9 способов использования НЛП в обслуживании клиентов, чтобы повысить эффективность

Почти в каждом доме вы найдете Amazon Alexa, Google Home или Apple Siri. Но 69,9 миллиона человек, владеющих системами умного дома, используют их не только для того, чтобы включить любимые песни или узнать погоду.

Значительная часть нашего взаимодействия с технологиями сегодня включает в себя «разговоры» с интеллектуальными машинами или диалоговыми системами искусственного интеллекта, и многие люди используют эту технологию машинного обучения для улучшения взаимодействия с клиентами.

Фактически, исследования показывают, что чат-боты могут обрабатывать 80% сообщений клиентов.

Причина, по которой это работает так хорошо, заключается в том, что чат-боты используют обработку естественного языка. НЛП в обслуживании клиентов повышает качество обслуживания клиентов, обеспечивая быстрое круглосуточное реагирование и персонализированное взаимодействие, что снижает затраты и позволяет агентам решать более сложные проблемы.

В этой статье мы рассмотрим девять способов использования НЛП в обслуживании клиентов, чтобы повысить эффективность вашего контакт-центра.

Что такое НЛП?

Обработка естественного языка — это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам и людям общаться на естественном языке — то есть так, как будто вы разговариваете с роботом из 80-х.

НЛП — это важнейший компонент диалогового ИИ , который гуманизирует взаимодействие ИИ с клиентами и решает их запросы без участия человека. Думайте об этом как об интеллектуальном виртуальном агенте. Ваши клиенты могут использовать чат-ботов НЛП для получения быстрых ответов, даже не разговаривая с человеком на другом конце провода.

В контексте колл-центров НЛП легко выполняет такие задачи, как анализ текста и настроений, языковой перевод, распознавание речи и сегментацию тем. Он понимает слова, предложения и контекст речи (или, в данном случае, ваши запросы в службу поддержки клиентов) и дает быстрый и точный ответ, и все это без вмешательства человека.

Связанная статья

Что такое разговорный ИИ и как он работает?

Преимущества НЛП в обслуживании клиентов

В наши дни большинство людей возлагают большие надежды на обслуживание клиентов . Они требуют быстрых, точных и персонализированных ответов и рассчитывают взаимодействовать с бизнесом через различные каналы (социальные сети, чат, электронная почта, телефон), что усложняет задачу даже лучшему агенту-человеку. В результате компании вынуждены искать более эффективные способы удовлетворения этих растущих потребностей без ущерба для качества и эффективности.

Чат-боты НЛП играют огромную роль в обслуживании клиентов, поскольку они позволяют автоматизированным системам понимать запросы клиентов и отвечать на них, а также могут брать на себя рутинные задачи, такие как ответы на часто задаваемые вопросы или перенаправление звонков клиентов в нужный отдел.

НЛП позволяет чат-ботам:

• Понимание пользовательского ввода: он анализирует и понимает текстовый или голосовой ввод пользователей, включая определение намерения сообщения.
• Обработка человеческого языка: он обрабатывает различные языковые конструкции, такие как грамматика, синтаксис и семантика, чтобы осмыслить вводимые данные.
• Генерация ответов: он формулирует соответствующие и контекстуально релевантные ответы на запросы пользователей.
• Управление многоязычным общением: он поддерживает взаимодействие на нескольких языках, что открывает доступ для разнообразной пользовательской базы.
• Учитесь и совершенствуйтесь: он постоянно учится на основе взаимодействия, чтобы со временем повышать точность и эффективность.

Таким образом, автоматизируя базовые или повторяющиеся задачи и обеспечивая мгновенные ответы, НЛП может помочь бизнесу:

• Обрабатывать больший объем взаимодействия с клиентами без увеличения штата сотрудников
• Анализируйте большие объемы данных , чтобы выявить закономерности и улучшить качество обслуживания.
• Обеспечьте более естественное и человечное взаимодействие между клиентами и автоматизированными системами, чтобы эти разговоры не отталкивали клиента.
• Улучшайте рабочие процессы и процессы , извлекая ценную информацию и закономерности из неструктурированных источников данных, таких как социальные сети и обзоры, а также выполняя анализ отзывов клиентов.

Короче говоря, использование диалогового искусственного интеллекта на основе NLP позволяет чат-боту вашего колл-центра интерпретировать вводимые пользователем данные, управлять контекстными запросами и предоставлять точные ответы, что в конечном итоге повышает удобство работы пользователей и эффективность работы в обслуживании клиентов.

