii, și efectuând analize de feedback ale clienților

Pe scurt, utilizarea IA conversațională bazată pe NLP permite chatbot-ului centrului dvs. de apeluri să interpreteze input-ul utilizatorului, să gestioneze interogările contextuale și să ofere răspunsuri precise, îmbunătățind în cele din urmă experiența utilizatorului și eficiența operațională în serviciul clienți.

Exemple de NLP în Serviciul Clienți

Probabil știți deja că companii precum Amazon, Starbucks și Netflix folosesc această tehnologie, dar multe bănci folosesc și chatbot-uri NLP pentru a ajuta clienții cu întrebări și asistență.

De exemplu, chatbot-ul unei bănci se poate ocupa de diverse sarcini de serviciu pentru clienți, cum ar fi:

• Răspuns la întrebări frecvente (de exemplu, „Care este programul tău de lucru?”)
• Furnizarea de informații despre cont (de exemplu, „Care este soldul meu curent?”)
• Asistență la tranzacții (de exemplu, „Transferă 100 USD în contul meu de economii”)
• Rezolvarea problemelor comune (de exemplu, „Mi-am pierdut cardul de credit, ce ar trebui să fac?”)

Acești roboti de chat înțeleg și procesează limbajul natural introdus de client și apoi oferă răspunsuri rapide și precise, ceea ce este convenabil pentru client și eliberează agenții umani pentru interogări mai complexe.

Un alt exemplu este Uber, compania de partajare la cerere. Sistemul de răspuns inteligent al Uber (sau chat în aplicație) utilizează procesarea limbajului natural între șoferi și pasageri pentru a facilita o comunicare ușoară. NLP ajută la interpretarea mesajelor și apoi oferă răspunsuri rapide, chiar dacă există bariere lingvistice și, cu comenzi vocale, le permite șoferilor să țină tot timpul mâinile pe volan.

Uber are un set extins de date și o echipă uriașă de inginerie, ceea ce înseamnă că sunt bine echipați pentru a implementa și a perfecționa tehnologii avansate precum NLP. Graficul de mai jos vă poate ajuta să vizualizați modul în care NLP și învățarea automată creează o experiență mai bună pentru clienți.

Top 9 cazuri de utilizare pentru NLP în serviciul pentru clienți

1) Dirijarea precisă a apelurilor cu sisteme IVR

Ați sunat vreodată la o linie de asistență pentru clienți și ați trebuit să spuneți „Facturare” pentru a ajunge la departamentul financiar? Dacă da, vorbeai cu un sistem de răspuns vocal interactiv (IVR). IVR-urile sunt tehnologia de bază care convertește expresiile („actualizează-mi cardul de credit” sau „efectuează o plată”) în transferul tău către departamentul corespunzător.

Este posibil ca clienții să folosească acest sistem pentru a vă contacta echipa. Atunci când IA conversațională este baza sistemului, le puteți redirecționa cu acuratețe apelul către cea mai relevantă linie, iar IVR devine un asistent virtual inteligent ( IVA ).

De ce? Pentru că NLP înțelege cererea unui apelant și, prin urmare, îl poate ajuta mai bine. Cu alte cuvinte, nu trebuie să le ceri clienților să „asculte următoarele opțiuni” pentru a le trimite în direcția corectă.

Pur și simplu cerând clienților să-și descrie nevoile cu propriile cuvinte, IVA-urile pot analiza și direcționa rapid apelul către departamentul sau agentul de asistență corespunzător. Acest lucru nu numai că simplifică procesul, ci și îmbunătățește semnificativ experiența clienților, reducând timpii de așteptare și eliminând frustrarea de a naviga în sistemele complexe de meniu.

American Airlines a văzut rezultate semnificative în urma utilizării NLP pentru echipa de servicii pentru clienți. După ce și-au reînnoit sistemul IVR, aceștia:

• a crescut limitarea apelurilor cu 5%
• a economisit companiei aeriene milioane de dolari în fiecare an
• a îmbunătățit experiența generală a clienților

2) Dirijarea rapidă a biletelor de asistență pentru clienți

Le oferiți clienților un bilet de asistență atunci când încearcă să contacteze serviciul pentru clienți. Această interacțiune se filtrează apoi către coada echipei de asistență. NLP poate ajuta la eficientizarea acestui proces. Deoarece AI conversațional poate înțelege subiectul biletului, poate redirecționa biletele de asistență către cea mai relevantă persoană, ajutând la rezolvarea problemelor mai rapid.

Luați în considerare un scenariu în care un client trimite un bilet care spune „Am nevoie de ajutor pentru a-mi schimba detaliile de plată”. În sistemele care nu dispun de capabilități NLP, acest bilet ar ajunge probabil în coada de asistență generală și va necesita intervenție manuală pentru a-l identifica și redirecționa către departamentul financiar.

Pe de altă parte, o platformă de asistență echipată cu NLP poate recunoaște imediat natura financiară a solicitării din cuvintele cheie și expresii din bilet. Apoi poate direcționa în mod autonom biletul către echipa corespunzătoare – în acest caz, departamentul financiar.

Această automatizare accelerează procesul de rezoluție, reduce volumul de muncă al agenților de servicii pentru clienți și asigură că clienții primesc asistență în timp util și relevantă, îmbunătățind în cele din urmă experiența generală a clienților.

3) Înțelegerea feedback-ului clienților

Feedback-ul clienților este date valoroase pentru companii. Vă poate ajuta să remediați defectele produsului dvs. și să identificați aspectele pe care oamenii le iubesc, ambele fiind baze excelente pentru campaniile dvs. de marketing și publicitate.

De fapt, căutarea și evaluarea activă a feedback-ului clienților poate îmbunătăți în mod semnificativ reputația unei mărci – 83% dintre clienți sunt loiali mărcilor care solicită și răspund la reclamațiile lor.

Și nu trebuie să petreci ore întregi încercând manual acest tip de date calitative ale clienților.

NLP ajută la identificarea cuvintelor sau expresiilor utilizate în mod obișnuit în recenzii, cum ar fi „modern”, „intuitiv” și „scump”. NLP poate găsi, de asemenea, subiecte despre care se vorbește în formularele de feedback , cum ar fi „integrare ușoară” sau „planuri accesibile”.

Puteți combina NLP cu analiza sentimentelor (mai multe despre acest lucru în numărul șapte de mai jos) și puteți obține o imagine de ansamblu la nivel superior asupra opiniilor clienților, făcându-l o modalitate eficientă în timp de a analiza comportamentul clienților prin feedback.

Articol înrudit

Peste 60 de întrebări din sondajul de satisfacție a clienților pentru a-ți îmbunătăți strategia de feedback

4) Chatbot/chat live pentru NLP și serviciul pentru clienți

Un chatbot AI vă permite să comunicați cu clienții în modul în care preferă ei și oferă asistență în timp real, fără a fi nevoie să așteptați un răspuns.

De ce să folosiți chatul live pe site-ul dvs. web? Pentru că este canalul de comunicare pe care clienții preferă să se conecteze cu o companie: 46% dintre ei preferă să contacteze prin chat live , 29% pentru e-mail și 16% pentru rețelele sociale:

Rețineți că, deși atât chat-ul live, cât și chatbot-urile sunt folosite pentru serviciul clienți, nu sunt exact la fel. Chatboții folosesc inteligența artificială, inclusiv NLP, pentru a gestiona interogările inițiale, iar chatul live (agenți umani) abordează probleme mai complexe.

Multe companii le folosesc împreună pentru a oferi o experiență completă de asistență pentru clienți:

• Chat live în Serviciul Clienți: Chatul live oferă comunicare în timp real între clienți și agenți umani de servicii pentru clienți. Această interacțiune directă este ideală pentru gestionarea interogărilor complexe sau nuanțate care necesită o atingere personală sau pur și simplu nu pot fi găsite în paginile de tip Întrebări frecvente. Clienții apreciază răspunsurile imediate și capacitatea de a conversa cu un reprezentant uman bine informat, care poate aborda preocupările lor specifice.
• Chatbots Powered by NLP in Customer Service: Chatbots, pe de alta parte, permit companiilor sa ofere suport in timp real fara a fi nevoie de interventie umana. Folosind NLP, chatboții pot răspunde la întrebările clienților în mod inteligent (de cele mai multe ori!). Această tehnologie permite chatboților să interpreteze mesajele clienților, chiar dacă acestea conțin erori gramaticale sau propoziții incomplete, astfel încât să poată primi asistență la orice oră din zi sau din noapte.