Примеры НЛП в обслуживании клиентов

Вероятно, вы уже знаете, что такие компании, как Amazon, Starbucks и Netflix, используют эту технологию, но многие банки также используют чат-боты NLP, чтобы помогать клиентам с запросами и поддержкой.

Например, чат-бот банка может решать различные задачи по обслуживанию клиентов, такие как:

• Ответы на часто задаваемые вопросы (например, «Какое у вас рабочее время?»)
• Предоставление информации об учетной записи (например, «Какой у меня текущий баланс?»)
• Помощь в транзакциях (например, «Переведите 100 долларов на мой сберегательный счет»)
• Решение распространенных проблем (например: «Я потерял свою кредитную карту, что мне делать?»)

Эти чат-боты понимают и обрабатывают вводимые клиентом тексты на естественном языке, а затем предоставляют быстрые и точные ответы, что удобно для клиента и освобождает агентов-людей для более сложных запросов.

Другой пример — Uber, компания по совместному использованию поездок по требованию. Интеллектуальная система ответов Uber (или чат в приложении) использует обработку естественного языка между водителями и пассажирами, чтобы облегчить общение. НЛП помогает интерпретировать сообщения и затем предоставлять быстрые ответы, даже если существуют языковые барьеры, а с помощью голосовых команд позволяет водителям всегда держать руки на руле.

У Uber обширный набор данных и огромная команда инженеров, а это значит, что они хорошо оснащены для внедрения и совершенствования передовых технологий, таких как НЛП. Рисунок ниже поможет вам представить, как НЛП и машинное обучение улучшают качество обслуживания клиентов.

9 лучших случаев использования НЛП в обслуживании клиентов

1) Точная маршрутизация вызовов с помощью систем IVR

Вы когда-нибудь звонили в службу поддержки клиентов, и вам нужно было сказать «Биллинг», чтобы связаться с финансовым отделом? Если да, то вы разговаривали с системой интерактивного голосового ответа (IVR). IVR — это основополагающая технология, которая преобразует фразы («обновить мою кредитную карту» или «совершить платеж») в перевод вас в соответствующий отдел.

Клиенты, скорее всего, будут использовать эту систему, чтобы связаться с вашей командой. Когда в основе системы лежит разговорный ИИ, вы можете точно перенаправить звонок на наиболее нужную линию, а IVR станет интеллектуальным виртуальным помощником ( IVA ).

Почему? Потому что НЛП понимает просьбу звонящего и, следовательно, может лучше ему помочь. Другими словами, вам не нужно просить своих клиентов «прислушаться к следующим вариантам», чтобы направить их в правильном направлении.

Просто попросив клиентов описать свои потребности своими словами, IVA может быстро проанализировать и направить звонок в соответствующий отдел или агенту поддержки. Это не только оптимизирует процесс, но и значительно улучшает качество обслуживания клиентов за счет сокращения времени ожидания и устранения разочарований, связанных с навигацией по сложным системам меню.

American Airlines получила значительные результаты от использования НЛП в своей команде обслуживания клиентов. После обновления системы IVR они:

• увеличили сдерживание звонков на 5 %
• экономила авиакомпании миллионы долларов каждый год
• улучшилось общее качество обслуживания клиентов

2) Быстрая маршрутизация заявок в службу поддержки.

Вы даете клиентам билет в службу поддержки, когда они пытаются связаться с вашей службой поддержки. Затем это взаимодействие попадает в очередь вашей службы поддержки. НЛП может помочь упростить этот процесс. Поскольку диалоговый ИИ может понять тему заявки, он может перенаправить заявку в службу поддержки наиболее нужному человеку, помогая быстрее решать проблемы.

Рассмотрим сценарий, когда клиент отправляет заявку со словами: «Мне нужна помощь в изменении моих платежных реквизитов». В системах, в которых отсутствуют возможности NLP, этот билет, скорее всего, попадет в общую очередь поддержки и потребует ручного вмешательства для его идентификации и перенаправления в финансовый отдел.

С другой стороны, платформа поддержки, оснащенная НЛП, может сразу распознать финансовый характер запроса по ключевым словам и фразам в заявке. Затем он может автономно направить заявку соответствующей команде — в данном случае финансовому отделу.

Эта автоматизация ускоряет процесс разрешения проблем, снижает нагрузку на агентов по обслуживанию клиентов и гарантирует получение клиентами своевременной и актуальной помощи, что в конечном итоге повышает общее качество обслуживания клиентов.