Unul dintre avantajele cheie ale utilizării atât a chat-ului live, cât și a chatbot-urilor este capacitatea de a gestiona eficient volume mari de întrebări ale clienților. Când echipa dvs. de asistență pentru clienți este copleșită și nu poate răspunde la toate întrebările în timp real, un chatbot alimentat de NLP poate interveni pentru a ajuta. Chatbot-ul poate gestiona întrebări de rutină și apoi transmite clienții agenților umani pentru probleme mai complexe.

De exemplu, Cheapflights folosește un chatbot alimentat de NLP pentru a gestiona întrebările clienților. Acest chatbot poate înțelege și răspunde la o gamă largă de întrebări, asigurându-se că clienții primesc prompt ajutorul de care au nevoie.

Combinând chat-ul live și chatbot-uri bazați pe NLP, companiile pot oferi cea mai solidă asistență pentru clienți, care răspunde nevoilor clienților lor.

5) NLP pentru suport agent

Știați că agentul mediu de asistență pentru clienți poate gestiona doar 21 de bilete de asistență pe zi? Este ușor să vezi cum se luptă agenții să țină pasul cu întrebările clienților! Apropo, poți calcula interacțiunile medii pe bilet pentru a vedea cât timp te costă aceste interacțiuni:

Un număr tot mai mare de agenți apelează la software de învățare automată pentru a face față acestei cereri ridicate. Raportul Salesforce „Starea serviciului” a descoperit că 69% dintre agenții de servicii de înaltă performanță caută în mod activ situații în care să folosească inteligența artificială.

AI conversațional poate gestiona interogări care nu necesită multă atenție. Acest lucru oferă agenților mai mult timp pentru a gestiona interogări complexe care necesită o atingere umană. AI conversațional ar putea gestiona întrebări precum:

• Asistență tehnică: „Unde este intrarea HDMI pe televizorul meu Samsung?”
• Starea comenzii: „Care este starea comenzii mele?”
• Configurarea contului: „Cum îmi conectez contul Google Analytics?”

Aceste bilete de asistență vor constitui o parte considerabilă de bilete. Dar cu acestea deja gestionate, agenții tăi pot răspunde la întrebări mai complexe sau mai emoționante, cum ar fi:

• Probleme cu contul: „Contul meu a fost închis și am nevoie de ajutor cât mai curând posibil.”
• Probleme de facturare: „Am fost taxat incorect și am nevoie de o rambursare.”
• Reclamații despre produse: „Produsul meu a sosit deteriorat, ce pot face?”

Alte modalități prin care NLP poate ajuta agenții să-și îmbunătățească eficiența operațională includ:

• Răspunsuri sugerate: Oferirea agenților cu răspunsuri sugerate pe baza unei interogări a clientului pentru a se asigura că pot oferi răspunsuri rapide, dar precise.
• Integrarea bazei de cunoștințe : Căutarea rapidă într-o bază de cunoștințe pentru a prezenta informații relevante agentului pentru o rezolvare mai rapidă a problemelor clienților.
• Transcrierea apelurilor: convertirea conversațiilor vorbite în text pentru păstrarea înregistrărilor, instruire și asigurare a calității.
• Rezumatul conversației: rezumarea automată a oricărei interacțiuni lungi cu clientul, ajutând agenții să înțeleagă contextul fără a citi jurnalele de conversație întregi.
• Asistență multilingvă: traducerea mesajelor în timp real, permițând agenților să comunice cu clienții în limba preferată, fără a fi nevoie să vorbească fluent în mai multe limbi.