3) Понимание отзывов клиентов

Отзывы клиентов — ценная информация для бизнеса. Это может помочь вам исправить недостатки вашего продукта и определить, какие аспекты нравятся людям, и то и другое является отличной основой для ваших маркетинговых и рекламных кампаний.

Фактически, активный поиск и оценка отзывов клиентов могут значительно улучшить репутацию бренда: 83% клиентов лояльны к брендам, которые запрашивают и реагируют на их жалобы.

И вам не нужно часами вручную прочесывать такого рода качественные данные о клиентах.

НЛП помогает идентифицировать слова или фразы, часто используемые в обзорах, например «современный», «интуитивный» и «дорогой». НЛП также может найти темы , о которых говорилось в формах обратной связи , например «простая адаптация» или «доступные планы».

Вы можете объединить НЛП с анализом настроений (подробнее об этом в седьмом пункте ниже) и получить общий обзор мнений клиентов, что делает его эффективным способом анализа поведения клиентов с помощью обратной связи.

Связанная статья

Более 60 вопросов для опроса об удовлетворенности клиентов, которые помогут улучшить вашу стратегию обратной связи

4) НЛП и чат-боты по обслуживанию клиентов/живой чат

Чат-бот с искусственным интеллектом позволяет вам общаться с вашими клиентами так, как они предпочитают, и обеспечивает поддержку в режиме реального времени, не дожидаясь ответа.

Зачем использовать чат на вашем сайте? Потому что это канал связи, который клиенты предпочитают связывать с компанией: 46% из них предпочитают общаться через чат , 29% — по электронной почте и 16% — через социальные сети:

Имейте в виду, что хотя для обслуживания клиентов используются и чат, и чат-боты, они не совсем одинаковы. Чат-боты используют искусственный интеллект, в том числе НЛП, для обработки первоначальных запросов, а онлайн-чат (человеческие агенты) решает более сложные проблемы.

Многие компании используют их вместе, чтобы обеспечить комплексную поддержку клиентов:

• Живой чат в службе поддержки клиентов. Живой чат обеспечивает общение в режиме реального времени между клиентами и агентами по обслуживанию клиентов. Такое прямое взаимодействие идеально подходит для обработки сложных или тонких запросов, которые требуют индивидуального подхода или которые просто невозможно найти на страницах типа часто задаваемых вопросов. Клиенты ценят немедленную реакцию и возможность общаться со знающим представителем, который может решить их конкретные проблемы.
• Чат-боты, основанные на НЛП в обслуживании клиентов. С другой стороны, чат-боты позволяют предприятиям предлагать поддержку в режиме реального времени без необходимости вмешательства человека. Используя НЛП, чат-боты могут разумно реагировать на запросы клиентов (в большинстве случаев!). Эта технология позволяет чат-ботам интерпретировать сообщения клиентов, даже если они содержат грамматические ошибки или неполные предложения, чтобы они могли получить помощь в любое время дня и ночи.

Одним из ключевых преимуществ использования как живого чата, так и чат-ботов является возможность эффективно управлять большими объемами запросов клиентов. Если ваша служба поддержки клиентов перегружена и не может ответить на все вопросы в режиме реального времени, на помощь может прийти чат-бот на базе НЛП. Чат-бот может отвечать на рутинные вопросы, а затем передавать клиентов агентам-людям для решения более сложных вопросов.

Например, Cheapflights использует чат-бот на базе NLP для управления запросами клиентов. Этот чат-бот может понимать и отвечать на широкий спектр вопросов, гарантируя, что клиенты оперативно получат необходимую им помощь.

Объединив чат-чат и чат-боты на основе НЛП, компании могут обеспечить наиболее надежную поддержку клиентов, отвечающую потребностям их клиентов.

5) НЛП для агентской поддержки

Знаете ли вы, что средний агент службы поддержки может обрабатывать только 21 заявку в службу поддержки в день? Легко увидеть, как агентам сложно справиться с запросами клиентов! Кстати, вы можете подсчитать среднее количество взаимодействий на билет , чтобы узнать, сколько времени эти взаимодействия вам стоят:

Все большее число агентов обращаются к программному обеспечению машинного обучения, чтобы удовлетворить этот высокий спрос. Отчет Salesforce «Состояние обслуживания» показал, что 69% высокопроизводительных сервисных агентов активно ищут ситуации для использования искусственного интеллекта.

Разговорный ИИ может обрабатывать запросы, не требующие особого внимания. Это дает агентам больше времени для обработки сложных запросов, требующих человеческого участия. Ваш разговорный ИИ может отвечать на такие вопросы, как:

• Техподдержка: «Где вход HDMI на моем телевизоре Samsung?»
• Статус заказа: «Каков статус моего заказа?»
• Настройка учетной записи: «Как мне подключить свою учетную запись Google Analytics?»

Эти заявки в службу поддержки составят значительную часть заявок. Но, уже разобравшись с ними, ваши агенты смогут ответить на более сложные или эмоциональные вопросы, например:

• Проблемы с учетной записью: «Моя учетная запись заблокирована, и мне нужна помощь как можно скорее».
• Проблемы с выставлением счетов: «С меня неправильно сняли деньги, и мне нужен возврат средств».
• Жалобы на товар: «Мой товар прибыл поврежденным, что я могу сделать?»

Другие способы, которыми НЛП может помочь агентам повысить свою операционную эффективность, включают:

• Предлагаемые ответы: Предоставление агентам предлагаемых ответов на основе запроса клиента, чтобы они могли дать быстрые, но точные ответы.
• Интеграция базы знаний : быстрый поиск в базе знаний для предоставления агенту соответствующей информации для более быстрого решения проблем клиентов.
• Транскрипция вызовов: преобразование устных разговоров в текст для целей ведения учета, обучения и обеспечения качества.
• Обобщение разговоров: автоматическое обобщение любого длительного взаимодействия с клиентом, помогающее агентам понять контекст без чтения целых журналов разговоров.
• Многоязычная поддержка: перевод сообщений в режиме реального времени, позволяющий агентам общаться с клиентами на предпочитаемом ими языке без необходимости свободно владеть несколькими языками.

6) Анализ бизнес-данных

Ранее мы упоминали, как НЛП позволяет компаниям анализировать качественные данные, полученные из отзывов клиентов. Он также может извлекать информацию из других источников и определять общие тенденции, которым ваша команда должна следовать.

Рассмотрим сценарий, когда ваша компания получает многочисленные жалобы по электронной почте или вопрос «Почему вы ушли от нас?» анкета, включенная в вашу форму отмены. Допустим, вам нужно подать 150 жалоб. В вашей форме отмены предлагается установить один из следующих флажков:

• Запутанный процесс адаптации
• Это слишком дорого
• у меня нет времени

Люди могут поставить галочку не в том поле, что приведет к неверному толкованию проблем. Например, вы можете подумать, что основная проблема — это стоимость, потому что многие люди выбрали «слишком дорогой» вариант. Однако на самом деле в процессе выставления счетов может быть более глубокая проблема, которую клиенты неправильно классифицировали.

В результате вы можете рассмотреть возможность повышения цен на основе отзывов, посчитав это приемлемым шагом. Но на самом деле основная проблема заключается в другом, например, в путанице с процессом выставления счетов. НЛП помогает точно классифицировать и анализировать отзывы клиентов, чтобы вы могли решать реальные проблемы, а не неверно истолкованные данные.

В другом примере предположим, что произошел внезапный всплеск вопросов о новой функции продукта или недавнем обновлении. НЛП может предупредить вашу команду о необходимости дальнейшего расследования. Понимание этих тенденций позволяет вашему бизнесу быстро реагировать на потенциальные проблемы, прогнозировать будущие потребности в поддержке и соответствующим образом корректировать ресурсы.

Связанная статья

Более 100 важных статистических данных и тенденций обслуживания клиентов на 2024 год

7) Анализ настроений и удовлетворенность клиентов

Вероятно, отзывы клиентов доходят до вашей службы поддержки. Но как узнать, довольны ли люди в целом вашим продуктом или услугой? Скорее всего, у вас нет времени самостоятельно просматривать все эти данные.

Анализ настроений использует НЛП для определения основной эмоции в сообщении. Например, если вы получаете такие ответы из форм обратной связи:

• «Агент, с которым я разговаривал, был потрясающим».
• «Мой заказ прибыл быстрее, чем я ожидал».
• «Мои данные легко синхронизировать. Спасибо за то, что собрали всю необходимую документацию!»

Тогда анализ настроений возьмет верх и интерпретирует эти слова как эмоции. В приведенном выше случае эти слова могут быть «потрясающе», «быстрее» или «легко». Затем система машинного обучения сообщит вам, что подавляющее большинство отзывов положительные. Это дает вам лучшее понимание того, насколько хорошо вы работаете.

И самое приятное то, что вы можете использовать систему искусственного интеллекта для поиска упоминаний вашего бренда. Затем вы можете использовать анализ настроений, чтобы определить, насколько хорошее освещение, которое вы получаете, соответствует вашим ожиданиям.