6) Analiza datelor de afaceri

Mai devreme, am menționat modul în care NLP permite companiilor să analizeze datele calitative din feedback-ul clienților. De asemenea, poate extrage informații din altă parte și poate prezenta tendințe comune pe care echipa dvs. să le urmărească.

Luați în considerare un scenariu în care compania dvs. primește numeroase reclamații prin e-mail sau un „De ce ne-ați părăsit?” chestionar inclus în formularul dvs. de anulare. Și să presupunem că aveți 150 de plângeri de depus. Formularul dvs. de anulare le cere oamenilor să bifeze una dintre următoarele casete:

• Proces de îmbarcare confuz
• Este prea scump
• nu am timp

Oamenii pot bifa caseta greșită, ceea ce duce la interpretarea greșită a problemelor. De exemplu, ați putea crede că problema principală este costul, deoarece mulți oameni au ales opțiunea „prea scumpă”. Cu toate acestea, ar putea exista de fapt o problemă mai profundă cu procesul de facturare pe care clienții au clasificat-o greșit.

Ca urmare, ați putea lua în considerare creșterea prețurilor pe baza feedback-ului, crezând că este o mișcare acceptabilă. Dar, în realitate, problema de bază este altceva, cum ar fi confuzia cu procesul de facturare. NLP ajută la clasificarea și analizarea cu precizie a feedback-ului clienților, astfel încât să abordați problemele reale, mai degrabă decât datele interpretate greșit.

Într-un alt exemplu, să presupunem că există o creștere bruscă a întrebărilor despre o nouă caracteristică a produsului sau o actualizare recentă. NLP vă poate alerta echipa să investigheze în continuare. Înțelegerea acestor tendințe permite companiei dvs. să răspundă rapid la problemele potențiale, să anticipeze nevoile viitoare de asistență și să ajusteze resursele în consecință.

Articol înrudit

Peste 100 de statistici și tendințe esențiale ale serviciului clienți pentru 2024

7) Analiza sentimentelor și satisfacția clienților

Probabil că ai primit feedback-ul clienților care se filtrează către echipa ta de asistență. Dar de unde știi dacă, în general, oamenii sunt mulțumiți de produsul sau serviciul tău? Probabil că nu aveți timp să căutați singuri toate aceste date.

Analiza sentimentelor folosește NLP pentru a determina emoția de bază într-un mesaj. De exemplu, dacă primiți aceste răspunsuri din formularele de feedback:

• „Agentul cu care am vorbit a fost minunat.”
• „Comanda mea a sosit mai repede decât mă așteptam.”
• „Este ușor să îmi sincronizez datele. Vă mulțumim că v-ați pregătit documentele de înscriere!”

Apoi analiza sentimentelor va prelua și va interpreta acele cuvinte ca emoții. În cazul de mai sus, acele cuvinte ar putea fi „superb”, „mai rapid” sau „ușor”. Sistemul de învățare automată vă va spune apoi că marea majoritate a feedback-ului este pozitiv. Acest lucru vă oferă o mai bună înțelegere a cât de bine aveți performanțe.

Și cea mai bună parte este că puteți utiliza sistemul AI pentru a căuta mențiuni ale mărcii dvs. Apoi puteți utiliza analiza sentimentelor pentru a determina dacă acoperirea pe care o obțineți este la fel de bună pe cât ați sperat.

În plus, NLP poate analiza mesajele clienților pentru a detecta emoțiile și sentimentele în timp real, alertând agenții despre clienții frustrați sau supărați, astfel încât aceștia să poată prioritiza și gestiona aceste interacțiuni cu grijă suplimentară.

Articol înrudit

Măsurarea experienței clienților: Top 10 CX Metrics și KPI-uri pentru succes

8) Aplicații Speech-to-text

Căutarea vocală este în creștere: 50% dintre oameni din întreaga lume caută zilnic prin voce .

Și o parte din motiv sunt dispozitivele de transmitere a vorbirii în text. Le rugăm asistenților noștri personali – inclusiv Google Home, Amazon Alexa și Siri – să planifice cel mai bun traseu către casa unui prieten, să ne reamintească de evenimente și întâlniri importante și să redă muzica sau podcasturile noastre preferate.