Кроме того, NLP может анализировать сообщения клиентов, чтобы выявлять эмоции и настроения в режиме реального времени, предупреждая агентов о разочарованных или разгневанных клиентах, чтобы они могли расставлять приоритеты и обрабатывать эти взаимодействия с особой осторожностью.

Связанная статья

Измерение качества обслуживания клиентов: 10 основных показателей CX и ключевых показателей эффективности для успеха

8) Приложения преобразования речи в текст

Голосовой поиск находится на подъеме: 50% людей во всем мире ежедневно выполняют голосовой поиск .

И одна из причин — устройства преобразования речи в текст. Мы просим наших личных помощников, в том числе Google Home, Amazon Alexa и Siri, спланировать лучший маршрут к дому друга, напомнить нам о важных событиях и встречах, а также включить нашу любимую музыку или подкасты.

Но что это значит для вашей службы поддержки клиентов? Итак, вы можете использовать системы распознавания голоса, чтобы:

• Разрешить клиентам получать доступ к своей учетной записи с помощью голоса
• Переведите запрос клиента с его родного языка на ваш
• Интегрируйте свое программное обеспечение с голосовым помощником

Ни одна из этих ситуаций не работает без НЛП, которое интерпретирует произнесенное слово. Затем вы можете использовать речевую аналитику (или голосовую аналитику), одну из менее распространенных аналитик, которой следует воспользоваться в большем количестве колл-центров, чтобы проанализировать и повысить удовлетворенность клиентов.

Связанная статья

Как использовать речевую аналитику в вашем колл-центре

9) Встроенные панели поиска в базах знаний.

Панель поиска на вашем сайте — это, по сути, мини-поисковик. И значительная часть посетителей веб-сайта сразу переходит к строке поиска, когда попадает на сайт, особенно, помимо прочего, на сайты электронной коммерции. Результаты этих запросов должны отображать соответствующую информацию. В противном случае пользователи покинут ваш сайт, что повлияет на такие ключевые показатели, как показатель отказов, конверсии и время на сайте.

Но панель поиска вашего сайта не будет отображать релевантную информацию для этих запросов без какой-либо формы НЛП. Программное обеспечение машинного обучения интерпретирует смысл этих запросов. Он понимает, что ищет пользователь, даже если это написано не на правильном английском языке, содержит грамматические ошибки или орфографическую ошибку.

Вот несколько причин, по которым использование НЛП в строке поиска вашего сайта может улучшить обслуживание клиентов:

• НЛП помогает предоставлять более точные результаты поиска, понимая контекст и намерения пользовательских запросов, поэтому пользователи быстро находят то, что ищут.
• Пользователи могут вводить запросы на естественном разговорном языке , а NLP эффективно обрабатывает эти запросы, поэтому клиентам не придется использовать определенные ключевые слова или технический жаргон.
• Когда пользователи быстро находят нужную информацию , они с меньшей вероятностью сразу же покинут сайт, что снижает показатель отказов и поддерживает интерес потенциальных клиентов.
• Точно отвечая на запросы клиентов , панели поиска на основе НЛП помогают пользователям находить продукты или информацию, соответствующие их потребностям, увеличивая шансы на совершение покупки.
• Анализируя эти поисковые запросы , компании могут получить представление о предпочтениях клиентов, популярных продуктах и ​​общих проблемах, помогая формировать свои стратегии и улучшать предложения продуктов.

Интеграция NLP в вашу панель поиска означает, что ваш веб-сайт будет намного лучше удовлетворять потребности посетителей и, таким образом, повысит удовлетворенность клиентов.

Nextiva + NLP = лучшее качество обслуживания клиентов

Обработка естественного языка в обслуживании клиентов — это ключевой элемент машинного обучения, который вы должны использовать в своих контакт-центрах.

Nextiva интегрирует технологию НЛП в свои продукты, чтобы помочь компаниям трансформировать операции по обслуживанию клиентов. Наши решения на основе NLP позволяют предприятиям автоматизировать рутинные запросы, анализировать настроения клиентов и оказывать помощь агентам поддержки в режиме реального времени.

Приняв решение НЛП, ваша команда обслуживания клиентов сможет лучше понимать и удовлетворять потребности клиентов, что приведет к более высокому уровню удовлетворенности, повышению лояльности и, в конечном итоге, к увеличению прибыли. Используйте возможности НЛП вместе с Nextiva, чтобы оставаться впереди в конкурентной среде и обеспечивать исключительное обслуживание клиентов, которое соответствует ожиданиям и превосходит их.

НЛП в обслуживании клиентов: часто задаваемые вопросы