Dar ce înseamnă asta pentru serviciul tău pentru clienți? Ei bine, puteți utiliza sistemele de recunoaștere a vocii pentru a:

• Permiteți clienților să își acceseze contul cu vocea
• Traduceți interogarea unui client din limba maternă în limba dvs
• Integrați-vă software-ul cu un asistent vocal

Niciuna dintre aceste situații nu funcționează fără NLP, care interpretează cuvântul vorbit. Apoi puteți utiliza analiza vocală (sau analiza vocală), una dintre analizele mai puțin obișnuite de care ar trebui să profite mai multe centre de apeluri, pentru a analiza și îmbunătăți satisfacția clienților.

Articol înrudit

Cum să utilizați analiza vocală în centrul dvs. de apeluri

9) Bare de căutare încorporate în bazele de cunoștințe

Bara de căutare de pe site-ul dvs. este practic un mini motor de căutare. Și o parte semnificativă a vizitatorilor site-ului merge direct la bara de căutare atunci când ajung pe un site, în special, dar fără a se limita la, site-uri de comerț electronic. Rezultatele acestor interogări trebuie să afișeze informații relevante. Dacă nu, utilizatorii vor părăsi site-ul dvs., ceea ce are impact asupra unor valori cheie, cum ar fi rata de respingere, conversiile și timpul petrecut pe site.

Dar bara de căutare a site-ului dvs. nu va afișa informații relevante pentru acele interogări fără o formă de NLP. Software-ul de învățare automată interpretează semnificația acelor interogări. Înțelege ceea ce caută utilizatorul, chiar dacă nu este în limba engleză corectă, conține erori gramaticale sau este scris greșit.

Iată câteva motive pentru care utilizarea NLP în barele de căutare ale site-ului dvs. poate îmbunătăți serviciile pentru clienți:

• NLP ajută la furnizarea de rezultate de căutare mai precise prin înțelegerea contextului și a intenției din spatele interogărilor utilizatorilor, astfel încât utilizatorii să găsească rapid ceea ce caută.
• Utilizatorii pot introduce interogări în limbaj natural, conversațional , iar NLP procesează aceste interogări în mod eficient, astfel încât clienții să nu fie nevoiți să folosească anumite cuvinte cheie sau jargon tehnic.
• Când utilizatorii găsesc rapid informații relevante , este mai puțin probabil să părăsească site-ul imediat, reducând rata de respingere și menținând clienții potențiali implicați.
• Adresând cu precizie întrebările clienților , barele de căutare bazate pe NLP îi ajută pe utilizatori să găsească produse sau informații care le satisfac nevoilor, crescând șansele de a face o achiziție.
• Analizând aceste interogări de căutare , companiile pot obține informații despre preferințele clienților, produsele populare și problemele comune, ajutând să-și informeze strategiile și să îmbunătățească ofertele de produse.

Integrarea NLP în bara dvs. de căutare înseamnă că site-ul dvs. web va răspunde mult mai bine nevoilor vizitatorilor și, astfel, îmbunătățește satisfacția clienților.

Nextiva + NLP = o experiență mai bună a clienților

Procesarea limbajului natural în serviciul pentru clienți este o piesă de bază a învățării automate pe care ar trebui să o utilizați în centrele dvs. de contact.

Nextiva integrează tehnologia NLP în produsele noastre pentru a ajuta companiile să-și transforme operațiunile de servicii pentru clienți. Soluțiile noastre bazate pe NLP permit companiilor să automatizeze întrebările de rutină, să analizeze sentimentele clienților și să ofere asistență în timp real agenților de asistență.

Prin adoptarea unei soluții NLP, echipa dvs. de servicii pentru clienți poate înțelege și răspunde mai bine nevoilor clienților, ceea ce duce la rate mai mari de satisfacție, loialitate sporită și, în cele din urmă, un rezultat mai puternic. Îmbrățișați puterea NLP cu Nextiva pentru a rămâne în frunte în peisajul competitiv și pentru a oferi servicii excepționale pentru clienți care îndeplinesc și depășesc așteptările.

Întrebări frecvente despre NLP în Serviciul Clienți